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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种快速高精度调制识别方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116861366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310902518.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种快速高精度调制识别方法、装置、设备及介质是由彭盛亮;郭庆耿;陈俊舟;姚巍;郭虹青设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种快速高精度调制识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种快速高精度调制识别方法、装置、设备及介质，整体方案设计包括小样本表征技术、多模态学习技术两个部分。在推理阶段使用小样本表征技术，对待识别信号进行N点采样，其中NN′且N′为多模态学习模型输入的样本数，减少采样时间。将信号同时表征为序列和图像形式，采用输入自适应技术解决样本减少带来的输入尺寸不匹配问题。通过多模态学习技术，利用深度神经网络融合两种模态所提取的特征张量，降低减少样本所带来的识别精度损失，从而确保识别的准确率。

本发明授权一种快速高精度调制识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种快速高精度调制识别方法,其特征在于，包括： 获取待识别的通信信号，并对所述通信信号进行信号采样处理，生成多个信号样本； 对每一所述信号样本进行分类处理，生成图像表征和序列表征，其中，所述图像表征的分辨率为，所述序列表征的长度为，为所述图像表征的宽度，为所述图像表征的高度； 对所述图像表征的分辨率进行自适应处理，转换生成多模态学习图像表征输入分辨率； 对所述序列表征的长度进行自适应处理，转换生成多模态学习序列表征输入长度； 利用深度神经网络分别对所述多模态学习图像表征输入分辨率和所述多模态学习序列表征输入长度进行深度特征提取处理，生成图像表征特征向量以及序列表征特征向量； 将所述图像表征特征向量和所述序列表征特征向量进行特征融合处理，生成融合特征向量； 将所述融合特征向量输送至分类器中进行分类判决处理，生成调制识别结果，其中，所述调制识别结果为分类器处理后得到判决结果； 对所述图像表征的分辨率进行自适应处理，转换生成多模态学习图像表征输入分辨率，具体为： 根据公式对所述图像表征的分辨率和预设目标图像的分辨率进行计算处理，生成宽度缩放因子和高度缩放因子，其中，为所述预设目标图像的宽度，为所述预设目标图像的高度； 根据公式对所述宽度缩放因子、所述高度缩放因子和所述预设目标图像的像素位置进行计算处理，生成所述图像表征的像素位置，其中，所述图像表征的像素位置的四个最近邻像素坐标分别为，，，，为左上角邻像素坐标，为右上角邻像素坐标，为左下角邻像素坐标，为右下角邻像素坐标； 根据公式对所述图像表征的像素位置和所述左上角邻像素坐标进行计算处理，生成所述图像表征的像素位置相对于所述左上角邻像素的偏移量； 对所述左上角邻像素坐标、所述右上角邻像素坐标、所述下角邻像素坐标、所述右下角邻像素坐标和所述偏移量进行加权平均计算处理，生成所述预设目标图像的像素位置的像素值，其中，； 重复上述步骤计算所述预设目标图像中所有的预设像素位置的像素值，生成多模态学习图像表征输入分辨率，其中，所述多模态学习图像表征输入分辨率与所述预设目标图像的分辨率一致。

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