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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所;北京航天爱威电子技术有限公司申请的专利一种融合多维度多尺度特征的电磁信号分选识别方法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：CN115641447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211276775.2，技术领域涉及：G06V10/32；该发明授权一种融合多维度多尺度特征的电磁信号分选识别方法是由乔娅婷;李鹏程;戈建伟;陈慧龙设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多维度多尺度特征的电磁信号分选识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合多维度多尺度特征的电磁信号分选识别方法，属于电磁信号处理领域。本发明将电磁信号转换为星座图，再将星座图转换为灰度图；采用时频变换方式将IQ数据转换为二维时频图；采用基于局部均值的图像缩小方法，将星座图和时频图调整为统一大小；将得到的时频图与星座图，进行重叠排布，得到同时具有星座图特征和不同时频特征的三维特征图，并作为卷积神经网络的输入。本发明改善信号分选识别方法准确率不高，且受信道噪声影响大，人工分选方法操作程序多且严重依赖专业人员经验积累、自动化程度低和通用性扩展性不足的问题。

本发明授权一种融合多维度多尺度特征的电磁信号分选识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多维度多尺度特征的电磁信号分选识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1、电磁信号转换为二维星座图步骤：将电磁信号转换为星座图，再将星座图转换为灰度图； S2、电磁信号转换为二维时频图步骤：采用时频变换方式将IQ数据转换为二维时频图； S3、图像优化步骤：采用基于局部均值的图像缩小方法，将星座图和时频图调整为统一大小； S4、多维图像融合步骤：将上述步骤得到的时频图与星座图，进行重叠排布，得到同时具有星座图特征和不同时频特征的三维特征图，并作为多尺度融合卷积神经网络模型的输入； S5、多尺度融合卷积神经网络模型建立步骤：多尺度融合卷积神经网络的结构包括：双分支并行结构、多尺度并行分支结构、多分支残差结构和分组卷积残差结构，提取电磁信号的特征并进行融合，得到最终的分选预测结果； 其中， 所述步骤S5中， 双分支并行结构包括1个模块A，用于提取特征图的浅层特征，并添加非线性激励，提高模型的训练速度和泛化能力； 多尺度并行分支结构包括3个模块B1、B2、B3，使用大小不同的卷积核进行卷积运算，提取图像不同尺度的特征信息，或使用最大池化操作提取图像的边缘信息和纹理信息，并实现多个尺度特征的信息融合； 多分支残差结构包括3个模块C1、C2、C3，各模块进行残差卷积、批量归一化操作，进行非线性激励，提高模型的训练速度和泛化能力； 分组卷积残差结构包括3个模块D1、D2、D3，各模块进行分组残差重组，以及分选识别。

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