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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于FSST2和卷积神经网络的雷达信号脉内调制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：CN115600085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211374414.1，技术领域涉及：G06F18/00；该发明授权一种基于FSST2和卷积神经网络的雷达信号脉内调制识别方法是由姜宏;董宁;刘一鹏;肖可;张旌慈;倪宏坤;王妞;张琪;杨锐设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FSST2和卷积神经网络的雷达信号脉内调制识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于FSST2和卷积神经网络的雷达信号脉内调制识别方法，属于雷达信号处理领域。将基于FSST2生成的七种雷达脉内调制信号的时频图像进行灰度化和双线性尺寸变换预处理，使获得的时频图像抗噪性更好、时频聚集度更高。进而，将深度卷积和逐点卷积相结合，构建一个收敛速度快且识别率更高的CNN网络结构，并进行训练和测试。仿真实验验证了本发明的有效性，与采用其他时频图和其他神经网络结构的方法相比，本发明方法在低信噪比环境下对七种雷达脉内调制信号的分类识别率更高。

本发明授权一种基于FSST2和卷积神经网络的雷达信号脉内调制识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FSST2和卷积神经网络的雷达信号脉内调制识别方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1，产生七种脉内调制雷达信号，包括常规雷达信号CW、线性调频信号LFM、余弦类非线性调频信号CFM、偶二次调频信号EQFM、二频编码信号2FSK、二相编码信号BPSK和四相编码信号QPSK，对以上七种脉内调制雷达信号进行加噪处理； 步骤2，根据二阶同步压缩短时傅里叶变换FSST2表达式，由以上七种脉内调制雷达信号得到FSST2时频图； 步骤3，将得到的时频图进行预处理，先将生成的时频图进行灰度化处理再运用双线性变换改变尺寸大小，并分别产生用于神经网络训练和测试的训练集和测试集； 步骤4，根据卷积神经网络的特点，设计一种新的卷积神经网络模块代替经典的卷积层，将深度卷积和逐点卷积结合，得到一个卷积层的替代模块； 步骤5，设计网络的整体架构，将所提出的卷积模块运用其中代替经典卷积层，得到一个新的网络结构，将产生的训练集送入网络中进行模型训练； 步骤6，利用得到的训练模型，将不同信噪比下的测试集送入神经网络进行分类识别，得到不同信号不同信噪比下的雷达信号识别率。

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