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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于软件无线电和胶囊神经网络的通信信号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：CN116738309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310596911.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于软件无线电和胶囊神经网络的通信信号识别方法是由涂刚毅;汪震;宋宇;杨炀;武姿言设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于软件无线电和胶囊神经网络的通信信号识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于软件无线电和胶囊神经网络的通信信号识别方法，包括：利用软件无线电平台生成通信信号数据；通信信号数据通过软件无线电平台进行信道仿真、发送接收得到仿真信道数据集和真实信道数据集；对信道数据进行预处理和特征提取，根据提取到的特征的判断标准得到信号类别，并将对应的信道数据的信号类别进行标注；根据标注后的仿真信道数据集和真实信道数据集构建训练集和测试集；利用训练集和测试集对胶囊神经网络进行训练，得到训练好的胶囊神经网络；将目标通信信号输入训练好的胶囊神经网络，获得目标通信信号的识别结果。用开源的软件无线电平台提供了数据集的供应，并基于胶囊神经网络提取的多维丰富特征，提高了识别精度。

本发明授权一种基于软件无线电和胶囊神经网络的通信信号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种通信信号识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1.利用软件无线电平台生成通信信号数据，包括：S11，在软件无线电平台中设定通信信号的信号类别及相关参数，其中信号类别包括数字调制信号和模拟调制信号两大类，相关参数包括采样速率、符号率以及相应的白噪声；S12，利用软件无线电平台的信号源模块生成用于数字调制的信息信号和用于模拟调制的信息信号；S13，利用相应的调制模块对S12生成的信息信号进行调制，得到调制信号；S14，根据设定的通信信号的信号类别及相关参数，使用Add模块将调制信号和噪声信号进行叠加得到通信信号数据； S2.所述通信信号数据通过软件无线电平台进行信道仿真、发送接收得到仿真信道数据集和真实信道数据集，包括：S21，根据S1生成的通信信号数据按照预设比例分成第一部分通信信号数据和第二部分通信信号数据；S22，将第一部分通信信号数据通过软件无线电平台模拟的信道模块，生成仿真信道数据集；其中所述软件无线电平台模拟的信道模块包括采样率偏移模块、中心频率偏移模块、选择性衰落模块；S23，将第二部分通信信号通过软件无线电平台的UHD模块和通用软件无线电外设USRP进行发送接收，得到真实信道数据集； S3.对所述仿真信道数据集和真实信道数据集中的信道数据进行预处理和特征提取，根据提取到的特征的判断标准得到信号类别，并将对应的信道数据的信号类别进行标注； S4.根据标注后的仿真信道数据集和真实信道数据集构建训练集和测试集； S5.利用所述训练集和测试集对胶囊神经网络进行训练，得到训练好的胶囊神经网络； S6.将目标通信信号输入训练好的胶囊神经网络，获得目标通信信号的识别结果；所述胶囊神经网络的处理过程包括：所述胶囊神经网络依次包括：卷积层、m个支路、全连接层和分类层；通信信号被处理成为二维数据输入卷积层得到特征图，所述卷积层大小为64×64，采用卷积核大小为6×6，深度为10，步长为1，同时使用Relu激活函数；每个支路均包括初始胶囊层和数字胶囊层，在初始胶囊层中，采用卷积核大小为3×3，深度为20，步长为1的卷积核，对卷积层得到的特征图进行展平，得到16个20维向量的初级胶囊；数字胶囊层中的输出胶囊个数为1，维数为10，初始胶囊层的胶囊向量通过动态路由算法以及非线性激活函数得到；全连接层将m个支路的输出整合成一个m维的向量n，n中每个元素的值将代表其对应的调制类型出现在输入数据中的可能性；m维的向量n输入分类层得到分类的结果。

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