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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于自适应降噪及纹理特征提取的调制类型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：CN116743535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310742375.4，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权一种基于自适应降噪及纹理特征提取的调制类型识别方法是由闫晓鹏;刘洋天;代健;郝新红;伊光华;刘宇;周鑫;陈秀梅设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应降噪及纹理特征提取的调制类型识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于自适应降噪及纹理特征提取的调制类型识别方法，属于信号调制类型识别领域。本发明实现方法如下：使用DR2D预处理方法计算辐射源信号的二维联合频率特征；根据噪声水平自适应地依次确定阈值滤波的处理阈值以及有用信号频带，并对二维联合频率特征进行阈值滤波和窄带滤波；进行二维快速傅里叶反变换，得到降噪后的辐射源信号二维重排矩阵，进一步归一化得到二维重排灰度图像；计算图像的灰度共生矩阵，提取辐射源信号的纹理特征向量；使用支持向量机进行分类，实现辐射源信号调制类型的分选识别。本发明能够在低信噪比下实现辐射源信号的分选识别，具有识别准确率高、计算复杂度小、易于硬件实现的优点。

本发明授权一种基于自适应降噪及纹理特征提取的调制类型识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应降噪及纹理特征提取的调制类型识别方法，其特征在于：包括如下步骤， 步骤一：使用DR2D预处理方法计算辐射源信号的二维联合频率特征Ym,n； 步骤二：根据噪声水平自适应确定阈值滤波的处理阈值thrc，并对二维联合频率特征进行阈值滤波； 步骤二实现方法为， 采用某一阈值平面切割步骤一得到的二维联合频率特征像，得到该阈值thr下的特征像切片，若该阈值所在平面有特征像被切割，则特征像切片在相应位置的像素值记为1，否则为0，则特征像切片表示为： 频率特征占比表示为： 所述频率特征占比是任一阈值下的特征像切片的像素值之和与二维联合频率特征图像的像素数目的比值； 采用预定范围内某一定步进值下的一组阈值对应的阈值平面切割二维联合频率特征像，得到一组频率特征占比的值，根据频率特征占比的值以及频率特征占比的微分的值选取合适的对应阈值作为参考阈值thr0； 为防止有用信号损失过多，对参考阈值进行收缩，得到处理阈值为： 式中，α为收敛系数； 使用处理阈值thrc对二维联合频率特征进行阈值滤波； 步骤三：使用步骤二的处理阈值thrc确定有用信号频带并进行窄带滤波，得到降噪后的二维联合频率特征； 步骤四：对步骤三得到的降噪后的二维联合频率特征进行二维快速傅里叶反变换，得到降噪后的辐射源信号二维重排矩阵，进一步归一化得到二维重排灰度图像，即获得辐射源信号的二维重排灰度图像； 步骤五：求解步骤四得到的二维重排灰度图像的灰度共生矩阵，提取辐射源信号的纹理特征向量； 步骤六：根据步骤一至步骤五计算不同调制类型辐射源信号，训练样本的纹理特征向量，训练得到支持向量机分类模型； 步骤七：使用步骤六得到的支持向量机分类模型对辐射源信号调制类型进行分选识别。

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