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龙图腾网获悉中国科学院上海微系统与信息技术研究所申请的专利一种基于混合模态对比和融合的信号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：CN119646684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202411640746.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于混合模态对比和融合的信号调制识别方法是由严思嘉;王江;袁晓兵设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合模态对比和融合的信号调制识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于混合模态对比和融合的信号调制识别方法，通过采用以时频谱图表示的图像模态和以AP序列表示的序列模态来挖掘调制信号的特征表示，并利用无标签的双模态对比自监督预训练来获得包括图像编码器和序列编码器的特征提取器，进而通过模态级特征融合进行监督微调后得到训练好的信号调制识别模型；采用该模型对接收到的信号进行调制识别得到调制分类结果。本发明能够提取到信号的隐藏特征，且在复杂多径场景和小样本情况下也能获得较高的模型性能，得到准确的识别结果。

本发明授权一种基于混合模态对比和融合的信号调制识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合模态对比和融合的信号调制识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建信号调制识别模型对接收到的无线信号进行自动调制识别，获得信号分类结果；所述信号调制识别模型包括： 时频预处理模块，用于对输入信号进行时频分析获取其图像模态表示； 幅相预处理模块，用于对输入信号进行幅相转换获取其序列模态表示； 图像编码器，用于对输入信号的图像模态表示进行特征提取，获得图像模态特征； 序列编码器，用于对输入信号的序列模态表示进行特征提取，获得序列模态特征； 分类头模块，用于根据图像模态特征和序列模态特征生成调制分类结果； 所述信号调制识别模型通过以下方法进行训练： 对信号调制识别模型进行无标签的双模态对比自监督预训练，以优化图像编码器和序列编码器的参数； 对预训练后的信号调制识别模型进行有监督训练，获得训练好的信号调制识别模型； 所述对信号调制识别模型进行无标签的双模态对比自监督预训练，包括： 基于图像模态特征进行图像重构； 将图像模态特征和序列模态特征投影到同一维度空间，获得图像表示向量和序列表示向量； 利用图像表示向量和序列表示向量的互相关性计算模态级对比损失； 根据重构损失和模态级对比损失来优化图像编码器和序列编码器的参数； 所述模态级对比损失表示为 ， ， 其中，为模态级对比损失，为两个不同向量之间沿批次维度计算的互相关矩阵的元素，为批次大小，为该互相关矩阵的对角线元素，为常数，和分别为归一化后的图像表示向量和序列表示向量。

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