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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种融合时频特征的信号智能调制识别方法及系统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：CN121173631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511706070.3，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权一种融合时频特征的信号智能调制识别方法及系统是由吴帆;龙维信;吴启缘;蒋骏杰设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合时频特征的信号智能调制识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种融合时频特征的信号智能调制识别方法及系统，该方法通过提取复数基带形式的无线电信号中的时域特征和频域特征；将无线电信号、时域特征和频域特征进行融合，得到多通道融合特征；训练好包含stem嵌入层、多个级联的特征提取阶段以及分类头的卷积注意力网络模型；将多通道融合特征输入至训练好的卷积注意力网络模型中，通过stem嵌入层对多通道融合特征进行特征提取，得到第一提取特征；通过多个级联的特征提取阶段对第一提取特征进行深层特征提取，得到第二提取特征；将第二提取特征输入至分类头中进行信号调制识别，得到无线电信号对应的信号调制识别结果。本申请能够提高信号调制识别的准确率。

本发明授权一种融合时频特征的信号智能调制识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合时频特征的信号智能调制识别方法，其特征在于，所述方法包括： 提取复数基带形式的无线电信号中的时域特征和频域特征，包括： 提取复数基带形式的无线电信号中的幅度包络，所述幅度包络为无线电信号的幅度； 基于所述复数基带形式的无线电信号中的同相分量和正交分量，计算瞬时频率； 将所述幅度包络和所述瞬时频率作为时域特征； 对所述复数基带形式的无线电信号进行短时傅里叶变换，得到复值谱矩阵； 基于所述复值谱矩阵，计算前半谱的平均幅度和后半谱的平均幅度； 将所述前半谱的平均幅度和所述后半谱的平均幅度映射回离散序列，得到前半谱平均幅度序列和后半谱平均幅度序列； 将所述前半谱平均幅度序列和所述后半谱平均幅度序列作为频域特征； 将所述无线电信号、所述时域特征和所述频域特征进行融合，得到多通道融合特征； 训练好包含stem嵌入层、多个级联的特征提取阶段以及分类头的卷积注意力网络模型，其中，所述stem嵌入层包括一维卷积、批归一化、激活函数以及深度可分离卷积，第一特征提取阶段包括恒等映射和两个卷积双注意力模块，第二特征提取阶段包括卷积嵌入层和两个卷积双注意力模块，第三特征提取阶段包括卷积嵌入层和两个卷积双注意力模块，每个所述卷积双注意力模块包括多个深度可分离卷积、时间维自注意力机制、通道维注意力机制以及前馈网络，所述通道维注意力机制包括全局平均池化和通道注意力门控单元，所述分类头包括全局池化和多层感知机； 将所述多通道融合特征输入至训练好的卷积注意力网络模型中，通过所述stem嵌入层对所述多通道融合特征进行特征提取，得到第一提取特征； 通过所述多个级联的特征提取阶段对所述第一提取特征进行深层特征提取，得到第二提取特征； 将所述第二提取特征输入至所述分类头中进行信号调制识别，得到所述无线电信号对应的信号调制识别结果。

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