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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种抗噪声鲁棒的调制信号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：CN121502700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610038998.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种抗噪声鲁棒的调制信号识别方法及系统是由李冠憬;袁高井;陈宇翔;梁伟;周思思;何大成设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗噪声鲁棒的调制信号识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种抗噪声鲁棒的调制信号识别方法及系统，所述方法具体包括：对IQ信号进行预处理生成AP特征；将归一化后的IQ信号和AP特征输入至GRU引导特征融合模块，生成融合特征；基于融合特征，通过一级SEBlock通道注意力模块进行通道校准，通过卷积网络进行特征提取与下采，并结合位置编码参数，得到编码特征；将编码特征输入至多注意力协同增强模块进行特征增强，输出深层时序特征；将深层时序特征输入至LSTM网络进行序列建模，并通过分类头输出IQ信号的调制方式的预测结果。本发明实现复杂噪声环境下调制信号的高精度识别，有效提升了调制信号识别的抗噪声鲁棒性与泛化能力。

本发明授权一种抗噪声鲁棒的调制信号识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种抗噪声鲁棒的调制信号识别方法，其特征在于，所述方法具体包括： 对输入的IQ信号进行预处理，通过幅度-相位转换生成AP特征，并对IQ信号进行归一化处理； 将归一化后的IQ信号和AP特征输入至GRU引导特征融合模块，进行自适应权重学习与加权校准，生成融合特征； 基于融合特征，通过一级SEBlock通道注意力模块进行通道校准，通过卷积网络进行特征提取与下采，并结合位置编码参数，得到编码特征； 将编码特征输入至包含卷积增强注意力与全局自注意力的多注意力协同增强模块进行特征增强，并通过二级SEBlock通道注意力模块进行二次通道校准，输出深层时序特征； 将深层时序特征输入至LSTM网络进行序列建模，以捕捉长时依赖关系，并通过分类头输出IQ信号的调制方式的预测结果； 采用交叉熵损失函数与自适应学习率调度器训练模型，通过对比实验和消融实验验证方法的有效性，保存最优模型并评估测试集识别性能； 所述将编码特征输入至包含卷积增强注意力与全局自注意力的多注意力协同增强模块进行特征增强，并通过二级SEBlock通道注意力模块进行二次通道校准，输出深层时序特征，具体包括： 将编码特征输入至卷积增强注意力子模块，通过多尺度深度可分离卷积提取局部结构特征，并经投影网络变换后与值特征进行加权，输出局部增强特征； 将局部增强特征与编码特征进行残差连接与层归一化，得到第一残差特征； 将第一残差特征同时作为查询、键与值输入至全局自注意力子模块，通过多头注意力机制捕获全局依赖关系，输出全局依赖特征； 将全局依赖特征与第一残差特征进行残差连接与层归一化，得到第二残差特征； 将第二残差特征通过前馈网络进行非线性变换，输出非线性增强特征； 将非线性增强特征输入至二级SEBlock通道注意力子模块，通过自适应平均池化、全连接层与Sigmoid激活生成通道权重，对特征通道进行校准，输出深层时序特征。

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