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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)人民解放軍陸軍工程大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于門控注意力融合與加權(quán)損失的多模態(tài)調(diào)制信號(hào)識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120470411B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510949920.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)一種基于門控注意力融合與加權(quán)損失的多模態(tài)調(diào)制信號(hào)識(shí)別方法是由吳丹;郭蘭;楊煒偉;管新榮;楊曉琴;楊文東設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于門控注意力融合與加權(quán)損失的多模態(tài)調(diào)制信號(hào)識(shí)別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于門控注意力融合與加權(quán)損失的多模態(tài)調(diào)制信號(hào)識(shí)別方法，包括：獲取多模態(tài)調(diào)制信號(hào)并進(jìn)行預(yù)處理；利用多分支特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)多模態(tài)調(diào)制信號(hào)進(jìn)行特征提取；利用門控注意力機(jī)制對(duì)提取的特征進(jìn)行融合；構(gòu)建深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)三重加權(quán)損失函數(shù)；基于損失函數(shù)更新多分支特征提取網(wǎng)絡(luò)和門控注意力機(jī)制中的參數(shù)，循環(huán)迭代直至損失收斂狀態(tài)達(dá)到預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)；將待識(shí)別的信號(hào)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)，通過多分支特征提取和門控注意力特征加強(qiáng)獲得融合后的特征，通過全連接分類層和Softmax函數(shù)輸出調(diào)制信號(hào)識(shí)別的結(jié)果。本發(fā)明能提高低信噪比條件下的信號(hào)識(shí)別精度，同時(shí)，該方法所能識(shí)別的調(diào)試方式種類廣泛。

本發(fā)明授權(quán)一種基于門控注意力融合與加權(quán)損失的多模態(tài)調(diào)制信號(hào)識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于門控注意力融合與加權(quán)損失的多模態(tài)調(diào)制信號(hào)識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括： 步驟1，獲取多模態(tài)調(diào)制信號(hào)并進(jìn)行預(yù)處理； 步驟2，利用多分支特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)多模態(tài)調(diào)制信號(hào)進(jìn)行特征提取； 步驟3，利用門控注意力機(jī)制對(duì)步驟2得到的特征進(jìn)行融合； 步驟4，構(gòu)建深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)三重加權(quán)損失函數(shù)； 步驟5，基于步驟4的損失函數(shù)計(jì)算梯度誤差，反向傳播更新步驟2的多分支特征提取網(wǎng)絡(luò)和步驟3的門控注意力機(jī)制中的參數(shù)，迭代循環(huán)訓(xùn)練，直至損失收斂狀態(tài)達(dá)到預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)； 步驟6，將待識(shí)別數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完成的由步驟1至步驟5形成的網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)步驟2-步驟3獲得融合特征后，通過全連接分類層和Softmax函數(shù)輸出識(shí)別結(jié)果； 步驟1所述多模態(tài)調(diào)制信號(hào)，包括：由接收信號(hào)轉(zhuǎn)換后的IQ信號(hào)、時(shí)頻圖和星座圖這三種模態(tài)信號(hào)；所述接收信號(hào)為由接收機(jī)接收到的經(jīng)過調(diào)制和信道傳輸后的信號(hào)； 所述IQ信號(hào)為，將接收信號(hào)分解為同相與正交分量： ； 其中，和分別表示接收信號(hào)的同相分量和正交分量，為虛數(shù)單位，和分別表示取接收信號(hào)的實(shí)部和虛部；為第個(gè)采樣點(diǎn)的復(fù)基帶信號(hào)； 所述時(shí)頻圖為，通過短時(shí)傅里葉變換構(gòu)建時(shí)頻分布矩陣： ； 其中，是以為中心的窗函數(shù)，是通過STFT獲得的單通道時(shí)頻分布矩陣，和分別表示頻率和時(shí)間的分量，為積分時(shí)間變量；表示連續(xù)時(shí)間域的復(fù)基帶信號(hào)，通過對(duì)連續(xù)信號(hào)進(jìn)行量化獲得； 所述星座圖為：以接收信號(hào)的同相分量為橫坐標(biāo)，正交分量為縱坐標(biāo)，將離散采樣點(diǎn)投影至復(fù)平面上，重構(gòu)調(diào)制符號(hào)的幾何分布特征； 步驟1中進(jìn)行預(yù)處理，具體包括： 步驟1-1，自適應(yīng)信噪比區(qū)間離散化； 設(shè)定接收信號(hào)信噪比范圍為，將其等間隔劃分為K個(gè)SNR層級(jí)： ； 其中，表示第個(gè)SNR層級(jí)，為層級(jí)間隔，分別為信噪比的上、下限；每個(gè)調(diào)制類別和SNR層級(jí)；為調(diào)制信號(hào)的種類總數(shù)即調(diào)制類別總數(shù)； 步驟1-2，多模態(tài)時(shí)空對(duì)齊處理； 針對(duì)每個(gè)調(diào)制類別及信噪比組合，分別從IQ信號(hào)、時(shí)頻圖和星座圖三模態(tài)的數(shù)據(jù)源、和中提取數(shù)量對(duì)齊的樣本子集，樣本量分別為、、，則有效樣本量為： ； 由此構(gòu)建嚴(yán)格匹配的三模態(tài)訓(xùn)練樣本組： ； 式中，分別表示IQ信號(hào)、時(shí)頻圖和星座圖三模態(tài)的訓(xùn)練樣本集合，分別表示的大小； 步驟1-3，概率均衡采樣策略； 構(gòu)建訓(xùn)練批次B時(shí)，每個(gè)組合的選取概率滿足： 。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國(guó)人民解放軍陸軍工程大學(xué)，其通訊地址為：210007 江蘇省南京市秦淮區(qū)后標(biāo)營(yíng)路88號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。