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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利基于深度学习的信号轻量级自动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：CN116319210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310291803.6，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权基于深度学习的信号轻量级自动调制识别方法及系统是由易冬;胡涛;王书;刘凯越;李汀立;张靖志;牛朝阳;吴迪;成凯鑫设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的信号轻量级自动调制识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信号处理技术领域，特别涉及一种基于深度学习的信号轻量级自动调制识别方法及系统，通过模拟真实通信环境调制信息序列来获取包含若干数字调制方式和若干模拟调制方式的样本数据集；基于轻量级卷积网络来构建轻量型密集卷积长短时记忆网络结构，利用样本数据集对轻量型密集卷积长短时记忆网络结构进行训练优化；并基于训练优化后的轻量型密集卷积长短时记忆网络结构来建立信号调制识别模型；将待识别目标信号输入至信号调制识别模型中，利用信号调制识别模型来获取待识别目标信号的调制方式。本发明解决现有自动调制识别中复杂度高、参数众多、模型庞大等问题，通过轻量化模型设计来满足在资源受限设备上部署需要。

本发明授权基于深度学习的信号轻量级自动调制识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的信号轻量级自动调制识别方法，其特征在于，包含： 通过模拟真实通信环境调制信息序列来获取包含若干数字调制方式和若干模拟调制方式的样本数据集； 基于轻量级卷积网络来构建轻量型密集卷积长短时记忆网络结构，利用样本数据集对轻量型密集卷积长短时记忆网络结构进行训练优化；并基于训练优化后的轻量型密集卷积长短时记忆网络结构来建立信号调制识别模型； 将待识别目标信号输入至信号调制识别模型中，利用信号调制识别模型来获取待识别目标信号的调制方式； 其中，基于轻量级卷积网络构建的轻量型密集卷积长短时记忆网络结构，包含：对输入的信号序列进行标准化处理的数据输入批归一化处理单元、对标准化处理后的数据进行卷积和拼接操作的密集链接卷积单元和利用长短时记忆网络提取拼接后数据的时序特征并通过激活函数对时序特征进行分类的特征提取分类单元； 所述特征提取分类单元采用两个长短时记忆网络层和一个全连接层连接而成，两个长短时记忆网络层采用不同数量的隐藏单元，全连接层激活函数采用Softmax函数； 所述数据输入批归一化单元中，将IQ序列以一维时间序列格式输入网络中，批归一化层被放置在网络的头部，以使输入信号标准化，能够解决模型训练难度，防止梯度消失和内部数据分布偏移现象，加强网络对各种接收信号的鲁棒性；所述批归一化层首先计算训练数据的平均值和方差，然后转换数据，使其符合平均值为0、标准差为1的标准正态分布； 所述密集连接卷积单元为包含5个卷积单元和5个拼接层，其中所述卷积单元由卷积层、BN层和ReLU激活函数依次组成，提升非线性映射能力；所述拼接层的作用是将输入按照维度进行拼接。

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