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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于多模态融合的中尺度时间短波信号特征分析与处理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：CN120046105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510115908.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多模态融合的中尺度时间短波信号特征分析与处理方法是由吕婷婷;申晨;李玉;林天琪设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的中尺度时间短波信号特征分析与处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态融合的中尺度时间短波信号特征分析与处理方法，属于无线通信信号处理技术领域，解决现有中尺度时间短波信号的特征提取方法中存在动态性、信号与时间耦合性增强以及由于动态特性导致的特征不稳定性的问题，本发明的基于多模态融合的中尺度时间短波信号特征分析与处理方法，包括提取时域频域统计特征、提取时频分布图特征以及提取一维时序动态特征，形成多层次特征分析框架，并利用时域频域统计特征、时频分布图特征以及一维时序动态特征之间的互补性将上述提取的多种模态特征进行融合，有效提升对信号特征的描述能力，同时提高对中尺度时间短波信号调制识别的准确性。

本发明授权基于多模态融合的中尺度时间短波信号特征分析与处理方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态融合的中尺度时间短波信号特征分析与处理方法，其特征在于，采用全面表征信号的静态属性和动态变化特性，进行多个层面挖掘信号的多模态特征，具体包括提取时域频域统计特征、时频分布图的深度学习特征以及一维时序动态特征，形成多层次特征分析框架； 并利用不同模态特征的互补性将提取的多模态特征进行融合，提升对信号特征的描述能力，提高对中尺度时间短波信号调制识别的准确性，提高识别系统在复杂信道条件下的性能； 具体包括如下步骤： S1、数据集的生成：首先进行调制信号仿真，包括调幅信号、调频信号、相位调制信号及正交振幅调制信号，从中获取短波信号；采用对数正态分布描述中期与长期的信道变化，引入中期和长期的信道变化模型，生成中尺度时间短波信号数据集； 所述调幅信号包括2ASK、4ASK、8ASK；所述调频信号包括2FSK、4FSK；所述相位调制信号包括BPSK、QPSK；所述正交振幅调制信号包括16QAM； 所述引入中期和长期的信道变化模型，其中，中尺度效应借助LTV和ITV模型，根据实测数据得到其时间常数以及标准差，并通过Alpha滤波器及高通滤波器组合实现，得到信噪比SNR序列；从生成的信噪比SNR序列中选取N个数据点，以1秒的间隔对N个SNR点进行了采样，并结合Watterson模型，使每个信噪比SNR值数据点均对应特定时间段，确保信号在不同时间点受到不同SNR影响，以此模拟真实信道环境，最终生成包含N秒中尺度时间短波信号的完整数据集； S2、多模态特征提取：提取时域频域统计特征、提取时频分布图特征和提取一维时序动态特征，具体如下： 时域频域统计特征是对信号整体分布的描述，用于区分不同调制方式的平均幅度、频谱分布；时频分布图特征通过时间和频率上的联合表示，有效捕捉具有突发变化或局部特征的调制信号；一维时序动态特征用于捕获信号在时间上的演化模式和依赖关系，有效区分不同相位调制方式，并学习正交调制信号中幅度与相位变化的相互作用； 将步骤S1中生成的中尺度时间短波信号数据集，利用多种模态提取中尺度时间短波信号的多维特性，形成多层次特征分析框架，全面表征短波信号的静态属性和动态变化特性； S3、多模态特征融合：利用时域频域统计特征、时频分布图特征和一维时序动态特征之间的互补性将步骤S2中提取的多模态特征进行融合，提升对信号特征的描述能力以及对中尺度时间短波信号调制识别的准确性；具体操作步骤为： 所述时域频域统计特征、时频分布图特征和一维时序动态特征三种模态特征根据各自特性相互补充，共同构成对调幅信号、调频信号、相位调制信号及正交振幅调制信号调制方式的完整表示，有效提升信号调制识别精度。

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