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龙图腾网获悉特艺(中国)科技有限公司申请的专利FTTR网关自动调制识别方法、系统、设备及存储介质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：CN120498942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510985093.6，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权FTTR网关自动调制识别方法、系统、设备及存储介质是由叶任发设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本FTTR网关自动调制识别方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种FTTR网关自动调制识别方法、系统、设备及存储介质。FTTR网关自动调制识别方法包括：自FTTR网络中收集历史信号数据；对历史信号数据进行预处理；对预处理后的历史信号数据进行特征提取；基于历史信号特征对深度学习模型进行训练；将训练好的深度学习模型集成至FTTR网络的信号处理系统中；获取FTTR网络中的实时信号数据，并对实时信号数据进行预处理；将预处理后的实时信号数据输入到深度学习模型进行推理，以得到识别结果；基于识别结果选择合适的解调策略进行解调。本申请不仅可以提高信号传输的准确性和稳定性，减少因信号错误处理导致的误码率，还能间接降低因信号错误处理而产生的延迟。

本发明授权FTTR网关自动调制识别方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种FTTR网关自动调制识别方法，其特征在于，包括： 自FTTR网络中收集历史信号数据，所述历史信号数据包括不同调制方式的历史光信号数据和历史电信号数据； 对所述历史信号数据进行预处理； 对预处理后的历史信号数据进行特征提取，以得到历史信号特征，包括：使用傅里叶变换将预处理后的历史信号数据由时域信号转换到频域信号；使用自适应小波变换提取所述频域信号的时频特征；使用自编码器进行无监督特征学习，以基于所述频域信号重建原始信号；将所述原始信号转换为时频图；将所述时频图进行图像增强处理； 基于所述历史信号特征对深度学习模型进行训练，包括：构建深度学习模型，包括：选择模型架构；设置输入层和输出层，以得到深度学习模型；使用所述历史信号特征对所述深度学习模型进行训练；对训练后的深度学习模型进行评估和优化； 将训练好的深度学习模型集成至FTTR网络的信号处理系统中； 获取FTTR网络中的实时信号数据，并对所述实时信号数据进行预处理； 将预处理后的实时信号数据输入到集成至所述信号处理系统中的深度学习模型进行推理，以得到识别结果； 基于所述识别结果选择合适的解调策略进行解调。

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