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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种无线电信号分类方法及装置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：CN119989102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510368534.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种无线电信号分类方法及装置是由刘超凡;吴一尘;单洪;常超;刘俊;王怀习;刘春生;吴韬;沈哲贤;苏雅倩文设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无线电信号分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无线电信号分类方法及装置，该方法包括：获取原始数据集；利用所述原始数据集，对信号分类模型进行训练处理，得到信号分类优化模型；获取无线电信号数据，利用所述信号分类优化模型对所述无线电信号数据进行处理，得到无线电信号调制信息。本发明提供一种无线电信号分类方法及装置，采用信号分类模型实现了对复杂调制信号的有效识别，提高了高阶调制信号的调制识别准确率，对于确保通信系统的可靠性和稳定性具有重要意义。

本发明授权一种无线电信号分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种无线电信号分类方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取原始数据集； S2，利用所述原始数据集，对信号分类模型进行训练处理，得到信号分类优化模型； 其中，所述信号分类模型，包括：数据输入层、数据卷积处理层、批量归一化层、第一函数处理层、随机失活层、第一长短期记忆层、第二函数处理层、第二长短期记忆层、第三函数处理层、第三长短期记忆层、第四函数处理层、第一全连接层、第五函数处理层、第二全连接层和数据输出层； 所述数据输入层、所述数据卷积处理层、所述批量归一化层、所述第一函数处理层、所述随机失活层、所述第一长短期记忆层、所述第二函数处理层、所述第二长短期记忆层、所述第三函数处理层、所述第三长短期记忆层、所述第四函数处理层、所述第一全连接层、所述第五函数处理层、所述第二全连接层和所述数据输出层依次数据连接； S3，获取无线电信号数据，利用所述信号分类优化模型对所述无线电信号数据进行处理，得到无线电信号调制信息； 其中，所述利用所述原始数据集，对信号分类模型进行训练处理，得到信号分类优化模型，包括： S21，对所述原始数据集进行预处理，得到预处理原始数据集； S22，利用所述预处理原始数据集，对信号分类模型进行训练处理，得到信号分类优化模型； 其中，所述对所述原始数据集进行预处理，得到预处理原始数据集，包括： 对所述原始数据集进行处理，得到第一预处理数据集； 所述处理表达式为： 其中，N表示所述原始数据集长度；表示第n个原始数据的Q分量；表示第n个原始数据的I分量；表示第n个原始数据的相位信息；表示第n个原始数据的幅度信息；表示第n个原始数据的时域离散信号，是第n个原始数据的频域离散信号；M表示所述原始数据集的样本总数；k表示所述原始数据集的第k个频域分量；j表示虚数单位； 对所述第一预处理数据集进行归一化处理，得到第二预处理数据集； 所述归一化处理表达式为： 其中，表示第二预处理数据集；表示第i个第一预处理数据；n表示第一预处理数据集的总数； 对所述第二预处理数据集进行处理，得到预处理原始数据集； 所述处理表达式为： 其中，表示所述预处理原始数据集；表示第个第一预处理数据； 其中，所述利用所述预处理原始数据集，对信号分类模型进行训练处理，得到信号分类优化模型，包括： S221，将所述预处理原始数据集按照设定比例划分，得到训练数据集和测试数据集； 预设训练停止阈值； S222，利用所述信号分类模型和多分类交叉熵损失函数，对所述训练数据集进行处理，得到第一差异值； S223，利用自适应估计函数和权重衰减系数，对所述信号分类模型进行参数更新，得到停止参数； S224，判断所述停止参数是否大于预设的训练停止阈值，得到停止参数判断结果； 当所述停止参数判断结果为是时，执行S225； 当所述停止参数判断结果为否时，执行S222； S225，判断所述第一差异值是否小于预设的差异值阈值，得到差异值判别结果； 当所述差异值判别结果为否时，执行S221； 若所述差异值判别结果为是时，完成对所述信号分类模型的训练处理，得到信号分类优化模型。

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