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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于复数神经网络的非同步调制识别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：CN120110856B 。

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：202510262321.7，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权基于复数神经网络的非同步调制识别方法及装置是由高玉龙;李廷非;郭士增设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于复数神经网络的非同步调制识别方法及装置在说明书摘要公布了：基于复数神经网络的非同步调制识别方法及装置，涉及调制方式识别技术领域。解决了由于信号传输过程中产生的载波相位以及采样率的不同步，导致的调制识别准确率下降的问题。本发明提供了一种新的非同步调制识别模型，其采用提取调制信号复平面特征的复数神经网络实现，非同步调制识别模型中针对信号中的相位以及幅度偏移所导致的载波相位以及采样率的不同步情况设计校正模块，减少因偏移而带来的识别错误；并将整个网络在复值域表示，从输入信号到损失计算均由复数表示，充分发挥通信信号在复平面表示的优势，利用复数网络的优势提高网络识别的准确率。本发明主要用于对待识别的调制信号进行调制方式识别。

本发明授权基于复数神经网络的非同步调制识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于复数神经网络的非同步调制识别方法，其特征在于，该方法包括： S1、构建数据集：模拟非理想条件下调制信号的数据集，该数据集中包括多种调制类型的调制信号； S2、模型构建及训练： 构建非同步调制识别模型，非同步调制识别模型采用提取调制信号复平面特征的复数神经网络实现，且其包括校正模块、预处理模块和识别模块； 校正模块用于在复值域上对输入的调制信号的相位以及幅度进行偏移校正，得到校正后信号； 预处理模块用于对调制信号和校正后信号进行预处理生成复数向量；具体为:对校正后信号聚类处理，得到校正后信号的星座图，并将该星座图所对应的数值矩阵作为实部数值矩阵输入识别模块， 将未经校正的调制信号聚类处理，得到调制信号的星座图，并将该星座图所对应的数值矩阵作为虚部数值矩阵输入识别模块； 星座图中存在信号点的位置在数值矩阵表示为1，其它位置在数值矩阵表示为0； 实部数值矩阵与虚部数值矩阵结合形成复数向量，且该复数向量中每个元素为一个复数； 识别模块用于根据复数向量进行调制类型识别； 将数据集中各调制信号作为模型输入数据，该调制信号的调制类型作为模型标签，复值域上对非同步调制识别模型进行训练，确定非同步调制识别模型的模型参数； S3、推理阶段：利用训练后的非同步调制识别模型对于待识别的调制信号在复值域上进行调制类型识别。

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