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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十研究所申请的专利基于联合模型深度学习的二次调制信号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：CN120498940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510685924.8，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权基于联合模型深度学习的二次调制信号识别方法及系统是由彭勃;熊刚;夏明赟设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联合模型深度学习的二次调制信号识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于联合模型深度学习的二次调制信号识别方法及系统，涉及电子对抗、无线通信以及信号处理技术，包括：获取样本二次调制信号并进行预处理；对预处理之后的样本二次调制信号，基于信号重构与相位空间统计分析置换熵来提取时空特征样本；采用轻量化的深度学习模型，联合构建数据局部空间特性感知模型与时序回溯控制模型，利用所提取的时空特征样本对联合模型进行训练；提取目标二次调制信号的时空特征，并利用训练后的联合模型输出识别结果。本申请能够解决信号和信息处理领域二次调制信号方法识别准确率低、运算量大、需要先验的样本数量多等问题。

本发明授权基于联合模型深度学习的二次调制信号识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联合模型深度学习的二次调制信号识别方法，其特征在于，包括： 获取样本二次调制信号并进行预处理； 对预处理之后的样本二次调制信号，基于信号重构与相位空间统计分析置换熵来提取时空特征样本； 采用轻量化的深度学习模型，联合构建数据局部空间特性感知模型与时序回溯控制模型，利用所提取的时空特征样本对联合模型进行训练； 提取目标二次调制信号的时空特征，并利用训练后的联合模型输出识别结果，其中将提取的时空特征分别输入训练得到的数据局部空间特性感知模型和时序回溯控制模型，在两个模型完成各自的分类计算后，基于最优关联信息准则优化两个模型的二次调制信号分类权重，并根据分类权重对二次调制信号的调制方式识别结果进行融合以输出识别结果； 利用所提取的时空特征样本对联合模型进行训练包括： 通过数据局部空间特性感知模型的局部感知计算单元进行信号空间特征的压缩处理； 局部感知计算单元截取信号特征的局部向量与感知计算核相乘，并进行滑动运算实现信号各个局部特征的逐次分析，得到尺度压缩后的空间特征向量； 将数据局部空间特性感知模型得到的空间特征向量进行尺度变换重构，对时序回溯控制模型的参数输入需求进行适配； 将变换尺寸后的向量输入时序回溯控制模型，所述时序回溯控制模型利用状态选择性更新单元保存参与运算的特征数据，并在每次训练计算输出过程中使用更新参数控制历史状态数据与待更新状态数据的混合比例，满足： 其中，为输出的模型新状态，为历史状态数据，为模型输入数据，为偏置项，为尺度函数，tanh为双曲正切函数，表示该状态所处于的时间。

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