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龙图腾网获悉中科国源(辽宁)电子科技有限公司申请的专利一种基于SDR的双模自适应通信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：CN121547064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610076516.7，技术领域涉及：H04B1/00；该发明授权一种基于SDR的双模自适应通信方法及系统是由毕磊;郭浩;杜洋;杨永强;陈庆;来立强设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SDR的双模自适应通信方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及软件定义无线电通信技术领域，公开了一种基于SDR的双模自适应通信方法及系统。该方法包括接收原始无线信号并初步判定协议族，激活对应的信号解析引擎与信道评估引擎。信号解析引擎还原完整通信消息单元，信道评估引擎量化表征信道状态。两者信息输入动态决策网络，该网络学习消息语义完整性与信道传输可靠性间的隐性关联规则，并输出包含模式优先级权重向量的协同决策指令。指令最终被编译为硬件配置参数序列，驱动射频前端与基带单元重配置，实现模式自适应切换。本发明实现了跨层智能决策与柔性多模式调度，提升了复杂无线环境下通信的可靠性与效率。

本发明授权一种基于SDR的双模自适应通信方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于SDR的双模自适应通信方法，其特征在于，所述方法包括： 接收来自射频前端的原始无线信号流，根据原始信号流获取初步判定的通信协议族类别； 依据初步判定的通信协议族类别，激活对应的信号解析引擎与信道评估引擎，所述信号解析引擎对信号流进行深度解析以还原出完整的通信消息单元，所述信道评估引擎对信号传输过程中的噪声基底、多径时延及干扰频谱进行量化表征； 将所述通信消息单元与量化表征后的信道状态共同输入至一个动态决策网络，所述动态决策网络被配置为学习消息语义完整性与信道传输可靠性之间的隐性关联规则； 基于学习到的隐性关联规则，所述动态决策网络输出一个包含权重向量的协同决策指令，所述权重向量定义了下一通信周期内应采用的首要通信模式与备选通信模式的优先级次序； 将所述协同决策指令编译为软件定义无线电硬件可识别的配置参数序列，驱动射频前端与基带处理单元按照新的参数序列进行重配置，从而完成通信模式的自适应切换； 所述将所述通信消息单元与量化表征后的信道状态共同输入至一个动态决策网络，包括： 对所述通信消息单元进行语义重要性分级，依据所述协议语法规则库中定义的字段优先级，为消息头字段、控制净荷字段与数据净荷字段分配不同的语义权重； 对量化表征后的信道状态进行可用性映射，将所述噪声基底的量化表征、多径时延的量化表征及干扰频谱的量化表征分别映射为对信号传输可靠性影响的负面因子等级； 构建一个以语义权重向量和负面因子等级向量为输入的动态决策网络，所述动态决策网络包含多层交叉感知单元，用于计算不同语义权重的消息在特定负面因子组合下成功传输的概率估值； 多层交叉感知单元对输入向量进行非线性变换，计算过程将语义权重向量与负面因子等级向量进行拼接，并通过多个全连接层与激活函数，中间层计算表示为： 其中：表示隐藏层特征向量，表示Sigmoid激活函数，表示权重矩阵，表示语义权重向量，表示由噪声基底负面因子等级、多径时延负面因子等级及干扰频谱负面因子等级拼接成的信道负面因子向量，表示偏置向量，最终输出层将隐藏层特征向量映射为一个表示成功传输概率估值的标量； 所述信号解析引擎的构建步骤包括： 对所述初步判定的通信协议族类别进行协议特征提取，从协议特征库中获取对应的语法规则集和帧同步字模式； 根据所述语法规则集配置协议解析器的状态机，所述状态机定义了消息字段的解析顺序和校验规则； 根据所述帧同步字模式配置帧检测器的相关器参数，所述相关器参数包括匹配滤波器的系数和同步阈值； 将配置后的协议解析器和帧检测器加载到信号解析引擎的执行环境中，建立信号流输入到通信消息单元输出的处理流水线； 所述信道评估引擎的构建步骤包括： 对所述原始无线信号流进行背景噪声采样，建立噪声基底的统计模型； 配置多径时延估计模块，采用广义互相关算法计算信号相关峰展宽，初始化时延扩展参数； 配置干扰频谱监测模块，设置频带扫描范围和功率阈值，用于识别非期望的干扰信号； 将噪声基底统计模型、多径时延估计模块和干扰频谱监测模块集成到信道评估引擎中，形成信道状态量化表征的输出接口。

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