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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于特征嵌入的图神经网络自动调制分类方法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：CN119202852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411623347.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于特征嵌入的图神经网络自动调制分类方法是由戴绍港;熊成建;徐健伟设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征嵌入的图神经网络自动调制分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征嵌入的图神经网络自动调制分类方法，属于信号处理技术领域。该方法通过对接收信号中的序列点进行位置互换，生成多个增强样本，从而在信号内引入位置信息，并有效扩充了单个调制信号的表达方式，为节点特征嵌入提供了有力的支撑。然后将增强样本分别输入多个结构相同的特征提取网络中，将得到的特征向量作为节点，特征向量间的相似度作为边，生成特征图结构。最后将构建的特征图结构输入图神经网络中，训练该网络用于接收信号的调制类型分类。该方法将传统神经网络的特征提取能力和图神经网络的拓扑结构分析能力相结合，有效提升了调制信号的分类性能。

本发明授权一种基于特征嵌入的图神经网络自动调制分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征嵌入的图神经网络自动调制分类方法，其特征在于：对接收信号rn的原始IQ分量进行预处理，随机选择一个数据点，将该点前后的序列进行位置互换，对单个调制信号进行数据增强，重复K次生成K个增强样本；其次将K个增强样本同时输入K个不同的特征提取网络；然后，将每个特征提取网络输出的特征向量视为一个图节点vk，计算图节点间的相似度矩阵B： 其中表示为节点vi和节点vj的特征相似度；对相似度矩阵B的每个行向量除以该行的对角线元素，并用ReLU函数ρ·处理，最终得到相似矩阵E： 将相似矩阵E中的元素eij作为节点vi和节点vj的边，构建特征图G＝V,E，其中V＝{v1,...,vK}表示节点集合，E＝{eij,1≤i,j≤K}表示边集合；最后，将构建的特征图G＝V,E输入图神经网络，以图结构对应的信号序列rn的调制方式为输出；所述图神经网络包括GraphSAGE层和DiffPool层；所述GraphSAGE层通过邻域采样和特征聚合来学习图结构的节点嵌入；在第l层中，对于每个节点vi，根据节点之间的连接信息从其邻居节点集合Neighborvi中随机采样一定数量的邻居节点作为采样点集合Gvi；然后将其自身特征与采样点集合Gvi中的节点特征进行聚合，得到新的节点表征 其中表示节点vi的邻居节点的特征集合，W表示权重矩阵，σ·为激活函数；通过堆叠多个层以通过本地和邻域的信息改进当前节点特征表示；所述DiffPool层通过学习图的层次结构，将图中的节点聚合成规模更小的子图，并生成每个子图的池化表示，从而实现图的降维；通过DiffPool层使网络学习到如何将图中的节点有效地聚类，从而在每一层中捕获图的不同结构的层次特征。

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