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龙图腾网恭喜成都大公博创信息技术有限公司申请的专利基于多维度特征融合和CNN-LSTM的星链终端信号识别方法和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：CN118199700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202410164457.X，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权基于多维度特征融合和CNN-LSTM的星链终端信号识别方法和装置是由鲜果;蒋松;王海;许宁;赵磊;陈登超设计研发完成，并于2024-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度特征融合和CNN-LSTM的星链终端信号识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多维度特征融合和CNN‑LSTM的星链终端信号识别方法和装置，包括：对筛选后星链终端信号数据，进行多维特征提取，根据高阶累积量和OFMD信号参数特征得到多维特征矩阵；把多维特征矩阵送入到卷积神经网络，卷积神经网络通过卷积核对原始数据进行特征融合和感知，利用局部连接和权值共享提取输入波形数据的深度特征，池化层对卷积后的数据进行池化操作，通过两次卷积池化层后进行正则化，得到高层抽象特征；把正则化后的数据，送入到长短时记忆网络中，得到时序数据特征；通过两层Dense，将得到的时序数据特征输入到全连接层，利用Softmax函数对全连接层的输出进行分类。通过本发明实现在星链频段内的信标信号和数据传输信号进行分类识别。

本发明授权基于多维度特征融合和CNN-LSTM的星链终端信号识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.基于多维度特征融合和CNN-LSTM的星链终端信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，对筛选后星链终端信号数据，进行多维特征提取，所述的多维特征包括高阶累积量和OFMD信号参数特征，根据高阶累积量和OFMD信号参数特征得到多维特征矩阵；步骤二，把多维特征矩阵送入到卷积神经网络，卷积神经网络通过卷积核对原始数据进行特征融合和感知，利用局部连接和权值共享提取输入波形数据的深度特征，池化层对卷积后的数据进行池化操作，通过两次卷积池化层后进行正则化，得到高层抽象特征；步骤三，把正则化后的数据，送入到长短时记忆网络中，得到时序数据特征；步骤四，通过两层Dense，将得到的时序数据特征输入到全连接层，利用Softmax函数对全连接层的输出进行分类。

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