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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于改进原型网络的小样本信号自动调制识别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：CN114528876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210111305.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于改进原型网络的小样本信号自动调制识别方法是由周峰;谭浩月;王力;石晓然;白雪茹设计研发完成，并于2022-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进原型网络的小样本信号自动调制识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信号调制识别技术领域，具体涉及基于改进原型网络的小样本信号自动调制识别方法。本发明设计的改进原型神经网络可以将调制信号映射成对信噪比不敏感的嵌入向量，降低了嵌入向量对单个样本信噪比变化的敏感性，有效提高信号调制类型的识别准确率；并在信号调制类型识别中，只需要少量训练样本就能获得较高的准确率。

本发明授权基于改进原型网络的小样本信号自动调制识别方法在权利要求书中公布了：1.基于改进原型网络的小样本信号自动调制识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取训练样本集和测试样本集；从训练样本集中选取出训练支撑集和训练查询集，从测试样本集中选取出测试支撑集和测试查询集；步骤2，构建残差块-编码器原型神经网络，即改进原型网络；步骤3，使用训练支撑集和训练查询集对改进原型网络进行训练，获得训练好的改进原型网络；步骤4，使用训练好的改进原型神经网络对测试查询集内每个样本的无线电信号类别进行识别；步骤2的改进原型网络，具体的，改进原型网络包含多个卷积层、多个ReLU激活层、多个批规范化层、多个层规范化层、三个多头自注意力层、原型模块和基于欧几里得距离的分类器；改进原型网络包含依次连接的第一卷积层、第一批规范化层、第一ReLU激活层、第二卷积层、第二批规范化层、第二ReLU激活层、第一多头自注意层、第一层规范化层、第三卷卷积层、第三批规范化层、第三ReLU激活层、第四卷积层、第四批规范化层、第四ReLU激活层、第二层规范化层、第二多头自注意力层、第三层规范化层、第五卷积层、第五批规范化层、第五ReLU激活层、第六卷积层、第六批规范化层、第六ReLU激活层、第四层规范化层、第三多头自注意力层、第五层规范化层、第七卷积层、第七批规范化层、第七ReLU激活层、第八卷积层、第八批规范化层、第八ReLU激活层、第六层规范化层、原型模块和基于欧几里得距离的分类器；改进原型网络中，第一卷积层和第二卷积层的卷积核大小均为3×3，步长均为1，卷积核个数均为16，填充均为1；第三卷积层、第五卷积层和第七卷积层的卷积核大小均为1×1，步长均为1，卷积核个数均为512，均无填充；第四卷积层、第六卷积层和第八卷积层的卷积核大小均为1×1，步长均为1，卷积核个数均为128，均无填充；第一多头自注意力层、第二多头自注意力层和第三多头注意力层的头数均为4；步骤3包含以下子步骤：子步骤3.1，设置最大迭代次数为T，T≥4000，初始化迭代次数t＝0；子步骤3.2，获取训练支撑集和训练查询集中每个样本的样本序列；子步骤3.3，将样本序列作为改进原型神经网络的输入，改进原型神经网络输出对应的预测类别，对改进原型神经网络进行训练；子步骤3.3包含以下子步骤：子步骤3.3.1，将训练支撑集和训练查询集中的每个样本对应的信号序列按顺序依次输入改进原型神经网络进行映射，即将输入的每个样本序列从原始空间映射到新的特征空间fφ，得到个维数为L的嵌入向量φ表示网络中的可学习参数；其中，嵌入向量的表达式为： 式中，θ表示改进原型神经网络的权值参数，RL表示L维的实数集；最终训练支撑集和训练查询集中每个样本的样本序列均对应得到一个嵌入向量子步骤3.3.2，通过训练支撑集所包含的C类调制信号对应的嵌入向量计算C个原型计算公式为： 式中，为第k类调制信号对应的原型；Sk表示第k类调制信号，xn表示第n个信号样本，yn表示第n个信号样本对应的标签，表示第k类调制信号样本的数量，fφ表示映射函数，为训练支撑集S1的第n个信号样本对应的嵌入向量；子步骤3.3.3，计算训练查询集中每个样本对应的嵌入向量到每个原型的欧几里得距离找出每个嵌入向量到C个原型的最短距离，将每个最短距离对应的原型的类别作为对应的调制信号样本的识别结果；其中，为训练查询集Q1中第p个信号样本对应的嵌入向量，||·||表示求范数；子步骤3.3.4，根据预测类别与对应标签，计算当前迭代次数的交叉熵损失函数，并通过随机梯度下降算法，对改进原型神经网络的网络参数进行更新，得到更新后的改进原型神经网络；子步骤3.3.5，判断t＝T是否成立，若成立，则将子步骤3.3.4获得的更新后的改进原型神经网络作为训练好的改进原型神经网络；否则，令t＝t+1，返回执行子步骤3.3.3。

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