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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于AGRUN-DDFN的信号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：CN119357805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411579194.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于AGRUN-DDFN的信号调制识别方法是由胡语涵;徐文政;曾琦设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AGRUN-DDFN的信号调制识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AGRUN‑DDFN的信号调制识别方法，包括以下步骤：S1、获取接收信号数据集，并将接收信号数据集划分为训练信号数据集和测试信号数据集；S2、进行预处理，获得信号一维数据集和信号二维数据集；S3、构建信号识别网络，信号识别网络包括串行级联的特征提取网络、融合层、连接层和输出层；S4、对信号识别网络进行深度学习训练，训练完成后的信号识别网络作为信号识别调制器；S5、使用测试信号数据集作为信号识别调制器的输入，信号识别调制器的输出即为调制类型识别结果。本发明综合了注意力门控循环卷积网络和解耦动态滤波卷积网络的优点，提高了信号特征提取鲁棒性和信号识别准确性。

本发明授权一种基于AGRUN-DDFN的信号调制识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AGRUN-DDFN的信号调制识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过信号接收采样获取接收信号数据集，并将接收信号数据集划分为训练信号数据集和测试信号数据集； S2、对接收信号数据集进行预处理，获得信号一维数据集和信号二维数据集； S3、构建信号识别网络，信号识别网络包括串行级联的特征提取网络、融合层、连接层和输出层，特征提取网络包括解耦动态滤波卷积网络和注意力门控循环卷积网络并行级联的上下两条支路；特征提取网络的上支路为解耦动态滤波卷积网络，包括若干个解耦动态滤波卷积块，每个解耦动态滤波卷积块之后连接有一个池化层，最后一个解耦动态滤波卷积块经过池化层后与融合层连接；特征提取网络的下支路为注意力门控循环卷积网络，包括若干个注意力门控循环卷积块，每个注意力门控循环卷积块之后连接有一个池化层，最后一个注意力门控循环卷积块经过池化层后与融合层连接； 所述解耦动态滤波卷积块包括依次串行级联的第一卷积层、解耦动态滤波块和第二卷积层，所述解耦动态滤波卷积块采用捷径连接；所述第一卷积层和第二卷积层的数据处理均依次包括1×1卷积操作、批标准化处理和激活函数映射处理；所述解耦动态滤波块的数据处理依次包括解耦动态滤波、批标准化处理和激活函数映射处理； 所述注意力门控循环卷积块包括依次串行级联的门控循环单元模块和注意力变换模块，注意力变换模块用于挖掘门控循环单元模块提取的特征向量之间的内在关系，注意力变换模块的网络训练公式如下： 其中，为门控循环单元模块输出的特征向量，Nf为特征向量长度，B为特征向量个数，sq为注意力特征向量，S为注意力特征向量个数，[α1i,…,αSi]∈R1×S和αqi为特征加权权重，g·为tansig激活函数，δqi和δql为激活的特征向量，和 为一组可学习得到的注意力变换参数； S4、使用经过预处理的训练信号数据集对信号识别网络进行深度学习训练，训练完成后的信号识别网络作为信号识别调制器； S5、使用经过预处理的测试信号数据集作为信号识别调制器的输入，信号识别调制器的输出即为调制类型识别结果。

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