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龙图腾网获悉西安电子科技大学杭州研究院;西安电子科技大学申请的专利一种辐射源信号调制方式识别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：CN116451073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310332351.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种辐射源信号调制方式识别方法及系统是由李保珠;刘彤;洪涛;姜文;刘昆鹏设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种辐射源信号调制方式识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于未知辐射源信号分析技术领域，其目的在于提供一种辐射源信号调制方式识别方法及系统。本发明提出了一种利用信号自身特征参数联合全局寻优神经网络的未知辐射源调制方式识别方法，在实施过程中，先获取辐射源信号的特征参数，即估算辐射源信号自身浅层次特征，再通过构建神经网络并得到最优网络结构，可基于深度神经网络在非线性逼近方面的优越性能，将辐射源信号的特征参数输入到经过个体编码变化多层迭代的最优网络结构中，以便挖掘捕捉辐射源信号的潜在特征，由此可使得调制方式输出结果更加稳定高效，相比较于普通神经网络的识别，本发明在低信噪比环境下辐射源信号调制方式识别的抗噪性能和识别准确度有显著提升。

本发明授权一种辐射源信号调制方式识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种辐射源信号调制方式识别方法，其特征在于：包括： 接收辐射源信号，并从所述辐射源信号中提取得到瞬时参数信息； 通过所述瞬时参数信息推算出所述辐射源信号的特征参数； 模拟各调制方式的模拟信号并计算各调制方式的模拟信号对应的特征参数，并根据各调制方式的模拟信号及其对应的特征参数，生成带标签数据集； 构建初始深度神经网络，并对所述初始深度神经网络中的所有权值和阈值进行编码，得到多个个体编码； 对指定个体编码进行码位交叉和码位变换操作，然后利用所述带标签数据集对所述初始深度神经网络进行训练，得到训练后神经网络； 计算所述训练后神经网络的偏方差，并根据所述偏方差推算所述训练后神经网络的结构逼近度； 根据所述结构逼近度与预设的逼近度阈值，得到最优网络结构； 将所述辐射源信号的特征参数作为待识别信号特征参数输入到所述最优网络结构中，得到所述辐射源信号的调制方式的最大概率结果； 对指定个体编码进行码位交叉和码位变换操作，然后利用所述带标签数据集对所述初始深度神经网络进行训练，得到训练后神经网络，包括： 对所述初始深度神经网络中同一层的两个相邻个体编码进行随机码位交叉操作； 所有个体编码进行交叉操作后，在所述初始深度神经网络中每层随机选取一个个体编码进行码位变换操作； 将所述带标签数据集中的各调制方式的模拟信号作为所述初始深度神经网络的输入数据，将各调制方式的模拟信号对应的特征参数作为所述初始深度神经网络的输出数据，以对所述初始深度神经网络进行训练； 当第k个个体编码的第j位akj和第l个个体编码的j位alj进行码位交叉操作时，满足以下条件： akj＝akj1-b+aljb；式9 式9中，b为[0,1]区间的随机数； 当第i个个体编码的第j位aij进行码位变换操作时，满足以下条件： 式10中，amax和amin分别为编码aij每一位所能取到的最大值和最小值，g为当前迭代次数，r为[0,1]区间的随机数，r2为随机数，gmax为预设的可承受最大迭代次数。

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