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龙图腾网获悉天津光电通信技术有限公司申请的专利基于递归式卷积网络和注意力机制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：CN115941407B 。

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：202211665176.X，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权基于递归式卷积网络和注意力机制的信号调制识别方法是由张建军;董悦;颜凯;范玉进设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于递归式卷积网络和注意力机制的信号调制识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于递归式卷积网络和注意力机制的信号调制识别方法，包括如下步骤：对每个通讯信号进行采样，生成数据集；对所述数据集进行数据增强；建立信号调制识别模型，所述信号调制识别模型包括依次设置的递归式卷积网络和多尺度特征融合模块，所述递归式卷积网络和所述多尺度特征融合模块用于提取通讯信号数据的特征信息；采用数据增强后的所述数据集对所述信号调制识别模型进行训练，并使用残差神经网络进一步优化所述信号调制识别模型，得到优化后的所述信号调制识别模型；为优化后的所述信号调制识别模型搭建分类器。该方法能够充分提取信号的特征信息，并且能够提升传统信号调制识别方法的计算速度和识别效果。

本发明授权基于递归式卷积网络和注意力机制的信号调制识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于递归式卷积网络和注意力机制的信号调制识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对每个通讯信号进行采样，生成数据集； S2、对所述数据集进行数据增强； S3、建立信号调制识别模型，所述信号调制识别模型包括依次设置的递归式卷积网络和多尺度特征融合模块，所述递归式卷积网络和所述多尺度特征融合模块用于提取通讯信号数据的特征信息；所述递归式卷积网络以递归的方式将多个特征张量进行层层卷积操作，并且和拥有通道注意力机制的支路相融合，以整合数据的多尺度特征信息；所述多尺度特征融合模块采用多个卷积核大小不同的卷积操作，并生成权重向量作用在信号数据的输入上；所述递归式卷积网络的数据处理过程具体为：对信号数据进行池化层操作，将输入的信号数据特征张量分成若干个不重叠的22大小的正方形区域，对每个区域中的4个数值进行计算得到平均值；将所述池化层操作进行四次，得到四个相同的特征张量，然后进行递归结构的卷积操作，同时引入另一条支路，所述支路对输入经过使用通道注意力机制，并使用ReLU激活函数和批归一化处理层进行输出；所述递归式卷积网络的输出与所述通道注意力支路的输出通过相加方式进行特征融合；所述多尺度特征融合模块的数据处理过程具体为，首先将输入进行批归一化处理，然后分别使用三种卷积核大小为3、5和7的卷积对每个通道进行卷积操作，使用零填充的方法确保输出二维尺寸相同，然后相加进行11的卷积运算得到权重向量，最后和输入相乘，将权重作用在特征张量上得到输出； S4、采用数据增强后的所述数据集对所述信号调制识别模型进行训练，并使用残差神经网络进一步优化所述信号调制识别模型，得到优化后的所述信号调制识别模型； S5、为优化后的所述信号调制识别模型搭建分类器。

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