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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于星座图多特征提取算法的调制格式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：CN115456113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211310546.8，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于星座图多特征提取算法的调制格式识别方法是由张琦;忻向军;姚海鹏;黄之琦;高然;田凤;刘炳春;田清华;王拥军;杨雷静;王富设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于星座图多特征提取算法的调制格式识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于星座图多特征提取算法的调制格式识别方法，首先使用加权线性最小二乘算法的分形维数对信号星座图进行划分，并计算每个区域内的分形维数，将此结果作为图像特征之一；然后利用灰度共生矩阵提取图像在不同方向的特征值，计算它们的均值和方差，并将结果作为另一个特征；最后，将两种特征输入到支持向量机构造的调制格式分类器中，实现对光通信系统中调制格式识别。本发明方法改进了传统单一的基于特征提取的调制识别方法，原理简单，计算复杂度低，对常用调制格式的识别准确度高，且与机器学习算法进行融合，易于从现有系统升级。本方法调制格式平均识别率超过98％。

本发明授权一种基于星座图多特征提取算法的调制格式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于星座图多特征提取算法的调制格式识别方法，其特征在于，首先使用加权线性最小二乘算法的分形维数对信号星座图进行划分，并计算每个区域内的分形维数，将此结果作为图像特征之一；然后利用灰度共生矩阵提取图像在不同方向的特征值，计算它们的均值和方差，并将结果作为另一个特征；最后，将两种特征转化成多特征向量输入到支持向量机构造的调制格式分类器中以识别不同信号的调制格式； 调制格式识别方法包括如下步骤： S1、信号预处理，将生成的星座图保存为图像，对图像进行二值化处理与分析，得到二值化图像； S2、首先使用加权线性最小二乘算法的分形维数对信号星座图进行划分，并计算每个区域内的分形维数，将此结果作为图像特征之一，然后利用灰度共生矩阵提取图像在不同方向的特征值，计算它们的均值和方差，并将结果作为另一个特征；最后，将两种特征转化成多特征向量； S3、结合支持向量机构造调制格式分类器； S4、将步骤S2多特征向量输入到步骤S3建立的调制格式分类器中，判别出待测信号的调制格式； 所述步骤S2的加权线性最小二乘算法的分形维数算法为： 将二维星座图表示为三维表面，其中x,y表示图像平面上的像素位置，第三个坐标z由像素灰度值表示； 把像素大小为M*M的星座图分成大小为s*s个小块，其中s为整数，网格的比例为r，由获得，每个小块都有一列s*s*h的盒子，其中G是灰度图像的灰度级总数，通过公式1计算获得： 位置在第i,j处图形的最大和最小灰度级分别落在第g个和第l个盒子中，nr为大小s*s*h的盒子的数量，通过公式2计算获得： nri,j＝g-l+12 网格比例r下的盒子总数Nr通过公式3计算获得： Nr＝∑i,jnri,j3 拟合直线每个点xd,yd对应一个不同的网格大小s，其中yd＝logNr，利用梯形隶属函数为每个网格尺寸分配权重Ws，以表示对应点xd,yd的权重，如公式4所示： 其中，at、bt、ct和dt的值用公式5来估算： 在获得点xd,yd的权重后，使用加权最小二乘算法将这些点拟合到回归线y＝ax+b中，最后使用公式6计算得到图像的分形维数：

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