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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十六研究所申请的专利基于特征和IQ对比预训练的无线电信号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：CN120217112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510686238.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于特征和IQ对比预训练的无线电信号识别方法是由郑仕链;陈涛;张陆鑫;陈杰;杨小牛设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征和IQ对比预训练的无线电信号识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征和IQ对比预训练的无线电信号识别方法，属于无线电信号识别技术领域，解决了现有无线电信号识别方法因数据稀缺和单一数据源导致的识别精度不足等问题。该方法包括：提取每一无线电信号样本的IQ序列数据和特征数据，构建序列‑特征对数据集；将并行的序列分支网络和特征分支网络作为预训练模型，利用序列‑特征对数据集对预训练模型进行无监督对比学习；在训练通过的序列分支网络之后增加分类层，更新序列分支网络；利用少量标注样本训练分类层的权重参数，得到基于序列分支网络的无线电信号识别模型；提取新接收到的未标注的无线电信号的IQ序列数据，并输入到无线电信号识别模型，识别出相应的信号类型。

本发明授权基于特征和IQ对比预训练的无线电信号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征和IQ对比预训练的无线电信号识别方法，其特征在于，所述无线电信号识别方法包括： 分别提取每一无线电信号样本的IQ序列数据和特征数据，构建序列-特征对数据集； 将并行的序列分支网络和特征分支网络作为预训练模型，利用序列-特征对数据集对预训练模型进行无监督对比学习，得到训练通过的预训练模型； 加载训练通过的序列分支网络，冻结序列分支网络的模型参数；在训练通过的序列分支网络之后增加分类层，得到更新后的序列分支网络，分类层的节点数与待识别的信号类型标签的数量一致；利用少量标注信号类型标签的无线电信号样本的IQ序列输入更新后的序列分支网络，训练分类层的权重参数，得到基于序列分支网络的无线电信号识别模型； 提取新接收到的未标注的无线电信号的IQ序列数据，并输入到无线电信号识别模型，识别出相应的信号类型； 所述利用序列-特征对数据集对预训练模型进行无监督对比学习，执行： 初始化预训练模型中的序列分支网络和特征分支网络的模型参数； 在每次模型训练过程中，将从序列-特征对数据集中随机抽取的B个无线电信号样本的序列-特征对中的IQ序列数据、特征数据分别输入序列分支网络、特征分支网络进行特征提取，得到对应的序列特征向量、信号特征向量；分别根据B个无线电信号样本的序列特征向量、信号特征向量，构建余弦相似度矩阵，用以计算预训练模型的总损失； 根据预训练模型的总损失优化序列分支网络、特征分支网络的模型参数，直至满足模型训练结束条件，停止训练，得到训练通过的预训练模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第三十六研究所，其通讯地址为：314033 浙江省嘉兴市南湖区洪兴路387号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。