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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利基于多级关系度量网络的小样本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：CN116561559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310507273.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于多级关系度量网络的小样本信号调制识别方法是由许华;庞伊琼;彭翔;史蕴豪设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多级关系度量网络的小样本信号调制识别方法在说明书摘要公布了：本公开是关于一种基于多级关系度量网络的小样本信号调制识别方法。包括以下步骤：建立多级关系度量网络的网络模型，该网络模型包括多级的特征嵌入模块和多级的关系度量模块；将待识别的小样本信号输入至该网络模型中分别进行重构特征训练和多级度量训练，最终得到每级小样本信号的相似性得分和对应的加权系数；并通过加权求和确定所有小样本信号的最终相似性得分。本公开所提方法能够提高网络对样本各级特征向量的利用率，同时通过重构样本特征向量实现了信号数据增强，提高了网络训练的泛化性，避免了过拟合现象的出现。

本发明授权基于多级关系度量网络的小样本信号调制识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多级关系度量网络的小样本信号调制识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立多级关系度量网络的网络模型，所述网络模型包括多级的特征嵌入模块和多级的关系度量模块； 将待识别的小样本信号分别输入至每级所述特征嵌入模块中，进行重构特征训练，分别得到每级对应的重构特征向量； 其中，所述小样本信号包括支持集和查询集，所述支持集和所述查询集构成所述小样本信号的基本单元T，；所述支持集由标签信号样本组成，所述查询集由待测信号样本组成，且所述支持集和所述查询集内的信号样本的标签空间相同；若所述支持集内包含C类信号，每类所述信号中分别包含K个信号样本，则所述小样本信号为C-wayK-shot识别信号； 针对所述C-wayK-shot识别信号，将所述支持集和所述查询集内的所述信号样本分别输入至每级所述特征嵌入模块中，每级所述特征嵌入模块分别输出样本分布特征统计量，并通过重参数化方法分别生成每级对应的所述重构特征向量； 所述样本分布特征统计量包括特征向量均值和特征向量方差；所述重构特征向量的公式包括： 其中，表示输入的信号样本；表示重构特征向量；表示从高斯分布中随机采样的参数；表示对应元素相乘；表示第级；表示特征嵌入模块网络参数； 将每级对应的所述重构特征向量分别输入至对应级的所述关系度量模块中，进行多级度量训练，分别得到每级所述小样本信号的相似性得分和对应的加权系数； 通过加权求和确定所有所述小样本信号的最终相似性得分。

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