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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利用于自动调制开集识别的多级特征分布学习方法及装置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：CN119603111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411791561.8，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权用于自动调制开集识别的多级特征分布学习方法及装置是由张振熙;张霖润;马建昆;谭浩月;石晓然;周峰设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于自动调制开集识别的多级特征分布学习方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供用于自动调制开集识别的多级特征分布学习方法及装置，涉及无线通信技术领域。包括：对不同标签的已知调制类型信号利用流形混合算法处理，产生伪新调制占位符；将多种已知调制类型信号和未知调制类型信号输入预训练调制信号分类模型，以利用目标损失函数进行训练得到训练完成的调制信号分类模型，目标损失函数包括调制分类损失、样本质心对比损失和样本最大最小特征约束损失；将多个测试调制信号输入训练完成的调制信号分类模型，输出多个目标特征嵌入；根据多个目标特征嵌入、多种已知调制类型信号的质心向量和调整系数，对多个测试调制信号进行分类。解决已知调制类型的经验风险和未知调制类型的开放空间风险之间难以平衡优化的问题。

本发明授权用于自动调制开集识别的多级特征分布学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于自动调制开集识别的多级特征分布学习方法，其特征在于，包括： 对具有不同标签的已知调制类型信号，利用流形混合算法进行处理，产生伪新调制占位符，并将所述伪新调制占位符作为未知调制类型信号，所述伪新调制占位符为根据所述流形混合算法所伪造的未知信号对应的占位符； 将多种已知调制类型信号和所述未知调制类型信号，输入预训练调制信号分类模型中，以利用目标损失函数对所述预训练调制信号分类模型进行训练，得到训练完成的调制信号分类模型，所述目标损失函数包括调制分类损失、样本质心对比损失和样本最大最小特征约束损失； 将多个测试调制信号输入所述训练完成的调制信号分类模型，输出多个目标特征嵌入； 根据所述多个目标特征嵌入、多种已知调制类型信号的质心向量和调整系数，对所述多个测试调制信号进行分类，得到对应的分类结果； 所述根据所述多个目标特征嵌入、多种已知调制类型信号的质心向量和调整系数，对所述多个测试调制信号进行分类，得到对应的分类结果，包括： 确定所述多个目标特征嵌入到所述多种已知调制类型信号的质心向量的最小距离； 根据所述最小距离、所述多个测试调制信号的总数和所述调整系数，确定拒绝阈值； 判断所述最小距离是否大于所述拒绝阈值，若是，则所述最小距离对应的目标特征嵌入属于所述未知调制类型信号，若否，则将所述最小距离对应的已知调制类型信号的质心向量所属的已知调制类型信号，作为所述最小距离对应的目标特征嵌入的调制类型。

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