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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于双支路小波卷积网络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：CN120547030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511038812.X，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权基于双支路小波卷积网络的信号调制识别方法是由戴绍港;吴陶义;熊成建;徐健伟设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双支路小波卷积网络的信号调制识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于双支路小波卷积网络的信号调制识别方法，属于电通信技术领域。该方法提出了双支路小波卷积网络，分别利用轻量化的小波卷积结构和GRU先后进行多尺度特征提取和时序依赖建模，提高长序列信号的识别精度。结合改进的坐标注意力机制ICA强化特征表达，并设计基于通道重要性的压缩模块CICM进行特征压缩，在保持识别率的前提下，进一步实现参数轻量化。与多类经典网络相比，本方法在多个公开数据集上能够以低参数量实现更高的识别精度，适用于计算资源受限的边缘设备，在保证高性能的同时满足设备部署需求。

本发明授权基于双支路小波卷积网络的信号调制识别方法在权利要求书中公布了：1.基于双支路小波卷积网络的信号调制识别方法，构建特征提取网络对无线电调制信号的I、Q序列进行特征提取，输入分类器中识别无线电调制信号的调制方式，其特征在于： 所述特征提取网络包括依次级联的浅层特征提取块和两个深层特征提取块；在特征提取块之间设置有特征压缩块CICM，基于特征的重要性对特征进行不同程度的压缩，从而得到在通道和空间上更加紧凑的特征表示；所述特征压缩块CICM包括特征评估层、特征解耦层、特征压缩层以及特征融合层； 所述特征评估层基于特征图中每个通道的平均值Ac和最大值Mc，输出通道的权重； 所述特征解耦层依次比较每个通道的权重与预设的硬阈值T之间的大小关系，当时，设置掩码为1，否则设置为0，按通道顺序组成重要通道掩码mask，取反得到非重要通道掩码nomask；分别使用mask和nomask从特征图中提取关键特征XI和辅助特征XNI； 所述特征压缩层对于关键稀疏特征XI，直接进行通道压缩，得到粗糙特征Or；对于辅助稀疏特征XNI，依次通过二维分组卷积、ReLu激活函数和点卷积进行压缩，得到细节特征Of； 所述特征融合层对粗糙特征Or和细节特征Of进行加权融合，输出压缩特征O； 所述浅层特征提取块首先对输入序列进行小波变换，然后利用不同大小的卷积核分别进行重构特征提取，并与小波变换的结果相加，得到大尺度特征和小尺度特征，拼接后输出浅层特征；所述深层特征提取块首先沿通道维度对输入特征进行分割，分别进行大核多尺度特征提取与小核多尺度特征提取，拼接后与输入特征进行残差连接，得到深层特征，然后送入门控循环单元中进行时序建模，最后输入分类器中识别输入序列的调制方式。

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