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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于轻量化时空融合组合网络的自动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：CN119892573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510048281.6，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权一种基于轻量化时空融合组合网络的自动调制识别方法是由张红升;陶国胜;于海乾;杜英泉;骆珑文;陈子毅设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化时空融合组合网络的自动调制识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于轻量化时空融合组合网络的自动调制识别方法，属于通信信号自动调制识别领域。该方法通过将待识别信号的IQ分量分别塑形为时间流和空间流，并分别输入时间特征提取通道和空间特征提取通道，提取时间特征和空间特征，然后将提取到的特征进行连接并输入分类模块，最终输出识别结果，即待识别信号的调制类型。本发明提出的轻量化时空融合组合网络模型，通过减少卷积通道数和LSTM网络的隐藏层维度，降低了模型参数量和浮点计算量，同时保证了特征的充分提取，从而实现了较高的识别准确率。与现有技术相比，本发明具有参数量少、计算量低、识别准确率高等优点，适用于资源受限设备。

本发明授权一种基于轻量化时空融合组合网络的自动调制识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化时空融合组合网络的自动调制识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取待识别信号的IQ分量； 将所述IQ分量分别塑形为时间流和空间流； 将所述时间流输入时间特征提取通道，以提取时间特征； 将所述空间流输入空间特征提取通道，以提取空间特征； 将所述时间特征和空间特征进行连接； 将所述连接后的特征输入分类模块，以输出识别结果，其中，所述识别结果为所述待识别信号的调制类型； 所述时间特征提取通道包括： 一层一维卷积； 一层一维批量归一化层； 二层LSTM网络； 所述空间特征提取通道包括： 一层二维卷积； 一层二维批量归一化层； 一层卷积块，所述卷积块包括三个一维卷积和三个一维批量归一化层； 一层LSTM网络； 一层自适应全局平均池化层； 所述分类模块包括： 一层全连接层； 所述将所述IQ分量分别塑形为时间流和空间流，具体为： 将所述IQ分量分别串联和并联，形成时间流和空间流； 所述时间流输入时间特征提取通道，具体为： 将所述时间流经过所述一维卷积，得到降低步长维度的特征数据； 将所述特征数据经过所述二层LSTM网络提取时间信息，并取最后一个时间步特征数据作为concatenate层输入； 所述空间流输入空间特征提取通道，具体为： 将所述空间流经过所述二维卷积提取空间特征，再经过所述卷积块深度提取空间特征得到特征数据； 将所述特征数据经过所述LSTM网络提取特征，再经过特征数据重新塑形后经过所述自适应全局平均池化层，得到特征数据，然后输入concatenate层； 所述将所述时间特征和空间特征进行连接，具体为： 将所述时间特征和空间特征通过concatenate层进行连接； 所述将所述连接后的特征输入分类模块，以输出识别结果，具体为： 将所述连接后的特征经过所述批量归一化层、所述全连接层进行分类得到识别结果。

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