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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学航空作战勤务学院申请的专利一种基于数据增强和特征嵌入的自动调制识别方法和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：CN114943245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202210364955.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于数据增强和特征嵌入的自动调制识别方法和装置是由谭凯文;闫文君;于柯远;凌青;张立民;王程昱;段可欣设计研发完成，并于2022-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据增强和特征嵌入的自动调制识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据增强和特征嵌入的自动调制识别方法和装置，其中，该方法包括：获取多种调制信号的原始数据集；其中，多种调制信号的原始数据集至少包括多种调制信号的原始数据集样本；将多种调制信号的原始数据集，输入训练好的深度学习模型进行数据融合处理；其中，度学习模型是基于深度密集生成对抗网络DD‑GAN和选择性核卷积神经网络SK‑CNN训练得到的；基于数据融合处理，输出多种调制信号的原始数据集的深度学习模型的判别概率矩阵，以得到信号分类结果。本发明通过设置合适的扩展参数，研究的基于数据增强和SPWVD嵌入的方案可以丰富信号特征，有效解决原始信号样本不足的问题。

本发明授权一种基于数据增强和特征嵌入的自动调制识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强和特征嵌入的自动调制识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多种调制信号的原始数据集和多种调制信号的原始数据集样本； 将所述多种调制信号的原始数据集，输入训练好的深度学习模型进行数据融合处理；其中，所述训练好的深度学习模型是基于所述多种调制信号的原始数据集样本，通过深度密集生成对抗网络DD-GAN和选择性核卷积神经网络SK-CNN训练得到的； 基于所述数据融合处理，输出所述多种调制信号的原始数据集的所述深度学习模型的判别概率矩阵，以得到信号分类结果； 对所述多种调制信号进行建模，包括： rt＝st*ht+nt1 其中，st表示发射信号，ht是等效信道冲激响应，nt是加性噪声，rt是复基带信号，表示为： rt＝rat+qrbt2 其中，rat和rbt分别表示接收信号的同相分量和正交分量；由接收机采样的所述多种调制信号表示为： raN和rbN分别代表同向和正交分量的采样点； 所述多种调制信号的解析信号表示为： xt＝st+qH[st]4 其中，H[·]表示信号的希尔伯特变换，SPWVD定义为： 其中，表示st的解析信号，表示共轭分析信号，hτ表示时域滤波的窗函数。

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