南京邮电大学田峰获国家专利权
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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于迁移深度学习的USRP调制信号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：CN119484218B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411590286.3，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权基于迁移深度学习的USRP调制信号识别方法是由田峰;彭乙轩;邵紫凌;李嘉欣;陆男设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于迁移深度学习的USRP调制信号识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及软件无线电传输技术领域，公开了一种基于迁移深度学习的USRP调制信号识别方法，无线信号通过发射端进行传输，USRP接收端在接收到信号后，通过信号采集程序，将信号接收存储，为调制信号识别的CNN模型提供需要的信号训练集和信号测试集，其中所述信号训练集包括预训练数据集和迁移学习训练数据集；通过生成的预训练数据集，对针对调制信号识别的卷积神经网络模型进行预训练；通过生成的迁移学习训练数据集，针对调制信号识别的卷积神经网络模型进行预训练；将训练好的迁移学习卷积神经网络模型部署到信号测试集，对调制信号识别结果进行验证；本发明解决无线通信中调制信号识别问题。
本发明授权基于迁移深度学习的USRP调制信号识别方法在权利要求书中公布了：1.基于迁移深度学习的USRP调制信号识别方法，其特征在于，所述基于迁移深度学习的USRP调制信号识别方法包括以下步骤： 步骤1、信号数据采集：无线信号通过发射端进行传输，USRP接收端在接收到信号后，通过信号采集程序，将信号接收存储，为调制信号识别的CNN模型提供需要的信号训练集和信号测试集，其中所述信号训练集包括预训练数据集和迁移学习训练数据集； 步骤2、卷积神经网络模型预训练：通过生成的预训练数据集，对针对调制信号识别的卷积神经网络模型进行预训练； 步骤3、卷积神经网络模型迁移学习训练：通过生成的迁移学习训练数据集，针对调制信号识别的卷积神经网络模型进行预训练； 步骤4：将训练好的迁移学习卷积神经网络模型部署到信号测试集，对调制信号识别结果进行验证。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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