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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利基于增强双分支卷积神经网络的水声通信信号解调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：CN120263596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510407555.6，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权基于增强双分支卷积神经网络的水声通信信号解调方法是由王景景;崔芳静;施威;杨星海;刘钊;牛秋娜;鄢社锋;隋媛设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增强双分支卷积神经网络的水声通信信号解调方法在说明书摘要公布了：本发明属于水声通信信号解调技术领域，具体涉及基于增强双分支卷积神经网络的水声通信信号解调方法。将接收信号处理为信号片段及其对应标签组成的数据集，作为输入信号；增强双分支卷积神经网络在时域和频域分别提取输入信号的关键特征，并输出时域特征和频域特征；将时域特征和频域特征进行融合并生成融合特征，对融合特征进行非线性变换与特征映射后，再通过Softmax函数输出类别概率，得到分类结果。相较于传统单一时域或频域处理方法，本申请通过时域分支模型和频域分支模型在时域和频域分别提取信号的关键特征，并利用交叉注意力机制实现两者的深度融合，从而充分挖掘时频互补信息，能够有效地提升数字调制信号的解调准确率。

本发明授权基于增强双分支卷积神经网络的水声通信信号解调方法在权利要求书中公布了：1.基于增强双分支卷积神经网络的水声通信信号解调方法，其特征在于，步骤如下： 数据集构建，将接收信号处理为信号片段及其对应标签组成的数据集，作为输入信号； 特征提取，增强双分支卷积神经网络在时域和频域分别提取输入信号的关键特征，并输出时域特征和频域特征； 将时域特征和频域特征进行融合并生成融合特征，对融合特征进行非线性变换与特征映射后，再通过Softmax函数输出类别概率，得到分类结果； 对接收信号应用短时傅里叶变换转换为时频信息表示，再提取相位谱和幅度谱，并作为两个通道构造输入向量；并通过滑动窗口方法将接收信号切割成多个小片段，每个片段作为独立的样本，每个样本根据其调制方式分配标签，将处理后的信号片段和对应的标签组成数据集； 时域特征提取，先通过多尺度卷积层对输入信号进行处理，以提取不同时间窗口的时域特征，再利用一维最大池化层对卷积输出进行下采样，接着引入时域注意力机制，对池化后的特征进行加权处理，并动态调整各时间窗口的信号权重； 频域特征提取，先通过复合卷积层进行频域特征提取，该层结合多个卷积核以捕捉不同频率成分的特征；随后，采用自适应卷积层对特征进行进一步处理，以实现根据输入信号特性调整卷积操作；接着，使用二维最大池化层对卷积输出进行下采样；最后，引入加权注意力机制，基于特定的权重对池化后的频域特征进行加权处理。

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