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龙图腾网获悉中国科学院国家授时中心申请的专利一种基于稀疏跨模态通信辐射源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：CN118861527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202410996742.8，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于稀疏跨模态通信辐射源识别方法是由商鹏;郭丽姝;高帅和;赵航;刘鹏飞;邹德财;卢晓春设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏跨模态通信辐射源识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于稀疏跨模态通信辐射源识别方法，由信号预处理模块、特征提取模块、跨模态模块和识别模块组成，所述信号预处理模块内包括辐射源信号的采集、对辐射源信号进行切片、切片之后得到时间序列和时频图两种模态，对时间序列和时频图分别进行归一化处理，标注辐射源类别标签和构建模态数据集，构建模态数据集中包括训练集、验证集、测试集。本方法通过使用MHACNN网络对辐射源的原始时间序列和时频图两种输入模态进行特征提取，然后利用联合稀疏表征获取表征能力更强的模态特征并进行跨模态融合提高对于辐射源的识别准确率。

本发明授权一种基于稀疏跨模态通信辐射源识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏跨模态通信辐射源识别方法，由信号预处理模块、特征提取模块、跨模态模块和识别模块组成，其特征在于：所述信号预处理模块内包括辐射源信号的采集、对辐射源信号进行切片、切片之后得到时间序列和时频图两种模态，对时间序列和时频图分别进行归一化处理，标注辐射源类别标签和构建模态数据集，构建模态数据集中包括训练集、验证集、测试集； 所述特征提取模块内设有MHACNN和联合稀疏表征，MHACNN用于提取两种模态的特征，联合稀疏表征算法提取低冗余的差异化特征； 联合稀疏表征得到两种模态时间序列和时频图下的最优稀疏矩阵，同时将两种模态进行稀疏跨模态融合，稀疏跨模态融合方法为： 首先通过联合稀疏表征得到最优稀疏矩阵，得到两个模态时间序列和时频图的稀疏表征，联合稀疏表征转化为： 1 式中为代价函数，为待求的最优稀疏矩阵，d为字典原子数目，S为模态数，此处S=2，为A的第s列，它对应着第s个模态的稀疏表示，为两种输入模态经过第四个卷积单元B4后的输出特征，为第s个模态的字典，为l2范数，λ为正则系数； 字典通过最优化问题求解为： 2 式中凸集C的定义为，ns为第s个模态的特征维度，为期望运算； 公式2中的优化问题通过经典的投影随机梯度下降算法求解，包含了如下的序列更新过程： 3 式中为第t步迭代得到的最优字典，为梯度步长，为在凸集C上的正交投影，通过在随机排列的由不同模态特征聚合的特征集中抽取得到； 得到最优字典后，通过ADMM算法求解得到最佳稀疏矩阵A，A的相应列对应相应的稀疏模态，。

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