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龙图腾网获悉沈阳理工大学申请的专利时序相关特征及多尺度空间特征协作的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：CN116361683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310064947.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权时序相关特征及多尺度空间特征协作的调制识别方法是由冯永新;王洋;宋碧雪;田秉禾;钱博设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本时序相关特征及多尺度空间特征协作的调制识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种时序相关特征及多尺度空间特征协作的调制识别方法，属于通信和深度神经网络技术领域，为解决复杂电磁环境下，利用深度神经网络对无线信号调制方式的分类识别问题，首先构建了基于长短时记忆的自编码时序相关特征提取网络和一维多尺度空间特征提取网络，分别对时序相关特征和空间特征进行提取，然后结合时序相关特征和多尺度空间特征的特点，将两种特征融合后利用全连接层和softmax层实现对无线信号调制方式的分类识别，同时保证了时序相关特征提取的可靠性，提升了对空间特征多尺度和细微度的提取能力，进而满足了面向复杂电磁环境下对信号调制方式识别的要求。

本发明授权时序相关特征及多尺度空间特征协作的调制识别方法在权利要求书中公布了：1.一种时序相关特征及多尺度空间特征协作的调制识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：构建无线信号训练集和测试集，并对训练集中不同数据集的不同调制方式进行不同标签标注； 步骤2：分别构建提取所述无线信号的时序相关特征的神经网络模型LSTMAEnet； 其中，所述神经网络模型LSTMAEnet包括编码器和解码器模型； 所述编码器基于两层长短时记忆网络构建；具体表述为： 步骤2.1.1：利用第一层长短时记忆网络分别提取信号同相分量和正交分量的时序相关特征； 步骤2.1.2：将步骤2.1.1中输出的特征转换为一维数据； 步骤2.1.3：利用第二层长短时记忆网络提取信号同相分量与正交分量之间的时序相关特征； 所述解码器基于两层长短时记忆网络构建；具体表述为： 步骤2.2.1：利用第一层长短时记忆网络对步骤2.1.3的输出特征进行解码，输出数据的维度与步骤2.1.2输出数据的维度保持一致； 步骤2.2.2：将步骤2.2.1中输出的特征转换为二维数据； 步骤2.2.3：利用第二层长短时记忆网络对步骤2.2.2输出的特征进行解码，输出数据的维度与原始数据的维度保持一致； 步骤3：构建提取所述无线信号的多尺度空间特征的神经网络模型1-DMSnet； 步骤4：将所述无线信号的时序相关特征与多尺度空间特征按第一维度进行融合；融合后的特征利用全连接网络、Softmax分类器实现特征分类； 步骤5：利用所述无线信号的训练集对神经网络模型LSTMAEnet、1-DMSnet进行训练，利用测试集对神经网络模型LSTMAEnet、1-DMSnet进行测试； 步骤6：针对待分类的所述无线信号，利用神经网络模型LSTMAEnet输出时序相关特征，利用神经网络模型1-DMSnet输出多尺度空间特征，两种特征进行融合后利用全连接网络、Softmax输出无线信号调制方式的分类结果。

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