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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于深度残差收缩网络的非授权频段无线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：CN117312942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311192511.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于深度残差收缩网络的非授权频段无线信号识别方法是由赵睿;刘硕佳;陈建勇设计研发完成，并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度残差收缩网络的非授权频段无线信号识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度残差收缩网络的非授权频段无线信号识别方法，涉及无线信号识别技术领域，包括：构建多个基于时域特征长度序列的IQ信号以生成信号样本集；所述IQ信号来源于多种非授权频段无线信号类别的采样信号；使用信号样本集中的IQ信号对包括残差收缩模块的深度残差收缩网络模型进行训练，获得训练好的深度残差收缩网络模型；利用训练好的深度残差收缩网络模型对输入的IQ信号进行识别，获得非授权频段无线信号类别。本发明能够在非授权频段准确识别低信噪比条件下的无线信号。

本发明授权基于深度残差收缩网络的非授权频段无线信号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度残差收缩网络的非授权频段无线信号识别方法，其特征在于，包括： 构建多个基于时域特征长度序列的IQ信号以生成信号样本集；所述IQ信号来源于多种非授权频段无线信号类别的采样信号； 使用信号样本集中的IQ信号对包括残差收缩模块的深度残差收缩网络模型进行训练，获得训练好的深度残差收缩网络模型； 利用训练好的深度残差收缩网络模型对输入的IQ信号进行识别，获得非授权频段无线信号类别； 所述深度残差收缩网络模型包括依次连接的一个卷积层、若干个残差收缩模块RSBU、一个批量归一化层、一个带参数修正的线性激活函数PReLU、一个全局均值池化层和一个全连接输出层；所述深度残差收缩网络模型的输入为IQ信号，通过深度残差收缩网络模型进行特征提取；输入IQ信号首先经过一个卷积层，所述卷积层用于提取IQ信号中的浅层特征信息； 经过卷积层处理后的数据输出矩阵将作为输入被送入若干个残差收缩模块，所述残差收缩模块用于通过注意力机制对阈值进行动态更新以消除噪声； 批量归一化层BN用于保证数据分布的一致规律，避免前序网络对数据分布造成影响，保证网络提取到数据的原始特征，提高网络训练速度； 采用带参数修正的线性激活函数PReLU能够自适应地学习矫正线性单元的参数，降低信号特征值分布的正负对模型的影响； 在网络的最后连接包含两个神经元的全连接层输出层预测结果；使用Softmax函数将输入的样本映射到0,1区间，如果某一无线信号概率更高，则深度残差收缩网络模型预测出的信号类别输出为该无线信号； 每个残差收缩模块包括依次连接的2个批量归一化层BN、2个带参数修正的线性激活函数PReLU、2个卷积层Conv、1个恒等映射以及1个阈值学习的子网络； 所述阈值学习子网络用于自适应地设置阈值，在该子网络中，一条路径对输入特征图的所有特征取绝对值；然后经过全局均值池化GAP进行和平均，获得一个特征，记为A；在另一条路径中，全局均值池化之后的特征图，被输入到一个全连接网络FC，全连接网络以Sigmoid函数作为最后一层，将输出归一化到0和1之间，获得一个系数，记为α，最终得到阈值α·A。

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