中国人民解放军国防科技大学李龙卿获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利面向多类型信号的混合调制识别方法和装置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：CN121418239B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511985505.2，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权面向多类型信号的混合调制识别方法和装置是由李龙卿;聂敬轲;黄芝平;左震;胡德铭;谢菲;袁书东;赵勇杰;黄泓赫设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向多类型信号的混合调制识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及面向多类型信号的混合调制识别方法和装置，涉及通信信号处理技术领域。方法包括：对原始离散信号进行处理得到降噪信号；基于降噪信号的功率突变进行分类，得到突发类信号或非突发类信号；对突发类信号进行频率突变检测得到跳频信号或突发信号；对非突发类信号进行循环前缀检测得到OFDM信号或连续信号；对连续信号、突发信号、跳频信号提取模糊高阶循环累积量特征；对OFDM信号重构为三维信号帧；对各信号的模糊高阶循环累积量特征进行识别，输出对应信号的调制格式。本发明能够实现多类型信号一体化识别。
本发明授权面向多类型信号的混合调制识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种面向多类型信号的混合调制识别方法，其特征在于，所述方法包括： 对输入的原始离散信号进行自适应噪声抑制，得到降噪信号； 基于所述降噪信号的功率突变进行分类，得到突发类信号或非突发类信号； 对所述突发类信号进行频率突变检测，区分得到跳频信号或突发信号；对所述非突发类信号进行循环前缀检测，区分得到OFDM信号或连续信号； 对所述连续信号直接提取模糊高阶循环累积量特征；对所述突发信号经长短窗能量检测预处理后提取模糊高阶循环累积量特征；对所述跳频信号经长短窗能量检测和时频脊线分析预处理后提取模糊高阶循环累积量特征；对所述OFDM信号重构为三维信号帧； 将所述连续信号、所述突发信号、所述跳频信号的模糊高阶循环累积量特征输入训练好的全连接神经网络分类器进行识别，将所述OFDM信号的三维信号帧输入训练好的专用深度学习网络进行识别，输出对应信号的调制格式。
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