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龙图腾网获悉北京邮电大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种基于射频学习的低轨卫星信号调制识别方法及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：CN116432003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310185966.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于射频学习的低轨卫星信号调制识别方法及装置是由邓中亮;刘丽哲;魏朋枭;刘雯;王冬冬;林文亮;王珂;李铭辉;蔡威;邓耀华;万达;刘先勇;彭博溢设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于射频学习的低轨卫星信号调制识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于射频学习的低轨卫星信号调制识别方法及装置，所述方法包括：根据射频信号计算出元素值并构建三维谱阵图，提取三维谱阵图中的频域特征、时频特征以及幅相特征，通过计算各特征的交叉熵值确定生成射频语义图谱的信号特征；根据频域特征得到频域特征射频语义图谱，时频特征得到的时频特征语义图谱，幅相特征得到幅相特征射频语义图谱；构建低轨卫星射频语义图谱识别分类模型，将最大交叉熵值对应的特征语义图谱输入低轨卫星射频语义图谱识别分类模型，对其进行分类识别输出调制识别结果。本发明能够提高在高动态大带宽低轨卫星通信场景下的信号调制方法的检测准确率。

本发明授权一种基于射频学习的低轨卫星信号调制识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于射频学习的低轨卫星信号调制识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取多个卫星终端用户点的射频信号，将每个卫星终端用户点的射频信号做离散傅里叶变换得到每个卫星终端用户点在各时间点的频谱；将每个卫星终端用户各时间点的频谱沿时间演进并堆叠成平面图谱，并对所述平面图谱中的各元素值做图像灰度提取处理得到二维可视化图片，对各二维可视化图片中的元素值作统计分析后进行锐化隐没操作，并按照各卫星终端用户点的序号堆叠为三维谱阵图；将所述三维谱阵图向时频域所在二维平面进行投影，得到各卫星终端用户点叠加的二维可视化频谱图，对所述二维可视化频谱图中的元素值进行抽样，并将抽样元素值分为多个子序列；按照各子序列中元素的位置对所述二维可视化频谱图进行采样得到多个子图像；计算每个子图像上各抽样元素值的拉普拉斯算子并组合得到所有抽样元素值的拉普拉斯矩阵，所述拉普拉斯矩阵中的拉普拉斯算子用以表征所述射频信号的频域特征；从全时间域以及全频率域对所述三维谱阵图沿元素数值梯度绝对值方向进行切割，计算切割表面任一元素值的多个相邻元素值对该元素值的影响值并进行噪声插值，按数值大小将噪声值与各元素值渲染为热度图以表征所述射频信号的时频特征；计算各卫星终端用户点在全时间域接收到的所述射频信号的幅度以及相位，并按各卫星终端用户点的序号排列映射得到类等高线三维立体图，以表征所述射频信号的幅相特征；分别计算所述频域特征、所述时频特征以及所述幅相特征的交叉熵值，并利用交叉熵值最大的特征生成射频语义图谱；获取预训练的低轨卫星射频语义图谱识别分类模型，所述低轨卫星射频语义图谱识别分类模型包括依次连接的输入层、卷积层、池化层、全连接层和激活函数，将所述射频语义图谱输入所述预训练低轨卫星射频语义图谱识别分类模型，得到输出调制方法识别结果；其中，生成所述射频语义图谱包括，将子图像中的元素值以及元素值变化态势总增益按照设定比例映射为语义图谱元素的色度与亮度，得到频域特征射频语义图谱；根据先验计算所述射频信号的平均接收功率和接收信干燥比，并将所述平均接收功率和所述接收信干燥比与设定值比较判断所述射频信号是否误码，并构成时频特征射频语义图谱；将所述类等高线三维立体图中的元素值按照边缘-中心原则从边缘至中心依次填充在语义图谱中得到幅相特征射频语义图谱；所述边缘-中心原则是指元素值在所述幅相特征射频语义图谱中从边缘至中心逐渐减小，元素值颜色在所述幅相特征射频语义图谱从边缘至中心逐渐变深。

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