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龙图腾网获悉北京东方计量测试研究所申请的专利基于神经网络的干扰环境下信号调制识别方法及系统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：CN121283815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511372840.5，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权基于神经网络的干扰环境下信号调制识别方法及系统是由徐圣法;潘建立;傅雄军;邢景仪;李千惠;李爽玉;张显;贺月;陈洪亮;邵芸松;李田甜;崔健设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的干扰环境下信号调制识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的干扰环境下信号调制识别方法及系统，获取待识别的干扰环境信号，输入干扰适配模块进行干扰特征与信号特征的关联建模，得到干扰适配特征；接着将干扰适配特征输入信号调制识别神经网络的干扰抑制层，进行干扰成分分离，得到信号净化特征；再将信号净化特征输入调制分类层进行调制模式匹配，得到初步调制类型识别结果；然后将初步调制类型识别结果与干扰适配特征中的干扰类型信息关联校验，得到最终调制类型识别结果；最后基于最终结果生成包含调制参数描述的信号识别报告并发送至目标信号分析终端。本发明能有效应对复杂干扰环境，提高信号调制识别的准确性和可靠性，为通信系统的优化提供有力支持。

本发明授权基于神经网络的干扰环境下信号调制识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的干扰环境下信号调制识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别的干扰环境信号，将所述待识别的干扰环境信号输入预设的干扰适配模块，通过所述干扰适配模块对所述待识别的干扰环境信号进行干扰特征与信号特征的关联建模处理，得到干扰适配特征，具体包括： 对所述待识别的干扰环境信号进行信号片段划分处理，得到多个连续的信号片段单元； 提取每个所述信号片段单元中的时域波动特征和频域分布特征，所述时域波动特征反映信号片段单元在时间维度上的幅度变化规律，所述频域分布特征反映信号片段单元在频率维度上的能量分布规律； 调用预构建的干扰类型数据库，所述干扰类型数据库中存储有多种标准干扰类型对应的标准干扰特征，每种标准干扰特征包含对应干扰类型的时域波动参考规律、频域能量参考分布及干扰强度参考范围，将所述时域波动特征和所述频域分布特征与所述干扰类型数据库中的标准干扰特征进行比对处理，确定每个所述信号片段单元对应的干扰类型信息； 基于所述干扰类型信息调整关联建模参数，通过调整后的关联建模参数对所述时域波动特征、所述频域分布特征与所述干扰类型信息进行融合建模处理，生成特征关联矩阵； 对所述特征关联矩阵进行维度规整处理，使规整后的特征关联矩阵满足预设的特征维度要求，将规整后的特征关联矩阵作为干扰适配特征； 将所述干扰适配特征输入预训练的信号调制识别神经网络的干扰抑制层，通过所述干扰抑制层对所述干扰适配特征进行干扰成分分离处理，得到信号净化特征； 将所述信号净化特征输入所述信号调制识别神经网络的调制分类层，通过所述调制分类层对所述信号净化特征进行调制模式匹配处理，得到初步调制类型识别结果； 将所述初步调制类型识别结果与所述干扰适配特征中的干扰类型信息进行关联校验处理，得到最终调制类型识别结果； 基于所述最终调制类型识别结果生成包含调制参数描述的信号识别报告，并将所述信号识别报告发送至目标信号分析终端。

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