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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利一种面向物联网的双路径机器学习调制模式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：CN114298113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202111667102.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种面向物联网的双路径机器学习调制模式识别方法是由修思瑞;周小林设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向物联网的双路径机器学习调制模式识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于通信信号调制识别技术领域，具体为一种面向物联网的双路径机器学习调制模式识别方法。本发明包括：采集图像数据集；采用原型网络小样本元学习的方式进行模型训练，应对来自不同种图像的识别能力；在识别阶段分为模糊分类与精准分类双分类阶段：在模糊分类阶段，识别出非数字调制信号和数字调制信号，并为精准分类提供模糊分类结果作为参考。在精准分类阶段，将已区分出的数字调制信号通过还原星座图来得到精准分类结果；将两种分类结果通过特定的决策方式确定最终数字调制信号结果。本发明以元学习神经网络为基础的双路径双重识别的方式，使得识别信号类型涵盖范围更广，复杂度低且准确率更高，比单一方式识别精度提高约8％。

本发明授权一种面向物联网的双路径机器学习调制模式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种面向物联网的双路径机器学习调制模式识别方法，其特征在于，包括：在训练网络之前，获取图像数据集，包括通过对调制信号的时频特征进行特征提取获得时频特征图像，通过对调制信号进行还原生成星座图来；在训练网络阶段，采用原型网络小样本元学习的方式进行模型训练，应对来自不同种图像的识别能力；在调制模式识别阶段，分为模糊分类与精准分类两个阶段：在模糊分类阶段，通过对待识别信号的时频特征图像的识别能够有效的识别出非数字调制信号和数字调制信号，并为精准分类提供模糊分类结果作为参考；在精准分类阶段，将已区分出的数字调制信号通过还原星座图来得到精准分类结果，通过决策分类算法，将两种分类结果通过决策方式确定最终数字调制信号结果；具体步骤为：S1.采集图像数据集：将调制信号分为时频特征图像生成和还原星座图两个路径，分别获取图像并进行标签处理，形成图像数据集；S2.将带标签的图像数据集进行图像预处理，得到预处理图像数据集；S3.将预处理数据集通过原型网络小样本元学习的方式进行训练并测试获取最优模型，搭建元学习神经网络；S4.对待识别信号，首先进行模糊分类，对信号归一化处理生成时频特征图像通过已训练的元学习神经网络输出模糊分类结果，将待识别信号中的非数字调制信号剔除得到模糊分类数字调制信号并输出非数字调制信号结果，并将数字调制信号的模糊分类结果进行保存；S5.对模糊分类数字调制信号进行精准分类，还原星座图及数据增强生成预处理图像通过已训练的元学习神经网络，得到精准分类结果；S6.利用决策分类算法对两种分类结果进行决策，得出数字调制信号类型。

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