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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍戰(zhàn)略支援部隊(duì)航天工程大學(xué);北京理工大學(xué)申請的專利一種具有注意力機(jī)制時間卷積網(wǎng)絡(luò)的信號調(diào)制識別算法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115034255B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210378881.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)一種具有注意力機(jī)制時間卷積網(wǎng)絡(luò)的信號調(diào)制識別算法是由唐曉剛;任彥潔;郇浩;陶然;張斌權(quán);李炯;高明慧設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種具有注意力機(jī)制時間卷積網(wǎng)絡(luò)的信號調(diào)制識別算法在說明書摘要公布了：本發(fā)明實(shí)施例公開了一種具有注意力機(jī)制時間卷積網(wǎng)絡(luò)的信號調(diào)制識別算法。本發(fā)明實(shí)施例通過獲取待識別調(diào)制信號數(shù)據(jù)；將所述待識別調(diào)制信號數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣處理，確定待識別調(diào)制信號序列；將所述待識別調(diào)制信號序列輸入到預(yù)先訓(xùn)練的結(jié)合注意力機(jī)制的時間卷積網(wǎng)絡(luò)模型，確定出所述待識別調(diào)制信號序列的目標(biāo)調(diào)制方式。通過上述方法，采用結(jié)合注意力機(jī)制的時間卷積網(wǎng)絡(luò)模確定目標(biāo)調(diào)制方式，可以提升調(diào)制方式識別準(zhǔn)確率，減少冗余的計(jì)算量以及減少運(yùn)算時間。

本發(fā)明授權(quán)一種具有注意力機(jī)制時間卷積網(wǎng)絡(luò)的信號調(diào)制識別算法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種信號調(diào)制方式的識別方法，其特征在于，該方法包括： 獲取待識別調(diào)制信號數(shù)據(jù)； 將所述待識別調(diào)制信號數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣處理，確定待識別調(diào)制信號序列； 將所述待識別調(diào)制信號序列輸入到預(yù)先訓(xùn)練的結(jié)合注意力機(jī)制的時間卷積網(wǎng)絡(luò)模型，確定出所述待識別調(diào)制信號序列的目標(biāo)調(diào)制方式； 其中，所述將所述待識別調(diào)制信號序列輸入到預(yù)先訓(xùn)練的結(jié)合注意力機(jī)制的時間卷積網(wǎng)絡(luò)模型，確定出所述待識別調(diào)制信號序列的目標(biāo)調(diào)制方式，具體包括： 將所述待識別調(diào)制信號序列輸入到預(yù)先訓(xùn)練的結(jié)合注意力機(jī)制的時間卷積網(wǎng)絡(luò)模型，確定至少一種調(diào)制方式對應(yīng)的概率值中的最大值； 將所述最大值對應(yīng)的調(diào)制方式確定為目標(biāo)調(diào)制方式； 其中，所述將所述待識別調(diào)制信號序列輸入到預(yù)先訓(xùn)練的結(jié)合注意力機(jī)制的時間卷積網(wǎng)絡(luò)模型，確定至少一種調(diào)制方式對應(yīng)的概率值中的最大值，包括： 將所述待識別調(diào)制信號序列通過輸入層輸入到所述結(jié)合注意力機(jī)制的時間卷積網(wǎng)絡(luò)模型的批歸一化層，進(jìn)行歸一化處理，確定第一輸出數(shù)據(jù)； 將所述第一輸出數(shù)據(jù)輸入到時間卷積網(wǎng)絡(luò)層，提取淺層特征、深層特征、時域特征以及頻域特征，確定所述時間卷積網(wǎng)絡(luò)層的第二輸出數(shù)據(jù)； 其中，所述時間卷積網(wǎng)絡(luò)層由ResBlock層堆疊組成，針對每一個所述ResBlock層，將所述第一輸出數(shù)據(jù)輸入到時間卷積網(wǎng)絡(luò)層，提取淺層特征、深層特征、時域特征以及頻域特征，確定所述時間卷積網(wǎng)絡(luò)層的第二輸出數(shù)據(jù)，具體包括： 通過第一卷積層提取淺層特征，其中，所述第一卷積層的卷積核大小為1； 通過第二卷積層、第三卷積層、第四卷積層和第五卷積層提取深層特征、時域特征以及頻域特征，其中，所述第二卷積層、第三卷積層、第四卷積層和第五卷積層的卷積核大小為3，對應(yīng)的膨脹系數(shù)分別為1、2、4和8； 將所述第一卷積層提取淺層特征和所述第二卷積層、第三卷積層、第四卷積層和第五卷積層提取深層特征、時域特征以及頻域特征進(jìn)行加和，確定所述時間卷積網(wǎng)絡(luò)層的第二輸出數(shù)據(jù)； 其中，第二卷積核、第三卷積核、第四卷積核和第五卷積核的填充方式為causal。

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