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龍圖騰網恭喜中國人民解放軍軍事航天部隊航天工程大學申請的專利一種基于復數降噪網絡的小樣本通信調制識別預處理方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119728358B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411773607.3，技術領域涉及：H04L27/00；該發明授權一種基于復數降噪網絡的小樣本通信調制識別預處理方法和系統是由唐曉剛;高明慧;郇浩;方勝良;劉力天;張斌權;王璐;潘協昭;邢鴻基;李月朋設計研發完成，并于2024-12-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于復數降噪網絡的小樣本通信調制識別預處理方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于復數降噪網絡的小樣本通信調制識別預處理方法和系統，屬于通信領域，解決了非合作復雜電磁場景下噪聲影響和樣本量少造成的通信調制識別準確率低的問題；包括：將訓練集通過Choi?Williams分布轉換為時頻圖；利用CNN提取時頻圖特征并通過K?means聚類算法得到信噪比類別，由圖像信息熵判別出高信噪比類信號；通過旋轉數據增強和循環時移增強方法對高信噪比類信號數量擴充得到增強信號；在自編碼器框架基礎上通過復數交叉項輔助CLSTM搭建CNRN；通過增強信號對CNRN訓練得到F?CNRN；將測試集輸入F?CNRN，輸出降噪后的通信調制信號；本發明降低了噪聲污染對小樣本通信調制識別的影響，提高了通信調制識別的準確率和魯棒性。

本發明授權一種基于復數降噪網絡的小樣本通信調制識別預處理方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于復數降噪網絡的小樣本通信調制識別預處理方法，其特征在于，包括：步驟一、采用分層抽樣的方法對數據集中的帶噪信號按照預設比例進行提取，劃分為訓練集和測試集；步驟二、將訓練集中帶噪信號通過Choi-Williams分布進行時頻變換轉換為時頻圖；利用卷積神經網絡CNN提取時頻圖特征并通過K-means聚類算法對時頻圖特征進行信噪比聚類得到基于信噪比的兩種類別，分別計算每個信噪比類別的圖像信息熵；根據圖像信息熵判別出高信噪比類信號；步驟三、通過旋轉數據增強方法和循環時移增強方法對高信噪比類信號進行數量擴充得到增強信號；步驟四、在自編碼器框架基礎上通過復數交叉項輔助復數長短期記憶網絡CLSTM搭建復數自編碼降噪網絡模型CNRN，將增強信號輸入CNRN自動加噪后得到加噪信號；步驟五、將增強信號與對應的加噪信號組成樣本對，對CNRN進行訓練，得到訓練好的小樣本通信調制信號的復數降噪網絡模型F-CNRN；將測試集輸入F-CNRN，輸出降噪后的通信調制信號。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍軍事航天部隊航天工程大學，其通訊地址為：101416 北京市懷柔區八一路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。