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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于小波变换和通道注意力的低信噪比条件调制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：CN119449550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411279223.6，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权基于小波变换和通道注意力的低信噪比条件调制识别方法是由石晓然;李昱;马成威;张振熙;周峰设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波变换和通道注意力的低信噪比条件调制识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小波变换和通道注意力的低信噪比条件调制识别方法，包括：获取接收信号；将接收信号输入至预先训练完成的神经网络的识别模型，输出分类识别结果和分类准确率。本发明基于信号重构和神经网络的识别模型中，小波阈值估计模块和小波重构模块构成了信号重构路径，多尺度特征提取模块和预测分类模块构成了识别路径，两个路径互相增强，实现了数字信号处理技术与神经网络的优势相结合；引入了小波阈值估计模块通过神经网络预测去噪阈值，并根据反向传播对自身的网络参数进行更新；将信号重构路径与识别路径相结合，增强了网络的可解释性，利用多尺度的调制特征，显著提高了在低信噪比场景下调制识别的准确率。

本发明授权基于小波变换和通道注意力的低信噪比条件调制识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波变换和通道注意力的低信噪比条件调制识别方法，其特征在于，包括： 获取接收信号； 将所述接收信号输入至预训练的基于信号重构和神经网络的识别模型，输出接收信号对应的调制类别； 其中，所述识别模型包括：小波阈值估计模块，用于基于神经网络对所述接收信号的IQ信号分量进行阈值估计，得到预测的小波去噪阈值；小波重构模块，用于基于所述预测的小波去噪阈值对所述接收信号进行去噪重构，得到重构信号；多尺度特征提取模块，用于对所述重构信号的I路信号分量、Q路信号分量和IQ并列信号分量，分别进行特征提取，得到I路特征、Q路特征和IQ路特征；基于通道注意力网络对I路特征、Q路特征和IQ路特征的不同通道特征进行融合，得到融合特征，通过长短期记忆网络得到融合特征的带有时序关系的特征；预测分类模块，用于基于融合特征的带有时序关系的特征，得到接收信号的调制类别；小波阈值估计模块对该接收信号的IQ信号分量进行阈值估计，得到预测的小波去噪阈值，包括： 利用所述小波阈值估计模块中的第一全连接层和tanh激活层依次对该接收信号的IQ信号分量进行处理，得到特征； 所述特征的表达式如下： ； 其中，表示激活函数，表示接收信号，表示第一全连接层处理，表示张量操作； 将所述特征经过第二全连接层后，得到所述预测的小波去噪阈值； 所述预测的小波去噪阈值的表达式如下： ； 其中，表示激活函数，表示第二全连接层处理； 通过反向传播对小波阈值估计模块的网络参数进行更新； 小波重构模块，基于所述预测的小波去噪阈值对该接收信号进行去噪重构，得到重构信号，包括： 所述小波重构模块基于根据预设的小波基和分解层数，利用第一公式对所述接收信号进行分解，得到低频分量和高频分量； 所述第一公式如下： ； 其中，表示接收信号，表示在尺度空间投影后得到的尺度下的低频部分，表示在小波空间投影后得到的尺度下的高频部分； 基于预测的小波去噪阈值对所述高频分量进行去噪，得到去噪后的高频分量； 基于所述低频分量和去噪后的高频分量，得到重构信号。

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