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龙图腾网恭喜中国人民解放军军事航天部队航天工程大学申请的专利一种基于复数降噪网络的小样本通信调制识别预处理方法和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：CN119728358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411773607.3，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权一种基于复数降噪网络的小样本通信调制识别预处理方法和系统是由唐晓刚;高明慧;郇浩;方胜良;刘力天;张斌权;王璐;潘协昭;邢鸿基;李月朋设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复数降噪网络的小样本通信调制识别预处理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于复数降噪网络的小样本通信调制识别预处理方法和系统，属于通信领域，解决了非合作复杂电磁场景下噪声影响和样本量少造成的通信调制识别准确率低的问题；包括：将训练集通过Choi‑Williams分布转换为时频图；利用CNN提取时频图特征并通过K‑means聚类算法得到信噪比类别，由图像信息熵判别出高信噪比类信号；通过旋转数据增强和循环时移增强方法对高信噪比类信号数量扩充得到增强信号；在自编码器框架基础上通过复数交叉项辅助CLSTM搭建CNRN；通过增强信号对CNRN训练得到F‑CNRN；将测试集输入F‑CNRN，输出降噪后的通信调制信号；本发明降低了噪声污染对小样本通信调制识别的影响，提高了通信调制识别的准确率和鲁棒性。

本发明授权一种基于复数降噪网络的小样本通信调制识别预处理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于复数降噪网络的小样本通信调制识别预处理方法，其特征在于，包括：步骤一、采用分层抽样的方法对数据集中的带噪信号按照预设比例进行提取，划分为训练集和测试集；步骤二、将训练集中带噪信号通过Choi-Williams分布进行时频变换转换为时频图；利用卷积神经网络CNN提取时频图特征并通过K-means聚类算法对时频图特征进行信噪比聚类得到基于信噪比的两种类别，分别计算每个信噪比类别的图像信息熵；根据图像信息熵判别出高信噪比类信号；步骤三、通过旋转数据增强方法和循环时移增强方法对高信噪比类信号进行数量扩充得到增强信号；步骤四、在自编码器框架基础上通过复数交叉项辅助复数长短期记忆网络CLSTM搭建复数自编码降噪网络模型CNRN，将增强信号输入CNRN自动加噪后得到加噪信号；步骤五、将增强信号与对应的加噪信号组成样本对，对CNRN进行训练，得到训练好的小样本通信调制信号的复数降噪网络模型F-CNRN；将测试集输入F-CNRN，输出降噪后的通信调制信号。

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