一种基于信噪比引导的多模态特征融合的调制识别方法

本发明公开了一种基于信噪比引导的多模态特征融合的调制识别方法，属于人工智能驱动的信号处理技术领域。针对现有调制识别技术中单模态特征非通用且噪声敏感、低信噪比环境下性能下降以及多模态融合策略粗粒度导致模态间互补信息利用不足的问题，本发明通过将原始I/Q信号转换为时频图、三维星座点云和I/Q时序三种模态，利用预训练的信噪比估计模型动态评估输入信号，并以估计的信噪比值作为引导信息，智能调整各模态特征的融合权重，实现自适应加权融合，最终通过分类器识别调制类型。本发明有效提升了调制识别在复杂电磁环境下的准确率与鲁棒性，适用于无线通信、频谱监测及物联网设备认证。