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龙图腾网获悉烟台哈尔滨工程大学研究院;哈尔滨工程大学申请的专利基于GNSS-R前向模型的海面风速反演方法及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：CN119647292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510157612.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于GNSS-R前向模型的海面风速反演方法及系统是由国强;高一丹;贲晛烨;戚连刚;黄帅;孟维晓;谢尔盖·舒立卡设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GNSS-R前向模型的海面风速反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于GNSS‑R前向模型的海面风速反演方法及系统，属于海洋遥感及环境监测技术领域。首先通过输入四类CYGNSS数据，得到建模DDM和雅可比矩阵，其次，进行特征提取，通过数据质量筛选后，获取多个与海面风速相关的特征，然后和风速进行时空匹配输入到反演模型中，最后得出DDM前向模型生成的DDM和观测DDM的分布较为集中，整体模拟效果良好，本发明解决了神经网络缺少物理可解释性且反演过程复杂的问题，为之后反演土壤湿度和其他指标了提供新的思路。

本发明授权基于GNSS-R前向模型的海面风速反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于GNSS-R前向模型的海面风速反演方法，其特征在于，步骤如下： 1在GNSS-R接收器中，反射信号首先与延迟和多普勒频率范围内的传输信号的本地副本进行互相关，确定模型输入，基于双基地散射模型构建DDM前向模型，并计算得到雅可比矩阵； 2准备反演模型数据，包括CYGNSSL1级GNSS-R数据、ERA5风速和风向，从GNSS-R数据中提取观测变量参数，进行数据质量控制、数据过滤和模型数据集构建，完成时空匹配； 3结合DDM前向模型输出雅可比矩阵，构建反演模型，并对引入雅可比矩阵的模型反演结果进行评估分析； 反演模型架构为：CNN模块、辅助特征处理模块、特征融合层和输出层，CNN模块用于提取单一时延-多普勒相关功率图的特征，得到第一特征序列，CNN模块由2个卷积层、2个池化层和1个展平层组成； 辅助特征处理模块包含3个全连接层，辅助特征处理模块用于对辅助参数进行特征提取，得到第二特征序列； 特征融合层由2个全连接层组成，用于将第一特征序列和所述第二特征序列进行拼接融合，得到融合特征； 输出层为一个全连接层，用于将融合特征映射为风速预测值； 引入雅可比矩阵后的反演模型增加：敏感度加权卷积层、自定义注意力机制及双重注意力融合模块； 最后，定义损失函数； 敏感度加权卷积层包含敏感度掩码生成网络和动态特征调制机制：敏感度掩码生成网络由两层卷积网络构成，第一层为1×1卷积层，输入通道数为雅可比矩阵通道数，输出通道数为32，用于进行通道映射；第二层为3×3卷积层，输入通道数为32，输出通道数与原特征通道数相同，用于捕捉空间相关性；动态特征调制机制包含一个缩放因子，用于对生成的敏感度掩码进行动态调节，进而对输入特征进行加权； 通过两层卷积网络从雅可比矩阵生成敏感度掩码： FMJ＝Conv2dReLUJ,Cl,1x1,C2,k×k8 其中J为输入的雅可比矩阵，C1为第一层卷积通道数，设置为32，C2为第二层卷积通道数，设置为输入通道数，k为第二层卷积核大小，设置为3，ReLU为激活函数； 动态特征调制机制： X'＝X*1+α*FMJ9 其中，X为输入特征，α为可学习的缩放因子，初始化为1.0，*表示逐项乘法； 自定义注意力机制由多头注意力结构和雅可比引导的注意力权重组成：多头注意力结构将输入特征分为4个注意力头，每个注意力头独立计算注意力权重，用于捕捉不同子空间的特征相关性；雅可比引导的注意力权重通过一个两层感知机将雅可比矩阵信息转换为注意力调制系数，第一层输出维度为64，第二层输出维度为注意力头数，用于动态调节注意力分布； 雅可比行引导的注意力权重： Att_weight＝σMLPJ10 Att_out＝AttentionQ,K,V*1+β*Att_weight11 其中，σ为sigmoid激活函数，β为科学系参数，Q、K、V是注意力机制中的三个关键组件，分别是查询矩阵，键矩阵，值矩阵，MLP为多层感知机； 双重注意力融合模块包含通道注意力和空间注意力：通道注意力通过全局平均池化和两层感知机计算每个通道的重要性权重，第一层感知机将通道数降维16倍，第二层感知机恢复原通道数； 空间注意力采用7×7卷积层生成空间维度的注意力图，输出通道数为1，两种注意力的输出通过逐元素乘法作用于原特征，实现特征增强。

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