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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利一种基于物理模型和神经网络融合的星载微波辐射计在轨联合定标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：CN120180941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510655934.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理模型和神经网络融合的星载微波辐射计在轨联合定标方法是由郑晓萌;张德海;赵瑾设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理模型和神经网络融合的星载微波辐射计在轨联合定标方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于物理模型和神经网络融合的星载微波辐射计在轨联合定标方法，包括：采用物理模型对微波辐射计口面亮温建模；采用神经网络对微波辐射计观测亮温建模；分别对口面亮温模型和观测亮温模型的参数进行交替优化，直至满足设定优化条件。本申请的优势在于：提升了模型的定标精度和鲁棒性；组合优化策略在保持全局优化能力的同时，显著提高了的精度和效率；交替优化策略通过将复杂的联合优化问题进行分解，不仅降低了优化难度提高了计算效率，还能够使得收敛更加稳定。

本发明授权一种基于物理模型和神经网络融合的星载微波辐射计在轨联合定标方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理模型和神经网络融合的星载微波辐射计在轨联合定标方法，包括： 步骤1：采用物理模型对微波辐射计口面亮温建模；所述物理模型包括微波辐射计观测支路和低温定标支路的口面定标方程； 步骤2：采用神经网络对微波辐射计观测亮温建模；所述神经网络的输入包括口面亮温、反射面物理温度和卫星纬度，输出为微波辐射计观测亮温的预测值； 步骤3：分别对口面亮温模型和观测亮温模型的参数进行交替优化，直至满足设定优化条件； 所述步骤3包括： 步骤3-1：初始化口面亮温模型和观测亮温模型的参数并设置各参数的上下限； 步骤3-2：分别对口面亮温模型和观测亮温模型的参数进行交替优化，包括： 步骤3-2-1：固定观测亮温模型的参数，优化口面亮温模型的参数； 步骤3-2-2：固定口面亮温模型的参数，优化观测亮温模型的参数； 步骤3-2-3：计算口面亮温模型和观测亮温模型的总残差是否满足设定停止优化条件，如果不满足则重复执行步骤3-2-1和步骤3-2-2，直至满足设定停止优化条件； 所述步骤3-2-1包括：定义目标函数groundStageObjective，结合地面热真空试验数据和在轨观测数据，调整口面亮温模型参数，使得地面和在轨数据的联合残差groundStageLoss最小； 联合残差groundStageLoss表示为： ; 其中，LossgroundDataTa和LossgroundDataTc分别表示地面热真空试验过程中TA曲线和TC曲线的损失函数；LossorbitTrain表示在轨训练集数据的损失函数； 所述步骤3-2-2包括： 定义目标函数nnStageObjective，采用最新的口面亮温模型参数生成观测天线的口面亮温预测值，结合观测亮温模型参数和在轨观测数据，计算地面和在轨数据的联合残差nnStageLoss； 所述步骤3-2-3中总残差为groundStageLoss与nnStageLoss之和。

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