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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种星载波谱仪全向波高谱校正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：CN119689404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202311250103.9，技术领域涉及：G01S7/40；该发明授权一种星载波谱仪全向波高谱校正方法是由陈萍;李香杰;叶洪玲设计研发完成，并于2023-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种星载波谱仪全向波高谱校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种星载波谱仪全向波高谱校正方法，属于微波遥感领域，该方法采用深度学习网络并根据SWIM全向波高谱的谱型特征设计损失函数对深度学习网络的进行训练；其中，考虑到全向波高谱在高波数大于峰值波数的波数范围处也受到残余斑点噪声的影响，在高波数处与参考谱一致性较差，进而影响谱参数的性能，因此通过在损失函数中添加惩罚项来加重高波数处的惩罚：将波数大于两倍峰值波数的部分作为需要加重惩罚的高波数部分，能够保证校正后的SWIM全向波高谱在高波数处与浮标一致性较好。

本发明授权一种星载波谱仪全向波高谱校正方法在权利要求书中公布了：1.一种星载波谱仪全向波高谱校正模型的训练方法，其特征在于，包括： S1，对星载波谱仪测得的待校正SWIM全向波高谱与浮标测得的全向波高谱进行预处理，以使两者一一对应； 其中，所述预处理包括：对星载波谱仪测得的待校正SWIM全向波高谱与浮标测得的全向波高谱依次进行统一波数域、均衡化及标准化处理；所述波数域即二者的共有波数范围； S2，构建损失函数，以最小化星载波谱仪测得的待校正SWIM全向波高谱及与其对应的浮标测得的全向波高谱之间的差异为目标，对星载波谱仪全向波高谱校正模型进行训练； 其中，所述星载波谱仪全向波高谱校正模型为神经网络模型；所述损失函数为： M为训练数据的批大小；N为统一波数域的波数点个数；kj为统一波数域的第j个波数点；为一批样本中第i个待校正SWIM全向波高谱对应的浮标测得的全向波高谱的峰值波数；为一批样本中第i个经神经网络模型校正后的SWIM全向波高谱；为一批样本中第i个待校正SWIM全向波高谱对应的浮标测得的全向波高谱；η* i为一批样本中第i个待校正谱对应的无因次方差；wij则是根据海况以及波数和峰值波数之间的关系的惩罚系数，a1和a2分别为纯风浪和纯涌浪时SWIM全向波高谱的高波数部分的惩罚系数。

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