三峡大学刘含获国家专利权
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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于机器学习的相干X波段的平均波周期估计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：CN119716785B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510004334.4，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于机器学习的相干X波段的平均波周期估计方法是由刘含;王素悦设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的相干X波段的平均波周期估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于机器学习的相干X波段微波雷达平均波周期估计方法，步骤为：获取海面单个回波多普勒谱和时间多普勒谱;从回波多普勒谱图获取左边界和右边界，提取回波多普勒谱的多普勒频移;获取径向速度的时空序列，提取波浪特征的特征参数；依据平均波周期数据计算波浪特征的最小峰距，将特征参数和最小峰距输入随机森林和线性回归集成模型进行训练；随后将特征参数输入到训练后的集成模型进行预测，依据预测结果识别波峰和波谷，从而估计平均波周期。本发明建立雷达回波速度空时序列与波周期参数之间的直接关系，解决传统方法计算量大、耗时长和精度低的问题，不受极端天气条件导致的历史数据质量影响，提高对平均波周期估计的准确性。
本发明授权基于机器学习的相干X波段的平均波周期估计方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的相干X波段的平均波周期估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：利用相干X波段雷达获取海面单个回波多普勒谱和时间多普勒谱; S2：从回波多普勒谱图中获取左边界和右边界，并通过矩估计法提取回波多普勒谱的多普勒频移; S3：通过多普勒频移获取径向速度的时空序列，并划分为训练数据集和测试数据集，进而提取波浪特征的特征参数，得到训练数据集D1和测试数据集D2； S4：依据平均波周期数据计算波浪特征的最小峰距，进而将数据集D1和最小峰距输入随机森林和线性回归集成模型进行训练； S5：将数据集D2输入到训练后的集成模型中对波浪特征的最小峰距进行预测，并依据预测结果识别波峰和波谷的位置，进而根据波长和周期之间的关系进行平均波周期估计。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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