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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利基于物理信息神经网络的机载激光测深回波信号反演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：CN120669257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510827736.4，技术领域涉及：G01S17/88；该发明授权基于物理信息神经网络的机载激光测深回波信号反演方法是由王楚晴;刘升光;李宏升;王立通;张玉霞;谯洁设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息神经网络的机载激光测深回波信号反演方法在说明书摘要公布了：本发明属于机载激光测深回波信号处理技术领域，特别涉及一种基于物理信息神经网络的机载激光测深回波信号反演方法，首先在物理域内生成与预处理后的输入数据空间对齐的网格点，将所述网格点作为物理方程的输入代入物理方程得到理论波形；建立神经网络架构模块，载入原始测量数据进入卷积神经网络进行训练，训练结束后得出数据损失，并将理论波形与卷积神经网络训练结果相比较计算物理损失，在损失函数融合模块里将物理损失和数据损失通过加权求和结合，再采用Adam优化器进行网络参数更新，重复训练直至输出模型。本发明基于物理信息神经网络数据处理方法，通过建立模型设计深度学习神经网络，可以快速地反演深度和海洋信息，应用范围更广。

本发明授权基于物理信息神经网络的机载激光测深回波信号反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的机载激光测深回波信号反演方法，其特征在于，具体方法如下： 步骤一、数据采集与预处理：通过机载雷达获取激光测深原始数据，对获取的原始数进行分类、转换和滤波，得到卷积神经网络可以识别的输入数据； 步骤二、建立物理方程约束模块，用于将激光测深物理规律嵌入神经网络；在物理域内生成与预处理后的输入数据空间对齐的网格点，将所述网格点作为物理方程的输入，代入物理方程得到理论波形； 所述物理方程为： ； 其中C为标定系数，D为探测器距离水面距离，H为水深，n为水的折射率，R0为水面反射率，为激光脉宽参数，Rb为水底反射率，为水体吸收系数即衰减系数，tair为空气中往返时间，ttotal为总传播时间； 步骤三、建立神经网络架构模块：用于构建卷积神经网络；载入原始测量数据，进入卷积神经网络进行训练； 步骤四、训练结束后，得出均方误差损失作为数据损失输出； 步骤五、将理论波形与卷积神经网络训练结果相比较； 步骤六、建立损失函数融合模块，用于平衡数据驱动与物理约束的优化目标； 步骤七、建立训练优化模块，用于神经网络的参数更新； 步骤八、重复步骤四~步骤七，直到达到训练次数要求，输出模型数据；所述模型数据包括神经网络权重参数、优化后的物理模型参数、预测水深和置信度的结构化数据。

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