武汉大学李一鸣获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于GOLD卫星数据的多特征融合电离层TEC建模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：CN121350538B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511906731.7，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于GOLD卫星数据的多特征融合电离层TEC建模方法及系统是由李一鸣;孔建;郭喆设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于GOLD卫星数据的多特征融合电离层TEC建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于GOLD卫星数据的多特征融合电离层TEC建模方法，该方法获取待预测点的多维通道空间特征并将其输入训练后的TEC模型，输出TEC模型值。本发明通过自动化流程实现GOLD辐射数据与MITTEC数据的时空匹配，构建融合周期性特征的输入向量，利用卷积神经网络CNN提取局部特征关联能力，同时引入空间注意力机制，实现TEC的大范围、高精度、快速监测，为GNSS电离层误差修正提供新方案。
本发明授权基于GOLD卫星数据的多特征融合电离层TEC建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于GOLD卫星数据的多特征融合电离层TEC建模方法，其特征在于，包括： 获取待预测点的多维特征并输入训练后的TEC模型，输出TEC模型值；所述TEC模型的训练，包括： 获取GOLD数据并进行预处理； 获取MIT TEC数据，并与预处理后的GOLD数据进行时空匹配； 对时空匹配后的数据进行特征转换，形成多通道空间特征和多维时间特征；所述对时空匹配后的数据进行特征转换，包括：时间特征：将小时、年积日分别转换为正余弦表达；空间特征：将经纬度分别转换为正余弦表达，并获取地磁参数；物理特征：对设定波长辐射值进行对数变换，并根据经纬度和时间计算地方时，进而新增昼夜标记； 以空间特征、时间特征及目标TEC构建数据集； 以时空双分支卷积神经网络架构来构建TEC模型，其中时间分支用于处理多维时间特征，空间分支用于处理多通道空间特征，所述时间分支、空间分支的处理结果经融合层融合后，输出TEC模型值； 在构建的数据集上进行模型训练，输出训练好的TEC模型。
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