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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于PSO-VMD的重力加速度动态测量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：CN121410822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511972775.X，技术领域涉及：G01V7/06；该发明授权一种基于PSO-VMD的重力加速度动态测量方法及系统是由林婷婷;王姿圆;王一达;韦萌;徐琳;刘玉娟设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PSO-VMD的重力加速度动态测量方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于重力测量领域，涉及一种基于PSO‑VMD的重力加速度动态测量方法及系统，设计测线测点，获得原子重力仪输出的每个测点的重力加速度原始数据；从每个测点提取数据，按照3σ准则去除异常数据，得到预处理数据；利用粒子群优化算法寻找模态数K和惩罚因子α的最优参数组合，根据最优参数组合，采用VMD分解将预处理数据分解为多个模态，从多个模态中选取低频模态，取低频模态的均值作为去噪后的重力加速度的信号成分；将所有测点的重力加速度的信号成分进行重构，得到待测地的重力加速度。本申请能够自适应的对各种重力仪动态测量数据进行去噪处理，并能弥补原有方法数据处理效果有限以及传统VMD分解人工调参的局限性。

本发明授权一种基于PSO-VMD的重力加速度动态测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于PSO-VMD的重力加速度动态测量方法，其特征在于，包括： 设计测线测点，在每个测点运行原子重力仪，获得原子重力仪输出的每个测点的重力加速度原始数据； 从每个测点提取数据，按照3σ准则去除异常数据，得到预处理数据； 利用粒子群优化算法寻找模态数K和惩罚因子α的最优参数组合，根据最优参数组合，采用VMD分解将预处理数据分解为多个模态，从多个模态中选取低频模态，取低频模态的均值作为去噪后的重力加速度的信号成分； 所述模态是按照频率由低到高排列的时域信号和频谱，从多个模态中选取低频模态满足：选取频率低于设置的频率阈值的模态，计算选取模态的幅值变化量，取幅值变化量低于设置的幅值变化量的模态作为最终选取的低频模态，进行信号重构； 采用VMD分解将预处理数据分解为多个模态，包括：按照当前粒子群算法输出的参数组合将预处理数据进行VMD分解，判断是否有模态的频率和幅值变化量低于设置的最低频率和最低幅值变化量，同时计算适应度，根据适应度更新粒子位置与速度，直至有模态同时满足频率低于设置的最低频率和幅值变化量低于设置的最低幅值变化量，且适应度最小； 将所有测点的重力加速度的信号成分进行重构，得到待测地的重力加速度。

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