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龙图腾网获悉成都远望科技有限责任公司申请的专利基于相控阵雷达与气象无人机的雨滴粒径分布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：CN121612753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610141277.9，技术领域涉及：G01N15/02；该发明授权基于相控阵雷达与气象无人机的雨滴粒径分布估计方法是由王文明;丁虹鑫;范鑫;王新宇设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相控阵雷达与气象无人机的雨滴粒径分布估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于相控阵雷达与气象无人机的雨滴粒径分布估计方法，属于无线电领域，采用了多分辨率模型设计策略，即通过对近远距离数据采用不同模型，解决了远近目标分辨率差异的问题，提供了更精确的粒径估计；通过构建扰动强度指标，结合无人机的飞行状态数据，动态修正了无人机飞行扰动对粒径分布的影响，提高了扰动强度较大的情况下的粒径估计精度；通过模型融合和波动损失函数优化等技术，有效捕捉降水粒径的动态变化，提升了估计模型的鲁棒性和精度；本发明能够实时估计粒径分布，适应强降水、快速变化的降水系统，具有较高的实时响应能力和适应性。

本发明授权基于相控阵雷达与气象无人机的雨滴粒径分布估计方法在权利要求书中公布了：1.基于相控阵雷达与气象无人机的雨滴粒径分布估计方法，其特征在于：所述估计方法包括： S1、收集相控阵雷达回波数据、雷达运行状态数据、气象无人机探测数据和飞行状态数据，根据收集的相控阵雷达回波数据和气象无人机探测数据进行时间对齐，以及根据雷达运行状态数据和气象无人机探测数据通过空间地理坐标转雷达极坐标模型进行空间对齐； S2、根据S1得到的数据以及收集的雷达运行状态数据构建稳态片段时间集合，并根据收集的相控阵雷达回波数据、气象无人机探测数据和飞行状态数据构建扰动强度指标集合； S3、根据S1得到的数据、稳态片段时间集合以及扰动强度指标集合构建波动损失函数，并优化扰动强度指标集合和受扰动影响修正后的雨滴粒径分布序列； S4、对相控阵雷达回波数据进行远近距离划分，通过并联的深度卷积神经网络模型和简单卷积神经网络模型构建整体模型，将S1得到的数据作为输入数据集输入整体模型得到输出数据集； S5、对整体模型的损失函数进行优化并训练整体模型，通过训练好的整体模型得到基于相控阵雷达和气象无人机的雨滴粒径分布估计； 所述相控阵雷达回波数据包括：在相控阵雷达观测时刻序列t0_par下极坐标空间位置r0_par，phi0_par，sita0_par处探测的雷达回波数据Data0_par，其包括反射率因子数据Z0_par、差分反射率因子数据Zdr0_par、差分传播相移率KDP0_par，其中r0_par为径向距离，phi0_par为方位，sita0_par为天线仰角； 所述雷达运行状态数据包括：雷达站点的空间位置信息为P_par=Lon_par，Lat_par，H_par，其中Lon_par、Lat_par和H_par分别为雷达站所在的经度、纬度和天线馈源所在的高度；雷达的径向距离分辨率delt_R_par和波束宽度delt_sita_par；雷达体积扫描周期delt_T_par； 所述气象无人机探测数据包括：无人机携带的颗粒成像探头在气象无人机观测时刻序列t0_uav下获取的雨滴粒径分布序列，即不同粒径区间内的雨滴数密度，雨滴所处的空间位置P_uav=Lon_uav，Lat_uav，H_uav，其中Lon_uav、Lat_uav和H_uav分别为观测数据所在的经度、纬度和高度； 所述飞行状态数据包括：无人机机载惯导和飞控系统提供的角速度向量w_uav=[wx_uav,wy_uav,wz_uav]，速度向量v_uav=[vx_uav,vy_uav,vz_uav]，螺旋桨转速RPM_uav，其中wx_uav、wy_uav、wz_uav分别为w_uav在x、y、z轴方向上的分量，vx_uav、vy_uav、vz_uav分别为v_uav在x、y、z轴方向上的分量，采样周期为delta_T_uav。

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