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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于激光雷达的全向斜程能见度预测方法及装置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：CN121454556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610019199.5，技术领域涉及：G01S17/95；该发明授权一种基于激光雷达的全向斜程能见度预测方法及装置是由赵馨;刘德旺;朱一峰;张雷设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光雷达的全向斜程能见度预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及激光雷达技术领域，尤其涉及一种基于激光雷达的全向斜程能见度预测方法及装置。方法步骤如下：根据测量区域确定激光出射路径，通过微脉冲激光雷达与相干多普勒测风激光雷达分别获取激光出射路径上同一距离门下的散射回波信号数据、斜程能见度数据和风数据；对获取的数据进行存储和处理；将处理后的数据输入至向量自回归外生变量预测模型得到预测的未来时刻的斜程能见度值。同时公开了执行上述方法的装置，采用上述一种基于激光雷达的全向斜程能见度预测方法及装置，能够预测激光出射路径上的斜程能见度，为后续的提供技术支撑。

本发明授权一种基于激光雷达的全向斜程能见度预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达的全向斜程能见度预测方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤S1：根据测量区域确定激光出射路径，通过微脉冲激光雷达与相干多普勒测风激光雷达分别获取激光出射路径上同一距离门下的散射回波信号数据、斜程能见度数据和风数据； 步骤S2：对步骤S1中获取的数据进行存储和处理； 步骤S3：将处理后的数据输入至引入距离门空间关联项和动态外生变量权重调整后的向量自回归外生变量预测模型得到预测的未来时刻的斜程能见度值； 通过引入空间关联项修正的内生变量向量如下： ； 其中，为内生变量向量，为空间关联系数，通过交叉验证确定取值，为维空间权重矩阵，采用距离衰减权重得到，距离衰减权重表达式如下： ； 其中，为第个距离门对第个距离门的空间影响权重，为空间关联阈值，表示为距离门和距离门之间的距离； 引入动态权重矩阵，对各时刻外生变量进行加权调整，调整后外生变量向量如下： ； 其中，为外生变量向量，为维对角矩阵，对角元素表达式如下： ； 其中，为外生变量向量的第个元素，对应距离门的风分量，权重通过实时计算内生变量与各外生变量的协方差绝对值归一化得到，实现对影响显著的外生变量自动加权增强，为协方差函数，为遍历个外生变量得到的协方差绝对值的最大值； 通过实时计算内生变量与各外生变量的协方差绝对值归一化得到，实现对外生变量自动加权增强； 引入距离门空间关联项和动态外生变量权重调整后的向量自回归外生变量预测模型表达式如下： ； 其中，为滞后时刻的修正内生变量，为滞后时刻的修正外生变量，为模型滞后阶数，通过赤池信息准则确定，，表征内生变量滞后项对当前项的影响；为维外生变量系数矩阵，表征外生变量及其滞后项对内生变量的影响。

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