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龙图腾网获悉自然资源部第一海洋研究所申请的专利一种基于合成孔径雷达高度计数据的内孤立波识别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：CN120652425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511172772.8，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于合成孔径雷达高度计数据的内孤立波识别方法是由张昊;龚希明;孟俊敏设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于合成孔径雷达高度计数据的内孤立波识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及海洋遥感技术领域，公开了一种基于合成孔径雷达高度计数据的内孤立波识别方法，包括如下步骤：采集Sentinel‑3卫星合成孔径雷达高度计观测的多维特征分量，并对多维特征分量进行预处理；对预处理后的多维特征分量依次进行频域带通滤波与自适应滑动标准差运算，通过归一化处理后构建由四个特征分量组成的输入张量；构建深度学习模型ISW‑DetSRALNet，并对模型进行训练；将输入张量输入训练合格的模型中，模型自动识别出内孤立波信息。本发明所公开的方法能够有效抑制海洋背景噪声干扰，显著提升内孤立波检测的准确性和鲁棒性，为海洋动力环境监测、内孤立波灾害预警及海洋工程安全提供技术支撑。

本发明授权一种基于合成孔径雷达高度计数据的内孤立波识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于合成孔径雷达高度计数据的内孤立波识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一，采集Sentinel-3卫星合成孔径雷达高度计观测的多维特征分量，包括海面高度异常、后向散射系数、有效波高及回波波形功率，并对多维特征分量进行预处理； 步骤二，对预处理后的多维特征分量依次进行频域带通滤波处理与自适应滑动标准差运算，并进行归一化处理后构建由四个特征分量组成的输入张量； 步骤三，构建深度学习模型ISW-DetSRALNet，并对模型进行训练；所述模型包括输入模块、卷积特征提取模块、时序建模模块、残差时序融合模块、频域-时域联合注意力机制模块以及分类决策输出模块； 所述残差时序融合模块将卷积特征提取模块的输出与时序建模模块的输出进行元素级残差相加，得到； 所述频域-时域联合注意力机制模块包括频域支路、时域支路和联合注意力计算模块； 所述频域支路对得到的做快速傅里叶变换，得到，取幅值后经降维至32，得到频域注意力分量；其中，为快速傅里叶变换，代表取复数幅值，代表卷积处理； 所述时域支路将得到的进行线性映射，得到时域查询向量，其中，为可训练权重矩阵，为可训练偏置向量； 所述联合注意力计算模块将时域查询向量与频域注意力分量相加后，通过Softmax归一化得到时间步级注意力权重向量；并输出加权上下文向量；其中，代表第个采样点的注意力权重，表示第个时间步的128维特征向量； 所述分类决策输出模块将输出的加权上下文向量输入至全连接层进行降维，输出维度为1，并通过Sigmoid激活函数输出第个采样点的分类概率： ； 其中，为全连接层的权重矩阵，用于将128维上下文向量映射至标量输出；为全连接层的偏置项；为Sigmoid激活函数： ； 若，则，对应为当前序列存在内孤立波扰动，为阈值； 步骤四，将输入张量输入训练合格的模型中，模型自动识别出内孤立波信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人自然资源部第一海洋研究所，其通讯地址为：266100 山东省青岛市崂山区仙霞岭路6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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