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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于多模态数据融合的水下声速分布超分辨率构建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：CN120721203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511231789.6，技术领域涉及：G01H5/00；该发明授权基于多模态数据融合的水下声速分布超分辨率构建方法是由黄威;修正阳;陆俊鹏;徐振鹏;张浩;徐天河设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的水下声速分布超分辨率构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于海洋观测技术领域，公开了一种基于多模态数据融合的水下声速分布超分辨率构建方法。本发明构建了声速分布预报模型，该模型通过Unet神经网络对原始空间区域温度数据进行温度初步重构，通过Mamba神经网络提取海表温度特征；然后通过海表温度特征对初步重构后的温度数据进行修正，得到高空间分辨率温度数据；最后通过声速分布计算模块得到高空间分辨率声速分布数据。本发明方法将水下温度和海表温度进行数据融合，实现了在原始低空间分辨率数据的情况下对整个空间区域声速分布进行快速、精准预报，解决了在海洋声速分布估计的空间分辨率的不足问题。

本发明授权基于多模态数据融合的水下声速分布超分辨率构建方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态数据融合的水下声速分布超分辨率构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取用于水下声速分布超分辨率构建的温度数据，并依次构建原始空间区域温度数据集、预报任务空间区域温度数据集和预报任务空间区域海表温度数据集； 步骤2、针对步骤1中的每个数据集分别划分为训练集和验证集，并进行预处理； 步骤3、搭建声速分布预报模型；该声速分布预报模型包括温度重构模块和声速分布计算模块；温度重构模块包括Unet神经网络、Mamba神经网络、交叉注意力模块和卷积层； 将预处理后的原始空间区域温度数据输入Unet神经网络进行温度初步重构；将预处理后的海表温度数据输入Mamba神经网络，以提取海表温度特征； Mamba神经网络由邻接注意力模块、SS2D模块和卷积层组成，取层Mamba神经网络作为隐含层，每层隐含层包含神经元个数取L；预处理后的预报任务空间区域海表温度数据首先经过邻接注意力模块提取海表温度数据的局部特征，接着经过SS2D模块捕获全局特征，然后将邻接注意力模块的输出特征与SS2D模块的输出特征进行跳跃连接，以进行特征融合，然后将融合后特征输入卷积层进行局部和全局特征融合，最后卷积层的输出特征与Mamba神经网络的输入特征进行跳跃连接，以进行特征融合，得到海表温度数据特征； 其中SS2D模块用于提取输入图像的全局特征，输入的2维图像先分割成小像素块后由行和列分别沿着从前往后、从后往前、从左往右以及从右往左四个不同的方向进行展开为1维序列；接着将来自四个不同方向的1维序列分别平行输入选择性状态空间模型S6捕获序列特征，最后再合并为2维图像；其中，选择性状态空间模型S6是在状态空间模型的基础上引入选择性机制，通过输入依赖的方式调整SSM参数，允许模型根据当前的数据选择性地传递或者遗忘信息； 将经Unet神经网络温度初步重构的结果以及海表温度特征输入交叉注意力模块，通过海表温度特征对温度初步重构的结果进行修正； 然后将经交叉注意力模块修正后的结果与Unet神经网络输出的温度初步重构的结果进行残差连接，并输入卷积层得到高空间分辨率温度数据； 最后将高空间分辨率温度数据输入声速分布计算模块，得到高空间分辨率声速分布数据； 步骤4、基于步骤2中的训练集和验证集，对步骤3搭建的声速分布预报模型进行训练和验证，然后利用训练好的声速分布预报模型进行水下声速分布预测。

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