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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种惯性传感器超量程信号修复与信号质量增强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：CN119202535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411322457.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种惯性传感器超量程信号修复与信号质量增强系统是由赵毅;王一峰设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种惯性传感器超量程信号修复与信号质量增强系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种惯性传感器超量程信号修复与信号质量增强系统，涉及传感器技术领域，该系统中信号获取模块，用于获取高成本传感器信号和低成本传感器信号；生成器GANH→L和生成器GANL→H用于低成本传感器信号与高成本传感器信号之间的转换；MLE模块，用于在生成器GANL→H将低成本传感器信号转化为高成本传感器信号时，向信号内注入拉普拉斯能量，以及在生成器GANH→L将高成本传感器信号转化为低成本传感器信号时，向信号内注入拉普拉斯能量；OTS模块，用于基于最优运输理论，构建低成本、高成本传感器信号特征之间的最优映射。本申请通过多层次细节增强，显著提升了低成本加速度计信号的重建精度和质量。

本发明授权一种惯性传感器超量程信号修复与信号质量增强系统在权利要求书中公布了：1.一种惯性传感器超量程信号修复与信号质量增强系统，其特征在于，包括：生成器GANL→H、生成器GANH→L、OTS模块、MLE模块和信号获取模块； 所述信号获取模块，用于获取高成本传感器信号和低成本传感器信号；所述低成本传感器信号与所述高成本传感器信号之间的关联性表现为未配对或弱配对； 所述生成器GANH→L，用于将高成本传感器信号转化为低成本传感器信号； 所述生成器GANL→H，用于将低成本传感器信号转化为高成本传感器信号； 所述MLE模块，用于：在生成器GANL→H将低成本传感器信号转化为高成本传感器信号时，向低成本传感器信号内注入拉普拉斯能量，以及在生成器GANH→L将高成本传感器信号转化为低成本传感器信号时，向高成本传感器信号内注入拉普拉斯能量；所述拉普拉斯能量为一种神经网络的拉普拉斯能量；所述拉普拉斯能量用于在生成式深度学习架构中，调整模型的拉普拉斯能量； 所述OTS模块，用于基于最优运输理论，挖掘非配对、弱配对数据之间的潜在关联性，并根据所述潜在关联性，构建低成本传感器信号的特征与高成本传感器信号的特征之间的最优映射。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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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