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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利基于频域感知与条件扩散的雷达临近降水预测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：CN120802202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511285553.0，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于频域感知与条件扩散的雷达临近降水预测方法是由钟剑丹;邓伟;李英祥;杨智鹏;李文藻;季钰林设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频域感知与条件扩散的雷达临近降水预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频域感知与条件扩散的雷达临近降水预测方法，属于图像数据处理技术领域，包括步骤：获取雷达回波数据集，预训练一变分自编码器MVAE；构造卷积增强型频域Transformer；基于多层卷积增强型频域Transformer构造改进去噪网络与MVAE生成改进条件扩散模型并训练得到临近降水预测模型；用于临近降水预测。本发明通过频域‑空域协同建模与高效条件扩散架构设计，不仅克服了现有技术中局部与全局特征融合不畅、信号‑噪声混淆导致的预测模糊等核心缺陷，还增强了对复杂气象场景的适配能力，从而能够更精准地捕捉对流系统的高频细节与边缘特征，显著提升弱回波区域的预测精度，提高短临降水预报的准确性。

本发明授权基于频域感知与条件扩散的雷达临近降水预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频域感知与条件扩散的雷达临近降水预测方法，其特征在于，包括以下步骤； S1，获取雷达回波数据集D1，D1中样本为时序排列雷达回波图，任意相邻S张样本构成一图像序列，样本中像素值表示对应位置的降水量； S2，预训练一变分自编码器MVAE，预设形状一、形状二； 所述变分自编码器包括VAE编码器和VAE解码器，所述VAE编码器用于将一批次图像序列XIS从像素空间编码至潜在空间得到潜在特征序列ZIS，所述VAE解码器用于将ZIS解码回像素空间，得到预测图像序列，其中ZIS形状为[B,S,Cz,Hz,Wz]，B为批次大小，Cz、Hz、Wz分别为潜在空间内图像的通道数、宽度和高度，ZIS内每张图像能经图像分块层分为N×N个图像块并构成长度L=N×N的特征序列； 预设形状一[B,S,L,Cp]、形状二[B,S,Cp,Hp,Wp]，Cp、Hp、Wp分别为形状二的特征通道数、图像的高度和宽度； S3，构造卷积增强型频域Transformer，包括依次设置的噪声感知频域门控模块、层归一化层、时空注意力层、局部特征聚合模块和MLP； 所述噪声感知频域门控模块用于获取形状一的输入特征，调整为形状二，依次经DCT变换、频域选择增强和IDCT变换，再调回形状一，得到噪声感知频域门控模块的输出特征； 所述层归一化层、时空注意力层依次对进行层归一化和时空注意力操作得到注意力特征Xatt，且和Xatt跳跃连接后作为局部特征聚合模块的输入特征，形状为形状一； 所述局部特征聚合模块用于将变换至形状二，经多尺度特征提取和融合、双路时空通道注意力操作，再变换回形状一，得到局部特征聚合模块的输出特征； 所述MLP用于输入和跳跃连接后的特征，输出卷积增强型频域Transformer的输出特征； S4，基于MVAE和改进去噪网络构造一改进条件扩散模型，其中改进去噪网络由M层卷积增强型频域Transformer按Unet结构连接得到，M≥13且为奇数； S5，训练改进条件扩散模型至收敛，得到临近降水预测模型，用于根据第一时段的雷达回波序列，预测第二时段的雷达回波序列，两时段终点间隔低于2小时； S6，获取用于预测的条件雷达回波序列，经降水预测模型输出预测噪声，并基于预测噪声得到预测目标雷达回波序列； 所述改进条件扩散模型包括VAE编码器、加噪单元、图像分块层、时间编码器、拼接单元、改进去噪网络、图像块重组层、去噪模块和VAE解码器； 所述VAE编码器用于条件雷达回波序列Xcond和目标雷达回波序列X0分别编码至潜在空间，得到对应的潜在条件序列Zcond和潜在目标序列Z0；所述加噪单元用于经正向扩散过程向Z0逐时间步添加高斯噪声得到噪声序列ZT；所述图像分块层用于分别将Zcond、ZT转换到形状一，得到对应特征序列、；所述时间编码器用于将时间步编码至特征空间得到时间序列Ts；所述拼接单元用于将Ts、、沿通道维度拼接后映射至形状一，得到联合噪声序列Zmix；所述改进去噪网络由M层卷积增强型频域Transformer按Unet结构连接得到，用于根据Zmix输出预测噪声序列；所述图像块重组层用于将预测噪声序列转换至[B,S,Cz,Hz,Wz]，得到预测噪声；所述去噪模块用于从ZT中去掉，得到预测潜在目标序列；所述VAE解码器用于根据输出预测目标雷达回波序列。

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