合肥工业大学;合肥工业大学智能制造技术研究院杨煜获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学;合肥工业大学智能制造技术研究院申请的专利基于GAN的雷电甚低频电磁波信号上采样方法、终端及介质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：CN120911521B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511439148.X，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权基于GAN的雷电甚低频电磁波信号上采样方法、终端及介质是由杨煜;广伟岸;向念文;吕增威;黄宇;王立智;胡凯;王书来;王超群设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于GAN的雷电甚低频电磁波信号上采样方法、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及雷电信号采样技术领域，公开了基于GAN的雷电甚低频电磁波信号上采样方法、终端及介质。该方法对雷电甚低频低采样信号和真实高采样信号预处理；构建生成对抗网络；生成器用于从低采样信号中提取初始特征并进行残差强化，随后通过特征引导的动态插值机制，将残差强化后的低采样特征映射至高采样维度，并对插值后的中间特征进行修正和信号映射，得到与目标高采样率匹配的重建信号；判别器用于重建信号的真实性概率；采用判别器损失与生成器损失的交替更新方式，对生成器和判别器进行联合训练后，对新输入的低采样信号进行预处理，并通过生成器输出对应的重建信号。本发明实现雷电甚低频低采样信号到高采样信号的精确重建。
本发明授权基于GAN的雷电甚低频电磁波信号上采样方法、终端及介质在权利要求书中公布了：1.基于GAN的雷电甚低频电磁波信号上采样方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.对雷电甚低频低采样信号和真实高采样信号进行时间对齐与归一化预处理，构成训练样本对； S2.构建由生成器和判别器组成的生成对抗网络；其中，所述生成器用于从低采样信号中提取初始特征并进行残差强化，随后通过特征引导的动态插值机制，将残差强化后的低采样特征映射至高采样维度，并对插值后的中间特征进行修正和信号映射，得到与目标高采样率匹配的重建信号；所述判别器用于接收重建信号和训练样本对中相应的真实高采样信号，基于卷积特征提取与维度压缩，判定重建信号的真实性概率； S3.基于所述训练样本对，采用判别器损失与生成器损失的交替更新方式，对生成器和判别器进行联合训练； S4.在完成训练后，参照步骤S1对新输入的低采样信号进行预处理，并通过所述生成器输出对应的重建信号。
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