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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于半监督学习的无人机磁梯度数据软补偿方法及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：CN121091376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511576430.2，技术领域涉及：G01V3/165；该发明授权基于半监督学习的无人机磁梯度数据软补偿方法及系统是由周帅;姚秀安;马国庆;贾宏发设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半监督学习的无人机磁梯度数据软补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于半监督学习的无人机磁梯度数据软补偿方法及系统，涉及航空地球物理勘探技术领域，包括，设计八边形状校准飞行方案，无人机在每条航线执行单一机动动作，获取干扰磁场对飞行姿态变化的响应数据；实测高空补偿飞行数据和低空测线飞行数据基于干扰磁场对飞行姿态变化的响应数据中的高空补偿飞行数据和低空测线飞行数据，通过正演公式建立仿真动态测量噪声数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；通过一种改进的八边形状校准飞行方案，并结合基于Transformer的半监督学习残余误差补偿方法，提高软补偿精度和效率。

本发明授权基于半监督学习的无人机磁梯度数据软补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督学习的无人机磁梯度数据软补偿方法，其特征在于：包括， 设计八边形状校准飞行方案，无人机在每条航线执行单一机动动作，获取干扰磁场对飞行姿态变化的响应数据； 基于干扰磁场对飞行姿态变化的响应数据中高空补偿飞行数据和低空测线飞行数据，通过正演公式建立仿真动态测量噪声数据集，并划分为训练集、验证集和测试集； 构建基于Transformer的半监督学习网络模型，补偿全张量磁梯度数据中的干扰磁场，基于国际地磁参考场模型计算理论全张量磁梯度数据； 设计多约束损失函数； 利用训练集和验证集，采用逐步训练策略优化基于Transformer的半监督学习网络模型参数，并根据测试集验证效果； 所述设计八边形状校准飞行方案，无人机在每条航线执行单一机动动作，具体步骤如下， 以地磁场梯度变化小的点为中心，选择稳定的地区作为测量场地，设置不同方位角分布的航线，形成八边形状校准飞行方案，分两次分别执行俯仰和滚转机动动作，获取干扰磁场对飞行姿态变化的响应数据； 所述基于干扰磁场对飞行姿态变化的响应数据中的高空补偿飞行数据和低空测线飞行数据，具体步骤如下， 将干扰磁场对飞行姿态变化的响应数据中的高空补偿飞行数据作为噪声标签数据，低空测线飞行数据作为无标签数据，并通过坐标转换理论公式处理地理坐标系、地心坐标系及导航坐标系之间的相互转换。

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