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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利基于变焦生成对抗网络的惯性传感器信号增强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：CN116796129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310486009.7，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于变焦生成对抗网络的惯性传感器信号增强方法及系统是由赵毅;王一峰设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变焦生成对抗网络的惯性传感器信号增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于变焦生成对抗网络的惯性传感器信号增强方法及系统，涉及惯性传感器信号增强领域。该方法包括：构建无监督变焦生成对抗网络；构建弱监督变焦生成对抗网络；所述弱监督变焦生成对抗网络包括编码器和解码器；当低成本传感器信号与高成本传感器信号之间无相似语义信息时，采用所述无监督变焦生成对抗网络中的训练好的高成本信号生成器对所述低成本传感器信号进行增强；当低成本传感器信号与高成本传感器信号之间具有相似语义信息时，采用训练好的弱监督变焦生成对抗网络对所述从低成本传感器信号进行增强。本发明能够实现低成本传感器信号质量的显著增强。

本发明授权基于变焦生成对抗网络的惯性传感器信号增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于变焦生成对抗网络的惯性传感器信号增强方法，其特征在于，包括： 构建无监督变焦生成对抗网络；所述无监督变焦生成对抗网络包括：高成本信号生成器、低成本信号生成器以及判别器；所述高成本信号生成器中设置有变焦机制；所述变焦机制具体包括：从原始信号流中提取不同尺度的真实低成本传感器信号样本；所述不同尺度的真实低成本传感器信号样本包括本征尺度的真实低成本传感器信号样本和大于本征尺度的真实低成本传感器信号样本；将本征尺度的真实低成本传感器信号样本输入至所述高成本信号生成器，将大于本征尺度的真实低成本传感器信号样本降采样至本征尺度后输入至不同的高成本信号生成器；根据两个高成本信号生成器的输出结果优化高成本信号生成器； 构建弱监督变焦生成对抗网络；所述弱监督变焦生成对抗网络包括编码器和解码器；所述弱监督变焦生成对抗网络中设置了多重辅助任务以约束低成本传感器信号与高成本传感器信号的语义信息一致性；在所述弱监督变焦生成对抗网络的训练过程，当辅助任务与主任务的学习方向一致时，放大辅助任务损失，当辅助任务与主任务的学习方向不一致时缩小辅助任务损失，抑制辅助任务对主任务的负面影响；所述学习方向一致通过一致性损失进行判断；所述一致性损失为主任务的原始特征和辅助任务的拷贝特征之间损失；所述拷贝特征是通过对原始特征进行拷贝得到的； 当低成本传感器信号与高成本传感器信号之间无相似语义信息时，采用所述无监督变焦生成对抗网络中的训练好的高成本信号生成器对所述低成本传感器信号进行增强； 当低成本传感器信号与高成本传感器信号之间具有相似语义信息时，采用训练好的弱监督变焦生成对抗网络对所述低成本传感器信号进行增强。

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