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龙图腾网获悉中国科学院云南天文台申请的专利基于相位差法和深度神经网络的复杂波前探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：CN115561825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211213030.1，技术领域涉及：G01V8/10；该发明授权基于相位差法和深度神经网络的复杂波前探测方法是由刘辉;金振宇;季凯帆设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相位差法和深度神经网络的复杂波前探测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于相位差法和深度神经网络的复杂波前探测方法，包括如下步骤：收集图像信息、波前相差模拟、训练神经网络计算模型、模型预测；本发明的有益效果是，该基于相位差法和深度神经网络的复杂波前探测方法，用神经网络模型的前向并行计算取代了现有PD方法中的非线性最优化计算，即用一个简单的前向单向计算模式，替代了原来复杂的迭代计算模式，获得了一种普适性的波前探测算法模型；神经网络模型的单向计算模式将非线性优化迭代计算分钟量级的求解时间降低至毫秒量级，能够较好地满足复杂动态波前准实时探测的需要，极大地拓展了PD方法的适用领域。

本发明授权基于相位差法和深度神经网络的复杂波前探测方法在权利要求书中公布了：1.基于相位差法和深度神经网络的复杂波前探测方法，其特征在于，包括如下步骤：收集图像信息、波前相差模拟、训练神经网络计算模型、模型预测； 收集图像信息：收集同一成像目标的焦面以及离焦图像信息； 波前相差模拟：基于柯尔莫哥洛夫大气湍流模型模拟波前相差样本，用波前相差样本计算焦面和离焦面的点扩散函数PSF，由上述PSF产生对应波前相差样本的焦面和离焦像，焦面和离焦像与对应的波前相差构成神经网络的训练样本对； 训练神经网络计算模型首先进行数据变换而后将数据变换的结果输入混合神经网络进行训练； 数据变换：焦面像和离焦像进行傅里叶变换得到它们的频域表示：和；通过和计算得到，和； 混合网络训练：以的实部和虚部，以及、作为输入，以波前相差的泽尼克多项式拟合结果作为输出，训练混合神经网络； 模型预测：采集焦面和离焦图像，通过数据变换输入混合神经网络，获得波前相差的泽尼克多项式拟合结果作为预测结果； 所述训练神经网络计算模型时进行数据变换时，，和的计算方式为， 所述数据变换的计算公式中‘*’表示取复共轭，计算公式中‘｜｜’表示取模运算。

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中国科学院云南天文台，其通讯地址为：650000 云南省昆明市官渡区羊方旺396号；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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