买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于CNN的星载GNSS-R海面风速反演的多模态深度学习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：CN116148863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211643830.7，技术领域涉及：G01S13/95；该发明授权一种基于CNN的星载GNSS-R海面风速反演的多模态深度学习方法是由布金伟;左小清;朱大明;李勇发;黄成设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CNN的星载GNSS-R海面风速反演的多模态深度学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CNN的星载GNSS‑R海面风速反演的多模态深度学习方法，利用CNN融合提取的DDM特征和多个辅助参数构建GloWS‑Net多模态深度学习模型，包括以下步骤：获取星载GNSS‑R观测数据、ERA5风速、ERA5涌浪高、ERA5波向数据和IMERG降雨数据；对所获取的所有数据集预处理和时空匹配；数据质量控制和数据划分；GloWS‑Net模型构建和训练；将测试数据集输入到训练后的GloWS‑Net模型中，得到反演风速值，并对结果进行评估。GloWS‑Net模型包括用于从BRCSDDM和相应的有效散射面积effectivescatteringarea的组合中提取有效特征的卷积层，以及用于处理辅助参数和更高级别输入参数的全连接层。采用本发明的技术方案，可以实现高精度和高时空分辨率的全球海洋风速反演。

本发明授权一种基于CNN的星载GNSS-R海面风速反演的多模态深度学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN的星载GNSS-R海面风速反演的多模态深度学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取星载GNSS-R观测数据、ERA5风速、ERA5涌浪高、ERA5波向数据和IMERG降雨数据； 步骤S2，对所获取的所有数据集预处理和时空匹配； 步骤S3，数据质量控制和数据划分； 步骤S4，模型构建和训练，模型有三条输入线，第一条用于输入BRCSDDM，第二条用于输入有效散射面积，第三条用于输入归一化双基雷达散射截面、前沿斜率、后沿斜率、信噪比、接收机天线增益、镜面反射点的经纬度、入射角、涌浪高、波向和降雨强度辅助变量，利用CNN用于从BRCSDDM和相应的有效散射面积中提取有效特征，并融合GNSS-R归一化双基雷达散射截面、前沿斜率、后沿斜率、信噪比、接收机天线增益、镜面反射点的经纬度、入射角、涌浪高、波向和降雨强度辅助变量构建端到端多模态深度学习风速反演模型； 步骤S5，将测试数据集输入到训练后的模型中，得到反演风速值，并对结果进行评估。

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昆明理工大学，其通讯地址为：650224 云南省昆明市市辖区一二一大街文昌路68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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。