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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利深海环境下复杂声场分布预测方法、装置、设备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：CN119943023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510439598.2，技术领域涉及：G10K11/178；该发明授权深海环境下复杂声场分布预测方法、装置、设备及介质是由王勇献;孙昭;屠厚旺;肖汶斌;刘巍;徐国军;高东宝;周鹤峰设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本深海环境下复杂声场分布预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种深海环境下复杂声场分布预测方法、装置、设备及介质。所述方法包括：构建深海环境下声传播损失数据集并作为训练集；高斯滤波平滑处理，获取深海环境下声传播损失的全局结构信息与局部细节信息；构建双分支U‑Net神经网络模型；对高斯平滑后的训练集中的声源深度、声源频率和声速剖面进行预处理；将声源深度、声源频率和声速剖面预处理后的训练集输入模型进行迭代训练，并将新的未知声源深度、未知声源频率和未知声速剖面数据经过相同的预处理步骤后，输入训练好的模型，预测输出对应的深海环境下声传播损失分布。采用本方法能够实现深海环境下复杂声场中声传播损失分布的高效、高精度预测。

本发明授权深海环境下复杂声场分布预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种深海环境下复杂声场分布预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于不同的声源深度、声源频率和声速剖面生成深海环境下声传播损失数据集，并将该数据集作为训练集； 利用高斯滤波器对所述训练集中的深海环境下声传播损失进行平滑处理，获取深海环境下声传播损失的全局结构信息与局部细节信息； 构建进行深海环境下声传播损失预测的双分支U-Net神经网络模型，该模型由均为U-Net结构的全局特征分支和局部细节分支组成；该模型通过全局特征分支学习输入数据的全局结构信息，通过局部细节分支提取输入数据的局部细节信息，最后，通过将两条分支学习到的不同尺度的信息进行融合，输出兼顾全局结构信息与局部细节信息的深海环境下声传播损失预测结果； 采用声源空间编码算法，对高斯平滑后的训练集中的声源深度、声源频率和声速剖面进行预处理，预处理后的声源深度、声源频率和声速剖面被编码为与预测声场尺寸相同的矩阵； 将声源深度、声源频率和声速剖面预处理后的训练集输入所述双分支U-Net神经网络模型进行迭代训练，直至得到训练好的双分支U-Net神经网络模型，并将新的未知声源深度、未知声源频率和未知声速剖面数据经过相同的预处理步骤后，输入训练好的双分支U-Net神经网络模型，预测输出对应的深海环境下声传播损失分布。

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