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龙图腾网获悉北京自动化控制设备研究所申请的专利航空轴频磁场探测噪声抑制方法及装置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：CN118467919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202410407690.6，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权航空轴频磁场探测噪声抑制方法及装置是由秦杰;刘卫强;张超;郑垚鑫;王春娥;逯斐;李鹏;陈路昭设计研发完成，并于2024-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本航空轴频磁场探测噪声抑制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种航空轴频磁场探测噪声抑制方法及装置，包括：步骤一，通过交变电偶极子等效源正演建模获取标准轴频磁场信号；步骤二，通过试验观测和数学仿真获取噪声干扰样本，构建含噪轴频磁场信号；步骤三，以含噪轴频磁场信号为输入，标准轴频磁场信号为预期输出，设计并训练多组一维降噪自编码器深度学习网络模型；步骤四，对训练得到的多组降噪自编码器网络权重系数进行主成分分析，获取最优网络系数，搭建优化后的网络模型；步骤五，通过实测轴频磁场数据对优化后的网络模型进行测试和进一步优化，得到最优网络模型；步骤六，将待优化的轴频磁场数据输入最优网络模型，完成航空轴频磁场探测噪声抑制。应用本发明的技术方案，以解决现有水下目标航空轴频磁场探测中环境噪声干扰抑制困难的技术问题。

本发明授权航空轴频磁场探测噪声抑制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进降噪自编码器深度学习的航空轴频磁场探测噪声抑制方法，其特征在于，所述航空轴频磁场探测噪声抑制方法包括： 步骤一，通过交变电偶极子等效源正演建模获取标准轴频磁场信号； 步骤二，通过试验观测和数学仿真获取噪声干扰样本，构建含噪轴频磁场信号； 步骤三，以所述含噪轴频磁场信号为输入，所述标准轴频磁场信号为预期输出，设计并训练多组一维降噪自编码器深度学习网络模型； 步骤四，对训练得到的多组降噪自编码器网络权重系数进行主成分分析，获取最优网络系数，搭建优化后的网络模型； 步骤五，通过实测轴频磁场数据对所述优化后的网络模型进行测试和进一步优化，得到最优网络模型； 步骤六，将待优化的轴频磁场数据输入所述最优网络模型，完成航空轴频磁场探测噪声抑制，所述步骤三具体包括： 对传统降噪自编码器模型进行简化，将各层网络的权重系数转为一维形式；以含噪轴频磁场信号为输入，标准轴频磁场信号为预期输出，将输入输出样本数据集随机分为N组，通过并行计算同时训练N组一维降噪自编码器深度学习网络模型，通过并行计算同时训练N组一维降噪自编码器深度学习网络模型具体包括： 将正演建模获得的标准轴频磁场信号作为纯净信号样本x； 向所述标准轴频磁场信号添加多源混合噪声干扰以构成扰动样本xcn； 降噪自编码器神经网络中的编码卷积层fe对扰动样本xcn进行压缩获得低维隐式编码c； 解码卷积层fd将低维隐式编码c再次解压缩重构为输出样本y； 通过极小化网络模型实际输出样本y和预期输出x之间的均方误差Ex,y对所述编码卷积层和所述解码卷积层的网络系数进行迭代更新获得最终收敛的网络权重系数。

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