中国科学技术大学朱少行获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于高质量稀疏先验的分布式声波传感数据降噪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：CN118884533B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411137687.3，技术领域涉及：G01V1/36；该发明授权一种基于高质量稀疏先验的分布式声波传感数据降噪方法是由朱少行;陈国艺;李俊伦设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于高质量稀疏先验的分布式声波传感数据降噪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及分布式光纤声波传感技术领域，公开了一种基于高质量稀疏先验的分布式声波传感数据降噪方法，在光纤铺设路径上选择多个空间点位，在每个空间点位上布设地震检波器；本发明通过在深度学习算法建模的过程中加入少量传统地震检波器高质量信号作为输入，可以在现有地震数据智能降噪算法基础上进一步提高模型的降噪性能。本发明能够有效提升DAS采集地震数据的信号质量，能够在建筑结构健康评估、地质灾害预警、地下构造探查等多个需要DAS监测的应用场景中发挥作用。
本发明授权一种基于高质量稀疏先验的分布式声波传感数据降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高质量稀疏先验的分布式声波传感数据降噪方法，其特征在于，通过地震检波器接收的波形，指导深度神经网络对基于分布式光纤声波传感信号的地震数据进行去噪；具体包括： 在光纤铺设路径上选择多个空间点位，在每个空间点位上布设地震检波器； 基于J不变性去噪理论，定义具有J不变性的函数gθ： 其中，K′代表光纤铺设路径上选择的多个空间点位的集合，k∈K′代表K′中的任意一个空间点位，Πk表示对除k表示的维度外其余维度全部置零的操作，fθ表示深度神经网络； 代表空间点位k附近的空间点位，其中N为光纤铺设路径上选择的空间点位总数，s为空间点位的间隔； 通过以下方式优化深度神经网络的参数θ，从而实现地震数据的去噪： argminθ‖gθx‑xk‖2； 其中xk代表空间点位k上的地震检波器接收到的波形。
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