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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于SuperDARN雷达网的地海态识别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：CN119807794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411923972.8，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于SuperDARN雷达网的地海态识别方法是由刘二小;王子磊设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SuperDARN雷达网的地海态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SuperDARN雷达网的地海态识别方法，包括如下步骤：步骤1、获取SuperDARN雷达探测的IQ信号数据并预处理；步骤2、应用预处理后的IQ信号数据得到ACF数据，从ACF数据中提取特征数据，并构建数据集；步骤3、构建并训练聚类模型，所述聚类模型为自编码器和K‑means聚类相结合，所述自编码器包括编码器和解码器；步骤4、将测试集作为输入对预训练的聚类模型进行评估；步骤5、应用完成评估后的聚类模型进行地海态识别。该方法弥补现有技术中基于SuperDARN回波数据区分地面回波和海面回波方法的不足。

本发明授权一种基于SuperDARN雷达网的地海态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SuperDARN雷达网的地海态识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取SuperDARN雷达探测的IQ信号数据并预处理； 步骤2、应用预处理后的IQ信号数据得到RAWACF数据，从RAWACF数据中提取特征数据，并构建数据集，将数据集划分为训练集和测试集； 通过所述RAWACF数据提取特征数据，所述特征数据包括时间、多普勒速度、多普勒谱宽、回波强度、频率、速度误差、谱宽误差、波束、门、仰角、初始相位、初始功率； 所述特征数据的提取方法为： 对于多普勒速度和多普勒谱宽的提取： 首先，排除收到交叉聚类和脉冲重叠干扰的ACF滞后，找出滞后零噪声Rn[0]和Rn且τ≠0，当Rn超过设定阈值，且τ≠0，则认为噪声已经从RAWACF数据中减去； 给出指数模型或高斯模型，分别通过线性函数或二次函数拟合到RAWACF功率的对数，从而估计多普勒谱宽W； 计算多普勒速度，计算公式如下： φτ＝ωDτ, ωD＝2kVLoS, 式中，为RAWACF相位斜率； 对于波束和距离门的提取：SuperDARN雷达以特定的波束扫描策略工作，每次观测会依次调整波束方向，波束编号通常从0开始递增，距离门对应雷达波束上的距离分段，两者都存储在文件的元数据部分，通过读取每条数据记录的元数据部分可以直接得到波束和距离门信息； 对于多普勒频谱的提取：自相关函数ACF与信号的频谱之间存在傅里叶变换关系，通过对自相关函数进行傅里叶变换，可以得到信号的多普勒频谱； 对于多普勒谱宽的计算：将从RAWACF计算得到的频谱分别通过线性函数和二次函数拟合为指数模型或高斯模型，通过计算3dB带宽来估计多普勒谱宽； 对于谱宽误差，通过最小二乘法拟合自相关函数，得到谱宽估计值，再根据误差传播定律，谱宽误差； 对于回波强度：回波强度由滞后零点Rn0的幅度决定，再对回波强度进行归一化，除去系统参数的影响； 计算多普勒频率，多普勒频率是由目标与雷达的相对运动引起的频率偏移，通过上述多普勒频谱，确定主峰位置对应的频率即为多普勒频率； 计算仰角，SuperDARN雷达使用多根天线组成的阵列，通过比较接收信号的相位差来计算仰角，SuperDARN雷达会为每对天线计算自相关函数Rijτ，这里i和j是天线索引，τ是时延，首先提取复信号的相位，对每对天线i,j，通过计算自相关函数的相位φij，得到相位信息： φij＝argRijτ 接着求两通道的相位差，选择两根接收天线，其间距为d，计算两天线的相位差： ΔφAB＝φB-φA 对于多个滞后时间τ，可以对不同滞后时间上的Δφ求平均，来减少噪声干扰根据天线的几何布置和测得的相位差，利用公式计算仰角： 式中，θ为仰角，λ为天线的波长，d为两根天线之间的间距； 计算初始相位，即雷达信号在参考时间点处的相位； 计算初始频率，提取RAWACF中每个滞后时间点的相位，拟合相位和滞后时间的关系，得到斜率，利用斜率k计算初始频率； 计算速度误差，通过相位噪声对频率估计的影响计算频率误差，通过频率误差来计算速度误差； 步骤3、构建并训练聚类模型，所述聚类模型为自编码器和K-means聚类结合，所述自编码器包括编码器和解码器，所述自编码器选择32作为低维表示的维度，构建一个输入层，两个全连接层，激活函数使用ReLU，在解码器中创建一个全连接层，激活函数使用Sigmoid，所述聚类模型的损失函数包括自编码器的重建损失和K-means聚类损失； 步骤4、将测试集作为输入对预训练的聚类模型进行评估； 步骤5、应用完成评估后的聚类模型进行地海态识别。

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