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龙图腾网获悉中交第三航务工程局有限公司申请的专利一种超远离岸距离的实时数据稳定传输方法及系统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：CN120529340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511022328.8，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种超远离岸距离的实时数据稳定传输方法及系统是由杜宇;刘柏设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超远离岸距离的实时数据稳定传输方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及超远离岸数据传输技术领域，公开了一种超远离岸距离的实时数据稳定传输方法及系统。步骤如下：获取目标传输链路数据，从中提取包含信号强度分布信息和时延抖动关系的动态波动特征；调用训练完成的信道估计网络对传输链路数据进行信号定位处理，生成包含信道类型标识与相位编码映射关系的信号传输路径集合；基于该集合，调用波形解析网络对信号强度分布信息进行多模态特征融合，得到含时频域特征与调制模式特征的融合结果；将融合结果输入传输策略模型进行动态路径选择，输出含基于信号传输序列生成的控制指令和相位自校准参数的实时数据传输元素。该方法可实现超远离岸距离下实时数据的稳定传输。

本发明授权一种超远离岸距离的实时数据稳定传输方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种超远离岸距离的实时数据稳定传输方法，其特征在于，包括： 获取目标传输链路数据，并提取所述传输链路数据中的动态波动特征，所述动态波动特征包含信号强度分布信息和时延抖动关系； 调用完成训练的信道估计网络对所述传输链路数据进行信号定位处理，生成信号传输路径集合，所述信号传输路径集合包含信道类型标识与相位编码的映射关系； 基于所述信号传输路径集合，调用波形解析网络对所述信号强度分布信息进行多模态特征融合，生成包含时频域特征与调制模式特征的特征融合结果； 将所述特征融合结果输入传输策略模型进行动态路径选择处理，输出实时数据传输元素，所述实时数据传输元素包含基于信号传输序列生成的控制指令和相位自校准参数； 所述调用完成训练的信道估计网络对所述传输链路数据进行信号定位处理，生成信号传输路径集合，包括： 对所述传输链路数据进行信号分帧处理，生成多个信号帧区域和对应的时频窗初始参数； 提取每个信号帧区域的频谱特征图，并对所述频谱特征图进行能量注意力加权处理，生成加权后的时域特征向量； 将所述时域特征向量与预设的路径延迟量进行信噪比计算，筛选出满足可靠性阈值的候选路径； 对所述候选路径进行多径干扰抑制处理，生成包含所述信道类型标识的信号传输路径集合，每个信号传输路径包含相对于所述传输链路数据的归一化相位编码； 所述基于所述信号传输路径集合，调用波形解析网络对所述信号强度分布信息进行多模态特征融合，生成包含时频域特征与调制模式特征的特征融合结果，包括： 根据所述信号传输路径集合中的归一化相位编码，对所述传输链路数据进行区域截取处理，生成多个信号片段； 对每个信号片段进行滤波和去噪处理，生成优化后的波形解析输入数据； 调用波形解析网络中的双向门控循环子网对所述波形解析输入数据进行序列特征提取，生成时频域特征向量； 并行调用调制分类模型对所述信号片段进行载波特征匹配，生成调制模式概率分布； 将所述时频域特征向量与所述调制模式概率分布进行张量拼接，生成多模态特征融合结果； 所述将所述特征融合结果输入传输策略模型进行动态路径选择处理，输出实时数据传输元素，包括： 解析当前传输场景的上下文依赖关系，生成与所述多模态特征融合结果相关联的传输优先级权重； 基于所述传输优先级权重生成状态转移矩阵，并对所述信号传输路径集合中的信道类型标识进行遍历排序； 采用强化学习策略从所述状态转移矩阵中选取最优传输序列，生成包含发送、中继、重传操作的基础指令集； 将所述基础指令集与所述相位自校准参数进行协议结构整合，生成符合目标传输协议的指令代码段； 所述方法还包括： 在数据传输过程中实时捕获链路响应数据，生成包含信号相位偏移量和状态变更信息的反馈日志； 提取所述反馈日志中的异常事件特征，并将所述异常事件特征与历史传输案例库进行相似度匹配，生成自适应调整指令； 基于所述自适应调整指令对所述信道估计网络的路径延迟量参数进行动态更新； 将更新后的路径延迟量参数注入所述传输策略模型，重新计算所述状态转移矩阵中的传输优先级权重。

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