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龙图腾网获悉中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司申请的专利基于雷达波的河湖库冰厚数据处理方法、装置及设备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：CN120993368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511524537.2，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于雷达波的河湖库冰厚数据处理方法、装置及设备是由崔迪;石瑞格;杨宗明;彭英杰;彭泽文;孔维正;李牧紫;易雄辉设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于雷达波的河湖库冰厚数据处理方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于雷达波的河湖库冰厚数据处理方法、装置及设备，涉及冰情预测技术领域，所述方法包括：控制无人机沿待测河‑湖‑库冰面区域飞行，按预设间距发射雷达波并接收湖冰雷达回波数据；通过矢网分析仪获取湖冰雷达回波数据，并进行插值处理和小波分解处理，得到参考雷达波数据；采用动态阈值和滑动窗口对参考雷达波数据进行自适应处理，得到目标雷达波数据；基于目标雷达波数据中空气‑冰界面、冰‑水界面的反射主峰时间差，结合预设介电常数计算各测点冰厚，并进行相邻峰突变检测和突变点修正，得到目标冰厚数据。本申请解决了现有雷达波测量河‑湖‑库冰厚时因数据稀疏、多路径干扰、虚假峰及冰厚突变导致测量不准确的问题。

本发明授权基于雷达波的河湖库冰厚数据处理方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于雷达波的河湖库冰厚数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于雷达波测冰设备，所述雷达波测冰设备包括矢网分析仪、微型计算机以及锂电池，所述雷达波测冰设备固定于无人机的机顶，所述无人机搭载有Vivaldi天线，所述方法包括： 控制所述无人机沿待测河-湖-库冰面区域飞行，按预设间距发射雷达波并接收湖冰雷达回波数据； 通过所述矢网分析仪获取所述湖冰雷达回波数据，并对所述湖冰雷达回波数据进行插值处理和小波分解处理，得到参考雷达波数据； 采用动态阈值和滑动窗口对所述参考雷达波数据进行自适应处理，得到目标雷达波数据； 基于所述目标雷达波数据中空气-冰界面、冰-水界面的反射主峰时间差，结合预设介电常数计算各测点冰厚，得到初始冰厚数据； 将所述初始冰厚数据按测点位置顺序排列，确定每个冰厚值对应的目标测点； 根据所述初始冰厚数据计算正常冰厚范围； 当所述目标测点的冰厚值不在所述正常冰厚范围内时，将所述目标测点视为突变点； 查找所述突变点前后最近的两个正常冰厚值对应的第一正常测点和第二正常测点； 基于所述第一正常测点和所述第二正常测点的冰厚值和位置，计算所述突变点的修正冰厚值； 根据所述修正冰厚值替换所述初始冰厚数据中的所述突变点的冰厚值，得到目标冰厚数据； 所述小波分解处理具体包括： 根据预设小波基和预设分解层数，对所述湖冰雷达回波数据进行小波分解，得到近似系数和细节系数，公式如下： 其中，是指所述近似系数，是指所述细节系数，是指低通滤波器，是指高通滤波器，是指所述预设分解层数，，是指所述湖冰雷达回波数据； 根据所述细节系数的均值和标准差以及预设阈值系数，确定适应性阈值，公式如下： 其中，为第层细节系数的均值，为第层细节系数的标准差，为所述预设阈值系数； 根据所述适应性阈值对所述细节系数进行阈值处理，得到处理后的细节系数，公式如下： 其中，为处理后的第层细节系数，为第层的适应性阈值； 根据所述近似系数和所述处理后的细节系数对所述湖冰雷达回波数据进行信号重构，得到参考雷达波数据； 所述采用动态阈值和滑动窗口对所述参考雷达波数据进行自适应处理，得到目标雷达波数据的步骤包括： 将所述近似系数的均值作为主峰幅值，公式如下： 其中，为所述主峰幅值，为第层近似系数的数目； 根据预设滑动窗口长度，对所述细节系数进行滑动窗口遍历，根据每个窗口内所述细节系数的均值和标准差计算局部噪声水平量化值； 根据所述主峰幅值、所述局部噪声水平量化值、预设主峰权重以及预设噪声权重，计算主峰动态检测阈值，公式如下： 其中，为所述主峰动态检测阈值，表示所述局部噪声水平量化值，和为滑动窗口内所述细节系数的均值和标准差，为所述预设阈值系数，为所述预设主峰权重；为所述预设噪声权重； 剔除所述参考雷达波数据中低于所述主峰动态检测阈值的信号点，得到目标雷达波数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市雨花区香樟东路16号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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