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龙图腾网获悉杭州开闳流体科技有限公司申请的专利基于动态色散因子的波浪频谱估计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：CN121346753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511912928.1，技术领域涉及：G01C13/00；该发明授权基于动态色散因子的波浪频谱估计方法及装置是由高蓉;傅琰;陈烨设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态色散因子的波浪频谱估计方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于动态色散因子的波浪频谱估计方法及装置，包括以下步骤：获取连续时间的ADCP速度序列，基于ADCP速度序列获取垂向速度功率谱，获取不同频点的复值频率、波数与深度；以对应同一频点的复值频率、波数以及深度作为一组输入向量，以批输入的方式将多组输入向量输入到预训练好的动态色散因子预测模型中得到动态色散因子；使用所述动态色散因子对每一频点的波数进行修正得到修正波数，基于修正波数获取ADCP速度序列的波浪频谱。本方案通过使用复值Transformer网络建模来预测动态色散因子，从而在水深变化条件下来提升频谱估计精度和波浪参数稳定性，为近岸、浅滩等复杂水域的波浪观测提供了更好的技术支撑。

本发明授权基于动态色散因子的波浪频谱估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态色散因子的波浪频谱估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取连续时间的ADCP速度序列，基于ADCP速度序列获取垂向速度功率谱，基于垂向速度功率谱获取不同频点的复值频率，再获取与每一频点对应的波数与深度，并将所述波数与深度进行复值化处理； 以对应同一频点的复值频率、波数以及深度作为一组输入向量，以批输入的方式将多组输入向量输入到预训练好的动态色散因子预测模型中，所述动态色散因子预测模型基于多头自注意力机制学习每一组输入向量中复频率、波数以及深度之间的关联关系得到动态色散因子，其中，采用复值Transformer模型作为动态色散因子预测模型，所述动态色散因子预测模型中的所有可训练参数为复值形式； 使用所述动态色散因子对每一频点的波数进行修正得到修正波数，基于修正波数获取ADCP速度序列的波浪频谱，所述波浪频谱包括波高谱、有效波高以及主频周期，其中，使用动态色散因子对每一频点的波数进行修正的公式表示如下： 其中，为修正波数，为复值频率，为动态色散因子，g为重力加速度； 基于修正波数与垂向速度功率谱获取波高谱，公式表示如下： 其中，为波高谱，为垂向速度功率谱，为双曲正弦函数，h为深度，为频率； 有效波高的计算公式表示为： ； 峰值周期的公式表示为： 其中，为峰值频率，为峰值周期。

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