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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于多模态的雷达回波外推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：CN115902806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202211527103.4，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于多模态的雷达回波外推方法是由裴延乐;李骞设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态的雷达回波外推方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态的雷达回波外推方法，包括：雷达基数据预处理：读取雷达基数据并进行数据预处理，对数据处理后的归一化灰度数据进行裁剪和标记并划分数据集；构造并训练雷达回波外推模型：使用卷积长短期记忆网络ConvLSTMConvolutionalLong‑ShortTermMemoryNetwork，提取数据特征并进行特征融合，使用多模态融合特征训练网络，训练完成后保存网络参数；测试模型：将测试样本集中的数据输入到网络模型中，最终得到预测的雷达回波图像。

本发明授权一种基于多模态的雷达回波外推方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态的雷达回波外推方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，雷达基数据预处理：读取组合反射率因子CR、垂直累积液态水含量VIL、回波顶高TOP的雷达基数据并进行数据预处理，对数据处理后得到的归一化灰度数据进行裁剪和标记，并划分成训练样本集、验证样本集和测试样本集； 步骤2，训练雷达回波外推模型：所述雷达回波外推模型包括编码器C1、注意力模块CBAM、ConvLSTM回波外推网络和解码器T1； 所述编码器C1用于特征提取，所述注意力模块CBAM包括通道注意力单元CAM和空间注意力单元SAM； 所述ConvLSTM回波外推网络包括序列编码层、预测层和状态融合层； 初始化网络模型，对步骤1得到的组合反射率因子CR、垂直累积液态水含量VIL、回波顶高TOP样本集提取多模态数据特征并进行特征融合，所述特征融合包括：特征融合策略采用基于注意力的特征拼接：基于注意力模块CBAM，将组合反射率因子特征序列与垂直累积液态水含量特征序列或回波顶高特征序列分别经过通道注意力单元CAM和空间注意力单元SAM进行注意力加权，然后对特征图进行拼接；使用融合特征训练ConvLSTM网络，训练完成后保存网络参数； 步骤3，测试模型：将测试样本集中的数据输入到步骤2训练好的网络模型中，最终得到预测的雷达回波图像。

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人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410005 湖南省长沙市开福区德雅路109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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