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龙图腾网获悉中交星宇科技有限公司;中国交通信息科技集团有限公司申请的专利一种基于GNSS的长大桥梁主缆自驱动高精度感知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：CN121301863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511869147.9，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于GNSS的长大桥梁主缆自驱动高精度感知方法及装置是由苏宏明;刘玲;崔银秋;王龙镇;徐宁雅;胡文慧;王玲婧;舒小婷;李继欣;潘凡;王景宇设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GNSS的长大桥梁主缆自驱动高精度感知方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于桥梁主缆结构健康监测领域，提供一种基于GNSS的长大桥梁主缆自驱动高精度感知方法及装置，方法包括采集GNSS原始位移数据，通过中位数绝对偏差MAD算法进行时序化预处理；利用CNN‑LSTM混合模型滤除多路径效应等非结构噪声；采用对抗性时空Transformer网络构建基准响应模型，精准分离异常信号；依据环境状态自适应调节采样与通信频率；异常驱动增量学习机制实现模型在线优化；装置包括数据采集预处理、边缘智能计算、节能管理和增量学习模块；本发明实现了毫米级高精度感知、低功耗自驱动运行和长期进化能力，显著提升桥梁安全监测的智能化水平。

本发明授权一种基于GNSS的长大桥梁主缆自驱动高精度感知方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于GNSS的长大桥梁主缆自驱动高精度感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，采集基于实时动态差分定位的全球导航卫星系统接收机获取的主缆监测点的原始位移数据；对原始位移数据进行时序化预处理，时序化预处理包括数据对齐、异常值剔除和缺失值插补，以形成规整的位移时间序列数据； 步骤2，将预处理后的位移时间序列数据输入至部署于边缘计算节点的CNN-LSTM混合深度学习模型中，滤除多路径效应与大气延迟引起的非结构噪声，得到去噪后的位移数据； 步骤3，将去噪后的位移数据输入至对抗性时空Transformer网络构建的基准响应模型中，计算得到在常规荷载作用下的基准位移响应，并将去噪后的位移数据与基准位移响应作差，以分离出由结构损伤或异常事件触发的异常信号；对抗性时空Transformer网络包括时空编码器和判别器，其中时空编码器用于学习正常荷载条件下主缆位移的时空特征，其多头自注意力机制的计算公式为： ； 其中，分别为查询、键和值矩阵，为键向量的维度，，，，为可学习的参数矩阵； 判别器用于区分真实正常位移序列与重构序列，其损失函数为对抗损失，公式为； 其中，D为判别器，G为生成器，为正常样本位移，为潜在变量； 步骤4，依据环境状态传感器数据与基准位移响应的特征，自适应调节GNSS接收机的采样频率与LoRa无线通信模块的通信频率； 步骤5，当识别到异常信号时，触发增量学习机制，将新识别的异常样本加入训练集，对基准响应模型进行在线微调与优化。

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