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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利基于星型磁场传感器阵列噪声深度重建的信号动态去噪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：CN114791581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210482195.2，技术领域涉及：G01R35/00；该发明授权基于星型磁场传感器阵列噪声深度重建的信号动态去噪方法是由王骁贤;陆思良设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于星型磁场传感器阵列噪声深度重建的信号动态去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于星型磁场传感器阵列噪声深度重建的信号动态去噪方法，实施步骤包括：1建立具有“中心‑卫星架构”的星型磁场传感器阵列；2同步采集静置状态下阵列传感器噪声；3搭建深度网络模型，将多通道卫星传感器噪声作为输入向量，中心传感器噪声作为输出，利用数据对网络进行有监督训练；4在通电导线产生磁场状态下，利用训练好的深度网络模型将多通道卫星传感器噪声重建中心传感器噪声；5中心传感器捕获的含噪信号减去重建噪声，即可获得去噪后的磁场信号。本发明通过星型传感器阵列噪声重建中心传感器测试期间的原位噪声，实现磁场强干扰下的信号动态去噪，提升磁场测试的精度。

本发明授权基于星型磁场传感器阵列噪声深度重建的信号动态去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于星型磁场传感器阵列噪声深度重建的信号动态去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：S10：建立具有“中心-卫星架构”的星型磁场传感器阵列；所述具有“中心-卫星架构”的星型磁场传感器阵列包括安装在同一平面上的一个中心传感器和N通道卫星传感器；卫星传感器以圆周方式等角度布局，中心传感器位于圆心处；S20：同步采集静置状态下星型磁场传感器阵列噪声；所述静置状态为没有外加电流激励产生磁场、只有环境干扰磁场的状态；S30：搭建深度网络模型并进行训练，训练时，深度网络模型输入为静置状态下星型磁场传感器阵列的N通道卫星传感器噪声信号组成的矩阵Π=[n1t;n2t;…;nNt]T；目标输出设置为静置状态下星型磁场传感器阵列的中心传感器实际采集的噪声信号nct；实际深度网络模型输出的重建噪声为： =gΠ,（1）其中g·为深度网络模型，具有以下结构：gΠ=,（2）其中g1·,…,gM·分别表示深度网络模型的第1,…,第M层，β1,…,βM分别表示在第1,…,第M个阶段训练得到的深度网络模型参数矩阵；计算nct和之间的均方根误差RMSEnct，表征网络的噪声重建精度，通过训练深度网络模型使均方根误差RMSEnct，最小化，深度网络模型参数矩阵的迭代更新方程为： （3）式中表示学习率，d和d+1分别表示第d和d+1个迭代训练阶段，d和d+1都为正整数且最小值为1最大值为M，表示代价函数；S40：测试状态下，将通电导线放置于中心传感器正下方并产生磁场；此时中心传感器捕获的含噪信号sct为电流引起的磁场变化信号scmt与外部噪声在中心传感器处的映射ncmt的叠加，即sct=scmt+ncmt；同步采集的N通道卫星传感器噪声表示为Πm=[n1mt;n2mt;…;nNmt]T；利用训练好的深度网络模型重建测试状态下中心传感器处的噪声=gΠm，即将测试状态下的N通道卫星传感器噪声Πm输入深度网络模型g·得到中心传感器的重建噪声；S50：利用中心传感器捕获的含噪信号sct减去深度网络模型重建噪声实现去噪，近似得到无噪声干扰只由电流引起的磁场变化信号。

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