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申请/专利权人：上海海洋大学
摘要：本发明公开了一种星载GNSS反射信号多模态数据融合的海面高度反演方法，包括：获取时延多普勒图、环境数据以及物理测高数据；将所述时延多普勒图、环境数据以及物理测高数据输入至预先训练好的海面高度反演模型，获得预测结果；其中，所述海面高度反演模型是多模态融合的卷积神经网络模型，基于用于训练的时延多普勒图、环境数据以及物理测高数据训练得到。本发明提供的方法能够克服单模态数据的局限性，显著提升反演结果的可靠性和准确性。
主权项：1.一种星载GNSS反射信号多模态数据融合的海面高度反演方法，其特征在于，包括：获取时延多普勒图、环境数据以及物理测高数据；将所述时延多普勒图、环境数据以及物理测高数据输入至预先训练好的海面高度反演模型，获得预测结果；其中，所述海面高度反演模型是多模态融合的卷积神经网络模型，基于用于训练的时延多普勒图、环境数据以及物理测高数据训练得到。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海海洋大学 一种星载GNSS反射信号多模态数据融合的海面高度反演方法
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