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龙图腾网恭喜辽宁工程技术大学申请的专利一种新型多因素学习网络误差耦合补偿模型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：CN119493138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411625585.6，技术领域涉及：G01S19/37；该发明授权一种新型多因素学习网络误差耦合补偿模型是由沈祎凡;祝会忠;郑伟;王强;赵文涛设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新型多因素学习网络误差耦合补偿模型在说明书摘要公布了：本发明提供一种新型多因素学习网络误差耦合补偿模型，涉及数据处理技术领域，包括：利用岸基GNSS‑R算法中信噪比反演方式计算得未加大气延迟的海面高度变化序列；提取出GNSS测站所做区域内的验潮站序列数据，并将GNSS反演得到的海面高度时间序列与验潮站序列统一到相同时间尺度；将验潮站真实海面高度序列结果与岸基GNSS‑R反演得到的海面高度序列结果作差，以此获得由于大气折射所导致的海面高度误差；以大气因素和时空因素作为输入数据，利用深度学习算法对其进行学习，以此构建岸基GNSS‑R大气延迟深度学习修正网络。本发明不仅避免了传统物理建模的复杂性，还能更好地适应各种大气条件。

本发明授权一种新型多因素学习网络误差耦合补偿模型在权利要求书中公布了：1.一种新型多因素学习网络误差耦合补偿模型，其特征在于，包括：利用岸基GNSS-R算法中信噪比反演方式计算得未加大气延迟的海面高度变化序列；提取出GNSS测站所做区域内的验潮站序列数据，并将GNSS反演得到的海面高度时间序列与验潮站序列统一到相同时间尺度；将验潮站真实海面高度序列结果与岸基GNSS-R反演得到的海面高度序列结果作差，以此获得由于大气折射所导致的海面高度误差；以大气因素和时空因素作为输入数据，以大气延迟的修正值或修正后的海面高度值作为输出，利用深度学习算法对其进行学习，以此构建岸基GNSS-R大气延迟深度学习修正网络；利用岸基GNSS-R算法中信噪比反演方式计算得未加大气延迟的海面高度变化序列，包括：收集特定岸基GNSS接收站的数据，包含GNSS直射信号和经海面反射的信号；对收集到的数据进行预处理，其中，特定岸基GNSS接收站具备接收GNSS直射信号和海面反射信号的能力；利用GNSS接收机接收到的直射信号和反射信号，计算信噪比；基于SNR与海面高度之间的关系，利用二阶多项式对SNR中的非相干项进行拟合，并从原始SNR中扣除非相干项，得到SNR的振荡项，对扣除非相干项后的SNR振荡项进行频谱分析，识别出振荡频率，分析SNR的振荡频率，以推导出天线高度，进而转换为海面高度变化；将连续时间内计算得到的海面高度数据整合成时间序列，计算得到的海面高度变化序列是未经过大气延迟校正的。

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