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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于UNet的PPI雷达回波智能滤波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：CN119780845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510288488.0，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权一种基于UNet的PPI雷达回波智能滤波方法是由赵阳;袁慧玲;毕振凯;马冠龙;范禹韬;张子逸;黄浩设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于UNet的PPI雷达回波智能滤波方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于UNet的PPI雷达回波智能滤波方法，包括以下步骤：基于多重阈值滤波和腐蚀膨胀等形态学处理方法生成毫米波云雷达观测数据的标签，以构建高质量的雷达回波分类数据集；依据地物杂波的统计特征，从原始观测数据中提取出多个特征参量，作为原始数据集的补充；将这些特征参量与观测数据拼接后输入到基于UNet的深度网络中进行模型训练，最终得到雷达回波滤波模型；本发明在多个评估指标下均优于传统UNet网络，能高效、准确识别雷达数据中的气象回波和地物杂波。

本发明授权一种基于UNet的PPI雷达回波智能滤波方法在权利要求书中公布了：1.一种基于UNet的PPI雷达回波智能滤波方法，其特征在于，包括：S1获取毫米波云雷达的PPI观测数据，基于多重阈值滤波和腐蚀膨胀形态学处理方法进行雷达观测数据的标签生成，构建雷达回波分类数据集；S2构建基于UNet的深度学习模型，利用残差连接和注意力模块优化编码器、解码器结构，捕捉影响模型性能的关键特征；具体如下：采用了加入残差连接和注意力机制的编码器-解码器架构，包括：将原始雷达特征与二次提取后的高阶特征在通道维度堆叠，并将堆叠后的特征输入到编码器进行数据处理；编码器部分通过三层残差卷积块、空间注意力块和池化层来实现对特征的逐步提取和变换，每个残差卷积块由2个卷积层、2个批量归一化层和1个激活层的残差连接组成；解码器部分包含三层相同的残差卷积块和上采样层；在编码器和解码器之间的跳跃连接部分加入通道注意力模块；S3基于地物杂波统计特征，从雷达回波分类数据集中提取地物杂波特征参量，与原始观测数据拼接后输入UNet模型进行训练优化，得到雷达回波滤波目标模型；S4利用优化后的模型对研究区域的雷达观测数据进行智能滤波，进行多个评分指标的评估和分析。

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