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公开(公告)号：CN115616579A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211013524.5
申请日：2022-08-23
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于AWPSO‑CNN和HY‑2C微波散射计海面风场反演方法，包括：获取数据集，数据集包括中国海洋卫星HY‑2C微波散射计L2A数据、欧洲中期天气预报中心ECMWF数据和国家数据浮标中心NDBC数据；数据集预处理；将中国海洋卫星HY‑2C微波散射计L2A数据和欧洲中期天气预报中心ECMWF数据，进行数据时空匹配，得到匹配数据，将匹配数据分为训练集和测试集；使用训练集中的数据，训练AWPSO‑CNN模型；得到风速反演模块及风向反演模块。使用独立的NDBC数据评估风速和风向模型的性能。其中，解决卷积神经网络在反向传播时收敛速度慢，易陷入局部极值的问题，反演精度得到提高。改进的支持向量机算法可以解决反演风向多解经常表现为180°的风向模糊的问题，最终得到比较准确的海面风向。
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公开(公告)号：CN119012372A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411113924.2
申请日：2024-08-14
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04W72/0457 , H04W72/23 , H04W72/50 , H04W4/40 , H04B17/309 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开一种车联网通感资源分配方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、构建下行车联网网络；步骤S2、根据下行车联网网络，建立通信信号模型；步骤S3、根据下行车联网网络和通信信号模型，建立感知信号模型；步骤S4、根据感知信号模型，计算用户参数；步骤S5、建立最优化问题并求解，以优化资源分配。采用本发明的技术方案，提高资源利用率和车联网系统的整体性能，提升车联网的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115456037A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210840153.1
申请日：2022-07-18
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种海面多参数同步反演全局优化方法和装置，包括：获取初始辅助数据；得到L/C/K波段粗糙海面辐射亮温模型、L波段地物模式函数以及大气衰减模型；确定大气顶层亮温和后向散射系数；获取测量数据；获取1.4GHz交叉极化亮温数据，并利用其对测量数据进行法拉第旋转修正，利用宇宙辐射模型对修正的数据进行宇宙背景辐射修正，得到最终的修正观测数据；根据所述修正观测数据及所述大气顶层亮温和后向散射系数，采用HWOANM算法进行多参数非线性迭代反演，得到目标海面盐度、目标海面风速和目标海面温度。实现全局范围内的海面多参数同步反演。
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公开(公告)号：CN115859789A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211474834.7
申请日：2022-11-23
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种提高大气温度廓线物理反演算法精度的方法，为了避免极地上空的微波辐射计观测数据与正演模型之间的偏差过大、正演模型在建模中的误差、先验信息的误差等因素导致的物理反演算法反演极地上空大气温度廓线精度较差这一现象。本方案对物理反演算法反演得到的大气温度进行校正，降低各种误差对反演结果的影响，提高大气温度廓线反演的精度。
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公开(公告)号：CN115455801A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210840085.9
申请日：2022-07-18
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑DNN的HY‑2B扫描微波辐射计海面风速反演方法和装置，包括：收集数据集，所述数据集包括中国海洋卫星HY‑2B扫描微波辐射计L2A_TC数据、欧洲中期天气预报中心ECMWF数据和美国数据浮标中心NDBC数据；对数据集预处理，基于时空匹配原则进行匹配，将ECMWF数据作为风速参考真值，得到匹配数据集，将匹配数据集分为训练集和测试集；用训练集对预先构建的神经模型进行训练，得到训练好的PSO‑DNN反演模型；使用测试集对训练好的PSO‑DNN反演模型进行性能评估；将NDBC数据作为风速参考真值，对PSO‑DNN反演模型获得的海面风速进行评估。利用粒子群算法结构简单、运算高效的特点，对深度神经网络输出结果进行优化，能够快速且准确地优化出组合反演模型，提高海面风速反演精度。
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公开(公告)号：CN118999673A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411111469.2
申请日：2024-08-14
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01D21/02 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01W1/14
Abstract: 本发明公开一种微波温湿度计的降水反演方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、获取历史降水数据集；步骤S2、对历史降水数据集进行预处理；步骤S3、根据预处理的历史降水数据集，得到基于TransUNet的降水反演模型；步骤S4、将待处理的降水数据集输入到降水反演模型进行微波温湿度计的降水反演。采用本发明的技术方案，解决当前降水反演技术未考虑空间信息导致微波温湿度计的降水反演精度受限的问题。
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公开(公告)号：CN115166871A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210497652.5
申请日：2022-05-09
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于混合神经网络的微波成像仪降水反演方法，包括：建立数据集，所述数据集包括风云三号B星微波成像仪的观测数据和美国冰雪数据中心的被动微波降水产品；预处理数据集，将所述观测数据和被动微波降水产品按照匹配原则进行匹配，得到满足匹配原则的匹配数据集；执行降水分类操作，采用具有密集核心和密度峰值的近似光谱聚类算法对匹配数据集进行聚类，确定密集核心，根据所述密集核心得到基于像素的降雨概率，进行有降雨和无降雨的分类，获得有降雨的样本数据集；执行降水估计操作，基于深度神经网络构建降水反演模型，根据降水反演模型利用所述有降雨的样本数据集确定降雨率。本发明可实现全球降水反演优化，提高降水反演精度。
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