[发明专利]利用高频星地链路多特征量进行晴雨时刻判定的方法有效
| 申请号： | 202010237859.X | 申请日： | 2020-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN111505739B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 刘西川;咸明皓;胡帅;高太长;印敏 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G01W1/10 | 分类号： | G01W1/10;G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 张换君 |
| 地址： | 410073*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用高频星地链路多特征量进行晴雨时刻判定的方法，通过滤波剔除星地链路噪声和闪烁引起的信号快速变化，然后提取包括标准差、趋势、最大值、最小值、平均值、偏度、峰度和信息熵在内的多个特征量，通过调整选择最优时间窗，最后利用分类算法实现晴雨时刻的判定。本发明的晴雨时刻判定方法能够准确地利用高频星地链路信号对晴雨期进行区分，实现对大范围晴雨分布情况的实时监测，对于进一步提高星地链路测雨精度，提升城市内涝监测、防汛预警水平等具有重要的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 高频 链路多 特征 进行 时刻 判定 方法 | ||
【主权项】：
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- 一种基于解析四维集合变分的提高海洋预报精度的方法：将初始场猜测值和外界强迫场分别加上扰动值形成集合样本，根据集合样本改写解析四维集合变分的演化方程，展开扰动量直至递推到初始时刻；当初始场猜测值与外界强迫场统计无关时，得到两个分别包含切线性演化矩阵和对应的伴随矩阵信息的特殊的背景场误差协方差矩阵；对初始场猜测值附近进行扰动展开，得到未来任意时刻状态变量与切线性演化矩阵和扰动量的关系，并构建扰动后的目标函数；求扰动后的目标函数对于扰动量的梯度；直至扰动后的目标函数对于扰动量的梯度无限趋近于零，得到的初始场猜测值为最优的初始场猜测值。本发明提高了四维集合变分方法的适用性，有效减小了预报误差。
- 一种基于西北太平洋海域热带气旋变性识别的方法及系统-202310799352.7
- 郭蓉;白莉娜;陈国民 - 中国气象局上海台风研究所（上海市气象科学研究所）
- 2023-07-03 - 2023-10-03 - G01W1/10
- 本发明涉及热带气旋变性识别技术领域，具体为一种基于西北太平洋海域热带气旋变性识别的方法及系统。基于西北太平洋海域热带气旋变性识别的方法包括如下步骤：读取热带气旋的初始数据；根据所述初始数据筛选得到关于所述热带气旋的目标数据，所述目标数据为所述热带气旋在特定等压面高度的部分所述初始数据；设定表征所述热带气旋是否变性的识别参数，并建立所述识别参数与所述目标数据之间的函数关系式；将所述目标数据带入所述函数关系式中得到计算结果，通过所述计算结果判断所述热带气旋的变性情况。本发明客观地识别热带气旋变性事件，计算过程简便，识别效果良好，可提高西北太平洋海域热带气旋变性识别方法的准确性和客观性。
- 海洋气象数据预估方法和海洋气象数据预估系统-202310800066.8
- 郑佳玉;黄建涛;汤瑾璟;樊翔;赵舒;施文煜 - 上海船舶研究设计院
- 2023-06-30 - 2023-10-03 - G01W1/10
- 本发明提供了一种海洋气象数据预估方法和海洋气象数据预估系统，包括：基于航行计划确定船舶的航线上经过的位置坐标和经过位置坐标对应的时间；按照预设的筛选规则，从历史气象数据库中筛选出位置坐标和时间对应的所有历史气象数据；通过预设的统计方法对历史气象数据进行统计处理，得到位置坐标和时间对应的待预估气象数据。该方式中，通过历史气象的统计量来描述未来气象值的方法，能够预估未来很长一段时间的海洋气象数据，从而满足船舶航行中整个航程的气象预估要求。
- 一种夏季降水分级预测方法、设备及存储设备-202310801550.2
- 陆佩榕;邓琪敏 - 中国地质大学（武汉）
- 2023-06-30 - 2023-10-03 - G01W1/10
- 本发明提供了一种夏季降水分级预测方法、设备及存储设备，获取与中国夏季降水有统计意义的预测因子的再分析资料和中国地区降水观测数据；对获取的数据进行预处理，由前期的多个预测因子组成输入数据，以中国东地区夏季降水的类别为目标值；根据输入数据和目标值制作样本，将所有样本分为训练集、验证集和测试集；使用训练集和验证集对建立的AttentionU‑Net模型进行预训练；使用早停技术，重复预训练过程，权衡训练集和验证集损失函数，选择最优的AttentionU‑Net模型；对测试集样本进行预报，得到实际降水分级预测结果。本发明的有益效果是：具有较高的预报精度，特别是在准确率和相关系数有明显提升，有效地避免了过拟合。
- 基于深度学习和风云卫星的模式降水预报订正方法-202310748101.6
- 吴锡;杨枭;杨善敏 - 成都信息工程大学
- 2023-06-25 - 2023-10-03 - G01W1/10
- 本发明涉及一种基于深度学习和风云卫星的模式降水预报订正方法，以风云气象卫星云图数据作为输入，搭建结合了空洞卷积和注意力机制的U型降水预报订正网络，提高了24小时降水预报的准确性和可靠性，U型降水预报订正网络包括五层编码器和与之对应的五层解码器，所述编码器用于提取云图数据中与未来降水相关的特征信息，所述解码器接收降水相关特征信息，逐渐重建降水预报信息，最终输出降水预报订正结果。充分发挥了卫星遥感的优势，避免了在地形复杂区域由于台站观测和天气雷达观测数据缺测而受到的影响和限制，同时架构简单，具有更好的时效性。
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