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公开(公告)号：CN118330781B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410377697.8
申请日：2024-03-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G01W1/10 , G01W1/02 , G01W1/14 , G01D21/02 , G06F18/241 , G06F18/2433 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于GNSS数据的闪电临近预报方法，包括以下步骤：S1、数据采集；S2、将采集到的数据进行预处理；S3、构建闪电临近预报模型，并对闪电临近预报模型进行训练，而后对闪电临近预报模型进行验证和评估，最终确定闪电临近预报模型的预测能力和预测精度；S4、将采集的数据通过闪电临近预报模型进行闪电预测。本发明采用上述的一种基于GNSS数据的闪电临近预报方法，通过机器学习方法，建立闪电预报模型，同时结合了GNSS导出的大气可降水量和其他气象参数，实现了良好的预测性能。
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公开(公告)号：CN116148784B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202310164150.5
申请日：2023-02-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提出了一种单站闪电定位系统相位自动校准系统及方法。本发明通过发射系统发射脉冲电磁波，数字接收系统通过信号检测和回波参数提取后处理得到多个回波目标，通过互相关信号处理后得到特定通道间的相位差矩阵；根据特定通道间的相位差矩阵计算得到伽马参数矩阵；结合伽马参数矩阵的参数作直方图得到参数的分布曲线，通过高斯曲线拟合得到参数分布的方差，进一步计算系统噪声分布的方差；构建相位差偏移模型确定相位差偏移值，结合确定相位差偏移值对特定通道间的相位差矩阵分别进行系数校正得到校正后特定通道间的相位差矩阵。本发明解决了传统方法未考虑天线及其反馈带来的相位误差的问题，提高了相位偏移误差校准的准确性以及灵活性。
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公开(公告)号：CN116148784A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310164150.5
申请日：2023-02-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提出了一种单站闪电定位系统相位自动校准系统及方法。本发明通过发射系统发射脉冲电磁波，数字接收系统通过信号检测和回波参数提取后处理得到多个回波目标，通过互相关信号处理后得到特定通道间的相位差矩阵；根据特定通道间的相位差矩阵计算得到伽马参数矩阵；结合伽马参数矩阵的参数作直方图得到参数的分布曲线，通过高斯曲线拟合得到参数分布的方差，进一步计算系统噪声分布的方差；构建相位差偏移模型确定相位差偏移值，结合确定相位差偏移值对特定通道间的相位差矩阵分别进行系数校正得到校正后特定通道间的相位差矩阵。本发明解决了传统方法未考虑天线及其反馈带来的相位误差的问题，提高了相位偏移误差校准的准确性以及灵活性。
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公开(公告)号：CN119071364A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411355103.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种闪电监测数据传输系统及传输方法，包括：信息数据采集模块，用于监测、收集范围内的闪电信息，并基于航空气象数据获取所述监测、收集范围内的历史闪电信息；信息数据处理模块，用于基于全球气候模式对所述监测、收集范围内的气象信息进行处理，获取所述监测、收集范围内处理后的预测闪电数据；中央服务器，用于将所述信息处理模块处理后的闪电数据再共享给相关利益方，以实现实时数据共享。本发明这种方案不仅提高了数据的即时性，还确保了数据的可靠性，从而有效支持警告和监测服务，为应对气象灾害提供了重要的信息资源。
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公开(公告)号：CN116893395B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202310829345.7
申请日：2023-07-06
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种主被动闪电探测相位差获取校正系统及方法，包括发射系统、数字信号接收系统、L型干涉阵列、电场仪、ADS‑B天线，基于数字收发系统获取的飞机ADS‑B广播确定出飞机参考位置，确定出飞机相对于干涉阵列的方位角和仰角；利用相位差计算公式计算出干涉阵列中各个天线之间的参考相位差；获取干涉阵列接收的飞机穿云放电过程产生的被动电磁辐射信号得到飞机的测量相位差，基于测量相位差与对应的参考相位差获取系统相位差偏移量，从而修正主被动闪电探测系统的相位。本发明采用上述系统，通过参考飞机航迹的相位差与系统的相位差进行比较，获取系统相位差校准参数，对相位差校正提高系统的测量精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119493192A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411551961.1
申请日：2024-11-01
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于北斗GNSS水汽的面雨量预报方法，具体包括如下步骤：首先，通过GNSS设备采集原始观测数据和星历数据；而后进行面水汽分布获取；最后，构建并训练面雨量时空预测模型，其中，针对降雨预测，为了抑制模型在无降雨时模型的误输出的预测雨量，提高模型精准输出降雨的能力，在解码器部分设计了基于分类预报的融合预测层。本发明采用上述的一种基于北斗GNSS水汽的面雨量预报方法，可以实现高精度监测和预测一定区域内面雨量情况，具有全天候、不受天气和环境的影响，数据可靠性高，设备成本低；使得该技术在资源有限的中小流域和经济不发达地区具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN119291639A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411473656.5
申请日：2024-10-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S7/41 , G06F16/29 , G06F16/2458 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G01S13/95 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开一种区域闪电预测方法、装置、设备及介质，属于闪电预报技术领域。其中方法包括：采集目标区域在第一时间段的闪电落点数据和雷达回波强度数据；对闪电落点数据和雷达回波强度数据进行预处理；基于预处理后的闪电落点数据，获取目标区域的格点化闪电数据；基于目标区域的格点化闪电数据，构建目标区域的闪电威胁概率评分矩阵；将预处理后的雷达回波强度数据以及目标区域的闪电威胁概率评分矩阵输入至预先训练完成的区域闪电预报模型，获取目标区域在第二时间段的闪电预测结果。本发明提出的区域闪电预测方法以闪电威胁概率评分以及雷达回波数据作为输入，通过机器学习模型，实现了良好的区域闪电危险性预测。
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公开(公告)号：CN117214547A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311172569.1
申请日：2023-09-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G01R29/08
Abstract: 本发明涉及闪电定位技术领域，具体涉及一种闪电定位方法，该方法包括：获取多个闪电探测站的定位信息；采集多个闪电探测站的布站数据以及闪电数据；基于到达时间差定位原理根据闪电到达各闪电探测站的电磁回波时长Ai以及各闪电探测站的定位数据确定初始闪电位置；确定是否对初始闪电位置进行辅助验证并确定是否将初始闪电位置作为最终闪电位置。本发明确定初始闪电位置后根据布站数据确定是否需要进行辅助验证，当影响较小则不需要进行辅助验证，当影响较大则进行辅助验证，提高闪电定位的准确性，同时通过辅助验证结果判断根据电磁波回波信号进行闪电定位误差程度，保证闪电定位的有效性。
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公开(公告)号：CN118709943A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410713893.8
申请日：2024-06-04
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于面水汽含量的水库预警及调度方法，包括以下步骤：S1、从GNSS站点获取面水汽含量；S2、根据获取的面水汽含量与最大降水量的关系建模，计算当前区域的最大面雨量；S3、将最大面雨量与水库的最大纳雨量关联；S4、防洪调度策略制定；S5、实时降水情况监测和防洪调度策略调整。本发明采用上述的一种基于面水汽含量的水库预警及调度方法，将预测的最大区域面雨量与水库的设计纳雨指标相结合，通过输入最大面雨量数据到水库调度系统，制定出在极端气候条件下的水库调度策略，以此显著提高水库在面对极端降水事件时的预警与应对能力，为水利系统的安全运营提供强有力的支撑。
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公开(公告)号：CN118330781A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410377697.8
申请日：2024-03-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G01W1/10 , G01W1/02 , G01W1/14 , G01D21/02 , G06F18/241 , G06F18/2433 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于GNSS数据的闪电临近预报方法，包括以下步骤：S1、数据采集；S2、将采集到的数据进行预处理；S3、构建闪电临近预报模型，并对闪电临近预报模型进行训练，而后对闪电临近预报模型进行验证和评估，最终确定闪电临近预报模型的预测能力和预测精度；S4、将采集的数据通过闪电临近预报模型进行闪电预测。本发明采用上述的一种基于GNSS数据的闪电临近预报方法，通过机器学习方法，建立闪电预报模型，同时结合了GNSS导出的大气可降水量和其他气象参数，实现了良好的预测性能。
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