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龍圖騰網恭喜南京大學申請的專利一種基于UNet的PPI雷達回波智能濾波方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119780845B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510288488.0，技術領域涉及：G01S7/02；該發明授權一種基于UNet的PPI雷達回波智能濾波方法是由趙陽;袁慧玲;畢振凱;馬冠龍;范禹韜;張子逸;黃浩設計研發完成，并于2025-03-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于UNet的PPI雷達回波智能濾波方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于UNet的PPI雷達回波智能濾波方法，包括以下步驟：基于多重閾值濾波和腐蝕膨脹等形態學處理方法生成毫米波云雷達觀測數據的標簽，以構建高質量的雷達回波分類數據集；依據地物雜波的統計特征，從原始觀測數據中提取出多個特征參量，作為原始數據集的補充；將這些特征參量與觀測數據拼接后輸入到基于UNet的深度網絡中進行模型訓練，最終得到雷達回波濾波模型；本發明在多個評估指標下均優于傳統UNet網絡，能高效、準確識別雷達數據中的氣象回波和地物雜波。

本發明授權一種基于UNet的PPI雷達回波智能濾波方法在權利要求書中公布了：1.一種基于UNet的PPI雷達回波智能濾波方法，其特征在于，包括：S1獲取毫米波云雷達的PPI觀測數據，基于多重閾值濾波和腐蝕膨脹形態學處理方法進行雷達觀測數據的標簽生成，構建雷達回波分類數據集；S2構建基于UNet的深度學習模型，利用殘差連接和注意力模塊優化編碼器、解碼器結構，捕捉影響模型性能的關鍵特征；具體如下：采用了加入殘差連接和注意力機制的編碼器-解碼器架構，包括：將原始雷達特征與二次提取后的高階特征在通道維度堆疊，并將堆疊后的特征輸入到編碼器進行數據處理；編碼器部分通過三層殘差卷積塊、空間注意力塊和池化層來實現對特征的逐步提取和變換，每個殘差卷積塊由2個卷積層、2個批量歸一化層和1個激活層的殘差連接組成；解碼器部分包含三層相同的殘差卷積塊和上采樣層；在編碼器和解碼器之間的跳躍連接部分加入通道注意力模塊；S3基于地物雜波統計特征，從雷達回波分類數據集中提取地物雜波特征參量，與原始觀測數據拼接后輸入UNet模型進行訓練優化，得到雷達回波濾波目標模型；S4利用優化后的模型對研究區域的雷達觀測數據進行智能濾波，進行多個評分指標的評估和分析。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京大學，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市鼓樓區漢口路22號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。