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龙图腾网恭喜中科星图维天信科技股份有限公司申请的专利基于潜在扩散模型的雷达回波预测方法和装置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：CN119916373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510376781.2，技术领域涉及：G01S13/95；该发明授权基于潜在扩散模型的雷达回波预测方法和装置是由王天岳;匡秋明;苏颖设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于潜在扩散模型的雷达回波预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于潜在扩散模型的雷达回波预测方法和装置，涉及雷达回波预测的技术领域，包括：对目标区域的将环境网格数据和像素空间的实况回波序列输入潜在扩散模型；通过条件编码器中的多层卷积神经网络，按照尺度由大到小的顺序依次对每个环境网格数据进行特征抽取，生成目标区域的环境条件特征；经回波编码器将像素空间的实况回波序列转化为隐空间的实况回波低维稠密向量，并进行加噪处理；在隐空间的实况回波低维稠密向量和环境条件特征作用下，通过降噪模型中多个串联的降噪结构对加噪后实况回波低维稠密向量进行依次处理，再经回波解码器转化为像素空间的预测回波序列；以缓解现有技术中存在的雷达回波预测结果准确性不高的技术问题。

本发明授权基于潜在扩散模型的雷达回波预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于潜在扩散模型的雷达回波预测方法，其特征在于，包括： 对目标区域的雷达数据和环境数据进行预处理，得到像素空间的实况回波序列和多个环境网格数据，并将所述环境网格数据和所述像素空间的实况回波序列输入潜在扩散模型；其中，所述潜在扩散模型由回波编码器，加噪模型，降噪模型，条件编码器和回波解码器构成； 通过所述条件编码器中的多层卷积神经网络，按照尺度由大到小的顺序依次对每个所述环境网格数据进行特征抽取，生成所述目标区域的环境条件特征； 经所述回波编码器将所述像素空间的实况回波序列转化为隐空间的实况回波低维稠密向量； 将所述实况回波低维稠密向量输入所述加噪模型，通过所述加噪模型中多个串联的加噪结构的依次处理，输出加噪后实况回波低维稠密向量； 在所述隐空间的实况回波低维稠密向量和所述环境条件特征的作用下，通过所述降噪模型中多个串联的降噪结构对所述加噪后实况回波低维稠密向量进行依次处理，输出预测回波低维稠密向量； 经所述回波解码器将所述预测回波低维稠密向量转化为像素空间的预测回波序列； 在所述隐空间的实况回波低维稠密向量和所述环境条件特征的作用下，通过所述降噪模型中多个串联的降噪结构对所述加噪后实况回波低维稠密向量进行依次处理，输出预测回波低维稠密向量的步骤，包括： 将所述隐空间的实况回波低维稠密向量，所述环境条件特征和所述加噪后实况回波低维稠密向量输入所述降噪模型的第一降噪结构； 经所述第一降噪结构在所述隐空间的实况回波低维稠密向量和所述环境条件特征的影响下，对所述加噪后实况回波低维稠密向量进行降噪处理，输出第一降噪实况回波低维稠密向量。

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