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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京萬維盈創(chuàng)科技發(fā)展有限公司申請的專利一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的噪聲地圖動態(tài)推演方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120354064B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510837480.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/15；該發(fā)明授權(quán)一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的噪聲地圖動態(tài)推演方法及系統(tǒng)是由張吉臣;佟杰;孟凡妲;周春暉設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的噪聲地圖動態(tài)推演方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及噪聲地圖技術(shù)領(lǐng)域，一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的噪聲地圖動態(tài)推演方法及系統(tǒng)，包括：在邊緣計算節(jié)點中，對多簇低維度特征向量進行時空對齊處理，生成第一目標數(shù)據(jù)序列的三維聲場重構(gòu)參數(shù)及第二目標數(shù)據(jù)序列的頻譜能量分布參數(shù)；基于三維聲場重構(gòu)參數(shù)和頻譜能量分布參數(shù)，動態(tài)控制傳感器簇休眠并生成時空差分參數(shù)；對時空差分參數(shù)及休眠期間的兩類數(shù)據(jù)序列實施分層加密，生成供驗證的基礎(chǔ)密文序列和特征密文序列；本發(fā)明生成具有時空連續(xù)性的噪聲推演地圖，實現(xiàn)了噪聲地圖的高精度動態(tài)推演與能效優(yōu)化，有效反映了噪聲隨時間、空間的演變規(guī)律，提高了噪聲數(shù)據(jù)的實時性和準確性，能夠更真實、高效、實時地反應(yīng)出噪聲的實際情況。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的噪聲地圖動態(tài)推演方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的噪聲地圖動態(tài)推演方法，其特征在于，所述方法包括： 在邊緣計算節(jié)點中，對多簇低維度特征向量進行時空對齊處理，生成第一目標數(shù)據(jù)序列的三維聲場重構(gòu)參數(shù)及第二目標數(shù)據(jù)序列的頻譜能量分布參數(shù)； 基于三維聲場重構(gòu)參數(shù)和頻譜能量分布參數(shù)，動態(tài)控制傳感器簇休眠并生成時空差分參數(shù)； 對時空差分參數(shù)及休眠期間的兩類數(shù)據(jù)序列實施分層加密，生成供驗證的基礎(chǔ)密文序列和特征密文序列； 基于基礎(chǔ)密文序列和特征密文序列進行數(shù)據(jù)修正及渲染控制，生成具有時空連續(xù)性的噪聲推演地圖； 其中，在邊緣計算節(jié)點中，對多簇低維度特征向量進行時空對齊處理，生成第一目標數(shù)據(jù)序列的三維聲場重構(gòu)參數(shù)及第二目標數(shù)據(jù)序列的頻譜能量分布參數(shù)之前，還包括： 對工業(yè)園區(qū)內(nèi)多個噪聲傳感器節(jié)點進行分簇拓撲管理，根據(jù)節(jié)點信號強度動態(tài)劃分傳感器簇并生成簇內(nèi)通信鏈路拓撲； 基于所述簇內(nèi)通信鏈路拓撲設(shè)置簇首節(jié)點，由所述簇首節(jié)點對原始噪聲數(shù)據(jù)流進行預(yù)融合計算，生成去冗余的壓縮數(shù)據(jù)；通過所述簇首節(jié)點將所述壓縮數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維度特征向量，并通過邊緣網(wǎng)關(guān)將所述低維度特征向量傳輸至邊緣計算節(jié)點，作為所述多簇低維度特征向量的輸入； 其中，在邊緣計算節(jié)點中，對多簇低維度特征向量進行時空對齊處理，生成第一目標數(shù)據(jù)序列的三維聲場重構(gòu)參數(shù)及第二目標數(shù)據(jù)序列的頻譜能量分布參數(shù)，包括： 基于所述多簇低維度特征向量，通過輕量化混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層對多簇特征向量進行空間對齊，生成空間對齊特征向量；采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)層對所述空間對齊特征向量進行時間對齊，生成連續(xù)數(shù)據(jù)流； 將所述連續(xù)數(shù)據(jù)流切分為時間窗長度為10毫秒級的數(shù)據(jù)塊，并基于傳感器簇內(nèi)各節(jié)點的空間坐標構(gòu)建三維聲場網(wǎng)格模型；對所述三維聲場網(wǎng)格模型中的離散數(shù)據(jù)點，通過逆距離加權(quán)插值算法填充聲場強度值，生成第一目標數(shù)據(jù)序列的三維聲場重構(gòu)參數(shù)； 對所述10毫秒級數(shù)據(jù)塊進行快速傅里葉變換，提取13倍頻程頻譜能量，并通過能量疊加算法融合多傳感器數(shù)據(jù)，生成第二目標數(shù)據(jù)序列的頻譜能量分布參數(shù)。

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