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龙图腾网获悉中国科学院声学研究所申请的专利一种浅海低频近场分层海底地声反演方法及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：CN119720797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411922261.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种浅海低频近场分层海底地声反演方法及装置是由何利;马宇轩;彭朝晖设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种浅海低频近场分层海底地声反演方法及装置在说明书摘要公布了：一种浅海低频近场分层海底地声反演方法，包括：分别获取直达波的脉冲和海底反射波脉冲；将脉冲时域信号转换为频域信号，并计算实际反射系数；基于频域信号的反射系数矩阵，构建基于交叉‑自注意力机制的神经网络模型，神经网络的输入为模拟反射系数矩阵，输出为地声参数的预测值；其中，模拟反射系数矩阵为正演模型模拟所得；通过多任务学习的方式对模型进行训练，利用训练过的模型对实际反射系数矩阵进行预测，其中，实际反射系数矩阵为训练过的模型的输入。本方法能够实现高效精确的多参数反演，有效提高近场海底分层及其地声参数的反演精度及稳定性。

本发明授权一种浅海低频近场分层海底地声反演方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种浅海低频近场分层海底地声反演方法，其特征在于，所述方法包括： 分别获取直达波的脉冲和海底反射波脉冲； 将所述脉冲时域信号转换为频域信号，并计算实际反射系数； 基于所述频域信号的反射系数矩阵，构建基于交叉-自注意力机制的神经网络模型，神经网络的输入为模拟反射系数矩阵，输出为地声参数的预测值；其中，所述模拟反射系数矩阵为正演模型模拟所得；所述构建基于交叉-自注意力机制的神经网络模型包括：构建正演模型，正演模型使用波数积分方法来模拟海底反射系数，根据已知的地声参数来计算模拟反射系数矩阵，所述正演模型输入为海底分层及地声参数，输出为所述反射系数矩阵；将所述反射系数矩阵按频率和角度两个方向分割为两个分支，嵌入标记向量；分别对每个分支添加特征标记向量后，进行位置编码；将所有标记向量分别输入L层多通道自注意力机制模块，各层之间使用残差连接，在第l层内计算自注意力权重；融合角度域和频率域的反射系数特征得到全局特征，将全局特征映射到地声参数向量；其中，角度分支内的处理根据如下公式进行： 式中，Qh表征角度分支查询矩阵，Kh表征角度分支键矩阵，Vh表征角度分支值矩阵，h表征多通道自注意力机制的通道数，每个通道可以学习不同的特征表示，表征角度分支查询矩阵的可学习投影矩阵，表征角度分支键矩阵的可学习投影矩阵，表征角度分支值矩阵的可学习投影矩阵，Atten表征自注意力权重，dθ表征角度分支分支的特征向量维度，表征l-1层的频率标记向量，T表征转置； 频率分支内的处理根据如下公式进行： 式中，Qh′表征频率分支查询矩阵，Kh′表征频率分支键矩阵，Vh′表征频率分支值矩阵，h表征多通道自注意力机制的通道数，每个通道可以学习不同的特征表示，表征频率分支查询矩阵的可学习投影矩阵，表征频率分支键矩阵的可学习投影矩阵，表征频率分支值矩阵的可学习投影矩阵，Atten表征自注意力权重，dF表征频率分支分支的特征向量维度，表征l-1层的频率标记向量，T表征转置； 通过多任务学习的方式对模型进行训练，利用训练过的模型对实际反射系数矩阵进行预测，其中，所述实际反射系数矩阵为所述训练过的模型的输入。

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