【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及大气波导和计算机，尤其涉及一种大气波导参数反演模型训练方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、大气折射指数会对大气中的电磁波传播特性产生影响，当对流层中存在逆温或者水汽随着高度急剧变小时，在该层内会发生电磁波超折射传播的现象，电磁波在该层大气的上下壁之间反复折射向前传播，如同在波导内进行传播，该层被称为大气波导。大气波导从产生机理及分布高度可以分为蒸发波导、表面波导和悬空波导，其中蒸发波导高度一般为海面40米以下，表面波导高度一般为40-300米，悬空波导高度一般为300-3000米。
2、在现有技术中，可借助于雷达、探空气球或火箭等对大气波导进行直接探测，也就是利用气象要素传感器，计算出大气修正折射率廓线，大气修正折射率与高度负梯度处即为产生大气波导的点。但现有技术中所采用的大气波导直接探测方式存在成本高、探测不便、性能有待提升和准确率较低的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种大气波导参数反演模型训练方法、装置、设备及介质，以提高大气波导反演的性能和准确率。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种大气波导参数反演模型训练方法，该方法包括：
3、确定海面散射信号的第一时延相关量，以及，确定掩星直射信号的第二时延相关量；
4、生成带有第一样本标签的第一时延相关量的第一样本训练集；第一样本标签包括真实蒸发波导参数；以及，
5、生成带有第二样本标签的第二时延相关量的第二样本训练集；第二样本标签包括
6、将第一样本训练集输入至预设的多头注意力机制模型中进行模型训练，得到模型输出的预测蒸发波导参数，并根据预测蒸发波导参数和真实蒸发波导参数进行模型训练，直到满足预设的第一模型训练结束条件，得到蒸发波导参数预测模型，用于反演大气波导参数中的蒸发波导参数；以及，
7、将第二样本训练集输入至预设的多头注意力机制模型中进行模型训练，得到模型输出的预测表面悬空波导参数，并根据预测表面悬空波导参数和真实表面悬空波导参数进行模型训练，直到满足预设的第二模型训练结束条件，得到表面悬空波导参数预测模型，用于反演大气波导参数中的表面悬空波导参数。
8、第二方面，本专利技术实施例提供了一种大气波导参数反演模型训练装置，该装置包括：
9、相关量确定模块，用于确定海面散射信号的第一时延相关量，以及，确定掩星直射信号的第二时延相关量；
10、第一训练集确定模块，用于生成带有第一样本标签的第一时延相关量的第一样本训练集；第一样本标签包括真实蒸发波导参数；以及，
11、第二训练集确定模块，用于生成带有第二样本标签的第二时延相关量的第二样本训练集；第二样本标签包括真实表面悬空波导参数；
12、蒸发参数得到模块，用于将第一样本训练集输入至预设的多头注意力机制模型中进行模型训练，得到模型输出的预测蒸发波导参数，并根据预测蒸发波导参数和真实蒸发波导参数进行模型训练，直到满足预设的第一模型训练结束条件，得到蒸发波导参数预测模型，用于反演大气波导参数中的蒸发波导参数；以及，
13、悬空参数得到模块，用于将第二样本训练集输入至预设的多头注意力机制模型中进行模型训练，得到模型输出的预测表面悬空波导参数，并根据预测表面悬空波导参数和真实表面悬空波导参数进行模型训练，直到满足预设的第二模型训练结束条件，得到表面悬空波导参数预测模型，用于反演大气波导参数中的表面悬空波导参数。
14、第三方面，本专利技术实施例还提供了一种大气波导参数反演方法，该方法包括：
15、确定待测海面散射信号的第一待测时延相关量；以及，确定待测掩星直射信号的第二待测时延相关量；
16、将第一待测时延相关量输入至蒸发波导参数预测模型，得到模型输出的蒸发波导参数；以及，
17、将第二待测时延相关量输入至表面悬空波导参数预测模型，得到模型输出的表面悬空波导参数；
18、生成包括蒸发波导参数和表面悬空波导参数的大气波导参数；
19、其中，蒸发波导参数预测模型和表面悬空波导参数预测模型分别采用如前所述的一种大气波导参数反演模型训练方法生成。
20、第四方面，本专利技术实施例还提供了一种大气波导参数反演装置，该装置包括：
21、待测相关量确定模块，用于确定待测海面散射信号的第一待测时延相关量；以及，确定待测掩星直射信号的第二待测时延相关量；
22、蒸发参数输出模块，用于将第一待测时延相关量输入至蒸发波导参数预测模型，得到模型输出的蒸发波导参数；以及，
23、悬空参数输出模块，用于将第二待测时延相关量输入至表面悬空波导参数预测模型，得到模型输出的表面悬空波导参数；
24、波导参数生成模块，用于生成包括蒸发波导参数和表面悬空波导参数的大气波导参数；
25、预测模型生成模块，用于其中，蒸发波导参数预测模型和表面悬空波导参数预测模型分别采用如前所述的一种大气波导参数反演模型训练装置生成。
26、第五方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括：
27、至少一个处理器；以及
28、与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
29、存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例的一种大气波导参数反演模型训练方法或一种大气波导参数反演方法。
30、第六方面，本专利技术实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，计算机可执行指令在由计算机处理器执行时，使得计算机处理器能够执行本专利技术实施例提供的任意一种大气波导参数反演模型训练方法或一种大气波导参数反演方法。
31、本专利技术实施例通过确定海面散射信号的第一时延相关量，以及，确定掩星直射信号的第二时延相关量；生成带有第一样本标签的第一时延相关量的第一样本训练集；第一样本标签包括真实蒸发波导参数；以及，生成带有第二样本标签的第二时延相关量的第二样本训练集；第二样本标签包括真实表面悬空波导参数；将第一样本训练集输入至预设的多头注意力机制模型中进行模型训练，得到模型输出的预测蒸发波导参数，并根据预测蒸发波导参数和真实蒸发波导参数进行模型训练，直到满足预设的第一模型训练结束条件，得到蒸发波导参数预测模型，用于反演大气波导参数中的蒸发波导参数；以及，将第二样本训练集输入至预设的多头注意力机制模型中进行模型训练，得到模型输出的预测表面悬空波导参数，并根据预测表面悬空波导参数和真实表面悬空波导参数进行模型训练，直到满足预设的第二模型训练结束条件，得到表面悬空波导参数预测模型，用于反演大气波导参数中的表面悬空波导参数。本专利技术实施例提供的技术方案通过预设的多头注意力机制模型反演大气波导参数，进一步提升了大气波导反演的性能和准确率。
32、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种大气波导参数反演模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种大气波导参数反演模型训练方法，其特征在于，所述确定海面散射信号的第一时延相关量，包括：
3.根据权利要求1所述的一种大气波导参数反演模型训练方法，其特征在于，所述确定掩星直射信号的第二时延相关量，包括：
4.根据权利要求3所述的一种大气波导参数反演模型训练方法，其特征在于，所述确定GNSS掩星的信号附加相位，包括：
5.根据权利要求1所述的一种大气波导参数反演模型训练方法，其特征在于，所述多头注意力机制模型由多层多头自注意力机制编码层构成；所述多头自注意力机制编码层由自注意力网络层和全连接前馈网络层构成；
6.一种大气波导参数反演方法，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种大气波导参数反演方法，其特征在于，在所述生成包括所述蒸发波导参数和所述表面悬空波导参数的大气波导参数之后，还包括：
8.根据权利要求7所述的一种大气波导参数反演方法，其特征在于，所述根据所述设备相关信息、第一映射关系和第二映射关系，确
9.根据权利要求8所述的一种大气波导参数反演方法，其特征在于，所述根据所述传播损耗和所述设备相关信息，确定待测用频设备的设备最远探测距离，包括：
10.一种大气波导参数反演模型训练装置，其特征在于，包括：
11.一种大气波导参数反演装置，其特征在于，包括：
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的一种大气波导参数反演模型训练方法或一种大气波导参数反演方法。
...【技术特征摘要】
1.一种大气波导参数反演模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种大气波导参数反演模型训练方法，其特征在于，所述确定海面散射信号的第一时延相关量，包括：
3.根据权利要求1所述的一种大气波导参数反演模型训练方法，其特征在于，所述确定掩星直射信号的第二时延相关量，包括：
4.根据权利要求3所述的一种大气波导参数反演模型训练方法，其特征在于，所述确定gnss掩星的信号附加相位，包括：
5.根据权利要求1所述的一种大气波导参数反演模型训练方法，其特征在于，所述多头注意力机制模型由多层多头自注意力机制编码层构成；所述多头自注意力机制编码层由自注意力网络层和全连接前馈网络层构成；
6.一种大气波导参数反演方法，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种大气波导参数反演方法，其特征在于，在所...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴中伟，李跃芳，邓东黎，王宏，赵盼，韩冷，张文杰，赵燕，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七〇七研究所，
类型：发明
国别省市：
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