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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京信息工程大學申請的專利一種基于交叉注意力機制融合網(wǎng)絡的干涉相位解纏方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120181136B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510622248.X，技術領域涉及：G06N3/045；該發(fā)明授權一種基于交叉注意力機制融合網(wǎng)絡的干涉相位解纏方法是由黃柏圣;劉婷設計研發(fā)完成，并于2025-05-15向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于交叉注意力機制融合網(wǎng)絡的干涉相位解纏方法在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于交叉注意力機制融合網(wǎng)絡的干涉相位解纏方法，該方法包括：各干涉纏繞相位圖數(shù)據(jù)集及對應的真實干涉相位圖構(gòu)成干涉相位數(shù)據(jù)集；構(gòu)建基于多尺度池化的交叉注意力機制融合網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)；將干涉相位數(shù)據(jù)集劃分為訓練數(shù)據(jù)集、驗證數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集，并將訓練數(shù)據(jù)集輸入交叉注意力機制融合網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)進行訓練，得到以干涉纏繞相位圖數(shù)據(jù)集為輸入、對應的干涉相位解纏圖數(shù)據(jù)集為輸出的交叉注意力機制融合網(wǎng)絡。本方法能夠?qū)崿F(xiàn)在低信噪比情況下的干涉相位解纏，獲得高準確度的合成孔徑雷達干涉解纏結(jié)果。

本發(fā)明授權一種基于交叉注意力機制融合網(wǎng)絡的干涉相位解纏方法在權利要求書中公布了：1.一種基于交叉注意力機制融合網(wǎng)絡的干涉相位解纏方法，其特征在于，所述方法用于執(zhí)行步驟S1到步驟S3，獲得交叉注意力機制融合網(wǎng)絡進行干涉相位解纏，包括： 步驟S1，基于高斯函數(shù)根據(jù)真實干涉相位圖生成干涉纏繞相位圖數(shù)據(jù)集，各干涉纏繞相位圖數(shù)據(jù)集及對應的真實干涉相位圖構(gòu)成干涉相位數(shù)據(jù)集； 步驟S2，構(gòu)建基于多尺度池化的交叉注意力機制融合網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，包括輸入層、第一卷積層、最大池化層、第一深度可分離卷積單元、第二深度可分離卷積單元、第三深度可分離卷積單元、第一批歸一化和線性激活組合層、通道注意力模塊、第一殘差單元、第二殘差單元、第三殘差單元、第四殘差單元、基于交叉注意力機制的融合模塊、第二卷積層、第三卷積層、第二批歸一化和線性激活組合層、第四卷積層、第三批歸一化和線性激活組合層、上采樣層、第五卷積層和輸出層；每個殘差單元中包括各殘差模塊，輸入通道注意力模塊的通道數(shù)低于第四殘差單元中各殘差模塊的通道數(shù)；其中，基于交叉注意力機制的融合模塊包括第一融合輸入層、第二融合輸入層、第一平均池化層、第二平均池化層、第三平均池化層、第一融合卷積層、第二融合卷積層、第三融合卷積層、第四融合卷積層、第一融合上采樣層、第二融合上采樣層、第三融合上采樣層、第四融合上采樣層、交叉注意力模塊、第一融合批歸一化和線性激活組合層、第二融合批歸一化和線性激活組合層、第三融合批歸一化和線性激活組合層、融合拼接層、融合批歸一化層、交叉相加融合層、融合線性激活層和融合輸出層，其中第一融合輸入層的第一條支路作為交叉注意力模塊的第一個輸入端，第一融合輸入層的第二條支路連接第一融合上采樣層，第一融合上采樣層分別連接四條支路，第一融合上采樣層的第一條支路直接作為融合拼接層的第一個輸入端；第一融合上采樣層的第二條支路依次連接第一平均池化層、第一融合卷積層、第一融合批歸一化和線性激活組合層、第二融合上采樣層，作為融合拼接層的第二個輸入端；第一融合上采樣層的第三條支路依次連接第二平均池化層、第二融合卷積層、第二融合批歸一化和線性激活組合層、第三融合上采樣層，作為融合拼接層的第三個輸入端；第一融合上采樣層的第四條支路依次連接第三平均池化層、第三融合卷積層、第三融合批歸一化和線性激活組合層、第四融合上采樣層，作為融合拼接層的第四個輸入端；融合拼接層的輸出端依次連接第四融合卷積層和融合批歸一化層，作為交叉相加融合層的第一個輸入端；第二融合輸入層直接作為交叉注意力模塊的第二個輸入端，交叉注意力模塊的輸出端作為交叉相加融合層的第二個輸入端，交叉相加融合層的輸出端連接融合線性激活層，融合線性激活層的輸出端連接融合輸出層，并通過融合輸出層將基于交叉注意力機制的融合模塊的結(jié)果進行輸出； 步驟S3，將干涉相位數(shù)據(jù)集劃分為訓練數(shù)據(jù)集、驗證數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集，并將訓練數(shù)據(jù)集輸入交叉注意力機制融合網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)進行訓練，通過對比交叉注意力機制融合網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)輸出的各干涉纏繞相位圖數(shù)據(jù)集對應的干涉相位解纏圖與干涉相位數(shù)據(jù)集中各干涉纏繞相位圖數(shù)據(jù)集對應的真實干涉相位圖進行迭代，得到以干涉纏繞相位圖數(shù)據(jù)集為輸入、對應的干涉相位解纏圖數(shù)據(jù)集為輸出的交叉注意力機制融合網(wǎng)絡；并將驗證數(shù)據(jù)集輸入至交叉注意力機制融合網(wǎng)絡進行驗證，將測試數(shù)據(jù)集輸入至交叉注意力機制融合網(wǎng)絡獲得預測的干涉相位解纏結(jié)果。

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