基于深度网络的甚低频波传播模型分辨率增强方法和系统

本发明提供了基于深度网络的甚低频波传播模型分辨率增强方法和系统，属于甚低频波动探测和应用领域。首先，构建甚低频台站信号分布的低分辨率和高分辨率数据集，随后，设计CNN结构，分为特征提取和图像重构两个核心模块，其中特征提取模块负责从LR图像中提取深层特征，而图像重构模块则通过上采样与超分辨率重建，提高输出图像的分辨率。然后将数据集经过预处理后随机打乱，并按比例划分为训练集和验证集。在模型推理阶段，CNN通过对LR图像的深度特征分析，实现高分辨率信号场的精准重建，并将训练完备的轻量化网络模型转换为适用于工程部署的格式，最终无缝集成至LWPC传播模型中，从而有效提升传播场强分布的分辨率。