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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利多传感器融合仿真鱼水下环境实时监测方法及其仿真鱼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：CN120927066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511162806.5，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权多传感器融合仿真鱼水下环境实时监测方法及其仿真鱼是由穆岩涛;王加苏;王子聪;杨潇;吴东林;薛冠英;高凡淇;洪炎;姜兆博;陈浩设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本多传感器融合仿真鱼水下环境实时监测方法及其仿真鱼在说明书摘要公布了：本发明公开了多传感器融合仿真鱼水下环境实时监测方法，包括以下步骤：S1：将仿真鱼部署至目标水下环境，进行初始化并采集视频流、音频流、水质数据和水文数据；S2：分别对视频流、音频流、水质数据和水文数据进行预处理；S3：对预处理后的视频流、音频流、水质数据和水文数据进行融合以生成融合特征矩阵；S4：将融合特征矩阵进行压缩以得到最终压缩数据，同时将最终压缩数据通过水声通信进行传输。由此，能够通过针对性预处理、时空关联与多特征融合，提升数据质量及综合利用效率，数据压缩与校验设计适配水下水声通信，保障了传输效果，仿真鱼的分体式结构便于拆装维护且运动灵活，集成化设计则提高监测的便捷性和适应性。

本发明授权多传感器融合仿真鱼水下环境实时监测方法及其仿真鱼在权利要求书中公布了：1.多传感器融合仿真鱼水下环境实时监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将仿真鱼部署至目标水下环境，进行初始化并采集视频流、音频流、水质数据和水文数据； S2：分别对所述视频流、所述音频流、所述水质数据和所述水文数据进行预处理，具体为： S2.1：对所述视频流进行时空域联合去噪以得到去噪后帧序列，对所述去噪后帧序列进行帧间冗余抑制以得到预处理后的视频流，具体为： 其中，为所述视频流，为所述去噪后帧序列，为空间域高斯滤波，为时间权重系数，为预处理后的所述视频流，为范数函数，为差异阈值； S2.2：对所述音频流进行频域转换以得到音频频域信号，对所述音频频域信号进行自适应噪声频段抑制以得到去噪后音频频域信号，对所述去噪后音频频域信号进行时域转换以得到预处理后的音频信号，具体为： 其中，为所述音频流，为所述音频频域信号，为傅里叶变换算子，为所述去噪后音频频域信号，为频段权重函数，为预设噪声频段阈值，为预处理后的所述音频信号； S2.3：对所述水质数据进行跳变噪声去除以得到去跳变后水质数据，对所述去跳变后水质数据进行基线漂移修正以得到预处理后的所述水质数据，具体为： 其中，为所述水质数据，为所述去跳变后水质数据，为跳变阈值，为预处理后的所述水质数据，为滑动窗口大小； S2.4：对所述水文数据进行高频干扰滤波以得到滤波后水文数据，对所述水文数据进行物理范围约束修正以得到预处理后的所述水文数据，具体为： 其中，为所述水文数据，为所述滤波后水文数据，为滤波系数，为预处理后的所述水文数据，为参数物理范围上下限； S3：对预处理后的所述视频流、所述音频流、所述水质数据和所述水文数据进行融合以生成融合特征矩阵； S4：将所述融合特征矩阵进行压缩以得到最终压缩数据，同时将所述最终压缩数据通过水声通信进行传输。

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