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龙图腾网恭喜青岛理工大学申请的专利无人机定位跟踪风险识别方法、存储介质及应用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：CN120011898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510486699.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权无人机定位跟踪风险识别方法、存储介质及应用是由杨智博;孙继一;张浩晢;吕成兴;王素珍;陈健;王言前;朱泽华设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机定位跟踪风险识别方法、存储介质及应用在说明书摘要公布了：本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及无人机定位跟踪风险识别方法、存储介质及应用。实时接收无人机飞行过程中的状态数据；数据预处理与标准化后，采用滑动时间窗口重组状态数据，构造出下一时刻无人机的状态张量格式；采用一维卷积神经网络结合双向长短期记忆网络进行特征提取；特征整合与最终状态预测。该方法针对无人机的多维运动状态信息，采用滑动时间窗口取样并滑动进行的方式构建预测关系，结合高效的序列空间与时间双维度特征提取机制，提高预测的准确性与稳定性，提高了无人机控制系统的安全性与决策的实时准确性。

本发明授权无人机定位跟踪风险识别方法、存储介质及应用在权利要求书中公布了：1.无人机定位跟踪风险识别方法，其特征在于，步骤如下： S1、数据的接收，实时接收无人机飞行过程中的状态数据，状态数据包括但不限于航向角、滚转角、偏航角速度、总速度、油门开度和舵角； S2、数据的预处理，先根据多维状态数据通过非线性离散映射表示出下一时刻无人机的状态量，再利用z-score标准化方法进行状态数据的归一化处理，采用滑动时间窗口从头至尾滑动依次形成新样本的方式重组状态数据，构造出以固定长度窗口划定状态数据表示下一时刻无人机的状态张量格式，作为输入数据； 根据航向角、偏航角速度、滚转角、总速度、油门开度和舵角，将下一时刻无人机的状态量表示为： ； 其中，表示时刻的状态量；表示时刻的输入量，为其非线性离散映射； 考虑无人机运动状态具有周期规律，采用滑动时间窗口取样，无人机状态信息预测关系式表示： ； 即无人机模型识别以及预测输入：； 式中：，为经过滑动时间窗处理时刻无人机的状态量；为无人机预测模型，能够基于当前状态和控制输入预测出下一时刻的状态；是滑动时间窗处理后状态量；是滑动时间窗处理后输入量； S3、特征提取，先采用来自多个一维卷积神经网络的卷积核分别对输入数据进行不同空间维度特征提取，再采用Bi-LSTM网络对卷积后的数据进一步进行时间序列特征提取以捕捉状态序列中的长期依赖性信息，并结合多头注意力机制将输出拼接，得到增强的特征表示； S4、特征整合与最终状态预测，通过长短期记忆网络LSTM进行特征的最终整合，并输出无人机下一时刻的状态预测值或风险分类结果。

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