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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司电子科学研究院申请的专利基于多源数据的海上目标轨迹预测方法及装置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：CN114282625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202111644320.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多源数据的海上目标轨迹预测方法及装置是由仇林遥;于博文;王钰迪;柳罡;潘一凡设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据的海上目标轨迹预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多源数据的海上目标轨迹预测方法及装置，预测方法包括：获取海上目标的多源感知数据；基于多源感知数据，对海上目标进行轨迹格网映射编码；对轨迹格网网格中，预设时间段内的多源感知数据进行数据融合；基于数据融合后的感知数据获取输入序列，并输入到预测模型；通过预设模型计算得到海上目标轨迹预测的输出序列。本发明针对在不完备观测数据信息拓展下无法连续跟踪船舶目标的问题，充分利用多源数据在船舶目标监视上的互补性，同时顾及多源手段的置信度，通过轨迹格网映射编码、多源数据融合、预测模型等关键技术，实现长时间序列、大尺度空间的海上目标轨迹在全球格网剖分下的存在概率映射，实现海上目标轨迹的预测分析。

本发明授权基于多源数据的海上目标轨迹预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的海上目标轨迹预测方法，其特征在于，包括： 在不完备观测数据信息的情况下，采用AIS、遥感、舆情、雷达、无线电获取海上目标的多源感知数据，每一所述感知数据包括海上目标的位置、速度、置信度、获取时间及数据源； 基于多源感知数据，对所述海上目标进行轨迹格网映射编码； 对轨迹格网网格中，预设时间段内的多源感知数据进行数据融合，数据融合后生成唯一地理编码的速度、位置、置信度信息； 基于数据融合后的感知数据获取输入序列，并输入到预测模型； 通过所述预测模型计算得到海上目标轨迹预测的输出序列，所述预测模型包括第一LSTM网络和第二LSTM网络，所述第一LSTM网络用于将数据融合后的感知数据映射到状态向量，其中状态向量归纳整个输入序列，所述第二LSTM网络用于使用状态向量和输入序列生成输出序列，所述第一LSTM网络和第二LSTM网络均包括表示每个时间步伐的网络隐藏状态的斜条纹矩形隐藏层； 根据所述输出序列获取海上目标在指定时刻预计到达的格网位置概率分布向量； 根据约束后的格网位置概率分布向量，得到海上目标的预测位置概率分布图； 所述对轨迹格网网格中，预设时间段内的多源感知数据进行数据融合，包括： 按照指定经纬度对目标区进行格网化处理，根据每一个格网的行列信息进行唯一地理编码； 将海上目标的所有轨迹地理编码按照顺序排列成文本序列，文本序列中每一编码包含速度、位置、置信度信息； 在文本序列首末添加出发地与目的地，在文本序列中添加冒号，生成完整的轨迹编码文本； 格网映射编码时，如果一个格网内，预设时间段内有个多源数据获取的感知数据，运用基于卡尔曼滤波的多源数据融合方法，生成唯一地理编码的速度、位置、置信度信息； 融合数据通过加权平均表示为： 式中，表示在t时间段内船舶笛卡尔坐标位置的融合估计结果；表示t时间段内参考系统中船舶速度的融合估计结果；表示t时间段内船舶置信度的融合估计结果；Ait表示融合权重矩阵；表示使用卡尔曼滤波进行第i个1≤i≤l多源数据观测时，在t时间段内船舶位置的笛卡尔坐标估计结果；表示使用卡尔曼滤波进行第i个1≤i≤l多源数据观测时，在t时间段内参考系统中船舶速度估计结果；表示使用卡尔曼滤波进行第i个1≤i≤l多源数据观测时，在t时间段内置信度估计结果； 多源数据融合权重矩阵由下式确定： 式中，Pjjt、Piit均为矩阵Pijt中主对角线上的元素，Pijt表示第i个和第j个多源观测数据之间滤波误差的互协方差矩阵； 滤波误差的互协方差矩阵由下式确定： Pijt＝[I5-Kit·H]·[Φ·Pijt-1·ΦT]·[I5-Kjt·H]T； 式中，I5表示5×5单位矩阵；Kit、Kjt分别表示第i个、第j个传感器在指定时间段t的卡尔曼滤波增益矩阵子系统1≤i≤l,1≤j≤l； H，Φ表示系统的常数矩阵：

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