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龙图腾网获悉珠海翔翼航空技术有限公司申请的专利一种飞行航径稳定度优化方法、系统、存储介质及设备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：CN120524841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511028047.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种飞行航径稳定度优化方法、系统、存储介质及设备是由陈璞;陈想;马玲;张璇设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞行航径稳定度优化方法、系统、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明属于航径预测领域，公开了一种飞行航径稳定度优化方法、系统、存储介质及设备，包括响应于多源同步采集的飞行器动力学参数、飞行员生理状态参数及三维空间环境参数，通过时间戳对齐构建动态融合数据集；基于预构建的双通道特征提取架构提取动态融合数据集的双通道特征，第一通道通过稀疏注意力机制解析时间维度上的动态耦合关系，第二通道通过图神经网络建模环境参数的空间关联拓扑；融合双通道特征构建深度强化学习决策引擎，建立环境状态‑控制动作‑航径稳定度的映射策略，通过奖励机制驱动控制策略优化；基于实时决策引擎生成飞行控制面的多参数协同优化指令。本发明可提高航径预测时的效率与精度，进而对航径进行优化。

本发明授权一种飞行航径稳定度优化方法、系统、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种飞行航径稳定度优化方法，其特征在于，包括： 响应于多源同步采集的飞行器动力学参数、飞行员生理状态参数及三维空间环境参数，通过时间戳对齐构建动态融合数据集； 响应于所述动态融合数据集，基于预构建的双通道特征提取架构提取所述动态融合数据集的双通道特征，其中，第一通道通过稀疏注意力机制解析时间维度上的动态耦合关系，第二通道通过图神经网络建模环境参数的空间关联拓扑； 融合所述双通道特征构建深度强化学习决策引擎，建立环境状态-控制动作-航径稳定度的映射策略，通过奖励机制驱动控制策略优化，构建多维混合特征空间作为环境状态表示，包含第一通道输出的时间动态特征与第二通道输出的空间拓扑特征； 定义四维连续动作空间作为控制动作输出，分别对应动力系统、操纵面、横滚轴及俯仰轴的控制增量； 定义多目标奖励函数，包含航径偏离惩罚项、速度波动惩罚项及稳定度增益奖励项； 采用演员-评论家框架训练策略网络，实现控制动作的实时闭环优化； 响应于优化后的所述控制策略，基于实时决策引擎生成飞行控制面的多参数协同优化指令，以提升航径稳定度。

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