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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利基于时间编码和图表征的异步抗差航迹关联方法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：CN118643737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410713363.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于时间编码和图表征的异步抗差航迹关联方法是由孙顺;刘瑜;郭晨;陈旭;孙海江;但波;孙德峰设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间编码和图表征的异步抗差航迹关联方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于时间编码和图表征的异步抗差航迹关联方法，属于分布式雷达数据处理技术领域。包括航迹内表征模块和航迹间表征模块，其中航迹内表征模块用于抽取航迹内不同点迹之间的时空特征，航迹间表征模块用于在航迹表征空间内抽取同传感器航迹之间的几何特征。该方法建立了广义航迹关联任务的通用模型，通过端到端的训练学习，能够用一个模型同时解决多源航迹关联和中断航迹关联，并在异步和系统偏差条件下具有更好的泛化性能和关联准确度。

本发明授权基于时间编码和图表征的异步抗差航迹关联方法在权利要求书中公布了：1.基于时间编码和图表征的异步抗差航迹关联方法，其特征在于包括航迹内表征模块和航迹间表征模块，其中航迹内表征模块用于抽取航迹内不同点迹之间的时空特征，航迹间表征模块用于在航迹表征空间内抽取同传感器航迹之间的几何特征，具体包括以下步骤： 步骤1：对航迹点迹数据使用域归一化； 步骤2：使用多种点迹掩码策略模拟异步关联场景； 步骤3：将点迹掩码后的点迹输入到航迹内表征模块，得到航迹内表征； 步骤4：将航迹内表征输入到航迹间表征模块，得到航迹间表征； 步骤5：计算损失函数，训练网络模型； 步骤6：网络模型训练后，直接使用输出的航迹间表征计算航迹间的相似性，使用最近邻或最优判决方法完成航迹关联； 其中步骤3中所述航迹内表征模块包括时间编码、点迹特征抽取和航迹特征抽取3个步骤： 步骤3.1：忽略传感器标签和目标标签，第个航迹点的时间编码表示为： ； 其中，是一个超参数，视为基础频率，应取较大值，且，是时间编码的维度，； 步骤3.2：使用1个全连接层直接抽取点迹特征，多个目标点迹并行运算； 步骤3.3：将时间编码和点迹特征拼接后输入到循环神经网络中抽取特征得到航迹内表征； 其中步骤4中所述航迹间表征模块包括航迹图构建和航迹间特征抽取2个步骤： 步骤4.1：将每个航迹的航迹内表征作为1个节点，一个传感器观测到的所有目标航迹就构成了节点集合，使用带有门限的K阶最近邻KNN方法建立有向图； 步骤4.2：构建航迹图后，使用图卷积得到航迹间特征，图卷积使用多种不同的图卷积；得到航迹间特征后，使用和多个大小为1x1点卷积进一步扩展输出维度，丰富航迹间特征提取，得到最终的航迹间表征；在卷积层之间采用LayerNorm对整个特征图进行归一化，并使用ReLU函数来提高模型的非线性拟合能力。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军海军航空大学，其通讯地址为：264001 山东省烟台市芝罘区二马路188号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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