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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利一种用于识别空中目标的作战意图的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：CN116956144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310711792.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种用于识别空中目标的作战意图的方法是由王科;宋亚飞;李乐民;李成海;史松昊;李思聪设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于识别空中目标的作战意图的方法在说明书摘要公布了：本发明属于识别空中目标的作战意图领域，提供了一种用于识别空中目标的作战意图的方法，包括以下步骤：步骤11、选择与空中目标作战意图相关的实时战场特征信息，包括环境信息、静态属性信息和实时状态信息，构建特征信息集合；步骤12、基于特征信息集合并采集t1‑tT连续时刻的空中目标状态特征数据，构建目标特征集合；步骤13、对目标特征集合进行编码化及标准化的预处理，形成标准的时序特征数据集；本发明通过使用Temporal‑Transformer模块提取动态时间变化信息来有效地表示序列的全局时间关系，此外，Temporal‑Transformer由N层编码器组成，可以挖掘出序列的深层特征，最终可以有效提取时间特征的深层全局信息，同时作为空间特征信息的补充，提高目标意图识别准确率。

本发明授权一种用于识别空中目标的作战意图的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于识别空中目标的作战意图的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤11、选择与空中目标作战意图相关的实时战场特征信息，包括环境信息、静态属性信息和实时状态信息，构建特征信息集合； 步骤12、基于所述特征信息集合并采集t1-tT连续时刻的空中目标状态特征数据，构建目标特征集合； 步骤13、对所述目标特征集合进行编码化及标准化的预处理，形成标准的时序特征数据集； 步骤14、将所述时序特征数据集划分为训练集和测试集； 步骤15、通过TSTFormer神经网络模型对所述训练集进行训练，通过所述测试集获得的模型对空中目标的意图进行识别； 所述TSTFormer神经网络模型包括Temporal-Transformer模块、Spatial-Transformer模块和Temporal-SpatialFusion模块； 所述Temporal-Transformer模块和Spatial-Transformer模块对所述数据集的处理方法相同，包括以下步骤： 步骤151、给输入的数据集嵌入位置编码信息； 步骤152、将嵌入所述位置编码的数据集分别输入Temporal-Transformer和Spatial-Transformer的编码器的多头注意力机制； 步骤153、将所述多头注意力机制得到的输出经过Dropout层、残差连接和归一化处理后与输入融合作为前馈网络层的输入； 步骤154、将所述前馈网络层得到的输出再经过Dropout层、残差连接和归一化处理后，得到Encoder的输出； 所述Temporal-SpatialFusion模块的处理方法包括以下步骤： 步骤21、将所述Temporal-Transformer模块得到Encoder的输出和所述Spatial-Transformer模块得到的Encoder输出进行融合和识别； 步骤22、通过Softmax层输出识别结果。

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