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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于多通道-频率的飞行轨迹预测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：CN119645059B 。

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：202411716263.2，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种基于多通道-频率的飞行轨迹预测方法是由朱敏;张宛靖设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多通道-频率的飞行轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多通道‑频率的飞行轨迹预测方法，涉及飞行轨迹预测技术领域。该方法包括获取轨迹序列数据，提取其多个特征的时间模式并融合、嵌入，获取轨迹序列特征嵌入；基于轨迹序列特征嵌入，提取低频、高频信息；将低频、高频信息，分别输入频率特征提取模块，提取低频、高频关键信息；将低频、高频关键信息转换为低频、高频信号；基于低频、高频信号，获取时域轨迹序列，并截取最后点为预测轨迹点；迭代计算，得到多个预测轨迹点并依次连接，完成飞行轨迹预测。该方法可有效增强对飞行状态变化的感知能力，提升飞行轨迹预测的准确度，保障轨迹的时空连贯性；总而言之，可实现更多场景类型、更复杂飞行状态下的飞行轨迹预测。

本发明授权一种基于多通道-频率的飞行轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道-频率的飞行轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取单个航班包括多个特征的轨迹序列数据；其中，每一个特征均对应一个通道； 步骤S2：通过MLP网络提取轨迹序列数据每一个特征的时间模式并融合，得到轨迹序列特征表示，再进行嵌入式表达，获取轨迹序列特征嵌入； 步骤S3：将轨迹序列特征嵌入作为输入，通过第一卷积神经网络提取低频信息，通过第二卷积神经网络提取高频信息； 步骤S4：将低频信息和高频信息分别输入频率特征提取模块，提取低频关键信息和高频关键信息；其中，频率特征提取模块包括三个独立的Mamba块； 步骤S5：将低频关键信息转换为低频信号，将高频关键信息转换为高频信号； 步骤S6：以低频信号和高频信号为输入，通过逆小波变换获取轨迹序列数据的时域轨迹序列，并截取时域轨迹序列的最后点为预测轨迹点； 步骤S7：基于轨迹序列数据和预测轨迹点，迭代计算新的预测轨迹点；将所有的预测轨迹点依次连接，作为飞行轨迹预测的结果。

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四川大学，其通讯地址为：610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24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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