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龙图腾网获悉中国民用航空飞行学院申请的专利基于自适应栅格的空域态势预测方法及系统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：CN120781063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511277977.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于自适应栅格的空域态势预测方法及系统是由艾毅;李玥阳;罗郁葱;廖星国;申李丽莎;张兰涛;施欣言设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应栅格的空域态势预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及交通控制技术领域，尤其涉及一种基于自适应栅格的空域态势预测方法及系统，该方法包括以下步骤：采集当前空域内所有航空器的信息，包括航空器的编号、速度、x坐标、y坐标、z坐标、航向、俯仰角、时间；根据航空器的x坐标、y坐标、z坐标，将采集的航空器的信息映射到预先构建的空域基础栅格网络的栅格中，并得到输入特征序列；将所述输入特征序列输入基于3DCNN‑GCN‑Transformer的空域栅格态势预测模型，输出得到空域态势预测结果。通过本发明可以实现空域态势变化的准确预测，为空中交通管制提供技术支持。

本发明授权基于自适应栅格的空域态势预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应栅格的空域态势预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集当前空域内所有航空器的信息，包括航空器的编号、速度、x坐标、y坐标、z坐标、航向、俯仰角、时间； 根据航空器的x坐标、y坐标、z坐标，将采集的航空器的信息映射到预先构建的空域基础栅格网络的栅格中，并得到输入特征序列； 将所述输入特征序列输入基于3DCNN-GCN-Transformer的空域栅格态势预测模型，输出得到空域态势预测结果； 所述基于3DCNN-GCN-Transformer的空域栅格态势预测模型包括基于残差3DCNN的空域特征重构模块、基于GCN的空间特征重构模块、基于Transformer架构的时空混合注意机制模块和投影重构模块，基于残差3DCNN的空域特征重构模块用于提取栅格在局部时空区域内的空域态势特征，基于GCN的空间特征重构模块用于构建基于航路的空间拓扑结构，基于Transformer架构的时空混合注意机制模块用于对所述空域态势特征与所述空间拓扑结构进行融合，投影重构模块用于进行特征的上采样与尺度映射，预测下一时间步的栅格态势； 基于残差3DCNN的空域特征重构模块包括至少两个并联的CNN-残差块，每个CNN-残差块包括两层3D卷积层和第一残差连接层，每层3D卷积层的结构为3D卷积+ReLU激活函数； 基于GCN的空间特征构建模块包括多个并联的GCN-残差块，每个GCN-残差块包括图卷积层和第二残差连接层； 基于Transformer架构的时空混合注意机制模块由多个相同结构的Transformer编码层叠加而成，每个Transformer编码层包括串联的多头自注意力机制子层和位置前馈网络子层，且多头自注意力机制子层和位置前馈网络子层均配合残差连接与层归一化。

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