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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种绕月卫星轨道智能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：CN120162546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510223667.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种绕月卫星轨道智能预测方法及系统是由谢胜利;陈旗鸣;李珍妮;李茂登;何熊文;陈朝基;钟兆丰设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种绕月卫星轨道智能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种绕月卫星轨道智能预测方法及系统，该方法包括：构建基础运动模型；构建预测误差数据集；构建深度学习模型；训练深度深度学习模型；利用基础运动模型和深度学习模型进行误差估计；根据估计的误差生成最终轨道预测结果。该系统包括：模型构建单元、数据集构建单元、模型训练单元、数据获取单元、初始预测单元、误差预测单元和最终输出单元。通过使用本发明，能够为绕月卫星提供高精度的轨道预测数据。本发明可广泛应用于卫星轨道预测领域。

本发明授权一种绕月卫星轨道智能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种绕月卫星轨道智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建绕月卫星二体动力学模型； 基于所述绕月卫星二体动力学模型，结合地面测控站的数据生成预测误差数据集； 构建基于自监督随机掩码的深度学习模型； 基于所述预测误差数据集训练所述深度学习模型，得到训练完成的深度学习模型； 获取当前轨道位置信息； 根据所述当前轨道位置信息和所述绕月卫星二体动力学模型，生成初始轨道预测结果； 将所述初始轨道预测结果和地面测控站的数据作差，得到轨道预测误差结果； 将所述轨道预测误差结果输入至所述训练完成的深度学习模型，得到模型误差估计结果； 将所述模型误差估计结果与所述初始轨道预测结果相加，得到最终轨道预测结果； 所述深度学习模型包括卷积特征提取器、随机掩码结构、基于prospareself-attention的编码器和解码器； 将所述轨道预测误差结果输入至所述训练完成的深度学习模型，得到模型误差估计结果这一步骤，其具体包括： 基于所述卷积特征提取器对所述轨道预测误差结果中的序列进行特征提取，得到特征数据； 对所述特征数据进行位置编码，得到编码后的数据； 基于所述随机掩码结构对所述编码后的数据进行随机掩码，得到可见序列和屏蔽序列； 基于所述编码器对所述可见序列映射至潜在的表示，得到编码器输出结果； 将所述编码器输出结果和所述屏蔽序列构建为新输入序列； 基于所述解码器对所述新输入序列进行解码处理，得到模型误差估计结果。

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