南京理工大学易文俊获国家专利权
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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种多信息源融合的弹道风辨识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：CN118917205B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411091917.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种多信息源融合的弹道风辨识方法是由易文俊;夏悠然;熊天红设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多信息源融合的弹道风辨识方法在说明书摘要公布了：本发明为一种多信息源融合的弹道风辨识方法。包括如下步骤：1利用热成风公式构建风场模型Ⅰ；2利用SPSS分析历史数据，构建风场模型Ⅱ；3利用数据驱动方式，基于极限学习机ELM构建风场模型Ⅲ；4将通过步骤1～步骤3的风场模型得到的风向、风速数据以及真实风向、风速作为新数据集，进行归一化预处理后，转入步骤5；5根据Stacking思想，利用递归神经网络Elman学习步骤4预处理后的多信息源数据，建立最终风场模型，辨识弹道风。本发明成本低，采用多模型集成的方式能够有效规避历史数据中的噪声对辨识精度的影响，所获得的气象风数据在时间域、空间域上更适用于火炮作战。
本发明授权一种多信息源融合的弹道风辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种多信息源融合的弹道风辨识方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：利用热成风公式构建风场模型Ⅰ； 步骤2：利用SPSS分析历史数据，构建风场模型Ⅱ；历史气象数据预处理：选取目标点历史n天内气象风数据，获取风向、风速数据平均值，得到风向风速变化曲线；根据风向风速变化曲线上的凹凸点，利用SPSS分段拟合，构建风向风速模型： 风速模型Ⅱ如下： 风向模型Ⅱ如下： 其中，u2为风速模型Ⅱ求得的风速，h为海拔高度，ψ2是风速模型Ⅱ求得的风向； 步骤3：利用数据驱动方式，基于极限学习机ELM构建风场模型Ⅲ； 步骤4：将通过步骤1～步骤3的风场模型得到的风向、风速数据以及真实风向、风速作为新数据集，进行归一化预处理后，转入步骤5； 步骤5：根据Stacking思想，利用递归神经网络Elman学习步骤4预处理后的多信息源数据，建立最终风场模型，辨识弹道风向和风速。
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