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龙图腾网获悉西北工业大学深圳研究院申请的专利一种基于Transformer预测的序列凸优化协同轨迹设计方法、设备、介质及产品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：CN121028832B 。

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：202511525779.3，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种基于Transformer预测的序列凸优化协同轨迹设计方法、设备、介质及产品是由孙冲;王远卓;代洪华;岳晓奎设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer预测的序列凸优化协同轨迹设计方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于Transformer预测的序列凸优化协同轨迹设计方法、设备、介质及产品，涉及航空航天中段计算制导技术领域，该方法包括：将状态信息输入Transformer目标轨迹预测器，得到控制动作值；基于动力学方程对控制动作值进行积分，得到下一时刻的状态信息；重复执行后得到时序预测状态矩阵；将状态信息和时序预测状态矩阵输入深度神经网络模型，得到预测拦截点和预测剩余飞行时间；根据预测拦截点和预测剩余飞行时间构建轨迹优化模型；利用基于信赖域和邻近项自适应动态调整方法，对序列凸优化方法进行调整后对轨迹优化模型进行求解，得到轨迹优化结果。本申请可在资源有限的情况下实现飞行轨迹的精确预测和轨迹快速优化。

本发明授权一种基于Transformer预测的序列凸优化协同轨迹设计方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer预测的序列凸优化协同轨迹设计方法，其特征在于，包括： 构建飞行器中段制导的三维质心动力学方程； 获取目标飞行器的状态信息；所述状态信息包括：航迹角、航向角、速度、航程、侧向位置与高度； 将所述状态信息输入训练好的Transformer目标轨迹预测器，得到目标飞行器的类型及控制动作值； 基于所述动力学方程对所述控制动作值进行积分，得到下一时刻的状态信息； 将下一时刻的状态信息作为“状态信息”，并返回“将所述状态信息输入训练好的Transformer目标轨迹预测器，得到目标飞行器的类型及控制动作值”步骤，直至达到预设次数，得到目标飞行器的时序预测状态矩阵； 将所述状态信息和所述时序预测状态矩阵输入训练好的深度神经网络模型，得到预测拦截点和预测剩余飞行时间； 根据所述预测拦截点和所述预测剩余飞行时间构建轨迹优化模型； 利用基于信赖域和邻近项自适应动态调整方法，对序列凸优化方法进行调整后对所述轨迹优化模型进行求解，得到轨迹优化结果； 利用基于信赖域和邻近项自适应动态调整方法，对序列凸优化方法进行调整，具体包括： 信赖域约束设定为：； 其中，Kx表示信赖域约束的幅值；Q为对角阵，表示信赖域约束惩罚矩阵；x表示状态信息，dx表示状态信息的摄动，计算公式为：；式中，ref代表参考轨迹，即上一次迭代构建的轨迹； 邻近项约束设定为：； 其中，Ku表示邻近项约束的幅值；P为对角阵，表示邻近项约束惩罚矩阵；du表示控制摄动； 其中，；；式中，nk表示轨迹优化方法中的迭代次数；Kp与KQ均大于0，分别表示用户设定的权重系数； 所述深度神经网络模型的训练方法包括： 获取历史输入信息对应的历史输出信息；所述历史输入信息包括：历史状态信息和历史时序预测状态矩阵；所述历史输出信息包括：历史拦截点和历史剩余飞行时间； 以所述历史输入信息为输入，所述历史输出信息为输出，训练深度神经网络，得到深度神经网络模型。

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西北工业大学深圳研究院，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区高新南九道45号西北工业大学深圳三航科技大厦2501室；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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