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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于深度神经网络的高超声速导弹机动意图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：CN115293224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210561626.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于深度神经网络的高超声速导弹机动意图预测方法是由魏承;程禹;刘天喜设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的高超声速导弹机动意图预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及导弹机动领域，本发明提供一种基于遥感星座对高超声速飞行器机动意图的预测方法。对于HGVs的机动意图序列建立模型；基于模型，描述目标在纵向和横向上的机动类型，量化机动幅度和频率；基于模型，设计并联堆叠长短时记忆神经网络PSLSTM；基于量化机动幅度和频率和并联堆叠长短时记忆神经网络PSLSTM，设计HGVs的机动意图识别和预测流程；基于不同机动参数的识别和预测过程，设计一种传感器切换策略，提高遥感卫星对目标意图不确定性问题的适应能力，提高总跟踪收益。本发明针对星群跟踪观测系统对HGVs连续跟踪观测过程中的目标机动意图不确定性问题，提高了遥感卫星对目标意图不确定性问题的适应能力。

本发明授权一种基于深度神经网络的高超声速导弹机动意图预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的高超声速导弹机动意图预测方法，其特征在于，所述预测方法包括以下步骤： 步骤1：对于高超声速导弹HGVs的机动意图序列建立模型； 步骤2：基于步骤1的模型，描述目标在纵向的滑越航迹QEG和准平衡航迹SG，以及横向上的目标速度倾斜角，量化机动幅度和频率； 步骤3：基于步骤1的模型，设计并联堆叠长短时记忆神经网络PSLSTM； 步骤4：基于步骤2量化机动幅度和频率和步骤3的并联堆叠长短时记忆神经网络PSLSTM，设计高超声速导弹HGVs对目标的机动意图识别和预测流程； 步骤5：基于步骤4的不同机动参数目标的识别和预测过程，设计一种传感器切换策略，提高遥感卫星对目标意图不确定性问题的适应能力，提高总跟踪收益； 所述步骤5具体为，计算天线回扫所需要的最短时间： 式中，αtur为天线回扫是所需转动角度，ω为天线转动角速度； 目标机动间隙时段Tin为目标两次机动过程的间隔时段， 式中，为第k次机动的结束时刻，为第k+1次机动的开始时刻，k为机动次数； 跟踪载荷精度下降时段Tac为当前跟踪载荷观测角度小于等于精度下降临界角度，即σcur≤σmin和观测距离大于临界值ρcur＞ρmax的时间段，最早到达时间Tbe描述为 Tbe＝Tf_start+Tfb 式中，Tf_start为天线开始回扫的时刻； 考虑目标机动间隙时段Tin，跟踪载荷精度下降时段Tac及最早到达时间Tbe，计算最佳切换时间段Tsw 式中，为最佳切换时间段的开始时刻和结束时刻，为目标机动间隙时间段的开始时刻和结束时刻，为跟踪载荷精度下降时间段的开始时刻。

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