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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利空天飞行器再入过程复合智能制导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：CN121523392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202610043932.7，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权空天飞行器再入过程复合智能制导方法是由王冠;刘仔恒;杨峰;刘凯;李华东;赵清风设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本空天飞行器再入过程复合智能制导方法在说明书摘要公布了：本发明属于空天飞行器控制技术领域，涉及一种空天飞行器再入过程复合智能制导方法。包括：构建空天飞行器的三自由度动力学模型；建立基于策略的自适应步长预测校正方法作为融合的子方法；通过改变起始条件利用预测校正制导生成训练数据，然后搭建合适的神经网络，形成基于LSTM神经网络的智能制导方法；根据剩余航程设计出LSTM神经网络制导与预测校正制导的自适应权重调节策略，结合权重计算复合倾侧角指令；引入速度高度分级控制系统、终端精确控制系统、最后阶段优化控制、末端紧急控制等结构模块，对倾侧角进行多级修正；基于动力学模型更新飞行器状态，实现对目标位置的精确制导。

本发明授权空天飞行器再入过程复合智能制导方法在权利要求书中公布了：1.一种空天飞行器再入过程复合智能制导方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1、构建空天飞行器的三自由度动力学模型； 步骤2、建立自适应步长的预测校正制导方法； 通过闭环迭代的方式实时计算倾侧角指令来进行在线轨迹规划与制导；制导系统由纵向制导、横向制导和自适应积分三个模块组成，形成完整的制导回路； 步骤2.1、利用纵向制导求解倾侧角模值； 步骤2.2、利用横向制导确定倾侧角符号； 步骤2.3、设计自适应积分步长策略； 步骤3、建立基于LSTM神经网络的智能制导方法； 步骤3.1、生成神经网络的训练数据； 步骤3.2、建立LSTM神经网络求解倾侧角并制导； 步骤4、设计制定权重调节策略和复合倾侧角指令； 在主循环指导逻辑中制定基于剩余航程的权重分配策略，将两种方法所求解的倾侧角幅值进行加权组合； 步骤4.1、设计权重调节策略； 通过飞行器当前位置与目标点之间的距离，将整个飞行过程划分为5个阶段，每个阶段对应不同的剩余航程范围；为每个阶段分配步骤3的基于LSTM神经网络的智能制导方法和步骤2的自适应步长的预测校正制导方法的权重系数，权重分配遵循“中远程以预测校正为主，中程过渡阶段LSTM权重增重，终端阶段重新以预测校正为主”的原则；使用加权平均的方式计算出两种方法得到的倾侧角组合，其中，为LSTM的权重系数，为LSTM方法求出的倾侧角，为预测校正的权重系数，为预测校正方法对应求出的倾侧角； 步骤4.2、建立分级高度与速度控制系统； 建立基于剩余航程的分阶段高度与速度控制系统；该系统将整个飞行过程划分为四个控制级，每个分级设定明确的高度和速度目标，根据当前状态与目标值的偏差动态调整倾侧角； 步骤4.3、构建最后阶段优化控制系统； 步骤4.4、进行最后30km的紧急限制。

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