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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种飞行器的飞行轨迹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：CN119759043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202411631732.0，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种飞行器的飞行轨迹预测方法是由郑子轩;孙鹏宇;宁昕;张耀磊;唐超;李海岩设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞行器的飞行轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本公开是关于一种飞行器的飞行轨迹预测方法，涉及超高声速飞行器技术领域，该方法包括：基于运动方程确定不同初始状态和不同飞行控制规律下的高超声速飞行器的原始弹道数据库；基于原始弹道数据库对待训练的网络模型进行训练，得到当前轨迹预测模型；根据待预测飞行器的目标飞行轨迹以及原始弹道数据库中的原始飞行轨迹，从当前轨迹预测模型中确定待迁移的轨迹预测模型，并将待迁移的轨迹预测模型中的模型参数迁移至待矫正的轨迹预测模型中；基于目标飞行轨迹对待矫正的轨迹预测模型进行参数矫正，得到目标轨迹预测模型，并基于目标轨迹预测模型对待预测飞行器的飞行轨迹进行预测。本公开提高了预测得到的飞行估计的准确率。

本发明授权一种飞行器的飞行轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种飞行器的飞行轨迹预测方法，其特征在于，包括： 建立高超声速飞行器的运动方程，并基于所述运动方程确定不同初始状态和不同飞行控制规律下的高超声速飞行器的原始弹道数据库； 基于所述原始弹道数据库对待训练的网络模型进行训练，得到当前轨迹预测模型； 根据待预测飞行器的目标飞行轨迹以及原始弹道数据库中的原始飞行轨迹，从当前轨迹预测模型中确定待迁移的轨迹预测模型，并将待迁移的轨迹预测模型中的模型参数迁移至待矫正的轨迹预测模型中； 基于所述目标飞行轨迹对所述待矫正的轨迹预测模型进行参数矫正，得到目标轨迹预测模型，并基于所述目标轨迹预测模型对待预测飞行器的飞行轨迹进行预测；其中，待矫正的轨迹预测模型包括卷积神经网络模型以及双向长短期记忆网络模型； 其中，所述待迁移的轨迹预测模型是通过如下方式确定的：计算与所述目标飞行轨迹对应的第一轨迹序列以及与原始飞行轨迹对应的第二轨迹序列之间的欧式距离，并根据所述欧式距离确定第一轨迹序列以及第二轨迹序列的相似度；基于第一轨迹序列以及第二轨迹序列的相似度对所述原始飞行轨迹进行排序，并基于轨迹排序结果从所述原始飞行轨迹中提取相似度最小的原始飞行轨迹；将相似度最小的原始飞行轨迹对应的当前轨迹预测模型，作为所述待迁移的轨迹预测模型。

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