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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利面向空间目标机动跟踪的大语言模型自主规划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：CN121412621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202512008775.4，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权面向空间目标机动跟踪的大语言模型自主规划方法是由龙洗;陈劲润;黄涣;蔡伟伟;杨乐平;许松设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向空间目标机动跟踪的大语言模型自主规划方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种面向空间目标机动跟踪的大语言模型自主规划方法。所述方法包括：先获取历史分配数据、日常探测计划及应急空间目标；再用历史数据训练自动化机器学习模型，预测地基资源对应急目标的探测成功概率；接着结合该概率、可用可见窗口数量及冲突度，通过合同网算法评估估值并指派目标，差异结果回传优化模型；随后微调预训练大语言模型，基于匹配结果生成初始规划方案；最后用结合动态邻域结构且按优先级密度规则排序的启发式算法修正方案，输出新探测计划与未完成日常目标列表。采用本方法能够提升对机动目标的快速响应能力、协同观测效率和轨道确定精度。

本发明授权面向空间目标机动跟踪的大语言模型自主规划方法在权利要求书中公布了：1.一种面向空间目标机动跟踪的大语言模型自主规划方法，其特征在于，所述方法包括： 获取输入数据，所述输入数据包括历史分配数据、日常空间目标探测计划以及待匹配资源的应急空间目标； 基于所述历史分配数据训练自动化机器学习模型，利用训练完成的自动化机器学习模型预测各地基资源对应急空间目标的探测成功概率； 以所述探测成功概率、应急空间目标的可用可见窗口数量及地基资源探测计划与应急空间目标的冲突度为依据，采用合同网算法评估每个地基资源对应急空间目标的估值，并将应急空间目标指派给估值最高的地基资源，得到资源匹配结果；若合同网算法的调整结果与自动化机器学习模型的初始预测结果存在差异，将校正后的分配结果及对应应急空间目标的特征数据回传至自动化机器学习模型，对模型进行迭代优化； 对预训练大语言模型进行微调，得到适配空间目标机动跟踪任务的微调后大语言模型；基于所述资源匹配结果，采用微调后大语言模型对每个地基资源下的空间目标探测任务进行自主规划，生成初始规划方案； 采用结合动态邻域结构的启发式算法对所述初始规划方案进行修正，得到最终规划方案；所述结合动态邻域结构的启发式算法按优先级密度规则对任务可见窗口排序，所述优先级密度规则综合考虑任务优先级及所需最短探测时长，输出所述最终规划方案对应的新探测计划，以及因插入应急空间目标而无法完成的受影响日常空间目标列表； 采用合同网算法评估每个地基资源对应急空间目标的估值，包括： 采用合同网算法评估每个地基资源对应急空间目标的估值为 其中，表示第个地基资源对第个空间目标的报价，表示第个地基资源探测计划与第个空间目标之间的冲突度，表示第个地基资源对应急空间目标的探测成功概率，表示第个地基资源对第个应急空间目标的可用可见窗口数量； 采用结合动态邻域结构的启发式算法修正初始规划方案，包括： S11：将初始规划方案中存在冲突的空间目标可见窗口纳入待调度集合，按照优先级密度和窗口灵活度对待调度集合中的可见窗口进行降序排序； S12：按排序结果从高到低依次处理每个可见窗口，依次尝试插入操作、平移操作及替换操作；若任一操作成功，将这个可见窗口纳入地基资源的探测计划；无论操作是否成功，均将当前可见窗口从待调度集合中移除； S13：每次调度后更新待调度集合；若某一空间目标的已调度窗口数达到该空间目标的探测要求，移除所述空间目标的剩余可见窗口；若处理完某一空间目标的最后一个可见窗口仍未达到探测要求，取消这个空间目标所有已安排的窗口； S14：若待调度集合为空，结束修正并输出最终规划方案；若待调度集合不为空，返回步骤S12继续迭代。

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