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龙图腾网获悉中国舰船研究设计中心申请的专利一种面向水面无人艇的态势推理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：CN117131940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311043950.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种面向水面无人艇的态势推理方法是由赵旭东;刘帆;许梓健;陈曦;胡洋设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向水面无人艇的态势推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向水面无人艇的态势推理方法，该方法包括以下步骤：1根据水面无人艇的信息进行水面无人艇海上任务态势要素建模，将跨域分布式任务态势要素进行模型描述；2对建模好的态势要素进行态势编码，提取与态势预测相关的信息，获得以任务单元组合的态势矩阵；3将经过态势编码后的数据输入到LSTM网络，进行任务单元局部的行动预测和意图预测后，进行全局意图预测；4使用态势推理模型实现对海上环境中的态势信息补全。本发明提供了一种面向水面无人艇的态势推理方法，通过对无人艇态势要素建模并进行态势编码并训练出态势推理模型，为无人艇任务规划及决策提供有力支撑。

本发明授权一种面向水面无人艇的态势推理方法在权利要求书中公布了：1.一种面向水面无人艇的态势推理方法，其特征在于，包括以下步骤： 1根据水面无人艇的信息进行水面无人艇海上任务态势要素建模，将跨域分布式任务态势要素进行模型描述；任务态势要素包括环境要素，任务单元静态要素和动态要素； 所述环境要素指任务区域的海上环境信息；任务单元静态要素包括无人艇的编组信息和无人艇执行任务的类型；任务单元动态要素为无人艇的位置、速度、航向角； 其中，无人艇的编组信息为无人艇以细分任务单元进行的分组情况； 2对建模好的态势要素进行态势编码，提取与态势预测相关的信息，获得以任务单元组合的态势矩阵； 态势矩阵的每一行向量表示任务单元Ai；包括：任务单元编号，目标标识，任务单元平台，位置信息，速度信息，航向角，损耗情况，海况等级； 3将经过态势编码后的数据输入到LSTM网络，进行任务单元局部的行动预测和意图预测后，进行全局意图预测，训练获得态势推理模型； 所述步骤3具体如下： 3.1根据态势编码的数据输入进行任务单元局部的行动预测； LSTM的行动预测输出为二维离散数据[action, range]其中，行动预测结果action包括：加速，转弯，匀速前行，减速，停止； 行动的幅度Range包括：紧急，迅速，平稳，缓慢； 3.2根据态势编码的数据输入进行任务单元局部的意图预测； 意图预测输出为一维离散数据，包括：进攻，侦查，护航，撤退，待命； 3.3定义时刻网络的输入为，为待预测的任务单元数量，，使用CNN网络提取特征；其中，为时刻任务单元的行动预测对应的任务单元动态要素，； 为任务单元的意图预测，为任务单元的固有属性，[标识，平台，生存，海况]； 3.4把时刻的所有任务单元的状态输入到CNN中，进行前向传播，得到无人艇的整体态势特征；公式如下所示： 其中，为二维卷积层函数，为卷积层的权值矩阵，为时刻网络的输入，为偏置，为卷积网络输出的特征； 3.5采用循环神经网络RNN单元记忆过去的状态，综合当前状态特征进行全局意图推断； 以无人艇的整体态势特征和循环神经网络RNN单元上次输出结果为输入，获得RNN单元输出结果； 然后将输出的结果经过输出层分类得到全局的意图预测，全局意图预测是的整体态势判断，包括5种可能：待命、侦察、决策、打击、评估； 3.6定义时刻全局意图为，对这五种意图进行独热编码，则当时，处于待命状态；当时，处于侦察状态；当时，处于决策状态；当时，处于打击状态；当时，处于评估状态；公式如下： 其中，为RNN单元输出结果，为输出层1的权重矩阵，为输出层1的偏置，为激活函数，取为Softmax函数，为时刻预测的全局意图； 训练采用的损失函数为： 其中，为样本属于第类的概率，，为样本的独热编码表示，，当样本属于类别时，，否则；为样本标签数量， ； RNN单元输出的结果经过输出层2得到胜率，胜率为一个表示概率的数，定义时刻胜率为，范围在之间，越趋近于0，则胜率越低，越趋近于1，则获胜概率越大，其公式如下： 其中，为RNN单元输出结果，为输出层2的权重矩阵，为输出层2的偏置，为激活函数，为时刻预测的胜率； 训练采用的损失函数为： 其中，为预测的时刻胜率，为时刻胜率； 4使用态势推理模型实现对海上环境中的态势信息补全。

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