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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利信息不透明下巡飞弹对机动目标抵近搜索和精确打击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：CN118794303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202410481569.8，技术领域涉及：F41G7/22；该发明授权信息不透明下巡飞弹对机动目标抵近搜索和精确打击方法是由黎海青;裴浏玉;孙浩;曹传硕;梁彦设计研发完成，并于2024-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本信息不透明下巡飞弹对机动目标抵近搜索和精确打击方法在说明书摘要公布了：本发明公开了信息不透明下巡飞弹对机动目标抵近搜索和精确打击方法，包括：步骤1：利用A*算法计算巡飞弹到达目标的航迹，并对该航迹进行平滑处理；步骤2：根据平滑处理后的航迹计算出制导律，并以制导律为动作、以巡飞弹的向量为状态利用深度学习网络进行交互学习，进而对制导律进行优化使得巡飞弹对目标完成精确打击；本发明可以结合不可跨越区域约束与飞行约束，快速生成自主搜索方案，重构轨线，完成敌方目标的精确定位；在发现敌方目标后，针对目标机动逃逸行为，巡飞弹能够生成具有前瞻特性的机动策略，预判目标未来机动路线，提高打击精度。

本发明授权信息不透明下巡飞弹对机动目标抵近搜索和精确打击方法在权利要求书中公布了：1.信息不透明下巡飞弹对机动目标抵近搜索和精确打击方法，其特征在于，包括： 步骤1：利用A*算法计算巡飞弹到达目标的航迹，并对该航迹进行平滑处理； 步骤2：根据平滑处理后的航迹计算出制导律，并以制导律为动作、以巡飞弹的向量为状态利用深度学习网络进行交互学习，进而对制导律进行优化使得巡飞弹对目标完成精确打击； 其中，步骤1中A*算法的回报函数为： g＝α×q+β×b； 式中，α、β分别代表两者的权重值；q为重要性概率的归一值；b为路程长度归一值；p为原始重要性概率，q+p＝1；Llong为最长路程长度；Lshort为最短路程长度；Lnow为当前路程长度； 其中，步骤2中深度学习网络的奖励函数为： 式中，表示第i个时间步修正后的单步奖励；ri为第i个时间步修正前的单步奖励，即密集型事件引导回报和稀疏型终态回报之和；γa为衰减因子，τ为该回合智能弹药进行的总时间步数，G为该回合结束时获得的终态回报； 其中，密集型事件引导回报函数为： rexp＝w1×r1+r2+w2×r3， 式中，w1、w2分别表示上述密集回报的权重系数； 其中， r1＝distmt_old-distmt_now；r2＝vm×cosε；r3＝distmo_now-distmo_old；式中，distmt_old表示智能弹药与目标上一时刻的距离，distmt_now表示智能弹药与目标当前时刻的距离；vm表示智能弹药速度，ε表示智能弹药速度矢量与目标视线之间的夹角；distmo_now表示智能弹药与禁飞区当前时刻的距离，distmo_old表示智能弹药与禁飞区上一时刻的距离； 其中，步骤2中巡飞弹的向量为： 式中，distmt为弹目距离、ym为弹药俯仰角、ψm为弹药偏航角、εmt为弹目视线倾角，βmt为弹目视线偏角、vm为弹药速度、DT为时间约束，DV为终端速度，DA为终端角度。

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