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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于物理信息神经网络的卫星轨道预测方法、终端及介质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：CN120578911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511087196.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于物理信息神经网络的卫星轨道预测方法、终端及介质是由魏振春;李斯敏;吕增威;樊玉琦;王传胜;王存伟;杨煜;陈志伟;王书来设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息神经网络的卫星轨道预测方法、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及卫星轨道预测技术领域，公开了基于物理信息神经网络的卫星轨道预测方法、终端及介质。该方法基于同一时间段内的卫星位置数据、太阳位置数据和月球位置数据，构建样本集；构建物理信息神经网络；该网络以卫星历史位置数据作为输入，预测未来时刻的卫星轨道位置；利用样本集训练物理信息神经网络，利用训练好的物理信息神经网络执行卫星轨道预测任务；训练的损失函数包括数据损失、物理损失以及平滑度损失；数据损失用于衡量网络预测输出与实际观测数据之间的差异；物理损失由卫星所受的地球非球型摄动、三体引力摄动和太阳光压物理摄动联合计算；平滑度损失用于约束预测卫星轨道的平滑度。本发明提升了卫星轨道预测精度和鲁棒性。

本发明授权基于物理信息神经网络的卫星轨道预测方法、终端及介质在权利要求书中公布了：1.基于物理信息神经网络的卫星轨道预测方法，其特征在于，包括步骤： S1.基于同一时间段内的卫星位置数据、太阳位置数据和月球位置数据，构建样本集； S2.构建物理信息神经网络；该网络以卫星历史位置数据作为输入，预测未来时刻的卫星轨道位置； S3.利用样本集训练所述物理信息神经网络，利用训练好的物理信息神经网络执行卫星轨道预测任务； 其中，所述物理信息神经网络的训练过程包括：将样本集中预设长度的卫星位置数据序列输入以Crossformer模型作为网络骨干的物理信息神经网络，采用跨变量注意力和跨时间注意力提取轨道多尺度特征，生成预测输出序列；基于所述预测输出序列计算数据损失、物理损失和平滑度损失，从而构造联合损失，对所述联合损失采用反向传播更新Crossformer模型的网络参数，按批次循环迭代直至完成训练；所述数据损失用于衡量网络预测输出与实际观测数据之间的差异；所述物理损失由卫星所受的地球非球型摄动、三体引力摄动和太阳光压物理摄动联合计算；所述平滑度损失用于约束预测卫星轨道的平滑度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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