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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利面向航迹关联任务的航迹数据自动增强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：CN119441883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411519616.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权面向航迹关联任务的航迹数据自动增强方法是由孙顺;刘瑜;张财生;张海;郭晨;丁自然设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向航迹关联任务的航迹数据自动增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向航迹关联任务的航迹数据自动增强方法，属于分布式雷达数据处理技术领域。本发明首先构建态势表征框架，分别利用点迹表征模块、航迹表征模块和态势表征模块依次抽取目标点迹表征、目标航迹表征和目标态势表征。其次，针对同步航迹关联任务，从点迹层、航迹层、态势层分别设计增强操作集合，包括复制、删除、旋转、平移、缩放等。将两传感器的目标态势表征向量连接后输入航迹数据增强操作选择模块，基于强化学习框架，通过训练学习能够使航迹关联网络模型性能提升的增强操作和对应的幅值，实现航迹数据的自动增强，为面向航迹关联任务的网络模型提供更加丰富多样的数据样本，提升基于深度学习的航迹关联网络模型的关联性能。

本发明授权面向航迹关联任务的航迹数据自动增强方法在权利要求书中公布了：1.一种面向航迹关联任务的航迹数据自动增强方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：对两个传感器获得的目标态势数据进行归一化，第s个传感器的归一化后的目标态势数据为Ss＝{Ti,s,i＝1,…,Ms}，其中，Ms为第s个传感器观测到的目标数量，s为1或2，表示传感器编号，Ti,s＝{Pk,i,s,k＝1,…,Ni,s}为第s个传感器中第i个目标航迹数据，其中，Ni,s为第s个传感器中第i个目标航迹的点迹数量，Pk,i,s为第s个传感器中第i个目标航迹的第k个目标点迹数据，Pk,i,s包含位置、速度、航向等信息，每个维度的信息均被归一化到[-1.0,1.0]； 步骤2：将每个点迹数据Pk,i,s输入到点迹表征模块，得到对应的目标点迹表征向量每个点迹表征模块的参数相互共享，其中，k＝1,…,Ni,s，i＝1,…,Ms，s＝1,2； 步骤3：依时间顺序将每个目标航迹的多个点迹表征向量依次输入到航迹表征模块，得到目标航迹表征向量每个航迹表征模块的参数相互共享，其中，i＝1,…,Ms，s＝1,2； 步骤4：将第s个传感器对应的所有目标航迹表征向量作为顶点，依据K近邻方法建立无向图Gs＝{Vs,Es}，其中，Es为边的集合，为顶点集合，Vs包含第s个传感器观测到的所有目标的航迹表征向量将无向图Gs输入到基于图神经网络的态势表征模块，得到目标态势表征向量每个态势表征模块的参数相互共享； 步骤5：基于时间序列深度模型建立航迹数据增强操作选择模块，该模块依次在态势层数据增强操作集合、航迹层数据增强操作集合、点迹层数据增强操作集合选择增强操作，每次选择2个增强操作，每个增强操作包含两个值，第1个值为增强操作的编号，第2个值为预测的增强操作幅度，预测的增强操作幅度经过tanh激活函数后，再映射到对应增强操作的初始幅度范围内； 步骤6：对于任意待训练面向航迹关联任务的神经网络模型，简称航迹关联网络模型，在抽取一批态势样本后，将其中的每一个态势样本数据按照步骤1到步骤5的顺序选择航迹数据增强操作，并使用这些操作进行数据增强，而后将增强后的数据输入到待训练的航迹关联网络模型中，将航迹关联网络模型输出的损失值作为航迹数据增强操作选择模块的反馈信号，航迹数据增强操作选择模块目的在于通过训练，使其选择的增强操作可以使任务关联模型的损失值尽可能增大，训练收敛后，就得到了优化后的航迹数据增强操作及其对应的动作幅度； 步骤7：按照优化后的常用航迹数据增强操作及其对应的动作幅度，对训练数据集中的每个态势数据进行增强，并使用增强后的数据训练任务模型，从而提高任务模型的关联性能。

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