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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于LSTM与迁移学习的潜航器意图预测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：CN116680568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310694954.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于LSTM与迁移学习的潜航器意图预测方法是由陈力恒;谈用杰;吴昶懋;张勇刚;侯兴科;覃大清设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM与迁移学习的潜航器意图预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM与迁移学习的潜航器意图预测方法，涉及潜航器目标意图预测领域，包括以下步骤：S1：建立虚拟潜航器意图数据集；S2：对已建立的潜航器意图数据集做滤波处理；S3：利用已做滤波处理的虚拟数据集训练LSTM神经网络，得到预训练模型LSTM1；S4：采集潜航器真实意图数据，得到实验训练集，通过迁移学习LSTM1模型参数移至实验应用场景，利用实验训练集训练得到神经网络模型LSTM2。本发明采用上述的一种基于LSTM与迁移学习的潜航器意图预测方法，解决潜航器在少量数据情况下预测准确率不高的问题。

本发明授权一种基于LSTM与迁移学习的潜航器意图预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM与迁移学习的潜航器意图预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立虚拟潜航器意图数据集； 在步骤S1中，生成虚拟潜航器意图数据集具体方法为： S11：根据潜航器真实数据建立虚拟意图数据集Zall＝{Zattack,Zretreat,Zfeint,Zpatrol,Zscout}； 其中，Zattack＝{Zattack_1,…,Zattack_r}是意图为进攻的数据集和，包含r个样本； Zretreat＝{Zretreat_1,...,Zretreat_u}是意图为撤退的数据集和，包括u个样本； Zfeint＝{Zfeint_1,...,Zfeint_o}是意图为佯动的数据集合，包括o个样本； Zpatrol＝{Zpatrol_1,...,Zpatrol_q}是意图为巡逻的数据集合，包括q个样本； Zscout＝{Zscout_1...,Zscout_w}是意图为侦察的数据集合，包括w个样本； one∈{attack,retreat,feint,patrol,scout}，Zone_ik为one代表的意图中第i个样本第k个时刻的状态信息，Zone_ik＝[Pone_ik,Vone_ik]T； 其中Pone_ik＝[Px_one_ik,Py_one_ik]T式中one代表意图中第i个进攻样本k时刻位置在水平面x轴、y轴的投影； Vone_ik＝[Vx_one_ik,Vy_one_ik]T式中one代表的意图中第i个样本k时刻的速度在水平面x轴，y轴的投影； S12：Zone_ik中速度与位置的数据生成方法如下公式所示： 其中，kone_i＝diag{kx_one_i,ky_one_i}为one代表的意图中第i个样本的给定控制增益，kx_one_i为水平面x轴方向的控制增益，ky_one_i为水平面y轴方向的控制增益；goalone_i＝[goalx_one_i,goaly_one_i]T，goalx_one_i和goaly_one_i分别为one代表的意图中第i个样本的目标位置在水平面x轴，y轴的投影；Pone_ik＝[Px_one_ik,Py_one_ik]T，Px_one_ik和Py_one_ik为one代表的意图中第i个样本k时刻位置在水平面x轴，y轴的投影；Vone_ik＝[Vx_one_ik,Vy_one_ik]T，Vx_one_ik和Vy_one_ik为one意图中第i个样本k时刻速度在水平面x轴，y轴的投影；其中Pone_ik+1＝[Px_one_ik+1,Py_one_ik+1]T，Px_one_ik+1,Py_one_ik+1分别为one代表的意图中第i个样本在k+1时刻位置在水平面x轴，y轴的投影；Δt为两个时刻之间的差值大小；noise＝[noisex_one_ik,noisey_one_ik]T，noisex_one_ik和noisey_one_ik分别为one代表的意图中第i个样本k时刻在水平面x轴，y轴的随机噪声，取值范围为[‑1.2m，1.5m]； S13：对产生的虚拟意图数据集进行打标签处理，具体处理如下：Zattack＝{Zattack_1,…,Zattack_r}中r个样本数据人工标注标签为1进攻；Zretreat＝{Zretreat_1,...,Zretreat_u}中u个样本数据人工标注标签为2撤退；Zfeint＝{Zfeint_1,...,Zfeint_o}中o个样本数据人工标注标签为3佯动；Zpatrol＝{Zpatrol_1,...,Zpatrol_q}中q个样本数据人工标注标签为4巡逻；Zscout＝{Zscout_1...,Zscout_w}中w个样本数据人工标注标签为5侦察； S2：对已建立的潜航器意图数据集做滤波处理； S3：利用已做滤波处理的虚拟数据集训练LSTM神经网络，得到预训练模型LSTM1； S4：采集潜航器真实意图数据，得到实验训练集，通过迁移学习LSTM1模型参数移至实验应用场景，利用实验训练集训练得到神经网络模型LSTM2。

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