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龙图腾网获悉中国航空研究院申请的专利一种基于深度学习的飞行器轨迹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：CN117634295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202311576178.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的飞行器轨迹预测方法是由林鹏;仵凯;刘波;韩宗昌;陈肇江;阎程设计研发完成，并于2023-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的飞行器轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的飞行器轨迹预测方法，涉及机器学习技术领域，具体包括：根据六自由度飞行器模型仿真获取飞行轨迹样本数据，基于注意力机制和门控循环网络，构建Dual‑attentionGRU模型；根据样本数据生成训练数据集和测试数据集，根据训练数据集训练所述模型，设置参数及评价指标，选取不同的参数进行训练以确定在测试集上损失最小的超参数模型；使用超参数模型对飞行器轨迹进行预测。该方法不仅能提高预测敌方飞行器未来的飞行轨迹的准确度同时提高了预测模型的泛化能力。

本发明授权一种基于深度学习的飞行器轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的飞行器轨迹预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：根据六自由度飞行器模型仿真获取飞行轨迹样本数据，其中每条轨迹样本包括六自由度飞行器模型的三维坐标和速度、姿态量； 以飞行器坐标系的原点为飞行器质心，建立六自由度飞行器模型的运动学方程和动力学方程，以及飞行器姿态运动学方程和动力学方程；建立六自由度飞行器模型，给定一定范围内初始控制量仿真得到大量轨迹样本，其中每条轨迹由飞行器三维坐标和速度、姿态量组成； 以机体坐标系的原点为飞行器质心，建立六自由度飞行器模型的具体运动学方程： ； 式中，X、Y、Z为飞行器在地面坐标系下的位置，u、v、w为飞行器空速在机体坐标系上的分量，θ、、为飞行器的俯仰角、偏航角、滚转角； 建立其动力学方程： ； 式中，p、q、r为滚转角速度、俯仰角速度、偏航角速度，Fx、Fy、Fz为合力在机体坐标系上的分量，g为重力加速度，m为飞行器质量； 建立飞行器姿态运动学方程和动力学方程： ； 式中，为转动惯量，Ixz为惯性积，L、M、N为滚转力矩、俯仰力矩以及偏航力矩； 步骤S2：基于注意力机制和门控循环网络，构建Dual-attentionGRU模型； 步骤S3：根据样本数据生成训练数据集和测试数据集，根据训练数据集训练所述模型，设置参数及评价指标，选取不同的参数进行训练以确定在测试集上损失最小的超参数模型； 步骤S4：使用超参数模型对飞行器轨迹进行预测。

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