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龙图腾网恭喜四川大学申请的专利融合LSTM与卡尔曼滤波的多传感器高度预测系统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：CN119760489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510272891.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权融合LSTM与卡尔曼滤波的多传感器高度预测系统是由李诺;苗强设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合LSTM与卡尔曼滤波的多传感器高度预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了融合LSTM与卡尔曼滤波的多传感器高度预测系统，涉及多传感器高度预测技术领域，包括飞行器高度监测与数据采集模块、相位失配预测与分类模块、自适应权重调整模块、调整机制反馈评估模块以及飞行过程监控与优化模块；相位失配预测与分类模块，对获取的预测输入信息进行分析，预测LSTM模型与卡尔曼滤波器的预测结果之间的相位失配程度，并根据预测结果将其划分为相位一致、轻度失配和严重失配三类；自适应权重调整模块，根据划分结果，构建自适应权重调整机制，对相位一致、轻度失配和严重失配三类情况分别进行不同的权重调整措施。本发明解决了飞行器在环境突变下高度预测相位失配的问题，实现了高度预测的实时响应与长期稳定性。

本发明授权融合LSTM与卡尔曼滤波的多传感器高度预测系统在权利要求书中公布了：1.融合LSTM与卡尔曼滤波的多传感器高度预测系统，其特征在于，包括飞行器高度监测与数据采集模块、相位失配预测与分类模块、自适应权重调整模块、调整机制反馈评估模块以及飞行过程监控与优化模块；飞行器高度监测与数据采集模块，在飞行器飞行的过程中，实时监测飞行器的高度数据，并在检测到飞行器的高度数据出现急剧波动时，获取用于生成LSTM模型和卡尔曼滤波器预测所需的预测输入信息；相位失配预测与分类模块，对获取的预测输入信息进行分析，预测LSTM模型与卡尔曼滤波器的预测结果之间的相位失配程度，并根据预测结果将其划分为相位一致、轻度失配和严重失配三类；在相位失配预测与分类模块中，对获取的预测输入信息进行预处理，并提取经过预处理的预测输入信息中的预测时间同步信息和预测误差对比信息，并在提取后进行分析，分别生成预测时间偏差指数和高度预测误差同步性指数；对生成的预测时间偏差指数和高度预测误差同步性指数构建相位失配评估模型，生成相位失配系数，并将生成的相位失配系数与预先设定的相位失配系数阈值区间进行比对，根据比对结果预测LSTM模型与卡尔曼滤波器的预测结果之间的相位失配程度，并根据预测结果将其划分为相位一致、轻度失配和严重失配三类；所述预测时间偏差指数和高度预测误差同步性指数的获取逻辑如下：提取经过预处理的预测输入信息中的预测时间同步信息，具体包括在一段时间内不同时刻LSTM模型生成预测结果的时间戳、卡尔曼滤波器生成预测结果的时间戳以及实际获取飞行器高度数据的时间戳，并分别标定为、和，表示在一段时间内时刻LSTM模型生成预测结果的时间戳，表示在一段时间内时刻卡尔曼滤波器生成预测结果的时间戳，表示在一段时间内时刻实际获取飞行器高度数据的时间戳，，为正整数；计算预测时间偏差指数，具体的计算公式如下： ；式中，为预测时间偏差指数；提取经过预处理的预测输入信息中的预测误差对比信息，具体包括在一段时间内不同时刻LSTM模型的高度预测值、卡尔曼滤波器的高度预测值以及获取的飞行器的实际高度，并分别标定为、和，表示在一段时间内时刻LSTM模型的高度预测值，表示在一段时间内时刻卡尔曼滤波器的高度预测值，表示在一段时间内时刻获取的飞行器的实际高度；计算高度预测误差同步性指数，具体的计算公式如下： ；式中，为高度预测误差同步性指数；自适应权重调整模块，根据划分结果，构建自适应权重调整机制，对相位一致、轻度失配和严重失配三类情况分别进行不同的权重调整措施；调整机制反馈评估模块，在自适应权重调整机制对权重进行调整的过程中，实时获取调整机制反馈信息，并在获取后进行分析，评估自适应权重调整机制的调整程度是否能够满足预期，并根据评估结果对自适应权重调整机制进行优化；飞行过程监控与优化模块，对整个飞行过程中的高度预测数据和调整记录进行实时监测与分析，并根据监测结果持续优化自适应权重调整机制，以确保飞行器在不同飞行阶段和环境条件下的高度预测稳定性与控制精度。

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