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龙图腾网恭喜西北工业大学;西北工业大学深圳研究院申请的专利基于熵值的无人机飞行参数预测可靠性评估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：CN119810952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510278603.6，技术领域涉及：G07C5/08；该发明授权基于熵值的无人机飞行参数预测可靠性评估方法是由李永波;王欣悦;王腾;张中正设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于熵值的无人机飞行参数预测可靠性评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于熵值的无人机飞行参数预测可靠性评估方法，采集在同一时间段同一飞机的多源多模态飞行数据；将采集到的数据用自编码器网络进行数据清洗以及归一化处理；将清洁数据输入到长短时记忆网络（LSTM）飞行参数预测网络中，得到预测结果矩阵；用熵值将得到的预测矩阵与降维后的原始数据进行计算进行可靠性评估；最终通过熵值计算结果得到预测结果可靠性。本发明可以给予飞行参数的预测结果一定的可靠性评估，评判预测的合理性进而对飞行参数合理调整，对不合理数据进行规避，对飞行器的健康运行具有重要意义。

本发明授权基于熵值的无人机飞行参数预测可靠性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于熵值的无人机飞行参数预测可靠性评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：采集在同一时间段同一飞机的多源多模态飞行数据； 步骤2：对采集到的多源多模态飞行数据，采用自编码器网络进行数据清洗及归一化处理，实现对多源数据的归一化和降维，得到的飞机参数时间矩阵为：X＝{X1,X2,…Xi,…XN}，其中Xi表示在时间段T1内降维后的一列时间序列，这样的时间序列共有N列； 所述归一化处理具体为：对于同一时间段T1的多源多模态飞行数据，得到该时间段的最大值将采集到的原始飞行参数数据除以它的均值将所有原始飞行参数数据归一化，将数据范围划分到-1到1，得到归一化后的数据R＝{R1,R2,…Ri,…RN}，Ri表示在时间段T1以内同一数据源的一列时间序列，这样的时间序列共有N列； 步骤3：将飞机参数时间矩阵输入到LSTM飞行参数预测网络中，得到预测的未来时间段T2的飞行参数，其预测的飞行参数矩阵为Y＝{Y1,Y2,…Yi,…YM}，其中Yi表示对应于Xi得到的未来时间段T2的飞行参数，这样得到的预测序列一共有M列； 步骤4：对飞机参数时间矩阵X＝{X1,X2,…Xi,…XN}按照时间序列分别计算熵值，得到N个初始熵值；将步骤3得到的预测的飞行参数矩阵Y与飞机参数时间矩阵X拼接成新矩阵Z＝{Z1,Z2,…Zi,…ZN+M}，其中Z＝X+Y，计算矩阵Z的熵值； 步骤5：通过矩阵X和Z的熵值得到可靠度； 输入飞行参数时间矩阵X，得到该矩阵的熵值序列为：EX＝{EX1,EX2,…EXi,…EXN}；步骤4中得到的预测前后拼接成的新时间矩阵Z，计算其熵值后得到的熵值序列为EZ＝{EZ1,EZ2,…EZi,…EZN}；依据以上熵值序列得到的总体可靠性为： 步骤5-1：通过统计预测前后时间序列的熵值，判断无序程度的变化，计算时间序列是否合理预测，进而推算飞行参数预测可靠性；采用排列熵来计算熵值，其中排列熵的计算方法如下： 步骤5-1-1：将时间序列Xi＝{xi，1,xi，2,…xi，n}重构为k＝n-m-1*t个序列{A1，1,A1，2,…,A1,i,...,A1，k}，其中A1,i＝{x1,i,x1,i+1,…x1,i+m-1t}，t为时间延迟参数,m为嵌入维数； 步骤5-1-2：将每个A1,i内部所有数据点进行递增排列，设置一个符号向量π＝{r0,r1,…,rm-1}＝{0,1,...,m-1}表示大小顺序，最小的元素对应r0，最大的元素对应rm-1，此时若产生两个相同的值，那么按照其角标顺序排列；A1,i包含m维，因此共m！种排列模式； 步骤5-1-3：使用符号向量表示A1,i，此时每一个A1,i中的元素都表示为它们的大小顺序； 步骤5-1-4：计算每种顺序出现的概率P1,P2,...Pm！； 步骤5-1-5：根据香农熵的形式，定义m！种不同排列方式的排列熵如下： 步骤5-1-6：对预测前的数据计算排列熵，得到一列排列熵熵值： EX＝{EX1,EX2,…EXi,…EXN}； 步骤5-2：对预测得到的飞行参数矩阵为Y＝{Y1,Y2,…Yi,…YN}计算排列熵，得到一列排列熵熵值EZ＝{EZ1,EZ2,…EZi,…EZN}。

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