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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种基于神经网络反馈修正的再入飞行器预测校正制导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：CN119758734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411937917.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于神经网络反馈修正的再入飞行器预测校正制导方法是由鄂斌;王志诚;王小刚;王宁宇;姚江川;李勋设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络反馈修正的再入飞行器预测校正制导方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络反馈修正的再入飞行器预测校正制导方法，属于制导修正技术领域。解决了现有技术中传统的再入飞行器预测校正制导方法实际效果较差难以达到预期的问题；本发明通过蒙特卡洛打靶方式生成气动扰动下的飞行器再入轨迹和无气动扰动下的飞行器预测轨迹，计算得到气动扰动辨识网络数据集；构建气动扰动辨识神经网络结构，将气动扰动辨识网络数据集输入气动扰动辨识神经网络结构进行训练，得到训练好的神经网络结构；采用训练好的神经网络结构对气动模型进行修正，即设置气动模型修正条件并进行修正判断，实现飞行器预测校正制导。本发明提升了再入飞行器预测校正制导的精度，避免了计算效率损失，可以应用于气动模型修正。

本发明授权一种基于神经网络反馈修正的再入飞行器预测校正制导方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络反馈修正的再入飞行器预测校正制导方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.通过蒙特卡洛打靶方式生成气动扰动下的飞行器再入轨迹和无气动扰动下的飞行器预测轨迹，计算得到气动扰动辨识网络数据集； S2.构建气动扰动辨识神经网络结构，将气动扰动辨识网络数据集输入气动扰动辨识神经网络结构进行训练，得到训练好的神经网络结构； S3.采用训练好的神经网络结构对气动模型进行修正，即设置气动模型修正条件，在每一校正指令制导周期内对气动模型进行修正判断，实现飞行器预测校正制导； 所述S3中，修正判断过程表示为：如果满足气动模型修正条件，则根据当前状态偏差量通过神经网络结构获取气动扰动评估结果以修正气动模型，采用修正后的模型进行预测校正制导算法；若不满足气动模型修正条件，则继续采用当前气动模型进行预测校正制导算法； 所述预测校正制导算法为纵横剖面分离的制导模式，纵向剖面制导采用攻角倾侧角双校正逻辑，纵向剖面采用基于航程的倾侧角校正策略和基于高度的攻角剖面校正策略，横向剖面采用倾侧角走廊翻转策略； 预测校正制导算法表示为： minJΔstogo→σcmd minJh→αmax,αmin 其中，J·为目标函数，Δstogo为待飞航程，σcmd为倾侧角指令，Δψ为航向角偏差，Δψthreshold为航向角偏差阈值，sign·为用于取变量正负的符号函数，为第k次制导周期的倾侧角指令，为第k-1次制导周期的倾侧角指令，αmax为最大攻角，αmin为最小攻角。

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