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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于神经网络的飞行器再入段轨迹优化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：CN115390456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211133178.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于神经网络的飞行器再入段轨迹优化方法是由冯冬竹;戴沛;崔家山;仲秦;秦翰林;张立华;冯炜皓;马佳笛设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的飞行器再入段轨迹优化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的飞行器再入段轨迹优化方法，主要解决现有技术中存在的实时性和适应性较差的问题，其实现方案为：建立半速度坐标系下飞行器再入连续最优控制问题；将飞行器再入连续最优控制问题转化为序列凸最优控制问题；将序列凸最优控制问题转化为序列二阶锥规划问题；对序列二阶锥规划问题进行求解；从求解结果中采样得到状态量数据集和控制量数据集；构建神经网络和损失函数；利用部分状态量数据集作为训练数据集对神经网络进行离线训练，直到损失函数收敛到一个最小值，得到训练好的轨迹网络；利用轨迹网络在线获取飞行器再入段的轨迹优化结果。本发明适应性强，实时性好，减小了参数变动对飞行器的影响，可用于火箭回收。

本发明授权基于神经网络的飞行器再入段轨迹优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的飞行器再入段轨迹优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 1将飞行器再入段轨迹优化描述为由数学模型、边界条件、容许控制、性能指标、过程约束构成的连续最优控制问题P0； 2对P0进行更换形式、松弛变量、软化约束、逐次线性化方法的凸化处理，得到序列凸最优控制问题P1，采用伪谱法对该P1进行离散参数化处理，得到序列二阶锥规划问题P2； 3采用内点法求解序列二阶锥规划问题P2，得到包括4条飞行器状态量曲线和1条飞行器控制量曲线的标称最优参考轨迹； 4通过拉偏飞行器气动参数建立偏差模型，对偏差模型中的每一组气动参数进行离线求解，得到不同参数条件下的包括4条飞行器状态量曲线和1条飞行器控制量曲线的非标称最优参考轨迹； 5对步骤3中标称最优参考轨迹和步骤4中非标称最优参考轨迹中的状态量曲线分别进行采样，得到包含飞行器地心距、经度、纬度、航向角这四个状态变量的状态量数据集X，对最优参考轨迹中的控制量曲线进行采样得到控制量数据集Y1； 6构建由输入层、两个隐含层、输出层依次级联组成的神经网络A，并设其损失函数为：LossY1,U1＝Y1-U12，其中，Y1表示控制量数据集，U1表示神经网络A的输出值，即控制量倾侧角； 7将步骤5中的状态量数据集X取出一部分作为训练轨迹集X1输入到神经网络A，采用BP算法对其进行离线训练，当神经网络A的损失函数收敛到一个最小值时，得到训练好的轨迹网络A′； 8在线获取飞行器再入段的轨迹优化结果： 飞行器在飞行期间，机载计算机读取飞行器导航系统测得的实时飞行状态量，将实时飞行的状态量作为训练好的轨迹网络A′的输入进行前向传播，得到实时的控制量； 将每次读取的状态量和控制量分别连成线，得到飞行器再入段的最优轨迹。

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