北京邮电大学陈钢获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于机动行为识别的空间非合作目标运动概率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：CN114742167B 。
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：202210399769.X，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于机动行为识别的空间非合作目标运动概率预测方法是由陈钢;游红;王佳煊;李彤;黄泽远;程潏;崔子昂设计研发完成，并于2022-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机动行为识别的空间非合作目标运动概率预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机动行为识别的空间非合作目标运动概率预测方法，包括：获得空间目标不同方向速度增量与开普勒六要素变化之间的映射关系；依据所述速度增量与开普勒六要素变化之间的映射关系，获得机动行为判断函数；依据外部测量获得的空间非合作目标历史轨迹数据以及机动行为判断函数，采用层次支持向量机H‑SVM获得非合作目标机动行为判别模型；依据空间非合作目标的开普勒六要素历史时序数据与机动行为判别结果，采用DeepAR时间序列概率预测模型，获得空间非合作目标的轨道运动预测结果。根据本发明实例中提供的空间非合作目标的运动预测方法，更好地剖析空间目标的运动能力与运动规律，在展示目标高概率到达区域的同时，通过分布的离散程度评估预测的不确定性，以侧面反映出目标潜在的机动倾向。
本发明授权一种基于机动行为识别的空间非合作目标运动概率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机动行为识别的空间非合作目标运动概率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获得空间目标不同方向速度增量与开普勒六要素变化之间的映射关系； 依据所述速度增量与开普勒六要素变化之间的映射关系，获得机动行为判断函数； 依据外部测量获得的空间非合作目标历史轨迹数据以及机动行为判断函数，采用层次支持向量机H-SVM获得非合作目标机动行为判别模型； 依据空间非合作目标的开普勒六要素历史时序数据与所述非合作目标机动行为判别模型，获得机动行为判别结果，依据空间非合作目标的开普勒六要素历史时序数据与所述机动行为判别结果，采用DeepAR时间序列概率预测模型，获得空间非合作目标的轨道运动预测结果。
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