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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于PCA-LSTM算法的二次雷达航迹处理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：CN118393452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202410475483.4，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于PCA-LSTM算法的二次雷达航迹处理方法是由张中南;张建伟;林毅;贾如春设计研发完成，并于2024-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PCA-LSTM算法的二次雷达航迹处理方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于PCA‑LSTM算法的二次雷达航迹处理方法及装置。所述方法包括：获取历史二次雷达数据和ADS‑B位置数据，关联历史二次雷达数据和ADS‑B位置数据。基于关联后的历史二次雷达数据和ADS‑B位置数据训练二次雷达航迹预测模型，二次雷达航迹预测模型包括降维模块和目标航迹预测模块，其中，降维模块为PCA算法模型，用于基于历史二次雷达数据确定特征数据，采用主成分分析对特征数据进行降维处理，目标航迹预测模块为基于时间序列的长短期时间记忆神经网络模型，用于预测目标未来的方位和距离。将待预测目标二次雷达数据输入训练后的二次雷达航迹预测模型，得到目标航迹。不仅实现了跟踪不同机动类型空中目标，同时提高了二次雷达航迹预测效率。

本发明授权基于PCA-LSTM算法的二次雷达航迹处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PCA-LSTM算法的二次雷达航迹处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史二次雷达数据和ADS-B位置数据，关联所述历史二次雷达数据和ADS-B位置数据； 基于所述关联后的历史二次雷达数据和ADS-B位置数据训练二次雷达航迹预测模型，所述二次雷达航迹预测模型包括降维模块和目标航迹预测模块，其中，所述降维模块为PCA算法模型，用于基于所述历史二次雷达数据确定特征数据，采用主成分分析对所述特征数据进行降维处理，所述目标航迹预测模块为基于时间序列的长短期时间记忆神经网络模型，用于预测目标未来的方位和距离； 将待预测目标二次雷达数据输入训练后的二次雷达航迹预测模型，得到目标航迹； 所述降维模块包括： 构造样本矩阵； 对所述样本矩阵进行中心化处理，计算所述样本矩阵的协方差矩阵； 基于所述协方差矩阵作特征值分解，确定所需降维维度； 基于所述降维维度确定降维后的特征数据； 所述目标航迹预测模块的训练包括： 将所述降维后的特征数据输入所述目标航迹预测模块，得到预测ADS-B位置数据； 基于所述预测ADS-B位置数据和对应关联的ADS-B位置数据确定差值； 基于所述差值修改所述目标航迹预测模块的神经元权重。

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