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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十四研究所;中华通信系统有限责任公司长沙分公司申请的专利一种基于多传感器和LSTM的无人机威胁综合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：CN117216561B 。

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：202311140475.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于多传感器和LSTM的无人机威胁综合评估方法是由刘栋财;虞华;杨宏文;赵向阳;田野;唐圣期;王璐琳;李润;郭巍设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器和LSTM的无人机威胁综合评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多传感器和LSTM的无人机威胁综合评估方法，涉及反无人机防范技术领域。该方法利用雷达探测的距离、速度、航向、大小、射频等属性信息，结合LSTM算法对无人机目标进行威胁度评估，并按照威胁度从高到低排序得到无人机威胁度列表；根据排序结果，引导光电和电子侦察设备对无人机目标进行跟踪探测；汇总多传感器目标属性，综合利用光电探测的图像信息，电子侦察探测的频率、信号强度等，以及雷达探测的属性信息，利用多层LSTM模型进行二次威胁度评估，并重排威胁度列表。该方法结合多传感器和LSTM技术，能够获得更全面、准确的目标属性信息，提高威胁评估的准确性，同时满足实时性要求，从而为无人机威胁防范提供了更有效的手段。

本发明授权一种基于多传感器和LSTM的无人机威胁综合评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器和LSTM的无人机威胁综合评估方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤1：构建一个单层LSTM模型和一个三层LSTM模型；三层LSTM模型的每层LSTM单元均由记忆单元、输入门、遗忘门和输出门组成，每层LSTM单元的隐藏层层数分别为64层、32层和16层；三层LSTM模型的输入序列长度为5个时间步数，激活函数采用softmax，多分类损失函数为交叉熵损失函数； 步骤2：使用雷达设备、光电设备和电子侦察设备对同一时空的无人机目标进行探测，获取无人机目标的距离、经-纬-高位置、航向、大小、类型、图像、重频、载频、脉宽以及信号强度的信息；将采集的数据进行预处理，完成数据清洗、无效数据过滤以及数据格式转换，然后，将数据分为两部分，一部分为只包含雷达设备探测数据的目标数据集，另一部分为包含雷达设备、光电设备、电子侦察设备探测数据的目标数据集，将每个数据集均按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集，其中，训练集用于训练模型，验证集用于调整模型超参数，测试集用于评估模型的性能； 步骤3：将每个无人机目标的属性信息序列化，形成一个序列数据集，对序列数据集每5秒设置一个固定的时间窗口，每个时间窗口的序列中包含一组目标属性信息；根据目标属性信息，使用雷达数据集和多传感器数据集分别对每个无人机目标进行标注，标注目标的威胁标签； 步骤4：使用雷达探测的无人机目标属性，基于均方误差指标，完成对单层LSTM模型的训练和评估；此外，使用多传感器探测的无人机目标属性，基于准确率、精确度、召回率指标，完成对三层LSTM模型的训练和评估； 步骤5：采集雷达传感器探测的目标数据，包括目标的距离、经-纬-高位置、航向、大小、类型的信息，对数据进行序列化处理，将序列化处理后的雷达探测的目标数据输入训练好的单层LSTM模型，得到无人机威胁的粗排序列表； 然后，根据无人机威胁的粗排序列表，按照威胁程度由高到低的顺序，以雷达探测的目标位置为依据，依次引导光电设备和电子侦察设备探测并确认目标；具体方式为： 采集雷达设备、光电设备、电子侦察设备探测的目标数据，对数据进行序列化处理，将序列化处理后的多传感器探测的目标数据输入训练好的三层LSTM模型，得到无人机威胁的精排序列表，完成无人机威胁综合评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第五十四研究所;中华通信系统有限责任公司长沙分公司，其通讯地址为：050081 河北省石家庄市中山西路589号中国电子科技集团公司第五十四研究所指控部；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。