中国人民解放军空军预警学院张君彪获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军空军预警学院申请的专利一种基于参数外推的高超声速飞行器轨迹在线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：CN114580301B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210259314.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于参数外推的高超声速飞行器轨迹在线预测方法是由张君彪;熊家军;沈延安;兰旭辉;席秋实设计研发完成，并于2022-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于参数外推的高超声速飞行器轨迹在线预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及飞行器轨迹在线预测技术领域，具体涉及一种基于参数外推的高超声速飞行器轨迹在线预测方法。选取高超声速飞行器轨迹预测参数；基于动力学跟踪模型对所述高超声速飞行器轨迹预测参数进行估计；基于集合经验模态分解对所述高超声速飞行器轨迹预测参数进行去噪，构造数据集，并依据所述数据集的数据对预先构建的注意力时间序列神经网络模型进行训练；将所述数据集输入至训练好的注意力时间序列神经网络模型，得到高超声速飞行器的预测轨迹。基于集合经验模态分解和注意力时间序列神经网络进行飞行器轨迹在线预测，该方法借助深度学习技术对预测参数的规律进行建模，并在预测前对预测参数进行去噪处理，有效提高了预测准确性。
本发明授权一种基于参数外推的高超声速飞行器轨迹在线预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参数外推的高超声速飞行器轨迹在线预测方法，其特征在于，包括： 步骤一：选取高超声速飞行器轨迹预测参数； 步骤二：基于动力学跟踪模型对所述高超声速飞行器轨迹预测参数进行估计； 步骤三：基于集合经验模态分解对所述高超声速飞行器轨迹预测参数进行去噪，构造数据集，并依据所述数据集的数据对预先构建的注意力时间序列神经网络模型进行训练； 步骤四：将所述数据集输入至训练好的注意力时间序列神经网络模型，得到高超声速飞行器的预测轨迹； 选定气动加速度作为预测参数后，实时获取气动加速度的取值，将高超声速飞行器气动阻力加速度和升力加速度建模为衰减震荡模型，将倾侧角正弦值建模为指数衰减模型，并根据气动加速度分量之间的关系，在跟踪过程中对气动加速度的取值进行实时估计。
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