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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于目标运动轨迹预测的拦截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：CN119164245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411094920.4，技术领域涉及：F41H11/02；该发明授权一种基于目标运动轨迹预测的拦截方法是由苏雨;张龙政腾;张宏伟;张科;王靖宇;谭明虎;张烨;韩治国设计研发完成，并于2024-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标运动轨迹预测的拦截方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标运动轨迹预测的拦截方法，首先根据载机不同运动方式下来袭飞行器采用的运动关系，建立了不同条件下的飞行器轨迹库，采用编码器‑解码器结构实现飞行器目标轨迹多步预测框架，最后，使用预测的目标轨迹信息设计拦截制导律。本发明使用预测的目标轨迹信息进行拦截制导，实现了拦截弹与目标的迎头小脱靶量交会。

本发明授权一种基于目标运动轨迹预测的拦截方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标运动轨迹预测的拦截方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：输入飞行器轨迹数据，飞行器轨迹共包含6维数据信息x,y,z,dx,dy,dz，其中x,y,z为飞行器在地理坐标系中的三维空间位置坐标，dx,dy,dz为飞行器位置坐标在地理坐标系中沿三个轴的单位时间变化量； 将飞行轨迹数据进行野值剔除、数据归一化处理；采用Min-Max归一化方法对原始数据归一化，公式如下： 其中，Dnormalization表示归一化后的数据、D表示待归一化的数据、Dmin表示所有数据中的最小值、Dmax表示所有数据中的最大值； 步骤2：采用编码器-解码器结构的飞行器目标轨迹多步预测框架，实现对来袭飞行器目标的轨迹预测，具体过程如下： 步骤2-1：利用步骤1处理后的飞行轨迹数据，采用间隔采样的方式获取轨迹点数据，每隔a1个点取1个轨迹点数据，则用于轨迹预测的数据步长为a2s； 步骤2-2：搭建基于“编码-解码”结构的飞行器目标轨迹预测模型，由三部分组成：以GRU网络为基础的编码器、以GRU网络为基础的解码器以及用于表征输出的线性层；其中，GRU编码器用于学习输入数据的隐藏特征，并将其转换为特征向量；GRU解码器根据潜在空间变量预测未来时间序列的表示，最后利用线性层将解码出的预测值表示为可观测的目标轨迹预测值； 步骤2-3：采用预测值与真实值的误差作为评价指标，计算为终点预测位置和终点真值位置之间的平均欧式距离差值； 步骤3：基于轨迹预测的结果进行拦截，以第a3s预测的目标轨迹点所在位置作为虚拟静止目标点，设拦截弹在第a3s之前以虚拟静止目标点为拦截目标，在第a3s之后以来袭飞行器为目标进行拦截运动，具体过程如下： 步骤3-1：利用步骤2所预测的来袭飞行器的轨迹位置结果，载机发射的拦截弹根据预测位置设置比例制导指令，向预测位置飞行；比例导引规律要求指令加速度信号和视线变化率成正比，这个比值等于导航比乘以弹目相对速度，制导指令写为： 其中为飞行器过载指令，Vr为飞行器目标接近速度，K表示比例导引律的比例系数，qε表示铅锤面视线角速率，qβ表示水平面视线角速率，表示法向过载，表示侧向过载； 步骤3-2：拦截弹到达预测位置后，再以来袭飞行器为目标进行比例制导拦截； 利用神经网络对高机动非线性的飞行器历史数据进行学习，对其未来轨迹进行预测，之后将预测的目标轨迹点所在位置作为虚拟静止目标点，基于预测的虚拟静止目标进行制导拦截，到达预测的虚拟目标后再以来袭飞行器为目标进行制导拦截。

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