沈阳航空航天大学傅莉获国家专利权
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龙图腾网获悉沈阳航空航天大学申请的专利基于AVMD-BiLSTM模型的隐身飞机动态RCS序列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：CN117195155B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202311235804.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于AVMD-BiLSTM模型的隐身飞机动态RCS序列预测方法是由傅莉;邱鹏;樊金浩;任艳;张帅;张永峥设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于AVMD-BiLSTM模型的隐身飞机动态RCS序列预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于AVMD‑BiLSTM模型的隐身飞机动态RCS序列预测方法，涉及飞机雷达隐身技术领域，本发明通过建立隐身飞机的3D模型，求解隐身飞机在HH与VV两种极化方式下的全空域静态RCS数据库，并获取隐身飞机在定常盘旋航迹下的动态RCS序列；提出自适应变分模态分解方法AVMD，对动态RCS序列进行分解，得到最优的分解尺度K，从而获得分解后的各模态分量；将分解得到的各模态分量分别输入双向长短期记忆网络BiLSTM，最终得到K个BiLSTM网络预测模型，并将获得的预测结果进行加和重构，得到最终的动态RCS的预测结果。
本发明授权基于AVMD-BiLSTM模型的隐身飞机动态RCS序列预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AVMD-BiLSTM模型的隐身飞机动态RCS序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：运用建模软件对隐身飞机进行建模，建立隐身飞机的3D模型； 步骤2：使用电磁方针软件求解隐身飞机在HH与VV两种极化方式下的全空域静态RCS数据库； 步骤3：以步骤2中的全空域静态RCS数据库为基础，获取隐身飞机在定常盘旋航迹下的动态RCS序列； 步骤4：在变分模态分解方法VMD的基础上进行改进，提出自适应变分模态分解方法AVMD； 步骤5：利用自适应变分模态分解方法AVMD对步骤3中获得的动态RCS序列进行分解，得到最优的分解尺度K，从而获得分解后的各模态分量； 步骤6：将分解得到的各模态分量分别输入双向长短期记忆网络BiLSTM，并按照输入序列长度设定比例划分训练集和测试集，最终得到K个BiLSTM网络预测模型； 步骤7：最后将K个BiLSTM网络预测模型的预测结果进行加和重构，得到最终的动态RCS的预测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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