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龙图腾网获悉南航科技(广东横琴)有限公司;珠海翔翼航空技术有限公司申请的专利融合注意力机制的飞行训练轨迹生成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：CN120805077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511299249.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权融合注意力机制的飞行训练轨迹生成方法是由陈想;杨磊;李嘉欣;杨实;苏剑飞;王中兴;张子泓;曾瑞琪;李雨菲;柳韦任;陈璞;卢社强;王志锋设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合注意力机制的飞行训练轨迹生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于航空飞行训练技术领域，具体涉及融合注意力机制的飞行训练轨迹生成方法，解决现有技术难以生成多样化、个性化及高质量飞行训练轨迹，无法满足高质量训练需求的问题。本发明获取飞行训练多源数据，经预处理、动态权重融合成生融合数据，预测模型中编码器以随机特征注意力机制处理融合数据中单个轨迹片段，键矩阵融入实时气动参数，通过气动一致性系数调整注意力得分，进而得到潜空间表示；解码器结合潜空间表示与噪声向量，生成初始预测飞行训练轨迹序列；最后用速度自适应截止频率及带权sinc滤波抑制高频噪声、非线性滤波，得到最终的预测飞行训练轨迹序列。本发明生成多样化、个性化及高质量飞行训练轨迹，满足高质量训练需求。

本发明授权融合注意力机制的飞行训练轨迹生成方法在权利要求书中公布了：1.融合注意力机制的飞行训练轨迹生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S100，获取飞行训练过程中的多源飞行数据，并经预处理得到飞行轨迹数据集； 步骤S200，采用动态权重融合算法将所述飞行轨迹数据集中数据进行融合，生成融合数据； 步骤S300，将所述融合数据输入基于AF-LDM与Performer的预测模型进行处理，得到最终的预测飞行训练轨迹序列；所述预测模型依次包括： 基于随机特征注意力的编码器，配置为对所述融合数据中的单个轨迹片段进行多层次特征提取，进而获得各个轨迹片段的潜空间表示； 所述多层次特征提取包括随机特征注意力层，所述随机特征注意力层包括：键矩阵融入实时气动参数形成扩展键矩阵，基于高斯随机矩阵和随机偏置对查询和所述扩展键矩阵进行随机特征映射，生成随机特征映射后的查询和键，并结合气动一致性系数计算气动感知注意力得分；所述气动感知注意力得分和值向量进行加权求和，生成上下文感知的特征表示，进而得到各个轨迹片段的潜空间表示； 解码器，配置为对所述潜空间表示和噪声向量进行处理，获得初始预测飞行训练轨迹序列；对所述初始预测飞行训练轨迹序列进行速度自适应截止频率调整的带权sinc滤波函数抑制高频噪声，得到初步去噪的轨迹序列，并采用非线性滤波对所述初步去噪的轨迹序列进行特征增强与残留噪声过滤，得到最终的预测飞行训练轨迹序列。

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南航科技(广东横琴)有限公司;珠海翔翼航空技术有限公司，其通讯地址为：519001 广东省珠海市香洲区横琴港澳大道868号市民服务中心2号楼政务服务中心114室-1539(集中办公区)；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”。

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