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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种机动目标自适应跟踪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：CN118465751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202410602550.4，技术领域涉及：G01S13/72；该发明授权一种机动目标自适应跟踪方法是由苏镇镇;张永权;刘黎明;郭心玥;张冰洁设计研发完成，并于2024-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机动目标自适应跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种机动目标自适应跟踪方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；搭建机动目标自适应跟踪网络模型并对其进行迭代训练；获取机动目标自适应跟踪结果。本发明在对机动目标自适应跟踪网络模型进行迭代训练的过程中，运动模式识别模块中的长短时记忆神经网络对目标坐标序列的时序信息进行提取，多头注意力层对时序信息中的上下文信息进行提取，最后通过多层感知机和Softmax分类器实现机动目标运动模式的分类，实现对目标运动模式的自适应识别，与现有技术相比，有效提高了跟踪精度。

本发明授权一种机动目标自适应跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种机动目标自适应跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取训练样本集和测试样本集： 获取均包含种目标运动类别且包含段目标坐标序列的第一数据集和包含带噪声干扰的段目标坐标序列的第二数据集，每段目标坐标序列均包含个坐标值，并对每个坐标值进行归一化处理，然后对每段目标坐标序列进行标注，再将归一化后第一数据集和第二数据集中的段目标坐标序列及其对应的标签组成训练样本集，剩余段目标坐标序列作为测试样本集，其中，，，，； 2搭建机动目标自适应跟踪网络模型： 搭建包括运动模式识别模块、状态预测模块和降噪自编码器的机动目标自适应跟踪网络模型，其中运动模式识别模块包括级联的长短时记忆神经网络、残差连接和正则化层、多头注意力层、两个多层感知机MLP和Softmax分类器； 3对机动目标自适应跟踪网络模型进行迭代训练： 通过训练样本集对机动目标自适应跟踪网络模型进行迭代训练，得到训练好的机动目标自适应跟踪网络模型； 4获取机动目标自适应跟踪结果： 将测试样本集作为训练好的机动目标自适应跟踪网络模型中运动模式识别模块和状态预测模块的输入进行前向传播，得到每个测试样本对应的关联量测值，降噪自编码器对关联量测值进行去噪，得到机动目标自适应跟踪结果。

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