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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于深度学习的变形飞行器预测校正制导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：CN119200633B 。

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：202411261326.X，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种基于深度学习的变形飞行器预测校正制导方法是由龚胜平;徐梓淇;师鹏;程林设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的变形飞行器预测校正制导方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度学习的变形飞行器预测校正制导方法，属于飞行器制导与控制领域。该方法首先训练变形飞行器飞行性能预测模型，该模型的输入为变形飞行器的速度、制导参数、变形参数，输出为射程能力值和横程能力值；在每个制导周期内，基于该预测模型，构建以横程能力为优化性能指标、以所需射程为约束的非线性优化问题并求解，得到变形飞行器的当前制导参数和变形参数，进而得到当前攻角和倾侧角幅值，以实现对变形飞行器的预测校正制导。本发明能够在变形飞行器的飞行途中实时做出兼顾变形指令及攻角和倾侧角指令的制导决策，使变形飞行器在到达目标点的前提下横向行程最大，可以有效提高变形飞行器的横向机动能力。

本发明授权一种基于深度学习的变形飞行器预测校正制导方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的变形飞行器预测校正制导方法，其特征在于，包括： 训练变形飞行器飞行性能预测模型，所述模型的输入为变形飞行器的速度、制导参数、变形参数，输出为所述变形飞行器的射程能力值和横程能力值； 在每个制导周期内，基于所述变形飞行器飞行性能预测模型，构建以横程能力为优化性能指标、以所需射程为约束的非线性优化问题； 求解所述非线性优化问题，得到所述变形飞行器的当前所述制导参数和所述变形参数，进而得到所述变形飞行器的当前攻角和倾侧角幅值，以实现对所述变形飞行器的预测校正制导； 所述方法还包括： 基于变形飞行器攻角与速度的关系，建立变形飞行器在每一种气动构型下的倾侧角走廊；具体步骤如下： 1建立变形飞行器攻角与速度的关系； 其中，变形飞行器飞行过程中攻角关于速度的表达式为： 其中，α为变形飞行器攻角，V为变形飞行器速度；Vb,Va分别为预设的速度分段点，Vb小于变形飞行器的初始速度，Va大于变形飞行器的再入飞行终端速度Vf；为升阻比最大的攻角数值；αm为攻角初值； 2建立变形飞行器在每一气动构型下的倾侧角走廊； 其中，变形飞行器在每一气动构型下的再入飞行分为初始下降段、平衡飞翔段以及终端能力管理段；对于任一气动构型： 所述初始下降段包含从再入点到轨迹的第一个谷底点，速度范围为V≥Vb；初始下降段倾侧角走廊上界ν1,max和下界ν1,min的表达式为： 其中，k为变形系数，表示变形飞行器的变形量；νinit为初始下降段采取的常值倾侧角； 所述平衡飞翔段的最小倾侧角取值为0，速度范围为[Va,Vb]，所述平衡飞翔段包含过载约束、动压约束和热流约束三个过程约束，表达式如下： 其中，nt,pt分别表示t时刻变形飞行器所承受的热流、过载和动压，pmax,nmax分别表示变形飞行器能承受的最大热流、最大动压、最大过载约束；Sref,m0,g0分别表示变形飞行器参考面积、质量和重力加速度；CLα,V,k,CDα,V,k分别表示变形飞行器的升力系数和阻力系数；ρ为变形飞行器当前高度处的大气密度；C1为热流计算常数；Vc为第一宇宙速度；ρ0为海平面处的大气密度；Rd表示变形飞行器前缘曲率半径； 则式3中每个约束对应的最小地心距的空气密度为： ρrp＝2pmaxV-2 其中，rQ,rp,rn分别表示热流约束、过载约束、动压约束对应的最小地心距； 取式4中rQ,rn,rp中的最小值作为最低飞行地心距，表达式如下： rminV＝min{rQ,rq,rn}5 再根据拟平衡飞翔条件计算平衡飞翔段的最大倾侧角： 其中，g为变形飞行器所在高度处的重力加速度，ν2,maxV,k表示根据拟平衡滑翔条件计算出的最大倾侧角； 则平衡飞翔段的倾侧角走廊上界ν2,max和下界ν2,min表示为： 终端能量管理段满足终端状态约束，速度范围为V∈[Vf,Va]； 结合拟平衡飞翔条件，终端平衡飞翔倾侧角νQEGC,f计算表达式为： 其中，rf,vf分别表示再入飞行的终止地心距和终止速度；终端能量管理段的倾侧角走廊上界ν3,maxV,k和下界ν3,minV,k的表达式为： 其中，kν为收缩系数。

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