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龙图腾网获悉中国人民解放军海军潜艇学院申请的专利一种基于LSTM网络的鱼雷轨迹分类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：CN116502082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310349141.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于LSTM网络的鱼雷轨迹分类方法是由卫翔;杨家轩;刘星璇;周航程;侯文姝设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM网络的鱼雷轨迹分类方法在说明书摘要公布了：基于LSTM网络的鱼雷轨迹分类方法，步骤1建立鱼雷和潜艇的追赶场景模型，分为三类：空投式鱼雷的零提前角导引的尾追法；舰射线导的固定提前角法；潜射的平行接近法；2基于轨迹的数学模型特征进行仿真模拟；3建立数据集；4建立基于LSTM网络的轨迹分类模型；5基于LSTM网络进行训练。优点是：引入LSTM来解决通过鱼雷轨迹对鱼雷类型进行判别的问题，克服了当前鱼雷轨迹分类约束性强，鲁棒性差的问题，从而为拦截鱼雷争取更多时间；克服了传统的基于数学模型方法不具备对参数误差的自我修正能力、无法以明确的概率标准来定量评估判断结果的问题；克服了目前基于深度学习的方法对复杂的鱼雷时序序列数据效果不佳、且可能会存在梯度爆炸和梯度消失的问题。

本发明授权一种基于LSTM网络的鱼雷轨迹分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM网络的鱼雷轨迹分类方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：建立鱼雷和潜艇的追赶场景模型，分为三类：空投式鱼雷的零提前角导引的尾追法；舰射线导的固定提前角法；潜射的平行接近法； 步骤2：基于轨迹的数学模型特征进行仿真模拟：将鱼雷出射点设置为固定原点，鱼雷同潜艇位置连线的偏移角度设置为出射提前角，随机生成服从均匀分布的不同发射速度、目标速度这些特征下的目标集中轨迹； 步骤3：建立数据集：根据仿真出的轨迹数据，按照步骤1中的三种类型对其进行分类标注，然后将每种类别中的数据进行归一化操作，作为模型的时序输入；将占总数的70％作为神经网络的训练集，而另外占总数30％的数据作为测试集； 步骤4：建立基于LSTM网络的轨迹分类模型：由输入层、两个LSTM层、一个全连接层、一个SoftMax层以及一个输出层构成；将鱼雷的初始提前角、角度变化率、与潜艇的相对距离、距离变化率、潜艇速度、鱼雷速度作为模型的输入，鱼雷类型作为模型的输出； 步骤5：基于LSTM网络进行训练：设置好相应的参数，包括优化器、学习率、迭代次数，利用上述训练集对模型进行训练；最后得到训练好的模型，用测试集判断准确率。

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