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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于数据-模型双驱动的小样本弹道预测方法及系统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：CN119312665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411305735.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于数据-模型双驱动的小样本弹道预测方法及系统是由汪进文;郑文杰;杨力;陈思园;何流;黄琦龙设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据-模型双驱动的小样本弹道预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于数据‑模型双驱动的小样本弹道预测方法及系统，包括：建立六自由度弹道模型；构建包括数据驱动和模型驱动的小样本弹道预测数据库，数据驱动为目标弹道的观测数据，模型驱动为一条已知的包括六自由度弹道模型全部变量数据的全弹道；基于PINN模型构建弹道预测模型，并基于小样本弹道预测数据库中数据驱动和模型驱动构建物理约束，将初始条件、边界条件和物理约束作为损失函数嵌入到弹道预测模型中；对弹道预测模型进行训练，通过训练好的弹道预测模型预测目标弹道。本发明满足小样本情况下的弹道预测需求。

本发明授权一种基于数据-模型双驱动的小样本弹道预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据-模型双驱动的小样本弹道预测方法，其特征在于，包括： 建立六自由度弹道模型； 构建包括数据驱动和模型驱动的小样本弹道预测数据库，数据驱动为目标弹道的观测数据，模型驱动为一条已知的包括六自由度弹道模型全部变量数据的全弹道； 基于PINN模型构建弹道预测模型，并基于小样本弹道预测数据库中数据驱动和模型驱动构建物理约束，将初始条件、边界条件和物理约束作为损失函数嵌入到弹道预测模型中；其中，PINN模型中全连接网络的输出与小样本弹道预测数据库中目标弹道前若干秒轨迹数据构成PINN边界损失，全连接网络的输出经过自动微分后与变量导数构成PINN物理损失；边界损失和物理损失共同构成了PINN模型的损失函数，通过最小化损失函数，更新网络参数，得到最优网络；输入待预测轨迹时间序列，得到目标弹道的预测值； 对弹道预测模型进行训练，通过训练好的弹道预测模型预测目标弹道； 所述六自由度弹道模型为： 式中，v,θa,ψ2,δ2,δ1,ωξ,ωη,ωζ,γ,x,y,z,β分别为弹丸在飞行过程中的变量；v为炮弹相对于地面速度，θa为速度坐标系绕基准坐标系Z轴负向旋转角度，ψ2为速度坐标系绕自身Y轴负向旋转角度，为弹轴坐标系绕基准坐标系Z轴负向旋转角度，为弹轴坐标系绕自身Y轴负向旋转角度，δ2为第二弹轴坐标系绕自身Y轴负向旋转角度，δ1为第二弹轴坐标系绕速度坐标系Z轴负向旋转角度，ωξ,ωη,ωζ为总角速度在弹轴坐标系分量，γ为弹体坐标系绕弹轴坐标系负向旋转角度，x,y,z为炮弹在地面坐标系坐标，β为第一弹轴与第二弹轴负向转角。

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