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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种基于多级残差交叉注意力的航迹识别和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：CN120597100B 。

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：202511106011.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于多级残差交叉注意力的航迹识别和分类方法是由员建厦;温博;唐伟广;汪泉;李毅;孙利杰;孙学中;刘岳豪;吴军超;王淑健;赵继周设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多级残差交叉注意力的航迹识别和分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信号处理领域，公开了一种基于多级残差交叉注意力的航迹识别和分类方法。该方法由全局特征提取网络和分类网络组成，其中全局特征提取网络由多个残差交叉注意力模块顺序堆叠，每一级模块包括残差特征提取模块与交叉注意力模块，分别用于提取局部特征和建模全局依赖，通过多级结构增强特征表达能力，提升对复杂航迹数据中全局特征与时序关系的建模效果。模型采用端到端训练方式，结合交叉熵损失函数优化分类性能。相比传统方法，本发明能够有效提取航迹数据中的长距离依赖与全局特征表达，同时通过残差机制增强特征传递的稳定性和训练效率，适用于复杂环境下的航迹目标识别与分类任务，具备良好的鲁棒性与扩展性。

本发明授权一种基于多级残差交叉注意力的航迹识别和分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多级残差交叉注意力的航迹识别和分类方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1：获取目标航迹数据，进行预处理，并划分训练集和测试集； S2：构建多级残差交叉注意力结构对预处理后的目标航迹数据进行全局特征提取； S3：将提取的全局特征输入分类网络进行目标航迹分类识别，将输入的全局特征映射到目标类别的标签； S4：利用有标签的训练集样本对搭建好的网络模型进行有监督的训练，得到训练好的分类模型；其中，搭建好的网络模型包括多级残差交叉注意力结构和分类网络； S5：将测试集中待识别的目标航迹数据输入训练好的分类模型中进行分类，输出目标航迹的识别结果； 其中，所述S2中构建的多级残差交叉注意力结构由多个相同结构的残差交叉注意力模块顺序堆叠而成，每一级残差交叉注意力模块均包含一个残差特征提取模块与一个交叉注意力模块；整体结构表示为： ； 其中，ResAttBlockl表示第l层的残差交叉注意力模块，用于将上一层输出的Fl-1作为输入特征进行局部语义增强与全局依赖建模，其中第一层残差交叉注意力模块将预处理后的目标航迹数据作为输入特征；L为残差交叉注意力模块的个数； 残差交叉注意力模块对输入特征的具体处理过程为： 输入特征首先经过残差特征提取模块进行初步特征增强，残差特征提取模块包括两个一维卷积层Conv1和Conv2和ReLU激活函数，并引入跳跃连接，将输入与卷积结果相加得到增强后的特征Frl，计算公式如下： ； 初步特征增强后进入交叉注意力模块，交叉注意力模块将增强后的特征Frl分别映射为查询Q、键K和值V向量，然后基于缩放点积注意力机制计算特征之间的依赖关系，计算如下所示： ； ； 式中，WQ、WK和WV为可学习权重矩阵，da为注意力特征维度； 将交叉注意力模块的输出与残差特征提取模块的输出Frl进行逐元素加法，形成残差连接，得到当前这一层的残差交叉注意力模块输出结果，其计算公式如下： 。

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