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龙图腾网获悉西北工业大学深圳研究院申请的专利一种基于态势驱动的超视距空战双环耦合自主机动决策方法、设备、介质及产品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：CN121028831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511468042.2，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种基于态势驱动的超视距空战双环耦合自主机动决策方法、设备、介质及产品是由孙冲;丁达理;李娅妮;徐子谦;邱宏浩设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于态势驱动的超视距空战双环耦合自主机动决策方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于态势驱动的超视距空战双环耦合自主机动决策方法、设备、介质及产品，涉及航空航天技术领域，该方法包括：利用训练好的LSTM模型，分别根据敌方目标和本机的状态控制信息，进行递归预测，得到敌方目标和本机的多步航迹预测信息；计算双方的态势变化梯度；将本机航迹信息和敌方目标的状态控制信息输入训练好的第一强化学习模型生成主动作指令；将本机航迹信息、敌方目标的状态控制信息以及双方的态势变化梯度，输入训练好的第二强化学习模型生成预加载动作指令；利用零空间行为法，将主动作指令与预加载动作指令融合，得到自主机动决策指令。本申请可降低信息不完备下的决策风险，实现战机平滑的战术转换。

本发明授权一种基于态势驱动的超视距空战双环耦合自主机动决策方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于态势驱动的超视距空战双环耦合自主机动决策方法，其特征在于，包括： 获取敌方目标和本机的状态控制信息；所述状态控制信息包括：状态信息和控制量信息； 利用训练好的LSTM模型，根据敌方目标的状态控制信息，进行递归预测，得到敌方目标的多步航迹预测信息；所述多步航迹预测信息包括若干个时间步的预测状态控制信息； 利用训练好的LSTM模型，根据本机的状态控制信息，进行递归预测，得到本机的多步航迹预测信息； 根据敌方目标的多步航迹预测信息和本机的多步航迹预测信息，计算双方的态势变化梯度； 将本机航迹信息和敌方目标的状态控制信息输入训练好的第一强化学习模型，采用适用于连续动作空间的深度确定性策略梯度算法生成主动作指令；所述本机航迹信息包括：状态信息、控制量信息、传感器信息以及武器信息； 将本机航迹信息、敌方目标的状态控制信息以及双方的态势变化梯度，输入训练好的第二强化学习模型，采用适用于连续动作空间的深度确定性策略梯度算法生成预加载动作指令； 利用零空间行为法，将所述主动作指令与所述预加载动作指令融合，得到自主机动决策指令； 所述根据敌方目标的多步航迹预测信息和本机的多步航迹预测信息，计算双方的态势变化梯度，具体包括： 根据每个时间步的敌方目标的和本机的预测状态控制信息，计算对应时间步的态势值，得到若干个时间步的态势值，公式为：；其中，S表示当前态势函数，表示描述相对距离、角度、速度这些基本特征的函数，表示基本特征的总数，代表第个“基本特征”，代表描述第个基本特征的函数，表示第个基本特征的权重系数；表示当前战术的战术特征，表示战术特征的权重系数；表示当前状态下的动态对抗特征，表示动态对抗特征的权重系数； 根据若干个时间步的态势值计算双方的态势变化梯度，公式为：，其中，t表示时间； 所述利用零空间行为法，将所述主动作指令与所述预加载动作指令融合，得到自主机动决策指令，具体包括： 根据所述主动作指令计算主任务雅可比矩阵，得到主任务零空间投影矩阵； 根据所述主任务零空间投影矩阵，将所述预加载动作指令投影到主任务零空间，得到投影结果； 将所述投影结果与所述主动作指令融合，得到自主机动决策指令； 根据所述主动作指令计算主任务雅可比矩阵，得到主任务零空间投影矩阵的计算公式为： ； ； 其中，表示主任务零空间投影矩阵，为控制量向量，为主任务函数，为单位矩阵，为主任务函数的雅可比矩阵，为雅可比矩阵的伪逆。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学深圳研究院，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区高新南九道45号西北工业大学深圳三航科技大厦2501室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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