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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基于专家知识驱动的空战机动意图识别方法及相关装置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：CN120950921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511469028.4，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于专家知识驱动的空战机动意图识别方法及相关装置是由孙冲;丁达理;邱宏浩;徐子谦;李娅妮设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于专家知识驱动的空战机动意图识别方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于专家知识驱动的空战机动意图识别方法及相关装置，涉及航空航天技术领域，该方法包括：获取含敌机基础空间状态数据与敌我态势特征函数的实时时间序列数据；经格拉姆角场法将其转换为实时图像序列数据；输入训练好的改进型EfficientNet‑V2‑S模型，输出空战机动意图置信度，且同步启动滑动窗口与置信度控制双机制，截取早期特征并判定意图以实现早期识别；模型训练时采用基于专家经验构建的空战机动意图知识库。本申请将专家知识融入数据与模型流程，解决单纯深度学习依赖海量标注数据、早期识别效果差的问题，双机制保障早期识别，助力飞行员快速掌握敌机意图，满足空战“实时性、准确性、泛化性”的需求。

本发明授权基于专家知识驱动的空战机动意图识别方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.基于专家知识驱动的空战机动意图识别方法，其特征在于，包括： 获取当前空战场景下的实时时间序列数据；所述实时时间序列数据包括当前空战场景下敌机的基础空间状态数据和敌我态势特征函数； 采用格拉姆角场法，将所述实时时间序列数据转换为实时图像序列数据； 将所述实时图像序列数据输入到训练好的空战机动意图识别模型中，得到当前空战场景下敌机空战机动意图；所述空战机动意图识别模型为改进型EfficientNet-V2-S模型，所述空战机动意图识别模型通过集成的Fused-MBConv模块、MBConv模块、CBAM模块，实时提取图像序列中的高维特征，再通过全连接层输出敌机不同空战机动意图的置信度；所述空战机动意图识别模型提取特征时同步启动滑动窗口和置信度控制双机制，通过滑动窗口截取早期特征，并通过置信度阈值判定敌机空战机动意图，实现对敌机空战机动意图的早期识别；所述空战机动意图识别模型在进行训练时，采用基于专家经验构建的空战机动意图知识库，划分训练数据集和验证数据集，并对所述空战机动意图识别模型进行反向传播优化，得到训练好的空战机动意图识别模型； 敌机的所述基础空间状态数据包括：敌机的三维惯性系坐标数据以及三维惯性系对应的三个分量速度数据和姿态角数据；所述敌我态势特征函数包括角度态势函数、距离态势函数和能量态势函数；所述角度态势函数由方位角优势函数和进入角优势函数得到；所述方位角优势函数如下式所示： ； 其中，表示圆周率，通常取，表示方位角优势函数值；p表示以我方战机机头为轴，我方战机看向敌机的视线角，以我方战机右侧为正；表示不可逃逸圆锥角，表示最大离轴发射角，表示最大搜索方位角； 所述进入角优势函数如下式所示： ； 其中，表示进入角优势函数值；表示以敌机机头为轴看向我方战机的视线角，以敌机右侧为正；e为自然对数的底数； 所述角度态势函数如下式所示： ； 所述距离态势函数如下式所示： ； 其中，表示距离态势函数值；表示我方战机与敌机之间的相对距离；为我方战机的最大雷达探测距离；、表示导弹最大最小攻击距离；、表示敌机的最大最小不可逃逸距离； 所述能量态势函数如下式所示： ； 其中，表示能量态势函数值；表示我方战机的当前速度，表示我方战机的当前高度，表示敌机的当前速度，表示敌机的当前高度；表示重力加速度，通常取9.8。

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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