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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种高度感知的通道注意力航迹预测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：CN121279509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511335583.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种高度感知的通道注意力航迹预测方法是由刘旭红;吴定新;胡进庆;佟强;刘秀磊设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高度感知的通道注意力航迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高度感知的通道注意力航迹预测方法，涉及航空技术领域，包括S1：采集飞机的历史航迹和环境信息，S2：将航迹预测定义为在飞机历史航迹和环境信息下，以编码器模块、解码器模块和训练模块构建预测模型，S3：通过上述构建的预测模型，生成未来航迹的概率分布，通过历史观测时间窗口和预测时间窗口来定义模型输入，生成预测结果。本发明利用高度感知的通道注意力航迹预测方法，通过条件变分自编码器和优化损失函数，确保了模型在训练过程中学习到有效的潜在空间分布，从而实现对未来航迹的多样化预测，并且适用于各种航空场景，能够为航空交通管理、航迹规划等提供更为精准的支持，具有广泛的实际应用前景。

本发明授权一种高度感知的通道注意力航迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种高度感知的通道注意力航迹预测方法，其特征在于，包括以下具体步骤： S1：采集飞机的历史航迹和环境信息，用于为预测飞机未来航迹提供数据； S2：将航迹预测定义为在飞机历史航迹和环境信息下，以编码器模块、解码器模块和训练模块构建预测模型，包括以下步骤； S2.1：使用时域卷积网络提取飞机三维历史航迹和高度特征，采用卷积神经网络提取风力信息特征，并优化风力在空间上的变化特性； S2.2：将航迹高度特征与航迹表征进行融合，包括高维航迹表征通道纵向拼接、横向拼接和高度特征通道注意力，选择高度特征通道注意力机制，动态调整航迹特征表示的通道贡献，用以增强模型对关键特征的关注； S2.3：使用条件变分自编码器学习航迹表征的概率分布，生成Verlet加速度，并通过Verlet积分推演预测航迹坐标，输入整合的历史航迹和环境信息，利用潜在空间分布进行未来航迹预测； S2.4：使用轨迹预测损失和条件变分自编码器损失对预测模型进行优化训练，轨迹预测损失是通过计算模型预测轨迹与真实轨迹之间的均方误差MSE来衡量的，轨迹预测损失数学公式，如下所示： 其中，为均方误差函数，CVAE损失包括两个部分：一部分是重构损失，另一部分是KL散度损失，用于衡量模型学习到的潜在空间分布与预先假定的标准正态分布之间的差异，CVAE损失数学公式，如下所示： 其中，为CVAE编码器学习到的潜在空间分布，是标准正态分布，表示KL散度，预测模型的总损失是轨迹预测损失和CVAE损失的加权和，如下式所示： 预测模型训练过程中通过最小化这轨迹预测损失和CVAE损失误差，生成与真实情况相符的、多样化的未来轨迹； S3：通过上述构建的预测模型，生成未来航迹的概率分布，通过历史观测时间窗口和预测时间窗口来定义模型输入，生成预测结果。

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