一种基于神经网络的飞行器轨迹预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510335279.7

申请日：

2025-03-20

公开(公告)号：

CN120406536A

公开(公告)日：

2025-08-01

发明(设计)人：

杜彦斌魏庆来程相倪冬冬朱国梁

申请人：

中国科学院自动化研究所

申请人地址：

100190 北京市海淀区中关村东路95号

IPC主分类号：

G05D1/495

IPC分类号：

G05D1/46 G05D101/15 G05D109/20

代理机构：

北京路浩知识产权代理有限公司 11002

代理人：

董娜

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

北京市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-08-19	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G05D 1/495申请日:20250320
2025-08-01	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于双通道双向神经网络的飞行器轨迹预测方法 [P].

庄学彬 ;

谢扬帆 ;

陈洪波 ;

席泽璞 ;

曾昆 .

中国专利 :CN112859898A ,2021-05-28

[2]

一种基于神经网络的飞行器气动特性预测方法 [P].

周岭 ;

周铸 ;

蔺佳哲 ;

武频 ;

邱丰 ;

袁雯琰 ;

丁涛 ;

郭文娟 ;

王浩 ;

蓝庆生 .

中国专利 :CN113609596A ,2021-11-05

[3]

基于半监督学习与神经网络的飞行器轨迹预测系统 [P].

邝思威 ;

张承龙 ;

王飞 ;

曹宇飞 ;

魏然 ;

赵强 ;

罗天航 ;

刘兴高 .

中国专利 :CN117332327A ,2024-01-02

[4]

基于神经网络的飞行器再入段轨迹优化方法 [P].

冯冬竹 ;

戴沛 ;

崔家山 ;

仲秦 ;

秦翰林 ;

张立华 ;

冯炜皓 ;

马佳笛 .

中国专利 :CN115390456A ,2022-11-25

[5]

基于神经网络的飞行器再入段轨迹优化方法 [P].

冯冬竹 ;

戴沛 ;

崔家山 ;

仲秦 ;

秦翰林 ;

张立华 ;

冯炜皓 ;

马佳笛 .

中国专利 :CN115390456B ,2025-07-01

[6]

一种基于人工神经网络的飞行器轨迹快速生成方法 [P].

鲍诺 ;

相恒升 ;

晁鲁静 ;

路鹰 ;

张辰翰 ;

孟繁钦 ;

郭斐然 ;

韩铭麟 ;

李罗钢 ;

蔡敬坤 ;

耿克达 ;

吴太晖 ;

任金磊 ;

王颖昕 ;

李皓月 ;

阎岩 ;

王振亚 ;

龚星 ;

涂静正 ;

李宜真 .

中国专利 :CN120197472A ,2025-06-24

[7]

基于神经网络的飞行器中段制导轨迹优化方法 [P].

李浩宇 ;

候晨晨 ;

韩治国 ;

张科 ;

谭明虎 ;

张烨 ;

苏雨 ;

王靖宇 ;

呼卫军 .

中国专利 :CN120315460A ,2025-07-15

[8]

基于神经网络的飞行器上升段轨迹优化方法 [P].

崔家山 ;

张立华 ;

常晶 ;

仲秦 ;

戴沛 ;

李聪 ;

刘云昭 ;

冯冬竹 .

中国专利 :CN113031448B ,2021-06-25

[9]

基于长短期记忆网络的飞行器轨迹预测的方法 [P].

窦立谦 ;

马秀俞 ;

张睿隆 ;

宗群 ;

刘达 .

中国专利 :CN114048889B ,2022-02-15

[10]

基于预测模型的高超声速飞行器神经网络控制方法 [P].

许斌 ;

史忠科 .

中国专利 :CN102880055B ,2013-01-16

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