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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍海軍航空大學申請的專利一種基于航跡相似性分割的航跡關聯方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115391324B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211059482.9，技術領域涉及：G06F16/215；該發明授權一種基于航跡相似性分割的航跡關聯方法是由熊偉;徐平亮;崔亞奇;孔戰;董凱;熊振宇;于藝偉;郝延彪;龔誠設計研發完成，并于2022-08-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于航跡相似性分割的航跡關聯方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于航跡相似性分割的航跡關聯方法，主要解決現有的航跡關聯算法在實際工程應用中存在的先驗信息難以獲取、關聯門限難以確定、關聯時間長等問題。該方法利用深度學習技術，從關聯矩陣入手，利用神經網絡對多傳感器航跡進行深入挖掘，融合各個傳感器的所有航跡信息得到航跡矩陣，通過對航跡矩陣進行相似性分割直接得到不同航跡之間的關聯關系，從而完全避免了對大量航跡進行遍歷計算，減少了人工對模型和參數的反復修改和調試，大大提高了關聯效率，并且適用于傳感器觀測過程中存在剛性或非剛性形變的區域中多個傳感器之間的航跡關聯，可實現實際工程應用中多傳感器多目標的快速準確關聯。

本發明授權一種基于航跡相似性分割的航跡關聯方法在權利要求書中公布了：1.一種基于航跡相似性分割的航跡關聯方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，將傳感器A和傳感器B的航跡通過歸一化轉化為規范、無量綱的航跡，根據來自不同傳感器的航跡構建航跡張量，航跡張量中各個位置的元素與對應的歸一化航跡一一對應，完成航跡合并； 步驟2，設計損失函數，該方法的損失函數包含三部分，分別是相似損失、行約束損失、列約束損失，定義網絡對航跡張量進行相似性分割后得到關聯矩陣為，真實的關聯矩陣為，其中矩陣元素為1表示關聯，0表示不關聯； 步驟3，構建相似性分割網絡模型，網絡包含2個模塊，分別是航跡特征提取模塊和關聯映射模塊，航跡特征提取模塊包含3個并聯分支，分別為元素特征提取層、局部特征提取層和全局特征提取層，關聯映射模塊包含3個并聯分支，分別是行關聯映射層，列關聯映射層和全局關聯映射層， 步驟3.1：構建元素特征提取層，元素特征提取層由2個全連接層組成，首先將航跡張量展平，其形狀由變化為，然后利用由2個全連接層組成的元素特征提取層對展平后的航跡張量中每一個元素進行處理，將維度放大為原來的4倍再縮放到原來的維度，張量形狀變化為，最后將展平的航跡張量還原到原始形狀，為傳感器A中的航跡數量，為傳感器B中的航跡數量； 步驟3.2：構建局部特征提取層，局部特征提取層首先由一個卷積層提取航跡張量中的鄰域信息，融合鄰居航跡特征，同時設置其步長和填充均為1保證矩陣大小不發生改變，然后接2個卷積層將卷積層輸出特征的通道數放大4倍再縮放到原來的大小，融合不同通道的航跡信息，在2個卷積層中張量形狀的變化為； 步驟3.3：構建全局特征提取層，全局特征提取層由2個全局自注意力層組成，首先將航跡張量展平，其形狀由變化為，將展平后的航跡張量看作一個整體，然后計算查詢矩陣、鍵矩陣、值矩陣； 步驟3.4：構建行關聯映射層、列關聯映射層和全局關聯映射層，行關聯映射層為卷積層，列關聯映射層為卷積層，全局關聯映射層為一層全局自注意力層，將航跡張量展平作為輸入，并將輸出的張量還原為原始形狀，輸入輸出維度相同； 步驟3.5：將行關聯映射層，列關聯映射層和全局關聯映射層的輸出按照通道維合并，通過一個卷積核為，步長為1，填充為0，輸出通道數為1的卷積層進行關聯映射合并，得到關聯矩陣； 步驟4，對相似性分割網絡進行訓練測試，網絡的輸入是航跡張量，輸出為關聯矩陣，根據輸出的關聯矩陣中數值的分布得到關聯結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍海軍航空大學，其通訊地址為：264001 山東省煙臺市芝罘區二馬路188號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。