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龍圖騰網(wǎng)恭喜合肥工業(yè)大學(xué);北京市遙感信息研究所申請(qǐng)的專利基于混合卡爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶軌跡預(yù)測(cè)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119337923B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411877644.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/04；該發(fā)明授權(quán)基于混合卡爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶軌跡預(yù)測(cè)方法是由夏維;李浩;馮星辰;徐崇彥;湯航;張景暉;張麗霞;滕偉;鐘也磐設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-19向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于混合卡爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶軌跡預(yù)測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于混合卡爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶軌跡預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，涉及軌跡預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明中，通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入卡爾曼濾波框架，保留卡爾曼濾波的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和解釋性，同時(shí)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合能力和學(xué)習(xí)能力。當(dāng)動(dòng)力學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出結(jié)果存在噪聲時(shí)，利用基于混合卡爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，從而更好地處理現(xiàn)實(shí)世界中復(fù)雜多變的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、魯棒的航跡預(yù)測(cè)。

本發(fā)明授權(quán)基于混合卡爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶軌跡預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于混合卡爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：根據(jù)目標(biāo)船舶的歷史軌跡，獲取歷史船舶狀態(tài)在不同時(shí)刻上的分布；將當(dāng)前時(shí)刻的歷史船舶狀態(tài)作為相應(yīng)時(shí)刻的船舶狀態(tài)后驗(yàn)估計(jì)，基于動(dòng)力學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取下一時(shí)刻的船舶狀態(tài)先驗(yàn)估計(jì)，并基于測(cè)量矩陣映射獲取下一時(shí)刻的預(yù)測(cè)測(cè)量值；其中所述動(dòng)力學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用Transformer模型；根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的船舶狀態(tài)后驗(yàn)估計(jì)、歷史測(cè)量值，及下一時(shí)刻的船舶狀態(tài)先驗(yàn)估計(jì)、預(yù)測(cè)測(cè)量值，基于混合卡爾曼增益神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)相應(yīng)的卡爾曼增益；根據(jù)每一時(shí)刻的歷史測(cè)量值，及相應(yīng)下一時(shí)刻的船舶狀態(tài)先驗(yàn)估計(jì)、預(yù)測(cè)測(cè)量值，結(jié)合相應(yīng)的卡爾曼增益，對(duì)每一時(shí)刻的船舶狀態(tài)后驗(yàn)估計(jì)進(jìn)行修正，以獲取修正后的歷史軌跡；將所述修正后的歷史軌跡作為動(dòng)力學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入，獲取目標(biāo)船舶軌跡預(yù)測(cè)序列；所述歷史船舶狀態(tài)在不同時(shí)刻上的分布是指： 其中，xt為t時(shí)刻的歷史船舶狀態(tài)；分別為目標(biāo)船舶在t時(shí)刻的經(jīng)度坐標(biāo)、緯度坐標(biāo)、對(duì)地航速、對(duì)地航向；T為轉(zhuǎn)置運(yùn)算；獲取下一時(shí)刻的船舶狀態(tài)先驗(yàn)估計(jì)以及預(yù)測(cè)測(cè)量值，包括：將t時(shí)刻的歷史船舶狀態(tài)xt作為相應(yīng)時(shí)刻的船舶狀態(tài)后驗(yàn)估計(jì)；將截止至t時(shí)刻的船舶狀態(tài)后驗(yàn)估計(jì)進(jìn)行四熱向量編碼并擴(kuò)展至高維空間后，作為所述動(dòng)力學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型F的輸入，獲取t+1時(shí)刻的船舶狀態(tài)先驗(yàn)估計(jì)；基于測(cè)量矩陣H，將船舶狀態(tài)先驗(yàn)估計(jì)映射至傳感器測(cè)量空間中，獲取t+1時(shí)刻的預(yù)測(cè)測(cè)量值；所述Transformer模型的訓(xùn)練過程為：獲取若干船舶的多條歷史軌跡數(shù)據(jù)；對(duì)所有歷史軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取目標(biāo)船舶軌跡的相似軌跡數(shù)據(jù)集，其中n為相似軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)量，第i條相似軌跡數(shù)據(jù)，T為總時(shí)刻，t時(shí)刻的歷史船舶狀態(tài)，分別為第i條相似軌跡數(shù)據(jù)中t時(shí)刻的經(jīng)度坐標(biāo)、緯度坐標(biāo)、對(duì)地航向、對(duì)地航速；將截止t時(shí)刻的歷史船舶狀態(tài)進(jìn)行四熱向量編碼并擴(kuò)展至高維空間后，作為Transformer模型的輸入，預(yù)測(cè)t+1時(shí)刻的船舶狀態(tài)；遍歷所有相似軌跡數(shù)據(jù)后，構(gòu)建交叉熵?fù)p失函數(shù)，其中CE表示交叉熵；根據(jù)所述交叉熵?fù)p失函數(shù)，訓(xùn)練Transformer模型直至收斂。

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