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龙图腾网获悉中安锐达(北京)电子科技有限公司申请的专利基于探鸟雷达和大数据模型分析的飞鸟轨迹预测系统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：CN119148132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411648890.7，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权基于探鸟雷达和大数据模型分析的飞鸟轨迹预测系统是由陆晓明;张海龙;刘尚;王金砺;邱少鹏;童朝平;潘琪;孔起弟;彭宝一;彭文丽设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于探鸟雷达和大数据模型分析的飞鸟轨迹预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及飞鸟轨迹预测技术领域，具体为基于探鸟雷达和大数据模型分析的飞鸟轨迹预测系统，包括数据获取模块、预测模型建立模块和预测模型更新模块，其中，数据获取模块获取飞鸟的速度、加速度、轨迹及时间点数据；预测模型建立模块利用该数据设置轨迹预测模型，并根据前序时间点的数据预测下一个时间点的飞鸟轨迹，计算预测误差，并通过模型中的训练策略优化误差以更新预测参数，并记录预测所需时间；预测模型更新模块根据误差和预测时间计算影响系数，以此调整和更新模型的训练策略；该过程解决了传统系统难以动态适应飞鸟运动变化的问题，通过自适应的训练策略提高了预测的准确性和效率，实现更稳定、可靠的飞鸟轨迹预测效果。

本发明授权基于探鸟雷达和大数据模型分析的飞鸟轨迹预测系统在权利要求书中公布了：1.基于探鸟雷达和大数据模型分析的飞鸟轨迹预测系统，其特征在于，包括数据获取模块（100）、预测模型建立模块（200）和预测模型更新模块（300），其中：所述数据获取模块（100）获取探鸟雷达数据，探鸟雷达数据包括飞鸟速度、飞鸟加速度、飞鸟轨迹和时间点；所述预测模型建立模块（200）设置轨迹预测模型，轨迹预测模型根据探鸟雷达数据中不同时间点上的飞鸟轨迹，进行轨迹预测模型的训练；根据探鸟雷达数据中前序时间点的飞鸟速度、飞鸟加速度和飞鸟轨迹，利用轨迹预测模型预测下一个时间点的飞鸟轨迹，并计算误差，其中误差根据轨迹预测模型预测下一个时间点的飞鸟轨迹与该时间点中探鸟雷达数据的飞鸟轨迹进行计算；并利用轨迹预测模型中的训练策略，对该误差进行优化，以更新轨迹预测模型中的预测参数，并记录轨迹预测模型预测的下一个时间点的飞鸟轨迹所需要的时间，作为模型预测时间；其中：所述预测模型建立模块（200）包括初始预测单元（201），所述初始预测单元（201）记录模型预测时间的过程具体包括：将探鸟雷达数据分成多个时间片段，通过创建一个滑动窗口，每个滑动窗口包含一系列连续的时间点，根据探鸟雷达数据中前序时间点的飞鸟速度、飞鸟加速度和飞鸟轨迹，作为轨迹预测模型的输入，即将滑动窗口内最后一个时间点数据的前序时间点数据作为轨迹预测模型的输入；利用轨迹预测模型预测下一个时间点的飞鸟轨迹，输出轨迹预测模型的预测结果，并记录轨迹预测模型预测的下一个时间点的飞鸟轨迹所需要的时间，作为模型预测时间；所述预测模型建立模块（200）包括误差优化单元（202），所述误差优化单元（202）进行误差优化的具体包括：计算轨迹预测模型预测下一个时间点的飞鸟轨迹与该时间点中探鸟雷达数据的飞鸟轨迹之间的误差，使用梯度下降法的训练策略，对该误差进行优化，通过统计该误差的均方误差，并计算均方误差的偏导数，利用链式法则计算均方误差对轨迹预测模型中参数的梯度，其中均方误差的计算公式如下： ，其中表示轨迹预测模型预测下一个时间点的飞鸟轨迹；表示该时间点中探鸟雷达数据的飞鸟轨迹，具体为滑动窗口内最后一个时间点的飞鸟轨迹；表示探鸟雷达数据的样本数量；依靠优化器，使用计算得到的梯度更新轨迹预测模型的预测参数，通过多个训练周期的批量处理，不断更新轨迹预测模型的预测参数以最小化误差，其中预测参数调整公式如下：对于预测参数，，其中，为学习率，为均方误差对参数的梯度；所述预测模型更新模块（300）根据每次计算的误差和以及记录的模型预测时间，计算影响系数，根据影响系数对轨迹预测模型中的训练策略进行更新；利用更新后的轨迹预测模型，对探鸟雷达数据中未来时间点的飞鸟轨迹进行预测。

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