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龙图腾网恭喜中国人民解放军军事航天部队航天工程大学申请的专利基于可信度加权的太空竞争态势威胁等级评估方法及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：CN119538012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510096485.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于可信度加权的太空竞争态势威胁等级评估方法及系统是由李剑;曾德贤;李睿;何浩杰;贾娉婷;刘昀铮;何畅畅;缪钰颖设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可信度加权的太空竞争态势威胁等级评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于可信度加权的太空竞争态势威胁等级评估方法及系统，涉及信息技术领域，包括基于历史轨道数据和运行状态构建威胁特征向量，并采用深度学习模型得到初始目标威胁概率向量。然后，基于多源态势感知数据计算可信度加权系数，并结合特征权重系数修正初始威胁概率向量。最后，采用集成学习方法对目标威胁等级进行分类，并结合目标轨道参数和蚁群算法确定目标优先级，输出威胁目标序列和态势威胁评估报告。本发明通过融合多源态势感知数据和可信度加权机制，能够更准确地评估太空目标的威胁等级，有效提高太空态势感知的可靠性和效率。

本发明授权基于可信度加权的太空竞争态势威胁等级评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于可信度加权的太空竞争态势威胁等级评估方法，其特征在于，包括：基于历史轨道数据和在轨卫星运行状态，构建包含机动特征、载荷特征和目标特征的威胁特征向量，其中机动特征包含轨道机动频率、速度变化量和轨道调整幅度，载荷特征包含任务载荷类型、功率变化和信号特性，目标特征包含目标尺寸、姿态变化和轨道类型；采用层次分析方法确定机动特征、载荷特征和目标特征的特征指标权重系数，将所述威胁特征向量输入至编码器-解码器深度学习模型中，在编码器和解码器之间设置多头注意力层，采用生成对抗网络训练方法，得到初始目标威胁概率向量；基于雷达、光学和无线电测量采集多源态势感知数据，将采集时间间隔、数据波动率和测量精度输入数据质量评估网络计算时效性系数、准确性系数和完整性系数，采用深度信念网络融合时效性系数、准确性系数和完整性系数得到多源态势感知数据的可信度加权系数；基于所述可信度加权系数与特征指标权重系数构成修正权重矩阵，将所述修正权重矩阵和所述初始目标威胁概率向量输入变分贝叶斯网络，得到修正后的目标威胁概率向量和置信区间；根据修正后的目标威胁概率向量和置信区间，构建包含随机森林、梯度提升决策树和支持向量机的基分类器集合，采用堆叠集成策略融合所述基分类器集合的分类结果，将太空目标的威胁等级划分为高危、中危和低危三个等级，基于威胁等级划分结果确定目标优先级初值，结合目标轨道参数构建威胁传播的约束条件，采用蚁群算法求解约束条件并更新目标优先级，按目标优先级输出威胁目标序列和态势威胁评估报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军军事航天部队航天工程大学，其通讯地址为：101407 北京市怀柔区雁栖镇八一路一号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。