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龍圖騰網恭喜西北工業大學申請的專利一種基于PER-IDQN的多無人機圍捕戰術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：CN114815891B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01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：202210525303.X，技術領域涉及：G05D1/695；該發明授權一種基于PER-IDQN的多無人機圍捕戰術方法是由李波;黃晶益;謝國燕;楊志鵬;楊帆;萬開方;高曉光設計研發完成，并于2022-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于PER-IDQN的多無人機圍捕戰術方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于PER?IDQN的多無人機圍捕戰術方法，對柵格數字地圖和無人機運動模型進行建模，通過各無人機與環境的交互，采用深度Q網絡算法對多無人機神經網絡模型進行部署，并利用優先經驗回放策略對算法模型進行優化，然后構建狀態空間、動作空間、獎勵函數對多無人機圍捕戰術模型進行針對性設計，最后構建的多無人機圍捕戰術模型能夠在復雜障礙物環境下制定的有效的圍捕戰術，實現對機動目標的包圍捕獲。本發明能夠實現對機動目標的圍捕，有效提升了對經驗樣本的采樣效率，改善復雜任務場景下無人機決策模型訓練速率較慢的問題，最終構建的多無人機圍捕戰術模型穩定性更強，能夠適用于復雜動態環境下的多無人機圍捕和自主避障任務。

本發明授權一種基于PER-IDQN的多無人機圍捕戰術方法在權利要求書中公布了：1.一種基于PER-IDQN的多無人機圍捕戰術方法，其特征在于包括下述步驟：步驟1：構建柵格數字地圖模型、無人機模型；步驟2：基于PER-IDQN算法構建多無人機圍捕決策模型；所述步驟2中基于PER-IDQN算法構建多無人機圍捕決策模型的步驟為：步驟2-1：設定圍捕無人機動作空間A為：A＝[0,-l,0,l,-l,0,0,l]0,-l,0,l,-l,0,0,l表示無人機向下、上、左、右移動的4個動作，l表示每個柵格的長度；步驟2-2：設定圍捕無人機狀態空間S為：S＝[Suav,Steamer,Sobser,Starget,Sfinish]其中Suav,Steamer,Sobser,Starget,Sfinish分別表示無人機自身狀態信息、其他友方無人機信息、無人機探測信息、目標信息和任務狀態信息；具體地，對于多圍捕無人機系統中的第i個無人機，設定其自身狀態信息為： xi和yi表示第i個無人機的坐標信息；對于第i個無人機，設定可獲取的友方無人機狀態信息為： 其中，xi和yi分別表示第i個圍捕無人機的橫、縱坐標值，n表示無人機的數量；設定圍捕無人機i的觀測信息為其中： om為探測示數，表示該圍捕無人機對周邊九宮格位置的探索信息；此外，結合目標相對我方無人機i的相對距離和方位信息，對于第i個圍捕無人機，設定可獲取的目標信息為： 其中，di和θi分別表示我方圍捕無人機與目標的距離和相對方位角，xe和ye表示逃逸目標的橫、縱坐標值；此外，為了幫助圍捕無人機有效完成對目標的圍捕，對于第i個圍捕無人機，設定子狀態量 表示是否完成對目標的圍捕；步驟2-3：考慮到多無人機圍捕戰術中對目標的機動接近、協作圍捕、自主避障三個決策過程，對于每個圍捕無人機個體，設立其獎勵函數R為：R＝σ1rpos+σ2rsafe+σ3reffi+σ4rtask其中，rpos,rsafe,reffi,rtask分別表示位置獎勵、安全飛行獎勵、高效飛行獎勵和任務完成獎勵，σ1～σ4為各項獎勵所相應的權重值；具體的，設定位置子獎勵為：rpos＝|xe-xi|+|ye-yi|-|xe-xi|+|ye-yi|′其中，|xe-xi|+|ye-yi|和|xe-xi|+|ye-yi|′分別表示當前時刻和下一時刻圍捕無人機與目標的距離；設定圍捕無人機安全飛行子獎勵為： 設定圍捕無人機高效飛行子獎勵為：reffi＝-nstaynstay表示圍捕無人機在當前柵格位置停留的次數；設定圍捕無人機任務完成子獎勵項為： 步驟2-4：設定多無人機圍捕判定條件為：當目標與各圍捕無人機距離一個單位柵格距離時，視作目標無法逃逸，圍捕任務完成；步驟3：基于PER-IDQN算法，構建多無人機圍捕決策模型并進行訓練；每個無人機分別將狀態信息輸入至神經網絡中，通過訓練得到的PER-IDQN神經網絡進行擬合，輸出無人機飛行動作，各個圍捕無人機通過協同決策，實現對目標的圍捕。

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