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龍圖騰網恭喜中國人民解放軍國防科技大學申請的專利一種基于行為軌跡的無人機集群個體重要性評估方法及系統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：CN117390541B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20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：202311327187.1，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權一種基于行為軌跡的無人機集群個體重要性評估方法及系統是由祁明澤;梁靖婕;段曉君;晏良;周東鑫;池藝妍設計研發完成，并于2023-10-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于行為軌跡的無人機集群個體重要性評估方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于行為軌跡的無人機集群個體重要性評估方法及系統。方法包括：S1、根據無人機集群的軌跡行為數據構建多個閾值下的時序網絡，并計算無人機集群中每個個體周圍被環繞程度；S2、通過無人機集群中個體運動狀態的差分，計算該個體在這一段時間內的波動程度；S3、結合無人機集群中每個個體周圍被環繞程度和無人機集群中個體的波動程度作為特征構建貝葉斯網絡模型，并利用該模型推斷該個體是否為無人機集群中的關鍵個體。本發明利用自組織集群在一段時間內的運動狀態，通過行為軌跡體現的環繞性、波動性等運動狀態特性衡量具有協同特性的集群個體之間的動態相關性，實現對自組織集群系統內部機理的快速反演。

本發明授權一種基于行為軌跡的無人機集群個體重要性評估方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于行為軌跡的無人機集群個體重要性評估方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、根據無人機集群的軌跡行為數據構建多個閾值下的時序網絡，并計算無人機集群中每個個體周圍被環繞程度；S2、通過無人機集群中個體運動狀態的差分，計算該個體在這一段時間內的波動程度；S3、結合無人機集群中每個個體周圍被環繞程度和無人機集群中個體的波動程度作為特征構建貝葉斯網絡模型，并利用該模型推斷該個體是否為無人機集群中的關鍵個體；所述步驟S1具體包括：S11、采集無人機集群的運動軌跡數據，對運動軌跡數據進行預處理，得到帶有時間戳的軌跡行為數據，將軌跡行為數據切分為長度為L片段式中，t表示時間切片的索引，t＝1,2,...,L；S12、根據t時刻N個無人機個體的觀測值建立基于運動狀態的距離矩陣式中，N表示每個時間切片中無人機個體的數量，表示在時刻t觀測到的無人機個體i的多維運動狀態，t＝1,2,...,L；S13、取閾值∈，使用Heaviside函數和Kronecker符號將上述t時刻的距離矩陣Dt轉化為具體的網絡的鄰接矩陣Gt，∈，其中，S14、計算在閾值∈下，t時刻的時序網絡中個體i周圍的連接個體數S15、取距離矩陣Dt的最大值和最小值分別作為閾值∈的上下界，對個體i周圍連接個體數中的ò和t分別進行積分，得到個體i的被環繞性程度ci： 其中，對∈的上下界和均進行了歸一化處理；S16、得到體現無人機集群個體環繞性的向量C＝{c1,c2,...,cN}T，并將該向量記為每個個體周圍被環繞程度，ci值越大表明個體在無人機集群中越重要；所述步驟S2具體包括：S21、將軌跡行為數據表示為其中，是集群中第i個個體隨時間變化的L個觀測值，表示在時刻t觀測到的無人機個體i的多維運動狀態；S22、通過差分法計算相鄰時刻運動狀態的變化量 S23、將各個時刻的運動狀態變化量進行合并，得到個體i運動狀態的波動性值Ri： S24、將波動性向量R＝{R1,R2,...,RN}正向化得到波動性指標Fi： 式中，max{R}和min{R}分別是波動性向量元素中的最大值和最小值。

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國防科技大學，其通訊地址為：410073 湖南省長沙市開福區德雅路109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”。