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龙图腾网恭喜南京亚兴为信息技术有限公司申请的专利一种基于无监督哈希学习的无人集群协同感知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：CN120111445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510585325.9，技术领域涉及：H04W4/06；该发明授权一种基于无监督哈希学习的无人集群协同感知方法及系统是由耿恺频;耿可馨设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无监督哈希学习的无人集群协同感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于无人集群控制技术领域，具体涉及一种基于无监督哈希学习的无人集群协同感知方法及系统，包括：获取无人集群系统架构中的数据，应用无监督哈希学习算法对数据进行哈希降维处理，生成能够表征数据间相似性的低维哈希码；应用分布式近似聚类算法对低维哈希码进行随机样本划分，通过聚类集成方法形成精细的近似聚类中心和聚类分簇；对每个分簇使用改进的DBSCAN算法，形成基于最近邻的数据块分组；利用低维哈希码和或聚类或分组，在无人集群节点间支持协同感知。本发明在数据传输高效性和可靠性上具有突出的优势，大大提升了整体任务执行的效率并在能量损耗上有明显的改善。

本发明授权一种基于无监督哈希学习的无人集群协同感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督哈希学习的无人集群协同感知方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）应用无监督的相似度自适应哈希算法对无人集群系统中的数据块进行哈希降维处理，生成能够保留数据块间相似性的低维哈希码； （2）对所述低维哈希码应用分布式近似聚类算法，得到所述低维哈希码的聚类结果，所述聚类结果包含近似聚类中心和聚类分簇； （3）对所述聚类分簇应用改进DBSCAN算法进行分组，得到数据块分组，控制每个分组包含的数据块数量不超过预设门限值，对所述数据块分组应用数据压缩算法，生成压缩分组； （4）利用所述低维哈希码、近似聚类中心、聚类分簇、压缩分组中一种或组合在无人集群系统中执行至少一项以下操作，以支持协同感知： （401）将形成的近似聚类中心或压缩分组，在无人集群系统的节点间进行传输，以在节点间共享感知信息； （402）在无人集群系统内，将生成的低维哈希码在节点间传输，接收节点基于接收到的哈希码，通过汉明距离计算方法执行最近邻搜索，以实现对其他节点所观测到目标的关联或识别； （403）使用所述低维哈希码作为节点感知状态或环境特征的表示，采用分布式计算的方式进行状态估计，并依据估计结果和任务需求，实现协同决策。

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