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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第七研究所申请的专利一种基于鸽群神经网络的无人机编队路由性能预测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：CN115665694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211275196.6，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权一种基于鸽群神经网络的无人机编队路由性能预测方法及系统是由郑墨泓;胡波;刘伟娜;李新宇;伍擎;李勇设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于鸽群神经网络的无人机编队路由性能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于鸽群神经网络的无人机编队路由性能预测方法及系统，包括步骤如下：S1：根据获取的历史数据，利用鸽群神经网络对路由性能预测模型进行离线训练，求解得到优化后的路由性能预测模型；S2：周期性实时感知获取无人机编队的当前网络态势和无人机编队态势；S3：将获取的当前网络态势和无人机编队态势输入优化后的路由性能预测模型，对邻居节点的路由性能进行预测，将预测得到路由性能预测矩阵作为路由选路的依据。本发明无需以全网拓扑作为先验知识，极大地降低了控制开销，同时无需由无人机在线训练，极大地降低了计算量。

本发明授权一种基于鸽群神经网络的无人机编队路由性能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于鸽群神经网络的无人机编队路由性能预测方法，其特征在于：所述的方法包括步骤如下： S1：根据获取的历史数据，利用鸽群神经网络对路由性能预测模型进行离线训练，求解得到优化后的路由性能预测模型； S2：周期性实时感知获取无人机编队的当前网络态势和无人机编队态势； S3：将获取的当前网络态势和无人机编队态势输入优化后的路由性能预测模型，对邻居节点的路由性能进行预测，将预测得到路由性能预测矩阵作为路由选路的依据； 其中，所述的历史数据包括无人机编队以往执行任务收集的数据，表示为矩阵矩阵的行表示一个完整的训练对，即矩阵由Ndata个训练对构成，i＝1,2,…,Ndata，即： Ddata＝[Tdata1Tdata2…TdataNdata]T 每个训练对由无人机的前向速率vpro、前向距离rpro、与邻居节点的时延Tde、最大带宽B、邻居节点度Λ、邻居节点的跳数h和总时延Tto构成，即： Tdatai＝[vproirproiTdeiBiΛiTtoihi] 其中，vproi表示第i个无人机的前向速率、rproi表示第i个无人机的前向距离、Tdei表示第i个无人机与邻居节点的时延、Bi表示第i个无人机的最大带宽、Λi表示第i个无人机的邻居节点度、Ttoi表示第i个无人机的总时延、hi表示第i个无人机的邻居节点的跳数；以及， 利用鸽群神经网络对路由性能预测模型进行离线训练时，设有三个鸽群，分别为鸽群鸽群和鸽群每个鸽群均包含Ndata个鸽子个体，鸽群鸽群和鸽群的第i个鸽群个体分别为无人编队的第i个无人机在空间空间和空间的映射，其中，NN1和NN2分别表示鸽群神经网络的第一隐蔽层和第二隐蔽层的神经元个数；以及， 所述的路由性能预测模型的表达式如下： 其中，Wuh、Whh、Why均表示加权矩阵，u表示路由性能预测模型的输入。

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