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龙图腾网获悉中国地质大学(北京)申请的专利一种基于融合算法的无人机震源落点预测调整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：CN120029324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510503408.9，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种基于融合算法的无人机震源落点预测调整方法及系统是由熊盛清;潘兴东;柴炜亮;马振宁;钱荣毅设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合算法的无人机震源落点预测调整方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于融合算法的无人机震源落点预测调整方法及系统，属于地震勘探领域，包括以下步骤：S1、采集飞行区域的环境数据，以及震源的位置、加速度和姿态数据，构成多源数据；S2、确定震源的初始状态信息，并将多源数据以及确定的初始状态信息传输至远程服务器；S3、远程服务器基于自适应龙格库塔算法结合深度学习构建震源运动模型，并基于构建的震源运动模型对震源的飞行轨迹进行模拟预测，生成飞行轨迹与落点预测信息；S4、基于飞行轨迹与落点预测信息生成控制指令，优化状态参数。采用上述一种基于融合算法的无人机震源落点预测调整方法及系统，基于多源数据，运用融合算法计算并优化飞行轨迹，实现了无人机震源的精准投掷。

本发明授权一种基于融合算法的无人机震源落点预测调整方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于融合算法的无人机震源落点预测调整方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、采集飞行区域的环境数据，以及震源的位置、加速度和姿态数据，构成多源数据； S2、在对多源数据进行预处理后，确定震源的初始状态信息，并将多源数据以及确定的初始状态信息传输至远程服务器； S3、远程服务器基于自适应龙格库塔算法结合深度学习构建震源运动模型，并基于构建的震源运动模型对震源的飞行轨迹进行模拟预测，生成飞行轨迹与落点预测信息； 步骤S3具体包括以下步骤： S31、根据震源的初始状态信息和环境数据设定龙格库塔算法的初始步长和预设容忍误差，其中，，表示震源预计飞行时长，表示期望计算步数； S32、考虑空气阻力、重力和推力因素构建震源运动模型； S33、使用四阶龙格库塔算法对震源运动模型进行数值求解，预测震源状态； 在步骤S33中，采用自适应策略动态调整步长； 其具体包括以下步骤： S331、计算四阶龙格库塔算法与二阶龙格库塔算法之间的误差估算： （11）； 式中，和分别表示四阶龙格库塔算法和二阶龙格库塔算法的计算结果； S332、基于误差估算调整步长： （12）； 式中，表示步长；表示调整后的步长； S34、收集历史数据，并基于历史数据训练深度学习模型，将训练好的深度学习模型与龙格库塔算法结合，利用深度学习模型捕捉环境数据与震源轨迹之间的非线性关系，优化飞行轨迹预测； 步骤S34具体包括以下步骤： S341、在龙格库塔算法计算震源运动轨迹的过程中，将当前时刻的环境数据和震源状态信息输入到训练好的深度学习模型中，得到对震源下一时刻状态的预测修正值； S342、将深度学习模型的预测修正值与龙格库塔算法的计算结果进行融合，生成最终的飞行轨迹与落点预测信息： （13）； 式中，表示融合后生成的震源状态；表示深度学习模型预测的震源状态修正值；表示深度学习模型预测修正值的权重；表示下一时刻的震源状态信息； S4、基于飞行轨迹与落点预测信息生成控制指令，优化状态参数。

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