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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于机器学习的无人机传感器攻击实时检测和恢复方法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：CN116151325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310183698.4，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于机器学习的无人机传感器攻击实时检测和恢复方法是由孙聪;曾荟铭;马建峰设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的无人机传感器攻击实时检测和恢复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的无人机传感器攻击实时检测和恢复方法，本发明的实现步骤是，通过获取无人机正常飞行时的传感器数据生成训练集，对构建的神经网络进行训练，利用训练好的神经网络预测无人机传感器数据。通过比较神经网络预测的传感器数据和无人机测量的传感器数据之间的差异，判断无人机传感器是否受到攻击，并在发现攻击后实时的隔离和恢复受到攻击的传感器。本发明可用于检测和防御无人机传感器被攻击，且可实时恢复无人机传感器，由此提高了无人机飞行时的安全性。

本发明授权基于机器学习的无人机传感器攻击实时检测和恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的无人机传感器攻击运行时检测和恢复方法，其特征在于，计算传感器预测值和无人机测量值的累计误差，实时检测无人机传感器攻击，在发现传感器攻击时隔离并恢复受到攻击的传感器；该检测和恢复方法的具体步骤包括如下： 步骤1，构建神经网络： 搭建一个由输入层、隐藏层和输出层串联组成的神经网络；将输入层神经元设置为2，隐藏层神经元设置为4，输出层神经元设置为1，激活函数使用线性整流函数ReLU实现； 步骤2，生成训练集： 获取四翼无人机在正常情况下飞行至少5分钟的传感器数据日志，将5分钟的传感器数据日志中的无人机测量位置矢量信息和无人机的目标位置矢量信息组成训练集1；将5分钟的传感器数据日志中的无人机测量的速度矢量信息和无人机的目标速度矢量信息组成训练集2；将5分钟的传感器数据日志中的无人机测量的角速度矢量信息和无人机的目标角速度矢量信息组成训练集3；将5分钟的传感器数据日志中的无人机测量的姿态信息和无人机的目标姿态信息组成训练集4； 步骤3，训练神经网络： 将训练集1、训练集2、训练集3、训练集4中的每一轴数据，分别输入到神经网络中，利用梯度下降算法，更新迭代神经网络中各层参数，直至每个神经网络目标函数收敛为止，分别得到训练好的无人机位置矢量预测神经网络，无人机速度矢量预测神经网络，无人机角速度矢量预测神经网络、无人机姿态预测神经网络； 步骤4，预测无人机传感器数据： 将待预测的无人机传感器数据中的目标位置矢量信息与上一轮位置矢量预测神经网络输出的位置矢量预测信息、目标速度矢量信息和上一轮速度矢量预测神经网络输出的速度矢量预测信息、目标角速度矢量信息和上一轮角速度矢量预测神经网络输出的角速度矢量预测信息、目标姿态信息和上一轮姿态预测神经网络输出的姿态预测信息，分别输入到训练好的无人机位置矢量预测神经网络、无人机速度矢量预测神经网络、无人机角速度矢量预测神经网络、无人机姿态预测神经网络中，输出当前的无人机传感器数据中位置矢量预测信息、速度矢量预测信息、角速度矢量预测信息和姿态预测信息； 步骤5，对预测的速度矢量信息进行处理： 利用加速度矢量的公式，将无人机速度矢量预测神经网络预测的速度矢量转换成加速度矢量，再利用低通滤波器衰减其中的高频频率； 步骤6，检测飞行时无人机的传感器攻击： 步骤6.1，若一个检测窗口Dwi内累计误差ei大于误差阈值Erri时，则将误差计数加1； 步骤6.2，判断当前误差计数是否大于误差计算阈值ECi，若是，则认为传感受到攻击，向地面站发出警报后执行步骤7，否则，当一个窗口时间结束时将当前误差计数置0后执行步骤6.1； 步骤7，恢复受到攻击的无人机传感器： 步骤7.1，用神经网络输出的传感器预测值xi替换传感器测量值yi后，再判断此时检测窗口Dwi内的累计误差ei是否小于恢复阈值Rei，若是，则恢复计数加1后执行步骤7.2； 步骤7.2，判断当前恢复计数是否大于恢复计数阈值RCi，若是，则将当前恢复计数置0后执行步骤8，否则，判定攻击尚未结束继续执行步骤7.1； 步骤8，判定对传感器的攻击已经停止。

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