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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于插值和模糊识别的多智能体编队识别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：CN116483082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310428311.7，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于插值和模糊识别的多智能体编队识别方法是由邓廷权;李予凌;任泳行;夏天;张鹏;韦正现设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于插值和模糊识别的多智能体编队识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于涉及队形识别的人工智能技术领域，具体涉及一种基于插值和模糊识别的多智能体编队识别方法。本发明包括多智能体编队进入雷达识别区域，雷达扫描并获取识别区域内各智能体的坐标，得到散点集合；从散点集合中获取四个顶点；采用多点插值的方式，在顶点之间随机新增插值点并加入到散点集合中；根据各顶点的连线，构建队形；采用模糊识别的方法来对构建的队形进行识别；多次迭代，根据最后一次识别结果，通过拟合函数预测出下一次的各队形隶属度，取其中最大隶属度对应的队形作为最终识别结果。本发明运用了模糊识别，利用隶属函数作为样本和模板的度量，能够较好地反映模式的整体特征，并且针对样本中的干扰、噪声具有很强的剔除能力。

本发明授权一种基于插值和模糊识别的多智能体编队识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于插值和模糊识别的多智能体编队识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：多智能体编队进入雷达识别区域，雷达扫描并获取识别区域内各智能体的坐标，得到散点集合A； 步骤2：从散点集合A中获取四个顶点； 对于散点集合A，定义任意两点间的距离为d；构造集合B，集合B中的元素取对应距离d最大的前两组散点；令集合B中各元素的横坐标构成向量X，各元素的纵坐标构成向量Y，但当集合B中元素相当靠近时，这样找取的顶点是没有意义的，对此需要增加一个约束条件，使得上述情况出现时，不会选取对应的顶点；约束条件定义为： 令向量X,Y之间的最大值大于δ，即max|xi-yi|＞δ 其中，xi,yi为向量X,Y的分量，i＝1,2,3,4； 对于散点集合A，获取各散点与其他散点的距离，将所有的距离结果从大到小排列，再根据约束条件max|xi-yi|＞δ选择四个散点作为顶点； 步骤3：采用多点插值的方式，在顶点之间随机新增a个插值点并加入到散点集合A中； 多点插值的公式为： 步骤4：根据集合B中各顶点的连线，构建队形，获取队形的四个角度特征A1、A2、A3、A4；其中，A1、A2、A3、A4表示内角度数，且A1≥A2≥A3≥A4； 步骤5：采用模糊识别的方法来对构建的队形进行识别； 假设对于给定的四边形A1,A2,A3,A4，若Aj是Ai的对角，规定DAi；A1,A2,A3＝Aj，若Aj是Ai的邻角，规定LAi；A1,A2,A3＝Aj； 步骤5.1：计算V形Va隶属函数； 根据V形的特征，其内角为三个角度，区分与菱形梯形的四个角度，即当角度数量为三时，判断队形为V形； 当180＞A1＞A2＞A3＞0,A4＝0时，VaA1,A2,A3,A4＝1 当180＞A1＞A2＞A3＞A4＞0时，VaA1,A2,A3,A4＝0 步骤5.2：计算菱形Pa隶属函数； 当A2是A1的对角时，即DA1；A2,A3,A4＝A2，Pa的隶属函数PaA1,A2,A3,A4为： 当A2是A1的邻角时，即LA1；A2,A3,A4＝A2，Pa的隶属函数PaA1,A2,A3,A4为： 步骤5.3：计算梯形Tr隶属函数； 当A2是A1的对角时，即DA1；A2,A3,A4＝A2，Tr的隶属函数TrA1,A2,A3,A4为： 当A2是A1的邻角时，即LA1；A2,A3,A4＝A2，Tr的隶属函数TrA1,A2,A3,A4为： 步骤5.4：计算其他四边形Qu隶属函数；所述其他四边形不具有菱形、梯形的特征； QuA1,A2,A3,A4＝PaC∧TrC ＝1-Pa∧1-Tr 步骤5.5：分别计算得出属于Va，Pa，Tr，Qu这四种队形的隶属度，取其中最大的隶属度所对应的队形作为识别结果，R＝maxVa,Pa,Ta,Qa； 步骤6：重复步骤2与步骤5至设定的迭代次数b；根据得到的b次识别结果，通过拟合函数预测出下一次的各队形隶属度Vaδ,Paδ,Taδ,Qaδ，取其中最大的隶属度所对应的队形作为最终识别结果Rδ＝maxVaδ,Pa,δTaδ,Qaδ。

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