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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种带有网络修复的自适应风险感知多目标追踪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：CN119472280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411520696.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种带有网络修复的自适应风险感知多目标追踪方法是由崔玉康;王嘉宁;陈佳彬;陈文春;张宗恒设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种带有网络修复的自适应风险感知多目标追踪方法在说明书摘要公布了：一种带有网络修复的自适应风险感知多目标追踪方法，它涉及无人机轨迹规划技术领域。本发明有益效果为：本方法是一个两阶段的策略：在第一阶段，将检查整个团队是否有必要进行修复。如果有必要，则通过用Grammian矩阵的迹量化团队的可观测性，并给出一个新的满足一跳可观测性的网络结构；而在第二阶段，则通过量化安全性和准确性，使用传感余量作为动态权重，给出无人机在下一时刻的坐标。本方法不仅用于在准确性和安全性之间进行自适应权衡后的轨迹生成，而且具有自动修复通信网络的功能。

本发明授权一种带有网络修复的自适应风险感知多目标追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种带有网络修复的自适应风险感知多目标追踪方法，其特征在于：一个异构无人机团队追踪一组动态目标，每个目标的运动可以用如下状态空间方程表示： 其中，Z是机器人坐标，A是状态转移矩阵，B输入矩阵，u是输入控制量，w是协方差矩阵为Q的零均值的独立高斯噪声矩阵； 写成紧凑形式的公式如下所示： 尽管每个无人机追踪者只追踪自己的目标，但仍会对全部的目标进行观测，因此，对于每个无人机，有如下的线性观测模型： 其中，y是目标状态的观测值，H是输出矩阵，v是观测噪声； 考虑到无人机在通讯网络中所处的一跳社区因此，有如下的线性观测模型： 其中， 基于社区的测量噪声形式如下： 其中， 基于上述观测模型，将定义第j个跟踪目标的高斯函数危险场如下，可以看出是与距离的平方成指数相关； 相对应的，安全场函数定义如下： 接着对于传感器测量得到的目标状态，并使用卡尔曼滤波进行数据融合， 总共分为预测步和更新步： 为了量化任务性能，给出评价指标，进而定义了一跳可观测性格拉姆矩阵，具体公式如下： 其中，To是事先选定好的时间间隔，Πi,t是一个用来量化闭式社区i的安全性的正定的矩阵，基于之前定义的安全场，安全权重Πi,t定义如下： 其中，πkxj,t代表了无人机j和目标k之间的安全场； 选用了传感器裕量作为另一个指标来评价任务性能，一个分布式无人机在它的社区内是可观测的意味着它的是可观测的，对应 的秩为φ，φ＝Md，分布式下的传感裕量定义如下： 首先，基于上述的动力学模型、观测模型和两种性能指标，提出如下的基于最优化的自适应风险感知目标跟踪算法： 当无人机遭受可容忍攻击时，上述方案已无法起效，为此引入加边修复策略，进行加边修复时不需要考虑观测性能，只需要考虑一跳可观测性格拉姆矩阵，传感器j的可观测格拉姆矩阵如下： 无人机i的一跳可观测格拉姆矩阵如下： 其中，是封闭连接矩阵，整个团队的可观测格拉姆矩阵的压缩形式如下： 接着用向量来记录哪些无人机个体不满足一跳可观测性： 对于不满足的个体，加重修复权重，更新后的权重如下： W＝I+Diagl17 基于上述内容，进而给出如下的修复算法： 其中， 接着进行7个无人机追踪7个有攻击意图的目标，在一开始资源比较充足的时候，无人机会紧贴目标进行跟踪，但又保持一段距离，受到攻击后该距离会拉开，当遭受到不可修复的资源时，通讯图会进行加边修复。

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