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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利面向航迹欺骗的无人机集群欺骗策略与航迹联合优化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：CN119045325B 。

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：202411107509.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权面向航迹欺骗的无人机集群欺骗策略与航迹联合优化方法是由时晨光;李奕含;汪飞;周建江设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向航迹欺骗的无人机集群欺骗策略与航迹联合优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向航迹欺骗的无人机集群欺骗策略与航迹联合优化方法，包括：建立单无人机航迹欺骗模型；构造以无人机集群欺骗策略和无人机集群航迹为优化变量的虚假航迹生成数量指标；构造以虚假航迹旋转角度和无人机集群航迹为优化变量的无人机集群飞行总距离指标；建立针对组网雷达的无人机集群航迹欺骗双目标优化模型；结合平台复用的无人机集群欺骗策略和粒子群优化ParticleSwarmOptimization,PSO算法对优化模型进行分步求解。本发明利用低速无人机集群产生尽可能多的高速虚假航迹，实现对组网雷达的航迹欺骗。

本发明授权面向航迹欺骗的无人机集群欺骗策略与航迹联合优化方法在权利要求书中公布了：1.面向航迹欺骗的无人机集群欺骗策略与航迹联合优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立单无人机航迹欺骗模型； S2、构造以无人机集群欺骗策略和无人机集群航迹为优化变量的虚假航迹生成数量指标；表示为：其中，J1表示虚假航迹生成数量指标，Gn表示第n架无人机生成的虚假航迹数量；S表示无人机集群中的无人机数量； S3、构造以虚假航迹旋转角度和无人机集群航迹为优化变量的无人机集群飞行总距离指标；表示为：其中，J2表示无人机集群飞行总距离指标，K表示欺骗总时刻数；和分别表示虚假目标的平均飞行高度和平均飞行距离；hmin,e表示无人机飞行高度下限；表示第n架无人机在第k时间段的飞行距离； S4、以最大化虚假航迹生成数量和最小化无人机集群飞行总距离为优化目标，以无人机飞行动力学性能为约束条件，建立针对组网雷达的无人机集群航迹欺骗双目标优化模型；表示为： 其中，μ表示无人机集群欺骗策略；θ表示无人机速度方向与虚假目标速度方向夹角；z0表示无人机初始高度；γ表示虚假航迹旋转角度；ω1和ω2分别表示指标J1和J2的权重系数；vmax,e和vmin,e分别表示无人机飞行速度上下限；表示无人机en在第k时间段的飞行速度；△αmax,e和△αmin,e分别表示无人机飞行转弯角上下限；表示无人机en在第k时间段的转弯角；βmax,e和βmin,e分别表示无人机飞行俯仰角上下限；表示无人机en在第k时间段的飞行俯仰角；hmax,e和hmin,e分别表示无人机飞行高度上下限；表示无人机en在第k时间段的飞行高度；表示无人机en1和无人机en2的间距；dsafe表示无人机间距的安全距离；γmax和γmin分别表示虚假航迹旋转角度上下限；NR表示虚假航迹需要通过同源检验的雷达数量；R表示组网雷达系统中的雷达数量；Hm,r为布尔变量，表示同源检验参数，若虚假航迹m的航迹点与任意一部雷达r的连线上有无人机，记Hm,r＝1，反之Hm,r＝0；μn,m,r为布尔变量，为无人机集群欺骗策略μ中的元素，若第n架无人机欺骗第r部雷达产生虚假航迹m，记μn,m,r＝1，反之μn,m,r＝0； S5、结合平台复用的无人机集群欺骗策略和粒子群优化PSO算法对步骤S4中建立的针对组网雷达的无人机集群航迹欺骗双目标优化模型进行求解；包括：首先将优化模型分解为虚假航迹生成数量优化模型以及无人机集群飞行总距离优化模型；结合平台复用的无人机集群欺骗策略对虚假航迹生成数量优化模型进行求解；结合PSO算法对无人机集群飞行总距离优化模型进行求解；最终输出优化结果。

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