江淮前沿技术协同创新中心;安徽大学邵春莉获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉江淮前沿技术协同创新中心;安徽大学申请的专利面向无人机集群协同定位的分布式因子图模型求解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：CN118972940B 。
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：202411063591.7，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权面向无人机集群协同定位的分布式因子图模型求解方法是由邵春莉;杨浦;叶国阳;于新龙;黄泽霞设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向无人机集群协同定位的分布式因子图模型求解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向无人机集群协同定位的分布式因子图模型求解方法，方法步骤如下：S1：为无人机集群配备传感器，模拟无人机集群信息交互图，建立无人机局部因子图模型；S2：以全局算法结合局部算法对因子图模型进行求解；其中：全局算法采用自适应遗传算法，将遗传算法的交叉和变异行为配置成自适应模式；局部算法采用改进高斯牛顿算法，以自适应遗传算法求解得到的信息作为初值，改进高斯牛顿算法在局部区域搜索最优值，通过迭代方式计算更新向量，得到最终的最优位置信息。本发明提出的AGA‑GNCG算法能够提高无人机定位精度，且改进高斯牛顿算法可以显著提升计算效率。
本发明授权面向无人机集群协同定位的分布式因子图模型求解方法在权利要求书中公布了：1.面向无人机集群协同定位的分布式因子图模型求解方法，其特征在于，方法步骤如下： S1：为无人机集群配备传感器，模拟无人机集群信息交互图，建立无人机局部因子图模型； S2：以全局算法结合局部算法对因子图模型进行求解； 其中：全局算法采用自适应遗传算法，将遗传算法的交叉和变异行为配置成自适应模式； S2中自适应遗传算法求解中在执行交叉和变异过程设计交叉概率和变异概率自适应调节公式，其中： 交叉概率自适应调节公式为： ， 式中：为群体中最小适应度值；为每代群体的平均适应度值，为待交叉的两个体中较小的适应度值；为初始设置的交叉概率； 变异概率自适应调节公式为： ， 式中：为待变异个体的适应度值；为初始设置的变异概率； 局部算法采用改进高斯牛顿算法，以自适应遗传算法求解得到的信息作为初值，改进高斯牛顿算法在局部区域搜索最优值，通过迭代方式计算更新向量，得到最终的最优位置信息。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江淮前沿技术协同创新中心;安徽大学，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路920号中安创谷科技园二期H3-H8幢；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励