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龙图腾网获悉中国人民解放军空军预警学院申请的专利一种多因素误差条件下基于无人机集群的测向方法及系统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：CN120067617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510525934.5，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种多因素误差条件下基于无人机集群的测向方法及系统是由王资;王冰切;王广学;冷毅;安通;周李达;钱坤;刘宇阳设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多因素误差条件下基于无人机集群的测向方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多因素误差条件下基于无人机集群的测向方法，包括以下步骤：S10，在实验室中，通过控制变量法，分别考虑位置误差、射频通道幅相误差、非线性处理误差及耦合互扰误差再构建考虑四种误差的网络模型；S20，部署携带电子对抗侦察载荷无人机集群，感知并接收来自各目标辐射源的信号并记录数据；S30，利用S10的网络模型，对S20接收到数据误差修正；S40，接收到S30误差修正数据后，虚实分离再入神经网络；S50，在神经网络中数据依次经过六次处理获得输出函数，将输出函数虚实部结合获得复数函数并将之与导向矢量相乘得到空间谱，根据空间谱寻峰对各辐射源测向；还公开了对应系统；提升了电子对抗侦察的准确性、可靠性及灵活性，简化测向过程。

本发明授权一种多因素误差条件下基于无人机集群的测向方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多因素误差条件下基于无人机集群的测向方法，其特征在于，包括以下步骤： S10，网络训练，在实验室理想状态下，通过控制变量法，分别考虑无人机的位置误差、射频通道幅相不一致误差、非线性处理误差及各无人机侦察载荷之间的耦合互扰误差，再构建考虑四种误差的网络模型； S20，数据获取，部署无人机集群，并使其携带电子对抗侦察载荷；所述无人机在空中飞行时，感知并接收来自各目标辐射源的信号，同时记录各无人机电子对抗侦察载荷所接收到的数据； 所述S20中记录各无人机电子对抗侦察载荷接收到的数据的方法为： 有K个辐射源，每个辐射源的来波方向为θk，其中k＝0，1，…K-1，k为辐射源编号，无人机有N架，以集群最边缘处无人机为参考机； 第n架无人机与参考机的距离为dn，其中n＝0，1，…，N-1； 在t时刻，参考机电子对抗侦察载荷从K个辐射源处接收到的总数据: 式中，skt为参考机电子对抗侦察载荷在t时刻第k个辐射源处接收到的数据，则在不考虑误差的情况下下，第n架无人机电子对抗侦察载荷接收到的数据为xnt： 上式中，λ为辐射源信号波长，wnt为噪声，j为复数单位； S30，数据修正，利用所述S10中的网络模型，对所述S20中接收到的数据进行误差修正； 所述S30中对接收到的数据进行误差修正的方法为： 考虑无人机的位置误差，第n架无人机与参考机的距离为dn会直接改变； 考虑射频通道幅相不一致误差，则无人机电子对抗侦察载荷射频通道会产生不同幅度增益，其中第n架无人机对应的所述幅度增益记为An；且不同的无人机侦察载荷射频通道有不同的相移，其中第n架无人机对应的相移记为 考虑非线性处理误差，通过函数g处理所述接收到的数据以补偿非线性处理误差，其中，所述函数g在处理过程中不对数据中的噪声部分产生额外影响； 在考虑3个误差后，接收到的数据为pnt： S40，虚实分离处理，地面站接收到所述S30中误差修正后的数据后，进行虚实分离再将这些数据送入神经网络； S50，神经网络处理，在神经网络中数据依次经过全连接层、张量变形、卷积层、批归一化、激活函数及全连接层获得输出函数，将所述输出函数的虚部与实部结合获得复数函数，再将该复数函数与导向矢量相乘得到空间谱，最终根据空间谱寻峰实现对各辐射源测向。

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