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龙图腾网获悉西安保通防务科技有限公司申请的专利用于无人机集群环境动态感知与适应的分布式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：CN120729932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511187784.8，技术领域涉及：H04L67/288；该发明授权用于无人机集群环境动态感知与适应的分布式系统是由赵刚;康照照;张航;钟京洋设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于无人机集群环境动态感知与适应的分布式系统在说明书摘要公布了：本发明公开了用于无人机集群环境动态感知与适应的分布式系统，属于计算机技术领域。该分布式系统，包括感知层，用于实时采集无人机集群中各节点的状态信息，数据处理层，用于对采集到的无人机节点状态信息进行预处理和分析；决策层，基于预设的无人机集群适应策略库和所述动态特征数据，生成针对无人机集群环境的调整决策；执行层，根据调整决策对无人机集群节点进行相应的调整操作；反馈层，用于采集针对无人机节点调整操作后的新状态信息。本发明通过多技术模块的创新融合与分层协同，并通过策略库动态平衡维持集群有序性，形成“感知‑决策‑执行‑反馈”自生长闭环。

本发明授权用于无人机集群环境动态感知与适应的分布式系统在权利要求书中公布了：1.用于无人机集群环境动态感知与适应的分布式系统，其特征在于，包括分布在无人机集群各节点的感知层、数据处理层、决策层、执行层和反馈层，形成闭环动态适应架构；其中： 感知层由各节点传感器模块组成，用于实时采集节点状态信息，通过分布式网络传输至数据处理层；所述感知层的传感器模块包括硬件传感器和软件传感器；所述硬件传感器用于采集CPU使用率、内存占用率硬件资源信息；所述软件传感器用于采集服务响应时间、网络延迟软件运行状态及网络通信状态信息； 所述感知层采用时空交叉验证机制：当硬件传感器检测到GPU温度85℃且软件传感器检测到GPU算力负载连续5分钟90%时，判定为节点过载风险；若单一传感器数据异常，触发10秒内多节点数据比对以排除偶发噪声干扰，采集的数据通过分布式网络传输至数据处理层； 数据处理层对接感知层，负责原始状态信息的预处理、隐私保护、数据融合与分析，生成动态特征数据，含数据清洗、联邦学习隐私保护、数字孪生融合、数据分析模块； 数据清洗模块针对不同数据类型采用差异化处理：对时间序列连续数据采用中值滤波去噪，滤波窗口为5个采样点，对离散型异常数据采用插值补全修复，最终统一为ProtocolBuffers标准格式； 联邦学习隐私保护模块：基于“中心节点-边缘节点”二级架构，中心节点部署IntelXeon8375CCPU及NVIDIAA100GPU，边缘节点分为20%训练节点和80%数据节点，通过Mesh自组网+5G双链路传输数据； 差分隐私单元按数据敏感度动态调噪声强度，高敏感数据用拉普拉斯噪声，低敏感用高斯噪声，满足预设隐私预算；无人机位置信息敏感度Δf=0.8添加拉普拉斯噪声，服务响应时间敏感度Δf=0.3添加高斯噪声，总隐私预算ε=1.0并按节点数量均分，且当集群节点数≥50时噪声尺度降低15%、联邦学习每10轮训练噪声尺度降低5%； 同态加密单元加密本地模型参数传输至聚合节点，支持密文聚合及加密下发全局参数；同态加密单元采用CKKS算法：中心节点生成2048位公钥私钥，训练节点用公钥加密本地模型参数，加密耗时≤10ms条，批处理时15ms10条，密文传输至中心节点后支持密文聚合，聚合后全局参数加密下发； 动态节点管理单元在新节点加入时分配临时密钥、调噪声与加密参数，节点退出时注销密钥、清临时参数并触发全局模型增量加密更新； 数字孪生融合模块基于LSTM-PPO混合模型，融合历史1小时负载数据与感知层实时状态数据，生成未来15分钟负载趋势预测，并预演策略风险； 数据分析模块：提取集群负载均衡指数、资源瓶颈节点ID、服务质量下降等级的动态特征数据，为决策层提供轻量化特征向量； 决策层对接数据处理层，基于策略库与动态特征数据生成调整、服务迁移或负熵注入决策，含存储相关策略的策略库及基于量子退火算法求解NP-hard问题的量子启发优化器； 策略库：存储资源调整策略、服务迁移策略及负熵注入策略，当系统熵值超过预设阈值时注入负熵以维持集群有序性，可根据任务类型自动匹配专属策略，如巡检场景优先调用光伏板识别任务策略并规划充电节点； 量子启发优化器：基于量子退火算法的量子并行性，采用“经典-量子混合架构”适配无人机有限算力，求解集群资源分配、任务调度、服务迁移路径规划的NP-hard问题： 问题建模模块：将任务分配转化为整数规划问题，定义决策变量x_ij，1表示任务i分配给节点j，目标函数为： minΣΣx_ij×t_ij-maxΣΣx_ij×r_ij，t_ij为执行延迟、r_ij为资源利用率，约束条件为节点资源占用≤CPU75%、内存80%； 量子退火核心模块：初始温度T0=100，每迭代100次温度按T=T0×0.95衰减，通过量子隧穿效应，跳转概率P=exp-ΔET实现全局寻优，终止条件为温度降至1或连续20次迭代目标函数无提升；ΔE为量子退火过程中新解与当前解对应的能量函数计算值的差值； 结果验证与修正模块：对输出最优解进行可行性校验，输出包含资源分配精度CPU0.1核、内存100MB的细粒度指令，如“图像识别任务分配给节点A：0.8核CPU+2GB内存，执行延迟≤300ms”，并可根据集群拓扑变化中断与重启退火过程； 执行层对接决策层，执行调整决策，含硬件资源调整、服务控制、网络通信调整模块； 硬件资源调整模块：动态分配CPUGPU算力，检测到CPU核心故障时100ms内触发任务热迁移至邻近节点； 服务控制模块：基于IntelSGX可信执行环境验证关键决策，支持训练节点与数据节点的动态切换； 网络通信调整模块：基于SDN实现毫秒级网络拓扑切换，通过NFV技术编排服务链，电磁干扰场景下每50ms变更跳频通信协议以绕开干扰频段； 反馈层连接执行层与数据处理层，采集执行后新状态反馈；若新状态与预测偏差超阈值，触发数据处理层模型增量训练及策略库更新，形成自生长闭环。

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