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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于LES-观测数据的城市低空无人机风险评估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：CN120851629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511362864.2，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于LES-观测数据的城市低空无人机风险评估方法是由冯恺睿;尹铭昊;何斌;汪玮;宋越设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LES-观测数据的城市低空无人机风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于LES‑观测数据的城市低空无人机风险评估方法，包括以下步骤：步骤1、构建先验风场数据库Kg；步骤2、实时采集观测数据y；步骤3、基于与当前时刻t匹配的先验风场数据库Kg的集合、当前时刻t的观测数据y，利用集合卡尔曼滤波算法法生成后验风场Xa的集合，并计算平均后验风场Xaa；步骤4、飞行路径风险演变预测：步骤5、计算每个平均后验场Xaa对应的后验风场分布图；步骤6、飞行路径风险评估；步骤7、循环执行步骤2~步骤6，实现风险动态评估。本发明实现了对无人机飞行路径上的风场风险动态评估。

本发明授权基于LES-观测数据的城市低空无人机风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LES‑观测数据的城市低空无人机风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建先验风场数据库Kg； 构建三维网格城市模型和若干个LES模拟工况，之后基于大涡模拟LES仿真计算出每个LES模拟工况下的先验风场数据库Kg； 其中，g‑LES模拟工况编号；Kg‑先验风场数据点的集合； 所述三维网格城市模型包括若干个三维网格；每个三维网格呈现的仿真数据均形成一个先验风场数据点； 步骤2、采集当前时刻t下的观测数据y， t∈[T1，T2]； 其中，T1‑预定航线的飞行起始时刻；T1‑预定航线的飞行结束时刻； 从先验风场数据库Kg对应三维网格城市模型中选取若干个网格，将选取的网格所代表的实地区域作为观测点； 在每个观测点上实地布置传感器；所有传感器实时采集的数据，组成观测数据y； 步骤3、基于与当前时刻t匹配的先验风场数据库Kg的集合、当前时刻t的观测数据y，利用数据同化模块生成后验风场Xa的集合，并计算平均后验风场Xaa； 步骤4、飞行路径风险演变预测： 基于当前时刻t下平均后验场Xaa、当前时刻t之前的连续M个时刻的平均后验场Xaa，预报模型获取时刻t+1~t+P中P个时刻对应的平均后验场Xaa； 步骤5、计算每个平均后验场Xaa对应的后验风场分布图： 其中，后验风险分布图为每个三维网格对应的综合风险指数RI的集合； 步骤6、飞行路径风险评估： 沿预定航线，提取落在T1~T2内的时刻对应的后验风场分布图； 还包括累积风险计算与高风险识别的步骤： 计算飞行航段综合风险指数RI之和；飞行航段为[T1，T2]中的一个集合； 若某个飞行航段的综合风险指数持续高于预设的安全阈值，则将其识别为高风险飞行航段； 步骤7、循环执行步骤2~步骤6，实现风险动态评估。

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