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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于运动轨迹挖掘的多分簇结构无人机群反制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：CN116524478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310391738.4，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种基于运动轨迹挖掘的多分簇结构无人机群反制方法是由席建祥;王乐;谢学立;高久安;姚志成;范志良;王忠;杨波;卢瑞涛设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于运动轨迹挖掘的多分簇结构无人机群反制方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人机防御技术领域，具体涉及一种基于运动轨迹挖掘的多分簇结构无人机群反制方法。步骤1：获取无人机群目标图像序列，采用无人机群子分簇检测算法，提取图像中无人机群子分簇；步骤2，针对无人机群子分簇，采用无人机群目标跟踪算法，提取簇内各无人机的运动轨迹，形成无人机群成员轨迹簇；步骤3，针对无人机群成员轨迹簇，建立轨迹相似度模型，通过对比簇内各运动轨迹之间的差异，识别各子分簇的簇首无人机；步骤4，针对子分簇的簇首无人机，采取针对性的反制措施，实现无人机群定向驱离。与传统的逐一反制方法相比，本发明具有可操作性强，经济效益高，设备负担小等优点，能够有效应对多分簇结构无人机群饱和对抗难题。

本发明授权一种基于运动轨迹挖掘的多分簇结构无人机群反制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于运动轨迹挖掘的多分簇结构无人机群反制方法，其特征在于：包括： 步骤1：获取无人机群目标图像序列，采用无人机群子分簇检测算法，逐帧提取图像中无人机群子分簇； 步骤2：针对步骤1的无人机群子分簇，采用无人机群目标跟踪算法，提取簇内各无人机的运动轨迹，形成无人机群成员轨迹簇； 步骤3：针对步骤2的无人机群成员轨迹簇，建立轨迹相似度模型，通过对比簇内各运动轨迹之间的差异，识别各子分簇的簇首无人机； 所述步骤3包括： 步骤3.1：针对无人机群子分簇成员运动轨迹，通过滑动时间窗截取成员飞行轨迹片段，抽取无人机群子分簇成员运动轨迹的结构特征信息，构建特征权重向量，向量中元素分别对应轨迹的方向D、速度S、转角A、位置L和时间T，各权重取值均大于或等于零，且，轨迹结构特征属性的敏感程度通过特征权重调节，轨迹结构相似度是轨迹片段之间在结构上的差异程度相似度，对于轨迹片段样本L，轨迹结构相似度通过下式计算： ； 步骤3.2：利用结构相似度对不同轨迹的所有片段进行结构对比，体现了轨迹片段在结构上的差异，值越小表示轨迹片段越相似，反之越不相似，选取相似度小于阈值Th的轨迹片段作为运动轨迹挖掘段，该段运动轨迹包含明显的领航机与跟随机轨迹差别，将运动轨迹变化明显的无人机群成员作为子分簇的簇首无人机； 步骤4：针对步骤3的子分簇的簇首无人机，采取针对性的反制措施，实现无人机群定向驱离。

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