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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于图模型的模拟对战群体进攻态势识别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：CN116975564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310931236.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于图模型的模拟对战群体进攻态势识别方法是由赵颖;裴希霖;周雨茜;卢凌萌;张星园;郭杰;李炳钢;陈晓慧;张兵;张曦设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图模型的模拟对战群体进攻态势识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图模型的模拟对战群体进攻态势识别方法，可以根据群体内各个单元的移动轨迹，识别出群体对其打击目标的进攻态势；具体步骤为：S1、利用贝塞尔曲线对各单元的轨迹进行拟合，将拟合曲线末端切线方向作为移动方向，并设计了一种量化优先程度算法，实现进攻目标以及进攻方位的识别；S2、建立群体中各单元之间的进攻、角度、距离和同源关系，将其抽象为点边拓扑结构；S3、定义几种典型进攻态势的图元结构，利用Ullmann算法对其进行匹配，实现特定态势的识别。本发明实现了对模拟对战群体进攻态势的新颖、高效而直观的识别，提高了指挥人员感知战场态势的效率。

本发明授权基于图模型的模拟对战群体进攻态势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图模型的模拟对战群体进攻态势识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于轨迹预测对群体单元进攻目标进行识别； S2、对战场数据进行抽象，根据抽象化的战场数据构建战场仿真推演场景的抽象图模型； S3、根据仿真战场进攻态势定义相应的图元结构，基于子图同构算法对定义的吐艳进行匹配，根据子图匹配的结果得到相应的进攻态势； 所述S1具体包括以下步骤： S11、利用贝塞尔曲线对模拟对战别中敌方群体单元在一段时间内的轨迹数据进行拟合，将其拟合后末端的切线方向作为未来时间片的群体轨迹预测方向； S12、标定我方目标的方位点；所述我方目标的方位点包括正面、侧翼及背面； S13、设计量化优先程度算法并基于轨迹预测结果进行敌方进攻我方目标的识别； 所述S11的具体过程为，根据模拟对战别中群体单元数量N在一段时间[Tstart，Tend]内的 移动轨迹数据{[D1start，D1start+1，D1start+2，...，D1end]，[D2start，D2start+1，D2start+2，...，D2end]， [D3start，D3start+1，D3start+2，...，D3end]，...，[DNstart，DNstart+1，DNstart+2，...，DNend]}，得到每个 群体的均值轨迹数据D1~DN；对每一条群体的移动轨迹数据利用贝塞尔曲线进行拟合，得到 每条群体拟合后的曲线B1~BN在[Tstart，Tend]时间内的轨迹{[D1Fitstart，D1Fitstart+1， D1Fitstart+2，...，D1Fitend]，[D2Fitstart，D2Fitstart+1，D2Fitstart+2，...，D2Fitend]，[D3Fitstart， D3Fitstart+1，D3Fitstart+2，...，D3Fitend]，...，[DNFitstart，DNFitstart+1，DNFitstart+2，...，DNFitend]}，其 中，若时间片数量为，则其阶数为；贝塞尔曲线的计算方法如下： 其中，表示拟合曲线上根据插值得到的任一点的坐标；表示取值范围 [0,1]的中间参数，为组合公式，表示贝塞尔曲线的第个控制点，得到拟合后的一条群 体单元曲线B1的轨迹数据[D1Fitstart，D1Fitstart+1，D1Fitstart+2，...，D1Fitend]，选取最后两个拟合 点[D1Fitend-1，D1Fitend]的运动趋势方向并过点[D1Fitend]作B1的切线，将该切线方向作为该拟 合曲线B1的轨迹预测方向： 上述公式中a、b、c为预测方向ax+by+c=0的参数，以此预测5个敌方群体的运动方向，其 中分别为最后两个拟合点[D1Fit58，D1Fit59]的坐标。

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