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龙图腾网获悉西北工业大学;水禾科技有限公司申请的专利一种无人机集群网络拓扑推断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：CN116405503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310207064.8，技术领域涉及：H04L67/1042；该发明授权一种无人机集群网络拓扑推断方法是由陈旿;孟学;田莎;刘旭设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机集群网络拓扑推断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机集群网络拓扑推断方法，该方法以功率作为变量，以网络鲁棒性和总能耗作为目标函数，利用非支配排序遗传算法NSGA‑II进行双目标优化来找到最优的节点功率配置，再依据功率信号传播范围的计算公式来计算各个节点的通信范围，从而确定出无人机集群的网络拓扑。该方法具有一定正确性，为实施基于网络拓扑关键节点攻击的无人机集群反制创造前提。

本发明授权一种无人机集群网络拓扑推断方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机集群网络拓扑推断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过无人机集群探测定位技术获得无人机的最大信号发射功率和位置； 步骤2：无人机集群的节点数为N，在已知所有无人机节点的位置L＝l1,l2,...,lN和所有无人机的最大信号发射功率Pmax＝p1max,p2max,...,pNmax后，以功率变化范围作为变量，寻优找到满足鲁棒性指标和能耗指标的网络拓扑； 步骤2-1：量化鲁棒性指标：网络的鲁棒性从两个方面来衡量，第一是网络对于随机攻击的鲁棒性，第二是网络对于针对性攻击的鲁棒性；用移除若干节点后网络的最大连通分量中的大小来衡量鲁棒性； 式1为随机鲁棒性指标： 其中SrQ表示在随机移除Q×N个节点后最大连通分量中的节点数占总节点数的比例；m表示当前攻击轮次，M表示总攻击轮次，Q表示移除的节点数占总节点数的比例； 在原始网络上，分别随机移除1,2,...,N个节点，也就是说进行N次攻击，每次攻击后要计算SrQ，最后计算N次攻击的SrQ平均值，该过程算作一轮攻击；为了防止随机鲁棒性指标的波动，进行M轮这样的攻击后计算平均值； 网络对于针对性攻击的鲁棒性指标如下： 其中StQ表示在依据节点的度排序移除QN个节点后最大连通分量中的节点数占总节点数的比例； 先把原始网络节点的度按降序排序，移除节点时，先移除度数最高的节点；针对性攻击节点不具有随机性，因此每轮攻击的结果都是一样的，不用进行多轮攻击； 无人机集群网络对随机性攻击和针对性攻击都具有鲁棒性，所以用以下指标来衡量网络鲁棒性： R＝Rr+Rt3 步骤2-2：量化能耗指标：设观测窗口时间为t，那么单个节点的能耗为ei＝t*pi，总能耗为即 其中，pi表示第i个无人机的功率； 步骤3：利用非支配排序遗传算法NSGA-II对式3和式4两个指标进行双目标优化，具体步骤如下： 步骤3-1：在优化过程中，以功率P＝p1,p2,...,pN作为变量，其中pi∈0,pimax，在不考虑路径损失的情况下，根据式5估算出特定功率下的能可靠接收到该信号的距离，也就是计算特定功率下无人机节点的通信覆盖范围半径： dikm＝10pi-32.44-20lgf205 其中pi的单位是dBm；f是通信频率，单位是MHz； 由式5看到，在通信频率f已经确定的情况下，节点i的功率pi越大，通信覆盖范围越大； 步骤3-2：由式5得到所有节点的通信覆盖范围半径D＝d1,d,...,d，再根据所有节点的位置L＝l,l,...,l计算不同节点之间的距离，从而依据如下原则建立一个无人机集群网络的拓扑：如果两个无人机之间的距离都在对方的通信范围内，那么两个无人机之间存在连边；只要它们二者之一不在对方通信范围内，就不存在连边；功率变化，那么拓扑也会随之变化，进而拓扑的鲁棒性指标值也会变化，所以功率的变化会引起鲁棒性指标和能耗指标值的变化，因此以功率作为变量，利用NSGA-II对拓扑鲁棒性和能耗进行双目标优化； 步骤3-3：定义两个目标函数：由于在双目标优化中是目标值越小，个体越优，而鲁棒性指标式3的目标值越大，鲁棒性越高，所以确定两个目标函数分别为： ＝1R＝1R+R6 步骤4：优化完成最终得到无人机集群网络拓扑。

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