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龙图腾网获悉中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所申请的专利一种无人机空中对抗决策方法及其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：CN115169885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202210796650.6，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种无人机空中对抗决策方法及其系统是由樊松源;朴海音;韩玥;孙智孝;李俊男;郝一行;卢长谦;冯勇明设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机空中对抗决策方法及其系统在说明书摘要公布了：本申请属于无人机空中对抗决策技术领域，具体涉及一种无人机空中对抗决策方法及其系统，其中，无人机空中对抗决策方法，包括：对空中对抗无人机态势进行抽象，构建无人机空中对抗态势图；将无人机空中对抗态势图，划分为多个无人机空中对抗关系图；对各个无人机空中对抗关系图进行特征提取，将各个无人机空中对抗关系图提取的特征进行融合，得到无人机空中对抗融合特征；基于无人机空中对抗融合特征，生成己方无人机空中对抗策略。

本发明授权一种无人机空中对抗决策方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种无人机空中对抗决策方法，其特征在于，包括： 对空中对抗无人机态势进行抽象，构建无人机空中对抗态势图； 将无人机空中对抗态势图，划分为多个无人机空中对抗关系图； 对各个无人机空中对抗关系图进行特征提取，将各个无人机空中对抗关系图提取的特征进行融合，得到无人机空中对抗融合特征； 基于无人机空中对抗融合特征，生成己方无人机空中对抗策略； 将己方无人机空中对抗策略与仿真环境进行互动，采集己方无人机空中对抗策略的样本； 利用己方无人机空中对抗策略的样本，对无人机空中对抗决策方法中的神经网络进行训练； 所述对各个无人机空中对抗关系图进行特征提取，将各个无人机空中对抗关系图提取的特征进行融合，得到无人机空中对抗融合特征，具体为： 以第二神经网络，对各个无人机空中对抗关系图进行特征提取，将各个无人机空中对抗关系图提取的特征进行融合，得到无人机空中对抗融合特征； 以第二神经网络采用图卷积网络，在图卷积网络中，利用图的拉普拉斯矩阵作为融合矩阵,来聚合相邻节点特征完成节点表示更新，给图中每个节点增加自连接,引入节点自身对自己的影响,解决自传递问题,直接在原图邻接矩阵的基础上加单位矩阵来得到新的邻接矩阵； 所述利用己方无人机空中对抗策略的样本，对无人机空中对抗决策方法中的神经网络进行训练，具体为： 利用己方无人机空中对抗策略的样本，以基于近源端策略优化的强化学习算法，对无人机空中对抗决策方法中的神经网络进行训练，其优化目标函数定义为： 其中， St为t时刻的状态； at为在状态St下的采取动作； θ为新策略的网络参数； θ′为旧策略的网络参数； AθSt,at为在策略参数为θ的情况下状态动作对St,at的优势； 引入信息熵作为优化目标函数的一部分，总的优化目标函数为： 所述将无人机空中对抗态势图，划分为多个无人机空中对抗关系图，具体为： 设定无人机空中对抗关系图的数量上限； 根据无人机空中对抗态势图，以第一神经网络，配置各个节点在各个无人机空中对抗关系图出现的概率，得到各个无人机空中对抗关系图中的节点信息及其连线。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所，其通讯地址为：110035 辽宁省沈阳市皇姑区塔湾街40号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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