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龙图腾网获悉辽宁省航科信创科技发展有限公司申请的专利基于数字孪生的无人机飞行状态仿真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：CN121278577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511226607.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于数字孪生的无人机飞行状态仿真方法是由张臻一;闫传博;胡涛;赵印设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的无人机飞行状态仿真方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机仿真技术领域，公开了基于数字孪生的无人机飞行状态仿真方法。该方法包括通过构建包含物理无人机实体和虚拟仿真模型的数字孪生系统，采集物理无人机的位置信息、运动参数及环境感知数据等多源飞行数据流。对多源数据进行多维度特征融合处理以生成融合特征表示，基于该融合特征，采用概率化状态建模算法确定飞行状态估计值及相关置信度信息。依据上述估计值和置信度更新虚拟仿真模型，使其模拟实时飞行状态。在虚拟模型中执行飞行状态聚类分析以检测异常模式，并基于历史飞行数据生成自适应仿真阈值集。通过比较异常模式与自适应阈值集，输出仿真控制指令用于无人机操作。该方法可有效支持无人机飞行状态的精准模拟与异常管控。

本发明授权基于数字孪生的无人机飞行状态仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的无人机飞行状态仿真方法，其特征在于，所述方法包括： 构建无人机数字孪生系统，所述无人机数字孪生系统包括物理无人机实体和对应的虚拟仿真模型； 采集所述物理无人机实体的多源飞行数据流，所述多源飞行数据流包括位置信息、运动参数和环境感知数据； 对所述多源飞行数据流进行多维度特征融合处理，生成融合特征表示； 基于所述融合特征表示，通过概率化状态建模算法确定飞行状态估计值和相关置信度信息，包括： 将所述融合特征表示输入深度特征变换网络，通过非线性映射获得深度特征表达； 构建概率回归模型，使用复合核函数捕捉飞行状态的非线性关系； 计算所述深度特征表达的预测分布结果，包括均值输出和方差输出； 通过近似推断算法量化模型不确定性，输出所述飞行状态估计值和相关置信度信息； 所述概率化状态建模算法的实施从深度特征变换网络的构建开始，深度特征变换网络采用五层全连接结构，输入层接收128维融合特征表示，三个隐藏层分别设置256、128和64个神经元，输出层生成32维深度特征表达，各层间采用ReLU激活函数，在最后一层叠加LayerNormalization进行特征缩放；训练阶段使用历史飞行数据集，通过Adam优化器最小化特征重构损失，学习率设置为0.001并采用余弦退火策略调整；网络参数更新周期与无人机状态采样率同步，每200毫秒执行一次前向传播计算；深度特征表达的计算过程引入残差连接机制，将第二隐藏层的输出与输入特征进行加权求和，增强特征传递的稳定性； 根据所述飞行状态估计值和相关置信度信息，更新所述虚拟仿真模型以模拟实时飞行状态； 在所述虚拟仿真模型中，执行飞行状态聚类分析以检测异常模式； 基于历史飞行数据记录，生成自适应仿真阈值集； 比较所述异常模式与所述自适应仿真阈值集，输出仿真控制指令用于无人机操作。

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