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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;上海卫星工程研究所申请的专利一种高价值航天器集群智能护卫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：CN118597444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202410759991.5，技术领域涉及：B64G1/24；该发明授权一种高价值航天器集群智能护卫方法是由刘天喜;游月辉;魏承;周明泽;仲惟超;许浩设计研发完成，并于2024-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高价值航天器集群智能护卫方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种高价值航天器集群智能护卫方法，属于航天器技术领域，包括：获取航天器集群的初始数据，其中，航天器集群包括多个自主决策的航天器；根据初始数据，结合航天器轨道模型、卫星星载传感器模型、光照模型对航天器集群进行环境推演并得到当前模拟环境；构建航天器集群的行为规则库和能力规则库；设置奖励函数，根据多智能体强化学习算法和奖励函数建立强化学习模型，根据当前模拟环境、行为规则库和能力规则库，对强化学习模型进行迭代训练，直至强化学习模型收敛；根据收敛的强化学习模型对真实场景中的任务进行模拟得到最终的多智能体决策结果并进行可视化处理。针对航天器集群抵近问题进行决策，可规避其他航天器的辐射或干扰。

本发明授权一种高价值航天器集群智能护卫方法在权利要求书中公布了：1.一种高价值航天器集群智能护卫方法，其特征在于，包括： 获取航天器集群的初始数据，其中，所述航天器集群包括多个自主决策的航天器； 根据所述初始数据，结合航天器轨道模型、卫星星载传感器模型、光照模型对航天器集群进行环境推演并得到当前模拟环境； 构建航天器集群的行为规则库和能力规则库； 设置奖励函数，根据多智能体强化学习算法和所述奖励函数建立强化学习模型，以针对航天器集群抵近问题得到多智能体决策结果； 根据所述当前模拟环境、所述行为规则库和所述能力规则库，对所述强化学习模型进行迭代训练，直至强化学习模型收敛； 根据收敛的强化学习模型对真实场景中的任务进行模拟得到最终的多智能体决策结果，并对所述多智能体决策结果进行可视化处理； 所述构建航天器集群的行为规则库和能力规则库包括： 构建航天器集群的行为规则库和能力规则库，根据行为规则库和能力规则库将航天器集群中的各个航天器进行关联和信息交互，以得到航天器交会的最优策略，其中，所述行为规则库包括： 移动规则，用于描述在没有敌方威胁的情况下，航天器按照即定的递推方向向目标运动，其中，所述敌方威胁包括辐射卫星和干扰卫星； 威胁规避规则，用于描述在有敌方威胁的情况下，航天器在寻找目标的过程中改变移动方向以避开威胁； 信息传递规则，用于描述在成功抵近目标的航天器数量大于或等于1时，后续同时抵近目标的航天器数量增加； 增加感知信息的路径选择规则，用于描述航天器之间通过电磁信号进行信息传递，并根据感知范围内其他不同航天器的安全值和进攻价值选定航天器的移动点； 信息素更新的奖惩规则，用于描述航天器抵近目标的过程中，当航天器与目标距离小于预设值时，对该航天器进行线性递增的奖励，且当该航天器成功抵近目标，对该航天器进行抵近目标奖励。

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哈尔滨工业大学;上海卫星工程研究所，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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”。