买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于马尔科夫博弈与贝叶斯优化的无人机目标选择方法和装置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：CN120258326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510702335.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于马尔科夫博弈与贝叶斯优化的无人机目标选择方法和装置是由朱承;王琛;韩思宁;宋智琳;朱先强;张千桢;张胜设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于马尔科夫博弈与贝叶斯优化的无人机目标选择方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于马尔科夫博弈与贝叶斯优化的无人机目标选择方法和装置。所述方法包括：提取无人机的目标特征数据，根据无人机与目标无人机的距离，对目标特征数据进行稀疏化处理，生成全局表征，构建马尔科夫博弈模型，将奖励函数定义为贝叶斯优化的目标函数，利用高斯过程作为代理模型对目标函数进行概率建模，通过迭代求解得到最优的奖励函数输出值；根据最优的奖励函数输出值，输出马尔科夫博弈模型的无人机目标选择结果。采用本方法能够优化复杂情况下无人机的选择效果。

本发明授权基于马尔科夫博弈与贝叶斯优化的无人机目标选择方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于马尔科夫博弈与贝叶斯优化的无人机目标选择方法，其特征在于，所述方法包括： 提取无人机的目标特征数据；所述目标特征数据是无人机视野中目标无人机的连续历史数据拼接后得到的； 根据无人机与目标无人机的距离，对所述目标特征数据进行稀疏化处理，生成全局表征； 构建马尔科夫博弈模型；所述马尔科夫博弈模型的动作空间包括：反制动作和保持观察动作，所述动作空间的输入是所述全局表征，以此计算当前无人机状态下执行各个动作的概率分布，所述马尔科夫博弈模型的策略网络根据所述概率分布输出各个动作的动作概率；所述马尔科夫博弈模型的奖励函数包括无人机选择目标的奖励以及状态转移代价； 将所述奖励函数定义为贝叶斯优化的目标函数，利用高斯过程作为代理模型对所述目标函数进行概率建模，通过迭代求解得到最优的奖励函数输出值； 根据最优的奖励函数输出值，输出马尔科夫博弈模型的无人机目标选择结果； 所述提取无人机的目标特征数据，包括： 连续提取无人机的连续q步的目标无人机的特征数据，以及连续步的目标无人机的特征数据变化值； 按照q步依次对所述特征数据和所述特征数据变化值进行求和，得到数据拼接值； 将所述数据拼接值输入Softmax函数归一化处理，得到无人机的目标特征数据。

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人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109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”。