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龙图腾网获悉中国人民解放军空军预警学院申请的专利基于卡尔曼滤波的无人机集群近场波束形成方法及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：CN116633405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310604374.3，技术领域涉及：H04B7/06；该发明授权基于卡尔曼滤波的无人机集群近场波束形成方法及系统是由王冰切;王广学;张逸楠;冷毅;彭世蕤;龙世敏设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卡尔曼滤波的无人机集群近场波束形成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于卡尔曼滤波的无人机集群近场波束形成方法及系统，属于无人机集群近场波束形成领域，方法包括：在近场条件下，构建阵列接收信号相位误差模型；通过将无人机集群阵列的接收信号相位的测量值和根据阵元位置导航测量值计算得到的相位值在无人机集群阵列理想位置处做泰勒展开，对阵列接收信号相位误差模型进行简化；构建无人机集群的相位差状态方程和测量方程；采用卡尔曼滤波对简化后的阵列接收信号相位误差模型进行滤波，预测接收信号剩余相位；采用预测接收信号剩余相位计算阵列接收信号估计值，完成阵列波束形成。本发明在无人机集群阵列位置误差及信号相位测量误差存在的条件下，有效抑制了误差对近场阵列波束形成的影响。

本发明授权基于卡尔曼滤波的无人机集群近场波束形成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卡尔曼滤波的无人机集群近场波束形成方法，其特征在于，包括以下步骤： D1：基于无人机集群阵列的接收信号相位的测量值、无人机的相位状态转移噪声和测量噪声构建无人机集群的相位差状态方程和测量方程； D2：基于无人机集群的相位差状态方程和测量方程，结合相位噪声和位置噪声，采用卡尔曼滤波对简化后的阵列接收信号相位误差模型进行滤波，预测接收信号剩余相位； D3：采用预测接收信号剩余相位计算阵列接收信号估计值，结合阵列加权矢量，完成阵列波束形成； 其中，简化后的阵列接收信号相位误差模型的构建方法，具体包括如下步骤： S1：在近场条件下，基于无人机集群阵列和目标辐射源的设置，根据无人机集群阵列的接收信号相位的测量值与根据阵元位置导航测量值计算得到的相位值，构建阵列接收信号相位误差模型； S2：在目标辐射源到无人机阵列中心点的距离大于无人机集群阵列总长度的条件下，通过将无人机集群阵列的接收信号相位的测量值和根据阵元位置导航测量值计算得到的相位值在无人机集群阵列理想位置处做泰勒展开，对阵列接收信号相位误差模型进行简化，实现了接收信号的剩余测量值噪声分布近似为高斯分布。

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