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龙图腾网获悉暗剑智航科技(大连)有限公司申请的专利一种基于仿生智能捕捉的无人机反制系统及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：CN120593568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511094538.8，技术领域涉及：F41H11/04；该发明授权一种基于仿生智能捕捉的无人机反制系统及方法是由贾茹;李伟;崔凯平;杨顷航;张腾;朱顺;宫立勇设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于仿生智能捕捉的无人机反制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明的一种基于仿生智能捕捉的无人机反制系统及方法，属于无人机反制技术领域，包括数据采集模块，用于获取目标无人机的多维度特征数据，并生成综合信号矩阵，本发明通过对这三类传感器获取的数据进行加权融合，能够有效互补各自的探测优势，显著降低恶劣天气、光照条件或电磁干扰对目标探测的影响；确保了融合后的数据能最精确地反映目标的真实位置，从而为后续模块提供了高质量的输入；使得系统从知道目标在哪里提升到理解目标是什么以及它可能的姿态，为后续的精准决策提供了关键依据；确保了模型同时具备高精度的状态解算与特征识别能力。

本发明授权一种基于仿生智能捕捉的无人机反制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于仿生智能捕捉的无人机反制系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取目标无人机的多维度特征数据，并生成综合信号矩阵； 状态估计模块，用于接收所述综合信号矩阵，解算出包含目标位置与速度的运动状态向量，并提取包含目标类型与姿态的内在特征向量； 轨迹预测模块，用于基于历史序列的所述运动状态向量与所述内在特征向量，生成目标无人机的未来预测位置； 反制决策模块，用于依据所述未来预测位置、拦截无人机自身飞行状态以及所述内在特征向量，生成飞行控制策略与捕捉网控制策略，所述飞行控制策略确定用于轨迹跟踪的飞行模态与翼展参数，所述捕捉网控制策略判定用于触发捕捉的投放指令与网体张力参数； 所述反制决策模块在判定所述投放指令时，进一步用于： 获取所述未来预测位置，并计算预测拦截精度因子、相对速度因子、目标机动性因子与目标姿态因子，构成捕捉评估指标集； 构建捕捉概率评估模型，基于所述捕捉评估指标集计算成功捕捉概率； 将所述成功捕捉概率与预设的置信阈值进行比较，当所述成功捕捉概率超过所述置信阈值时，生成所述投放指令； 所述反制决策模块在判定所述网体张力参数时，进一步用于： 从所述状态估计模块生成的所述内在特征向量中，解析出目标的等效尺寸信息； 构建最优张力计算函数，根据所述目标的等效尺寸信息计算确保可靠包裹所需的最佳网格张力； 将所述最佳网格张力设定为所述网体张力参数，所述网体张力参数用于控制磁流变材料网体的刚度； 所述反制决策模块进一步用于： 获取所述未来预测位置与所述网体张力参数； 构建网体展开轨迹优化模型，将所述网体张力参数作为影响展开行为的物理约束进行输入； 优化求解展开机构的初始速度与持续时间，确保展开后的网体中心能够精确拦截所述未来预测位置； 所述反制决策模块在确定所述飞行控制策略时，进一步用于： 获取目标距离、相对速度、高度差与相对角度，作为飞行状态参数； 构建模态切换决策函数，基于所述飞行状态参数计算巡航、追踪、俯冲、盘旋、悬停和捕捉六种飞行模态的适应度值； 选择具有最高适应度值的模态作为所述飞行模态，所述飞行模态用于后续翼展参数的确定； 所述反制决策模块进一步用于： 获取选定的飞行模态，并获取拦截无人机自身的飞行速度； 构建翼展优化函数，根据所述飞行模态对应的基础翼展，并结合所述拦截无人机自身的飞行速度进行动态微调； 计算出最优翼展作为所述翼展参数，所述翼展参数用于驱动翼展动态调节机构执行。

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