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龙图腾网获悉西安保通防务科技有限公司申请的专利基于机器学习的无人机集群环境自适应优化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：CN120669755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511156618.1，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权基于机器学习的无人机集群环境自适应优化方法是由赵刚;康照照;张航;钟京洋设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的无人机集群环境自适应优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的无人机集群环境自适应优化方法，涉及无人机集群协同控制技术领域，包括基础框架构建、训练参数优化、动态策略调整、抗干扰通信增强和故障容错自重构，将优化后的联邦学习模型与多模态数据融合模块耦合，对时间同步后的传感器数据进行自注意力机制融合，构建包含智能体状态、环境特征的高维状态向量，输入强化学习框架生成联合动作决策，通过LSTM网络实现故障检测，利用冗余传感器数据与多模态融合模型进行故障补偿。通过动态图注意力机制和多目标联邦学习，集群能够动态调整策略以应对电磁干扰、障碍物变化等复杂环境，多智能体协同决策和残差补偿故障自愈机制确保集群在节点失效或通信中断时仍能完成任务。

本发明授权基于机器学习的无人机集群环境自适应优化方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的无人机集群环境自适应优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基础框架构建：通过图注意力机制建模智能体间及智能体与环境的交互关系，基于分层Actor-Critic网络架构生成动作策略，形成多智能体强化学习框架； S2、训练参数优化：各无人机利用本地多模态传感器采集的环境数据，通过联邦学习机制进行分布式训练，建立多目标联邦学习模型，为实时决策提供高效模型支撑； S3、动态策略调整，将优化后的联邦学习模型与多模态数据融合模块耦合，对时间同步后的传感器数据进行自注意力机制融合，构建包含智能体状态、环境特征的高维状态向量，输入强化学习框架生成联合动作决策； S4、抗干扰通信增强，在动作决策执行过程中，通过频谱感知模块实时监测电磁环境，当检测到2.4GHz频段能量密度−80dBmMHz且持续200ms以上时，触发三层通信自适应机制，三层通信自适应机制为: 物理层：启用850nm波长的可见光通信模块； 数据链路层：采用时分多址TDMA替代竞争接入，降低碰撞概率; 网络层：基于动态贝叶斯网络预测链路状态，优化OLSR协议的Hello消息间隔； S5、故障容错自重构，针对可能出现的传感器失效或节点失联场景，通过LSTM网络实现故障检测，利用冗余传感器数据与多模态融合模型进行故障补偿，故障容错自重构采用模糊自适应控制和分布式一致性算法，实现传感器故障检测与集群拓扑自重构，构建长短时记忆网络LSTM预测模型，当惯性测量单元IMU数据残差超过3倍标准差时，触发故障隔离，自重构算法采用改进的分布式一致性协议： k+1=αk+1-αk，其中，α为惯性系数，为邻接矩阵权重，通过动态调整α实现集群拓扑的平滑重构。

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