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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小生境粒子群优化的多无人机协作的气体源搜索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：CN120610574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511124752.3，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权基于小生境粒子群优化的多无人机协作的气体源搜索方法是由张笑然;朱正秋;季雅泰;邱思航;许凯;艾川;秦龙;彭勇设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小生境粒子群优化的多无人机协作的气体源搜索方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于小生境粒子群优化的多无人机协作的气体源搜索方法。所述方法包括：将多源气体浓度转化为传感器与气体分子单位时间平均接触次数后作为泊松分布抵达率参数，通过泊松观测模型模拟湍流效应下无人机的环境感知获取不同时刻观测值。将搜索过程表述为部分可观测马尔可夫决策过程，通过贝叶斯方法估计更新源项参数得到概率密度函数，再用粒子滤波近似估计源项状态后划分小生境与非小生境成员，对小生境内无人机用粒子群优化算法规划移动方向，非小生境成员按Infotaxis策略选择动作，实现多源场景协同搜索。采用本方法能够实现在多源场景下的多无人机气体源搜索行动。

本发明授权基于小生境粒子群优化的多无人机协作的气体源搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小生境粒子群优化的多无人机协作的气体源搜索方法，其特征在于，所述方法包括： 对多源场景下的气体扩散过程建模，根据稳态对流扩散方程计算多源场景的气体浓度； 将多源场景的气体浓度转换为传感器与气体分子在单位时间内的平均接触次数，将平均接触次数作为泊松分布的抵达率参数，引入了泊松观测模型模拟湍流效应下无人机对扩散环境的感知，得到不同时刻的观测值； 将无人机的源搜索过程表述为一个部分可观测马尔可夫决策过程，无人机利用收集到的不同时刻的观测值通过贝叶斯方法估计并更新源项参数，得到概率密度函数，采取粒子滤波的顺序蒙特卡洛框架对概率密度函数进行近似估计，得到估计源项状态； 根据无人机之间的空间距离和估计源项状态的相似性划分小生境与非小生境成员，对于处于小生境内的无人机，采用粒子群优化算法规划小生境中的无人机的移动方向，对于非小生境中的无人机，根据Infotaxis搜索策略进行动作选择实现多无人机协作的气体源搜索方法； 根据无人机之间的空间距离和估计源项状态的相似性划分小生境与非小生境成员，包括： 在二维空间中，无人机采用基于InfotaxisII的奖励函数搜索未知源，当无人机与周围的临近无人机的距离阈值在以内时判断相应的无人机集群是否满足小生境的形成；所述满足小生境的形成的条件为无人机的估计源项状态的相似程度低于阈值；其中，，是时间步长； 在初始小生境形成后，根据无人机与小生境中的无人机集群的位置中心点的距离阈值是否在以内，以及二者的估计源相似度是否在以下判定无人机是否满足并入小生境的条件；其中，同一个小生境的无人机集群利用采集到的所有观测值来更新源项，并根据估计的源项，基于粒子群优化算法采取复合动作选择； 采用粒子群优化算法规划小生境中的无人机的移动方向，包括： 采取PSO算法驱动小生境中的无人机执行复合动作，则小生境中无人机在第时刻的运动向量以及所处位置的更新公式如下： 其中，是无人机获得最大观测值的位置，被定义为无人机迄今为止与气体分子碰撞次数最多的位置，是无人机在第时刻所处位置；为全局最优位置，定义为小生境中迄今为止与气体分子碰撞次数最多的位置，是学习因子，是惯性权重，是随机值且均匀分布在[0,1]范围内，表示共享粒子滤波的估计位置，表示群体最优方向，表示个体最优方向，表示小生境中共享粒子滤波的估计方向。

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