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龙图腾网获悉成都航空职业技术大学申请的专利一种基于ADS-B的无人机与有人机融合空域监视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：CN121366503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511951772.8，技术领域涉及：G08G5/22；该发明授权一种基于ADS-B的无人机与有人机融合空域监视方法是由郑晓霞;刘纪;唐斌;文红专设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ADS-B的无人机与有人机融合空域监视方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ADS‑B的无人机与有人机融合空域监视方法，属于空中交通控制技术领域。本发明通过地面ADS‑B接收器、无人机广播双渠道采集有人机姿态向量，结合无人机自感知传感器的相对测量向量并转换为全球坐标系下的绝对姿态向量；基于三类采集渠道的信号可信度加权融合，得到准确姿态向量；提取位置、速度及航向角变化序列特征，计算各类飞行意图概率；基于意图概率预测混合未来位置及协方差；最后构建空间核函数并引入方向性放大因子，生成意图风险场。本发明通过多源信息融合提升姿态向量精度，结合意图概率与方向性风险放大机制优化建模，显著提高了融合空域监视准确性与风险评估可靠性。

本发明授权一种基于ADS-B的无人机与有人机融合空域监视方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ADS-B的无人机与有人机融合空域监视方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过地面ADS-B接收器、无人机广播双渠道采集有人机姿态向量，同时利用无人机自感知传感器采集相对测量向量，并将该相对测量向量转换为全球坐标系下的有人机绝对姿态向量，相对测量向量中包括：无人机到有人机相对距离、方位角和仰俯角； S2、对地面ADS-B接收器、无人机广播和无人机搭载的自感知传感器分别获取信号可信度，基于三者可信度对三者姿态向量进行加权，得到有人机准确姿态向量； S3、采用相邻时刻的有人机准确姿态向量相减，得到位置变化序列、速度变化序列和航向角变化序列，对三个变化序列提取特征，基于特征对每个意图类别获取意图概率：采用滑动窗口分别在位置变化序列、速度变化序列和航向角变化序列上滑动，并提取每个滑动窗口下的均值和标准差，得到位置变化特征矩阵、速度变化特征矩阵和航向角变化特征矩阵，其中，矩阵的第一行是均值，第二行是标准差；对意图类别集合配置对应权重和偏置，分别对三个特征矩阵进行加权，得到每个意图类别的线性判别得分；采用softmax函数处理线性判别得分，得到每个时刻每个意图类别的意图概率； S4、预测每个意图类别下的未来位置，并基于每个意图类别的意图概率，得到混合预测位置和混合预测协方差： 采用匀速直线模型预测直行的未来位置；采用协调转弯模型预测转弯的未来位置；采用竖直速度模型预测爬升下降的未来位置；采用每个意图类别的意图概率与对应意图类别的未来位置相乘，并将所有相乘结果相加，得到混合预测位置；根据每个意图类别的未来位置与混合预测位置的差，得到混合预测协方差： ； 其中，为第预测时刻的混合预测协方差，为第预测时刻第个意图类别的预测协方差矩阵，为第预测时刻的混合预测位置，为第预测时刻第个意图类别的未来位置，为第时刻第个意图类别的意图概率，I为意图类别集合，为未来时刻的编号，为历史时刻的编号，为意图类别的编号，为转置运算，为的转置项； S5、根据混合预测位置和混合预测协方差，对空间任意点构建核函数，并引入方向性放大因子，生成意图风险场： 根据混合预测位置和混合预测协方差，对空间任意点构建核函数；在转弯时，设置方向性放大因子；将方向性放大因子与核函数相乘，得到空间任意点在未来的风险；将空间三维网格中任一网格中所有点在未来的风险取均值，得到该网格的风险，构成意图风险场： ； 其中，为在转弯状态时的方向性放大因子，为前向加权因子，为指示函数，为空间任意点的坐标，为第预测时刻的混合预测位置，为有人机航向角对应的单位方向向量，为“空间任意点到有人机的向量”与“航向前进方向”的夹角，max为取两者的最大值。

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