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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种多飞行器协同引导控制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：CN121578660B 。

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：202610117306.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种多飞行器协同引导控制方法是由付斌;云红全;符文星;陈康;张晓峰;许涛;郭行;张通;杨韬设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多飞行器协同引导控制方法在说明书摘要公布了：本申请属于飞行器引导技术领域。本申请提供一种多飞行器协同引导控制方法。本公开实施例构建多飞行器群的个体动力学模型；采用融合Tent映射与贪心局部搜索策略的Chao‑DBO算法，从空间维度对飞行器终端交接点位置、轨迹倾角和方位角进行优化，生成模型预测静态规划所需的终端时空约束；利用经RBMO算法训练的BP神经网络对多无人飞行器剩余飞行时间进行预测；将终端时空约束及剩余飞行时间预测结果融入MPSP，形成中段协同引导轨迹。该方法提高了多无人飞行器协同引导的轨迹平稳性、时间同步性和约束鲁棒性，适用于速度时变不可控条件下的多无人飞行器协同引导场景。

本发明授权一种多飞行器协同引导控制方法在权利要求书中公布了：1.一种多飞行器协同引导控制方法，其特征在于，包括： 基于飞行器的飞行力学特性，建立多飞行器群的个体动力学模型，并设定包括空间代价函数、时间代价函数和能量代价函数的第一目标函数，以及时空约束与能量约束； 基于第一目标函数，采用Chao-DBO算法求解各飞行器的末端约束变量； 构建BP神经网络，利用RBMO算法优化BP神经网络的初始权重与偏置，以得到飞行时间预测模型； 将各飞行器的末端约束变量输入至飞行时间预测模型中进行预测，以得到各飞行器的飞行时间预测结果； 构建离散化系统模型，并设定第二目标函数；其中离散化系统模型包括离散形式的动力学方程和输出方程； 基于第二目标函数，将各飞行器的末端约束变量和飞行时间预测结果输入至离散化系统模型进行求解，以得到满足时空约束与能量约束的飞行轨迹；其中， 基于第一目标函数，采用Chao-DBO算法求解各飞行器的末端约束变量的步骤中，包括： 采用Tent混沌映射对种群进行初始化，以生成初始解； 基于DBO算法的四大行为机制对种群个体进行迭代更新，以生成全局最优解；其中，四大行为机制包括滚球蜣螂行为、繁殖蜣螂行为、觅食蜣螂行为和偷窃蜣螂行为； 引入贪心局部搜索策略进行局部搜索，对当前迭代得到的全局最优解进行微小扰动，生成一组候选解； 通过空间代价函数计算各候选解的适应度值； 迭代预设次，优化各飞行器的末端约束变量，最终使优化结果满足第一目标函数中的空间代价函数的要求； 离散化系统模型为： 式中，为系统在时刻的状态量，为系统在时刻的控制量，为系统在时刻的输出量，表示离散时间序列，为离散时间步长，为系统的离散状态转移函数，为系统的状态变化函数，为系统在第个离散时刻的观测输出； 动力学模型的状态向量与控制向量为： 第二目标函数为： 式中，为第步的控制量，为第步的控制量，为正定矩阵，为拉格朗日乘子，为终端偏差，为敏感矩阵。

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