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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利拟态物理法与DDQN结合的无人机集群空战决策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：CN111859816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202010769672.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权拟态物理法与DDQN结合的无人机集群空战决策方法是由丁勇;高振龙设计研发完成，并于2020-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本拟态物理法与DDQN结合的无人机集群空战决策方法在说明书摘要公布了：本发明公布了拟态物理法与DDQN结合的无人机集群空战决策方法，涉及空战决策技术领域。所述方法首先建立无人机的质点运动模型，无人机与邻居个体之间、无人机与目标之间的相对几何位置关系；其次，利用拟态物理法描述无人机与周围个体的作用力；然后，建立无人机集群系统的连续状态空间，描述无人机集群个体之间的复杂耦合关系；接着，综合考虑集群无人机在空战中靠近目标区域、发动进攻、联合打击效能和被击毁等因素建立奖赏函数，保证了无人机之间的相互协作；最后，利用DDQN算法训练无人机集群获得最优空战策略。本发明可使无人机集群自主实现分群搜索、合作围捕、友军支援等复杂的空战行为，具有较好的集群作战效率。

本发明授权拟态物理法与DDQN结合的无人机集群空战决策方法在权利要求书中公布了：1.拟态物理法与DDQN结合的无人机集群空战决策方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，在无人机集群系统中，建立无人机的质点运动模型，建立无人机与其邻居个体之间、无人机与目标之间的相对几何位置关系，具体为：1.1假设无人机UAVj为无人机UAVi的邻居个体，无人机UAVi在平面中的位置为速度为速度方向角为无人机UAVj在平面中的位置为速度为速度方向角为定义无人机集群中无人机UAVi与其邻居个体UAVj之间的相对几何位置为： 式中，为无人机之间的距离向量，为两机速度方向之间的夹角，Vij为两机相对速度，为UAVi的速度矢量与两机视线之间的夹角，为无人机之间欧式距离；1.2定义无人机UAVi与目标aimm之间的相对几何位置关系为 式中，Pi为无人机UAVj的位置，Pm为目标aimm的位置；步骤二，对于由N架无人机组成的无人机集群系统，定义无人机UAVi的状态感知空间Ωi为其中为距离UAVi最近的Nuav架邻居个体组成的集合，为距离UAVi最近的Naim个目标组成的集合；步骤三，根据拟态物理法计算集群系统无人机UAVj∈Ωi对无人机UAVi相互作用力Fi，包括无人机之间避碰作用力和速度一致作用力，具体过程为： 式中，满足： 其中，为两无人机相对位置向量，为两无人机的平均相对速度，rS和rA分别为避碰距离和对齐距离，kp和kv分别为聚集系数、一致运动系数，分别满足： 满足： 其中，为两无人机相对位置向量，rS和rA分别为避碰距离和对齐距离，kr为避碰系数，满足： 这里，q为指数因子；步骤四，对于任意时刻t，计算无人机UAVi的状态具体为：4.1为无人机UAVi可观测的UAVj∈Ωi的相对几何关系信息，由式1求得；4.2为无人机UAVi与目标aimm之间的相对几何位置关系，由式2求得；4.3Fi为集群系统中无人机UAVj∈Ωi对无人机UAVi相互作用力，包括无人机之间速度一致作用力和避碰作用力，其中，速度一致作用力为： 其中，为两无人机相对位置向量，为两无人机的平均相对速度，kp和kv分别为聚集系数、一致运动系数，rS和rA分别为避碰距离和对齐距离；避碰作用力为： 其中，为两无人机相对位置向量，kr为避碰系数；步骤五，为保证目标歼灭的成功率以及无人机之间的配合，利用目标的联合毁伤效能表示无人机之间的协作关系，根据无人机集群的集群回合平均收益，表示无人机之间相互配合具有的空战决策能力；步骤六，各无人机在每次执行动作之后，通过对能源损耗、接近目标、对目标发动进攻后的联合打击回报、无人机被击毁的奖赏求和，得到总的奖赏；步骤七，利用DDQN算法训练无人机集群，使空战机动策略收敛，得到最优策略，计算集群收益并统计空战时间。

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