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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江凡雙科技股份有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利空地協(xié)同的無(wú)人機(jī)反制信號(hào)自適應(yīng)生成方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120223235B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510686556.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04K3/00；該發(fā)明授權(quán)空地協(xié)同的無(wú)人機(jī)反制信號(hào)自適應(yīng)生成方法及系統(tǒng)是由舒曉軍;夏艷;王書(shū)立;梅其靈;程壽東設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本空地協(xié)同的無(wú)人機(jī)反制信號(hào)自適應(yīng)生成方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供空地協(xié)同的無(wú)人機(jī)反制信號(hào)自適應(yīng)生成方法及系統(tǒng)，涉及無(wú)人機(jī)反制技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取目標(biāo)無(wú)人機(jī)通信信號(hào)，提取特征分析協(xié)議；采用二級(jí)編碼結(jié)構(gòu)，利用具有復(fù)合適應(yīng)度函數(shù)的遺傳算法優(yōu)化參數(shù)；基于協(xié)議類(lèi)型選擇干擾波形模板并調(diào)整；執(zhí)行空地協(xié)同資源優(yōu)化分配，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法動(dòng)態(tài)分配功率和計(jì)算資源；控制空地反制設(shè)備生成干擾信號(hào)。本發(fā)明能提高干擾效果，降低能耗，增強(qiáng)抗檢測(cè)性，實(shí)現(xiàn)反制資源的智能動(dòng)態(tài)分配。

本發(fā)明授權(quán)空地協(xié)同的無(wú)人機(jī)反制信號(hào)自適應(yīng)生成方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.空地協(xié)同的無(wú)人機(jī)反制信號(hào)自適應(yīng)生成方法，其特征在于，包括： 獲取目標(biāo)無(wú)人機(jī)的通信信號(hào)，提取信號(hào)特征參數(shù)并分析得到通信協(xié)議類(lèi)型； 采用二級(jí)編碼結(jié)構(gòu)對(duì)信號(hào)特征參數(shù)進(jìn)行編碼，其中第一級(jí)表示干擾策略類(lèi)型，第二級(jí)表示具體參數(shù)，包括：將干擾策略類(lèi)型采用4位二進(jìn)制碼進(jìn)行一級(jí)編碼得到策略編碼，所述干擾策略類(lèi)型包括噪聲干擾策略、欺騙干擾策略、阻斷干擾策略和組合干擾策略；將具體參數(shù)采用變長(zhǎng)編碼結(jié)構(gòu)進(jìn)行二級(jí)編碼得到參數(shù)編碼，所述具體參數(shù)包括頻域參數(shù)、時(shí)域參數(shù)和功率參數(shù)，所述頻域參數(shù)包括干擾帶寬比、頻率偏移和功率譜形狀因子，所述時(shí)域參數(shù)包括干擾持續(xù)時(shí)間、時(shí)延和重復(fù)周期，所述功率參數(shù)包括干擾功率、功率分配系數(shù)和波形因子；基于參數(shù)重要性對(duì)所述參數(shù)編碼的編碼位寬進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化編碼，所述編碼位寬根據(jù)參數(shù)取值范圍和量化精度要求確定；根據(jù)目標(biāo)特征對(duì)所述策略編碼和所述優(yōu)化編碼進(jìn)行自適應(yīng)映射，得到最終的特征參數(shù)編碼；利用具有復(fù)合適應(yīng)度函數(shù)的遺傳算法對(duì)編碼后的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，所述復(fù)合適應(yīng)度函數(shù)用于評(píng)估干擾效果、功耗效率和抗檢測(cè)性；根據(jù)所述通信協(xié)議類(lèi)型從預(yù)設(shè)的干擾波形模板庫(kù)中選擇對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)模板，并利用優(yōu)化后的參數(shù)進(jìn)行參數(shù)匹配和調(diào)整，生成干擾信號(hào)模板； 將所述干擾信號(hào)模板發(fā)送至空中反制設(shè)備和地面反制設(shè)備； 執(zhí)行空地協(xié)同的資源優(yōu)化分配，包括：基于博弈論模型構(gòu)建空地協(xié)同策略，包括：獲取空中反制設(shè)備和地面反制設(shè)備的狀態(tài)向量，構(gòu)建空地反制博弈論模型，所述狀態(tài)向量包含功率、位置、覆蓋范圍和能量狀態(tài)；將空中反制設(shè)備和地面反制設(shè)備作為博弈參與者，根據(jù)所述狀態(tài)向量構(gòu)建包含功率選擇、干擾方向和資源分配的博弈策略空間，所述博弈策略空間用于約束博弈參與者的策略選擇范圍；構(gòu)建多目標(biāo)效用函數(shù)，所述多目標(biāo)效用函數(shù)包括通過(guò)加權(quán)組合信干比評(píng)估、覆蓋效果評(píng)估和定向性評(píng)估得到的干擾效果評(píng)估函數(shù)，和通過(guò)加權(quán)組合功率消耗、通信開(kāi)銷(xiāo)和機(jī)動(dòng)代價(jià)得到的資源消耗評(píng)估函數(shù)，將所述多目標(biāo)效用函數(shù)與資源懲罰因子組合構(gòu)建博弈支付矩陣，基于博弈支付矩陣求解Nash均衡下的最優(yōu)響應(yīng)策略；基于所述最優(yōu)響應(yīng)策略計(jì)算空地協(xié)同優(yōu)勢(shì)度，構(gòu)建策略選擇概率分布，所述空地協(xié)同優(yōu)勢(shì)度通過(guò)將聯(lián)合反制收益與單獨(dú)反制收益之和的比值確定；根據(jù)所述策略選擇概率分布建立狀態(tài)價(jià)值函數(shù)，所述狀態(tài)價(jià)值函數(shù)基于折扣因子計(jì)算博弈支付矩陣的長(zhǎng)期期望收益，根據(jù)狀態(tài)價(jià)值函數(shù)對(duì)策略選擇概率分布的梯度得到空地協(xié)同策略；采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法根據(jù)所述空地協(xié)同策略進(jìn)行資源動(dòng)態(tài)分配，所述強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法基于設(shè)備狀態(tài)和目標(biāo)特征，對(duì)功率資源和計(jì)算資源進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化分配； 根據(jù)資源優(yōu)化分配結(jié)果，控制空中和地面反制設(shè)備生成干擾信號(hào)并發(fā)射至目標(biāo)無(wú)人機(jī)。

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