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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東鷹格信息工程有限公司申請的專利基于大數(shù)據(jù)的無人塔臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120408465B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510907326.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)的無人塔臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)是由吳潤樂;周明剛;徐秀芝;欒風(fēng)翔;張景輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-02向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于大數(shù)據(jù)的無人塔臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及無人塔臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于大數(shù)據(jù)的無人塔臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集單元，實(shí)時(shí)采集無人塔臺(tái)的通信鏈路、氣象、導(dǎo)航、電力及飛行器軌跡等參數(shù)；多源數(shù)據(jù)融合單元，運(yùn)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合生成多模態(tài)聯(lián)合特征矩陣；動(dòng)態(tài)建模單元，基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率圖并輸出實(shí)時(shí)狀態(tài)演化序列；實(shí)時(shí)異常檢測單元，通過孤立森林算法與LSTM自編碼器計(jì)算異常置信度；主動(dòng)控制指令生成單元，根據(jù)異常置信度結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成設(shè)備調(diào)控指令集；還設(shè)有知識(shí)圖譜推理單元優(yōu)化狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率圖。本系統(tǒng)能全面、實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)地監(jiān)控與調(diào)控?zé)o人塔臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)，提高運(yùn)行安全性和穩(wěn)定性，降低運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)。

本發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)的無人塔臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)的無人塔臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，包括： 數(shù)據(jù)采集單元，所述數(shù)據(jù)采集單元用于通過流數(shù)據(jù)處理框架實(shí)時(shí)采集無人塔臺(tái)的通信鏈路狀態(tài)參數(shù)、氣象傳感器監(jiān)測參數(shù)、導(dǎo)航設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、電力設(shè)備負(fù)載參數(shù)及飛行器動(dòng)態(tài)軌跡參數(shù)； 多源數(shù)據(jù)融合單元，所述多源數(shù)據(jù)融合單元用于通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法，對所述通信鏈路狀態(tài)參數(shù)、氣象傳感器監(jiān)測參數(shù)、導(dǎo)航設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、電力設(shè)備負(fù)載參數(shù)及飛行器動(dòng)態(tài)軌跡參數(shù)進(jìn)行跨域特征提取與異構(gòu)數(shù)據(jù)融合，生成多模態(tài)聯(lián)合特征矩陣； 動(dòng)態(tài)建模單元，所述動(dòng)態(tài)建模單元用于基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，以所述多模態(tài)聯(lián)合特征矩陣為輸入，構(gòu)建無人塔臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率圖，并輸出實(shí)時(shí)狀態(tài)演化序列； 實(shí)時(shí)異常檢測單元，所述實(shí)時(shí)異常檢測單元用于通過孤立森林算法與LSTM自編碼器，對所述實(shí)時(shí)狀態(tài)演化序列進(jìn)行時(shí)序異常評(píng)分計(jì)算，生成異常置信度； 主動(dòng)控制指令生成單元，所述主動(dòng)控制指令生成單元用于根據(jù)所述異常置信度，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)生成設(shè)備調(diào)控指令集； 所述實(shí)時(shí)異常檢測單元的執(zhí)行步驟包括： 將所述實(shí)時(shí)狀態(tài)演化序列劃分為時(shí)間窗口片段，提取每個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的統(tǒng)計(jì)特征向量； 通過所述LSTM自編碼器對所述統(tǒng)計(jì)特征向量進(jìn)行重構(gòu)誤差計(jì)算，得到第一異常評(píng)分； 通過所述孤立森林算法對所述統(tǒng)計(jì)特征向量進(jìn)行路徑長度偏差計(jì)算，得到第二異常評(píng)分； 對所述第一異常評(píng)分與所述第二異常評(píng)分進(jìn)行加權(quán)融合，生成所述異常置信度； 所述數(shù)據(jù)采集單元的執(zhí)行步驟包括： 通過ApacheKafka流處理平臺(tái)與所述無人塔臺(tái)的通信協(xié)議接口，實(shí)時(shí)接收所述通信鏈路狀態(tài)參數(shù)中的信號(hào)強(qiáng)度、誤碼率及鏈路延遲數(shù)據(jù)； 通過分布式傳感器節(jié)點(diǎn)采集所述氣象傳感器監(jiān)測參數(shù)中的風(fēng)速、能見度及氣壓梯度數(shù)據(jù)； 通過設(shè)備日志解析引擎提取所述導(dǎo)航設(shè)備運(yùn)行參數(shù)中的陀螺儀漂移值、GPS定位偏差及雷達(dá)掃描頻率數(shù)據(jù)； 所述多源數(shù)據(jù)融合單元的執(zhí)行步驟還包括： 構(gòu)建聯(lián)邦學(xué)習(xí)全局模型，其中每個(gè)塔臺(tái)設(shè)備作為本地客戶端，上傳加密后的本地特征梯度； 通過聚合服務(wù)器對所述本地特征梯度進(jìn)行安全加權(quán)平均，更新所述全局模型參數(shù)； 將更新后的全局模型參數(shù)下發(fā)至各客戶端，迭代生成所述多模態(tài)聯(lián)合特征矩陣。

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