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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州市北京航空航天大學(xué)國際創(chuàng)新研究院(北京航空航天大學(xué)國際創(chuàng)新學(xué)院)申請(qǐng)的專利一種無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)預(yù)測模型相點(diǎn)穩(wěn)定域標(biāo)定方法、系統(tǒng)和程序產(chǎn)品獲國家發(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：CN120429844B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510921176.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/27；該發(fā)明授權(quán)一種無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)預(yù)測模型相點(diǎn)穩(wěn)定域標(biāo)定方法、系統(tǒng)和程序產(chǎn)品是由李穎異;金毅;于浩;曹雪志;康銳;楊超設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-04向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)預(yù)測模型相點(diǎn)穩(wěn)定域標(biāo)定方法、系統(tǒng)和程序產(chǎn)品在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及無人機(jī)集群建模與系統(tǒng)穩(wěn)定性分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)預(yù)測模型相點(diǎn)穩(wěn)定域標(biāo)定方法、系統(tǒng)和程序產(chǎn)品。該方法包括：采集相點(diǎn)軌跡數(shù)據(jù)，判斷數(shù)據(jù)規(guī)模是否滿足建模要求，若不足則通過線性插值與高斯擾動(dòng)方式進(jìn)行擴(kuò)充；隨后利用NARX動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)軌跡演化進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測；結(jié)合最新觀測數(shù)據(jù)與預(yù)測結(jié)果構(gòu)建標(biāo)定數(shù)據(jù)集，最終輸出穩(wěn)定域的中心矢量與徑向量近似值。本發(fā)明還提供了相應(yīng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，具備計(jì)算高效、精度高、適應(yīng)性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，能夠適配初始穩(wěn)態(tài)、極限偏移及恢復(fù)穩(wěn)態(tài)等多類典型場景，廣泛適用于集群無人機(jī)穩(wěn)定性評(píng)估與控制決策支持。

本發(fā)明授權(quán)一種無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)預(yù)測模型相點(diǎn)穩(wěn)定域標(biāo)定方法、系統(tǒng)和程序產(chǎn)品在權(quán)利要求書中公布了：1.一種無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)預(yù)測模型相點(diǎn)穩(wěn)定域標(biāo)定方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 1采集相空間多維相點(diǎn)在連續(xù)步長內(nèi)的原始軌跡數(shù)據(jù)D，并按照“第一行為步長序列、其余行為各維度位置坐標(biāo)”的矩陣格式存儲(chǔ)； 2判斷所述原始數(shù)據(jù)矩陣的列數(shù)是否小于預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)擴(kuò)充閾值，若是，則執(zhí)行數(shù)據(jù)擴(kuò)充處理，否則跳過該處理； 3在數(shù)據(jù)擴(kuò)充處理中，于相鄰步長數(shù)據(jù)之間均勻插入若干新數(shù)據(jù)點(diǎn)，并對(duì)插入數(shù)據(jù)引入高斯白噪聲，以生成擴(kuò)充數(shù)據(jù)矩陣，令； 4根據(jù)預(yù)設(shè)預(yù)測窗口尺寸，將原始或擴(kuò)充數(shù)據(jù)矩陣輸入NARX動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列模型，獲取由個(gè)預(yù)測數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成的預(yù)測矩陣；5根據(jù)預(yù)設(shè)觀測窗口尺寸，截取原始數(shù)據(jù)矩陣中后列的數(shù)據(jù)，構(gòu)成觀測矩陣； 6將觀測數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)合并為標(biāo)定數(shù)據(jù)集，輸入穩(wěn)定域標(biāo)定模型，輸出目標(biāo)穩(wěn)定域的中心矢量與徑向量近似值； 所述步驟1）中假設(shè)獲取到的數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為sp個(gè)步長，相空間的維度為n，那么規(guī)定獲取的相點(diǎn)軌跡數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在（n+1）×sp的矩陣中，其中，矩陣的第1行放置步長序列，第2行至第行依次放置相點(diǎn)各維度在對(duì)應(yīng)步長下的位置坐標(biāo)；所述步驟2）中當(dāng)相點(diǎn)軌跡原始數(shù)據(jù)矩陣的列數(shù)小于時(shí)，即；需要對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行擴(kuò)充處理；所述數(shù)據(jù)擴(kuò)充閾值不小于10000，且僅在原始數(shù)據(jù)不足以訓(xùn)練滿足精度要求的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)觸發(fā)擴(kuò)充； 所述步驟3）中將相點(diǎn)軌跡的原始數(shù)據(jù)矩陣表示為； 其中，為步長向量，其分量記作： ， ps i 為相點(diǎn)在s i 維度上的時(shí)序位置向量，i=1,2,...,n，其分量記作：； 當(dāng)滿足數(shù)據(jù)擴(kuò)充條件時(shí)，在p j 和p j+1 之間以及ps i，j 和ps i，j+1 之間分別增加（x-1）個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)， ， ； 依次記作和，其中數(shù)據(jù)點(diǎn)和的取值公式為: ， ； 其中，，為數(shù)據(jù)擴(kuò)大的倍數(shù)； 為一個(gè)隨機(jī)高斯白噪聲，其分布中標(biāo)準(zhǔn)差的取值為： ； 為與噪聲強(qiáng)度分散性相關(guān)的系數(shù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人杭州市北京航空航天大學(xué)國際創(chuàng)新研究院(北京航空航天大學(xué)國際創(chuàng)新學(xué)院)，其通訊地址為：311115 浙江省杭州市余杭區(qū)瓶窯鎮(zhèn)雙紅橋街166號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。