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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于行为轨迹的无人机集群个体重要性评估方法及系统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：CN117390541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202311327187.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于行为轨迹的无人机集群个体重要性评估方法及系统是由祁明泽;梁靖婕;段晓君;晏良;周东鑫;池艺妍设计研发完成，并于2023-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于行为轨迹的无人机集群个体重要性评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于行为轨迹的无人机集群个体重要性评估方法及系统。方法包括：S1、根据无人机集群的轨迹行为数据构建多个阈值下的时序网络，并计算无人机集群中每个个体周围被环绕程度；S2、通过无人机集群中个体运动状态的差分，计算该个体在这一段时间内的波动程度；S3、结合无人机集群中每个个体周围被环绕程度和无人机集群中个体的波动程度作为特征构建贝叶斯网络模型，并利用该模型推断该个体是否为无人机集群中的关键个体。本发明利用自组织集群在一段时间内的运动状态，通过行为轨迹体现的环绕性、波动性等运动状态特性衡量具有协同特性的集群个体之间的动态相关性，实现对自组织集群系统内部机理的快速反演。

本发明授权一种基于行为轨迹的无人机集群个体重要性评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于行为轨迹的无人机集群个体重要性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据无人机集群的轨迹行为数据构建多个阈值下的时序网络，并计算无人机集群中每个个体周围被环绕程度；S2、通过无人机集群中个体运动状态的差分，计算该个体在这一段时间内的波动程度；S3、结合无人机集群中每个个体周围被环绕程度和无人机集群中个体的波动程度作为特征构建贝叶斯网络模型，并利用该模型推断该个体是否为无人机集群中的关键个体；所述步骤S1具体包括：S11、采集无人机集群的运动轨迹数据，对运动轨迹数据进行预处理，得到带有时间戳的轨迹行为数据，将轨迹行为数据切分为长度为L片段式中，t表示时间切片的索引，t＝1,2,...,L；S12、根据t时刻N个无人机个体的观测值建立基于运动状态的距离矩阵式中，N表示每个时间切片中无人机个体的数量，表示在时刻t观测到的无人机个体i的多维运动状态，t＝1,2,...,L；S13、取阈值∈，使用Heaviside函数和Kronecker符号将上述t时刻的距离矩阵Dt转化为具体的网络的邻接矩阵Gt，∈，其中，S14、计算在阈值∈下，t时刻的时序网络中个体i周围的连接个体数S15、取距离矩阵Dt的最大值和最小值分别作为阈值∈的上下界，对个体i周围连接个体数中的ò和t分别进行积分，得到个体i的被环绕性程度ci： 其中，对∈的上下界和均进行了归一化处理；S16、得到体现无人机集群个体环绕性的向量C＝{c1,c2,...,cN}T，并将该向量记为每个个体周围被环绕程度，ci值越大表明个体在无人机集群中越重要；所述步骤S2具体包括：S21、将轨迹行为数据表示为其中，是集群中第i个个体随时间变化的L个观测值，表示在时刻t观测到的无人机个体i的多维运动状态；S22、通过差分法计算相邻时刻运动状态的变化量 S23、将各个时刻的运动状态变化量进行合并，得到个体i运动状态的波动性值Ri： S24、将波动性向量R＝{R1,R2,...,RN}正向化得到波动性指标Fi： 式中，max{R}和min{R}分别是波动性向量元素中的最大值和最小值。

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