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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于神经网络的四旋翼无人机攻击检测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：CN115416860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211023351.5，技术领域涉及：B64D45/00；该发明授权一种基于神经网络的四旋翼无人机攻击检测方法是由赵振根;梁惠勇;程磊;孔飞设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的四旋翼无人机攻击检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的四旋翼无人机攻击检测方法。首先，获取四旋翼无人机正常和隐蔽攻击下的运行数据。其次，利用正常数据训练特定层数的前馈神经网络模型，利用该模型检测隐蔽攻击，得到不受攻击影响的无人机通道信息。然后，针对上述不受攻击影响的无人机通道，使用无人机正常数据训练自编码器模型，利用自编码器检测这些通道。最后融合一级前馈神经网络检测器、二级自编码器检测器得出最终检测结果。本方法实现了四旋翼无人机隐蔽攻击的检测。本发明相对基于模型的传统攻击检测方法，不仅能提高隐蔽攻击的识别能力，也能在线检测新的攻击模式。

本发明授权一种基于神经网络的四旋翼无人机攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的四旋翼无人机攻击检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 1采集四旋翼无人机正常飞行情况下的输入和输出数据，采集四旋翼无人机受到隐蔽攻击情况下的输入和输出数据； 2利用四旋翼无人机正常飞行情况下的输入和输出数据训练得到神经网络模型； 3进行一级检测：根据所述神经网络模型检测四旋翼无人机受到的隐蔽攻击，得到四旋翼无人机正常状态通道以及受隐蔽攻击状态通道； 4针对一级检测下的四旋翼无人机正常状态量通道，使用四旋翼无人机正常飞行情况下的输入和输出数据，训练得到自编码器模型； 5进行二级检测：根据所述自编码器模型检测一级检测下的正常状态量通道，根据自编码器模型习得的上一步和下一步的输入输出数据的特征得到四旋翼无人机在二级检测下的正常状态量通道和非正常状态量通道；最后融合步骤3中神经网络模型，步骤5中二级自编码器模型检测结果得出最终检测结果； 步骤1中采集四旋翼无人机正常飞行情况下的输入数据uk和输出数据yk以及四旋翼无人机受隐蔽攻击情况下的输入数据和输出数据其中： xk＝Axk-1+Buk-1 其中k步的状态量xk＝[xyzφθψuvwpqr]T，ak为隐蔽攻击信号，x为四旋翼无人机x轴方向位置，y为四旋翼无人机y轴方向位置，z为四旋翼无人机z轴方向位置，θ为四旋翼无人机俯仰角度，φ为四旋翼无人机滚转角，ψ为四旋翼无人机偏航角，u为四旋翼无人机x轴方向速度，v为四旋翼无人机y轴方向速度，w为四旋翼无人机z轴方向速度，p为滚转角速度，q为俯仰角速度，r为偏航角速度，A为状态转移矩阵,B为控制输入矩阵,C为观测矩阵，xk-1角标k-1为k-1步的状态量。

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