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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种无人机飞行状态分类方法、装置及存储介质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：CN119106359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411317994.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种无人机飞行状态分类方法、装置及存储介质是由朱春丽;陈乃馨;陈磊;张军设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机飞行状态分类方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及智能交通技术领域，尤其是指一种无人机飞行状态分类方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明减少了由于无人机通信射频信号在接收过程中受到的接收器硬件与接收所处的复杂电磁环境的干扰，以及基于射频的无人机探测与识别方法本身利用神经网络模型的黑盒性质对状态识别准确率的影响，为复杂城市环境中的低空立体交通无人机探测与识别系统的高精度识别理论方法，提供可靠的贝叶斯因果推理增强无人机目标状态识别方法，提高了状态分类识别的准确性。

本发明授权一种无人机飞行状态分类方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机飞行状态分类方法，其特征在于，包括： 采集不同场景下的无人机射频信号数据，并进行预处理和时频转换，得到无人机频谱数据，其中，在预设频段内，采集不同厂家与不同型号的无人机，在不存在无人机的射频背景环境下、无人机打开并连接的场景下、无人机悬停的场景下、无人机飞行但不进行图传的场景下与无人机飞行并进行图传的场景下的大于预设带宽的无线电信号，获得无人机射频信号数据； 对无人机射频信号数据在采集过程中的不确定因素进行离线建模，并基于不确定因素模型估计无人机射频信号数据在采集过程中的不确定因素分布，其中，基于所述不确定因素模型，利用基于智能体的建模与仿真方法，根据领域先验知识获取不确定性因素的初始分布，并结合蒙特卡洛模拟方法，通过多次迭代，估计无人机射频信号数据在采集过程中的不确定因素分布； 根据无人机在不同飞行状态下对通信质量的影响，结合领域先验知识，构建无人机射频信号因果链，并根据所述无人机频谱数据和所述不确定因素分布训练所述无人机射频信号因果链，得到条件概率分布参数，其中，针对所述无人机射频信号数据，在时域上选取标准差与峭度作为因果节点，在频域上选取平均值作为因果节点；针对通信质量，选取通信信噪比以及同步误差进和同频干扰作为因果节点；结合领域先验知识，连接因果节点，构建无人机射频信号因果链； 实时获取无人机频谱数据，并将其输入无人机飞行状态分类神经网络模型，得到无人机飞行状态分类结果； 基于所述无人机射频信号因果链和所述条件概率分布参数对所述无人机飞行状态分类结果进行修正，得到目标分类结果。

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