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龙图腾网获悉南京理工大学;上海宇航系统工程研究所申请的专利基于任务分配-动作决策一体化的高轨卫星集群追逃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：CN120297157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510771846.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于任务分配-动作决策一体化的高轨卫星集群追逃方法及系统是由吴祥;沈港;张宝恒;陈欢乐;赵高鹏;薄煜明;王超尘设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于任务分配-动作决策一体化的高轨卫星集群追逃方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于任务分配‑动作决策一体化的高轨卫星集群追逃方法及系统，该方法首先本发明基于Clohessy‑Wiltshire方程（CW方程）实现轨道预报，以未来状态为依据进行奖励函数设计，将先验知识引入模型训练中；其次本发明将值函数网络与决策网络同步训练，在模型使用阶段使用值函数网络得出当前策略下分配的代价矩阵，并使用匈牙利方法对追方卫星集群进行目标分配，结合训练好的机动策略搭建了目标分配‑动作决策一体化框架，既解决了初始场景中追逃双方卫星数量不定的问题，又完成了追方卫星集群（追踪卫星群）的目标分配，应用于卫星数量不同的博弈场景。

本发明授权基于任务分配-动作决策一体化的高轨卫星集群追逃方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于任务分配-动作决策一体化的高轨卫星集群追逃方法，其特征在于，包括步骤： S1、将卫星作为智能体，设计MADDPG中智能体的状态，并设计智能体动作空间，初始化环境，基于环境生成状态观测； S2、设计基于值函数-匈牙利方法的任务分配方法，生成最优状态观测，包括： 以MADDPG中状态观测为输入，评价当前状态的代价矩阵为输出，构建值函数网络；同时引入状态值函数构建损失函数，进行反向传播优化训练值函数网络； 根据值函数网络输出的代价矩阵，使用匈牙利方法生成最优状态观测； S3、根据最优状态观测和动作空间，在MADDPG中设计适应卫星数量动态变化的Actor和Critic网络； S4、使用CW方程预测未来时刻卫星状态变化，引入相对运动学，在编队集群中考虑卫星的动作，设计奖励函数，加速Actor网络收敛； S5、基于设计的任务分配方法以及MADDPG中的Actor和Critic网络，构建一体化训练框架，调整超参数进行训练优化，训练过程中，Actor网络与环境交互，生成用于值函数网络训练的状态观测； S6、通过训练好的值函数网络以及Actor网络得到任务分配方案和动作决策，进行高轨卫星集群追逃； 引入状态值函数构建损失函数为： ； 其中，是指当前时刻下的奖励，通过奖励函数得到，、为智能体t、t+1时刻状态，为使用神经网络值对状态值函数进行拟合得到的函数； 所述奖励函数为： ； 式中，为考虑编队的奖励，是指基于轨道相对运动学的诱导奖励，是指卫星运动的终端奖励； 基于轨道相对运动学的诱导奖励为： ； 式中，表示了卫星在变轨前的状态，则代表着卫星在施加变轨动作后的状态，是指以未施加初始动作的状态为初始状态，推演第t+1步的卫星位置，卫星在施加动作后的状态推演使用表示，通过CW方程推演得到。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京理工大学;上海宇航系统工程研究所，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。