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龙图腾网获悉上海轴芯科技有限公司申请的专利一种无人机智能自主决策方法、装置、电子设备、可读存储介质及程序产品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：CN120297162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510780095.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种无人机智能自主决策方法、装置、电子设备、可读存储介质及程序产品是由梅碧峰;李冬冬设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机智能自主决策方法、装置、电子设备、可读存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种无人机智能自主决策方法、装置、电子设备、可读存储介质及程序产品。该方法包括：使用战术行为样本集进行训练得到战术行为预测模型；获取敌机在预设时间序列下的动作参数信息，并根据动作参数信息和战术行为预测模型确定敌机的下一机动序列特征；基于我方机和敌机的空间占位构建态势分析模型；基于态势分析模型确定我方机相对于敌机的占位综合优势值和占位综合威胁值，并确定雷达综合优势值和雷达综合威胁值；根据占位综合优势值、占位综合威胁值、雷达综合优势值和雷达综合威胁值对敌机的下一机动序列特征做出最优对抗决策。上述技术方案，能够在提升自主智能决策的能力的基础上，有效提高自主智能决策的效率和准确性。

本发明授权一种无人机智能自主决策方法、装置、电子设备、可读存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种无人机智能自主决策方法，其特征在于，所述方法，包括： 获取预先构建的战术行为样本集，并使用所述战术行为样本集对行为预测模型进行训练得到训练好的战术行为预测模型； 获取敌机在预设时间序列下的动作参数信息，并根据所述动作参数信息和所述战术行为预测模型确定所述敌机的下一机动序列特征； 基于我方机和所述敌机的空间占位构建态势分析模型；其中，所述态势分析模型包括：角度态势分析模型、距离态势分析模型、速度态势分析模型和高度态势分析模型； 基于所述态势分析模型确定所述我方机相对于所述敌机的占位综合优势值和占位综合威胁值； 确定所述我方机的机载雷达相对于所述敌机的机载雷达的雷达综合优势值和雷达综合威胁值； 根据所述占位综合优势值、所述占位综合威胁值、所述雷达综合优势值和所述雷达综合威胁值对所述敌机的下一机动序列特征做出最优对抗决策； 其中，所述行为预测模型为循环神经网络模型；所述循环神经网络模型基于MobileNet-V1网络架构；所述循环神经网络模型的卷积层由DWCONV+（1×1CONV）构成深度可分离卷积结构；所述循环神经网络模型的激活函数为RELU； 相应的，所述使用所述战术行为样本集对行为预测模型进行训练得到训练好的战术行为预测模型，包括： 对所述战术行为样本集中的各个样本的时间序列进行补零操作，以将各所述样本的时间序列长度一致得到处理后的样本；其中，所述战术行为样本集中包括典型战术行为的机动序列特征以及各所述机动序列特征对应的机动参数值； 对所述处理后的样本进行数据增强得到数据增强后的样本； 针对所述数据增强后的样本，在每个样本的动作结束后插入平飞动作，以用来初始化下一个样本动作，得到目标样本集； 将所述目标样本集输入至行为预测模型中优化模型参数，直至所述模型参数达到最优，或者预先定义的损失函数达到最小为止，得到训练好的战术行为预测模型； 其中，所述基于所述态势分析模型确定所述我方机相对于所述敌机的占位综合优势值和占位综合威胁值，包括： 依据预设CRITIC方法进行逆向化求解所述态势分析模型中各第一指标所分别对应的第一变权重系数，并确定各所述第一变权重系数与对应各所述第一指标的乘积之和，以得到所述我方机相对于所述敌机的占位综合威胁值；其中，所述第一指标包括：高度、角度、距离和速度；其中，所述第一变权重系数为占位威胁系数； 依据所述预设CRITIC方法进行正向化求解所述态势分析模型中各第一指标所分别对应的第二变权重系数，并确定各所述第二变权重系数与对应各所述第一指标的乘积之和，以得到所述我方机相对于所述敌机的占位综合优势值；其中，所述第二变权重系数为占位优势系数； 其中，所述确定所述我方机的机载雷达相对于所述敌机的机载雷达的雷达综合优势值和雷达综合威胁值，包括： 依据所述我方机的机载雷达的雷达天线所接收到的功率，以及所产生的噪声功率确定信噪比；其中，所述信噪比表征雷达监测能力； 获取所述敌机的RCS值，并依据所述信噪比和所述敌机的RCS值确定所述我方机的机载雷达的最大探测距离； 将所述最大探测距离、所述信噪比以及所述RCS值作为第二指标，并依据预设数字战斗模拟器DCS软件模拟计算各所述第二指标分别对应的第一经验值结果和第二经验值结果，将所述第一经验值结果分别作为对应的第一权重系数，并将所述第二经验值结果分别作为对应的第二权重系数；其中，所述第一权重系数为各所述第二指标所对应的雷达威胁系数；所述第二权重系数为各所述第二指标所对应的雷达优势系数； 确定各所述第一权重系数与对应各所述第二指标的第一乘积之和，以得到所述我方机的机载雷达相对于所述敌机的机载雷达的雷达综合优势值，并确定各所述第二权重系数与对应各所述第二指标的第二乘积之和，以得到所述我方机的机载雷达相对于所述敌机的机载雷达的雷达综合威胁值。

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