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龙图腾网获悉浙江凡双科技股份有限公司申请的专利空地协同的无人机反制信号自适应生成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：CN120223235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510686556.9，技术领域涉及：H04K3/00；该发明授权空地协同的无人机反制信号自适应生成方法及系统是由舒晓军;夏艳;王书立;梅其灵;程寿东设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本空地协同的无人机反制信号自适应生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供空地协同的无人机反制信号自适应生成方法及系统，涉及无人机反制技术领域，包括获取目标无人机通信信号，提取特征分析协议；采用二级编码结构，利用具有复合适应度函数的遗传算法优化参数；基于协议类型选择干扰波形模板并调整；执行空地协同资源优化分配，采用强化学习算法动态分配功率和计算资源；控制空地反制设备生成干扰信号。本发明能提高干扰效果，降低能耗，增强抗检测性，实现反制资源的智能动态分配。

本发明授权空地协同的无人机反制信号自适应生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.空地协同的无人机反制信号自适应生成方法，其特征在于，包括： 获取目标无人机的通信信号，提取信号特征参数并分析得到通信协议类型； 采用二级编码结构对信号特征参数进行编码，其中第一级表示干扰策略类型，第二级表示具体参数，包括：将干扰策略类型采用4位二进制码进行一级编码得到策略编码，所述干扰策略类型包括噪声干扰策略、欺骗干扰策略、阻断干扰策略和组合干扰策略；将具体参数采用变长编码结构进行二级编码得到参数编码，所述具体参数包括频域参数、时域参数和功率参数，所述频域参数包括干扰带宽比、频率偏移和功率谱形状因子，所述时域参数包括干扰持续时间、时延和重复周期，所述功率参数包括干扰功率、功率分配系数和波形因子；基于参数重要性对所述参数编码的编码位宽进行优化，得到优化编码，所述编码位宽根据参数取值范围和量化精度要求确定；根据目标特征对所述策略编码和所述优化编码进行自适应映射，得到最终的特征参数编码；利用具有复合适应度函数的遗传算法对编码后的参数进行优化，所述复合适应度函数用于评估干扰效果、功耗效率和抗检测性；根据所述通信协议类型从预设的干扰波形模板库中选择对应的基础模板，并利用优化后的参数进行参数匹配和调整，生成干扰信号模板； 将所述干扰信号模板发送至空中反制设备和地面反制设备； 执行空地协同的资源优化分配，包括：基于博弈论模型构建空地协同策略，包括：获取空中反制设备和地面反制设备的状态向量，构建空地反制博弈论模型，所述状态向量包含功率、位置、覆盖范围和能量状态；将空中反制设备和地面反制设备作为博弈参与者，根据所述状态向量构建包含功率选择、干扰方向和资源分配的博弈策略空间，所述博弈策略空间用于约束博弈参与者的策略选择范围；构建多目标效用函数，所述多目标效用函数包括通过加权组合信干比评估、覆盖效果评估和定向性评估得到的干扰效果评估函数，和通过加权组合功率消耗、通信开销和机动代价得到的资源消耗评估函数，将所述多目标效用函数与资源惩罚因子组合构建博弈支付矩阵，基于博弈支付矩阵求解Nash均衡下的最优响应策略；基于所述最优响应策略计算空地协同优势度，构建策略选择概率分布，所述空地协同优势度通过将联合反制收益与单独反制收益之和的比值确定；根据所述策略选择概率分布建立状态价值函数，所述状态价值函数基于折扣因子计算博弈支付矩阵的长期期望收益，根据状态价值函数对策略选择概率分布的梯度得到空地协同策略；采用强化学习算法根据所述空地协同策略进行资源动态分配，所述强化学习算法基于设备状态和目标特征，对功率资源和计算资源进行实时优化分配； 根据资源优化分配结果，控制空中和地面反制设备生成干扰信号并发射至目标无人机。

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