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龙图腾网获悉同济大学申请的专利异构飞行器集群多尺度跨域自主对抗决策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：CN120353241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510795538.4，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权异构飞行器集群多尺度跨域自主对抗决策方法是由汤奇荣;范允诠;李童;陈鸿伟;崔远哲设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本异构飞行器集群多尺度跨域自主对抗决策方法在说明书摘要公布了：本发明属于多智能体系统与无人机技术领域，具体涉及一种异构飞行器集群多尺度跨域自主对抗决策方法。步骤1：针对异构飞行器集群，建立对抗任务集；步骤2：基于步骤1的对抗任务集，确定对手目标；步骤3：基于步骤2的对手目标，利用分布式任务分配模块获得任务‑目标对的分配；步骤4：基于步骤3的任务‑目标对，通过协同策略优化，实现异构飞行器集群的强化学习。本发明用以解决在现有技术中异构飞行器群的任务分配效率低的问题，以及异构飞行器多任务协同策略还可以进一步优化的问题。

本发明授权异构飞行器集群多尺度跨域自主对抗决策方法在权利要求书中公布了：1.一种异构飞行器集群多尺度跨域自主对抗决策方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：针对异构飞行器集群，建立对抗任务集； 步骤2：基于步骤1的对抗任务集，确定对手目标； 步骤3：基于步骤2的对手目标，利用分布式任务分配模块获得任务-目标对的分配； 具体为，采用拓展共识拍卖算法，在拍卖阶段，每台飞行器遍历任务-目标对，基于价值函数生成出价列表，所述价值函数为综合任务适配性、目标匹配性、距离效率和优先级； 每台飞行器根据任务适配性定义匹配矩阵，结合飞行器属性计算任务适配性； 确定任务所需的最小传感器范围和续航时间，计算目标匹配函数； 计算飞行器与目标之间的距离效率； 根据目标的机动性和重要性计算优先级； 生成出价列表，选择最大化全局奖励的任务-目标对； 步骤4：基于步骤3的任务-目标对，通过协同策略优化，实现异构飞行器集群的强化学习； 所述拓展共识拍卖算法具体为：一致性阶段，获取对手目标数量，通过规则驱动获得任务-目标分配规模，飞行器通过局部通信网络广播出价列表，接收邻居飞行器的出价信息，更新一致性表，保留出价最高的飞行器组，多次迭代以达成任务分配一致性； 所述步骤4的协同策略优化具体为，基于异构飞行器集群近端策略优化，以任务-目标对、飞行器状态和环境状态为输入，针对不同任务设计奖励函数和损失函数，优化飞行器协作策略。

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