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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利一种基于改进SIR模型的无人机集群协作能力评估方法、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：CN119739202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411951379.4，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种基于改进SIR模型的无人机集群协作能力评估方法、装置及存储介质是由董经纬;汤伟;高溦宜;陈秀珠;刘耀耀;吕文婧;徐兵;魏安源;何红悦设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进SIR模型的无人机集群协作能力评估方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进SIR模型的无人机集群协作能力评估方法、装置及存储介质，涉及无人机协作能力评估技术领域，其包括利用改进SIR模型分析无人机状态转化关系；利用分层加权复杂网络构建无人机集群静态结构模型；基于无人机集群静态结构模型确定无人机状态转化关系参数；将无人机状态转化关系参数代入无人机状态转化关系中得到下一时间段内无人机集群中处于不同状态的无人机数量；根据下一时间段内无人机集群中处于不同状态的无人机数量对无人机集群的协作能力进行评估。本发明能够清楚高效预计未来时间点集群中处于不同状态的无人机数量，从而实现对无人机集群协同作业能力的有效评估。

本发明授权一种基于改进SIR模型的无人机集群协作能力评估方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SIR模型的无人机集群协作能力评估方法，其特征在于，包括： 利用改进SIR模型分析无人机状态转化关系，包括： 定义单个无人机执行协作任务时的状态分为待机状态、工作状态与故障状态，其中，所述工作状态为无人机执行协作任务过程中，所述故障状态为无人机发生故障过程中，所述待机状态为无人机除处于工作状态、故障状态以外的其余情况； 利用改进SIR模型分析无人机状态转化关系，得到无人机状态转化关系表达式，所述无人机状态转化关系表达式为： ； 其中，表示无人机在接受协作任务后成功实现配对的概率，表示处于工作状态的无人机完成协作任务后转入待机状态的概率，表示处于待机状态的无人机因外部环境影响导致发生故障的概率，表示处于工作状态的无人机因外部环境影响导致发生故障的概率，表示时间t时处于待机状态的无人机数量，表示时间t时处于工作状态的无人机数量，表示时间t时处于故障状态的无人机数量，表示时间t+1时处于待机状态的无人机数量，表示时间t+1时处于工作状态的无人机数量，表示时间t+1时处于故障状态的无人机数量； 利用分层加权复杂网络构建无人机集群静态结构模型，包括： 构建无人机集群静态结构模型与分层加权复杂网络的对应关系； 根据对应关系构建无人机集群静态结构模型的初始状态； 基于无人机集群静态结构模型的初始状态，计算新增网络节点加入无人机集群静态结构模型时与一节点连接的概率，得到无人机集群静态结构模型； 基于无人机集群静态结构模型确定无人机状态转化关系参数； 将无人机状态转化关系参数代入无人机状态转化关系中得到下一时间段内无人机集群中处于不同状态的无人机数量； 根据下一时间段内无人机集群中处于不同状态的无人机数量对无人机集群协作能力进行评估。

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中国人民解放军陆军工程大学，其通讯地址为：210007 江苏省南京市秦淮区后标营路88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”。