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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种基于信息的水下航行器编队队形优化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：CN119311005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411480394.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于信息的水下航行器编队队形优化方法及系统是由马小娟;邹建龙;刘晓梅设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息的水下航行器编队队形优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于信息的水下航行器编队队形优化方法及系统，属于基于水下航行器编队控制技术领域；使用队列中每个航行器所收集的采样数据，例如温度、盐度数据，采用高斯过程构建更新海洋特征场模型，然后在队形约束下，将队列的采样位置的所估计的特征场不确定度为目标函数，采用优化算法优化目标函数获得信息度最大的队形，将队形参数输出给协同控制器，协同控制器通过控制律计算获得航行器的控制参数，将该控制参数输出给航行器，实现对航行器的控制，最终实现高效能的编队协同采样。该方法一方面具备队形优化的决策能力，另一方面具备多机的协同采样能力，以实现水下航行器在编队容许误差约束下的进行高效、高质量的采样。

本发明授权一种基于信息的水下航行器编队队形优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于信息的水下航行器编队队形优化方法，其特征在于，包括以下过程： S1，通过传感器实时采集海洋特征数据，采样数据表示为，N是航行器的个数,指航行器的采样位置，具体为经纬度和深度坐标，为传感器在位置的采样数值，组合成数据集； S2，基于采样数据集，依据高斯过程对海洋特征场建模，该模型包含特征场值和方差，其中方差采用核函数表示，核函数的超参数采用似然函数求得； 基于海洋特征场模型求得的均值函数和协方差，对特征场的未采样区域进行值估计，得到特征场的估计值和方差； S3，计算目标函数，以队形结构参数为变量，以遗传算法为寻优工具，优化目标函数，得到最优队形； 其中，在采样初期，以构建的特征场的不确定性为目标函数，最优队形则是使得不确定性最低的队形；在采样中后期，以混合指标为目标函数，最优队形为使得混合指标最低的队形；具体为： 在采样初期，以构建的特征场的不确定性为目标函数，具体函数公式为： 8 在采样中后期，以混合指标为目标函数，具体函数公式为： 9 其中，是优化函数，是在D队形下进行采样所得的特征场的方差，代表不确定性，和是权重系数，是D队形位置的特征场梯度值，为最优队形； S4，以队形参数为输入，并通过控制律计算公式得到控制参数，包含前进方向推力，转向推力；从而完成水下航行器编队队形优化调整； S5，基于调整后的队形运行若干时间后，重新进入S1至S4进行优化循环，直至任务结束。

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