江淮前沿技术协同创新中心;安徽大学邵春莉获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉江淮前沿技术协同创新中心;安徽大学申请的专利面向多节点集群协同定位的编队分组优化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：CN119596977B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411732278.8，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权面向多节点集群协同定位的编队分组优化方法是由邵春莉;何留赟;黄泽霞;叶国阳;杨浦;于新龙设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向多节点集群协同定位的编队分组优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向多节点集群协同定位的编队分组优化方法，包括以下步骤：设置更贴合多节点协同工作的约束条件，基于聚类算法引导多节点进行编队分组；设计聚类算法和改进狼群算法相结合K‑WPA的多节点分组优化方法；根据聚类结果优化狼群算法的种群过程；结合节点配备的传感器建立量测模型，基于Fisher信息矩阵设计编队分组的评价函数。本发明提出的K‑WPA算法，在动态分组过程中展现出了更强的求解全局最优解的能力。K‑WPA分组优化算法解决了协同节点的选择问题，有效提高了无人机集群的分组效率，提高了无人机集群的定位精度。
本发明授权面向多节点集群协同定位的编队分组优化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多节点集群协同定位的编队分组优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：针对多节点集群，所有节点配备北斗卫星导航传感器BDS和超宽带测距传感器UWB； S2：采用K-means聚类方法，结合设计的约束条件，获取多节点集群的初始分组类表矩阵； S3：根据聚类结果得到分组类表矩阵，生成编队分组样本池，并提取部分样本作为狼群算法的初始种群； S4：结合传感器量测模型、Fisher信息量和Cramer-Rao下界，设计评价编队分组的评价函数，进而生成狼群算法的目标函数； S5：通过基于约束条件的K-means所得到的编队分组样本池，优化狼群算法的变异过程，采用改进狼群算法对编队分组进行优化，直至迭代出最优协同分组，进而获得最优的协同定位精度。
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江淮前沿技术协同创新中心;安徽大学，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市高新区望江西路920号中安创谷科技园二期H3-H8幢；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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励