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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于自适应参数DBSCAN的飞行器异常检测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：CN119691641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411701812.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于自适应参数DBSCAN的飞行器异常检测方法是由李乐乐;谢晋;陈家喜;高卫峰;李宏;侯凯方设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应参数DBSCAN的飞行器异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于自适应参数DBSCAN的飞行器异常检测方法，其实现方案为，通过Z‑score标准化处理飞行器的纬度、经度、高度、速度数据，通过距离矩阵生成eps‑list；利用二分搜索优化法优化eps‑list中的eps值，将其对应的minpts值作为自适应参数；使用K‑means算法建立候选eps‑list；通过DBSCAN算法进行聚类；利用聚类结果检测异常，识别噪声点并分析其特征。本发明无需人为干预即可自动确定算法参数，直接提高聚类的准确性和鲁棒性，处理大规模飞行器数据可保持很高的响应速度，可更精准地识别飞行状态中的异常情况，提高飞行安全监控的效率和可靠性。

本发明授权基于自适应参数DBSCAN的飞行器异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应参数DBSCAN的飞行器异常检测方法，其特征在于，采用的利用二分搜索优化法确定自适应参数，使用K-means算法建立候选eps-list，通过对候选eps-list的DBSCAN聚类进行飞行器的异常检测；该检测方法的步骤包括如下： 步骤1，生成eps-list： 第一步，生成至少包含1000架飞行器的数据集，每架飞行器的数据中均包含纬度、经度、高度、速度四个维度；使用Z-score标准化方法分别处理纬度、经度、高度、速度四个维度数据，使得每个维度的均值为0，标准差为1； 第二步，按照下式，计算两两飞行器之间的欧氏距离： 其中，dij表示第i个飞行器与第j个飞行器之间的欧氏距离，xik、xjk分别表示第i个飞行器、第j个飞行器在第k维上的坐标，k＝1，2,3,4分别表示纬度、经度、高度、速度四个维度； 第三步，将所有欧氏距离组成的一个距离矩阵D； 第四步，对距离矩阵D的每一行，按照其欧氏距离值大小进行升序排序，生成排序后的矩阵D′，矩阵D′中的每行只包含一个零元素，用于表示飞行器之间的距离，将每行的第g个非零元素定义为该行所代表的飞行器到其第h个近邻距离； 第五步，将每行的所有近邻距离求和后再除以飞行器的总数，得到平均该行的近邻距离；将所有近邻距离组成列表eps-list，表中包含每个飞行器的eps值； 步骤2，利用二分搜索优化法，优化eps-list中的eps值，在minpts-list中查找的最优eps值对应的minpts值作为自适应参数； 所述利用二分搜索优化法，优化eps-list中的eps值的步骤如下： 第一步，根据初步稳定区域，设定初始搜索区间：当连续多次尝试的聚类结果中簇的数量没有发生变化时，认为算法已经进入了一个初步的稳定区域，将初步稳定区域作为搜索范围； 第二步，执行二分搜索优化法并记录结果： 第一次搜索，选取初始搜索区间的中间值作为候选eps值进行聚类，记录每个候选eps值对应的聚类数量；如果聚类结果中的聚类数量与稳定聚类数量相等或非常接近，则继续在当前区间内进行二分搜索，否则，调整搜索区间后执行第三步； 第三步，采用与第一次搜索相同的方法，在更新搜索区间内找到能够产生与稳定聚类数量最接近或相等的eps值； 步骤3，提取每个飞行器到其第k个近邻的距离，以形成距离列表；使用K-means算法，基于所述距离列表，建立候选eps-list； 所述K-means算法的步骤如下： 第一步，通过频率直方图中显著峰值的数量，估计K-means算法所需的聚类中心数； 第二步，按照下式，计算每个聚类中心点到其最远飞行器的距离： 其中，dmaxci表示第i个聚类中心点Ci到其最远飞行器的距离，||x-ci||表示第x个飞行器点与第i个聚类中心点Ci的欧氏距离； 第三步，将每个聚类中心到其最远飞行器的距离作为候选eps值，将所有候选eps值按升序排列，形成候选eps-list； 步骤4，基于候选eps-list进行DBSCAN聚类； 步骤5，基于聚类结果检测异常。

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