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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于预训练注意力编码器的无人机集群干扰资源分配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：CN118764958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202410976604.3，技术领域涉及：H04W72/044；该发明授权基于预训练注意力编码器的无人机集群干扰资源分配方法是由杨渡佳;张澳;王健;李小帅;杨俊安;刘辉设计研发完成，并于2024-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练注意力编码器的无人机集群干扰资源分配方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于预训练注意力编码器的无人机集群干扰资源分配方法。所述方法包括：利用干扰效果评估模型以及无人机集群消耗的干扰功率设置干扰资源分配问题的目标函数，结合拒止条件下无人机通信、能源以及飞行速度受限情况，将干扰资源分配问题建模为带约束条件的组合优化问题，组合优化问题将组合优化问题中的干扰决策过程建模为分布式局部可观测马尔科夫博弈模型，将无人机映射为智能体，利用基于预训练注意力编码器的MAPPO算法对模型进行求解，得到无人机集群的干扰资源分配方案。采用本方法能够解决了多智能体协同决策过程中状态空间维度爆炸和环境非平稳问题。

本发明授权基于预训练注意力编码器的无人机集群干扰资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练注意力编码器的无人机集群干扰资源分配方法，其特征在于，所述方法包括： 获取无人机集群的侦察区域和无人机集群对多个目标电台的侦察任务；所述无人机集群包括多个无人机；根据所述无人机侦察过程中发送的干扰功率、目标电台的天线增益以及无人机与目标电台之间的路径损耗建立拒止条件下所述无人机集群协同干扰的干扰效果评估模型； 利用所述干扰效果评估模型以及无人机集群消耗的干扰功率设置干扰资源分配问题的目标函数，结合拒止条件下无人机通信、能源以及飞行速度受限情况，将干扰资源分配问题建模为带约束条件的组合优化问题； 将组合优化问题中的干扰决策过程建模为分布式局部可观测马尔科夫博弈模型，将无人机映射为智能体，利用基于预训练注意力编码器的MAPPO算法对组合优化问题进行求解，根据预训练注意力编码器对所述分布式局部可观测马尔科夫博弈模型中的动作网络和评论网络的环境状态进行特征提取和压缩，得到更新后的环境状态；根据所述更新后的环境状态进行干扰资源分配，计算每个无人机在更新后的环境状态下进行干扰资源分配的折扣奖励和优势函数；根据所述折扣奖励和优势函数以及算法定义的损失函数计算所述动作网络和评论网络的损失函数并利用Adam优化器对所述动作网络和评论网络进行更新，得到更新后的动作网络和评论网络；根据所述更新后的动作网络输出组合优化问题的求解结果，得到无人机集群的干扰资源分配方案。

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