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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图注意力网络的多无人机协同决策方法、装置和设备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：CN120722955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511156649.7，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权基于图注意力网络的多无人机协同决策方法、装置和设备是由张煜;郝乐;方子岩;严琦淋;陈晓广;赵科宇;张万鹏;刘鸿福设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图注意力网络的多无人机协同决策方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及基于图注意力网络的多无人机协同决策方法、装置和设备。方法包括：以防守无人机、入侵目标为要素构建空间拓扑图；在空间拓扑图中，确定当前代理无人机以及与当前代理无人机相邻的邻居防守无人机、邻居入侵目标；构建多无人机协同决策模型，计算当前代理无人机的高维特征；以及基于位置与速度信息，通过注意力权重的方式计算邻居防守无人机的第一聚合特征与邻居入侵目标的第二聚合特征；将高维特征、第一聚合特征与第二聚合特征拼接，得到融合特征；基于融合特征生成动作均值，并假设动作均值服从高斯分布，从高斯分布中采样生成当前代理无人机的动作。本发明能够提升协同决策的效率，快速适应环境变化。

本发明授权基于图注意力网络的多无人机协同决策方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力网络的多无人机协同决策方法，其特征在于，所述多无人机协同决策方法包括： 以防守无人机、入侵目标为要素构建空间拓扑图； 在所述空间拓扑图中，确定当前代理无人机以及与所述当前代理无人机相邻的邻居防守无人机、邻居入侵目标； 构建多无人机协同决策模型，在所述多无人机协同决策模型中，计算当前代理无人机的高维特征；以及基于位置与速度信息，通过注意力权重的方式计算所述邻居防守无人机的第一聚合特征与所述邻居入侵目标的第二聚合特征； 将所述高维特征、所述第一聚合特征与所述第二聚合特征拼接，得到融合特征； 基于所述融合特征生成动作均值，并假设动作均值服从高斯分布，从所述高斯分布中采样生成所述当前代理无人机的动作； 基于位置与速度信息，通过注意力权重的方式计算所述邻居防守无人机的第一聚合特征与所述邻居入侵目标的第二聚合特征，包括： 根据所述邻居防守无人机的位置与速度信息，计算第一位置注意力权重与第一速度注意力权重；以及根据所述邻居入侵目标的位置与速度信息，计算第二位置注意力权重与第二速度注意力权重； 通过Softmax函数，将所述第一位置注意力权重与所述第一速度注意力权重转化为第一归一化位置系数与第一归一化速度系数；以及将所述第二位置注意力权重与所述第二速度注意力权重转化为第二归一化位置系数与第二归一化速度系数； 根据所述第一归一化位置系数与所述第一归一化速度系数计算第一聚合特征；以及根据所述第二归一化位置系数与所述第二归一化速度系数计算第二聚合特征。

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国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109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”。

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