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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于异常检测的无人机博弈决策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：CN119669951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411495167.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于异常检测的无人机博弈决策系统是由庄泽彬;冯如勇;梁斌;唐云龙;龚开;刘兴高设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异常检测的无人机博弈决策系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于异常检测的无人机博弈决策系统，包括无人机传感器数据库、上位机和传感器实时数据接收器；所述无人机传感器数据库和传感器实时数据接收器分别与上位机相连；所述上位机包括数据预处理模块、预训练模块和异常检测模块。所述无人机传感器数据库，存储历史飞行过程中所积累的无人机飞行状态数据。所述传感器实时数据接收器采集飞行过程中无人机的实时状态数据，传入上位机的无人机异常检测模块进行异常检测。所述上位机，包括数据预处理、预训练、异常检测三个模块，对数据库和接收器传入的数据进行预处理操作，使用数据库中的正常数据进行对抗性预训练，训练好的模型用于对接收器实时数据进行异常检测。本发明创新性地引入对抗性训练框架异常检测模型来充分学习正常数据内在特征，增强正常数据和异常数据的差异性，克服了传统异常检测系统未能完全识别微小异常的问题，显著提升了无人机异常检测精度。

本发明授权一种基于异常检测的无人机博弈决策系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异常检测的无人机博弈决策系统，其特征在于，包括：无人机传感器数据库、上位机和传感器实时数据接收器；所述无人机传感器数据库和传感器实时数据接收器分别与上位机相连；所述上位机包括数据预处理模块、预训练模块和异常检测模块； 所述无人机传感器数据库，用于存储不同类型无人机历史飞行过程中所积累的历史飞行状态数据并上传至上位机中数据预处理模块； 所述传感器实时数据接收器，用于采集飞行过程中无人机的实时状态数据并传入至上位机中的数据预处理模块； 所述数据预处理模块，用于分别对传入的历史飞行状态数据和实时状态数据进行标准归一化和窗口划分的预处理操作，得到预处理后的历史飞行状态数据并传入至预训练模块以供使用，得到预处理后的实时状态数据并传入至异常检测模块以供使用； 所述预训练模块，用于使用预处理后的历史飞行状态数据对异常检测模型进行对抗性异常检测预训练，得到预训练后的异常检测模型并传到异常检测模块中； 所述预训练模块使用预处理后的历史飞行状态数据对异常检测模型进行对抗性异常检测预训练，得到预训练后的异常检测模型并传到异常检测模块中，具体包括以下子步骤： 2.1所述异常检测模型由长短期记忆网络和自编码器组成； 第一阶段，将预处理后的历史飞行状态数据分别输入至长短期记忆网络和自编码器，得到长短期记忆网络的输出数据和自编码器的重构输出数据；再采用均方误差作为异常检测模型的第一重构误差损失函数，通过对第一重构误差损失函数进行最小化实现异常检测模型的第一阶段的优化，得到第一阶段优化后的异常检测模型； 所述第一重构误差损失函数包括长短期记忆网络的第一阶段的损失函数和自编码器的第一阶段的损失函数： ； ； 其中，为预处理后的历史飞行状态数据与输出数据之间的平方误差的期望；为预处理后的历史飞行状态数据与重构输出数据之间的平方误差的期望； 2.2第二阶段，将输出数据输入至第一阶段优化后的异常检测模型中的自编码器，输出重构输出数据； 用二人极大极小博弈方法对第二重构误差损失函数来训练第一阶段优化后的异常检测模型中的长短期记忆网络和自编码器，得到第二阶段优化后的异常检测模型作为预训练后的异常检测模型； 所述第二重构误差损失函数包括长短期记忆网络的第二阶段的损失函数和自编码器的第二阶段的损失函数： ； ； 其中，为预处理后的历史飞行状态数据与重构输出数据之间的平方误差的期望； 所述传到异常检测模块，用于使用预训练后的异常检测模型对预处理后的实时状态数据进行测试并得出对应的重构误差；随后通过自定义的异常评分机制显示实时数据异常评分，通过预设的阈值为实时状态数据赋上类型标签并传入无人机传感器数据库中储存； 所述传到异常检测模块使用预训练后的异常检测模型对预处理后的实时状态数据进行测试并得出对应的重构误差，具体为：所述传到异常检测模块使用预训练后的异常检测模型对预处理后的实时状态数据进行测试，得到最终输出数据与输入数据的重构误差： ； 其中，表示预训练后的异常检测模型中的长短期记忆网络的输出数据；表示预训练后的异常检测模型中的自编码器的重构输出数据；表示预处理后的实时状态数据与重构输出数据之间的平方误差的期望。

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