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龙图腾网获悉同济大学申请的专利面向拒止环境的异构飞行器集群协同围捕搜索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：CN120686875B 。

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：202511202650.9，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权面向拒止环境的异构飞行器集群协同围捕搜索方法是由汤奇荣;陈鸿伟;李童;崔远哲;范允诠;郑奇腾设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向拒止环境的异构飞行器集群协同围捕搜索方法在说明书摘要公布了：本发明是面向拒止环境的异构飞行器集群协同围捕搜索方法。本发明涉及飞行器集群控制技术领域，本发明基于共识主动性机制，建立一种各飞行器间的协调机制，使飞行器之间互相影响彼此的行为，实现协同合作；在拒止环境下，通过飞行器对媒介中信息素的读取和写入，实现飞行器之间的间接通信；在分布式搜索算法下，将信息素地图与粒子群算法进行融合优化，得到优化搜索与围捕结果。本发明针对拒止环境下飞行器集群协同搜索与围捕所存在的通信受限、协同复杂等问题，通过对环境感知与协同控制进行融合优化，提高了搜索效率与围捕成功率，形成了有效的分布式协同感知与决策机制。

本发明授权面向拒止环境的异构飞行器集群协同围捕搜索方法在权利要求书中公布了：1.面向拒止环境的异构飞行器集群协同围捕搜索方法，其特征是：所述方法包括以下步骤： 步骤1：初始化异构飞行器集群以及目标的位置和速度； 步骤2：进入第一阶段：异构飞行器集群随机运动，探索搜索区域，利用信息素地图构建算法建立初始的信息素地图； 所述步骤2具体为： 用三维函数表示飞行器探测到的目标信号值，即： 1 式中，函数是一个与飞行器位置有关的连续函数，signal代表飞行器在坐标x,y,z处所能探测到的目标信号强度； 蓝色飞行器沿着蓝色虚线从A点移动到B点，并在B点留下了信息素向量，由下式表示： 2 式中，和表示蓝色飞行器在A点和B点探测到的目标信号值，和表示A点和B点的坐标，表示A点和B点之间的距离； 用来表示单位向量，即公式2中的，公式2改写成： 3 目标信号场沿着单位向量方向的方向导数用表示，根据方向导数的定义得到： 4 式中，ρ=||Δx||2，Δx是坐标的差值；当A点和B点距离接近，则有： 5 将公式4改写成： 6 是目标信号场在B点的方向导数，即： 7 由方向导数和梯度之间的关系可知，方向导数是梯度在该方向上的投影，即： 8 式中，代表信号场在B点的梯度，将上述几个公式联合起来，得到： 9 绿色飞行器沿绿色虚线运动从C点到B点，在B点留下的向量信息素写成相同的形式；一个飞行器是沿着信号梯度方向运动到B点，那么它在B点留下的向量信息素就等于该点的信号梯度；当多个飞行器在B留下自己的向量信息素，那么向量信息素则会在B点进行累加，经过累加的向量信息素表示为，公式9中的和在笛卡尔坐标系中表示为： 10 11 式中，和分别表示水平轴和垂直轴的单位向量，飞行器在位置B处生成的向量信息素的表示为： 12 考虑到飞行器从不同方向产生的信息素需要累加，结果表示为： 13 当飞行器从多个方向通过同一位置并生成相应的向量信息素时，累积以获得新的向量信息素，所累积生成的向量信息素在理论上应当与该位置的梯度方向趋近，大小与梯度正相关； 步骤3：当达到第一阶段迭代步上限时，开始第二阶段：异构飞行器集群利用目标搜索算法更新运动状态，同时利用信息素地图构建算法建立信息素地图；当达到第二阶段迭代步上限时，结束第二阶段； 所述步骤3具体为： 在搜索过程中，飞行器不断检测目标信号强度并读取信息素载体以获得向量信息素，在基本粒子群算法中，粒子的速度位置更新公式为： 17 18 式中，和分别表示第i个粒子在第k次迭代中的速度和位置，和分别表示粒子的历史最优位置和全局最优位置，ω是惯性系数，和分别表示自学习因子和社会学习因子，和是两个独立的随机数，Δt是时间步长； 采用线性调整惯性权重的粒子群算法，在算法初期使ω取最大的值，让粒子搜索更广阔的空间从而不容易错过全局最优解，在算法的后期使ω取最小的值，加快算法的收敛速度，调整方式为： 19 其中，和分别是惯性权重的初始值和最终值，t和T分别是当前迭代次数和最大迭代次数； 在算法初期，使自学习因子最大，整个种群在最大的空间内充分搜索最优解，算法后期，使社会学习因子最大，加快算法的收敛速度，调整方式为： 20 21 式中，和为开始前设定的自学习因子的最大值和最小值，和为设定的社会学习因子的最大值和最小值； 对静态目标进行搜索时，在式17中全局变量要求飞行器系统具有非常好的全局通信能力，利用向量信息素来替代全局最优位置，飞行器的速度位置更新公式为： 22 23 式中，和分别表示第i个飞行器在第k次迭代中的速度和位置，表示飞行器i自身的历史最优位置，参数表示第i个飞行器从第n个信息素载体中读取的向量信息素； 对于动态环境，飞行器的速度位置更新公式修改为： 24 25 式中，表示第i个飞行器在第k个迭代步中生成的向量信息素，飞行器上一步的搜索经验仍然得到利用，加快飞行器在动态环境中的搜索速度。

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