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龙图腾网获悉中国人民解放军63891部队申请的专利一种无人机群的周期异步建模方法、装置、设备及介质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：CN120151860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510381902.2，技术领域涉及：H04W16/18；该发明授权一种无人机群的周期异步建模方法、装置、设备及介质是由宋晓祥;魏勋;张恒伟;刘胜利;耿志辉;张利强;盛兴;李超;王志城;陆静设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机群的周期异步建模方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机群的周期异步建模方法、装置、设备及介质，该方法包括如下步骤：第一步，构建第1全局网络模型和无人机集合；第二步，将第1全局网络模型广播给无人机集合中的各无人机；第三步，对各无人机的各本地模型分别进行训练，获得各本地模型更新参数；第四步，将各本地模型更新参数进行稀疏化处理并聚合，获得第2全局网络模型；第五步，使用第2全局网络模型替换第1全局网络模型，返回至第二步，第1次重复执行第二步至第四步，以此类推，第m次重复执行第二步至第四步时，m＝2,3,…,K‑1，对应使用第m+1全局网络模型替换第m全局网络模型返回至第二步，直至获得目标全局网络模型。本方法可以构建出适应无人机群、且性能良好的目标全局网络模型。

本发明授权一种无人机群的周期异步建模方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机群的周期异步建模方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 第一步，构建第1全局网络模型和无人机集合；所述第1全局网络模型包括多个第1全局网络子模型，所述无人机集合包括多架无人机，且所述多架无人机与所述多个第1全局网络子模型一一对应； 第二步，将所述第1全局网络模型广播给所述无人机集合中的各无人机； 第三步，利用所述多个第1全局网络子模型，对所述各无人机的各本地模型分别进行训练，获得各本地模型更新参数；包括：利用正则化误差校正，对所述各本地模型进行本地模型训练；判断所述各本地模型是否在一个时间周期内完成本地模型训练；若所述各本地模型在一个时间周期内完成本地模型训练，则获得所述各本地模型更新参数；若所述各本地模型未在一个时间周期内完成本地模型训练，则返回所述利用正则化误差校正，对所述各本地模型进行本地模型训练的步骤； 第四步，将所述各本地模型更新参数进行稀疏化处理并聚合，获得第2全局网络模型； 第五步，使用所述第2全局网络模型替换所述第1全局网络模型，返回至所述第二步，第1次重复执行所述第二步至第四步，以此类推，第m次重复执行时，，K为总的全局迭代次数，对应使用第全局网络模型替换第m全局网络模型返回至所述第二步，用于广播给所述无人机集合中的各无人机，直至获得目标全局网络模型。

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