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龙图腾网获悉中联德冠科技(北京)有限公司申请的专利一种基于人工智能的无人机通信协议特征分类方法、系统、电子设备及存储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：CN120751355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511254005.1，技术领域涉及：H04W4/46；该发明授权一种基于人工智能的无人机通信协议特征分类方法、系统、电子设备及存储介质是由娄山良;杨连臣;李小彤;杨谕黔;孙亚宾设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的无人机通信协议特征分类方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于人工智能的无人机通信协议特征分类方法、系统、电子设备及存储介质，涉及无人机集群通信与组网技术领域，本申请通过获取无人机群的空间位置数据及通信覆盖中心偏移量；计算相邻无人机信号传播角度生成覆盖夹角分布，并计算电磁反射路径损耗生成多径效应修正因子；构建多面体结构，依据其几何中心与偏移量确定实际通信覆盖中心，计算三维偏移向量；将该向量、覆盖分布数据及修正因子输入路径规划神经网络，综合评估电磁干扰、节点位移及反射路径后输出协议特征分类结果；定备用节点规则将数据分解为特征子集，通过多中继节点并行传输并在接收端重组，能够显著提升复杂环境下的通信抗干扰与传输可靠性。

本发明授权一种基于人工智能的无人机通信协议特征分类方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的无人机通信协议特征分类方法，其特征在于，包括： 获取无人机群组中各无人机的空间位置数据，以及预设的通信覆盖中心偏移量； 根据所述空间位置数据计算相邻无人机间的信号传播角度，基于所述信号传播角度生成信号覆盖夹角的分布数据，基于所述空间位置数据计算电磁反射的路径损耗，根据所述路径损耗生成多径效应的修正因子，包括： 基于无人机群组中每台无人机的所述空间位置数据，计算任意两台相邻无人机之间的直线距离，根据所述直线距离与高度方向坐标的差值，确定相邻无人机间的信号传播角度，所述信号传播角度包括在信号传播方向的仰角分量和方位角分量；将所述仰角分量和方位角分量分别映射至预设的角度区间，生成信号覆盖夹角的分布数据，所述分布数据包括各角度区间内信号传播方向的统计密度；基于所述直线距离与预设的电磁波衰减系数，计算电磁波在相邻无人机间的直达路径损耗，同时根据所述空间位置数据与环境反射面的相对位置，结合反射面材质属性参数计算反射路径的额外损耗；将所述直达路径损耗与所述额外损耗相加，得到总路径损耗，并依据所述总路径损耗与预设基准损耗的比值，生成多径效应的修正因子； 基于无人机的所述空间位置数据构建多面体结构，根据所述多面体结构的几何中心，结合预设的所述通信覆盖中心偏移量确定实际通信覆盖的中心位置，计算所述几何中心指向所述中心位置的三维偏移向量，包括： 以所述空间位置数据中的空间位置坐标为顶点坐标，生成多面体结构，并计算所述多面体结构所有所述顶点坐标的算术平均值作为几何中心；获取预设的通信覆盖中心偏移量，所述通信覆盖中心偏移量包含水平偏移参数和垂直偏移参数，基于所述多面体结构的空间顶点分布确定最大覆盖平面；在所述最大覆盖平面上根据所述水平偏移参数确定水平投影点，沿所述最大覆盖平面的法线方向，以所述垂直偏移参数为距离移动所述水平投影点，确定实际通信覆盖的中心位置；计算所述几何中心指向所述中心位置两坐标点间的方向向量与欧氏距离，归一化所述方向向量并乘以所述欧氏距离，生成三维偏移向量； 将所述三维偏移向量、所述信号覆盖夹角的分布数据以及所述多径效应的修正因子输入路径规划神经网络，通过所述路径规划神经网络对电磁干扰强度、节点位移偏差及信号反射路径进行综合评估，生成协议特征分类结果，包括： 将所述三维偏移向量分解为三个轴向分量，与所述信号覆盖夹角的分布数据中的统计密度值、所述多径效应的修正因子共同构成输入特征序列；通过路径规划神经网络对所述输入特征序列进行非线性变换，基于所述分布数据中高密度角度区间的集中度，生成电磁干扰强度评价值，将所述三维偏移向量的模长与预设阈值进行比较，生成节点位移偏差评价值，通过所述多径效应的修正因子取倒数，生成信号反射路径评价值；将所述电磁干扰强度评价值、节点位移偏差评价值及信号反射路径评价值加权求和，得到综合稳定性评分；根据所述综合稳定性评分所属的预设区间范围，输出对应的包含高稳定、中稳定及低稳定性的协议特征分类结果； 基于所述协议特征分类结果制定备用节点规则，根据所述备用节点规则将目标无人机的传输协议数据分解为多个特征子集，并将所述多个特征子集分配至选定的中继节点，通过多个路径并行传输并最终在接收端进行重组。

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