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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学;杭州师范大学申请的专利一种无人机“蜂群”对抗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：CN116384436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310037027.7，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种无人机“蜂群”对抗方法是由柏林元;郑宇军;曾拥华;陈海松;凌海风;苏正炼;罗宏川;王清;申金星设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机“蜂群”对抗方法在说明书摘要公布了：本发明公开的是一种无人机“蜂群”对抗方法，步骤包括：步骤S1,根据雷达采集敌无人机蜂群的三维空间位置分布信息，基于聚类算法对敌无人机蜂群进行信息获取，得出敌无人机蜂群的增广的簇排序；步骤S2，根据获取的信息和增广的簇排序参数，通过OPTICS聚类算法获取敌无人机蜂群的聚类结果；步骤S3，根据敌无人机蜂群与待保护的目标之间的关系数据得到优化的聚类结果；步骤S4，根据优化的聚类结果以及优先等级优化对抗分配。本发明的一种无人机“蜂群”对抗方法，能针对无人机蜂群三维空间密度聚类的蜂群实现目标聚类结果的获取、匹配对应的对抗优先级，按照各聚类数量和特征对我方可出动的反制无人机进行合理的任务分配。

本发明授权一种无人机“蜂群”对抗方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机“蜂群”对抗方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1,根据雷达采集敌无人机蜂群的三维空间位置分布信息，基于聚类算法对敌无人机蜂群进行信息获取，得出敌无人机蜂群的增广的簇排序； 步骤S2，根据获取的信息和增广的簇排序参数，通过OPTICS聚类算法获取敌无人机蜂群的聚类结果； 步骤S3，根据敌无人机蜂群与待保护的目标之间的关系数据得到优化的聚类结果； 步骤S4，根据优化的聚类结果以及优先等级优化对抗分配； 步骤S2中，OPTICS聚类结果的获取是根据eps值在可达性距离图中形成的谷底部分的聚类簇，根据拟实施对抗的敌无人机蜂群的规模和分布计算eps值，eps值是邻域半径值； 针对探测的规模为n的敌无人机蜂群，期望对其中的x架无人机进行对抗攻击nx，则首先对OPTICS聚类算法计算所得的可达性距离矩阵按升序排序，然后取第x位的可达性距离值作为其eps值，此时获取的聚类无人机数量将小于等于x；其中有部分节点是噪声点，可根据噪声点数量和聚类数量适度调整值，x的取值在0.4~0.7，即期望对抗攻击的多无人机占敌蜂群的比例为40%~70%之间； 根据计算所得的eps值，在OPTICS聚类获取的可达性距离图中，根据OPTICS聚类算法获取的可达性距离排序图及其核心距离矩阵，获取无人机蜂群的聚类结果； 步骤S3中，计算敌蜂群中各无人机与待保护目标的最短距离，并将距离值量化到[0.9,1.1]区间，代表其与待保护目标的距离指数，若距离指数值1，则代表其距离我方重要目标相对较近，否则相对较远；依据计算所得eps值获取的敌无人机蜂群的聚类结果，存在聚类簇中节点数量小于minPts的情况时，需对这些聚类簇进行节点处理，minPts是Eps邻域最小点数； 步骤S3中，聚类结果优化后，对敌无人机蜂群的聚类结果进行进一步分析，计算各簇的簇中心、成员数量、聚类中心到待保护目标的最短距离、聚类平均核心密度和聚类最大半径，再根据聚类中心到待保护目标的最短距离设置各簇的优先级，即离待保护目标最近的节点优先级最高，随距离的增大，优先级越低，定义簇类数量为p，则可按0~p-1分配优先级，分别以1，p-1p,1p表示其优先级权值； 步骤S4中，根据敌无人机蜂群的聚类结果可获取能出动对抗的无人机蜂群的对抗任务列表，针对能出动对抗的无人机蜂群的无人机类型和数量，根据作战效能最大化原则和重要高价值目标最佳防御原则对出动对抗的无人机蜂群进行任务分配。

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陆军工程大学;杭州师范大学，其通讯地址为：210014 江苏省南京市秦淮区后标营路88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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