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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种面向多无人机数据收集的安全飞行控制方法、系统、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：CN116931543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310874978.X，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种面向多无人机数据收集的安全飞行控制方法、系统、设备及介质是由魏大卫;马建峰;曹雨涓;习宁;阿西伍合;韩瑞冬;王越;刘玉鑫;李沅钊设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多无人机数据收集的安全飞行控制方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种面向多无人机数据收集的安全飞行控制方法、系统、设备及介质，方法包括：构建并初始化多无人机数据收集模型，建立并更新经验池，抽取经验池中小部分样本，更新批评家网络，通过批评家网络更新动作网络，通过动作网络更新目标策略网络，训练目标策略网络，设置不同的扰动值，直至通过T检测方法检测多无人机数据收集模型安全防护机制满足有效性，保存最终的目标策略网络；系统、设备及介质，用于实现一种面向多无人机数据收集的安全飞行控制方法；本发明有效地解决了多无人机数据收集过程中面临的物理感知不一致的技术问题，具有提高多无人机飞行时数据收集的安全性和鲁棒性的特点。

本发明授权一种面向多无人机数据收集的安全飞行控制方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向多无人机数据收集的安全飞行控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：构建多无人机数据收集模型，所述多无人机数据收集模型包括飞行模型、通信模型、能耗模型、威胁模型、动作模型、状态模型和观测值模型，且多无人机数据收集模型包含两个角色：多无人机和地面用户；所述威胁模型的构建方法如下：攻击者对无人机位置坐标施加任意大小的扰动，将攻击者对无人机位置坐标施加任意大小的扰动值设为； 多无人机遭攻击后的坐标的更新方式如下： 多无人机遭攻击后的坐标的更新方式如下： 其中，表示时隙，表示下一时隙，表示无人机飞行的速度，表示无人机飞行的方向角； 步骤2：初始化步骤1中的多无人机数据收集模型，对步骤1中的多无人机数据收集模型设定一个随机的动作探索过程，初始化步骤1中多无人机数据收集模型中的批评家网络参数、动作网络参数和策略网络参数； 步骤3：基于步骤1的无人机数据收集模型计算奖励；在步骤2中选择的无人机动作的基础上，建立包含旧状态、奖励、动作、新状态的经验池，利用更新的多无人机状态，更新经验池； 步骤4：抽取步骤3得到的经验池中的小部分样本，样本数为，用来计算多无人机数据收集模型的预期收益，并根据预期收益更新步骤2中初始化的批评家网络； 步骤5：通过步骤4中更新的批评家网络，利用归一化处理构建安全飞行控制方法来更新步骤2中初始化的动作网络； 步骤5.1：基于批评家网络中的确定性策略，构建安全飞行控制方法，公式如下： 其中，为基于无人机的批评家网络策略和观测结果的安全飞行控制方法，为无人机观测状态下策略网络的分布，为上一时隙无人机在观测状态下策略网络的分布； 步骤5.2：执行梯度下降的安全飞行控制方法后得到最小化的安全飞行控制方法，公式如下： 其中，为无人机在批评家网络策略下的安全飞行控制方法，为无人机观测状态下策略网络的分布，为上一时隙无人机观测状态下策略网络的分布； 步骤5.3：通过步骤5.2中得到的最小化的安全飞行控制方法执行动作网络中梯度Q的下降步骤，更新动作网络中的梯度Q，即更新动作网络，公式如下： 其中，为抽取的小部分样本的数量，是正则化参数，表示平滑的面向多无人机数据收集的安全飞行控制方法，为样本序数的参数，包含样本中所有无人机的观测结果，为多无人机的策略集合，为多无人机的动作策略集合，为无人机的策略网络，为策略网络的参数，为无人机的策略网络下的集中行动值函数，包含样本中所有的无人机动作和状态信息； 步骤6：通过步骤5中更新的动作网络更新步骤2中初始化的目标策略网络； 步骤7：在多无人机数据收集模型中训练步骤6中更新的目标策略网络，通过T检测方法检测多无人机数据收集模型安全防护机制的有效性，若满足有效性，执行步骤8，否则转至步骤3； 对目标策略有无攻击者时的动作选择进行T-检验，设置两个假设，其中表示有攻击者和无攻击者的策略的动作选择没有差异；表示有攻击者和无攻击者的策略的动作选择存在差异；当p值小于0.001时，则反对并接受，否则，则反对接受； 步骤8：保存步骤6中更新的目标策略网络。

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