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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于区块链与联邦学习的无人机群安全协同系统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：CN120075797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510150460.0，技术领域涉及：H04W12/06；该发明授权一种基于区块链与联邦学习的无人机群安全协同系统是由杨文元;莫宇雯;林政帆;林润荣;郑佩佩设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链与联邦学习的无人机群安全协同系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机网络技术领域，尤其涉及一种基于区块链与联邦学习的无人机群安全协同系统，本发明设置身份管理架构模块、身份注册与认证模块、通信优化模块以及动态选择模块，所述身份管理架构模块设计分层式无人机身份管理架构，所述身份注册与认证模块基于分布式的跨域无人机身份管理机制进行身份注册以及身份认证，所述通信优化模块响应于认证成功状态，确定教师模型进行知识蒸馏以更新本地模型，所述动态选择模块针对嵌入向量的传递过程，基于实际的通信环境动态选择邻居。本发明通过保证身份管理层面以及通信优化层面的安全，为训练全流程提供了保障，提高了计算效率，减少了对中心节点的压力，提高了无人机群整体通信效率和系统响应速度。

本发明授权一种基于区块链与联邦学习的无人机群安全协同系统在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链与联邦学习的无人机群安全协同系统，其特征在于，包括： 身份管理架构模块，基于分层式区块链设计分层式无人机身份管理架构，以联通各子信任域； 身份注册与认证模块，其与所述身份管理架构模块连接，设计基于分布式的跨域无人机身份管理机制，以进行无人机身份注册以及身份认证，用以保证子域无人机群间身份互通可信； 通信优化模块，其与所述身份注册与认证模块连接，响应于认证成功状态，确定教师模型进行知识蒸馏以更新本地模型，包括， 进行无人机群本地训练，基于所述本地训练的局部训练的结果确定嵌入向量，对所述嵌入向量进行过滤以及聚合操作，结合最小化蒸馏损失函数以及随机梯度下降算法更新模型参数，以进行全局模型聚合，得到收敛模型； 动态选择模块，与所述通信优化模块连接，针对嵌入向量的传递过程，基于实际的通信环境动态选择邻居，包括， 计算用户端距离以构造无人机系统距离矩阵，基于所述距离矩阵确定通信对象，构造临时邻接矩阵，将训练生成的软标签传递给相邻无人机。

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山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135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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