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中山大学范双双获国家专利权

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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种集群水下滑翔机持续覆盖观测方法和装置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:CN120768472B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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:202510823578.5,技术领域涉及:H04B13/02;该发明授权一种集群水下滑翔机持续覆盖观测方法和装置是由范双双;刘佳怡;袁鹏;冯家成;王馨羚设计研发完成,并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

一种集群水下滑翔机持续覆盖观测方法和装置在说明书摘要公布了:本发明公开了一种集群水下滑翔机持续覆盖观测方法和装置,包括:获取集群水下滑翔机,集群水下滑翔机包括若干单水下滑翔机,基于预设的通讯周期构建各个单水下滑翔机的运动模型;获取观测区域,基于观测区域和各个单水下滑翔机的运动模型确定集群水下滑翔机在每个通讯周期内的覆盖区域,并基于覆盖区域构建重访周期图和优先覆盖图;基于预设的水下条件、目标强化学习算法、重访周期图和优先覆盖图构建水下滑翔机的智能体,基于水下滑翔机的智能体对观测区域进行持续覆盖观测;在持续覆盖观测过程中,获取集群水下滑翔机的状态信息,基于状态信息评估通信条件,并基于通信条件动态匹配目标强化学习算法。

本发明授权一种集群水下滑翔机持续覆盖观测方法和装置在权利要求书中公布了:1.一种集群水下滑翔机持续覆盖观测方法,其特征在于,包括: 获取集群水下滑翔机,所述集群水下滑翔机包括若干单水下滑翔机,基于预设的通讯周期构建各个单水下滑翔机的运动模型; 获取观测区域,基于所述观测区域和各个单水下滑翔机的运动模型确定所述集群水下滑翔机在每个通讯周期内的覆盖区域,并基于所述覆盖区域构建重访周期图和优先覆盖图; 基于预设的水下条件、目标强化学习算法、所述重访周期图和所述优先覆盖图构建所述水下滑翔机的智能体,基于所述水下滑翔机的智能体对所述观测区域进行持续覆盖观测,包括:在所述惯性坐标系下,通过集群水下滑翔机的位置坐标、集群水下滑翔机当前航向角、重访周期图、优先覆盖图和海流速度分量定义状态空间;当所述水下条件为静水条件时,所述海流速度分量设置为0;通过单水下滑翔机的位置坐标、单水下滑翔机当前航向角、重访周期图、优先覆盖图和海流速度分量定义观测空间;基于单水下滑翔机的机动性能预设航向角变化步长,并基于所述航向角变化步长构建动作空间,所述动作空间包括所述水下滑翔机的可以执行的所有航向角;基于预设的差分奖励函数和边界惩罚函数构建奖励函数;基于所述状态空间、观测空间、动作空间、奖励函数和所述目标强化学习算法构建所述水下滑翔机的智能体;基于所述智能体对所述观测区域进行持续覆盖观测; 在持续覆盖观测过程中,获取所述集群水下滑翔机的状态信息,基于所述状态信息评估通信条件,并基于所述通信条件动态匹配目标强化学习算法。

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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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