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龙图腾网获悉西安辰航卓越科技有限公司申请的专利一种无人机自主响应控制方法、系统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：CN119109713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411570000.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种无人机自主响应控制方法、系统及介质是由潘泉;吕洋;李扬;刘晨晖设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机自主响应控制方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种无人机自主响应控制方法、系统及介质，属无人机技术领域，包括：根据无人机系统的通信拓扑关系，将无人机系统中的无人机集群视为多个智能体，根据攻击类型构建网络攻击下的多智能体系统模型；当攻击类型为物理域攻击类型时，基于在保证安全的前提下满足能量消耗的约束指标构建弹性控制协议；通过弹性控制协议抵消物理域攻击对无人机系统飞行控制的影响；当攻击类型为信息域攻击类型时，构建自适应弹性编队控制协议；通过自适应弹性编队控制协议调控当前各个多智能体的状态，并对无人机系统编队进行控制。该方法通过改变控制协议消除或削弱攻击的影响，从而实现攻击条件下的安全控制。

本发明授权一种无人机自主响应控制方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机自主响应控制方法，其特征在于，包括以下步骤：根据无人机系统的通信拓扑关系，将无人机系统中的无人机集群视为多个智能体，并依据攻击类型构建网络攻击下的多智能体系统模型；其中，在该模型中，一个智能体被指定为领导者，其他智能体则作为跟随者；当无人机系统遭受物理域攻击时，根据多智能体系统模型设计分布式攻击估计观测器，并基于分布式攻击估计观测器对网络攻击进行重构，获得攻击的估计结果；获得攻击估计结果后，在保证安全的前提下，基于能量消耗的约束指标，构建弹性控制协议，抵消物理域攻击对无人机系统飞行控制的影响，确保无人机在遭受攻击时仍能保持稳定的飞行状态；其中，所述物理域攻击的类型包括欺骗攻击和虚假数据注入攻击；当无人机系统遭受信息域攻击时，定义编队函数，确定各个通道上遭受信息域攻击的集合；构建被攻击通道发生攻击的时间和不被攻击的通道发生时间的并集；基于并集，构建自适应弹性编队控制协议，调控当前各个多智能体的状态，并对无人机系统编队进行控制；其中，所述信息域攻击的类型包括拒绝服务攻击和恶意软件攻击；所述依据攻击类型构建网络攻击下的多智能体系统模型，包括以下步骤：当无人机系统遭受物理域攻击时，多智能体系统模型为：领导者： 跟随者： 其中，和是已知的系统矩阵，是攻击分布矩阵，是第k个智能体上遭受的物理域网络攻击信号，为领导者动力学模型，为跟随者动力学模型，N代表跟随者的个数，和gx0t分别代表领导者的状态、输出向量和李普希茨非线性项，和gxkt分别代表第k个跟随者的系统状态、待设计的控制协议、系统输出和李普希茨非线性项；所述当无人机系统遭受物理域攻击时，根据多智能体系统模型设计分布式攻击估计观测器，并基于分布式攻击估计观测器对网络攻击进行重构，获得攻击的估计结果，包括以下步骤： 是第k个智能体上遭受的物理域网络攻击信号，描述为如下有界且未知的非线性函数：fkt＝MfΨt,x,y；其中，是未知常量矩阵，是与时间t、状态x和输出y有关的未知时变函数；针对多智能体系统模型，设计如下状态观测器： 其中，和是已知的系统矩阵，是攻击分布矩阵，ykt是第k个跟随者智能体输出，和分别是第k个跟随者智能体状态估计与输出估计，为系统状态估计值，为控制协议，y0t和为初始跟随者智能体的输出和输出估计，yit和为智能体邻居的输出和输出估计，为李普希茨非线性项估计，Nk是第k个智能体邻居的集合；ωk0是第k个智能体与领导者之间的作用权重，ωki代表第k和i个智能体之间的作用权重；是观测器的增益矩阵，是第k个跟随者的相对输出估计误差，是第k个智能体上的攻击估计按照如下规则： 其中，Γ是给定的自适应学习率，F是常量矩阵，为ξkt在时间t上的一阶导数，为在时间t上的一阶导数；所述获得攻击估计结果后，在保证安全的前提下，基于能量消耗的约束指标，构建弹性控制协议，如下所示： 其中，当zk＝0时，skt＝0，否则zk是相对输出误差，K是控制器增益矩阵，ρ为自适应参数，uk被称为控制输入信号，即编队协议，y0,yi,yk分别代表领导者的系统输出、第i个跟随者和第k个跟随者的系统输出，B*代表一个满足的常量矩阵，是攻击分布矩阵，是第k个智能体上的攻击估计；ωk0是第k个智能体与领导者之间的作用权重；ωki是第k个智能体与第i个智能体之间的作用权重，H是一个正定的增益矩阵，ukT代表输入信号uk的转置，Je和分别代表实际能量消耗和给定的最大能量约束上界，控制的目标是在保证安全的前提下，满足能量消耗约束指标，实现xk和xi分别是第k个智能体状态与第i个智能体状态；所述依据攻击类型构建网络攻击下的多智能体系统模型，包括以下步骤：当无人机系统遭受信息域攻击时，多智能体系统模型为：考虑1个领导者，N个跟随者，给定如下多智能体系统模型： 其中，p0t和v0t代表领导者的位置和速度向量，i＝1,2,…N是智能体标号，和分别代表第i个智能体的位置向量和速度向量；uit代表第i个智能体的控制协议，αp，αv是已知常数；为领导者动力学模型，为跟随者动力学模型；为领导者智能体的输出，为跟随者智能体的输出；所述定义编队函数，确定各个通道上遭受信息域攻击的集合；构建被攻击通道发生攻击的时间和不被攻击的通道发生时间的并集，包括以下步骤：定义为连续可微的编队函数，fip为与位置相关的编队函数，fiv为与速度相关的编队函数，定义领导者和跟随者的状态分别为符号T代表向量或矩阵的转置，分别为领导者与编队函数之间的误差和跟随者与编队函数之间的误差，ψip,ψiv分别为位置和速度两个分向量与编队函数的误差，考虑f0是0，则有： 其中，和为ψ0和ψi在时间t上的一阶导数；代表克罗内克积，是待设计弹性编队控制协议；为编队函数在时间t上的一阶导数；考虑多个通道同时受到拒绝服务攻击，定义作为无攻击到有攻击转换的序列集合，则：Hκ＝{hκ}∪[hκ,hκ+sκ；其中，hκ表示第k个时间间隔，sκ＞0是在第k个时间间隔攻击存在的时长；考虑ts0，则： 其中，和Θs,t分别表示在时间间隔[s,t]内通讯拒绝和通讯连通的时间间隔的集合；对于的表达式,Hκ∩[s,t]表示在时间从s到t的时间间隔内的多个受攻击的时间段，即这些时间段的并集组成了也是拒绝通信的时间段；Θs,t表示从s到t的时间间隔，除去所有受攻击的时间间隔即通讯连接的时间间隔；定义作为在[s,t时间段内，通道i,j上遭受拒绝服务攻击的集合，假设： 其中，0＜μij＜1，μij代表攻击强度，ξij＞0，ξij代表拒绝服务攻击；定义t时刻被攻击的通道的集合Ft为： 其中，E是所有边的集合；定义[t1,t2]时间段内被攻击通道发生攻击的时间和不被攻击的通道发生时间的并集： 其中，为[t1,t2]被攻击的通道发生攻击的时间，Θi,jt1,t2为[t1,t2]不被攻击的通道发生时间；所述自适应弹性编队控制协议为： 其中，uit为控制量，ψ0为领导者与编队函数之间的误差，ψi和ψj为智能体i和智能体j作为跟随者与编队函数之间的误差；α＝[αp,αv]和是增益矩阵，αp，αv是已知常数；Jet表示整个多智能体系统的性能函数；和为待设计的控制器增益矩阵和自适应权值增益矩阵；ωi0,0是领导者与智能体i的作用权重，ωi0t是领导者与智能体i的作用权重自适应变化系数；ωij,0是智能体j到智能体i的作用权重；如果智能体i收到智能体j的信息，ωij,0＝1i≠j，否则，ωij,0＝0；ωijt是智能体j到智能体i的作用权重自适应变化系数，其初始值ωij0＝ωji0＝1，是ωijt关于时间t的一阶导数；fi为跟随者编队函数，保证性能编队控制协议的核心思想是在确定性能指标上界的同时，实现多智能体的编队；为与速度相关的编队函数关于时间t的一阶导数；通过推导计算得到Ku,Kw,Q,βF，并选取合适的调节参数根据如下线性矩阵不等式得到可允许的攻击强度： 其中，βF为衰减率，和攻击强度μij均为标量，ε\Ft指所有边的集合ε去除t时刻被攻击的通道的集合Ft后的集合。

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