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龙图腾网获悉东北大学;东北大学佛山研究生创新学院申请的专利一种抗DoS攻击的无人机系统编队控制方法及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：CN121477939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610024224.9，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种抗DoS攻击的无人机系统编队控制方法及系统是由王明宽;张娟设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗DoS攻击的无人机系统编队控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种抗DoS攻击的无人机系统编队控制方法及系统，涉及无人机编队控制技术领域，该方法包括：构建包含引导无人机和多架跟随无人机的动力学模型；根据各无人机之间的通信链路构建通信拓扑模型，并基于通信拓扑模型，引入DoS攻击的时变特性，以构造出动态拉普拉斯矩阵；融合动力学模型和动态拉普拉斯矩阵得到分布式状态估计器，该估计器用于估计各无人机的飞行状态，以计算出各无人机的估计状态偏差与编队跟踪偏差；基于估计状态偏差和编队跟踪偏差，利用预设的分布式状态控制器生成控制指令，以驱动各无人机在DoS攻击的环境中，实时飞行状态逐渐收敛至期望编队状态，从而实现控制无人机系统达到期望编队的控制目标。

本发明授权一种抗DoS攻击的无人机系统编队控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种抗DoS攻击的无人机系统编队控制方法，其特征在于，包括： 根据无人机的三自由度旋转运动，构建包含引导无人机和多架跟随无人机的动力学模型； 根据所述引导无人机与各跟随无人机之间、以及各跟随无人机之间的通信链路，构建通信拓扑模型； 基于所述通信拓扑模型，引入DoS攻击的时变特性，以构造出动态拉普拉斯矩阵；其中，所述动态拉普拉斯矩阵中的元素根据对应通信链路是否遭受DoS攻击而动态切换，包括：在DoS攻击的时段，通信链路对应的元素表征该通信链路中断；在DoS攻击消失的时段，通信链路对应的元素表征该通信链路连通； 融合所述动力学模型和所述动态拉普拉斯矩阵，设计分布式状态估计器，所述分布式状态估计器用于估计各无人机的飞行状态，并基于估计的飞行状态与期望编队状态，计算出各无人机的估计状态偏差与编队跟踪偏差； 基于所述估计状态偏差和所述编队跟踪偏差，利用预设的分布式状态控制器生成控制指令，以驱动各无人机在DoS攻击的环境中，实时飞行状态逐渐收敛至所述期望编队状态； 所述动力学模型包括所述引导无人机的子动力学模型和所述跟随无人机的子动力学模型； 所述引导无人机的子动力学模型为： ； 所述跟随无人机的子动力学模型为： ； 其中，分别表示第架跟随无人机和引导无人机的飞行状态，表示维实数向量，分别表示第架跟随无人机和引导无人机的飞行观测值，分别表示第架跟随无人机和引导无人机在时刻的飞行状态的变化率；分别表示第架跟随无人机和引导无人机的输入变量，表示维实数向量；分别表示第架跟随无人机和引导无人机中存在的非线性因素，、、分别表示无人机系统的系统矩阵、输入变量矩阵、观测矩阵； 所述分布式状态估计器为： ； 其中，为分布式状态估计器的反馈增益矩阵，表示维实数向量；分别表示的估计值； 为所述引导无人机设置节点事件触发机制，以及为所述引导无人机与各跟随无人机之间、各跟随无人机之间的各条通信链路分别设置边事件触发机制； 当达到所述节点事件触发机制或者所述边事件触发机制的触发条件时，控制所述分布式状态估计器更新各无人机的飞行状态的估计值； 为所述引导无人机设置节点事件触发机制，以及为所述引导无人机与各跟随无人机之间、各跟随无人机之间的各条通信链路分别设置边事件触发机制； 当达到所述节点事件触发机制或者所述边事件触发机制的触发条件时，控制所述分布式状态估计器更新各无人机的飞行状态的估计值； 所述节点事件触发机制为： ； 其中，表示引导无人机第次触发时刻，表示该集合的最大下界，表示节点事件触发函数且，表示引导无人机的预测状态偏差，表示时刻引导无人机的飞行状态预测值，表示对向量或者矩阵取范数，均表示触发参数；表示节点事件触发机制的阈值；和或， ； 其中，表示引导无人机和第架跟随无人机之间的通信链路的第次触发时刻，表示该集合的最大下界，表示边事件触发函数且，表示引导无人机和第架跟随无人机之间的预测状态偏差，表示时刻预测的引导无人机和第架跟随无人机之间的相对状态，表示边事件触发函数的反馈增益矩阵，表示预测跟踪偏差，表示对向量或者矩阵取范数，表示触发参数，表示自适应耦合权重；表示该边事件触发机制的阈值；和或， ； 其中，表示第架跟随无人机和第架跟随无人机之间的通信链路的第次触发时刻，表示该集合的最大下界，表示边事件触发函数且，表示第架跟随无人机和第架跟随无人机之间的预测状态偏差，表示时刻第架跟随无人机和第架跟随无人机之间的相对状态，表示边事件触发函数的反馈增益矩阵，表示预测跟踪偏差，表示对向量或者矩阵取范数，表示触发参数，表示自适应耦合权重；表示该边事件触发机制的阈值； 所述分布式状态控制器为： ； 其中，表示输入变量，均表示自适应耦合权重，自适应耦合权重的导数表示为，且，表示时刻第架跟随无人机和第架跟随无人机之间的通信链路的实时的权重值，表示预测跟踪偏差，、均表示时刻第架跟随无人机和第架跟随无人机之间的相对状态，、分别表示第架跟随无人机和第架跟随无人机的飞行状态预测值，为自适应耦合权重的反馈增益矩阵，右上角标号T表示转置；自适应耦合权重的导数表示为，且，表示时刻第架跟随无人机和引导无人机之间的通信链路的实时的权重值，表示预测跟踪偏差，表示时刻引导无人机和第架跟随无人机之间的相对状态，表示时刻引导无人机的飞行状态估计值；表示补偿信号。

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东北大学;东北大学佛山研究生创新学院，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11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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