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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于指控智能体的非合作无人机反制方法以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：CN121599304B 。

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：202610114843.7，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于指控智能体的非合作无人机反制方法以及系统是由蒲志强;艾晓琳;丘腾海设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于指控智能体的非合作无人机反制方法以及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于指控智能体的非合作无人机反制方法以及系统，应用于非合作无人机反制技术领域，上述方法包括：获取反无人机装备体系；基于装备能力与装备关系对反无人机装备体系进行抽象封装，得到时序网络图谱；将接收到的用于表示反无人机对抗意图的自然语言指令、时序网络图谱以及预设的对抗规则库输入至预设的指控智能体，得到自然语言指令对应的指控方案，包括：基于自然语言指令、时序网络图谱以及对抗规则库进行任务分解与任务流编排，得到原子任务链；在预设的专业模型库中基于原子任务链中的每个原子任务进行模型匹配，生成由原子任务链与匹配的专业模型序列构成的指控方案。通过本发明能够实现智能化、自动化的反无人机指控决策。

本发明授权基于指控智能体的非合作无人机反制方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于指控智能体的非合作无人机反制方法，其特征在于，包括： 获取反无人机装备体系，其中，所述反无人机装备体系包括：无人机探测装备与无人机反制装备； 基于装备能力与装备关系对所述反无人机装备体系进行抽象封装，得到时序网络图谱； 将接收到的用于表示反无人机对抗意图的自然语言指令、所述时序网络图谱以及预设的对抗规则库输入至预设的指控智能体，得到所述指控智能体输出的所述自然语言指令对应的指控方案，其中，包括： 基于所述自然语言指令、所述时序网络图谱以及所述对抗规则库进行任务分解与任务流编排，得到原子任务链； 在预设的专业模型库中基于所述原子任务链中的每个原子任务进行模型匹配，生成由所述原子任务链与匹配的专业模型序列构成的指控方案； 所述在预设的专业模型库中基于所述原子任务链中的每个原子任务进行模型匹配，生成由所述原子任务链与匹配的专业模型序列构成的指控方案，包括： 确定所述原子任务链中的每个原子任务的任务特征向量，其中，所述任务特征向量包括：任务类型、求解时效性要求以及数据规模； 确定预设的专业模型库中的每个专业模型的模型特征向量，其中，所述模型特征向量包括：可求解任务类型、求解时间、求解精度以及可处理数据规模； 基于加权相似度函数，确定所述任务特征向量与所述模型特征向量之间的匹配度结果； 在所述专业模型库中基于所述匹配度结果对所述原子任务链中的每个原子任务进行模型适配，得到所述原子任务链对应的专业模型序列； 基于所述原子任务链以及所述专业模型序列，构建所述自然语言指令对应的指控方案； 所述加权相似度函数包括： 其中，表示第个原子任务与第个专业模型之间的加权相似度，表示第个任务特征向量，表示第个模型特征向量，表示权重向量，表示哈达玛积，是用于平衡相似性与差异性贡献的超参数。

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