一种基于深度学习的无人机群运动态势监管方法

本发明公开了一种基于深度学习的无人机群运动态势监管方法，涉及无人机群运动态势监管技术领域，本发明在5G或微波干扰导致通信中断时无人机群态势的连续可用性和快速恢复；实时计算包传输成功率和信号质量指数，比传统中心化融合更早、更准确地发现链路异常；在脱网期间，各无人机节点通过GNN交换局部嵌入信息，无需中心服务器即可保持群体态势一致性；当通信质量恢复时，联邦学习机制利用自适应加权聚合，有效整合各节点在脱网期间累积的局部态势和模型更新，快速重建全局动态态势。显著降低在高强度电磁干扰环境下的漏检率和跟踪失效概率，提高了态势感知的鲁棒性和实时性。