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龙图腾网获悉成都空御科技有限公司申请的专利一种基于数字源干扰与诱骗的认知闭环协同反制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：CN121690463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610180850.7，技术领域涉及：H04K3/00；该发明授权一种基于数字源干扰与诱骗的认知闭环协同反制系统是由吴浩;罗江勇;高子然;高鹏设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字源干扰与诱骗的认知闭环协同反制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机反制技术领域，公开了一种基于数字源干扰与诱骗的认知闭环协同反制系统。该系统包括一个主节点与至少两个从节点，构成“感知‑认知‑决策‑执行‑评估”的闭环协同架构；主节点通过多模态融合识别无人机意图，并基于元强化学习生成自适应干扰策略；中央控制单元依据博弈模型协调各从节点分布式决策，形成协同方案；从节点通过高精度同步与软件定义无线电技术，实现微秒级波形重配置与精密功率控制，发射干扰或诱骗信号；系统基于信道状态信息进行盲评估，并动态调整策略；本发明实现了从信号识别到意图理解、从单点静态干扰到多节点动态协同、从开环执行到闭环评估的跨越，显著提升了反制系统的智能化、协同效能与实战鲁棒性。

本发明授权一种基于数字源干扰与诱骗的认知闭环协同反制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字源干扰与诱骗的认知闭环协同反制系统，其特征在于，包括主节点及至少两个从节点，所述主节点与各所述从节点通过有线或无线网络互联； 所述主节点包括： 宽带频谱感知模块，用于对目标空域进行宽频段无线电监测，实时捕获并数字化目标无人机的第一射频信号，并在反制动作执行后持续采集所述目标无人机受干扰状态下的第二射频信号； 传感器模块，用于对所述目标无人机进行光学监测，采集所述目标无人机的视频流； 认知处理单元，连接至所述宽带频谱感知模块及所述传感器模块； 所述认知处理单元被配置为： 对所述第一射频信号进行频谱分析以提取电磁特征，并对所述视频流进行处理以提取视觉特征，以及基于所述视频流和或所述第一射频信号生成轨迹特征；通过跨模态融合网络对所述电磁特征、视觉特征以及所述轨迹特征进行关联分析，输出所述目标无人机意图类别的分布概率； 基于所述意图类别的分布概率，通过元强化学习模型生成针对所述目标无人机的自适应干扰诱骗策略； 对比分析所述第一射频信号及所述第二射频信号，通过提取其信道状态信息的统计特征变化，生成对已执行反制动作的量化效果评估； 中央控制单元，连接至所述认知处理单元及各所述从节点； 所述中央控制单元被配置为：基于反制任务、所述自适应干扰诱骗策略及所述目标无人机的具体位置，协同各从节点确定协同干扰与诱骗方案，基于所述协同干扰与诱骗方案生成并输出控制指令至各从节点； 接收所述量化效果评估，并基于该量化效果评估动态调整所述协同干扰与诱骗方案及相应的控制指令； 所述从节点包括： 多通道数字源模块，连接至所述中央控制单元，用于接收所述控制指令，并根据所述控制指令，生成并输出相应的干扰信号或导航诱骗信号； 所述中央控制单元被配置为通过以下步骤生成并输出所述控制指令： 基于所述反制任务、自适应干扰诱骗策略及目标无人机的具体位置，所述中央控制单元为每个从节点定义其策略空间及效用函数； 所述效用函数为： 其中，为反制成功的概率，为所述从节点的自身能耗，为被敌方发现的概率，、、为对应的权重系数； 各所述从节点基于所述效用函数，通过分布式决策算法自主迭代更新其策略，所述分布式决策算法为日志线性学习算法，每个从节点在时刻以如下概率选择策略： 其中，表示在求和过程中，遍历从节点的策略空间时所取的每一个可能的策略，表示其他从节点的策略，为控制探索程度的参数，为从节点的策略空间； 通过分布式决策算法的迭代，各从节点的策略收敛至纳什均衡点，所述中央控制单元将各从节点在均衡点所采取的策略组合，整合为所述协同干扰与诱骗方案，并基于所述协同干扰与诱骗方案生成并输出控制指令至各从节点。

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