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龙图腾网恭喜中山大学·深圳;中山大学申请的专利考虑信道衰减的多智能体自适应学习协同控制方法、装置、电子设备、介质及程序产品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：CN118784118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411085131.4，技术领域涉及：H04B17/391；该发明授权考虑信道衰减的多智能体自适应学习协同控制方法、装置、电子设备、介质及程序产品是由李雪芳;曾德政;李晓东设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑信道衰减的多智能体自适应学习协同控制方法、装置、电子设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑信道衰减的多智能体自适应学习协同控制方法及装置，该方法包括：构造多智能体系统的非线性多智能体模型；构造未知信道衰减模型；构造第一衰减增益的估计算法；获取多智能体的初始一致性误差；基于所述初始一致性误差，根据所述未知信道衰减模型以及所述估计算法，对衰减信号进行校正，得到目标一致性误差；根据所述非线性多智能体模型以及所述目标一致性误差，构造自适应学习协同控制模型；其中，所述自适应学习协同控制模型用于未知信道衰减的多智能体自适应学习协同控制。本发明可以提升协同控制性能，能广泛应用于多智能体控制技术领域。

本发明授权考虑信道衰减的多智能体自适应学习协同控制方法、装置、电子设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种考虑信道衰减的多智能体自适应学习协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：构造多智能体系统的非线性多智能体模型；构造未知信道衰减模型；构造第一衰减增益的估计算法；获取多智能体的初始一致性误差；基于所述初始一致性误差，根据所述未知信道衰减模型以及所述估计算法，对衰减信号进行校正，得到目标一致性误差；根据所述非线性多智能体模型以及所述目标一致性误差，构造自适应学习协同控制模型；其中，所述自适应学习协同控制模型用于未知信道衰减的多智能体自适应学习协同控制；所述构造多智能体系统的非线性多智能体模型，包括以下步骤：根据目标智能体的第一系统状态，构造非线性函数矩阵以及控制增益矩阵；获取所述目标智能体的控制输入；预设置系统未知参数；根据所述非线性函数矩阵、所述控制增益矩阵、所述控制输入以及所述系统未知参数，得到非线性多智能体模型；所述构造未知信道衰减模型，包括以下步骤：获取邻居智能体的第二系统状态；获取从所述邻居智能体到目标智能体的定向信道的第二衰减增益；根据所述第二系统状态以及所述第二衰减增益，构造未知信道衰减模型；所述构造第一衰减增益的估计算法，包括以下步骤：获取目标智能体接收的单元测试信号；根据所述单元测试信号以及衰减因子，构造第一衰减增益的估计算法；所述获取多智能体的初始一致性误差，包括以下步骤：获取所述多智能体系统的通信拓扑的有向图；获取所述有向图的邻接矩阵；获取所述多智能体系统的指示矩阵；根据所述邻接矩阵、所述指示矩阵以及所述多智能体的实际跟踪误差，获取所述多智能体的初始一致性误差；所述基于所述初始一致性误差，根据所述未知信道衰减模型以及所述估计算法，对衰减信号进行校正，得到目标一致性误差，包括以下步骤：根据所述未知信道衰减模型以及所述估计算法，对所述衰减信号进行校正；根据校正后的所述衰减信号以及所述初始一致性误差，获取目标一致性误差。

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中山大学·深圳;中山大学，其通讯地址为：518107 广东省深圳市光明区新湖街道公常路66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”。