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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利资源受限条件下的无人机在线并行异常检测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：CN114398944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202111501744.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权资源受限条件下的无人机在线并行异常检测方法及系统是由马英红;祁超帅;焦毅;刘伟;刘勤设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本资源受限条件下的无人机在线并行异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于无人机管理技术领域，公开了一种资源受限条件下的无人机在线并行异常检测方法及系统，所述资源受限条件下的无人机在线并行异常检测方法包括构建异常检测训练模块，建立异常度量和异常判定模型，归一化处理无人机遥测飞行数据，并加入数据更新机制实现无人机数据在线并行异常检测。本发明通过孤立森林算法与一类支持向量机算法相结合建立无人机在线异常检测模型，通过并行化训练异常检测模型来满足异常检测的时延要求，实现无人机数据在线异常检测。本发明在资源受限的机载计算节点上并行化训练异常检测模型，加快无人机数据的处理和检测过程，自适应更新异常边界，有效对抗无人机模式切换问题，实现无人机数据的在线异常检测。

本发明授权资源受限条件下的无人机在线并行异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种资源受限条件下的无人机在线并行异常检测方法，其特征在于，所述资源受限条件下的无人机在线并行异常检测方法选取具有线性时间复杂度的无监督的孤立森林算法来度量遥测飞行数据的异常程度；采用一定的规则对训练数据集进行更新；并行化训练孤立森林模型，缩短在线训练时延；采用一类支持向量机算法自适应学习训练数据集更新后的异常边界；所述资源受限条件下的无人机在线并行异常检测方法包括以下步骤：步骤一，构建异常检测训练模块；步骤二，基于历史完备遥测飞行数据集进行孤立森林离线并行训练，建立异常度量模型文件并读取模型；步骤三，基于初始历史异常分数集进行一类支持向量机离线训练，建立异常判定模型文件并读取模型；步骤四，读取实时遥测飞行数据并进行归一化处理；步骤五，利用异常度量模型计算归一化遥测飞行数据的异常分数；并利用异常判定模型对异常分数进行判定并输出判定结果；若判定结果为正常，则返回步骤四并执行步骤六；若判定结果为异常，则执行步骤七，并返回步骤四；步骤六，更新异常检测模块的训练数据集，在线更新异常检测模型文件；步骤七，读取异常度量模型文件，更新异常度量模型；读取异常判定模型文件，更新异常判定模型；所述步骤一中的构建异常检测训练模块包括：（1）构建孤立森林训练模块；所述孤立森林训练模块基于遥测飞行数据训练集产生异常度量模型，将孤立森林模型拆分为多个小森林模型并行训练；其中，所述遥测飞行数据指无人机执行任务期间的系统运行状态监测数据，包括无人机结构、功能组件、传感器、硬件以及软件的状态监测数据；异常度量模型用于为归一化遥测数据计算异常分数；（2）构建一类支持向量机训练模块；所述一类支持向量机训练模块基于异常分数训练集产生异常判定模型；其中，所述异常判定模型用于判定异常分数的异常与否。

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