无人机集群围捕是智能无人机"蜂群"作战的一种重要任务方式.现有集群围捕方法大多建立在环境已知的基础上,面对未知的任务环境时围捕策略经常性失效.针对此问题,提出了基于态势认知的发育模型,探索一种对环境适应性较佳的围捕方法.首先,对集群围捕行为分解,将围捕离散化;然后,基于深度Q神经网络(DQN),设计一种围捕策略的生成方法;最后,建立状态-策略知识库,并通过大量有效数据的训练,针对不同环境获得不同的策略,对知识库进行发育.仿真结果表明:提出的基于态势认知的发育模型,能够有效适应不同环境,完成不同环境下的围捕.