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本文探索了在物聯網（IoT）內動態無人機網絡格局下，高效無人機控制方法的開發。隨著無人機日益融入物聯網生態系統，解決其協同中固有的復雜性和挑戰，對于確保可靠性和效率至關重要。論文始于對物聯網概念和無人機網絡的深入探討，概述了關鍵應用領域，并描述了最先進的解決方案，特別是在定位與跟蹤方面。此外，它還審視了先進的無人機航路規劃策略，強調了其帶來的機遇和所蘊含的關鍵挑戰。論文的主體部分引入了新穎的協作算法，這些算法源于確定性原理和人工智能（AI）技術。這些算法受到鳥群等自然現象的啟發，使無人機能夠協作確定其在動態物聯網環境中追蹤移動傳感器的航線。隨著這些方法有效性的證明，它們如何增強無人機合作并顯著提升跟蹤效率變得顯而易見。基于此基礎，論文接下來介紹了一種創新的深度強化學習（DRL）方案，賦予自主無人機智能體能力，使其能在物聯網網絡內高效地制定最優數據收集策略。通過利用DRL，無人機持續從其環境和行動中獲取洞見，適應變化并做出智能決策以優化其數據收集策略。該方案調整了最先進的算法，使其能有效擴展到現實世界物聯網應用中常見的高維狀態-行動空間。本研究為圍繞無人機-IoT集成的持續討論做出了貢獻，提供了無人機控制的新穎方法。這些方法的引入為在物聯網范式中創建更高效、更自主的無人機網絡開辟了新途徑，凸顯了人工智能在此背景下的未開發潛力，并為該領域的未來發展奠定了基礎。

本文后續包含五個不同的章節：一章是對該研究努力在論文背景下探索的相關文獻進行的綜述；三章——每章專門分析和解決一項既定主要研究目標；以及一章討論研究發現、評估目標達成情況并總結論文。

第2章深入探討了本工作的背景，其結構旨在為建立本論文基礎的相關研究和文獻提供詳盡的分析。該章首先全面概述了物聯網范式，確立了其在當前技術格局中的關鍵作用。然后焦點轉向無人機網絡，討論了其獨特特性、操作應用（重點關注定位與跟蹤方法），以及航路規劃優化面臨的挑戰和當前技術。這為理解當前無人機網絡的能力和局限性奠定了堅實基礎。綜述的后半部分審視了人工智能在無人機集群管理中潛在的作用。它始于評估機器學習在無人機控制中的應用，繼而探討如何使用深度強化學習技術來實現高效無人機導航。

第3章題為“新型無人機控制確定性技術的開發”，涉及在協作式無人機控制領域研究確定性方法。該章通過引入一種新確定性技術的基礎為后續內容鋪墊，隨后對其在無人機控制中的應用進行了廣泛考察。它深入分析了如何利用該技術來加強無人機在用于搜救行動中的移動IoT傳感器追蹤應用中的協作。此外，它評估了該方法的優缺點，揭示了潛在的挑戰和改進領域。本次調查的發現為后續探索人工智能在無人機控制中的應用鋪平了道路，并為不同的控制策略建立了比較框架。

第4章題為“推進無人機控制：集群形成中的深度學習”，標志著從傳統確定性技術向探索深度學習方法在無人機集群形成與群體協同范圍內應用的轉變。本章介紹了設計和實現一個能夠促進無人機集群形成的深度學習模型，重點突出了其創建高效、適應性強的群體編隊的能力，從而進一步提升了純確定性方案的移動IoT傳感器跟蹤性能。對深度學習的探索引領至研究的下一步：利用深度強化學習優化無人機航路規劃。

第5章題為“多智能體無人機航路規劃優化”，代表了本研究歷程的頂點，它整合了從前幾章獲得的認知，以應對一個不同且更復雜的問題：即在IoT情境下優化多智能體無人機航路規劃以實現高效數據收集。本章主要聚焦于引入一種新穎的深度強化學習框架，論證其能夠管理多智能體系統的動態特性，并在多重約束條件下優化無人機航線。詳細的研究和分析揭示了所提出的框架如何能夠產生高效、適應性強的無人機網絡，這些網絡具備處理錯綜復雜現實場景的能力。本章不僅強調了智能系統在無人機航路規劃優化中的重要性，也闡釋了其在物聯網基礎設施內極大推進無人機控制領域的潛力。

最后，第6章總結研究，回顧關鍵發現、其意義以及未來前景。它分析了研究成果，承認了局限性，并提出了未來的研究方向。它以強調智能無人機控制優化中未開發的潛力作結，以激勵該領域的進一步創新。

本論文針對多智能體系統中的高斯過程（Gaussian Process, GP）訓練與預測問題，提出分布式可擴展算法。首要挑戰在于通過測量數據集計算表征水聲通信性能的空間場。我們采用簡化的近似線性對數通信模型，對比以航行器距離為輔助變量的協同克里金法與傳統克里金法。隨后提出基于模型的聲學性能預測方法，依托現實傳播模型構建兩階段框架：i) 通過評估含估計參數的候選函數來估計協方差矩陣；ii) 預測通信性能。協方差估計通過多階段迭代訓練方法實現，采用嵌套模型保障無偏性與魯棒性。該框架效能通過仿真與實地試驗數據驗證。

第二項挑戰在于智能體團隊在有限信息交換條件下實現未探測區域的預測。為實現高斯過程訓練的分散化，采用乘子交替方向法（Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM），針對最大似然估計下的GP超參數訓練提出分散式近端ADMM閉式解。通過迭代與共識方法實現多聚合技術的分散式GP預測。此外，提出基于協方差的最近鄰選擇策略，使智能體子集可獨立執行預測。實證評估驗證所提方法的高效性。

論文結構如下：第2章討論相關研究工作；第3章聚焦水聲通信性能的模型驅動預測；第4章闡述多智能體系統的分散式可擴展高斯過程；第5章總結全文并展望未來方向。

多機器人協調與協作是提升團隊能力、實現自主建造、農業及廣域未知環境長期作業等新任務的關鍵行為。本研究聚焦多機器人資源分配問題背景下的此類行為，即機器人需被分配至服務區域。我們特別關注適用于大規模機器人集群的容錯方法，引入一種基于圖建模的多機器人資源分配框架，該框架在表征區域間關系與獎勵模型方面具備前所未有的豐富性。首先解決多智能體覆蓋控制問題，通過圖神經網絡（GNN）實施基于圖的計算，利用學習型智能體間通信策略實現性能與可擴展性提升。隨后針對需顯式協調協作的復雜多任務場景，提出基于網絡流的規劃方法，可在數秒內生成大規模問題的高質量解。我們將此方法擴展至在線環境，實現任務失敗與意外觀測條件下的動態重規劃。實驗證明，這些建模方法與算法通過挖掘多機器人問題中的基礎圖結構，推動技術前沿的進步。

第一章
 本章將研究工作置于多機器人資源分配領域進行定位。首先提出多機器人資源分配問題的分類體系，沿任務表征抽象維度梳理問題建模與對應方法（1.3節）。隨后深入綜述推動本研究中覆蓋控制與任務分配工作的核心文獻（1.5與1.6節）。

第二章：基于圖神經網絡的多機器人覆蓋控制
 本章提出一種新型有限感知半徑多機器人覆蓋控制方法，相比傳統基線控制器，通過智能體間通信提升性能與魯棒性。我們在機器人通信網絡上部署圖神經網絡（GNN），訓練其預測中心化全知控制器的控制指令，從而獲得能通過智能體間通信應對覆蓋控制難題的控制器。實驗驗證該方法在性能、擴展性與泛化能力上的優勢。2.6節展示基于全球城市特征數據構建的覆蓋控制數據集，用于算法驗證。本研究首次將GNN學習控制器應用于多機器人覆蓋控制，展現該路徑的廣闊前景。

第三章：具備任務優先級關系的多機器人協調協作
 本章以新型建模框架與解法體系解決多機器人任務分配（MRTA）問題。提出"任務圖"建模框架：將任務抽象為圖節點，任務間優先級關系抽象為邊；構建包含任務關聯性能與編隊規模-任務效能關系的獎勵模型。該框架啟發基于網絡流優化的機器人任務分配解法，實驗表明其求解速度較現有方法提升數倍，且計算復雜度與機器人數量無關——可擴展至無限規模團隊。本研究對任務分配建模框架作出基礎性貢獻，實現求解速度的量級突破。

第四章：在線環境下的多機器人協調協作
 本章將任務圖模型與流解法擴展至在線環境，提升系統魯棒性與性能，并通過高精度仿真驗證。核心在于處理含不確定性的MRTA問題：任務可能隨機失敗或產生預期外獎勵。利用流解法的高速求解特性，建立迭代重規劃機制，依據已完成任務的獎勵觀測動態調整方案。實驗證明該方法在不確定性環境中顯著提升規劃性能，零誤差條件下亦因解空間擴展而優化。通過高精度城市多智能體仿真驗證離線/在線流解法，測量仿真物理現象衍生的任務獎勵。結果表明，本建模方法在復雜不確定任務中有效預測性能，且顯著優于文獻現有方法。在線機制增強系統魯棒性，使性能逼近最優，為任務分配領域后續研究提供極具潛力的框架。

高效人類團隊通過智能通信與協調策略實現協同效用最大化。受此啟發，本研究致力于開發多機器人系統智能協作的計算方法，結合經典模型驅動控制規劃與數據驅動技術（如多智能體強化學習MARL、示范學習LfD），推動機器人群體涌現協同行為。

研究首先采用模型驅動方法解決多機器人系統在不確定性下的協調控制與規劃問題，重點探究環境模型在規劃決策中的高效整合機制。通過設計集中式與分布式協調框架（涵蓋控制輸入與高層規劃層級），構建基于環境模型的多機器人協同體系。創新性成果包括：開發安全關鍵場景下的人本化多機器人網絡協調控制算法，實現主動狀態估計支撐的協同覆蓋規劃與性能概率性保障；進一步擴展方法應對機器人異質性挑戰，構建分層協調框架，使感知型與操作型機器人組成的復合團隊能在空基森林滅火等復雜任務中高效協作。

模型驅動方法雖能提供性能與穩定性保障，但對模型精度與啟發式算法質量敏感。為此，研究引入數據驅動與機器學習方法，探索群體協作行為的涌現機制。設計基于圖結構的通信模型架構，實現異構機器人團隊的高效多樣化協同；受人類心智理論啟發，開發迭代式深度決策理性模型，優化去中心化協作中的行動選擇機制。

近年來，盡管MARL廣泛應用于多機器人任務優化，但強化學習仍存在獎勵函數設計困難與高樣本復雜度等局限。因此，精確建模人類策略行為愈發重要。同時，隨著多機器人系統普及，確保機器人行為價值與人類倫理對齊至關重要。本研究提出多智能體示范學習框架MixTURE，通過混合主動多智能體學徒學習，使機器人團隊能夠從人類示范中學習協作策略，同步實現端到端自主通信協調。該框架兼具示范學習優勢，顯著降低人類示范數據需求與時間成本，提升系統可用性量表（SUS）評分與團隊協作效能，為多機器人系統人機協同開辟新路徑。

本研究核心論點在于：通過賦能機器人團隊高效通信與行動規劃推理能力，可顯著提升群體協作效能。本論文通過以下創新成果驗證該主張：

? 無人機團隊人本化動態環境主動感知協調控制框架：基于卡爾曼不確定性殘差傳播與加權多智能體網絡控制，構建雙準則目標函數，實現無人機群主動推斷野火傳播參數并監測火勢演化[5]。

? 多機器人網絡通信容錯自適應控制架構：通過模型參考自適應控制架構，設計集中式協調控制框架，使多機器人團隊在通信網絡斷續環境下仍能達成協同共識[6]。

? 服務質量保障型多無人機動態區域協同覆蓋規劃：針對空基野火監測需求，提出概率性能保障的預測式協同覆蓋框架，支持無人機群推斷潛在火勢動態，實現高危環境下的長時程協調[7,8]。

? 異構機器人分層協調框架：基于多智能體部分可觀測半馬爾可夫決策過程（MA-POSMDP）構建MA-SARTSA算法，使智能體在動態目標數量未知環境中學習協同監控策略，支持宏動作驅動的異步多智能體決策[9]。

? 高效多樣化通信模型MARL框架：提出異構策略網絡（HetNet），使異質機器人通過二進制中間語言實現零基礎自發通信學習與協作[10]。

? 有限理性下決策優化MARL框架：受認知層級理論k級推理機制啟發，開發信息策略梯度（InfoPG）方法，支持有限理性多智能體進行迭代決策優化[11,12]。

? 人機協同策略學習MA-LfD框架：構建MixTURE混合主動學徒學習框架，使機器人團隊無需人工標注數據即可學習人類專家協作策略，同步實現端到端自主通信協調。

本論文結構如下：第2章系統梳理相關領域文獻；第3章闡述理論基礎與背景知識，重點介紹基于模型的節點級多機器人協調方法[5,6]及其在無人機動態區域覆蓋中的應用；第4章擴展至高危時效敏感場景，提出性能保障型模型預測方法[7,8]與數據驅動方案[9]，解決資源受限異構無人機群的環境不確定性協調問題；第6章提出端到端多智能體協同通信策略學習方法[13,10]；第7章通過新型MARL架構實現協作機器人團隊的迭代推理與決策理性化[12]；第8章構建MA-LfD框架，實現人類領域知識高效遷移與協作策略直接學習。

本文介紹了用于網絡性能增強和管理的智能下一代自主系統，特別適用于 5G、B5G、6G 和 SDN 等網絡。論文分為六個重要部分。首先，它重點關注在 6G 網絡中使用智能 QoS 體設計進行 QoS 監控和供應。其次，闡述了 LSTM 和 SP-LSTM 對 6G 網絡流量預測的比較分析。第三，利用 SE-DO 進行智能體優化，挖掘 6G 前沿導航。第四，論文將角色委托功能作為一種服務，以提高軟件定義網絡的可靠性和延遲。第五，進一步研究強化學習驅動的自適應流量路由角色授權，以提高 SDN 網絡性能。最后，通過整合技術創新提高智能電網通信性能。總之，這項工作具有巨大潛力，可通過自動化、靈活性和人工智能徹底改變網絡管理。

本項目的主要目標是創建和部署一個具有 ML/AI 功能的下一代智能自主網絡系統，用于網絡性能管理和增強。通過這樣做，預計本研究將提供急需的適應性和靈活性，以滿足下一代網絡不斷變化的需求。因此，本研究的具體目標包括以下要點：

1.為了在未來一代自主網絡系統中為以提高用戶服務質量為目標的系統找到更有效的實施路徑，有必要研究基于智能體的服務設計方法相對于傳統的基于微服務設計的相對優勢。

2.本研究的最終目標是提出并開發一個自主、智能和先進的人工智能/移動語言框架，用于主動管理和動態優化路由，以確保服務質量、體驗質量和用戶友好性，從而大大提高下一代網絡的性能提升和管理水平。這個新的測試平臺展示了一種經過速度優化的 LSTM 算法。由于這種先進的算法具有閃電般的速度和預測潛在網絡擁塞的能力，因此可以采取積極主動的措施來保持最佳的網絡性能。

3.引入可擴展和高效的 DevOps，一種新的綜合可擴展技術（SE-DO）。通過優化智能體的性能，特別是在資源受限的環境中，這種方法旨在增強系統的整體響應能力和適應能力。

4.在軟件定義網絡中創建新的角色委托功能，目標是減少延遲和提高可靠性。除此之外，利用人工智能和 ML 實現智能化的軟件定義網絡，以實現動態優化路由和主動網絡管理。

5.關注技術進步，提升性能，推進智能電網連接。我們通過將理論概念與經驗驗證相結合，闡明了電力網絡與通信網絡之間的互利關系。我們還強調了快速可靠的通信對于最大限度地發揮智能電網潛力的重要性，并為這一關鍵領域的進一步發展奠定了基礎。

6.開發合適的仿真環境，以有效評估軟化網絡中的 MAS 性能，并為這些系統的功效和效率提供重要見解。

7.必須正確設計、創建和實施 MAS，以便有效管理網絡。根據設想，擬議的系統將在面向服務的架構中培養松散耦合的組件，為子功能注入智能，并為機器學習令人著迷的潛在應用提供有形的概要。智能流量管理解決方案尤其能顯著提高網絡速度、減少擁堵并改善用戶體驗。

8.此外，由于集成了多種 ML 和 AI 技術，系統可以利用這些預測。這可確保優化路由選擇方法，并在整個網絡中保持高性能水平。這項尖端技術以持續學習和適應為基礎，準確模擬了 6G 網絡的動態特性。這樣，它就滿足了對超低延遲、超高可靠性和全面異構管理的嚴格要求--所有這些都是這一代最先進網絡的關鍵屬性。最后一個目標反映了該研究致力于在電信技術不斷發展的同時開發智能網絡管理方法。

實現這些目標，除了為智能網絡管理知識體系做出貢獻之外，還將產生實用的框架和解決方案，為數字時代網絡管理方法的發展提供指導。

網絡化多智能體系統已成為許多工程系統不可或缺的一部分。多智能體系統中的協同決策面臨許多挑戰。本文將研究信息及其對智能體的可用性對多智能體系統中協同決策的影響。

本文考慮了使用兩個觀測器從觀測數據中檢測馬爾可夫模型和高斯模型的問題。考慮兩個馬爾可夫鏈和兩個觀察者。每個觀察者觀察真實未知馬爾可夫鏈狀態的不同函數。給定觀察結果后，目標是找出兩個馬爾可夫鏈中哪一個產生了觀察結果。本文為每個觀察者提出了塊二元假設檢驗問題，并證明每個觀察者的決策是局部似然比的函數。本文提出了一種共識方案，讓觀察者就其信念達成一致，并證明了共識決策對真實假設的漸近收斂性。使用兩個觀測者檢測高斯模型時，也考慮了類似的問題框架。為每個觀測者提出了序列假設檢驗問題，并使用局部似然比求解。考慮到觀察者隨機和不對稱的停止時間，提出了一種共識方案。本文引入了 “信息價值 ”的概念，以理解為達成共識而交換的信息的 “有用性”。

接下來，考慮有兩個觀察者的二元假設檢驗問題。自然界有兩種可能的狀態。有兩個觀察者，他們收集的觀察結果在統計學上與真實的自然狀態相關。假設這兩個觀察者是同步的。觀測者的目標是根據觀測結果，共同找出真實的自然狀態。考慮采用集中式和分散式方法來解決問題。每種方法都分為兩個階段：(1) 構建概率空間：已知真實假設，收集觀測數據以建立假設與觀測數據之間的經驗聯合分布；(2) 給定一組新的觀測數據，為觀測者制定假設檢驗問題，以找到他們各自對真實假設的信念。提出了讓觀察者就其對真實假設的信念達成一致的共識方案。比較了集中式方法中錯誤概率的衰減率和分散式方法中就錯誤信念達成一致的概率的衰減率。比較了集中式方法和分散式方法的數值結果。

多智能體系統中一個智能體的事件集中的所有命題可能無法同時驗證。研究了文獻中的事件狀態運行結構和不相容關系的概念，并將其作為研究事件集結構的工具。舉了一個多智能體假設檢驗的例子，在這個例子中，事件集并不構成布爾代數，而是構成了一個正晶格。還討論了 “非交換概率空間 ”的可能構造，其中包含不相容事件（無法同時驗證的事件）。作為這種概率空間中可能存在的決策問題，考慮了二元假設檢驗問題。提出了解決這一決策問題的兩種方法。在第一種方法中，將可用數據表示為來自通過投影估值度量（PVM）建模的測量結果，并檢索使用經典概率模型求解的底層檢測問題的結果。在第二種方法中，使用正算子估值方法（POVM）來表示測量結果。證明，第二種方法實現的最小錯誤概率與第一種方法相同。

最后，考慮了學習經驗分布的二元假設檢驗問題。在任一假設下，觀測值的真實分布都是未知的。經驗分布是從觀測數據中估計出來的。利用經驗分布序列解決一系列檢測問題。經驗分布下的信息狀態和最優檢測成本向真實分布下的信息狀態和最優檢測成本的收斂情況如圖所示。還給出了最佳檢測成本收斂的數值結果。

面對未來復雜多變的戰場，軍事行動越來越需要自主能力更強的機器人為士兵提供支持。要在軍事行動的整個過程中建立人類與機器人團隊合作的共同基礎，就必須進行有效的溝通。然而，人們對混合主動協作的溝通類型和形式仍不完全了解。本研究探討了人機交互中的兩種交流方式--透明度和通信模式，并研究了在協作演習中，機器人隊友操縱這些元素對人類隊友的影響。參與者與計算機模擬的機器人一起執行一項類似 “警戒搜索 ”的任務。人機界面提供了不同類型的透明度--關于機器人單獨的決策制定過程，或關于機器人的決策制定過程及其對人類隊友決策制定過程的預測--以及不同的通信模式--或者向參與者傳遞信息，或者既向參與者傳遞信息又從參與者那里獲取信息。實驗結果表明，與互動性較弱的機器人相比，既能傳遞信息又能征求信息的機器人更有活力、更討人喜歡、也更智能，但與這些機器人合作會導致在目標分類任務中出現更多失誤。此外，回應機器人的行為也會導致正確識別的數量減少，但只有當機器人只提供有關其自身決策過程的信息時才會出現這種情況。這項研究成果為設計支持人機協作的下一代視覺顯示器提供了參考。

現有的決策計算模型往往局限于特定的實驗設置。造成這種限制的主要原因是無法捕捉決策者對情況的不確定性。本文提出了一個計算框架，用于研究神經科學和心理學中不確定情況下的決策制定。框架主要側重于決策者對世界狀況的概率評估，即他們的 “信念”。具體來說，它基于部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDPs），結合貝葉斯推理和獎勵最大化來選擇行動。利用感知決策和社會決策方面的各種實驗數據，證明了基于信念的決策框架的可行性。框架解釋了感知決策實驗中決策者的實際表現與他們對實際表現的信念（即決策信心）之間的關系。它還說明了為什么在許多情況下這種評估會偏離現實。這種偏差通常被解釋為次優決策的證據，或選擇和信心的不同過程。我們的框架對這些解釋提出了挑戰，它表明，一個優化收益的規范貝葉斯決策者也會產生同樣的偏差。此外，在定量預測人類在社會決策任務中的行為方面，方法優于現有模型，并提供了對潛在過程的洞察。結果表明，在涉及大型群體的決策任務中，人類采用貝葉斯推理來模擬 “群體心理”，并對他人的決策做出預測。最后，將方法擴展到關于他人的多個推理層次（心智理論層次），并將服從作為群體決策的一種策略聯系起來。這個擴展框架可以解釋人類在各種集體群體決策任務中的行為，為大型群體中的合作與協調提供了新的理論。

圖 1.1： 基于信念的決策框架。智能體通過行動、觀察和獎勵與世界互動。智能體無法完全觀測到世界的狀態，只能根據觀測結果和智能體的內部世界模型，以概率方式表示世界的狀態。智能體的目標是根據當前狀態的概率分布來制定策略，即所謂的信念

本論文將雷達信號處理與數據驅動的人工神經網絡（ANN）方法相結合。信號處理算法通常基于對數據形成過程的建模假設。在某些情況下，這些模型足以設計出良好甚至最優的解決方案。

但在很多情況下，這些模型可能過于復雜，無法形成分析解決方案；可能過于簡化，導致實際結果與理論上的結果大相徑庭；可能是未知的，即多個已知模型或參數值中的一個可能適合數據，但我們不知道是哪個；或者過于復雜，導致解決方案的計算量過大。

數據驅動的方差網絡方法提供了彌合這些差距的簡單方法。我們在四項不同的研究中證明了這一點，在這些研究中，我們利用雷達數據模型來制定數據驅動型解決方案，這些解決方案既準確又具有計算效率。

我們將基于 ANN 的結果與計算要求極高的最小二乘法和窮舉匹配過濾法進行了比較。結果表明，ANN 的性能可與這些方法相媲美，但計算量卻很小。我們在使用各種參數值的模型采樣數據上訓練人工智能網絡。這自然可以處理漂移和未知參數值，它們可能會改變數據，但不會改變所需的預測結果。我們的研究表明，根據簡單模型的數據訓練出的 ANN 分類器的實際表現可能比理論預期的要差得多。我們通過將有限的真實數據與合成模型數據相結合來改善這種情況。在所有情況下，我們都使用了易于評估的模型。然而，這些模型的分析方法并不簡單，無法創建分析解決方案。

特別是，我們提出了一種實現非相干脈沖壓縮的方法，可在單脈沖寬度內分辨目標。我們提出了一種檢測微弱目標軌跡的方法，該方法無需事先假設目標加速度、信噪比等。我們介紹了在訓練無人機和非無人機目標分類器時納入不完美模型數據的不同方法。最后，我們介紹了一種估算海面多徑傳播路徑差的方法，用于目標跟蹤。

本文的主要重點是開發一種低成本、魯棒性和高效的合作定位解決方案，以幫助無人自主飛行器在全球定位系統缺失或性能下降的條件下進行導航。

首先，推導出固定翼無人機（UAV）和多旋翼無人機的完全可觀測性條件。創建了一個相對位置測量圖（RPMG），圖中的節點是車輛或已知特征（地標），它們之間的邊代表測量結果。利用圖論和線性代數概念，得出了可觀測矩陣最大秩的條件，并建立了可觀測矩陣秩與系統中可用測量值之間的關系。該分析條件的缺點之一是必須在所有時間時刻保持一個連通的 RPMG。因此，我們提出了一種離散時間可觀測性條件，即一個時間間隔內的 RPMG 的聯合必須是相連的。

接下來，將討論無人飛行器 (UV) 緊密協調和控制的一個基本問題。在各種應用中，飛行器的慣性位置并不重要。在這種情況下，車輛之間的相對姿態和方位對開發控制器非常有用。眾所周知，擴展卡爾曼濾波器（EKF）的性能非常出色，前提是它的初始化接近真實位置并能接收到測量結果。對于沒有任何全球定位系統（GPS）測量數據或網絡延遲嚴重（需要重新初始化濾波器）的長距離行駛車輛，已知先驗信息的假設是無效的。為了規避這些問題，我們開發了一種多假設卡爾曼濾波器（MHEKF），該濾波器在初始化過程中沒有先驗信息，這意味著相關的不確定性非常大。

最后，解決了地面車輛的分布式合作定位問題。集中式合作定位需要大量計算。我們開發了一種分布式合作定位算法，使組內的每輛車都能估計自己的慣性狀態。該算法是為自主地面車輛開發的，在仿真中僅使用測距數據。

圖 1.1：合作定位的相對位置測量圖，其中塔作為地標（已知興趣點），不同的 UV 相互合作。