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強(qiang)(qiang)(qiang)化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)（RL）已(yi)成(cheng)為教(jiao)導機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)在(zai)復(fu)(fu)雜環(huan)境(jing)中學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)與適應(ying)的(de)(de)(de)強(qiang)(qiang)(qiang)大(da)范式。本文探討強(qiang)(qiang)(qiang)化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)技術(shu)在(zai)機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)領域的(de)(de)(de)最(zui)新進(jin)展(zhan)(zhan)。傳統機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)控制(zhi)方(fang)法在(zai)處(chu)理(li)(li)動(dong)態(tai)不(bu)(bu)確定環(huan)境(jing)時(shi)面(mian)臨(lin)挑戰。強(qiang)(qiang)(qiang)化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)通過讓(rang)機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)積(ji)累經驗(yan)、自主(zhu)決策(ce)并持續(xu)優(you)化(hua)(hua)行(xing)動(dong)，為這些問(wen)題提供了(le)解(jie)決方(fang)案(an)(an)。文章概述強(qiang)(qiang)(qiang)化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)的(de)(de)(de)核心概念，包括策(ce)略學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)、價值函數(shu)(shu)及探索-開發權衡(heng)。策(ce)略學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)涉及建立(li)狀(zhuang)態(tai)到(dao)行(xing)動(dong)的(de)(de)(de)映射關系，使機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)能(neng)判定不(bu)(bu)同情境(jing)下的(de)(de)(de)最(zui)優(you)行(xing)動(dong)方(fang)案(an)(an)；價值函數(shu)(shu)評估(gu)行(xing)動(dong)質量，引導學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)過程(cheng)趨向最(zui)優(you)行(xing)為；探索-開發權衡(heng)則指在(zai)嘗(chang)試新行(xing)動(dong)與利用已(yi)知(zhi)知(zhi)識之間取(qu)得平衡(heng)以最(zui)大(da)化(hua)(hua)獎勵。深度(du)(du)強(qiang)(qiang)(qiang)化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)、模型(xing)(xing)強(qiang)(qiang)(qiang)化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)等算(suan)法的(de)(de)(de)突(tu)破性進(jin)展(zhan)(zhan)顯著提升了(le)機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)系統能(neng)力：深度(du)(du)強(qiang)(qiang)(qiang)化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)將強(qiang)(qiang)(qiang)化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)與深度(du)(du)神經網(wang)絡結(jie)合，可處(chu)理(li)(li)高維(wei)狀(zhuang)態(tai)與行(xing)動(dong)空(kong)間，使機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)能(neng)直接從(cong)原始傳感(gan)器(qi)(qi)數(shu)(shu)據學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)復(fu)(fu)雜任務；模型(xing)(xing)強(qiang)(qiang)(qiang)化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)則借助環(huan)境(jing)預測(ce)模型(xing)(xing)提升樣本效(xiao)率并加速學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)進(jin)程(cheng)。

文章重(zhong)點闡(chan)述(shu)強(qiang)化(hua)(hua)學(xue)習(xi)在機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)領(ling)域的(de)(de)三大(da)應(ying)(ying)用：自主導航、精準操控及任務(wu)學(xue)習(xi)。該技術使(shi)機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)能適應(ying)(ying)動態(tai)環境(jing)、處理不確定(ding)性并通過與(yu)世界交(jiao)互(hu)持續學(xue)習(xi)。當前研(yan)究聚焦(jiao)提升算法樣(yang)本(ben)效率、擴展性與(yu)泛化(hua)(hua)能力(li)，以適應(ying)(ying)實際機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)應(ying)(ying)用需求。綜上所述(shu)，本(ben)文強(qiang)調強(qiang)化(hua)(hua)學(xue)習(xi)通過賦能機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)適應(ying)(ying)多元挑戰性環境(jing)，具有顛(dian)覆機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)技術的(de)(de)潛(qian)力(li)。未來研(yan)究方向包括融(rong)合(he)模仿(fang)學(xue)習(xi)、元學(xue)習(xi)等(deng)范(fan)式，進一步拓(tuo)展機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)系統能力(li)邊界。

強(qiang)(qiang)化(hua)學習(xi)（RL）已成為訓練自主(zhu)智能體通過(guo)試錯機制、環境(jing)反饋(kui)與交(jiao)互來學習(xi)復雜(za)任(ren)務(wu)的(de)(de)重(zhong)要范式(shi)。近年來，強(qiang)(qiang)化(hua)學習(xi)技術(shu)在(zai)機器(qi)人(ren)領域(yu)(yu)的(de)(de)應(ying)用(yong)取得重(zhong)大突破，為解決現(xian)實(shi)環境(jing)中導(dao)航、操控與交(jiao)互難(nan)題開辟了(le)新(xin)路徑。本(ben)研究報告(gao)系統綜述機器(qi)人(ren)強(qiang)(qiang)化(hua)學習(xi)的(de)(de)最新(xin)進(jin)展(zhan)，著重(zhong)闡述推動該領域(yu)(yu)發展(zhan)的(de)(de)關鍵技術(shu)、算(suan)法與應(ying)用(yong)。強(qiang)(qiang)化(hua)學習(xi)與機器(qi)人(ren)技術(shu)的(de)(de)融合具備多(duo)重(zhong)優(you)(you)勢：能夠基于高維傳感輸入學習(xi)復雜(za)任(ren)務(wu)，適應(ying)動態環境(jing)變化(hua)，并在(zai)不同場景(jing)中實(shi)現(xian)知(zhi)識遷移(yi)。通過(guo)強(qiang)(qiang)化(hua)學習(xi)，機器(qi)人(ren)可自主(zhu)獲(huo)取傳統編程(cheng)難(nan)以實(shi)現(xian)的(de)(de)技能與行為，從而靈活高效地執行多(duo)樣(yang)化(hua)任(ren)務(wu)。本(ben)文評述專為機器(qi)人(ren)應(ying)用(yong)優(you)(you)化(hua)的(de)(de)前沿強(qiang)(qiang)化(hua)學習(xi)算(suan)法，包括深(shen)度Q網絡（DQN）、深(shen)度確定性策略(lve)梯度（DDPG）、近端策略(lve)優(you)(you)化(hua)（PPO）及柔(rou)性演員(yuan)-評論家（SAC）。我(wo)們探討(tao)這些算(suan)法如何應(ying)對機器(qi)人(ren)領域(yu)(yu)的(de)(de)探索困(kun)境(jing)、樣(yang)本(ben)效率及泛化(hua)能力(li)等挑戰，并分析其在(zai)不同場景(jing)中的(de)(de)優(you)(you)勢與局限。

此外，深(shen)入探究機器人(ren)強(qiang)化(hua)學(xue)習的最新研(yan)究趨勢與創新方向(xiang)： ? 遷移(yi)學(xue)習與領域自(zi)適應技術實現跨任務跨環(huan)境的知識(shi)遷移(yi)

? 融合激光雷達、慣(guan)性測量單元及本體(ti)感(gan)受(shou)傳感(gan)器技術，增強感(gan)知導航(hang)與操控能力

? 結合計算機視(shi)覺實現精細(xi)控制、目標檢測及場景(jing)理解

? 仿真(zhen)環境與硬件平臺創新推動(dong)基于強化學習(xi)的機器(qi)人系(xi)統(tong)訓練與部(bu)署

通過綜合文獻研(yan)究與(yu)實證分(fen)析，本文旨在(zai)明晰機器人強化學習的發展現狀，指明未(wei)來研(yan)究方向與(yu)挑戰(zhan)。依托強化學習的強大(da)能(neng)力(li)，機器人研(yan)究者與(yu)實踐者將(jiang)持續突破自主機器人在(zai)工業自動化、物(wu)流運(yun)輸、醫(yi)療健康及服務領域的應用極限。

強化學習進展對提升機器人系統能力的重要性

i. 強化(hua)學(xue)習(xi)（RL）作(zuo)為人(ren)工智能領域的變(bian)革性(xing)方法，賦予機(ji)器人(ren)通過(guo)與環(huan)境(jing)交互學(xue)習(xi)適應行為的能力。相較于傳統(tong)編程需預設所有場景指令的模式，強化(hua)學(xue)習(xi)使機(ji)器人(ren)能夠通過(guo)經驗積累(lei)，基于試錯(cuo)機(ji)制進(jin)行決策以最大化(hua)累(lei)積獎勵。這種范式轉變(bian)為機(ji)器人(ren)系統(tong)解鎖了全新可能，使其能夠自主學(xue)習(xi)技(ji)能并持續提升(sheng)性(xing)能。

ii. 近年強(qiang)(qiang)化(hua)學(xue)習(xi)與(yu)機(ji)器(qi)人(ren)技術的融合在多領域取得重大突破。從機(ji)器(qi)人(ren)運動(dong)控制到自主導航決策(ce)，強(qiang)(qiang)化(hua)學(xue)習(xi)技術顯著增(zeng)強(qiang)(qiang)了機(ji)器(qi)人(ren)在真實場景中的能力(li)。借助強(qiang)(qiang)化(hua)學(xue)習(xi)算法(fa)，機(ji)器(qi)人(ren)可以更高靈(ling)活性(xing)(xing)、魯棒性(xing)(xing)與(yu)適應性(xing)(xing)處理復雜任務，為開(kai)發智能多用(yong)途機(ji)器(qi)人(ren)系(xi)統鋪平道路。

iii. 本研究報告聚焦機器人(ren)強(qiang)化學習的技(ji)術進展，深(shen)入(ru)探討其(qi)應用場景、現(xian)存挑(tiao)戰及(ji)未來發展潛力。通過對尖端(duan)技(ji)術的系統綜(zong)述，我們旨在(zai)(zai)揭示強(qiang)化學習對機器人(ren)領域的變革性影(ying)響，并探索該方法在(zai)(zai)塑造(zao)未來自主機器人(ren)系統過程(cheng)中的機遇與局限。

無(wu)人(ren)駕駛飛行器(qi)（UAV）日益(yi)頻(pin)繁的(de)使用引發了安全隱患，亟需有效的(de)反(fan)無(wu)人(ren)機(ji)系統(tong)。本文旨在通過(guo)設計(ji)和實現仿真環境，評估(gu)反(fan)無(wu)人(ren)機(ji)防御(yu)(yu)中(zhong)使用的(de)干(gan)擾(rao)器(qi)角度分配(pei)方(fang)法，從而(er)改進現有系統(tong)。該仿真模(mo)(mo)擬(ni)真實場(chang)景(jing)：攻擊(ji)無(wu)人(ren)機(ji)被追蹤后通過(guo)干(gan)擾(rao)使其失(shi)去行動能(neng)力，為(wei)特(te)定場(chang)景(jing)下多(duo)種干(gan)擾(rao)器(qi)分配(pei)技術的(de)效果評估(gu)提供工具(ju)。仿真基于智能(neng)體建(jian)模(mo)(mo)技術，模(mo)(mo)擬(ni)無(wu)人(ren)機(ji)與干(gan)擾(rao)器(qi)在受控環境中(zhong)的(de)行為(wei)交互。用戶定制報(bao)告器(qi)將(jiang)監測記錄關鍵性能(neng)指(zhi)標以評估(gu)算法性能(neng)。該工具(ju)的(de)預期用途是增強(qiang)規劃者對干(gan)擾(rao)器(qi)分配(pei)機(ji)制的(de)理解，輔助優化(hua)反(fan)無(wu)人(ren)機(ji)防御(yu)(yu)戰術。

當(dang)今世界技(ji)術發展(zhan)使(shi)無(wu)人機(ji)開始(shi)被用作武(wu)器(qi)，推動了對抗(kang)手(shou)段(duan)的(de)演進。反(fan)無(wu)人機(ji)系(xi)(xi)統對關鍵區域和(he)設(she)施保(bao)護(hu)具有重要作用。這(zhe)些系(xi)(xi)統專為(wei)應(ying)對無(wu)人機(ji)威脅(xie)設(she)計，在(zai)傳統防空系(xi)(xi)統基礎上額外提供探測(ce)、跟(gen)蹤、識別、干(gan)(gan)擾(rao)與(yu)(yu)威脅(xie)評(ping)估(gu)功能(neng)。無(wu)人機(ji)探測(ce)跟(gen)蹤通(tong)過雷達和(he)攝(she)像系(xi)(xi)統等傳感器(qi)實(shi)現。探測(ce)階段(duan)是確保(bao)反(fan)無(wu)人機(ji)系(xi)(xi)統有效性(xing)的(de)首要環節——未探測(ce)到(dao)的(de)無(wu)人機(ji)無(wu)法采(cai)取(qu)預(yu)(yu)防措施。隨(sui)后識別被探測(ce)目標(biao)并評(ping)定(ding)(ding)(ding)威脅(xie)等級。若(ruo)判定(ding)(ding)(ding)存(cun)在(zai)危(wei)險且需采(cai)取(qu)對抗(kang)措施，即(ji)啟(qi)動干(gan)(gan)擾(rao)程序。干(gan)(gan)擾(rao)無(wu)人機(ji)可分(fen)為(wei)兩(liang)類：硬殺(sha)傷(shang)與(yu)(yu)軟(ruan)殺(sha)傷(shang)。硬殺(sha)傷(shang)旨(zhi)在(zai)物(wu)理摧毀目標(biao)，通(tong)常(chang)采(cai)用激光武(wu)器(qi)或導(dao)彈系(xi)(xi)統；軟(ruan)殺(sha)傷(shang)則在(zai)不造成物(wu)理損傷(shang)前提下(xia)使(shi)無(wu)人機(ji)活動中止(zhi)，包括信(xin)號干(gan)(gan)擾(rao)和(he)頻(pin)率干(gan)(gan)擾(rao)等電子干(gan)(gan)預(yu)(yu)手(shou)段(duan)。干(gan)(gan)擾(rao)器(qi)作為(wei)軟(ruan)殺(sha)傷(shang)工具，通(tong)過阻斷信(xin)號阻止(zhi)無(wu)人機(ji)受控。最常(chang)見的(de)是可實(shi)現全向信(xin)號干(gan)(gan)擾(rao)的(de)全向干(gan)(gan)擾(rao)器(qi)。但當(dang)防護(hu)區域周邊存(cun)在(zai)需保(bao)留的(de)日(ri)常(chang)通(tong)信(xin)信(xin)號時，則采(cai)用僅能(neng)在(zai)特(te)定(ding)(ding)(ding)角度干(gan)(gan)擾(rao)信(xin)號的(de)定(ding)(ding)(ding)向干(gan)(gan)擾(rao)器(qi)。

日常(chang)應(ying)(ying)用中(zhong)，反無人(ren)機系(xi)統(tong)可(ke)(ke)由單(dan)名(ming)或多(duo)名(ming)操作(zuo)(zuo)員控制，亦可(ke)(ke)在無人(ren)工介入的自主模(mo)式(shi)(shi)下運行。自動模(mo)式(shi)(shi)下，算(suan)法根據雷達軌(gui)跡信(xin)息確定干擾器(qi)作(zuo)(zuo)用區域并自動下發指令。此類(lei)算(suan)法計算(suan)目(mu)標威(wei)(wei)脅(xie)優先級后通過(guo)干擾器(qi)執(zhi)行操作(zuo)(zuo)，本質屬于(yu)威(wei)(wei)脅(xie)評估與武(wu)器(qi)分(fen)配（TEWA）問(wen)題。決(jue)策過(guo)程需快速(su)完(wan)成，因應(ying)(ying)對威(wei)(wei)脅(xie)的可(ke)(ke)接受(shou)響應(ying)(ying)時間(jian)通常(chang)僅為數(shu)秒。

本文提出名為JASPER（干(gan)擾器分配仿真(zhen)評(ping)估報(bao)告(gao)平(ping)臺(tai)(tai)(tai)(tai)）的(de)(de)仿真(zhen)方法(fa)，用(yong)(yong)于(yu)(yu)測(ce)(ce)試評(ping)估反無人機系(xi)統(tong)中(zhong)的(de)(de)專用(yong)(yong)威脅(xie)評(ping)估與武器分配（TEWA）算(suan)(suan)法(fa)。這(zhe)些(xie)算(suan)(suan)法(fa)專注于(yu)(yu)為威脅(xie)覆(fu)蓋優化分配干(gan)擾器角度(du)(du)。不同(tong)算(suan)(suan)法(fa)在目標(biao)優先(xian)級設定(ding)、計(ji)算(suan)(suan)時長及設備交互(hu)方式上存在差異。為確(que)定(ding)更適用(yong)(yong)算(suan)(suan)法(fa)及其效能(neng)(neng)，需進行額外測(ce)(ce)試。本研(yan)究旨在開發模(mo)(mo)塊化、基(ji)(ji)(ji)于(yu)(yu)代(dai)理(li)的(de)(de)測(ce)(ce)試平(ping)臺(tai)(tai)(tai)(tai)以(yi)滿足該需求。算(suan)(suan)法(fa)測(ce)(ce)試平(ping)臺(tai)(tai)(tai)(tai)采(cai)用(yong)(yong)基(ji)(ji)(ji)于(yu)(yu)代(dai)理(li)的(de)(de)仿真(zhen)框架(jia)MASON搭建。MASON作為復雜系(xi)統(tong)仿真(zhen)平(ping)臺(tai)(tai)(tai)(tai)具備高度(du)(du)可定(ding)制性(xing)，基(ji)(ji)(ji)于(yu)(yu)代(dai)理(li)的(de)(de)仿真(zhen)方法(fa)使各代(dai)理(li)按自(zi)有規(gui)則運行，提供(gong)更真(zhen)實(shi)靈活的(de)(de)仿真(zhen)環境。本測(ce)(ce)試平(ping)臺(tai)(tai)(tai)(tai)設計(ji)用(yong)(yong)于(yu)(yu)報(bao)告(gao)特定(ding)算(suan)(suan)法(fa)在多(duo)樣(yang)化場景下(xia)的(de)(de)性(xing)能(neng)(neng)。在此(ci)模(mo)(mo)塊化測(ce)(ce)試環境中(zhong)，用(yong)(yong)戶可自(zi)定(ding)義測(ce)(ce)試案(an)例及需報(bao)告(gao)的(de)(de)關鍵性(xing)能(neng)(neng)指標(biao)（KPI），支持基(ji)(ji)(ji)于(yu)(yu)不同(tong)場景的(de)(de)深度(du)(du)性(xing)能(neng)(neng)分析。這(zhe)對理(li)解算(suan)(suan)法(fa)在真(zhen)實(shi)環境中(zhong)的(de)(de)預期表現(xian)尤為重要。

論文結構(gou)如下：第(di)(di)二(er)章(zhang)(zhang)提供測試評估仿(fang)真(zhen)、威(wei)脅評估與武器(qi)分配及基于代理仿(fang)真(zhen)的背景知識與文獻綜述(shu)；隨后在該章(zhang)(zhang)內定義描述(shu)具(ju)體問題；第(di)(di)三章(zhang)(zhang)闡述(shu)仿(fang)真(zhen)技術應用(yong)；第(di)(di)四(si)章(zhang)(zhang)說明仿(fang)真(zhen)實施細節；第(di)(di)五章(zhang)(zhang)包含研究結論與未來改進(jin)方向。

多(duo)機(ji)器(qi)(qi)(qi)(qi)人協(xie)(xie)調(diao)與(yu)協(xie)(xie)作是(shi)提升(sheng)團隊(dui)能力、實(shi)現自(zi)主建造、農業及廣(guang)域(yu)(yu)未知環(huan)境長(chang)期作業等新任(ren)務的(de)關(guan)鍵行(xing)為。本研究聚焦多(duo)機(ji)器(qi)(qi)(qi)(qi)人資源分(fen)配(pei)問(wen)題背(bei)景下的(de)此類行(xing)為，即(ji)機(ji)器(qi)(qi)(qi)(qi)人需被(bei)分(fen)配(pei)至服(fu)務區域(yu)(yu)。我(wo)(wo)們(men)特別關(guan)注(zhu)適用于大規(gui)模(mo)機(ji)器(qi)(qi)(qi)(qi)人集(ji)群(qun)的(de)容(rong)錯方法(fa)，引入一種基(ji)(ji)于圖建模(mo)的(de)多(duo)機(ji)器(qi)(qi)(qi)(qi)人資源分(fen)配(pei)框架(jia)，該(gai)框架(jia)在(zai)(zai)表征區域(yu)(yu)間關(guan)系(xi)與(yu)獎勵(li)模(mo)型方面具備前(qian)所未有的(de)豐富性(xing)。首先解(jie)決(jue)多(duo)智(zhi)能體(ti)覆蓋(gai)控制問(wen)題，通(tong)(tong)過圖神經網(wang)絡（GNN）實(shi)施基(ji)(ji)于圖的(de)計算，利用學習(xi)型智(zhi)能體(ti)間通(tong)(tong)信策(ce)略(lve)實(shi)現性(xing)能與(yu)可(ke)擴展性(xing)提升(sheng)。隨后針對需顯式協(xie)(xie)調(diao)協(xie)(xie)作的(de)復雜多(duo)任(ren)務場(chang)景，提出基(ji)(ji)于網(wang)絡流的(de)規(gui)劃方法(fa)，可(ke)在(zai)(zai)數秒內生成大規(gui)模(mo)問(wen)題的(de)高質量解(jie)。我(wo)(wo)們(men)將此方法(fa)擴展至在(zai)(zai)線環(huan)境，實(shi)現任(ren)務失敗(bai)與(yu)意外(wai)觀測條件下的(de)動(dong)態(tai)重規(gui)劃。實(shi)驗證(zheng)明(ming)，這些建模(mo)方法(fa)與(yu)算法(fa)通(tong)(tong)過挖掘多(duo)機(ji)器(qi)(qi)(qi)(qi)人問(wen)題中的(de)基(ji)(ji)礎圖結構，推動(dong)技術前(qian)沿(yan)的(de)進步。

第一章
本章將研(yan)究工作置于(yu)多(duo)機器人(ren)(ren)資源分(fen)配領域(yu)進行定位。首先提出多(duo)機器人(ren)(ren)資源分(fen)配問(wen)題的(de)分(fen)類體(ti)系，沿任務表征抽(chou)象維度梳理(li)問(wen)題建模(mo)與對應方法（1.3節(jie)）。隨后深入綜述(shu)推動本研(yan)究中覆蓋控制與任務分(fen)配工作的(de)核(he)心文獻（1.5與1.6節(jie)）。

第二章：基于圖神經網絡的多機器人覆蓋控制
本章提(ti)出一種新型有限感知半徑多機器(qi)人覆(fu)蓋(gai)(gai)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)方(fang)法，相比(bi)傳統基線控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)器(qi)，通過智能(neng)(neng)體間通信(xin)提(ti)升性(xing)能(neng)(neng)與(yu)(yu)魯棒(bang)性(xing)。我們(men)在(zai)機器(qi)人通信(xin)網(wang)絡上(shang)部署(shu)圖(tu)神經(jing)網(wang)絡（GNN），訓練(lian)其預測中心化(hua)全(quan)知控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)器(qi)的(de)(de)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)指(zhi)令，從而獲得能(neng)(neng)通過智能(neng)(neng)體間通信(xin)應(ying)對覆(fu)蓋(gai)(gai)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)難題的(de)(de)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)器(qi)。實驗(yan)驗(yan)證該方(fang)法在(zai)性(xing)能(neng)(neng)、擴展(zhan)性(xing)與(yu)(yu)泛化(hua)能(neng)(neng)力上(shang)的(de)(de)優(you)勢。2.6節展(zhan)示基于全(quan)球城市(shi)特征數據構建的(de)(de)覆(fu)蓋(gai)(gai)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)數據集，用(yong)于算法驗(yan)證。本研究(jiu)首次將GNN學習控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)器(qi)應(ying)用(yong)于多機器(qi)人覆(fu)蓋(gai)(gai)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)，展(zhan)現該路徑的(de)(de)廣闊前景(jing)。

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(xin)型建(jian)模框架(jia)與解法體系解決多(duo)機(ji)(ji)器人任(ren)務(wu)(wu)(wu)分(fen)配（MRTA）問題。提(ti)出(chu)(chu)"任(ren)務(wu)(wu)(wu)圖"建(jian)模框架(jia)：將(jiang)任(ren)務(wu)(wu)(wu)抽(chou)象為圖節點，任(ren)務(wu)(wu)(wu)間優(you)先級關系抽(chou)象為邊；構建(jian)包含任(ren)務(wu)(wu)(wu)關聯性(xing)能與編(bian)隊(dui)規模-任(ren)務(wu)(wu)(wu)效能關系的獎勵模型。該框架(jia)啟發基于網(wang)絡流(liu)優(you)化的機(ji)(ji)器人任(ren)務(wu)(wu)(wu)分(fen)配解法，實驗表明其求解速(su)(su)度較現(xian)有方(fang)法提(ti)升數倍，且計算(suan)復雜度與機(ji)(ji)器人數量無(wu)關——可擴展(zhan)至無(wu)限規模團隊(dui)。本研(yan)究對任(ren)務(wu)(wu)(wu)分(fen)配建(jian)模框架(jia)作出(chu)(chu)基礎(chu)性(xing)貢獻，實現(xian)求解速(su)(su)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(yu)流(liu)解(jie)(jie)法(fa)(fa)擴展至(zhi)在(zai)(zai)線環境，提(ti)升(sheng)系統(tong)魯棒(bang)性(xing)與(yu)性(xing)能(neng)(neng)，并通過高精度(du)(du)仿真(zhen)驗(yan)證。核心在(zai)(zai)于處理(li)(li)含(han)不確定(ding)(ding)(ding)性(xing)的(de)(de)MRTA問題：任務可能(neng)(neng)隨機失敗或產生預(yu)期外獎(jiang)勵。利用流(liu)解(jie)(jie)法(fa)(fa)的(de)(de)高速求解(jie)(jie)特性(xing)，建立迭代重規(gui)(gui)劃(hua)機制(zhi)，依(yi)據已完成(cheng)任務的(de)(de)獎(jiang)勵觀測動態調整方(fang)(fang)案。實驗(yan)證明(ming)該方(fang)(fang)法(fa)(fa)在(zai)(zai)不確定(ding)(ding)(ding)性(xing)環境中(zhong)顯(xian)著(zhu)提(ti)升(sheng)規(gui)(gui)劃(hua)性(xing)能(neng)(neng)，零誤(wu)差條件下亦因解(jie)(jie)空間擴展而優(you)化(hua)。通過高精度(du)(du)城市多(duo)智(zhi)能(neng)(neng)體仿真(zhen)驗(yan)證離線/在(zai)(zai)線流(liu)解(jie)(jie)法(fa)(fa)，測量仿真(zhen)物理(li)(li)現(xian)象衍生的(de)(de)任務獎(jiang)勵。結果表明(ming)，本建模方(fang)(fang)法(fa)(fa)在(zai)(zai)復雜不確定(ding)(ding)(ding)任務中(zhong)有效預(yu)測性(xing)能(neng)(neng)，且顯(xian)著(zhu)優(you)于文獻(xian)現(xian)有方(fang)(fang)法(fa)(fa)。在(zai)(zai)線機制(zhi)增強系統(tong)魯棒(bang)性(xing)，使性(xing)能(neng)(neng)逼近最優(you)，為(wei)任務分配領域后續研究提(ti)供極具(ju)潛力的(de)(de)框架(jia)。

無(wu)人機(ji)(ji)在軍事領(ling)域應用(yong)已逾百年，用(yong)途涵(han)蓋(gai)偵察(cha)監視與目標(biao)指示等。多機(ji)(ji)編隊形成的無(wu)人機(ji)(ji)群具備可(ke)擴展性(xing)、靈活性(xing)與可(ke)靠性(xing)優勢。傳(chuan)(chuan)(chuan)感器(qi)覆(fu)蓋(gai)作為(wei)監視任務的子類(lei)，其(qi)核心并非目標(biao)識別，而是持(chi)續(xu)(xu)(xu)監測(ce)特定區域。持(chi)續(xu)(xu)(xu)性(xing)傳(chuan)(chuan)(chuan)感器(qi)覆(fu)蓋(gai)要求(qiu)對(dui)監測(ce)區域實施周期性(xing)重復覆(fu)蓋(gai)。本論文(wen)對(dui)比三種無(wu)人機(ji)(ji)群持(chi)續(xu)(xu)(xu)性(xing)傳(chuan)(chuan)(chuan)感器(qi)覆(fu)蓋(gai)算(suan)法(fa)(fa)的性(xing)能(neng)：Ganganath算(suan)法(fa)(fa)、臺球(qiu)算(suan)法(fa)(fa)與內部(bu)路徑點算(suan)法(fa)(fa)。三者均基于分散式(shi)控(kong)制架(jia)構(gou)，各無(wu)人機(ji)(ji)依(yi)據自身傳(chuan)(chuan)(chuan)感器(qi)數據與鄰機(ji)(ji)信息(xi)自主決策。

研(yan)究(jiu)表明(ming)，Ganganath算(suan)法在n*m規模區(qu)域的計算(suan)復雜(za)度為O(nm)，而(er)內部路徑點算(suan)法因復雜(za)度O(dnm)=O((2/3)nm(d+1))顯著(zhu)更高。臺(tai)球算(suan)法復雜(za)度則(ze)取決于參數配(pei)置。進一步采用兩項(xiang)性能指標評估算(suan)法：

1. ??平均檢查間隔時間??：統計各區域單元自上次被檢查后的平均時長；
2. ??最壞情況檢查間隔時間??：對比各區域單元中最長的未檢查時長。

在(zai)平均檢查間隔(ge)指標中，臺球算法(fa)與內部路(lu)徑(jing)點(dian)算法(fa)表現最優；最壞情況(kuang)指標下，Ganganath算法(fa)與內部路(lu)徑(jing)點(dian)算法(fa)領(ling)先。仿(fang)真實驗同(tong)時表明，臺球算法(fa)的可行路(lu)徑(jing)（即光束）數量對算法(fa)性(xing)能無顯著(zhu)影(ying)響。

本(ben)論(lun)文闡述了一(yi)種(zhong)新(xin)型無人機（UAV）飛行控制器FARN的功能原(yuan)(yuan)理，該控制器專需(xu)高精度可靠導航的任務場景而設計。通過融合(he)低(di)成本(ben)慣(guan)性傳感器、超(chao)寬(kuan)帶（UWB）無線電測距(ju)以及全球(qiu)導航衛星系統（GNSS）原(yuan)(yuan)始(shi)觀(guan)測值與載波相位數(shu)據，系統實(shi)(shi)現了所(suo)需(xu)精度要(yao)求。該飛行控制器基于兩項科研項目的任務需(xu)求開發，并在實(shi)(shi)際環境(jing)中完(wan)成驗證。

FARN集(ji)成GNSS羅(luo)(luo)盤(pan)功能，可(ke)在(zai)地磁羅(luo)(luo)盤(pan)不可(ke)靠(kao)環境(jing)下(xia)實(shi)現精(jing)確航向(xiang)估(gu)計(ji)。該技(ji)術通過融合雙GNSS接(jie)收機原始觀(guan)測數據與實(shi)時姿態解算能力，使(shi)得在(zai)ROBEX項目北極科考任務中，即便地球(qiu)磁場水平分量微弱仍能保障無人機可(ke)靠(kao)運行。

此外，FARN支持多無人機(ji)(ji)厘(li)米級實時相對定(ding)位，既實現蜂群內精準機(ji)(ji)動飛(fei)行，也支持多機(ji)(ji)協同作業——包括目(mu)標協同或物理耦合任務。結合MIDRAS項(xiang)目(mu)，開發了(le)雙機(ji)(ji)協同防御系統：兩(liang)架無人機(ji)(ji)通(tong)過協調動作操控懸掛網具，實現空中危險目(mu)標捕獲。

本研究涵(han)蓋無人(ren)(ren)機(ji)研發的理(li)論與(yu)實踐層面，重點(dian)涉及(ji)信號處理(li)、制導控制、電氣工程、機(ji)器人(ren)(ren)學、計算機(ji)科(ke)學及(ji)嵌入(ru)式系統(tong)編程等(deng)領域。同時為后(hou)續無人(ren)(ren)機(ji)研究提(ti)供系統(tong)性(xing)參考(kao)框(kuang)架。

研(yan)究工(gong)作(zuo)詳細(xi)建模并(bing)描述(shu)了無(wu)人(ren)機平臺構(gou)型、推進(jin)系統(tong)(tong)(tong)、電子設備架構(gou)及傳感器(qi)配置(zhi)。建立(li)姿態表征數學規范(fan)后，重點闡釋飛行控(kong)制(zhi)核心——嵌入式自運動估計(ji)框架及控(kong)制(zhi)架構(gou)原理。基于基礎(chu)GNSS導(dao)航算(suan)法，推導(dao)出進(jin)階載(zai)波相位處理技術及其與(yu)自運動估計(ji)的耦合(he)機制(zhi)。系統(tong)(tong)(tong)闡述(shu)各模塊實施細(xi)節與(yu)優(you)化(hua)策略(lve)，并(bing)在兩項科研(yan)項目(mu)中完成部署(shu)驗證。通過(guo)系統(tong)(tong)(tong)性能的批(pi)判性評估，明確現有技術邊界并(bing)提出改(gai)進(jin)方向。

本研(yan)究(jiu)通(tong)(tong)過物(wu)理(li)(li)(li)交(jiao)互(hu)(hu)(hu)增(zeng)強(qiang)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)間協作(zuo)(zuo)的(de)移動性，并優化機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)-人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)交(jiao)互(hu)(hu)(hu)的(de)通(tong)(tong)信效能。研(yan)究(jiu)圍繞兩(liang)條主線展(zhan)開：(1) 具(ju)身(shen)多(duo)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)系(xi)(xi)統的(de)算法開發；(2) 無(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)與(yu)(yu)(yu)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)類物(wu)理(li)(li)(li)交(jiao)互(hu)(hu)(hu)通(tong)(tong)信方法的(de)探(tan)索與(yu)(yu)(yu)創新(xin)(xin)。在(zai)第一條主線中，我們(men)研(yan)發了(le)一種新(xin)(xin)型平(ping)面模塊化機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)系(xi)(xi)統，其核心貢獻在(zai)于(yu)構(gou)建了(le)可(ke)擴展(zhan)的(de)制(zhi)造與(yu)(yu)(yu)操作(zuo)(zuo)系(xi)(xi)統架構(gou)。這(zhe)需要(yao)開發新(xin)(xin)型協調算法，特別權衡能耗效率、計算可(ke)擴展(zhan)性與(yu)(yu)(yu)連接(jie)冗余度等關(guan)鍵參數。在(zai)第二條主線中，我們(men)專注于(yu)理(li)(li)(li)解、設計與(yu)(yu)(yu)應(ying)用(yong)無(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)與(yu)(yu)(yu)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)類之間的(de)物(wu)理(li)(li)(li)交(jiao)互(hu)(hu)(hu)接(jie)觸。物(wu)理(li)(li)(li)接(jie)觸作(zuo)(zuo)為(wei)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)協作(zuo)(zuo)的(de)有(you)效通(tong)(tong)信模式(shi)，在(zai)無(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)交(jiao)互(hu)(hu)(hu)領域尚(shang)屬探(tan)索不足。隨著無(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)日益融入人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)類生(sheng)活空(kong)間，理(li)(li)(li)解這(zhe)類交(jiao)互(hu)(hu)(hu)對安全拓展(zhan)應(ying)用(yong)場景至關(guan)重要(yao)。我們(men)通(tong)(tong)過用(yong)戶研(yan)究(jiu)揭示了(le)全身(shen)物(wu)理(li)(li)(li)交(jiao)互(hu)(hu)(hu)中的(de)新(xin)(xin)型通(tong)(tong)信方法。

本研(yan)究通過物理交互(hu)增強(qiang)機(ji)器人(ren)間協作(zuo)的(de)移動(dong)性，并(bing)優(you)化機(ji)器人(ren)-人(ren)交互(hu)的(de)通信效(xiao)能。研(yan)究圍(wei)繞兩條主(zhu)線展開(kai)：(1) 具身多機(ji)器人(ren)系(xi)統的(de)算法開(kai)發(fa)；(2) 無人(ren)機(ji)與人(ren)類物理交互(hu)通信方法的(de)探索與創新。

為探索太空(kong)與(yu)深海等極限環(huan)境，需研發(fa)具(ju)備長期(qi)任務耐久性(xing)(xing)的機(ji)器(qi)人系統。這要求系統具(ju)備高度自主(zhu)(zhu)性(xing)(xing)以適應動態環(huan)境與(yu)突(tu)發(fa)狀況(kuang)。模(mo)塊(kuai)(kuai)化機(ji)器(qi)人憑借并(bing)行性(xing)(xing)、適應性(xing)(xing)與(yu)冗余性(xing)(xing)等特征，相較單(dan)體機(ji)器(qi)人具(ju)有更高效率與(yu)成本效益。并(bing)行性(xing)(xing)指模(mo)塊(kuai)(kuai)同(tong)步執行多任務提(ti)升效率；適應性(xing)(xing)使集(ji)群能重構形(xing)態應對(dui)新挑戰（如地形(xing)變化）；冗余性(xing)(xing)保障單(dan)模(mo)塊(kuai)(kuai)故障時任務持續。因此(ci)，模(mo)塊(kuai)(kuai)化機(ji)器(qi)人是(shi)推進科學發(fa)現的理想長期(qi)自主(zhu)(zhu)平臺(tai)。

模塊化系(xi)統在(zai)解決傳統問(wen)題的同(tong)時(shi)引入新挑戰：硬(ying)件(jian)層面(mian)需應對機械損耗、連接(jie)錯位導致(zhi)的誤差傳播及大規模維護；軟件(jian)層面(mian)需開發兼具可擴(kuo)展(zhan)(zhan)性(xing)、效率與(yu)(yu)可驗證性(xing)的算法。通過硬(ying)件(jian)-軟件(jian)協同(tong)設(she)計，我們在(zai)開發早期同(tong)步優化物理約束與(yu)(yu)算法局(ju)限，而(er)非(fei)后(hou)期被動適配(pei)，從而(er)提升系(xi)統級魯(lu)棒性(xing)。本(ben)研究參與(yu)(yu)開發的新型平面(mian)模塊化機器人系(xi)統，其核(he)心創新在(zai)于構(gou)建可擴(kuo)展(zhan)(zhan)的制造(zao)與(yu)(yu)操作(zuo)架構(gou)，并研發了能(neng)平衡能(neng)耗、計算擴(kuo)展(zhan)(zhan)與(yu)(yu)連接(jie)冗(rong)余的新型協調算法。

在無(wu)人(ren)(ren)機(ji)-人(ren)(ren)通信策略方面，我們聚焦物理(li)交(jiao)互突(tu)破視聽局限。例(li)如在噪聲環境中，觸覺通信可有(you)效替代聽覺方式。無(wu)人(ren)(ren)機(ji)（微型飛行器）作為(wei)輔助設備在搜(sou)救、環境監(jian)測與導(dao)航(hang)等領域潛力巨大(da)，但(dan)需(xu)建立清晰通信機(ji)制(zhi)以支持人(ren)(ren)機(ji)協作，包括(kuo)狀態(tai)傳達(da)、行動預示或操作提示等功(gong)能。相較于地面機(ji)器人(ren)(ren)，無(wu)人(ren)(ren)機(ji)-人(ren)(ren)通信技術發展相對滯后，制(zhi)約其應用潛力釋放(fang)。

觸覺(jue)通信(xin)(xin)在多變光照條件下(xia)的(de)適(shi)用(yong)性(xing)(xing)優于投影等(deng)視(shi)覺(jue)方式，對視(shi)障(zhang)群體更具包容性(xing)(xing)。無(wu)人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)全(quan)向飛行(xing)的(de)特(te)性(xing)(xing)使其可實現全(quan)身交互，超(chao)越地(di)面機(ji)(ji)(ji)器人(ren)(ren)的(de)交互維度。然(ran)而(er)物理觸覺(jue)通信(xin)(xin)策略設計仍存在基礎(chu)認知(zhi)缺(que)口：(1)人(ren)(ren)體哪些部位適(shi)合觸覺(jue)交互；(2)可接受的(de)觸覺(jue)模(mo)(mo)態(tai)類(lei)型(xing)；(3)不同觸覺(jue)模(mo)(mo)式的(de)信(xin)(xin)息傳(chuan)遞效能(neng)；(4)觸覺(jue)模(mo)(mo)態(tai)的(de)優化選擇(ze)機(ji)(ji)(ji)制。本研(yan)究通過系統(tong)性(xing)(xing)探索(suo)解答這(zhe)些問題，建立無(wu)人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)物理指令傳(chuan)遞的(de)基礎(chu)框(kuang)架，并開拓新(xin)型(xing)應用(yong)場景。

進一步地，我(wo)們(men)在人(ren)-機協作框架下(xia)探索物理(li)接(jie)觸的新型應用。通過設計無人(ren)機舞伴系統，研究動(dong)態(tai)全身(shen)交(jiao)互中(zhong)的協作機制。我(wo)們(men)開(kai)發(fa)了(le)增(zeng)強動(dong)態(tai)環(huan)境下(xia)物理(li)接(jie)觸的無人(ren)機行為(wei)模式，并收集舞者對物理(li)交(jiao)互的體驗反饋。這(zhe)種(zhong)視角(jiao)為(wei)理(li)解全身(shen)人(ren)-機交(jiao)互中(zhong)的用戶(hu)體驗提供洞(dong)見，助力新應用開(kai)發(fa)。

第(di)二章聚焦(jiao)首條研究(jiu)主(zhu)線，詳述(shu)通(tong)過可擴展高(gao)效算(suan)(suan)法強化(hua)模塊間物理(li)連(lian)接(jie)(jie)，提升系統移動性與(yu)魯棒性的(de)(de)算(suan)(suan)法創新。第(di)三(san)、四(si)(si)章探索(suo)第(di)二條主(zhu)線，成果擬提交會議或期(qi)刊(kan)。第(di)三(san)章闡述(shu)物理(li)觸(chu)覺(jue)通(tong)信的(de)(de)基(ji)礎性發現(xian)；第(di)四(si)(si)章詳述(shu)人-機協作研究(jiu)，重點關注人類協作方的(de)(de)體驗認知(zhi)，以及增(zeng)強物理(li)接(jie)(jie)觸(chu)的(de)(de)自主(zhu)行為設計。研究(jiu)范(fan)圍(wei)限(xian)定于人類視角分析與(yu)接(jie)(jie)觸(chu)增(zeng)強算(suan)(suan)法開發，為后續研究(jiu)奠定基(ji)礎。

深度強(qiang)化學(xue)習(xi)的(de)(de)(de)(de)最(zui)新進(jin)(jin)展取得了(le)前所未有(you)的(de)(de)(de)(de)成(cheng)果。在單智(zhi)能(neng)(neng)體(ti)(ti)(ti)應用中(zhong)取得的(de)(de)(de)(de)成(cheng)功(gong)促使人(ren)們在多(duo)(duo)智(zhi)能(neng)(neng)體(ti)(ti)(ti)系(xi)統中(zhong)探索這(zhe)(zhe)些技術，而(er)(er)在多(duo)(duo)智(zhi)能(neng)(neng)體(ti)(ti)(ti)系(xi)統中(zhong)還需(xu)要考慮(lv)一些額外的(de)(de)(de)(de)挑(tiao)戰(zhan)。在多(duo)(duo)智(zhi)能(neng)(neng)體(ti)(ti)(ti)領域，通(tong)(tong)信一直(zhi)是(shi)實現(xian)(xian)(xian)合(he)作的(de)(de)(de)(de)關(guan)鍵，而(er)(er)學(xue)會通(tong)(tong)信則是(shi)多(duo)(duo)智(zhi)能(neng)(neng)體(ti)(ti)(ti)強(qiang)化學(xue)習(xi)算法(fa)的(de)(de)(de)(de)一個基(ji)本里(li)程碑。本文探討了(le)不同的(de)(de)(de)(de)多(duo)(duo)智(zhi)能(neng)(neng)體(ti)(ti)(ti)強(qiang)化學(xue)習(xi)方(fang)(fang)法(fa)。這(zhe)(zhe)些方(fang)(fang)法(fa)提供了(le)端(duan)到端(duan)學(xue)習(xi)的(de)(de)(de)(de)架構，能(neng)(neng)夠實現(xian)(xian)(xian)有(you)效的(de)(de)(de)(de)通(tong)(tong)信協議，從而(er)(er)提高(gao)合(he)作環(huan)境中(zhong)的(de)(de)(de)(de)系(xi)統性能(neng)(neng)。首先，我(wo)們研究了(le)一種(zhong)(zhong)新穎的(de)(de)(de)(de)方(fang)(fang)法(fa)，在這(zhe)(zhe)種(zhong)(zhong)方(fang)(fang)法(fa)中(zhong)，智(zhi)能(neng)(neng)體(ti)(ti)(ti)內部的(de)(de)(de)(de)通(tong)(tong)信是(shi)通(tong)(tong)過(guo)共享內存設備進(jin)(jin)行的(de)(de)(de)(de)，智(zhi)能(neng)(neng)體(ti)(ti)(ti)可(ke)以通(tong)(tong)過(guo)可(ke)學(xue)習(xi)的(de)(de)(de)(de)讀(du)寫操作來交換信息(xi)(xi)。其次，提出(chu)了(le)一種(zhong)(zhong)基(ji)于圖(tu)的(de)(de)(de)(de)方(fang)(fang)法(fa)，在這(zhe)(zhe)種(zhong)(zhong)方(fang)(fang)法(fa)中(zhong)，連接性是(shi)通(tong)(tong)過(guo)交換成(cheng)對信息(xi)(xi)形成(cheng)的(de)(de)(de)(de)，然后(hou)通(tong)(tong)過(guo)一種(zhong)(zhong)基(ji)于圖(tu)擴散模型(xing)的(de)(de)(de)(de)新型(xing)關(guan)注(zhu)機(ji)制進(jin)(jin)行聚合(he)。最(zui)后(hou)，我(wo)們提出(chu)了(le)一組新的(de)(de)(de)(de)環(huan)境，這(zhe)(zhe)些環(huan)境具有(you)現(xian)(xian)(xian)實世界的(de)(de)(de)(de)約(yue)束(shu)(shu)條(tiao)件，我(wo)們利(li)用這(zhe)(zhe)些約(yue)束(shu)(shu)條(tiao)件對最(zui)新的(de)(de)(de)(de)先進(jin)(jin)解決(jue)方(fang)(fang)案(an)進(jin)(jin)行基(ji)準測試。我(wo)們的(de)(de)(de)(de)研究結果表明，通(tong)(tong)信是(shi)克服(fu)多(duo)(duo)智(zhi)能(neng)(neng)體(ti)(ti)(ti)合(he)作系(xi)統固有(you)困難的(de)(de)(de)(de)基(ji)本工(gong)具。

本文(wen)的主要貢獻概(gai)述(shu)如下：

• 在第 3 章中(zhong)，提(ti)出了一種新穎的多智(zhi)(zhi)能(neng)體方法，即通過提(ti)供(gong)一個(ge)中(zhong)央(yang)共享存(cun)儲器來實現智(zhi)(zhi)能(neng)體之間的通信，每個(ge)智(zhi)(zhi)能(neng)體必須(xu)學會使用該存(cun)儲器才能(neng)按(an)順序為其(qi)他智(zhi)(zhi)能(neng)體讀寫信息；

• 在(zai)第 4 章(zhang)中，討論了(le)(le)一(yi)種(zhong)新穎的多智能體模型(xing)，該模型(xing)首先構建了(le)(le)一(yi)個(ge)連接性圖來編碼成對的信(xin)息，然后通過建議(yi)的注意(yi)力機(ji)制，利用(yong)擴散(san)模型(xing)（如熱核（HK））來生成一(yi)套(tao)針(zhen)對特定智能體的編碼；

• 在第(di) 5 章中，提(ti)出(chu)了(le)一種(zhong)在現實(shi)環境(jing)中模擬無人機行(xing)為的環境(jing)，并介紹了(le)一系列實(shi)驗(yan)，以評估幾種(zhong)最先進方法在此類場景(jing)中的性能(neng)。

本文介紹了(le)用(yong)于(yu)網(wang)絡(luo)(luo)性(xing)能(neng)增強(qiang)和管理的(de)(de)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)下一代自主系統(tong)，特別適用(yong)于(yu) 5G、B5G、6G 和 SDN 等網(wang)絡(luo)(luo)。論文分(fen)為六個重(zhong)要(yao)部(bu)分(fen)。首先，它重(zhong)點關(guan)注在 6G 網(wang)絡(luo)(luo)中使(shi)用(yong)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng) QoS 體設計進行 QoS 監(jian)控和供(gong)應。其(qi)次，闡述了(le) LSTM 和 SP-LSTM 對 6G 網(wang)絡(luo)(luo)流量預測的(de)(de)比較分(fen)析。第三，利用(yong) SE-DO 進行智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)體優化，挖掘 6G 前沿導航。第四(si)，論文將(jiang)角色委托功能(neng)作(zuo)為一種(zhong)服務，以提高軟件定義網(wang)絡(luo)(luo)的(de)(de)可靠性(xing)和延遲。第五，進一步研究(jiu)強(qiang)化學(xue)習(xi)驅動的(de)(de)自適應流量路由角色授(shou)權，以提高 SDN 網(wang)絡(luo)(luo)性(xing)能(neng)。最(zui)后(hou)，通(tong)(tong)過整合(he)技術創新(xin)提高智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)電網(wang)通(tong)(tong)信性(xing)能(neng)。總之，這(zhe)項工作(zuo)具有巨大潛力，可通(tong)(tong)過自動化、靈(ling)活(huo)性(xing)和人工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)徹(che)底改(gai)變網(wang)絡(luo)(luo)管理。

本(ben)項目(mu)的(de)(de)主(zhu)要(yao)目(mu)標(biao)是創建和(he)部署一個具有(you) ML/AI 功能的(de)(de)下(xia)(xia)一代智能自主(zhu)網(wang)絡(luo)系(xi)統，用(yong)于網(wang)絡(luo)性能管理和(he)增強(qiang)。通過這樣做，預計本(ben)研(yan)(yan)究(jiu)將提供(gong)急需(xu)的(de)(de)適應性和(he)靈活性，以滿足下(xia)(xia)一代網(wang)絡(luo)不(bu)斷變化(hua)的(de)(de)需(xu)求(qiu)。因此，本(ben)研(yan)(yan)究(jiu)的(de)(de)具體目(mu)標(biao)包括以下(xia)(xia)要(yao)點：

1.為了(le)在未來一代自主網絡系(xi)統(tong)中為以提高用(yong)戶服務質(zhi)量為目標的(de)系(xi)統(tong)找到更有(you)效的(de)實施路徑，有(you)必要研(yan)究基于(yu)智能體的(de)服務設計(ji)方法相對(dui)于(yu)傳統(tong)的(de)基于(yu)微(wei)服務設計(ji)的(de)相對(dui)優勢。

2.本(ben)研(yan)究的(de)(de)(de)最終目標是(shi)提(ti)(ti)出并(bing)開發一(yi)個(ge)自主(zhu)、智(zhi)能(neng)和(he)先進的(de)(de)(de)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)/移(yi)動(dong)語言(yan)框架(jia)，用于(yu)主(zhu)動(dong)管理和(he)動(dong)態優化路由，以(yi)確(que)保服(fu)務質量(liang)、體驗質量(liang)和(he)用戶友好(hao)性，從(cong)而大(da)大(da)提(ti)(ti)高下一(yi)代(dai)網(wang)絡(luo)的(de)(de)(de)性能(neng)提(ti)(ti)升(sheng)和(he)管理水(shui)平(ping)。這(zhe)個(ge)新的(de)(de)(de)測(ce)試(shi)平(ping)臺展示了(le)一(yi)種經(jing)過(guo)速(su)度優化的(de)(de)(de) LSTM 算(suan)法。由于(yu)這(zhe)種先進的(de)(de)(de)算(suan)法具有閃電般的(de)(de)(de)速(su)度和(he)預測(ce)潛在網(wang)絡(luo)擁塞的(de)(de)(de)能(neng)力，因此可(ke)以(yi)采取積極主(zhu)動(dong)的(de)(de)(de)措施來保持最佳的(de)(de)(de)網(wang)絡(luo)性能(neng)。

3.引入可(ke)擴展(zhan)和高效的(de) DevOps，一種新的(de)綜合可(ke)擴展(zhan)技(ji)術(shu)（SE-DO）。通過(guo)優化(hua)智(zhi)能(neng)體的(de)性能(neng)，特別是在(zai)資源受限的(de)環境中，這種方法旨在(zai)增(zeng)強系(xi)統(tong)的(de)整體響應(ying)能(neng)力(li)和適應(ying)能(neng)力(li)。

4.在軟(ruan)件定(ding)義(yi)網絡(luo)(luo)中創建新的角色委托功能(neng)，目標(biao)是減(jian)少延遲和提高可(ke)靠性。除此之外，利(li)用(yong)人工智能(neng)和 ML 實(shi)(shi)現智能(neng)化的軟(ruan)件定(ding)義(yi)網絡(luo)(luo)，以實(shi)(shi)現動態優(you)化路由和主動網絡(luo)(luo)管理。

5.關注(zhu)技術進步，提升(sheng)性(xing)能，推進智能電(dian)(dian)網連接。我(wo)們(men)通過(guo)將理論概念與經(jing)驗(yan)(yan)驗(yan)(yan)證相結合，闡(chan)明了(le)電(dian)(dian)力(li)網絡與通信網絡之間的互利關系。我(wo)們(men)還強調了(le)快速可(ke)靠(kao)的通信對于最大限度地發(fa)揮智能電(dian)(dian)網潛力(li)的重要性(xing)，并為這一關鍵領域的進一步發(fa)展(zhan)奠(dian)定了(le)基礎。

6.開發合適的(de)仿(fang)真環境，以有效(xiao)評估軟化網絡中的(de) MAS 性(xing)能，并(bing)為(wei)這些系統的(de)功效(xiao)和效(xiao)率提供重要見解(jie)。

7.必(bi)須正(zheng)確設計、創建(jian)和(he)實施 MAS，以便有效(xiao)管(guan)理網(wang)絡。根據設想，擬議的(de)系統將在面向服(fu)務的(de)架構(gou)中(zhong)培養松散耦合的(de)組件，為子功能(neng)注入智能(neng)，并為機器學習令人(ren)著迷的(de)潛在應用提(ti)供有形(xing)的(de)概要。智能(neng)流量管(guan)理解決(jue)方(fang)案尤其(qi)能(neng)顯著提(ti)高網(wang)絡速度(du)、減(jian)少擁堵并改善用戶體驗。

8.此外，由于集成了(le)多種(zhong) ML 和 AI 技術(shu)，系統可(ke)以利用這些(xie)預測(ce)。這可(ke)確保(bao)優化路由選擇方法，并在(zai)(zai)整個(ge)網(wang)絡中保(bao)持高性(xing)能(neng)水平。這項(xiang)尖端技術(shu)以持續學習(xi)和適(shi)應為基礎，準確模(mo)擬(ni)了(le) 6G 網(wang)絡的動態特性(xing)。這樣，它就滿足了(le)對(dui)超低(di)延(yan)遲(chi)、超高可(ke)靠性(xing)和全面異構管理的嚴(yan)格要求(qiu)--所有這些(xie)都(dou)是這一(yi)代(dai)最(zui)先進(jin)網(wang)絡的關鍵(jian)屬性(xing)。最(zui)后一(yi)個(ge)目標反映了(le)該研究致力于在(zai)(zai)電信技術(shu)不斷(duan)發展的同時(shi)開發智能(neng)網(wang)絡管理方法。

實(shi)現這些目標，除了為(wei)智能網絡管(guan)理知識體系做出貢獻之(zhi)外(wai)，還將產生(sheng)實(shi)用的框(kuang)架和(he)解決方案(an)，為(wei)數字時代網絡管(guan)理方法的發展(zhan)提(ti)供(gong)指(zhi)導(dao)。

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(can)(can)與(yu)者(zhe)(zhe)(zhe)與(yu)計算機(ji)(ji)(ji)模擬的(de)機(ji)(ji)(ji)器(qi)(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)一起執(zhi)行一項(xiang)(xiang)類似 “警戒(jie)搜索 ”的(de)任務。人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)界面提供了(le)(le)不同(tong)類型的(de)透(tou)明(ming)度(du)--關于機(ji)(ji)(ji)器(qi)(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)單(dan)獨的(de)決策制(zhi)定(ding)過(guo)程(cheng)，或關于機(ji)(ji)(ji)器(qi)(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)的(de)決策制(zhi)定(ding)過(guo)程(cheng)及(ji)其對人(ren)(ren)(ren)類隊友決策制(zhi)定(ding)過(guo)程(cheng)的(de)預測--以及(ji)不同(tong)的(de)通信模式--或者(zhe)(zhe)(zhe)向(xiang)參(can)(can)與(yu)者(zhe)(zhe)(zhe)傳遞(di)信息(xi)，或者(zhe)(zhe)(zhe)既向(xiang)參(can)(can)與(yu)者(zhe)(zhe)(zhe)傳遞(di)信息(xi)又從(cong)參(can)(can)與(yu)者(zhe)(zhe)(zhe)那(nei)里獲取信息(xi)。實驗結果表明(ming)，與(yu)互動性較弱的(de)機(ji)(ji)(ji)器(qi)(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)相比，既能傳遞(di)信息(xi)又能征求信息(xi)的(de)機(ji)(ji)(ji)器(qi)(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)更有(you)(you)活力、更討人(ren)(ren)(ren)喜歡、也(ye)更智能，但(dan)與(yu)這些機(ji)(ji)(ji)器(qi)(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)合作(zuo)會(hui)導(dao)(dao)致(zhi)在目標分類任務中出(chu)現更多(duo)失誤。此外，回應機(ji)(ji)(ji)器(qi)(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)的(de)行為也(ye)會(hui)導(dao)(dao)致(zhi)正確(que)識(shi)別的(de)數量減少(shao)，但(dan)只(zhi)有(you)(you)當機(ji)(ji)(ji)器(qi)(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)只(zhi)提供有(you)(you)關其自身決策過(guo)程(cheng)的(de)信息(xi)時(shi)才會(hui)出(chu)現這種情況。這項(xiang)(xiang)研(yan)究成(cheng)果為設(she)計支(zhi)持人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)協作(zuo)的(de)下一代視覺顯示器(qi)(qi)(qi)提供了(le)(le)參(can)(can)考(kao)。

物聯(lian)(lian)網（IoT）已成為信息和(he)通(tong)信技(ji)術(shu)領域(yu)的(de)(de)(de)一大趨(qu)勢。在國防和(he)安全系(xi)統(tong)中，物聯(lian)(lian)網為提(ti)高(gao)軍事(shi)和(he)安全行動的(de)(de)(de)效(xiao)(xiao)率、監(jian)控和(he)響應(ying)能力提(ti)供了(le)潛力。本文旨在對(dui)物聯(lian)(lian)網在國防和(he)安全系(xi)統(tong)中的(de)(de)(de)應(ying)用進行文獻綜(zong)述，重點關注(zhu)技(ji)術(shu)方面、優勢、挑戰和(he)未來(lai)研究方向。通(tong)過對(dui)各種(zhong)相關文獻資料的(de)(de)(de)分析，本文確(que)定了(le)在國防和(he)安全系(xi)統(tong)中采用物聯(lian)(lian)網的(de)(de)(de)主(zhu)要(yao)趨(qu)勢、預期效(xiao)(xiao)益和(he)需要(yao)考慮的(de)(de)(de)問題。

I. 引言

物聯(lian)網(wang)（IoT）已成為信息和(he)通信技(ji)術領(ling)域的一大(da)趨勢。這(zhe)(zhe)一概念指的是(shi)由相互連接并(bing)可通過(guo)互聯(lian)網(wang)交換數據的物理(li)對象組成的網(wang)絡(luo)[1]。物聯(lian)網(wang)已廣泛應用于(yu)各(ge)個領(ling)域，包(bao)括國防和(he)安全系統(tong)（圖 1）。在這(zhe)(zhe)方面，物聯(lian)網(wang)為提高軍事和(he)安全行動的效(xiao)率(lv)、監控和(he)響應能力提供(gong)了(le)潛力[2]。

國(guo)防和(he)安全系統(tong)在維護國(guo)家或地(di)區的(de)(de)(de)穩定與(yu)安全方面發揮著至關重要的(de)(de)(de)作(zuo)用。技(ji)術的(de)(de)(de)快速發展要求(qiu)國(guo)防和(he)安全系統(tong)適應(ying)并使用創新(xin)解決方案，以提高其(qi)能力(li)和(he)響應(ying)速度(du)。其(qi)中一個突(tu)出的(de)(de)(de)解決方案就是將物聯網應(ying)用于國(guo)防和(he)安全系統(tong)[3]。

本(ben)(ben)文(wen)旨在對物(wu)聯網(wang)在國(guo)防和(he)安全系統(tong)中(zhong)(zhong)的(de)(de)應(ying)用進行文(wen)獻(xian)綜述。該文(wen)獻(xian)綜述涵蓋了在國(guo)防和(he)安全系統(tong)中(zhong)(zhong)采用物(wu)聯網(wang)的(de)(de)技術方面、優勢(shi)、挑(tiao)戰和(he)未來研(yan)究(jiu)方向。通過分析各種相關文(wen)獻(xian)資料，本(ben)(ben)文(wen)確定(ding)了將物(wu)聯網(wang)集成到國(guo)防和(he)安全系統(tong)中(zhong)(zhong)的(de)(de)主(zhu)要(yao)趨勢(shi)、預期(qi)效益和(he)需要(yao)考慮的(de)(de)問題[4]。

通過文獻綜(zong)述獲得的(de)(de)全面(mian)見解(jie)，本文有望成為從業(ye)人員(yuan)、研究人員(yuan)和決策者在國防與安全系統中制定有效的(de)(de)物(wu)聯(lian)網戰略(lve)和實施方案的(de)(de)有用信息來源[5]。

II. 物聯網在國防和安全系統中的應用

A. 用于監視和情況監測的物聯網

物(wu)聯網(wang)在國防和(he)安全系統中(zhong)的主要(yao)應用(yong)之一(yi)是監(jian)視和(he)情況(kuang)(kuang)監(jian)測。利用(yong)連(lian)接到物(wu)聯網(wang)網(wang)絡的傳感器，系統可以實時監(jian)控環(huan)境狀況(kuang)(kuang)，并將數據(ju)傳輸到控制中(zhong)心進行進一(yi)步分析。這可以幫(bang)助決策者了解情況(kuang)(kuang)，并在緊急情況(kuang)(kuang)下做出快速反(fan)應。

物聯網(wang)可以監(jian)控(kong)軍事(shi)場所(suo)或需(xu)要保衛的(de)區(qu)域周(zhou)圍(wei)的(de)溫度、濕度和(he)氣壓。收集(ji)到的(de)數據可用于(yu)監(jian)控(kong)環境條件，確保部隊做(zuo)好(hao)行(xing)動(dong)準(zhun)備(bei)。物聯網(wang)還可以監(jian)控(kong)軍事(shi)基(ji)地(di)或政府大(da)樓等(deng)戰略地(di)點(dian)周(zhou)圍(wei)的(de)人員和(he)車(che)輛活動(dong)。這些數據有助于(yu)識別(bie)潛在(zai)威(wei)脅，改善地(di)區(qu)安(an)全(quan)。在(zai)監(jian)控(kong)和(he)情況監(jian)測中使用物聯網(wang)可以提高系(xi)統效(xiao)率和(he)準(zhun)確性[6]。不過，這也指出了(le)將(jiang)物聯網(wang)傳感器集(ji)成到現有系(xi)統中的(de)一些挑戰，如數據安(an)全(quan)性和(he)系(xi)統互(hu)操作性。

B. 軍事傳感器網絡中的物聯網

軍事傳(chuan)感(gan)器網(wang)絡(luo)是連(lian)接到網(wang)絡(luo)的(de)傳(chuan)感(gan)器集(ji)(ji)合(he)，以更(geng)綜合(he)、更(geng)靈(ling)敏的(de)方(fang)式收集(ji)(ji)和(he)傳(chuan)輸有關(guan)環境(jing)條件、敵(di)方(fang)動向和(he)其他戰術信息的(de)數據(ju)。物聯網(wang)用(yong)于將艦船(chuan)、飛(fei)機(ji)和(he)地(di)面車(che)輛上的(de)傳(chuan)感(gan)器連(lian)接成一個(ge)集(ji)(ji)成網(wang)絡(luo)。傳(chuan)感(gan)器收集(ji)(ji)到的(de)數據(ju)可傳(chuan)輸到控制中心(xin)并(bing)進行(xing)實時處(chu)理(li)，從而提供(gong)有關(guan)地(di)面情況的(de)準確信息。

在軍事(shi)傳感(gan)器(qi)網絡中使用物聯網可以增強軍事(shi)情(qing)報能力，支持更(geng)準確(que)、更(geng)有效的決(jue)策[7]。然而，在開發用于(yu)軍事(shi)的物聯網傳感(gan)器(qi)網絡時(shi)，需要解決(jue)電池壽命有限和網絡安全等挑戰(zhan)。

C. 物聯網在邊境監控和區域安全中的應用

邊境監控和(he)確保領(ling)土安(an)全(quan)(quan)是國防(fang)和(he)安(an)全(quan)(quan)系統的重要任務(wu)。物聯網用于(yu)收集和(he)分析來自(zi)各種(zhong)傳感器的數據，以識別潛(qian)在威脅并改善邊境和(he)領(ling)土安(an)全(quan)(quan)。

利用與(yu)物聯(lian)網(wang)網(wang)絡連接的傳(chuan)感(gan)器，邊(bian)境(jing)(jing)監(jian)控系統可(ke)以密切(qie)關注邊(bian)境(jing)(jing)沿線的可(ke)疑(yi)動(dong)向和(he)活動(dong)。這些(xie)(xie)傳(chuan)感(gan)器可(ke)能(neng)包(bao)括運動(dong)傳(chuan)感(gan)器、聲音傳(chuan)感(gan)器和(he)監(jian)控攝像頭，可(ke)以檢(jian)測(ce)到可(ke)疑(yi)的人員(yuan)或車輛移動(dong)。這些(xie)(xie)傳(chuan)感(gan)器收集(ji)的數據隨后會(hui)發送到控制中心，供進一(yi)步分析和(he)采取行動(dong)。將物聯(lian)網(wang)應(ying)用于(yu)邊(bian)境(jing)(jing)監(jian)控和(he)安全(quan)可(ke)帶來諸多益處，如(ru)(ru)改善早(zao)期檢(jian)測(ce)、加快響應(ying)速度和(he)降(jiang)低(di)人為錯誤風險[8]。不過，還需要克服一(yi)些(xie)(xie)挑(tiao)戰，如(ru)(ru)大(da)數據管(guan)理和(he)分析、網(wang)絡安全(quan)和(he)隱私保護。

D. 物聯網用于預測性維護和資產管理

物聯網應(ying)用于預測性(xing)維(wei)護(hu)和資(zi)(zi)產管理。在國防和安全(quan)系(xi)統中，及時有效地維(wei)護(hu)設備和資(zi)(zi)產對于保(bao)持最佳(jia)可用性(xing)和性(xing)能至(zhi)關(guan)重要。

利用連接到物聯網網絡(luo)的(de)傳感器，系統(tong)可(ke)以收集(ji)有關(guan)設備和資(zi)(zi)產狀況(kuang)的(de)實時數據(ju)。這(zhe)些傳感器可(ke)以監測溫度、振動、濕度以及(ji)與資(zi)(zi)產運行狀況(kuang)和可(ke)靠性相關(guan)的(de)其他(ta)參(can)數。收集(ji)到的(de)數據(ju)可(ke)用于分析(xi)資(zi)(zi)產性能、檢測潛在的(de)損壞(huai)或(huo)故障，以及(ji)制(zhi)定預測性維(wei)護計劃。

物聯網(wang)在預測性維(wei)護和資產(chan)管理(li)中的(de)應用(yong)有助于(yu)優化維(wei)護，最大限度地減少停機造成的(de)損(sun)失，并提高資產(chan)的(de)使用(yong)效率[9]。然而，在物聯網(wang)實施(shi)過(guo)程中需要考慮大數據(ju)管理(li)、與現有系統(tong)集(ji)成和信(xin)息安全(quan)等挑戰。

III. 優勢和益處

A. 提高行動和監督效率

物聯網在國防(fang)和安全(quan)系統中的應用大大提高了行動和監督(du)的有(you)效性(xing)。通(tong)過連接傳(chuan)感器網絡(luo)，可以實時收(shou)集和分析信(xin)息，從而更(geng)好(hao)地(di)了解情(qing)況(kuang)。這使決策者(zhe)能夠更(geng)全(quan)面地(di)了解環境(jing)，并優化所(suo)采取(qu)的行動[10]。

B. 響應速度和決策速度

國(guo)防(fang)和安全系統的反(fan)應速(su)(su)度更快(kuai)，決(jue)策(ce)速(su)(su)度更快(kuai)。物(wu)聯網傳感器(qi)實時(shi)收(shou)集的數據(ju)可(ke)提供有關環境條件、敵人動向或潛在威脅的最新準確信息。面對快(kuai)速(su)(su)變(bian)化的形勢，決(jue)策(ce)者可(ke)以利用這些信息迅速(su)(su)做(zuo)出反(fan)應并采取適(shi)當措施[10]。

C. 降低運營和維護成本

物聯網(wang)的(de)應用還能降低國防和(he)(he)安全(quan)系(xi)統的(de)運(yun)(yun)營和(he)(he)維(wei)護成(cheng)本。利(li)用基于物聯網(wang)的(de)預測性維(wei)護，可(ke)以(yi)對軍(jun)事資產進行(xing)持續監控，從而(er)在發生更嚴重的(de)損壞之前發現維(wei)護或維(wei)修需求。這可(ke)以(yi)降低突發維(wei)修成(cheng)本，最大(da)限度地減少不必要(yao)的(de)運(yun)(yun)行(xing)停機時間，并(bing)優化資源和(he)(he)能源的(de)使用，從而(er)降低總體運(yun)(yun)營成(cheng)本[11]。

提(ti)(ti)(ti)高安全(quan)性和(he)威(wei)脅(xie)防(fang)(fang)護 在(zai)國防(fang)(fang)和(he)安全(quan)系(xi)統中實(shi)施物聯(lian)網(wang)(wang)可以提(ti)(ti)(ti)高安全(quan)性和(he)威(wei)脅(xie)防(fang)(fang)護。有了連接(jie)的(de)傳感器網(wang)(wang)絡，就可以通(tong)過邊(bian)界監控(kong)、區域監視和(he)入侵檢測，及早發現威(wei)脅(xie)。物聯(lian)網(wang)(wang)系(xi)統收集和(he)分析的(de)數據(ju)可提(ti)(ti)(ti)供更準確的(de)可疑活動信息，從而采取更有效(xiao)的(de)預防(fang)(fang)和(he)應對措施[10]。

IV. 挑戰和問題

A. 數據安全和隱私

當數(shu)據(ju)(ju)通(tong)過物聯網(wang)(wang)(wang)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)傳輸時，數(shu)據(ju)(ju)安(an)全(quan)風險變得(de)更高。數(shu)據(ju)(ju)安(an)全(quan)威脅(xie)可能(neng)來(lai)自網(wang)(wang)(wang)絡(luo)攻擊(ji)、黑(hei)客(ke)攻擊(ji)或黑(hei)客(ke)入(ru)侵。因此，數(shu)據(ju)(ju)安(an)全(quan)必須是(shi)實施物聯網(wang)(wang)(wang)系(xi)統安(an)全(quan)和(he)防御的(de)重中之重。需要(yao)努力確保連(lian)接(jie)到物聯網(wang)(wang)(wang)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)的(de)數(shu)據(ju)(ju)和(he)系(xi)統的(de)安(an)全(quan)，并(bing)保護(hu)通(tong)過網(wang)(wang)(wang)絡(luo)發送的(de)機(ji)密(mi)或重要(yao)數(shu)據(ju)(ju)[12]。

B. 互操作性和系統集成

不(bu)同的(de)(de)設備和(he)(he)系(xi)(xi)統(tong)必(bi)須能夠無縫(feng)互動(dong)和(he)(he)協同工作(zuo)(zuo)。然(ran)而(er)，在(zai)國防(fang)和(he)(he)安全系(xi)(xi)統(tong)中應(ying)用物聯網(wang)時，互操(cao)作(zuo)(zuo)性和(he)(he)系(xi)(xi)統(tong)集(ji)成往(wang)往(wang)是一個挑(tiao)戰(zhan)。系(xi)(xi)統(tong)集(ji)成不(bu)佳會(hui)導致數據不(bu)準(zhun)確(que)或組織不(bu)良，從而(er)影響(xiang)系(xi)(xi)統(tong)做出決策和(he)(he)采取必(bi)要行動(dong)的(de)(de)能力(li)[13]。

C. 系統網絡的可擴展性和靈活性

安全與防御(yu)中(zhong)的(de)(de)(de)物聯網(wang)(wang)由連接到網(wang)(wang)絡(luo)的(de)(de)(de)成(cheng)千上(shang)萬(wan)臺設備(bei)組成(cheng)。網(wang)(wang)絡(luo)的(de)(de)(de)規模和復雜性會使網(wang)(wang)絡(luo)管理和維護(hu)變得困難和昂貴(gui)。可擴展性差(cha)的(de)(de)(de)物聯網(wang)(wang)系統會阻礙系統處理大量數據和提(ti)高系統性能(neng)的(de)(de)(de)能(neng)力[14]。

對網絡(luo)(luo)連(lian)(lian)接和可用性(xing)(xing)的(de)依(yi)賴性(xing)(xing) 網絡(luo)(luo)連(lian)(lian)接和可用性(xing)(xing)是(shi)物(wu)聯(lian)網在國防和安全(quan)系統中應用的(de)重要因素(su)。如果網絡(luo)(luo)不可用，物(wu)聯(lian)網系統就無法正常(chang)運行。在緊急情(qing)況下(xia)或網絡(luo)(luo)中斷時，依(yi)賴網絡(luo)(luo)連(lian)(lian)接和可用性(xing)(xing)可能具有挑戰性(xing)(xing)[1]。

V. 未來研究方向

A. 制定強大的安全協議和標準

開發強大的(de)安(an)全協議和(he)標準對于(yu)物聯網在國防和(he)安(an)全系統中的(de)應用非常重要。協議的(de)設計和(he)實(shi)施必須能(neng)夠保護數據、對抗網絡攻擊并(bing)保持系統的(de)完整性。這方(fang)面的(de)研究可包(bao)括開發強大的(de)加(jia)密(mi)技(ji)術(shu)、安(an)全認證和(he)有效的(de)入侵檢(jian)測方(fang)法 [15]。

B. 改進人工智能和數據分析

改進人工智能（AI）和(he)(he)數(shu)據分析(xi)可以擴展(zhan)物聯網系(xi)統(tong)在防御(yu)和(he)(he)安全系(xi)統(tong)中的能力。這項研究的重點(dian)是開(kai)發(fa)能夠(gou)分析(xi)傳(chuan)感器數(shu)據并(bing)自動做出(chu)決(jue)策的人工智能算法(fa)。此外，使(shi)用先進的數(shu)據分析(xi)技術可以幫(bang)助(zhu)進行(xing)模(mo)式識別、威脅檢測和(he)(he)情況預測，從而提高響應(ying)速度和(he)(he)行(xing)動效率(lv)[16]。

C. 降低安全風險和威脅的研究

旨(zhi)在識(shi)別(bie)和減輕與物聯網在國防和安全系統中的應(ying)(ying)用相關的安全風(feng)險和威脅。研究(jiu)重點可包(bao)括開發風(feng)險緩(huan)解技術、系統漏洞(dong)分析和攻擊應(ying)(ying)對策略，以保護系統免(mian)受網絡(luo)攻擊和其他威脅[17]。

D. 開發強大的物聯網平臺和架構

開發(fa)彈性(xing)(xing)物聯(lian)(lian)網平臺(tai)和架(jia)構對(dui)于(yu)將物聯(lian)(lian)網應用于(yu)國防和安全系統非常(chang)重要。這與設(she)計和開發(fa)可(ke)靠(kao)、可(ke)擴展、可(ke)抵御攻擊的(de)基(ji)礎設(she)施有(you)關。最(zui)終目標是(shi)確保物聯(lian)(lian)網網絡的(de)可(ke)靠(kao)性(xing)(xing)、速度和安全性(xing)(xing)，以(yi)及(ji)連接(jie)設(she)備(bei)和系統之間(jian)良(liang)好的(de)互操作性(xing)(xing)[17]。

VI. 結論

在(zai)本文獻綜述中(zhong)，物聯(lian)網（IoT）在(zai)國防和安全系(xi)統中(zhong)的應用為提高這方面(mian)的操作、監控、維護和安全的有效(xiao)性提供了巨(ju)大的潛(qian)力。然(ran)而，要在(zai)國防和安全系(xi)統中(zhong)成功應用物聯(lian)網，還需要克服若干挑戰。

挑戰包括(kuo)數據(ju)安全和(he)隱(yin)私、互(hu)操作(zuo)性(xing)(xing)(xing)和(he)系統集成、網絡可(ke)擴展性(xing)(xing)(xing)和(he)復雜性(xing)(xing)(xing)，以及(ji)對網絡連接(jie)和(he)可(ke)用性(xing)(xing)(xing)的(de)依賴。要克(ke)服這些(xie)挑戰，需要在確保數據(ju)安全、制(zhi)定統一的(de)通信標準、設(she)計可(ke)擴展的(de)基礎設(she)施以及(ji)考慮替代解決方(fang)案以克(ke)服對網絡連接(jie)的(de)依賴等方(fang)面(mian)做出全面(mian)工作(zuo)。

建議的研究方向(xiang)如下(xia)：

1.開(kai)發(fa)更(geng)強(qiang)大的(de)安全解決方(fang)案： 需要進一步研究開(kai)發(fa)更(geng)先(xian)進、更(geng)可靠的(de)安全技術，如安全數(shu)據(ju)加密、智能(neng)網絡攻(gong)擊檢(jian)測(ce)和強(qiang)大的(de)認證機(ji)制。

2.提高互操作性： 可(ke)進一(yi)步研究開發統一(yi)的通信協(xie)議和(he)開放標準，從而促進國防(fang)和(he)安全系統中不(bu)同設(she)備(bei)和(he)系統之間(jian)的集成。

3.提(ti)高網絡(luo)的(de)可(ke)擴展(zhan)性： 研究(jiu)重點(dian)應放在開(kai)發可(ke)處理(li)大量數(shu)據(ju)的(de)網絡(luo)基礎設施上，并在未來設備增加時可(ke)輕松擴展(zhan)。

4.網(wang)絡連接的替代解決(jue)方(fang)(fang)案： 研究(jiu)方(fang)(fang)向可以(yi)是探索替代解決(jue)方(fang)(fang)案，如使(shi)用(yong)(yong)特設(she)網(wang)絡或彈性移動(dong)網(wang)絡技術，以(yi)克服對網(wang)絡連接和可用(yong)(yong)性的依(yi)賴。

通過(guo)應對這些挑戰并將研究引向正確的方向，物聯網在國防和安全系統中的應用有可能帶來巨大的效(xiao)益(yi)，提高運行效(xiao)率(lv)，并加強安全和防護，抵御(yu)現有威(wei)脅(xie)。