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太空軍任務在于保障商業及軍事行動的外層空間自由通行。實現該目標需深化對太空環境的認知，并探索可資利用的潛在戰略優勢。高保真仿真系統為操作人員理解太空戰術提供工具支撐，同時為現役航天器技術需求決策提供依據。本研究通過軌道微分博弈與線性二次博弈仿真，深入解析單對單軌道沖突機理。研究成果不僅提出航天器高效計算策略以規避高性能追蹤衛星，更為未來彈性衛星的態勢感知能力需求確立基準準則。核心發現包括：規避方可在合理測量誤差范圍內，僅憑角度測量數據即可從有限路徑選項中判定追蹤者軌跡；當追蹤方遵循現實控制律時，垂直于"規避方-追蹤方"矢量的推力策略成為應對各類追蹤目標的最優規避方案。盡管研究聚焦于空間動力學領域的特定控制與估計系統，其方法論適用于模擬任意目標環境與控制律，故本質上涵蓋廣義追逃博弈理論框架，可廣泛應用于制導、導航與控制研究領域。

美太空軍條令[2]明確指出"太空通行權關乎美國繁榮與安全"，該權益衍生全球定位服務、公共安全防護及國防保障等多元效益。美國國家太空情報中心（NASIC）發布的《太空競爭》報告[3]闡明，外國勢力通過采納天基技術體系正挑戰美國的太空技術主導權。面對全球沖突威脅，在軌對抗已成為太空資產的安全隱患。因此，深入認知軌道作戰形態將強化美國資產防護能力。軌道沖突仿真作為關鍵認知路徑，可將追逃博弈映射至太空場景：某衛星（追蹤方）試圖達成相對于第二衛星（規避方）的特定目標狀態。通過求解預設目標（如交會對接、攔截摧毀等）下的優化路徑，傳統方法假設雙方均知曉所有狀態（含目標狀態）；但實戰中規避方往往無法確知追蹤方意圖。本研究通過微分博弈構建多路徑對應狀態估計模型，創立在追蹤目標不確定條件下航天器的最優規避方法。此類方法經分析驗證后可應用于真實航天器，切實提升在軌對抗防御能力。

本研究聚焦追逃博弈中的目標不確定性，相關結論將輔助特定太空任務規劃，并為系統級性能需求論證提供決策工具。通過應用本文技術路徑，既可制定現役航天器的在軌對抗策略，亦能在新型航天器研制中確立應對在軌威脅的能力需求。所提算法既可在地面任務規劃中實施，亦可集成至在軌自主任務規劃系統。因此，本研究核心目標是構建并驗證不確定環境下航天器規避策略生成算法。基于"規避方未知追蹤目標"的微分博弈框架，重點探究提升規避效能的估計與制導技術。關鍵研究問題包括：

1. 規避航天器能否通過觀測判定追蹤衛星目標？
2. 實現目標判定與成功規避需具備何種估計與控制能力？
3. 追蹤策略不確定時能否建立普適性規避控制與制導策略？

本文包含四個主體章節：第二章闡述軌道動力學、隨機軌道微分博弈及估計技術理論基礎；第三章詳述方法論體系，提供可復用于特定軌道場景的算法群；第四章應用前述方法分析多場景測試數據，提出規避航天器能力需求建議及任務規劃通用策略；第五章總結研究成果并指明后續研究方向。本研究旨在為美國太空軍開發具備智能規避策略的彈性衛星系統提供核心技術支撐。

帶時空約束的聯盟形成問題（CFSTP）旨在刻畫任務分配與聯盟形成的交叉場景。該模型中，數十個異構智能體部署于數公里區域執行數千項任務（每項任務具有截止時間與工作量）。為最大化任務完成量，智能體需通過組建、解散與重組聯盟實現協作。本論文首先深入分析前瞻性聯盟形成算法（CFLA）——當前最先進的CFSTP算法，揭示其核心局限，進而提出擴展版本CFLA2。研究表明CFLA2無法完全消除CFLA缺陷，因此開發新型算法"基于集群的任務調度"（CTS），首次實現即時性、高效性與收斂性保障的統一。實證驗證CTS相較CFLA與CFLA2的優越性，并提出簡化并行版本S-CTS。在RoboCup救援仿真生成的任務場景中，S-CTS性能媲美高性能二進制最大和（Binary Max-Sum）與分布式隨機算法（DSA），同時速度提升兩個數量級。隨后，提出CFSTP最小化數學規劃模型，將其簡化為動態分布式約束優化問題，并設計CTS分布式版本D-CTS。構建模擬消防員調度的測試框架，驗證D-CTS在大規模動態環境中的有效性。最后，針對"任務解決越快、效益越大"場景，提出"多智能體聯盟路由調度問題"（MARSC）——涵蓋CFSTP與帶時間窗團隊定向問題（TOPTW）的通用模型。建立二進制整數規劃模型，提出首創新型算法"任意時精準并行節點遍歷"（ANT），該算法同時適用于MARSC與CFSTP。此外定義近似變體ANT-ε。基于擴展版CTS與實時系統常用"最早截止期優先"技術，在本土化測試框架中驗證兩類算法性能。

章節概要
第二章 針對1.3節界定領域綜述多智能體聯盟形成任務分配研究，目標有二：詳述研究領域選擇依據；論證現有模型雖接近研究目標，但無法全面滿足，從而引出第六章MARSC提案。
第三章 奠定后續章節理論基礎：CFSTP的約束規劃模型、CFLA算法及原始混合整數規劃模型。
第四章 提出CFLA改進算法CFLA2；設計新型最優CFSTP算法CTS；定義并行變體S-CTS；基于RoboCup救援仿真對比評估CTS、Binary MaxSum與DSA算法性能。
第五章 構建CFSTP最小二進制整數規劃模型并簡化為DynDCOP形式；設計CTS分布式版本D-CTS；基于倫敦消防隊記錄的大規模真實場景測試框架進行實證評估。
第六章 構建適用于實時領域的通用模型MARSC（涵蓋CFSTP與TOPTW）；設計首個任意時精準并行MARSC算法ANT及其近似變體ANT-ε。
結論 總結研究優勢與局限，提出未來研究方向清單。

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。

無人機在軍事領域應用已逾百年，用途涵蓋偵察監視與目標指示等。多機編隊形成的無人機群具備可擴展性、靈活性與可靠性優勢。傳感器覆蓋作為監視任務的子類，其核心并非目標識別，而是持續監測特定區域。持續性傳感器覆蓋要求對監測區域實施周期性重復覆蓋。本論文對比三種無人機群持續性傳感器覆蓋算法的性能：Ganganath算法、臺球算法與內部路徑點算法。三者均基于分散式控制架構，各無人機依據自身傳感器數據與鄰機信息自主決策。

研究表明，Ganganath算法在n*m規模區域的計算復雜度為O(nm)，而內部路徑點算法因復雜度O(dnm)=O((2/3)nm(d+1))顯著更高。臺球算法復雜度則取決于參數配置。進一步采用兩項性能指標評估算法：

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。

在平均檢查間隔指標中，臺球算法與內部路徑點算法表現最優；最壞情況指標下，Ganganath算法與內部路徑點算法領先。仿真實驗同時表明，臺球算法的可行路徑（即光束）數量對算法性能無顯著影響。

本文深入探討復雜環境下的先進導航策略，其應用場景涵蓋城市后勤至反介入/區域拒止（A2AD）背景下的軍事行動。研究聚焦于障礙密集環境下的路徑規劃挑戰，通過運用Dijkstra算法等系列算法優化路線生成。研究成果凸顯了可互換成本函數的適應性優勢——該特性對于定制化應對不同場景（無論是自動駕駛車輛的障礙規避還是軍事機動策略）具有關鍵作用。通過分析算法與成本函數的組合效能，研究揭示了若干優勢組合方案，為提升路徑規劃與作戰策略提供重要洞見。這些發現有助于提升軍民領域的安全性與運行效率。研究不僅深化了對動態環境下尋徑機制的理解，更為未來基于Python仿真與AFSIM平臺的高效導航技術發展奠定基礎。

本文通過雙重聚焦研究，深入探討最短路徑算法在軍事與民用領域的實際應用。通過構建兩篇獨立文章，本研究旨在建立統一框架以應對各領域特有挑戰。通過剖析軍事反介入/區域拒止（A2AD）環境與障礙密集的民用場景中路徑規劃的復雜性，研究致力于為多場景適應性解決方案奠定理論基礎。首篇論文（第二章）聚焦民用領域，重點研究障礙密集環境下的導航問題；次篇論文（第三章）則著力解決軍事環境中遭遇的復雜挑戰。

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。

《水下航行器：設計與應用》首先探討了自適應卡爾曼濾波算法在高速自主水下航行器（AUV）動態估算中的應用。

作者研究了在低慣性水下航行器上實施的不同控制方案的性能，包括非基于模型、基于模型和基于自適應模型的控制方案，用于三維螺旋軌跡跟蹤。

考慮到水下航行器使用傳感器檢測到任意形狀和非凸面障礙物的情況，介紹了在三維環境中避免碰撞的控制法則。

采用過程噪聲協方差校正（Q-適應）的漸變卡爾曼濾波器（AFKF）估算 AUV 動態。

第 1 章中提出的方法基于傳統 KF 算法的適應方案，通過引入單個或多個衰減因子來檢測和修正噪聲協方差的變化。盡管系統存在不確定性，但所提出的 AFKF 算法仍能提供精確的估計結果。所提出的 AFKF 算法簡單實用，計算負擔不重。這些特點使得所介紹的 AFKF 算法在為高速 AUV 控制系統提供可靠的參數估計方面極為重要。考慮到 AUV 通常在惡劣的環境中使用，系統輸入/參數極有可能出現故障，因此采用所提出的 AFKF 算法而不是傳統的 KF 算法可能會帶來顯著優勢。

第 2 章研究了不同控制方案的性能，從非基于模型的（比例-積分-派生控制，PID）到基于模型的（計算扭矩控制，CT）以及基于模型的自適應（自適應比例-派生加控制，APD+），這些方案都在低慣性水下航行器上實現，用于三維（3D）螺旋軌跡跟蹤。然后，基于 Lyapunov 直接法證明了每種控制方案所產生的閉環動力學的漸進穩定性。然后，通過基于場景的數值模擬，演示了在 Leonard 水下航行器上實施三維螺旋軌跡跟蹤的控制方案的性能。所提議的模擬在以下因素的影響下進行：潛水器的浮力和阻尼變化、參數變化；傳感器噪聲、潛水器內部擾動；以及水流、外部干擾抑制。此外，作者還演示了飛行器在執行水下任務時運送物體的任務。仿真結果表明，APD+ 控制方案對海洋應用中低慣性水下航行器的跟蹤控制具有有效性和魯棒性，優于其他控制器。

在三維環境中避免碰撞對于規劃自主飛行器的安全軌跡問題非常重要。關于避免碰撞的現有文獻假定障礙物的形狀是先驗已知的，并將障礙物建模為球體或邊界框。然而，在三維環境中，自動駕駛車輛并不知道障礙物的形狀，車輛會使用三維傳感器（如三維聲納）檢測障礙物的邊界。

在第 3 章中，作者介紹了避免碰撞的控制法則，考慮了航行器使用傳感器檢測任意形狀和非凸面障礙物的情況。此外，在設計控制法則時還考慮了運動約束，如車輛的最大轉彎率和最大速度。使用 MATLAB 仿真驗證了控制法則的有效性。

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。

本報告記錄了通過利用深度學習（DL）和模糊邏輯在空間和光譜領域之間整合信息，來加強多模態傳感器融合的研究成果。總的來說，這種方法通過融合不同的傳感器數據豐富了信息獲取，這對情報收集、數據傳輸和遙感信息的可視化產生了積極的影響。總體方法是利用最先進的數據融合數據集，為并發的多模態傳感器數據實施DL架構，然后通過整合模糊邏輯和模糊聚合來擴展這些DL能力，以擴大可攝入信息的范圍。這項研究取得的幾項進展包括：

• 將DL模型實施到片上系統（SoC）硬件中
• 高光譜圖像（HSI）數據的DL
  • 1.在HSI上建立DL，以獲得水的特性和底層深度
  • 2.在HSI上使用開放集識別方法
• 框架內融合方法的消融研究
• 使用DL和模糊聚合的HSI和LiDAR多模態傳感器融合的新框架
• 探討神經模糊邏輯在遙感數據中復雜場景的不確定性下自動推理的作用和實用性

出版物[1, 2, 3, 4, 5]進一步詳細介紹了取得的進展。