亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

隨著無人機技術成本持續降低、制造門檻不斷下降，民用創新、商業應用、軍事部署及政府項目對高速可靠飛行自組織網絡（FANET）的需求日益迫切。相較于傳統移動自組網，FANET具備瞬態三維拓撲與去中心化特性，這加劇了路由碰撞、網絡擁塞及傳輸延遲問題。該環境所需的路由協議必須確保在飛行器動態進出通信范圍時維持穩定連接。盡管眾多傳統與新型路由協議已在各類仿真器中測試，卻始終缺乏基準化評估體系。本論文創新性地在ns-3平臺完成十種主流FANET協議對比研究，首次實現10/30/50+節點的大規模仿真基準測試，揭示現有協議性能瓶頸及三維仿真缺陷，并構建基于應用場景的自組網協議決策樹。

在研究安全多路徑規劃過程中，開發兩項新型協議與一項增強協議：創新"持續運動協議"實現多方安全計算框架下的非間斷實時運算；"碰撞化解協議"使飛行器在保持航向目標同時自動微調軌跡規避碰撞；升級版"路徑交匯預測協議"引入飛行器尺寸定義的幾何輪廓邊界線，結合用戶可調安全裕度參數，顯著提升碰撞路徑預測精度，突破傳統中心線預測模型局限。最終聚焦三維高斯-馬爾科夫移動模型，提出基于航空器設計參數與速度特性的FANET設備分類體系，并研發改進型環境影響因子模型，大幅提升仿真真實性。

本論文架構如下：第一章闡釋研究背景、技術挑戰、核心目標及理論貢獻；第二章系統綜述MANET/VANET/FANET通信路由協議學術進展；第三章基于ns-3平臺首次完成十大FANET協議性能對比，結合隨機游走與高斯-馬爾科夫移動模型建立統一評估框架；第四章以姚氏百萬富翁問題為理論基礎，研究飛行器間非信任環境下的安全信息共享機制；第五章提出改進型高斯-馬爾科夫移動模型，融合節點速度特性與環境影響因素；第六章總結研究成果并規劃后續研究方向。

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。

無人駕駛飛行器（UAV）日益頻繁的使用引發了安全隱患，亟需有效的反無人機系統。本文旨在通過設計和實現仿真環境，評估反無人機防御中使用的干擾器角度分配方法，從而改進現有系統。該仿真模擬真實場景：攻擊無人機被追蹤后通過干擾使其失去行動能力，為特定場景下多種干擾器分配技術的效果評估提供工具。仿真基于智能體建模技術，模擬無人機與干擾器在受控環境中的行為交互。用戶定制報告器將監測記錄關鍵性能指標以評估算法性能。該工具的預期用途是增強規劃者對干擾器分配機制的理解，輔助優化反無人機防御戰術。

當今世界技術發展使無人機開始被用作武器，推動了對抗手段的演進。反無人機系統對關鍵區域和設施保護具有重要作用。這些系統專為應對無人機威脅設計，在傳統防空系統基礎上額外提供探測、跟蹤、識別、干擾與威脅評估功能。無人機探測跟蹤通過雷達和攝像系統等傳感器實現。探測階段是確保反無人機系統有效性的首要環節——未探測到的無人機無法采取預防措施。隨后識別被探測目標并評定威脅等級。若判定存在危險且需采取對抗措施，即啟動干擾程序。干擾無人機可分為兩類：硬殺傷與軟殺傷。硬殺傷旨在物理摧毀目標，通常采用激光武器或導彈系統；軟殺傷則在不造成物理損傷前提下使無人機活動中止，包括信號干擾和頻率干擾等電子干預手段。干擾器作為軟殺傷工具，通過阻斷信號阻止無人機受控。最常見的是可實現全向信號干擾的全向干擾器。但當防護區域周邊存在需保留的日常通信信號時，則采用僅能在特定角度干擾信號的定向干擾器。

日常應用中，反無人機系統可由單名或多名操作員控制，亦可在無人工介入的自主模式下運行。自動模式下，算法根據雷達軌跡信息確定干擾器作用區域并自動下發指令。此類算法計算目標威脅優先級后通過干擾器執行操作，本質屬于威脅評估與武器分配（TEWA）問題。決策過程需快速完成，因應對威脅的可接受響應時間通常僅為數秒。

本文提出名為JASPER（干擾器分配仿真評估報告平臺）的仿真方法，用于測試評估反無人機系統中的專用威脅評估與武器分配（TEWA）算法。這些算法專注于為威脅覆蓋優化分配干擾器角度。不同算法在目標優先級設定、計算時長及設備交互方式上存在差異。為確定更適用算法及其效能，需進行額外測試。本研究旨在開發模塊化、基于代理的測試平臺以滿足該需求。算法測試平臺采用基于代理的仿真框架MASON搭建。MASON作為復雜系統仿真平臺具備高度可定制性，基于代理的仿真方法使各代理按自有規則運行，提供更真實靈活的仿真環境。本測試平臺設計用于報告特定算法在多樣化場景下的性能。在此模塊化測試環境中，用戶可自定義測試案例及需報告的關鍵性能指標（KPI），支持基于不同場景的深度性能分析。這對理解算法在真實環境中的預期表現尤為重要。

論文結構如下：第二章提供測試評估仿真、威脅評估與武器分配及基于代理仿真的背景知識與文獻綜述；隨后在該章內定義描述具體問題；第三章闡述仿真技術應用；第四章說明仿真實施細節；第五章包含研究結論與未來改進方向。

無人機（UAV）被視為搜救行動、災害救援、遙感測繪、空中監視與安防領域的重要工具。無人機輔助通信網絡憑借其成本效益與靈活性，作為能提供新功能與機遇的網絡基礎設施正獲得廣泛關注。除了支持復雜多機任務的互聯互通，無人機網絡還可部署于偏遠地區與極端環境提供連接服務，并根據可變需求對移動網絡覆蓋進行補充擴展。然而，利用這種靈活性需應對無人機網絡固有的動態性特征——包括高度移動性與資源受限性。通過軟件定義網絡（SDN）與網絡功能虛擬化（NFV）實現的網絡軟件化，能借助集中化可編程性與虛擬化網絡功能，為無人機網絡提供靈活自適應的控制與重構能力。

本論文通過識別軟件化為無人機網絡帶來的潛在增益——這些增益在先前研究中尚未被充分探索——展開對無人機網絡軟件化的研究。為實現SDN與NFV在無人機網絡中的應用，我們提出并描述了一種軟件化無人機網絡架構。此外，針對SDN架構的核心要素——SDN控制器的關鍵挑戰展開研究，該控制器通過邏輯集中式控制器與可編程網絡節點間的接口實現網絡可編程性。為適應網絡移動性與連接約束，我們提出部署與分配嵌入式SDN控制器的方案，確保在網絡拓撲動態變化及地面基礎設施可能不可用時控制功能的持續運行。同時，我們充分利用NFV提供的靈活性。需開發新型部署與編排方案，以有效管理由虛擬網絡功能（VNF）定義任務與網絡功能的無人機網絡。為此，我們描述了受益于此靈活性的適用場景，并提出高效部署與管理基于NFV的無人機網絡方案。

本文的貢獻如下：

• 軟件化增益評估：為驗證無人機網絡軟件化的合理性，我們通過建立軟件化無人機性能增益評估模型展開研究。該模型模擬由多架無人機組成的系統執行不同需求任務的場景，對比有限或非軟件化系統，分析多種情境下網絡重構能力的效果。

• 軟件化無人機網絡架構：提出支持無人機網絡軟件化的架構體系，描述實現網絡部署與重構所需的組件與功能，并解決現有技術限制。該架構包含以下核心創新：

• SDN控制器部署方案：針對無人機快速移動特性及偏遠地區無法部署地面SDN控制器的挑戰，提出空中控制器部署方案。該方案在容量與通信約束條件下，以最少無人機作為控制器，并通過靈活設計確保節點-控制器及控制器間連接。進一步提出動態調整機制，使空中控制器能追蹤拓撲變化的無人機網絡節點，同時限制控制器移動以減少拓撲調整的時間與能耗。

• 基于NFV的無人機網絡：利用NFV在無人機計算設施上部署多樣化網絡與處理功能，實現靈活網絡規劃、資源高效利用及動態重構能力。該特性對缺乏計算基礎設施的偏遠地區任務尤為重要，支持數據就地采集、處理與傳輸。我們展示需在任務區不同位置完成數據捕獲、處理與交付的適用場景，將網絡或任務功能表達為由系列虛擬網絡功能（VNF）構成的服務功能鏈（SFC），并提出聯合無人機網絡部署與SFC布局方案。該方案構建覆蓋任務區域的最小化無人機網絡，分配充足資源滿足VNF及其流量需求。為適應網絡移動性，設計動態編排機制，在無人機移動引發拓撲變化時維持網絡連接與SFC需求，同時限制因反復移動與調整導致的網絡中斷與開銷。

后續結構安排如下：第二章綜述無人機網絡的應用場景與挑戰，介紹軟件化技術（SDN與NFV）及其在通信網絡中的通用性，探討無人機網絡軟件化的動機，梳理現有SDN/NFV與無人機網絡融合的研究進展與局限。第三章量化無人機網絡軟件化增益，提出多任務場景下的評估模型，分析不同情境下的重構性能提升。第四章闡述支持可編程性與重構能力的軟件化無人機網絡架構，包含空中SDN控制與NFV網絡部署的創新組件。第五章專注SDN控制器部署，分析無人機網絡與地面控制器斷連時的挑戰，提出高效可動態調整的空中控制器部署方案并進行性能評估。第六章聚焦NFV與無人機網絡融合，討論應用動機與受益場景，描述并評估NFV網絡初始部署方案與動態編排流程。第七章總結研究成果，提出結論并展望未來研究方向。

隨著太空探索的加速發展，以及在極端環境中工作的機器人和人類數量的增加，我們必須實施多智能體自主協調，以確保在本質上通信不友好環境中可安全操作。據所知，目前尚無多智能體調度算法能夠獨立推理通信延遲。一個必須解決的關鍵缺口是開發一種單智能體調度器，能夠在不確定的觀察下決定何時行動，這可以成為分布式多智能體調度的基礎。現有研究已經提供了關于時間推理的見解，即建模觀察不確定性和在時間約束下調度事件。我們既需要在存在不確定觀察延遲時決定何時調度事件，也需要在智能體之間進行穩健的協調。面對不確定性調度事件是一個挑戰，原因在于不可控制的外部事件、未知的觀察延遲以及智能體之間不確定的通信所導致的復合不確定性。本論文提出了一系列貢獻，最終展示了一個穩健的單智能體任務執行器，該執行器使用我們的調度器在多智能體環境中進行協調，盡管存在觀察延遲。實現這一點需要深入理解如何檢查具有不確定延遲的時間約束的可控性，定義一個對不確定觀察延遲具有魯棒性的調度器，將該調度器集成到現有的高層任務執行器中，并制定多智能體的協調策略。我們展示了該調度器具有預期的性能特征，并通過一個受人類太空飛行啟發的場景，在實驗室中進行了多智能體在不確定通信下的執行演示。

本論文的結構如下。第 2 章將提供更詳細的問題陳述，包括用于測試不確定通信的分布式協作和協調的場景描述。第 3 章將概述我們解決該問題的方法。第 4 章將提供本論文的第一項技術貢獻，首先是解決觀察延遲建模問題，然后提供一個可用于檢查具有觀察延遲的時間約束是否可滿足的程序。第 5 章介紹了延遲調度器，這是一種新穎的策略，用于決定在觀測延遲的情況下何時采取行動。在第 6 章中，我們將延遲調度器定位為可部署到實際硬件中的高級任務執行器。第 7 章最后介紹了一種用于不確定通信環境的多智能體協調架構。第 8 章中的討論為本論文畫上了句號，為本研究中的決策提供了更多背景信息。

隨著戰場上機器人的出現，海軍陸戰隊必須在海軍陸戰隊空地特遣部隊（MAGTF）行動中將現有的無人資產與有人系統進行戰術整合。與此同時，海軍陸戰隊還必須放眼未來，找出未來無人系統可能彌補的能力差距。要做到這兩點，需要進行廣泛的實地測試，而這往往是不可行的，而且總是成本高昂。這項工作建議使用虛擬環境 (VE)、虛擬現實 (VR) 和基于智能體的建模來對作戰行動中的有人-無人協同作戰 (MUM-T) 進行基于場景的評估。

為了實現這些目標，該項目研究了各種相關的戰術場景，在這些場景中，海軍陸戰隊員和機器人協同行動，以實現特定的任務目標。利用確定性作戰模擬對這些戰術場景進行進一步評估，從而在每個特定場景的問題空間內創建和評估行為的有效方法。由于特定的 MUM-T 戰術、技術和程序（TTPs）會隨著傳感器、通信和車輛能力的不斷提高而不斷演變，因此支持完整的戰斗模擬被認為是 VE 設計探索的必要組成部分。通過建立 MOVES 實時虛擬建構（LVC）實驗室來支持這種多樣性，以便使用各種模擬工具。此外，還考慮了兩種協調有人-無人機團隊（MUM-T）行為的一般方法，每種方法都從預期行為的高層次描述開始。目標任務的完成表明人機聯合團隊達到了預期的世界狀態。

這項研究調查了大量作戰模型和可視化工具，為海軍陸戰隊決策者創造了最佳和最廣泛的環境，以了解 MUM-T 戰斗空間的復雜性和作戰價值。更廣泛地說，共享 VE 有可能在部隊發展過程中用于規劃將人機團隊整合到海軍作戰部隊中。由于國防部普遍不熟悉此類行動，但又熱切期待其發展，因此很明顯，使用實時、虛擬、建設性（LVC）模擬來對這些能力進行兵棋推演對所有進展都至關重要。歸根結底，這種人機協同開發是擴大海軍/海軍陸戰隊能力和避免海軍/海軍陸戰隊弱點的關鍵途徑。

圖 1. SPIDERS3D 是一種協作式分布持久虛擬環境 (VE)，它利用 X3D 圖形模型和基于 DIS 的網絡流功能，從不同的 LVC 信號源傳輸數據。

近年來，隨著機器人技術和電子技術的發展，無人駕駛飛行器（UAV）的體積越來越小，價格越來越低。由于無人飛行器易于購買和控制，人們開始越來越頻繁地使用它們。在本研究中，我們將從網絡的角度研究無人機群。一般來說，多架無人機可以組成一個蜂群網絡。每個無人機都是一個網絡節點。無人機之間的鏈接被視為網絡數據鏈路。在第 2 章中，我們將設計一種新穎的雙層 MAC： 我們將設計支持同步、并發多波束傳輸/接收的上層 MAC 層，以及與 802.11 兼容但充分發揮多波束天線優勢的下層 MAC 層；我們建議調整兩個 MAC 層的參數，以支持不同的任務優先級。在第 3 章中，我們為典型的機載網絡提出了一種吞吐量最優、異構（同時具有計劃通信和隨機通信）的介質訪問控制（MAC）策略。我們提出的 MAC 方案允許無人機使用上行/下行 MAC 方案與飛行器通信。我們的仿真結果表明，與傳統的 MAC 協議相比，性能有了顯著提高。在第 4 章中，我們針對機載網絡中的 MAC 設計問題提出了以下建議： (1) 長距離 Ku 波段鏈路。(2) 多波束天線。(3) 全雙工通信。我們的 MAC 設計具有 3ent 特性，即彈性、高效和智能。特別是，通過在每個波束中對流量進行編碼，它可以抵御干擾攻擊。此外，它還通過整合全雙工流量控制和多波束數據轉發實現了高吞吐量的通信。在第 5 章中，我們提出了一個采用 USRP-RIO 的多波束智能天線無線網狀網絡硬件測試平臺。我們測試了天線的方向性，實現了全雙工傳輸系統和中繼系統。此外，USRP還實現了MBSA的兩個重要特征CPT和CPR。

過去幾十年來，在安全、監視、情報收集和偵察等許多領域，對目標跟蹤（OT）應用的需求一直在增加。最近，對無人系統新定義的要求提高了人們對 OT 的興趣。機器學習、數據分析和深度學習的進步為識別和跟蹤感興趣的目標提供了便利；然而，持續跟蹤目前是許多研究項目感興趣的問題。本論文提出了一個系統，實現了一種持續跟蹤目標并根據其先前路徑預測其軌跡的方法，即使該目標在一段時間內被部分或完全隱藏。該系統分為兩個階段： 第一階段利用單個固定攝像機系統，第二階段由多個固定攝像機組成的網狀系統。第一階段系統由六個主要子系統組成：圖像處理、檢測算法、圖像減法器、圖像跟蹤、跟蹤預測器和反饋分析器。系統的第二階段增加了兩個主要子系統：協調管理器和相機控制器管理器。這些系統結合在一起，可以在目標隱藏的情況下實現合理的目標跟蹤連續性。

無人機系統（UAS）是近期顛覆性技術的最佳范例之一，理所當然地成為無數新型軍事和民用應用的主力軍。無人機系統技術已經發展到這樣一個地步：從后勤角度看，部署成群的無人機系統是一項合理可行的活動。然而，完全自主和分布式地控制這些無人機蜂群仍然遙不可及。特別是，如果蜂群成員或它們所支持的其他網絡節點處于通信斷開狀態，那么蜂群的協調工作就會變得尤為困難。此類研發活動的高風險性質和潛在危險后果也使其實施極為罕見。此外，從自動化設計和部署的角度來看，算法的可擴展性問題依然存在。本論文旨在通過模擬和機器人現場實驗解決這些問題，利用生物啟發和強化學習方法為常見的無人機系統應用生成蜂群控制方案。

在論文的技術部分中，第 4 章至第 6 章提出了幾種新型蜂群控制算法，以支持通信和其他基于位置的任務。通過對由此產生的新興行為進行數學分析，可以深入了解協調是如何發生的。論文進一步研究了這些算法適應不同環境條件的方式，如通信連接、蜂群規模和角色要求。第 7 章和第 8 章從自動算法設計和實際通信的角度探討了蜂群的可擴展性問題。前者表明，通過多智能體強化學習架構生成的控制策略的移植取決于智能體觀察環境的方式；據作者所知，這是首個此類結果。這一結果允許部署大型蜂群，而無需訓練其所有成員。在后者中，隨著通信信道擁塞程度的增加，出現行為的崩潰也會隨之加劇，從而為衡量此類算法中的出現行為提供了新的衡量標準。

作為一項完整的工作，本論文通過模擬和數學分析，為推動自主蜂群控制的現狀做出了多項貢獻。在可行的情況下，還在真實系統上進行了實驗，以進一步驗證現實世界中的結果。這些貢獻的一個理想結果是提高了利用蜂群控制的系統的可信自主性。

美國潛在的和當前的對手正在購買和部署聯網的商用小型無人機群（sUAS）。這些蜂群可用于情報收集和偵察，也有可能被武器化。此外，民用無人機系統（無人機）操作人員的非法活動（但可能并非惡意）也日益受到關注。更具體地說，在港口過境等受限環境中，海軍資產面臨的風險增加，導航和武器化反應都是令人嚴重關切的問題。本論文以保護美國海軍驅逐艦進出港口為場景，在現有消防和反海盜技術的基礎上開發了一種無人機系統緩解程序。建議的程序包括一個通信計劃，幾乎可以利用現有的民用和軍用資產立即實施。此外，還提供了改進此類程序性能的其他建議。