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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。

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。

本論文闡述了一種新型無人機（UAV）飛行控制器FARN的功能原理，該控制器專需高精度可靠導航的任務場景而設計。通過融合低成本慣性傳感器、超寬帶（UWB）無線電測距以及全球導航衛星系統（GNSS）原始觀測值與載波相位數據，系統實現了所需精度要求。該飛行控制器基于兩項科研項目的任務需求開發，并在實際環境中完成驗證。

FARN集成GNSS羅盤功能，可在地磁羅盤不可靠環境下實現精確航向估計。該技術通過融合雙GNSS接收機原始觀測數據與實時姿態解算能力，使得在ROBEX項目北極科考任務中，即便地球磁場水平分量微弱仍能保障無人機可靠運行。

此外，FARN支持多無人機厘米級實時相對定位，既實現蜂群內精準機動飛行，也支持多機協同作業——包括目標協同或物理耦合任務。結合MIDRAS項目，開發了雙機協同防御系統：兩架無人機通過協調動作操控懸掛網具，實現空中危險目標捕獲。

本研究涵蓋無人機研發的理論與實踐層面，重點涉及信號處理、制導控制、電氣工程、機器人學、計算機科學及嵌入式系統編程等領域。同時為后續無人機研究提供系統性參考框架。

研究工作詳細建模并描述了無人機平臺構型、推進系統、電子設備架構及傳感器配置。建立姿態表征數學規范后，重點闡釋飛行控制核心——嵌入式自運動估計框架及控制架構原理。基于基礎GNSS導航算法，推導出進階載波相位處理技術及其與自運動估計的耦合機制。系統闡述各模塊實施細節與優化策略，并在兩項科研項目中完成部署驗證。通過系統性能的批判性評估，明確現有技術邊界并提出改進方向。

分布式相控陣雷達系統允許各獨立雷達節點實現完全自由的位置部署，同時仍能協同完成一致的測量。近年來，雷達節點間同步技術的持續進步使此類系統的實施日益可行。為充分釋放節點布署自由度，本研究探索以無人機作為系統載體。無人機具備高效機動能力，可實現快速位置調整并覆蓋傳統難以抵達的區域。然而，該系統的實現面臨多重挑戰，包括確保節點間的信號相干性，以及在無人機有限空間與負載能力下完成系統集成。

本文提出在無人機上安裝天線的解決方案，通過仿真建模構建了包含無人機本體、天線、饋電及安裝結構的系統。其中，半波長偶極子天線的設計方案展現出輕量化特性，并具備適用于雷達場景的輻射特性。該設計支持分布式相控陣形成統一波前，為潛在雷達應用提供了技術基礎。

偏遠軍事基地的安保是一項艱巨而又關鍵的任務。偏遠地區通常離敵方戰斗人員更近，離支援部隊更遠；負責保衛基地的人員裝備較少。這些地點通常還依賴空中補給任務來維持任務的準備狀態和有效性。本論文分析了小型自主無人機群如何協助防御行動。為此，創建了一個基于智能體的計算機仿真模型，該模型創建了一個戰術問題（敵人試圖攻擊或滲透一個假想基地），無人機群試圖抵御該問題。結果表明，如果每架無人機負責覆蓋的范圍不超過 0.18 平方英里，并且至少有 40% 的無人機配備武器，那么蜂群可以有效阻止 95% 的攻擊者。結論是，無人機是基地防御的絕佳補充，尤其有助于有機能力較弱（視野、防御資產等有限）的偏遠前哨。雖然這項研究專門針對反擊對中央基地的威脅，但蜂群動態算法可應用于未來的移動車隊或飛機防御問題，甚至和平時期的搜索和救援等應用。

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。

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。

遙控飛機執行的軍事任務類型不斷擴展到包括空對空作戰在內的各個方面。雖然未來的視距內空對空作戰將由人工智能駕駛，但遙控飛機很可能將首先投入實戰。本研究旨在量化延遲對高速和低速交戰中一對一視距內空對空作戰成功率的影響。研究采用了重復測量實驗設計，以檢驗與指揮和控制延遲相關的各種假設。有空對空作戰經驗的參與者在使用虛擬現實模擬器進行的一對一模擬作戰中受到各種延遲輸入的影響，并對每次交戰的作戰成功率進行評分。這項研究是與美國空軍研究實驗室和美國空軍作戰中心合作進行的。

因變量 "戰斗得分 "是通過模擬后分析得出的，并對每次交戰進行評分。自變量包括輸入控制延遲（時間）和交戰起始速度（高速和低速）。輸入延遲包括飛行員輸入和模擬器響應之間的六種不同延遲（0.0、0.25、0.50、0.75、1.0 和 1.25 秒）。每種延遲在高速和低速交戰中重復進行。采用雙向重復測量方差分析來確定不同處理方法對戰斗成功率的影響是否存在顯著的統計學差異，并確定延遲與戰斗速度之間是否存在交互作用。

結果表明，在不同的潛伏期水平和交戰速度下，戰斗成功率之間存在顯著的統計學差異。潛伏期和交戰速度之間存在明顯的交互效應，表明結果取決于這兩個變量。隨著潛伏期的增加，戰斗成功率出現了顯著下降，從無潛伏期時的 0.539 降至高速戰斗中 1.250 秒潛伏期時的 0.133。在低速戰斗中，戰斗成功率從無延遲時的 0.659 降至 1.250 秒延遲時的 0.189。最大的遞增下降發生在高速潛伏期 1.00 至 1.25 秒之間，低速潛伏期 0.75 至 1.00 之間。高速交戰期間戰斗成功率的總體下降幅度小于低速交戰期間。

這項研究的結果量化了視距內空對空作戰中戰斗成功率的下降，并得出結論：當遇到延遲時，希望采用高速（雙圈）交戰，以盡量減少延遲的不利影響。這項研究為飛機和通信設計人員提供了信息，使他們認識到延遲會降低預期作戰成功率。這種模擬配置可用于未來的研究，從而找到減少延遲影響的方法和戰術。

由于水下聲學的復雜性，水下模擬器并不常見。模擬是快速測試自主飛行器的有效工具，是測試和評估過程的補充。本論文的目標是為機器人應用提出一種計算效率高的前視聲納仿真模型。本論文使用點散射模型開發了單聲納波束模型，并應用了傅立葉合成和波束形成修正。將單個聲納波束連接起來，模擬前視聲納系統的視場。結果是一個聲納模擬模型，可用于已建立的 ROS Gazebo 機器人框架，作為有效測試自主水下航行器的工具。聲納模型聲學方面的未來改進包括增加混響、多路徑傳播和干擾。