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本研究開展了兩個與無人機自組織網絡的通信和安全挑戰有關的項目，目標是處理這些網絡的高度動態特性。首先，提出了無人機自組織網絡中的路由機制，該機制除了考慮傳統的距離度量外，還考慮了鏈路壽命和負載平衡，從而開發出一種路由框架，在考慮智能體未來位置的情況下找到最優路徑。然后，研究了大規模自組織無人機網絡中的一個關鍵挑戰，即開發分布式安全解決方案，并開發了一種密鑰預分配機制。因此，將在單獨的章節中介紹每個項目。

本論文旨在研究飛行員在不同模擬環境中的表現與認知、情緒、疲勞和生理的關系。本論文拓寬了對飛行員在作戰環境中非技術技能發展的理解并擴大了其可能性。論文在低保真和高保真兩種環境下對這些現象進行了研究。在研究 I 中，使用低保真模擬對商業飛行員的動態決策進行了調查。接下來，在研究二、三和四中，使用高仿真環境，重點調查了軍事背景下長時間飛行任務中的認知、情緒及其生理關聯。

研究 I 表明，低保真模擬有助于了解商業飛行員動態決策中的認知過程。使用此類模擬可幫助飛行員識別可用于不明確問題的有用信息，這對成功的決策過程至關重要。飛行員決策能力的培養可以通過使用低保真模擬來補充。這可能有利于整個決策過程，包括診斷、判斷、選擇、反饋提示和執行。

研究二、研究三和研究四表明，在評估個人心理方面的情況時，需要高保真環境，這就要求對自然環境有較高的再現水平。長時間單人駕駛飛機執行任務時，應考慮到飛行員在執行任務約 7 小時后可能會出現持續注意力下降、積極情緒減少和消極情緒增加的情況。然而，在 11 小時的飛行任務中，更復雜的認知任務的表現可能不會下降。心率變異性與情緒評級之間的關聯可能表明生理喚醒水平。這可能有助于評估飛行員在這種情況下的整體心理狀態。對飛行員在這種環境下的心理狀態進行全面評估，可能有助于飛行員做好準備，并有助于制定長時間飛行任務的計劃。

綜上所述，本論文的結論表明，適當使用低保真和高保真模擬可促進飛行員認識到適應環境變化的必要性。這促進了作為安全基本要素的應變能力。

美軍繼續利用外國伙伴部隊作為美國安全政策的戰略支柱，將采取謹慎、慎重的選擇方法來評估伙伴關系的可行性。歷史表明，須盡早選擇合適的伙伴部隊，以避免浪費時間、精力、資源，甚至生命在毫無結果的伙伴關系上。這一理念對未來同樣重要。

本論文基于這樣一個假設，即通過比較杠桿作用和目標一致性可以確定伙伴關系的可行性，運用了演繹分析法。本研究開發的模型對基礎扎實的委托代理關系理論進行了調整和擴展。該模型通過考察目標一致性和杠桿作用來評估預期伙伴關系的預期可行性，從而解決 "逆向選擇 "的風險問題。

從強化的理論和模型中，可以識別理想和不理想合作伙伴的特征。為了證明該模型的實用性，將其應用于歷史上和最近與各地區地方勢力建立的委托智能體伙伴關系的案例研究。這一演示表明，可以很容易地對合作伙伴部隊進行分類，并從可行性方面進行比較。

最后，研究建議將該模型作為八步驟方法的一部分加以實施，以補充評估和選擇伙伴部隊的現有程序。這樣，它就可以成為決策者的有用工具和更高組織級別的解釋輔助工具。

目前，美國政府內部并不存在同步收集情報和調查的能力，而從整體上減輕無人駕駛航空器系統帶來的新威脅需要這種能力。此外，擁有應對權力、知識和經驗的實體基本上都在獨立的環境中工作。本論文試圖找出最佳方法，匯集各個機構的力量，將情報和調查能力統一到應對無人機系統威脅的巨型行動中。為了解決這個問題，我們選擇了工作組、特遣部隊和單一機構指定作為可能的選擇，特別是考慮到它們的歷史先例和成功的可能性。每種方案都根據其接受兩個決定性特征的能力進行了比較：協作和承諾。分析結果表明，工作隊模式最終是全面應對無人機系統威脅的最有效手段。它通過利用情報和調查行動能力來妥善解決無人機系統殺傷鏈中六個步驟中的每一個步驟，在高度協作和承諾的環境中減輕了與當前技術和法律限制相關的挑戰。本論文概述的結論和相應建議提供了明確的方向和合理的實施計劃。

目前，美國政府內部并不存在同步收集情報和調查的能力，而這種能力是全面緩解無人駕駛航空器系統帶來的新威脅所必需的。此外，擁有應對權力、知識和經驗的實體基本上都在獨立的環境中工作。這其中有一些是現行法律限制所規定的，但也有一股潛在的自私自利的政治潮流在其中彌漫。

本論文試圖找出最佳方法，將各個機構的優勢集合起來，將情報和調查能力統一到一個巨無霸級別的響應中，以應對無人機系統的威脅。本研究揭示的三個主要問題包括：當前技術的局限性、法律障礙，以及對無人機系統 "殺傷鏈 "中一個方面的短視。工作組、特別工作組和單一機構指定是根據其歷史先例和成功可能性而特別選擇的方案。每種方案都根據其是否具備兩個決定性特征進行了比較：協作和承諾。

首先對工作組進行了審查，并最終將其排除在外。雖然工作組具有較高的協作水平，但在無人機系統威脅環境下，有效的承諾水平要求極低。此外，工作組在聯邦、州和地方政府中已經非常普遍，這使它們看起來更像是現狀而非創新選擇。

特遣部隊是第二個被審查的對象，不容忽視。與工作組不同，特遣部隊具有高度的協作性和承諾性。特遣部隊模式在整合情報和調查行動以應對恐怖主義、有組織犯罪和毒品等其他重大威脅方面也有成功的歷史。

最后分析的方案是指定單一機構。就承諾而言，這一選擇的評分極高，因為它要對其行動的成敗負全部責任。遺憾的是，單一機構指定在協作方面的排名相應很低。

分析結果表明，特遣部隊模式最終是全面應對無人機系統威脅的最有效手段。它通過利用情報和調查行動能力來妥善解決無人機系統 "殺傷鏈 "中六個步驟中的每一個步驟，在高度協作和承諾的環境中減輕了與當前技術和法律限制相關的挑戰。

本論文中概述的建議提供了實施的方向和合理計劃。該計劃首先由國家行政工作組制定政策，并在州一級進行復制，以確保連續性。在考慮了行政和政策要求后，將建立一個與行政部門平等合作的國家行動工作組，通過制定包含任務導向目標和可實現的里程碑的戰略來履行這些政策義務。這也將在州一級得到體現。

本論文探討了支持分布式海上作戰（DMO）的兩種不同通信架構的選項。這兩種架構分別是星形網絡和無線網狀網絡。為本研究開發場景模型的目的是幫助讀者更好地理解緊密結合的數據類型、數據速率和所需網絡功能對網絡設計的影響。本研究針對需要視頻、語音和數據鏈路組合的場景中的各種資產，對每種架構進行了評估。它深入分析了每種設計所固有的信息傳遞延遲，并評估了每種網絡的可靠性。研究發現，利用機載路由功能的低地球軌道衛星星形和網狀網絡可提供最低的定時延遲。研究還發現，通過專用通道提供視頻饋送時，網絡抖動最小。最后，網狀網絡的可靠性略高于傳統的星形網絡，這是因為數據鏈路具有冗余性，而且缺少一個可能易受攻擊的中心樞紐。因此，利用特設無線網狀通信網絡將支持在分布式海上作戰進行有限的進攻性聯合火力打擊期間部署自適應部隊包。

圖 1. 星形網絡拓撲（左）和全網狀拓撲（右）。

在任何戰斗環境中，良好的通信都是取得勝利的關鍵。即使是在擁有堅實通信基礎設施的地理位置，如果戰地指揮官不能及時收到來自戰地資產的正確信息報告，也會造成混亂。在海戰中，尤其是在近海，通信基礎設施充其量也是微乎其微。

為響應美國防部長關于改進聯合火力（JF）行動的號召，本畢業設計探討了支持分布式海上行動（DMO）的兩種不同通信架構的選項。這兩種架構分別是星形網絡和無線網狀網絡。

為本研究開發情景模式的目的是幫助讀者更好地理解緊密耦合的數據類型、數據速率和所需網絡功能對網絡設計的影響。這有助于突出已實施網絡的設計限制。模擬結果用于定義基準參考和可追溯數據要求，以支持為 JF DMO 設計的戰術網絡。

A. 戰術通信網絡拓撲結構

網絡設置通常用拓撲結構來描述，拓撲結構是網絡內節點排列和通信的物理方式（美國陸軍工程部，1984 年，7）。本研究評估了圖 1 左側所示的傳統星形網絡和圖 1 右側所示的多層網狀通信網絡，并量化了這些鏈路的排列可能對操作產生的影響。

1.星形網絡

最廣泛使用的無線網絡拓撲結構是星形幾何模式。星形拓撲結構包括一個中心節點，所有信息都通過該節點流動。在星形格式中，所有信息都必須從每個參與資產發送和接收，并通過中心樞紐路由。這種配置中的中心節點是單點故障。如果中央節點離線，整個網絡就會癱瘓。

2.無線網狀網絡

多層戰術無線網狀網絡是指在網絡內共享信息的過程。網狀網絡描述了一種配置，其中每個節點都具有通信能力，可以相互發送和接收信息。在網狀網絡中，節點是自組織的，可根據需要通過路由算法自動建立（Shillington 和 Tong，2011 年）。

B. 結論

本研究的設計要求側重于網絡配置、對信息定時延遲的影響、網絡抖動和可靠性。研究發現，使用具有機載路由功能的低地球軌道（LEO）衛星的星形和網狀網絡可提供最低的定時延遲。研究還發現，在提供視頻饋送專用通道時，網絡抖動最小。最后，網狀網絡的可靠性略高于傳統的星形網絡，這是因為數據鏈路具有冗余性，而且沒有潛在的易受攻擊的中心樞紐。因此，在分布式海上行動的有限進攻性聯合火力打擊中，利用特設無線網狀通信網絡將支持部署自適應部隊包。

近年來，反無人機系統（CUAS）在應對無人機系統（UAS）帶來的各種威脅方面的技術能力急劇增長。有必要通過開發系統的 CUAS 方法來利用 CUAS 技術。在本研究中，文獻綜述探討了 (1) 當前的無人機系統技術和應用；以及 (2) CUAS 的能力及其有效性分析。利用這些信息，通過基于模型的系統工程（MBSE）工具（ExtendSim）對假設的作戰環境進行測試，以評估幾種假設的 SoS CUAS 配置的有效性。開發了一種方法來分析 SoS CUAS 任務成功的不同因素及其影響，并將其用于權衡分析。從在 MBSE 工具中進行的每個 SoS CUAS 仿真中，可以得出進一步迭代和改進 SoS CUAS 配置的見解，從而在對 SoS CUAS 成本進行定性分析的基礎上優化參數。這項研究的成果是一個完善的模型和方法，今后可用于代表實際運行環境，以進行進一步分析。這項研究表明，將各種不同的 CUAS 平臺集成到一個 SoS CUAS 中，以應對無人機系統所構成的復雜威脅，是大有可為的。

本研究探討了對反無人駕駛航空系統（CUAS）系統（SoS）的需求，以應對無人駕駛航空系統（UAS）對國家經濟、安保和安全造成的日益嚴重的威脅。近年來，無人機系統的使用激增，導致 CUAS 行業迅速發展，并開發出了應對特定威脅的解決方案。然而，隨著 CUAS 技術的成熟，現在需要將這些單獨的 CUAS 工作整合到一個同步統一的 SoS 中，以更好地防御無人機系統的威脅。

文獻綜述包括對無人機系統和 CUAS 能力的研究，為本研究提供了清晰的信息。通過了解 (1) 群組分類；(2) 有效載荷能力；(3) 通信能力；以及 (4) 所采用的戰術，對無人機系統的類型和威脅情景進行了研究。通過了解 (1) 處理鏈；(2) 市場上可用的傳感器；(3) 指揮與控制 (C2) 能力；以及 (4) 緩解技術，可以使用 CUAS。以文獻綜述中形成的認識為基礎，提出了進一步分析 SoS CUAS 的方法和模型。

建議的方法使用基于模型的系統工程（MBSE）工具 ExtendSim 來模擬無人機系統飛入 SoS CUAS 作戰區時的作戰環境。該模型基于攻擊型無人機系統的特點，通過一套傳感器和射手來觀察場景的最終結果。作為名義基線模型的首次迭代，根據公開文獻假定了許多未知條件，同時控制了初始參數，以觀察這些參數值如何影響情景結果。在軍事背景下，攔截敵方無人機系統成功的置信度為 95%，失敗的可能性為 5%，這是一個保守的閾值。根據基線模型模擬了三種情景，得出測試結果，然后對結果進行進一步分析。

通過對結果的分析，得出進一步改進模型的見解。基于初始條件和假設，得出的經驗教訓有 (1) 指定 SoS CUAS 的置信度有助于確定后續模擬的范圍和錨點；(2) 在指定目標下，過多的資源投入（如更多的傳感器-射手組）不會產生最具成本效益的組合；(3) 在指定目標下，改變傳感器和射手參數有助于優化整個系統，為完善模型提供整體方法。通過在 Excel 中復制模型，對 MBSE 模型進行了驗證，并在第二次迭代中對模型進行了優化，從而進一步改進了模型。

這項研究表明，使用 ExtendSim 模型（如作為本研究一部分開發的模型）將單個 CUAS 集成和優化為一個統一的 SoS 具有很大的潛力。隨著無人機系統威脅的不斷發展，發展當前的 CUAS 能力并跟上新出現的無人機系統威脅是至關重要的。未來可擴展本研究的工作包括 (1) 改變無人機系統及其使用的參數，以模擬動態威脅場景；(2) 改變 CUAS 規格，以模擬當今和未來多種系統的不同能力；(3) 建立一個 C2 系統模型，同步 SoS CUAS 中各種傳感器和射手系統的所有鏈接，以便在統一戰線中有效、高效地消除無人機系統的威脅。

本論文研究如何將無人水面航行器整合到分布式海上作戰的戰斗序列中。目的是設計一種成本效益高、作戰效率高的無人系統，能夠在 2030-2035 年期間為 DMO 概念做出貢獻。本論文確定了在常規航母打擊群、遠征打擊群和/或水面行動群中既具有作戰影響力又具有成本效益的 USV 任務集和組合，以及無人系統是否有可能取代或補充當前有人系統的一些任務集。主要發現是，在以下兩個任務領域，無人潛航器可以極大地補充有人資產：（1）情報、監視和偵察任務集，以及（2）反導彈防御任務集。次要發現是，要達到本論文中描述的效果衡量標準，必須投資 5 億美元建造約 10 個 USV 平臺，并執行上述任務集。作者對美國海軍的建議是采用標準化的 USV 設計，重點關注 AMD 和 ISR 任務包。其次，投資約 5 億美元建造 10 艘這樣的平臺，并將其集成到目前的 CSG、ESG 或 SAG 之一，這將是過渡到在未來艦隊中實施 USV 的墊腳石。

論文總結

本論文通過開發系統架構和相關離散事件模擬，研究如何將無人水面航行器（USV）融入分布式海上作戰（DMO）概念。目的是研究 DMO 概念中無人水面兵力的潛在任務領域，然后構建標準化 USV 的功能和物理架構。作者采用了與瀕海戰斗艦（LCS）類似的概念，為已確定的任務領域提供可安裝在標準化 USV 上的外部任務模塊包。結構定義完成后，使用離散事件仿真軟件開發了一個模型。該模型的場景被定義為在 2030-2035 年期間與近鄰對手的艦隊對艦隊交戰。在整個模擬過程中，使用了有效性衡量標準來分析擬議 USV 提供的作戰影響。在完成模型分析后，作者最后分析了擬議 USV 平臺的成本與其對艦隊對艦隊交戰結果的總體作戰影響。

A. DMO 和 USV 概述

2017 年，海軍作戰發展司令部創造了 "分布式海上作戰 "一詞，該詞源自 ADM Rowden（2017 年）的 "分布式致命性"（DL）。DMO 更多地以全方位的艦隊為中心的戰斗力來看待分布式兵力，而不是 DL 定義中描述的小兵力組合。DMO 概念的最高目標是讓指揮官有更多的選擇或傳感器/平臺/武器組合，并有足夠的時間超越對手。DMO 考慮到了資源、信息和技術與組織各級關鍵決策者的融合。當美國海軍將一個系統視為一個分布式網絡時，這就很好地概括了 DMO 的概念。分布式網絡具有跨所有作戰領域的所有可用平臺的集成能力，將增強美國海軍的進攻和防御能力。本論文的重點是設計和采購這種分布式網絡中的無人水面飛行器，這不僅將為載人資產提供一種具有成本效益的替代方案，而且由于人工干預有限，還將提供一種更低的風險管理場景。

無人系統有可能成為美國海軍未來兵力結構中的關鍵兵力倍增器。海軍作戰部長理查德森（ADM Richardson，2016 年）在其海軍戰略愿景中列出了四條關鍵的 "努力方向"。其中一條是 "加強海上海軍力量"，鼓勵探索 "替代艦隊設計，包括動能和非動能有效載荷以及有人和無人系統"（6）。本論文介紹了無人水面運載工具的基本原理，包括目前可用的等級、類別和任務類型。論文還論述了無人水面飛行器在未來艦隊兵力建設中對 DMO 概念的潛在貢獻，以及對無人水面飛行器未來研發至關重要的關鍵使能技術。

為撰寫本論文，通過建模和仿真分析了三種可供選擇的 USV 及其三種適用的任務包。所選擇的調查平臺是 USV ISR 任務平臺、USV 水面戰任務平臺和 USV 反導彈防御任務平臺，因為它們被認為與 DMO 最為相關。作者指出，按照本論文的規定，這三種備選方案在當前市場上并不容易獲得，但提出功能和物理架構的目的是使未來工作的發展具有可行性，并符合美國海軍有關無人系統的愿景和目標。

表 1 總結了作者利用建模和仿真分析的三種備選 USV，并注釋了其適用的級別類型和有效載荷。

B. 模型定義

為便于分析備選 USV，作者開發了一個模擬模型。為確保在現實場景和作戰環境中分析 DMO 概念，重點放在了南海沿岸沖突上。該模型分為四個主要階段：威脅產生階段、發現階段、目標定位階段和交戰階段。模型中采用了表 1 所示的三種備選 USV。USV AMD 分成兩個獨特的平臺： 這些配置分別用于防御空中平臺和來襲導彈。所有可供選擇的 USV 都為友軍戰斗序列帶來了額外的反制措施，包括箔條、主動和被動誘餌、照明彈以及紅外和可視煙霧。如表 1 所示，攜帶導彈的 USV 還攜帶了特定的有效載荷，為友軍的分布式資源庫提供了額外的軍械。USV ISR 具有其他 USV 備選方案所不具備的能力。該平臺的能力是在對方目標定位和交戰階段增加的，使每一枚潛在的友軍導彈都能在更大范圍內擊中來襲的對方平臺或導彈。

C. 作戰效能分析

數據分析顯示，就多種不同的效能衡量標準（MOEs）而言，一些概念化 USV 不僅在統計上有意義，而且在作戰上也有意義。在分析 USV 如何為 DMO 概念做出貢獻時，有三項效果衡量指標值得關注，它們是 (1) MOE #2：幸存的兵力；(2) MOE #4：10 海里內對方導彈的百分比；(3) MOE #6：防御措施成功率（注意，編號慣例與論文全文一致）。在整個分析過程中，對作戰影響最大的備選 USV 是 USV ISR 平臺、USV AMD AIR 平臺和 USV AMD MISSILE 平臺，而 USV SUW 平臺被證明對作戰沒有影響。分析結果并無定論：在 DMO 概念的范圍內，無人水面航行器在兩個主要任務集中補充有人海軍資產最為有效：(1) 情報、監視和偵察任務集，以及 (2) 反導彈防御任務集（防空和反導彈防御）。這就為 USV 的實施設想了更多的防御態勢方法，即在縱深防御分層戰略中反擊對方平臺或導彈。

D. 成本分析

為了加強作戰效能分析，作者選擇使用參數方法來推導成本模型，預測本論文中描述的備選 USV 的成本。作者確定了 40 個具有歷史采購成本的平臺，并研究了它們的設計規格，以便采用參數方法。生成了等值線圖，以便于對多種投資場景下的運行效果和成本進行權衡分析。分析表明，至少需要投資 5 億美元，才能購置約 10 艘有能力的 USV，從而實現顯著的作戰效能。追加投資 1.000 億美元（總計 1.5 億美元）后，USV 總數有可能增加到 35 艘，與基線投資場景相比，友軍 10 海里范圍內對方導彈的比例提高了 31.2%（MOE #4），成功反制的比例提高了 9.9%（MOE #6）。

E. 結論

與美國海軍 CSG、ESG 和 SAG 的常規兵力結構相比，將 USV 納入 DMO 提供了一種既經濟又有效的作戰命令。事實證明，情報、監視和偵察任務以及反導彈防御任務在本摘要 C 部分所注釋的規定有效性措施方面具有最大的統計意義和作戰影響。以下要點解釋了 USV 在作戰影響方面最值得關注的三項指標：

• MOE2：對方兵力存活率。USV ISR 平臺的存在與否對這一 MOE 有重大影響。如果 USV ISR 平臺存在，預計對方兵力存活率最多可降低約 5.9%。

• MOE 4：10 NM 范圍內對方導彈的百分比。模型中 USV AMD MISSILE 和 USV AMD AIR 平臺的數量對該 MOE 有很大影響。如果 USV AMD 平臺的組成正確，預計到達 10 海里的對方導彈數量最多可減少約 8.5%。

• MOE6：防御措施成功。模型中 USV AMD MISSILE 和 USV AMD AIR 平臺的數量對該 MOE 有重大影響。如果 USV AMD 平臺的構成正確，預計防御措施成功率最多可提高約 4%。

就本摘要 D 部分所述的成本效益而言，值得投資的 USV 只有 USV ISR、USV AMD AIR 和 USV AMD MISSILE 平臺。對于具體的作戰概念和固定的戰斗序列，筆者認為，在戰斗序列中實施 USV 的特定組合是一種具有成本效益的方法，可實現所需的有效性措施。

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。

在這項工作中，我們解決了雷達波形優化和目標跟蹤的問題。提出了一種基于控制論方法的優化波形設計和目標跟蹤算法，其中波形參數是通過最小化跟蹤均方誤差（MSE）而自適應設計的。在這項工作中，采取了幾種方法來提高雷達跟蹤性能。首先，卡爾曼濾波器被用來估計目標位置，用它來優化波形參數。實驗結果表明，所提出的算法有能力在笛卡爾空間內跟蹤飛行目標，它提供了對目標位置和目標速度笛卡爾矢量以及徑向速度的準確估計。該算法根據估計矢量在飛行中調整波形參數。在文獻中，多普勒效應理論被大量用于估計目標速度。在某些條件下，如跟蹤高速目標或惡劣的海洋和天氣條件下，多普勒效應就不那么有效。因此，在這第一個方法中，引入了一種依賴于卡爾曼濾波估計的算法，而不依賴于多普勒效應。一個具有實時自適應參數的低通濾波器被應用于估計的速度矢量，并提取準確的速度估計。此外，從一個現實的角度來解決雷達跟蹤問題，承認目標運動不能像我們提出的使用卡爾曼濾波器那樣用矩陣來描述，因此引入了交互式多模型算法來估計目標位置。通過模擬，我們證明了所提算法的良好性能，并證明波形優化可以提高雷達的跟蹤性能。最后，考慮從兩個天線而不是一個天線收集信息，并使用其中一個數據融合算法，以及IMM算法，我們能夠減少跟蹤誤差，并為跟蹤問題提供一個更穩健可靠的解決方案。

圖 1. 大腦/認知雷達感知-行動周期。

認知被定義為參與認識、學習和理解事物的心理過程。這個定義介紹了定義CR的三個主要成分：

• 系統與環境持續互動并感知其地標的能力，包括潛在的目標和障礙物；這使得相控陣天線成為CR的主要組成部分，因為它們能夠快速掃描環境。

• 智能地處理接收到的回波，并提取有關目標和周圍環境的測量值的能力。

• 能夠提取有關目標和環境的信息，并相應地使用它來做出有關波形和目標運動估計的決定。

認知型雷達在某種程度上模仿了大腦的學習方式，并根據感官采取行動，遵循一個類似的循環：感知、學習、調整、行動。它們不斷地從環境中學習，并作出決定以提高跟蹤性能。類似的循環，即眾所周知的感知-行動循環（PAC），在解釋大腦如何工作或描述一些智能系統的文獻中被多次提及（[2][3][4]）。引用[2]，神經科學家Joaquin Fuster將感知-行動循環描述為 "在處理目標導向行為的過程中，信息從環境到感覺結構，再到運動結構，再次回到環境，再到感覺結構，如此循環往復"。圖1解釋了與認知雷達相關的大腦的運行周期。在這項工作中，我們討論了這個閉環循環的所有步驟，這些步驟制約著CR的性能。提出了一個系統模型，并進一步討論了以估計和波形優化過程為重點的內容。

在文獻中，討論了兩種主要的波形選擇方法：控制論和信息論。在這項工作中，考慮了控制理論方法中的波形選擇標準。雷達波形參數主要通過最小化跟蹤均方誤差（MSE）來確定。

CR有一個閉環的工作循環。該系統依靠接收器的反饋來收集關于目標和環境的知識。這些知識然后被用來優化發射波形，并改進對目標的探測、跟蹤、估計和識別。這個概念在2006年由S.Haykin[1]在文獻中首次提出，他寫道，我們引用[1]"整個雷達系統構成了一個動態的封閉反饋回路，包括發射器、環境和接收器。

CR的運行周期（即上述閉環）從發射器對環境的照射開始。然后，從環境中反彈出來的傳輸波形（即目標回波、雜波等）被接收器截獲。關于目標和環境的有用信息從接收到的回波中提取出來，然后更新一個信息庫（記憶塊），在下一個周期由目標估計器（TE）作為一組關于環境的先驗知識使用。根據TE提供的估計結果，波形被優化。通常考慮用貝葉斯方法來實現目標估計器。

在CR中，提取的信息不僅在接收機層面發揮作用，而且在發射機層面通過改變波形和一些相關參數，如脈沖重復頻率（PRF）、脈沖寬度、脈沖數N和雷達發射時間表來發揮作用。這方面是CR與經典的自適應雷達的區別，后者只能在接收層面使用提取的信息。

波形優化設計作為一個重要的研究課題出現在信號處理界，因為它在許多領域都有廣泛的應用，如通信系統、聲納，以及在我們感興趣的情況下，改善雷達系統的性能。文獻中討論了許多設計標準，其中我們提到了最大信噪比（SINR）標準[9]、最大探測概率標準[14]、最大互感信息（MI）[8]標準和最小化均方誤差標準（MMSE）[10]、[11]。這些設計標準方法可以分為兩類：控制理論方法，其目的是為連續運行的動態系統開發一個控制模型；信息理論方法，更側重于研究信息流和從接收的測量數據中提取更多的目標信息。本文采用了控制理論方法，通過最小化跟蹤MSE來確定最佳波形選擇/設計。

太空一直是一個需要高度自主的領域。所需的自主性帶來的挑戰使其難以在短時間內完成復雜的任務和操作。隨著越來越多地使用多Agent系統來增強空中領域的傳統能力和展示新能力，在軌道上和近距離多Agent操作的發展需求從未如此強烈。本文提出了一個分布式的、合作的多Agent優化控制框架，為在近距離操作環境中執行多Agent任務相關的分配和控制問題提供解決方案。然而，所開發的框架可以應用于各種領域，如空中、太空和海上。所提出的解決方案利用第二價格拍賣分配算法來優化每個衛星的任務，同時實施模型預測控制來優化控制Agent，同時遵守安全和任務約束。該解決方案與直接正交配位法進行了比較，并包括了對調整參數的研究。結果表明，所提出的技術允許用戶用模型預測控制來優化超越相位的控制，并以三個調諧參數實現編隊交會。與傳統的多相MPC相比，這更好地接近了配位技術中的相變。