隨著美海軍部向分布式海上作戰過渡，有必要開發新的系統、技術和程序，以限制作戰人員暴露在敵人面前的時間。最普遍的暴露形式之一是使用指揮與控制（C2）設備時產生的射頻（RF）足跡。本研究分析了在遠征先進基地作戰（EABO）中操作無人系統（UxS）所產生的作戰人員暴露風險。為了分析 UxS 操作的射頻足跡，研究將確定 UxS 與操作員之間如何進行 C2，以及如何通過安全協議和方法保護傳輸的數據免受網絡攻擊。利用這項研究制定了行動概念（CONOPS）和場景，以研究射頻足跡如何隨著無人潛航器自主水平的變化而變化。在建模和仿真環境中實施 CONOPS 和場景，以檢查 UxS 自主水平和用于保護 C2 鏈路的安全協議的影響。然后對模擬結果進行分析，以確定在 EABO 中操作 UxS 時作戰人員的暴露程度和網絡攻擊風險，并確定建議的自主性和態勢感知之間的平衡。

圖 DMO / EABO 環境中 UxS 的 CONOPS C2。前方單元部署到敵方 WEZ 并操作 UxS 完成任務。前沿單元向指揮中心轉發狀態更新，為指揮中心提供敵方 WEZ 的 SA。敵方對 UxS 和前沿單元進行網絡攻擊。

海軍認識到，無人系統（UxS）將在執行分布式海上作戰和遠征先進基地作戰中發揮關鍵作用，"提供額外的作戰能力和能量，以增強傳統的作戰部隊，允許選擇承擔更大的作戰風險，同時保持戰術和戰略優勢"（海軍部 2021 年）。多個分散在不同地理位置的平臺、武器和傳感器將被整合在一起，以提高對作戰空間的感知能力，使部隊能夠在自己選擇的時間和地點集結戰斗力。整合所有這些系統需要大量的指揮與控制（C2），以通過在 C2 系統間傳輸和接收數據來保持對態勢的感知，從而產生射頻（RF）足跡，敵方可利用該足跡對友軍進行地理定位和攻擊。敵方還可以進行拒絕服務（DoS）和假冒攻擊。在 UxS 行動中利用自主性可降低地理定位的風險，但會限制 C2 能力。

本項目的范圍是比較導致在有爭議環境中使用 UxS C2 的網絡安全和射頻足跡風險的不同因素，并提供降低風險的建議解決方案。具體來說，目標是在優化和/或維護安全性的同時，增強作戰期間的互操作性。具體做法是交叉比較各種 C2 安全協議，并使用預定的時間間隔或觸發事件從操作員完全 C2 過渡到完全自主，如圖 1 所示。

圖 1. 使用指揮和自主之間的百分比分配進行 UxS 操作的運行場景。任務開始時，首先在操作員和 UxS 之間建立連接。起初，操作員會持續向 UxS 傳輸 C2 數據，UxS 也會在預定的藍色時間間隔內向操作員傳輸實時視頻。時間間隔結束后，操作員與 UxS 之間的連接也隨之結束，UxS 在錄制視頻的同時自主運行，并持續一段預定的綠色時間。自主操作時間間隔結束后，UxS 與操作員重新建立連接，操作員恢復 UxS 的 C2 功能，恢復實時視頻傳輸，同時下載錄制的視頻。這一過程在整個任務期間不斷重復。

建模和仿真用于確定每種自主場景與每種安全協議的射頻足跡風險。該模型將情景類型、文件大小和安全協議作為主要變量輸入，以確定由此產生的射頻足跡，近似為數據傳輸時間。傳輸數據的文件大小（尤其是錄制的視頻）取決于系統在自主模式下的運行時間。系統自主運行的時間越長，下載到前方單元 C2 站的錄制視頻的文件大小就越大。本研究將傳輸層安全（TLS）、消息層安全（MLS）和預共享密鑰（PSK）安全協議和方法作為跨空間的樣本。

該模型還注入了 DoS 攻擊，以確定每種安全協議和方法的 DoS 攻擊對射頻足跡的影響。結果表明，隨著自主級別的提高，射頻足跡會減少。C2 協議也會影響射頻足跡，其中 TLS 的射頻足跡最大，而 MLS 的射頻足跡最小。

利用建模和仿真結果進行了風險分析，以確定地理定位、DoS 和冒充風險的程度。為每個安全協議或方法確定風險和態勢感知的權衡空間。根據任務需要，可以犧牲態勢感知來提高自主性，從而降低風險。圖 2 將這一權衡空間歸納為一棵決策樹，可作為軍事領導人的指導方針，以確定哪種 UxS 設置最能滿足任務需求。

圖 2. 決策樹。如果可接受的風險水平適中，則MLS可以使用 40% 的自主度來提供最大程度的態勢感知，同時保持適中的風險。

這項研究的重點是有助于保護傳輸數據的安全協議，但也有必要保護 UxS 本身。未來的研究應側重于戰場上可能面臨的反 UxS 措施以及現有的 UxS 保護方法。這將有助于在設計半自動 UxS 系統時采取緩解措施。與在 DMO/EABO 環境中使用系統后再嘗試添加保護措施相比，在設計 UxS 系統時納入 UxS 保護措施的成本更低，效果更好。

在現代戰場上引入空中無人機改變了作戰行動，對地面軍事行動構成了重大威脅。在安全場景中探測無人機至關重要。然而，基于機器學習（ML）的現代物體檢測器很難檢測到像無人機這樣的小物體。

本論文提出了三個主要貢獻：（a）數據和算法修改，以改進 YOLO 中的小物體檢測，從而幫助無人機檢測；（b）開發名為 DyViR 的基準無人機檢測數據集；以及（c）實施可解釋人工智能 (XAI)，以確保決策透明、可信。

為了提高小物體檢測的性能，我們在 ML 模型的損失函數中引入了歸一化瓦瑟斯坦距離（NWD）。通過加入這一距離度量，我們可以有效地處理小物體檢測問題，減少對小物體的懲罰，并適當平衡不同物體大小的重要性。這樣，模型就能優先準確檢測小物體，從而提高整體性能。

為了評估我們的算法，我們開發并測試了專門用于無人機檢測研究的 DyViR 數據集。這個合成數據集為評估無人機檢測性能提供了一個基準。

在作戰環境中，人工智能系統的可信度至關重要，因為它們的決策會影響用戶的生存。因此，我們實施了可解釋的人工智能系統（XAI），特別是 Grad-CAM 和 Eigen-CAM，這些技術為模型的決策提供了解釋，增加了開發人員和用戶對系統的信任。

本論文論證了將小巧、輕便、低成本的商用現貨（COTS）多光譜傳感器集成到小型戰術無人機系統（UAS）中的可行性，以增強對偽裝目標和戰場異常的探測能力。與目前設計中使用的普通電子光學和紅外傳感器（EO/IR）相比，這種能力增強了對此類目標的探測能力。

無人系統在現代軍事行動中應用廣泛，可為戰場指揮官和軍事規劃人員提供新的或增強的能力和作戰概念。它們的主要優勢在于能夠以更高效、規避風險和低成本的方式執行枯燥、骯臟和危險的任務。由于這些原因，無人系統，特別是無人機系統，如今正在執行大多數監視和偵察行動，在所有作戰層面提供必要的情報。

為了應對在現代戰場上擴大使用戰術和戰區級無人機系統進行偵察和監視的情況，地面兵力正在加大力度隱藏其資產，使用偽裝，或利用地形和植被。此外，正規軍和非正規軍廣泛使用地雷和簡易爆炸裝置，對地面部隊構成重大威脅。這些戰術給情報搜集行動帶來了新的挑戰，需要新一代無人機系統加以解決，特別是在戰術層面。

在過去的十年中，多光譜成像技術不斷發展，提供了結構緊湊、成本低廉的傳感器，可增強戰術無人機系統的能力，使其能夠擊敗偽裝，探測普通傳感器無法看到的戰場異常情況。與普通成像傳感器相比，多光譜設備可在可見光和紅外光譜的特定窄波段內成像。此外，多光譜設備還能利用不同材料在這些波段中的吸收和反射率差異，對這些波段進行算法融合。

這項研究旨在回答兩個研究問題，要求探索 COTS 多光譜傳感器探測偽裝人造目標或戰場異常的能力，并將其性能與 RGB 和全色傳感器進行比較。為了回答這些問題，我們使用集成在小型戰術級無人機系統中的多光譜傳感器對偽裝目標進行了幾次實驗性飛行。從這些飛行中收集的數據被用來評估傳感器的性能，并探索融合多光譜數據和生成成像產品的方法。

利用 MATLAB 編程環境開發了一種算法，以實現多光譜數據的融合。該算法可對各個多光譜波段數據進行對齊，并實施三種融合方法。使用歸一化差異植被指數（NDVI）、彩色紅外（CIR）和歸一化差異紅邊藍邊指數（NDREB）對多光譜數據進行融合。歸一化差異植被指數廣泛用于商業農業應用，以區分植被和環境。CIR 還能在多色成像中突出植被。最后，NDREB 是為本論文開發的，它利用了人造目標與環境在紅邊和藍帶反射率上的差異。

對實驗飛行所收集數據的解讀證明，COTS 多光譜傳感器能夠探測偽裝目標和戰場異常，其性能優于普通的 EO/IR 傳感器。此外，還在多個目標場景中評估了所使用的三種融合方法的性能。最后，確定了當前算法在實時操作方面的局限性。成功評估了低成本、緊湊型多光譜傳感器在探測偽裝目標方面的性能，為其在戰術無人機系統中的應用提供了概念證明，并為該領域的未來研究奠定了基礎。

軍事決策過程（MDMP）包括分析地形以確保任務成功的關鍵任務。然而，傳統的地形分析方法，如二維（2D）模擬地圖、PowerPoint 演示文稿和任務式指揮系統，資源密集、耗時長，而且會使決策者無所適從。因此，本研究側重于使用移動頭戴式增強現實（AR）顯示技術進行三維（3D）地形可視化，以應對這些挑戰。AR 技術可讓用戶觀察到疊加在物理環境上的虛擬物體，從而增強身臨其境的體驗。該工具允許用戶查看和操作三維地形，添加軍事資源的表示，檢查由此產生的配置，并參與 MDMP。可用性研究評估了界面的有效性、效率和用戶滿意度，重點是三維可視化任務、衍生地形信息提取以及在有爭議的潮濕空隙穿越場景中的部隊部署。結果表明，AR 地形可視化原型為決策者提供了更全面、更準確的信息，使任務規劃和執行取得了成功。這項研究凸顯了三維地形可視化和 AR 技術在改進 MDMP、讓決策者更好地了解環境并做出更明智決策方面的潛力。

A. 研究領域

本研究側重于利用增強現實（AR）技術來支持軍事決策過程（MDMP），這是任務規劃的一個重要方面。該工具可使用戶與描述地形的本地三維（3D）數據集進行交互，并允許使用一套 3D工具。因此，該工具具有增強決策過程和提高 MDMP 會議效率的潛力。

傳統上，美國陸軍在規劃任務時依賴于二維（2D）圖形信息。然而，獲取更詳細的地形信息需要大量的時間和資源，例如創建額外的二維圖形表示法。相比之下，如果地形已被捕獲并表示為三維數據集，工作人員就能獲得所有必要信息，從而參與 MDMP 并做出更明智的決策。

論文研究包括設計和開發一種增強現實（AR）可視化工具，該工具可與三維虛擬地形一起操作，并支持 MDMP，尤其強調濕間隙穿越（WGC）的任務規劃。本論文旨在通過提供虛擬地形的精確數據、允許使用三維工具和更好地做出決策，改善 MDMP 期間的人員協作。此外，這項研究還有助于理解在 MDMP 中促進小團隊合作所需的技術前提條件。

B. 問題與動機

技術進步往往會超越其采用和融入現有系統和流程的速度，這是一種常見現象。例如，在軍事任務中使用 AR 和虛擬現實（VR）技術進行信息共享，可以顯著改善復雜多變行動的規劃和執行。然而，將這些技術納入現有的任務式指揮系統和程序可能具有挑戰性且耗時較長，這主要是由于軍事行動對安全性和可靠性的要求。此外，用戶可能會抵制引入他們不熟悉的新解決方案和技術。因此，盡管信息共享技術進展迅速，但其融入軍事部門的速度卻慢得多。因此，復雜多變的軍事行動仍在使用過時的協議進行規劃和執行，任務式指揮系統長期以來也只是略有改進。

美國陸軍在 MDMP 期間使用各種方法提取信息和分析地形。主要是陸軍的每個作戰職能部門使用二維地圖提取地形信息；參謀部門通過情報地形科請求獲得更詳細的信息。然后，參謀部門將從二維地圖上收集的信息和情報科提供的信息制作成 PowerPoint 演示文稿。指揮官利用這套演示文稿做出最終決定。然而，由于二維地圖的固有局限性及其表現形式（在 PowerPoint 幻燈片中展示靜態二維地圖），參謀部無法始終從地形中提取衍生信息，從而做出明智的決策。如果能以本地三維數據格式顯示地形，并使用一系列合適的三維工具，工作人員就能從地形中提取衍生信息，加強協作，并更好地理解共同行動圖（COP）。

增強現實技術在軍事領域并不新鮮，但在 MDMP 期間尚未得到廣泛應用。通過在 MDMP 期間使用 AR 可視化工具，工作人員可以獲得以前無法用于工作和協作的系統功能。通過 AR 顯示三維虛擬地形并與之互動，每個 WWF 都可以使用簡單的手勢在地形周圍導航，操作這些數據集，操縱和放大縮小地形，并提取決策所需的衍生信息。因此，WWF 可以通過對地形具體情況的透徹了解來證實他們的決策，并更好地闡明他們向指揮官推薦特定行動方案的原因。此外，因誤解二維數據集而可能產生的錯誤也會減少，甚至消除。

關注 WGC 是部署 AR 技術和使用 3D 數據表示的沃土，這是有充分理由的。對于美國陸軍人員來說，WGC 是最具挑戰性的聯合武器任務之一；由于需要投入大量資源和人力資本，這類任務的規劃非常復雜（美國陸軍聯合武器中心，2019 年）。美國陸軍中的六個 WFF 必須緊密配合，以確保 WGC 的安全進行。在 MDMP 開始時，美國陸軍的每個 WFF 都要聽取情報部門關于地形分析的簡報；這一階段稱為戰場情報準備（IPB）。IPB 代表了對部隊行動區（AO）內地形的高層次審視，并提供了有關地形預期的歷史數據（陸軍部總部，2019 年）；他們的大部分決策都是基于二維地圖做出的。進行 IPB 后，WFF 根據情報科提供的信息制定行動方案 (COA)。然而，依賴二維地圖有許多固有的局限性。例如，無法從任何給定點查看地形（數據集沒有三維記錄），因此缺少富有成效的 MDMP 所需的豐富地形信息。因此，使用卓越的數據表示，最大限度地減少出錯的可能性，并投入時間有效地研究替代方案和決策，有可能為此類復雜的軍事行動帶來急需的改進和戰略優勢。

C. 研究問題

本論文探討以下研究問題：

1.有可能為聯合武器 MDMP 提供最有效支持的技術框架是什么？

2.AR 支持的 MDMP 工具能否通過提供有關地形分析的衍生信息來增強作戰職能部門對地形的理解？

3.AR 支持的 MDMP 工具能否有效協助資源管理？

4.AR 支持的 MDMP 工具能否有效協助軍事參謀人員在聯合作戰場景中開展協作？

D. 研究范圍

本論文僅限于開發一種 AR 可視化工具和虛擬環境，以支持 "濕間隙穿越 "和提取 MDMP 期間每個 WWF 所需的地形衍生信息。此外，同一工具還可實現軍事參謀部門之間的人員協作和信息交流。

E. 研究方法

用于解決所有研究問題的方法包括以下步驟：

1.文獻綜述：進行文獻綜述，提供論文中使用的基本構造的背景信息。

2.任務分析：對當前開展 MDMP 的實踐進行分析，以跨越濕間隙。這包括但不限于詳細分析行動方案制定過程中不同作戰功能之間的報告和互動、當前地形可視化實踐以及團隊協作。

3.設計 AR 可視化工具： 為工具和用戶界面設計支持系統架構。此外，選擇一套支持用戶任務所需的三維對象和地形。

4.可用性研究：開展可用性研究，重點關注支持 AR 的 MDMP 工具的功能和性能。

5.數據分析：分析在可用性研究中收集的綜合數據集。

6.得出結論并提出未來工作建議。

F. 論文結構

第一章：導言。本章介紹研究空間的最關鍵要素：領域、問題、研究問題、范圍以及用于解決所有研究問題的方法。

第二章：背景和文獻綜述。本章討論美國陸軍如何開展 ADM 和 MDMP 以規劃軍事行動。本章還討論了 VR 和 AR 過去和當前的使用情況，以及在 MDMP 過程中軍事人員合作時 AR 的潛在用途。

第三章：任務分析： 當前 MDMP 實踐。本章分析了當前陸軍參謀人員在 MDMP 期間分析地形時使用的方法和工具，以及如何向指揮官推薦 COA。此外，本章還討論了向指揮官提供 2D 信息時存在的知識差距。

第四章：原型系統設計與實施。本章討論了 AR 可視化工具、系統架構、用戶界面和模擬環境的設計與開發。文中還描述了 WGC 場景和為可用性研究所需的虛擬環境而構建的 3D 模型。

第五章： 可用性研究。本章討論了使用 AR 可視化工具進行可用性研究的方法，包括制定完整的機構審查委員會文件。此外，文中還討論了虛擬環境、技術要求以及在可用性研究中收集的客觀和主觀數據集。最后，本章分析了可用性研究的結果。

第六章：結論和未來工作。本章概述了研究的要點，并對今后的工作提出了建議。

發射無線電波的電子設備激增導致射頻 (RF) 頻譜擁塞。這對美國防部（DOD）的環境構成了重大威脅，尤其是嚴重依賴衛星系統的海軍通信，因為衛星系統很容易受到電磁干擾。缺乏足夠的干擾識別和鑒定能力進一步加劇了海軍部隊面臨的作戰風險。本論文研究利用機器學習（ML）技術檢測射頻傳輸中的干擾。憑借先進的數據分析和模式識別能力，ML 算法可增強干擾檢測和緩解能力。研究人員評估了基本自動編碼器和長短期記憶（LSTM）自動編碼器這兩種架構識別數據集中異常射頻數據的能力。研究方法包括在基本傳輸路徑中生成具有不同加性白高斯噪聲（AWGN）水平的射頻數據。使用正常射頻數據訓練 ML 模型，并評估其檢測和分類有干擾和無干擾信號的能力。結果表明，基本自動編碼器和 LSTM 自動編碼器模型都能有效識別干擾。LSTM 自編碼器的成功率約為 99%，這表明它們有望成為解決干擾識別能力差距的解決方案。

本論文的目標是為已知封閉道路網絡中的戰術車輛提供目的地預測。這些戰術車輛以輪式野戰炮兵部隊為模型。美海軍研究生院（NPS）的建模虛擬環境與仿真（MOVES）研究所在一個虛構的場景中建模并生成數據。該場景包括典型野戰炮兵部隊在部署環境中會遇到的各種地點和事件。軍事組織由兩個營組成一個團，每個營有四個炮兵連，每個炮兵連有 11 輛車。每個炮兵連有四輛發射車、四輛裝填車、兩輛支援車和一輛指揮控制（C2）車。生成的數據在團、營、炮兵連和車輛一級進行記錄。本研究以炮兵連的移動模式為中心。每個場景都被分解成較小的行程，其中只有一個先前地點和未來目的地。模型擬合中的預測變量描述了每個炮兵連的各種位置屬性。響應變量是每次行程的目的地位置。

本論文主要研究兩個問題。

1.機器學習模型能否準確預測戰術車輛的未來目的地？

2.在戰術應用中，什么是足夠的預測準確度？

本論文只能使用 MOVES 研究所生成的數據。因此，存在一些限制。第一個限制是數據缺乏測量或傳感器誤差。在實際作戰環境中收集完美的數據是不現實的。第二個限制是，生成數據的大小足以適合我們的模型。在新的作戰場景中，數據可能稀少或不可用。

為了預測這些戰術部隊的未來目的地，我們使用了兩種機器學習的監督技術：隨機森林和神經網絡。為了客觀地比較這兩種模型，我們得出了兩個標準來判斷目的地預測的成功與否。每個模型都為行程中每分鐘間隔內的每個地點擬合了一個概率。第一個標準是一半以上的正確地點分配概率超過 80%。第二個標準是，在行程的最后三分鐘內，模型分配給正確目的地的概率是否超過 80%。一個模型必須同時滿足這兩個標準才算成功。在驗證集的所有行程中，隨機森林的成功率為 38.9%，而神經網絡的成功率為 43.2%。我們使用這兩個標準考慮了真實世界的場景。每個行程被縮減到只有最初的五分鐘。在真實情況下，決策者必須在敵人完成行動之前決定行動。在這種情況下，決策者在做出決定前有五分鐘的時間窗口。隨機森林的預測準確率為 19.1%，而神經網絡的預測準確率為 33.9%。這是時間受限情況下預測準確率的上限。隨著誤差和噪聲的引入，預測準確率可能會降低。

本論文通過使用完美數據設定了目的地預測的上限。基于我們的論文，未來的研究領域如下：進一步研究預測建模、處理在不規則時間間隔內收集的帶有測量誤差的數據、使用真實世界數據建模以及多域建模。第一個領域是通過進一步的預測建模來提高預測精度。第二個領域是引入與現實生活中數據收集和匯總困難相似的誤差項。戰場傳感器并不完美，存在局限性。第三個方面是利用實戰部署和訓練中的真實數據建模。最后一個領域是將我們的研究推廣到其他作戰領域：海上、海面下和空中。運動輪廓和運動行為在這些領域中都同樣重要。戰術層面的模型可以為戰略層面的決策提供參考。

合成孔徑雷達（SAR）圖像中基于人類的目標檢測是復雜的、技術性的、費力的、緩慢的，但時間很關鍵，是機器學習（ML）的完美應用。訓練一個用于目標檢測的ML網絡需要非常大的圖像數據集，這些數據集中嵌入了準確和精確標記的目標。不幸的是，不存在這樣的SAR數據集。因此，本文提出一種方法，通過結合兩個現有的數據集來合成寬視場（FOV）SAR圖像： SAMPLE，由真實和合成的單物體芯片組成，以及MSTAR雜波，由真實的寬視場SAR圖像組成。合成目標使用基于閾值的分割從SAMPLE中提取，然后再與MSTAR雜波中的斑塊進行α-混合。為了驗證新的合成方法，使用一個簡單的卷積神經網絡（CNN）創建了單個物體芯片并進行了分類；針對測量的SAMPLE子集進行測試。還開發了一種新穎的技術來研究深層的訓練活動。擬議的數據增強技術使測量的SAR圖像分類的準確性增加了17%。這一改進表明，來自分割和混合的任何殘余偽影都不會對ML產生負面影響，這對于未來在廣域SAR合成中的使用是很有希望的。

"在MSTAR數據收集期間拍攝的M1的EO圖像（a，c）和同一車輛的真實CAD模型（b，d）從兩個角度進行了比較。請注意，即使是小的細節，如火炮的位置、艙門和車輛側面的電纜，在兩張圖像之間也很一致。提供CAD模型的顏色是為了識別零件組裝，并不表示任何影響電磁模擬的具體屬性" [10]。

"SAMPLE數據集中每個飛行器的一個圖像的例子。測量的MSTAR圖像在最上面一行，相應的合成圖像在最下面一行....，我們看到諸如陰影、方向和相對回波幅度等細節都很一致"[10]。

頻譜稀缺是許多通信系統面臨的問題，在軍事領域和其他領域都是如此。認知無線電網絡是一種機會主義地利用廣播頻譜的方法。其基本概念包括將用戶分為兩類：第一類和第二類。主要用戶在資源分配過程中擁有優先權，而次要用戶需要使用頻譜進行通信。本論文試圖應用認知無線電的概念來實現高流量環境下的蜂群通信。主要用戶可能包括無法控制的優先友好或敵對發射器。這項研究采用了認知無線電的概念和機器學習算法，在網絡內開發了一種動態聚類技術，將優化資源分配。提出了三種方法來訓練神經網絡以找到最佳的頻譜分配。即使提出的算法沒有超過基線啟發式的表現，但證明了最優解決方案的存在。建議繼續這項研究，因為所使用的算法可以進一步修改并以各種方式應用。

這項研究的目標是復制一個長距離（Lo Ra）信號，該信號可由基于Semtech芯片的低成本商業化接收器接收和讀取。LoRa是長距離廣域網（LoRaWAN）技術的物理（PHY）層，以啁啾擴頻（CSS）調制為基礎，旨在以低傳輸功率實現長距離。它使用軟件定義的無線電（SDR）和軟件Gnu Radio測試并實現了一個解決方案。在這項工作中，演示并解釋了LoRa信號的調制和處理的特殊功能，包括與Semtech公司（Semtech）的商用現貨（COTS）可用芯片建立耦合的程序。這項工作是LoRaWAN PHY層信號重建領域先前工作的延續，并為進一步研究奠定了堅實基礎。

摘要

使用小型無人駕駛飛行器（UAV）進行合成孔徑雷達（SAR）成像是一個相當新的、非常有前途的應用。本論文有兩個主要內容：a）使用雷達通信波形的SAR成像，以及b）使用無人機的天線特性。正交相移鍵控（QPSK）調制被嵌入，通過線性頻率調制（LFM）信號的防護帶將數據傳輸到SAR的通信接收器。圖像是用LFM-QPSK組合信號形成的（也就是說，在雷達接收器中不需要過濾掉通信信號）。我們改變了信噪比和LFM與通信帶寬的比率，并研究每個參數如何影響生成的SAR圖像。我們還研究了將通信載波從LFM頻譜中移開對SAR圖像的影響。開發和投入使用系統的下一步是選擇天線，并通過無線電頻率傳輸到地面接收器與無人機一起進行模式鑒定。天線特征是通過從無人機發射連續波信號和測量地面上的七元素八木天線的接收功率來進行的。

第一章：引言

雷達自從在第二次世界大戰中成為一項關鍵技術以來，已經有了很大的進步。合成孔徑雷達（SARs）被軍事和民用組織廣泛用于地形學、海洋學和導航領域。它們的遙感和測繪能力幾乎可以在任何天氣條件下使用，當然也可以在白天和/或夜間使用。線性頻率調制（LFM）是一種常見的SAR波形，因為它通過使用高帶寬提供了一個非常精細的范圍分辨率能力。

這項工作的想法是讓雷達從無人機安裝的SAR中照亮目標區域，形成SAR圖像，同時將數據傳輸給地面的通信接收器。無人機和其他類型的無人駕駛飛行器（UAVs）被用于許多應用，如：航空攝影、攝像、通信、農作物噴灑、情報收集、監視目標，現在甚至被用作雷達平臺。1937年，美國海軍開發了柯蒂斯-N2C-2無人機，它是最早的無線電控制飛機之一。在第二次世界大戰期間，德國人開發了V-1 Doodlebug，一種裝有炸藥和脈沖噴射器的無人機。V-1被用來對倫敦進行恐怖轟炸。最近的研究在射頻應用中利用了無人機。2019年，作者在[1]中提出利用無人機作為中繼節點，接收、解調和重傳信號到最終的接收器進行解調和波束成形。文獻[2]中的工作試圖描述無人機平臺和地面用戶之間的空對地無線通信，包括在實際的視線和非視線情況下的廣泛載波頻率，包括蜂窩和Wi-Fi（5GHz）頻段。作者在文獻[3]中提出開發一種輕型、多模、超高頻、超寬帶的雷達模塊。所提出的設計是基于無人機的操作，因此是低重量、緊湊和易于維護的。它具有低功耗和獨立于無人機的電源。

雷達通信頻譜共享領域也在不斷發展，其中雷達嵌入式通信是一個非常好的例子。SAR基礎知識和信號處理算法在幾本書中都有很好的闡述，如[4]。[5]和[6]都對頻譜共享的主題有很好的介紹。事實上，快速搜索會產生許多最近的作品，但為了簡潔起見，這里不能全部加入。一些被引用的作品探討了改進雷達和數據通信的方法，同時將兩者的合作視為一個聯合系統，而不是相互排斥。7]中的工作探討了射頻頻譜擁堵問題，并提供了提高效率和優化頻譜使用的可能方案。8]中的工作探討了利用脈沖內雷達嵌入的通信信號進行秘密通信。9]和[10]中的工作研究了雷達-通信頻譜共享問題，并提出了改善兩個系統性能的方法。11]中的工作探討了使用最小二乘估計器和最大似然檢測（MLD）對QPSK雷達-嵌入式通信進行解調，而[12]則將深度神經網絡機器學習解調與MLD方法進行比較。

例如，在[13]中，四次相移鍵控（QPSK）載波被放置在雷達護頻中。這種調制方式提供了頻譜效率和符號錯誤率性能的體面組合。通常情況下，由于單向鏈路傳播，通信信號需要的功率比雷達信號小。因此，在大多數情況下，雷達功率與通信功率之比（RCR）是很大的。然而，本論文的重點是利用防護帶的優勢。我們允許兩個通信信號與LFM波形相鄰，并使用合并的返回信號來生成SAR圖像。在這項工作中使用的基礎SAR MATLAB代碼來自于M. Richards的 "雷達信號處理基礎"[14]。該代碼在本研究中得到了擴展。

1.1 目標

這項工作的想法是讓雷達從無人機安裝的SAR中照亮目標區域，形成SAR圖像，同時將數據傳輸給地面的通信接收器。如圖1.1所示，通信接收器可能在目標區域，也可能不在目標區域。通信接收器是[13]中的一個焦點。本論文的重點是雷達接收器。

為了實現合成孔徑雷達成像的無人機系統，必須對幾個方面進行研究，但我們只關注兩個方面。其目的是：a）模擬通信-雷達波形并產生合成孔徑雷達圖像，以及b）描述可能用于無人機的天線的性能。在第2章至第4章中，我們研究嵌入式通信信號是否會降低或改善SAR圖像的形成。在第5章和第6章中，我們用無人機進行實驗，將射頻信號傳輸到地面接收器，以表征潛在的候選天線。

圖1.1. 無人機安裝的SAR通信圖示