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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。

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。

近年來，對無人駕駛車輛等自主實體的研究開始給軍事和民用設備帶來革命性的變化。自主實體的一個重要研究重點是自主機器人群的協調問題。傳統上，機器人模型被用于考慮操作機器人群所需最低規格的算法。然而，這些理論模型也忽略了重要的實際細節。其中一些細節，如時間，以前也曾被考慮過（如執行的歷時）。在本論文中，將結合幾個問題來研究這些細節，并引入新的性能指標來捕捉實際細節。具體來說，我們引入了三個新指標：(1) 距離復雜度（反映機器人的耗電量和損耗），(2) 空間復雜度（反映算法運行所需的空間），(3) 局部計算復雜度（反映蜂群中每個機器人的計算要求）。

將這些指標應用于研究一些著名的重要問題，如完全可見性和任意模式形成。還引入并研究了一個新問題--"門道出口"，它抓住了機器人群在受限空間中導航的本質。首先，研究了一類完全可見性算法所使用的距離和空間復雜性。其次，提供了整數平面上的完全可見性算法，包括一些在時間、距離復雜度和空間復雜度方面漸近最優的算法。第三，介紹了門道出口問題，并為各種機器人群模型提供了不同最優性的算法。最后，還提供了網格上任意圖案形成的最優算法。

近年來，計算機視覺和機器學習系統有了顯著改善，這主要是基于深度學習系統的發展，從而在目標檢測任務上取得了令人印象深刻的性能。理解圖像內容則要困難得多。即使是簡單的情況，如 "握手"、"遛狗"、"打乒乓球 "或 "人們在等公交車"，也會帶來巨大的挑戰。每種情況都由共同的目標組成，但既不能作為單一實體進行可靠的檢測，也不能通過其各部分的簡單共同出現進行檢測。

這篇論文將描述一個用于進行視覺情境識別的新型系統，其目標是開發能夠展示與理解相關特性的機器學習系統。該系統被稱為 Situate，它能在給出情況描述和少量標注訓練集的情況下，學習目標外觀模型以及捕捉情況預期空間關系的概率模型。給定一張新圖片后，Situate 會利用其學習到的模型和一系列智能體對輸入內容進行主動搜索，以找到情況模型與圖片內容之間最一致的對應關系。每個智能體都會開發模型與輸入內容之間可能存在的對應關系，而 Situate 會為智能體分配計算資源，以便盡早開發出有希望的解決方案，但也不會忽略其他對應關系。

將把 Situate 與更傳統的計算機視覺方法（該方法依賴于檢測情境中的組成目標）以及基于 "場景圖 "的相關圖像檢索系統進行比較。將在情境識別任務和圖像檢索中對每種方法進行評估。結果表明了圖像內容和該內容模型之間的反饋系統的價值。

完全自主的航空系統（FAAS）將邊緣和云硬件與無人機和大量軟件支持結合起來，以創建自主系統。FAAS 通過對環境的實時感知和響應，在無人駕駛的情況下完成復雜的任務。FAAS 需要高度復雜的設計才能正常運行，包括機載、邊緣和云硬件和軟件層。FAAS 還需要復雜的軟件，用于控制無人機的底層操作、數據收集和管理、圖像處理、機器學習、任務規劃和高層決策，這些軟件必須在整個計算層次結構中有效集成，以實時實現自主目標。

即使是相對簡單的 FAAS，其復雜性也難以保證效率。然而，效率對 FAAS 的有效性至關重要。FAAS 在資源稀缺的環境中執行任務，如自然災害地區、農田和偏遠的基礎設施設施。這些地區的計算資源、網絡連接和電力都很有限。此外，無人機電池壽命短，飛行時間很少超過 30 分鐘。如果 FAAS 設計不合理，無人機可能會浪費寶貴的電池壽命來等待遠程計算資源的進一步指示，從而延誤或無法完成任務。因此，FAAS 設計人員必須謹慎選擇或設計邊緣硬件配置、機器學習模型、自主策略和部署模式。

FAAS 有能力徹底改變許多行業，但要提高其可用性和有效性，還有許多研究工作要做。在本論文中，我將概述自己為設計和實施高效、有效的 FAAS 所做的努力。本文將重點討論以下五個主題，包括 FAAS 的設計、實施和應用：

§1. 創建新的通用和特定領域的機器學習算法，并謹慎使用其他算法

§2. FAAS 層次結構中各級硬件的選擇

§3. 為自主策略、硬件設備、機器學習技術和部署特性的選擇和切換提供動力和環境意識信息。

§4. 在線學習能力可抵御有限的云訪問、網絡中斷和電力短缺。

§5. 全面的應用，展示 FAAS 的技術價值，推動采用，并確定未來的研究挑戰。

圖：FAAS 非常復雜。它們在遠程環境中運行，使用新穎的自主策略和機器學習算法，必須承受功率限制并利用創造性的網絡解決方案來實現其目標。

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。

無人機（UAVs）在軍事和民用領域發揮著至關重要的作用。本論文的研究有助于智能控制系統（ICS）領域，特別是實現旋轉翼無人飛行器（RUAV）可靠、便捷的自主控制。特別是，本論文解決了如何適應未建模動態和干擾（如在空中改變有效載荷）的難題。

無人機可以攜帶額外的重量，如傳感器、貨物，甚至被稱為有效載荷的懸掛物。已經開發了許多策略來穩定不斷變化的有效載荷，但這些策略都假定有效載荷是剛性的，重心（CoG）是靜態和已知的。有效載荷質量及其類型在飛行過程中的變化會極大地影響無人機的動態性能，這就要求控制器進行調整，以保持令人滿意的閉環性能。此外，還沒有探索過在半空中從一架較大的飛機（如氣象氣球）上發射一組具有隨機姿態的送貨無人機的情況。最后，未建模的動力學和陣風等不確定因素給飛行操作帶來了挑戰，因此綜合控制系統對于處理這些不確定因素至關重要，但對非基于模型的綜合控制系統的設計和開發關注不夠。

受這些研究空白的啟發，本論文探討了如何處理有效載荷在空中的 CoG 變化和姿態獨立發射的控制問題。為解決這些問題并實現理想的軌跡跟蹤控制，本文提出了一種新型非基于模型的綜合控制系統，稱為雙向模糊腦情感學習（BFBEL）控制系統。所提出的控制系統融合了模糊推理、神經網絡和基于強化學習的新型雙向腦情感學習（BBEL）算法。所提出的 BFBEL 控制器能夠從零開始快速適應，可用于控制 RUAV 的所有六自由度 (6DOF)。為擴大擬議控制器的適用性，開發了單輸入-單輸出（SISO）和多輸入-多輸出（MIMO）架構。本研究考慮的兩種無人駕駛飛行器模型是四旋翼無人駕駛飛行器（QUAV）和直升機無人駕駛飛行器（HUAV）。SISO 版本的 BFBEL 控制系統被應用于 QUAV，以解決處理 CoG 和重量不同的外部有效載荷的問題。BFBEL 控制系統的 MIMO 版本應用于 HUAV，以解決在空中獨立發射姿勢的問題。對這兩種系統都進行了模擬評估，并通過實驗驗證了如何處理 CoG 不確定的外部有效載荷問題。最后，在相同的控制情況下，將飛行能力和控制性能與傳統的比例積分微分（PID）控制器方案進行了比較。

探測無人機系統（UAS）非常復雜。在多個領域（空中、陸地和海洋）整合和共享雷達信息是一個難題。目前有關無人機系統探測的研究主要集中在探測地面兵力和國家關鍵基礎設施上空的無人機系統，但當無人機系統開始挑戰港口或公海上的軍艦時會發生什么？在多機構危機事件中，如何通過無線方式收集和共享信息？探測到的無人機傳感器數據能否通過無線網格網絡（WMN）與其他機構共享？研究表明，在一次小規模的多機構危機響應演習中，可以將 SAAB 的 G1X 雷達系統的模擬數據與戰術突擊套件（TAK）態勢感知應用程序集成在一起。該技術運行完美；但是，注意到，必須進一步檢查和改進反無人機系統戰術技術和程序（TTP）、國際無人機系統法律法規以及提示和自動化，以適應當今的戰斗和機構間響應。此外，發現在演習期間，手機信號無法有效覆蓋舊金山灣。為了縮小這一差距，使用 Persistent Systems 公司的 MPU-5 無線電設備成功擴展了 WMN，從而在非網絡環境中創造了更廣泛的維護網絡功能的能力。

關鍵點

• 將越來越多的自主無人機與有人駕駛飛機組合在一起，對于發展具有在同行沖突中競爭和獲勝所需的復原力、能力和殺傷力的未來空軍至關重要。
• 國防戰略家、政策制定者和作戰人員對自主性、人工智能及其目前的技術準備水平缺乏深入了解。這可能會滋生對采用這些關鍵技術的不信任和阻力。
• 需要一個框架來幫助美國國防界更好地了解不同的自主功能，然后定義和開發具有MUM-T行動所需的適當自主水平的系統。
• 需要一個由自主性的 "作戰人員觀點 "和 "工程師觀點 "組成的兩部分框架來指導該企業。"作戰人員觀點 "定義了無人機執行功能所需的不同自主水平，然后航空航天工程界--工程師觀--可以用來定義和開發必要的技術和系統。
• 這個框架將幫助空軍和國防部調整規模，加快下一代自主無人機隊友的開發和投入使用，以保持對美國戰略競爭對手的技術優勢。

摘要

在過去十年中，美國空軍發布的幾乎所有愿景、戰略和飛行計劃都將下一代無人駕駛飛機、自主性和人工智能作為確保在未來戰區獲得決定性戰斗優勢的關鍵技術。空軍目前正在開發新的作戰概念，將有人駕駛的戰斗機和轟炸機與自主無人駕駛飛行器（UAV）組成團隊--稱為有人-無人編隊（MUM-T）--以執行打擊、反空、電子戰和其他任務。鑒于作戰人員和工程師之間經常存在的脫節，開發這種能力具有挑戰性。

目前，作戰人員沒有充分理解無人機需要什么樣的自主權和多少自主權來實現預期行為。另一方面，工程師們往往不完全了解如何分解作戰人員的操作性能要求，以使他們能夠快速部署有效的系統。最重要的是，期望的作戰效果和實現這些效果的技術途徑之間的聯系并不明確。因此，與之相關的愿景、戰略、飛行計劃、作戰概念、計劃以及自主飛行器（ATA）的無數研究和開發工作都沒有以一種清晰和一致的方式結合起來。

一個代表作戰人員和工程師觀點的框架將為這兩個群體在創建自主系統時提供一個結構和共同理解。"作戰人員觀點 "代表了作戰人員如何在戰斗空間中組織思維任務，可以整合不同層次的自主性。然后，"工程師觀點 "可以利用這些任務來開發必要的具體算法、技術和系統，以提供滿足作戰人員需求和期望的自主團隊飛機。本文提出了一個框架，以幫助空軍作戰人員、戰略家和政策制定者更好地理解自主技術，并幫助指導企業走向未來人工智能賦能的美國行動。

圖1. 一個由兩部分組成的框架概述，以提高作戰人員對自主性的理解，并將他們的要求傳達給開發和采購部門。

一個擬議的無人駕駛飛機自主性框架

擬議的自主性框架中的 "作戰人員觀點 "有三個主要類別，每個類別又被細分為五個自主性級別。核心類、任務類和團隊類反映了飛行員的認知任務，旨在為作戰人員提供直觀的信息，幫助他們表達對自主系統應如何執行的要求。核心自主性類別包括飛行控制輸入和導航功能，這是飛機在沒有人類直接控制的情況下飛行所必需的。任務類包括完成與任務有關的任務所必需的功能，如管理傳感器操作、向目標釋放武器和執行其他戰術。協作類包括自主無人機與其他飛機（包括有人和無人）進行協作行動所必需的功能和特點。這三大類中的每一類又被細分為五個自主等級。第1級代表在執行任務時幾乎沒有自動化，第5級包括無人機完全自主執行的行動。

該框架的第二部分是工程師觀點。工程師視圖代表了作戰人員視圖的功能分解，將定義的類別和級別分解為功能、技術和數據。這種清晰的重點使工程師能夠將他們的開發工作與所需的車輛屬性和行為進行映射和優先排序。作戰人員關注的是宏觀層面的任務執行、操作行為和人類在行動中的作用，而工程師關注的是建立一個滿足作戰人員需求的自主系統所必需的基本功能、硬件、軟件和數據。換句話說，工程師觀點使航空航天工程師和技術專家能夠將作戰人員的要求解構為基礎技術和基本的自主要素。

這兩種觀點共同充當了作戰人員和工程師之間的連接組織和翻譯。值得注意的是，這個框架并不打算成為一個規范或標準。這類似于SAE的自動駕駛框架，它說該框架的預期目標是 "描述性和信息性，而不是規范性"。本著這一精神，擬議的雙視角自動駕駛框架的主要目的是使作戰人員和航空航天工程師能夠以結構化和一致的方式明確溝通和交流自主無人駕駛飛機的想法和要求。

圖6.作戰人員觀點：自主性類別和等級在作戰人員視圖中一起使用，形成一個描述無人駕駛飛機的操作行為和屬性的評分標準。

圖8. 工程師視圖從作戰人員視圖中獲取每個自主性類別所需的自主性水平，并提供一種結構化的方式，將自主性能力分解為必要的功能、技術和數據。在這個例子中，作戰人員視圖為核心飛行和導航類別分配了4級自主權，同時為任務分配了2級，為團隊分配了1級。