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在一個工作流程中描述并實施了建模和仿真工具，以開發一種模擬船尾的方法，然后模擬這些船尾的合成孔徑雷達（SAR）和紅外（IR）圖像。對幾種不同的海洋環境和模擬遙感平臺進行了參數研究，以生成初步數據集，用于訓練和測試基于神經網絡的船舶尾流探測模型。對幾種不同的模型結構進行了訓練和測試，這些模型結構在對輸入的合成孔徑雷達圖像是否包含持續性船尾進行分類方面具有很高的準確性。研究人員還探索了幾種數據融合模型，以了解不同合成孔徑雷達波段的數據融合如何改進船尾探測，其中一些神經網絡和數據融合模型的組合實現了完美或接近完美的性能。最后，創建并討論了跨多種傳感器模式的多物理場數據融合的未來研究大綱。

圖 2.1： 數據生成過程的多個模擬組件以及它們之間的數據流。

本報告探討了將移動和固定水下傳感器組合成一個連貫、分布式網絡的概念。該項目提出了數據融合系統的基準架構，該架構有助于近乎實時地交換來自不同來源的信息。該架構反過來又為進一步的系統開發提供了基礎，并指導今后對相關數據/信息融合概念和技術的研究，以應用于反潛戰（ASW）和水雷戰。

本研究采用獨特的逆向系統工程方法，根據反潛戰殺傷鏈以及探測、分類和跟蹤水下物體的成功概率設計了一個架構。然后將成功概率與人類反潛戰操作員的相同成功概率進行比較，以確定設計的適當性。研究小組利用 ExtendSim 軟件對架構進行建模和仿真，以驗證其功能能力和優于人類反潛潛航器操作員的性能。

由此產生的架構有助于將被動聲學傳感器信息與情報產品成功整合，并在有人和無人平臺上及時分發融合數據。該架構還允許未來向主動聲源、環境數據源、非傳統反艦導彈源（如雷達和 ESM）發展。

圖 1. 反潛戰數據融合系統背景圖

圖 1 描述了項目的范圍。反潛戰數據融合系統架構封裝在綠色框中。黑框描述的是受架構影響的系統，而架構之外的系統則對架構產生影響。團隊決定，被動聲學傳感器將是此次架構迭代中唯一包含的傳感器。圖中還顯示了灰色標記的非被動傳感器功能。團隊建議在未來的架構迭代中加入這些傳感器。圖中增加的非被動傳感器說明了反潛戰數據融合問題的真正范圍，并影響了系統設計對未來發展的預期（即，不要建立一個限制性太強的系統，以至于只能使用被動聲學傳感器）。

研究小組采用標準的殺傷鏈范式來構思反潛戰數據融合系統的成功。殺傷鏈的串行性質支持盧瑟定律的應用。通常所理解的魯瑟定律指出，串聯系統的可靠性等于其組成子系統可靠性的乘積（邁爾斯，2010 年）。就反潛戰數據融合系統而言，該系統就是使用殺傷鏈表示的反潛戰任務，殺傷鏈的每一步都由反潛戰數據融合系統功能表示。將盧瑟定律應用于殺傷鏈，反潛戰任務的成功概率可以用殺傷鏈中每個環節的成功概率來表征。具體來說，反潛戰數據融合系統的成功概率等于探測（發現）、分類（固定）、定位（跟蹤）、交戰（目標）和殺傷（交戰）概率的乘積。圖 2 描述了反潛戰殺傷鏈的盧瑟定律。

圖 2. 反潛戰殺傷鏈的盧瑟法則

反潛戰的現狀在很大程度上依賴于人類操作員。實質上，人類操作員充當了數據融合系統的角色。由于目前的處理能力有限，操作員無法評估所有接收到的信息，從而丟失了潛在的相關數據。此外，在殺傷鏈流程的每一個步驟中，人為錯誤都可能在不知不覺中注入解決方案。反潛戰數據融合架構力求使融合過程自動化，以提高效率，消除人為主觀因素和相關錯誤，從而提高性能，增強反潛戰任務的有效性。反潛戰數據融合系統的成功取決于該系統的性能至少與人類操作員的性能相當。

本文探討了自主無人機系統（UAS）的制導和控制。具體而言，研究了基于模型參考自適應控制（MRAC）的尾翼無人機系統，以及用于戰術機動和覆蓋的多旋翼無人機系統的制導和控制。調查了當前和潛在的應用，并找出了現有技術的差距。

為了解決四旋翼無人機這一特殊類別的尾翼無人機系統的控制問題，研究人員開發了兩種方法，以解決建模不確定性、未建模有效載荷、陣風以及執行器故障和失靈等問題。在第一種方法中，尾翼無人機系統的縱向動力學采用 MRAC 法進行調節，以在新穎的控制架構中實現規定性能和輸出跟蹤。用于規定性能和輸出跟蹤的 MRAC 法則結合了線性二次調節器 (LQR) 基線控制器，使用積分反饋互連。利用障礙 Lyapunov 函數對軌跡跟蹤誤差進行約束，并通過采用軌跡跟蹤誤差瞬態動態參考模型來保證用戶定義的軌跡跟蹤誤差收斂速率。在該控制系統中，平移和旋轉動力學分別分為外環和內環，以考慮到四旋翼雙翼飛行器的動力不足問題。在外環中，氣動力的估計值和 MRAC 法則用于穩定平移動力學。此外 此外，還推導出參考俯仰角，使飛行器的總推力永遠不會指向地球，以確保安全，并避免通常用于確定方向的帶符號反正切函數固有的不連續性。在內環中，氣動力矩的估計值和 MRAC 法則用于穩定旋轉動力學。此外，還提出了一種用于確定所需總推力的法則，該法則可確保如果飛行器的方位與所需方位足夠接近，則會施加適當的推力。還提出了一種控制分配方案，以確保始終實現所需的推力力矩，并滿足對執行器產生的推力的非負約束。仿真驗證了針對規定性能和輸出信號跟蹤采用 MRAC 的控制架構，并將規定性能 MRAC 法與經典 MRAC 法進行了比較。

在第二種方法中，提出了一種基于 MRAC 的統一控制架構，該架構沒有將縱向和橫向動力學分開。平移和旋轉動力學分別被分離為外環和內環，以解決尾翼無人機系統的動力不足問題。由于預計飛行器會發生較大的旋轉，因此使用無奇異性的四元數來捕捉尾翼的方向。此外，還通過使用障壁 Lyapunov 函數來解決卷揚現象，以確保跟蹤誤差四元數的第一個分量為正，從而按照最短的旋轉將飛行器的當前方位驅動到參考方位。在外環中，利用對空氣動力的估計和 MRAC 法則確定所需的推力。參考方位是根據正交普羅克斯特問題的解確定的，該問題可找到從當前推力方位到所需推力方位的最小旋轉。由于正交普羅克里斯特問題的不連續性質，角速度和加速度無法通過對正交普羅克里斯特問題解的時間導數來推導。奇異值分解的不連續性。因此，我們使用兩次連續可微分函數--球面線性插值，來尋找連接捕捉車輛當前方位的單元四元數和捕捉參考方位的單元四元數的大地線。一個有趣的結果是，角速度和加速度只取決于參數化球面線性插值函數的標量值函數的一階導數和二階導數；實際函數并不重要。然而，確定該函數的形狀并非易事，因此采用了受模型預測控制啟發的方法。在內環中，使用氣動力矩估計值和 MRAC 法來穩定旋轉動力學，并將推力分配給各個螺旋槳。建議的控制方案的有效性通過仿真得到了驗證。

提出了一種用于自主無人機系統的集成制導和控制系統，可在未知、動態和潛在的敵對環境中，按照用戶規定的不計后果或戰術方式進行機動。在該制導和控制系統中，戰術操縱是通過在飛行器接近目標時利用環境中的障礙物來實現的。不計后果的機動是通過在向目標前進時忽略附近障礙物的存在，同時保持不發生碰撞來實現的。魯莽行為和戰術行為的劃分受到生物啟發，因為動物或地面部隊都會使用這些戰術。制導系統融合了路徑規劃器、避免碰撞算法、基于視覺的導航系統和軌跡規劃器。路徑規劃器以 A? 搜索算法為基礎，并提出了可定制調整的 "到達成本"（cost-to-come）和啟發式函數，通過降低底層圖中捕獲靠近障礙物集的節點的邊的權重，利用障礙物集進行躲避。啟發式的一致性已經確定，因此，搜索算法將返回最優解，而不會多次擴展節點。在現實場景中，需要快速重新規劃，以確保系統實現所需的行為，并且不會與障礙物發生碰撞。軌跡規劃器基于快速模型預測控制（fMPC），因此可以實時執行。此外，還采用了一個自定義的可調成本函數，該函數權衡了與障礙物集的接近程度和與目標的接近程度的重要性，為實現戰術行為提供了另一種機制。新穎的避免碰撞算法是基于解決一類特殊的半有限編程問題，即二次辨別問題。避撞算法通過尋找將無人機系統與障礙物集分隔開來的橢球體，生成無人機系統附近自由空間的凸集。凸集在 fMPC 框架中用作不等式約束。避撞算法的計算負擔是根據經驗確定的，并證明比文獻中的兩種類似算法更快。上述模塊被集成到一個單一的制導系統中，該系統為任意控制系統提供參考軌跡，并在多次模擬和飛行測試中展示了所提方法的有效性。此外，還提出了飛行行為分類法，以了解可調參數如何影響最終軌跡的魯莽性或隱蔽性。

最后，介紹了用于自主無人機系統的綜合制導和控制系統，該系統可在未知、動態和潛在敵對環境中，按照用戶的要求，以不計后果或戰術的方式執行戰術覆蓋。覆蓋的制導問題涉及收集環境信息的策略和路線規劃。收集未知環境信息的目的是幫助服務組織和第一反應人員了解態勢和制定計劃。為解決這一問題，需要綜合考慮目標選擇、路徑規劃、避免碰撞和軌跡規劃。我們提出了一種基于八叉樹數據結構的新型目標選擇算法，用于為路徑規劃器自主確定目標點。在該算法中，由導航系統推導出的體素地圖捕捉了環境中各區域的占用和探索狀態，并被分割成捕捉大面積未探索區域和大面積已探索區域的分區。大面積未探索區域被用作候選目標點。目標點的可行性通過采用貪婪 A? 技術來確定。該算法擁有可調參數，允許用戶在確定目標點序列時指定貪婪或系統行為。這種技術的計算負擔是根據經驗確定的，并證明可在現實場景中實時使用。路徑規劃器基于終身規劃 A?（LP A?）搜索算法，與 A?技術相比，該算法更具優勢。此外，還提出了一種可自定義調整的成本-歸宿和啟發式函數，以實現戰術或魯莽的路徑規劃。提出了一種新的避免碰撞算法，作為上述避免碰撞算法的改進版本，改進了所產生的約束集的體積，從而使更多的自由空間被凸集捕獲，因此，軌跡規劃者可以利用更多的環境進行戰術機動。該算法基于半定量編程和快速近似凸殼算法。軌跡規劃器以 fMPC 為基礎，采用自定義成本函數，通過滑行障礙物表面實現戰術機動，并將所需加速度作為與掩體距離的函數進行調節；采用障礙函數約束飛行器的姿態并確保推力正向性；采用四旋翼無人機系統的輸出反饋線性化運動方程作為微分約束，以實現積極的機動。利用定制的 C++ 模擬器驗證了所提系統的功效。

本論文將探討在海洋環境中運行的自主無人機系統在制導和控制算法方面存在的一些不足。

本論文為有限時間范圍內的魯棒性分析和綜合提供了理論和計算工具。這項工作的動機之一是對導彈攔截系統性能進行可靠評估，這也將有助于此類系統的穩健設計。典型的性能指標具有無限時間范圍的性質，以穩定性為中心，并依賴于頻域概念，如增益/相位裕度。對于在有限時間范圍內運行的系統（如許多發射場景），這些指標可能不夠充分。相反，本論文側重于時域指標，例如，在考慮干擾、模型不確定性/可變性和初始條件的影響的同時，對系統在視界最后時間的狀態進行約束。建議的方法是沿軌跡對動力學進行數值線性化，以獲得線性時變（LTV）系統。然后在線性化系統上進行分析或綜合，該系統可捕捉到標稱軌跡周圍的一階擾動。與原始非線性模型相比，這種方法犧牲了一些精度，但卻能使用線性系統工具。建議的最壞情況 LTV 分析還提供了具體的不良干擾和不確定參數，可在高保真非線性仿真中進一步研究。

導彈防御： 威脅環境正在以許多前所未有的方式迅速演變，這主要是由于現有導彈能力的增強和無人駕駛飛行器的更加靈活。任何導彈防御系統的首要目標都是保護國土、文明和戰略資產（如航空母艦）。這些復雜的工程系統必須探測、跟蹤和攔截來襲的威脅導彈，在它們到達各自目標之前將其摧毀。目前，最常見的方法之一是使用攔截導彈，通過與威脅導彈碰撞（即命中摧毀）或在其附近爆炸（即定向破片）使其失效。

目前的局限性： 單一攔截器與威脅交戰的性能可能會因多種因素而下降，包括外部干擾（如陣風）、未建模的靈活動態、傳感器噪聲、跟蹤不準確、致動器飽和、威脅的規避機動等。這對單個攔截器系統的精度造成了極大的影響。因此，需要發射多個攔截器來提高成功的可能性。然而，這并不總是可行的；例如，一艘小型海軍艦艇可能只有有限的艦載導彈資源。替代方法包括反火箭、火炮和迫擊炮（C-RAM）系統或 CIWS 雷達控制速射炮，發射多發炮彈，直到成功識別并摧毀威脅。當同時受到多個威脅的攻擊時，這種防御能力很容易被壓垮。有些威脅導彈具有很強的機動性，可使用多種誘餌和反制手段，因此很難被攔截。此外，如果不能在短時間內做出反應，可能會造成災難性后果。總之，目前的多層導彈防御系統嚴重缺乏性能保證。

目標：這項研究的主要目標是開發理論和計算工具，用于對在有限時間范圍內運行的系統進行魯棒性分析。重點是快速可靠地計算適當的魯棒性指標，以確定最壞情況下的性能。這種分析可用于補充現有的蒙特卡洛方法，以便在設計迭代的早期發現邊緣情況，或確定二元結果（如任務成功或在最壞情況下失敗）。

挑戰： 總體而言，由于存在許多不確定性、干擾和參數變化，最壞情況分析問題是非線性和非凸的。目前還沒有任何數值上可靠的工具可用于此類分析。即使存在這樣的工具，其適用范圍也很可能有限，因為它們要么計算速度很慢，無法保證收斂，要么只適用于學術范例。例如，考慮在 F-16 飛機上應用非線性動力算法進行最壞情況軌跡分析[8]。這種算法不僅缺乏收斂性保證，而且計算速度很慢。得出最壞情況下的參數和陣風組合所需的時間（4 到 4.5 小時）與蒙特卡洛模擬所需的時間大致相同。

方法： 方法主要是沿標稱軌跡對系統的動態進行數值線性化，并評估由此產生的線性時變（LTV）系統的穩健性。這種線性化系統只捕捉標稱軌跡周圍的一階擾動。我們利用系統的線性特性，通過解決凸優化問題，為 LTV 性能提供正式保證。然而，這需要犧牲原始不確定非線性系統的精度（即以精度換取計算效益）。這種近似分析只需要一次非線性模擬，速度明顯更快。擬議的有限視界線性化分析還提供了最壞情況下的性能證明（如特定的 "壞 "干擾、參數等），可在非線性模擬中進一步分析。

軍用飛機推進系統是噴氣發動機設計中最具挑戰性的領域之一： 在受飛機空氣動力學影響極大的多變環境中工作時，這些發動機應在不影響可靠性和運行成本的前提下，以盡可能小的體積提供大的推力輸出。此外，軍用飛機運行的多學科性質經常會引入相互矛盾的性能目標，很難將其納入發動機設計中。所有這些因素再加上發動機開發成本非常高，因此有必要在設計階段的早期進行適當的選擇，以確保開發過程的成功和新發動機概念的可行性。

盡管該領域的研究數量巨大，但也許是由于所涉及數據的敏感性，迄今為止發表的研究都集中在相當具體的主題上，而沒有涉及完整的多學科飛機推進系統集成問題。為此，需要結合不同研究領域的內容和貢獻，建立新的綜合方法。

本項目研究開發一種新方法，將發動機初步設計與飛機運行要求相互聯系起來。在此范圍內，構建了通用軍用機身的表示方法，并將其與發動機性能模型和仿真工具相結合，以研究推進系統對飛機任務性能和生存能力的影響。更具體地說，該項目在軍用飛機推進系統集成領域的貢獻主要集中在三個方面：

• 新的軍用飛機表示法，模擬飛機與推進系統之間相互作用的關鍵方面： 飛機空氣動力學、機身/推進系統空氣動力學干擾、紅外和噪聲特征。該模型計算要求低，適合用于大規模參數研究和軌跡優化案例。

• 基于模擬的新技術，用于估計爬升性能和評估飛機/發動機配置在現實任務場景中的任務能力。所開發方法的創新點包括爬升軌跡問題的多目標表述、高度-機械跟蹤技術、能量-機動性（E-M）技術的擴展，允許同時優化飛機軌跡和發動機計劃，以及為軍用飛機引入最小噪音和紅外軌跡。

• 考慮到飛機的紅外特征和飛機/導彈的運動性能，量化推進系統對飛機生存能力的影響。這是通過將飛機紅外模型與導彈對飛機和飛機對飛機的運動模擬相結合來實現的，這些模擬用于測量飛機易受攻擊的程度，以及飛機自身攻擊機動目標的能力。

上述方法是利用已公布的數據開發和驗證的，并在一系列測試案例中用于研究飛機的性能趨勢，在這些案例中，不同的推進系統設計在各種模擬任務中的有效性得到了評估。結果成功證明了所開發的方法能夠量化飛機性能與發動機設計之間的關系，為理解采用不同推進系統配置所產生的性能權衡提供了基礎，從而最大限度地提高動力裝置設計過程的效率。

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。

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。

伊卡洛斯團隊創建了一個基于無人潛航器（UUV）的數字工程案例研究，通過執行 MagicGrid 架構開發方法，提供了使用 Cameo Systems Modeler 開發架構的強大視圖。案例研究包括通過中間件軟件（ModelCenter MBSE）連接該架構模型，以直接驅動多個工程分析工具（Excel、MATLAB/Simulink、計算機輔助設計工具）。通過實驗設計對設計進行改進，并通過軟件工具（ModelCenter Explore）實現可視化。本案例研究提供給海軍水面作戰中心-胡內姆港分部（NSWC PHD），作為系統工程師和系統后勤人員培訓的補充，以填補現有培訓的空白。

近年來，數字工程（DE）和基于模型的系統工程（MBSE）已成為美國國防部（DOD）和海軍部（DON）的行業標準。數字工程被定義為 "一種綜合的數字方法，它使用權威的系統數據源和模型作為跨學科的連續體，以支持從概念到處置的生命周期活動"（Shepard 和 Scherb，2020 年）。許多海軍組織已經適應了數字工程方法，并開始提供培訓計劃，重點關注數字工程的各個組成部分以及有助于支持這些流程的工具。

其中一些培訓項目嚴格專注于數字工程流程的一個特定組成部分。雖然許多培訓項目都深入關注某一特定組成部分，但它們只是對數字工程或架構開發方法進行了有限的分割。不同組成部分之間缺乏流動性，這暴露了數字工程教學的不足。所提供的培訓課程并沒有展示建筑開發和工程分析工具之間是如何相互作用的，也沒有展示它們是如何協同工作以實現成功的數字工程流程的。因此，學生在構思整個建筑開發方法和探索優化建筑設計的數字工程技術時受到限制。

本文的主要目標是利用 MBSE 和數字工程實施對理論上的無人潛航器 (UUV) 進行案例研究，以補充當前的培訓和教育。這將通過三項成果來完成：理論無人潛航器數字系統架構示例、MagicGrid 架構開發方法（包括工程分析軟件工具的使用）的書面和可視化教程，以及關于整個案例研究的最終報告。

理論UUV 是一個系統概念，將使用 Cameo Systems Modeler 將其轉化為數字架構模型。利用 MagicGrid 架構開發方法，除了 Model Center MBSE 外，UUV 架構模型還可通過不同的工程分析工具 [即 Excel 和 MATLAB/Simulink（計算機輔助設計工具）] 進行連接和分析。為了說明開發過程，在架構的同時還完成了基于文本和視頻的教程。最后，在架構模型上進行實驗設計，以測試系統能力并完善設計。

這些教程包括一個模型模板，作為當前培訓和教育的補充，提供更深入的 MBSE 和數字工程工具、技術和流程。這滿足了利益相關者的目標和要求，最終成果還可用于重新評估當前基于模型的程序執行流程。

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。

在有環境因素的城市區域內安全有效地使用四旋翼飛行器，對美國軍事和民用部門具有巨大的重要性。本技術報告探討了一個高度適應性的模擬設置，其中有一個包含學習元素的非線性控制器。其他模型因素--如無人機的幾何形狀、權重和風的力量--在所提出的框架內很容易被修改。用虛幻引擎進行的模擬，可以結合現實世界的城市數據、現實的風和現有的開源軟件。

引言及與美國陸軍的相關性

無人系統和無人駕駛航空系統（UAS）的使用在全世界的軍隊中激增，在通信、監視、偵察和戰斗中都有應用（Nacouzi等人，2018）。在敵對地區，無人機系統將受到多種威脅，包括網絡和物理威脅，以及環境危害。生存和任務的成功往往取決于以最小的通信或依賴全球導航衛星系統（GNSS）的能力，如GPS（Guvenc等人，2018；Sathyamoorthy等人，2020；Fan等人，2022）。例如，無人機系統的通信可用于檢測和獲得無人機系統的位置，而基于衛星的導航很容易被欺騙或干擾，因為信號非常弱。其他傳感器也經常被用來增強GNSS的位置分析，并可以用來取代它，如光學系統--包括照相機、雷達、光探測和測距（LiDAR）系統和慣性測量單元（IMU）（Angelino等人，2012）。這些都提出了自己的挑戰。慣性測量單元是標準設備，但只能檢測線性和角加速度，同時通過檢測地球的局部磁場來確定方向（共9個自由度）。因此，位置誤差，即測量的加速度的第二個時間積分，會隨著時間的推移而累積。在使用IMU進行UAS導航時，其他令人擔憂的來源包括環境影響（即風或降水）。 UAS結構的物理變化，如增加一個傳感器或武器包，包括武器發射后的變化，使工作進一步復雜化。這種質量和質量分布的變化改變了UAS的質量中心和慣性張量。光學傳感器、雷達和LiDAR系統增加了重量，并經常發射射頻或光，使它們更容易被探測到和/或需要處理資源。增加的重量和/或處理可能對電池壽命產生不利影響，從而影響運行時間和整體可靠性。

為了解決這些問題，我們正在研究在大風環境中使用控制算法，以了解IMU信號如何在控制中被用來考慮（和/或改變）UAS的位置計算。再加上不確定性措施，這些最終可用于檢測UAS飛行性能的變化，或對GNSS信號的欺騙。

城市環境是安全和可靠的無人機系統運行的第二個關注領域（Watkins 2020）。它們被認為是國防部行動的一個挑戰領域，也是政府和商業服務的一個巨大的技術增長領域。在這份報告中，我們展示了一個模擬空間，我們正在建立專門用于模擬城市環境中的無人機系統，以解決自主和半自主控制的問題，重點是環境的相互作用，包括風和靜態碰撞威脅。物理學和控制的關鍵部分直接用C++實現。除此之外，在可能的情況下，我們正在利用當前的免費和開源資源（即軟件、軟件框架和數據），但要注意的是，我們包括使用一些在產品商業化成功后需要付費的工具。我們采取了一種模塊化的方法，隨著其他軟件框架和系統的成熟，將能夠靈活地過渡到其他軟件框架和系統。我們目前的系統已經基于用于小型無人機系統的PX4控制器庫和實時發布-訂閱（RTPS）數據傳輸協議。RTPS應能使我們的發展在其他工具成熟時過渡到其他工具，并使用通用的應用編程接口（即API）過渡到其他工具和數據，如計算的風數據。對于圖形和用戶界面，我們使用虛幻引擎（UE）（Matej 2016），這是一個游戲引擎，提供最先進的圖形功能和我們的模型中使用的一些物理學--最重要的是無人機系統和其環境之間的碰撞檢測。

第2-4節詳細介紹了整個模擬的主要計算部分：納入現實世界的城市數據，生成現實的風模型，無人機的幾何和物理建模，以及線性和非線性控制。我們對整體模擬的這些主要部分中的每一個都依賴開源軟件，如UE、OpenStreetMap（OSM）（Anderson等人，2019年）、Mapbox和AirSim（Shah等人，2017年），并根據需要詳細說明（見圖1；例如，真實城市的模型導入游戲引擎中）。第5節和第6節提供了樣本結果和結語。

圖1 將城市數據納入UE進行大規模模擬的兩個例子。伊利諾伊州的芝加哥（上）；弗吉尼亞州的水晶城（下）。這兩張圖片都是使用開源工具創建的，將開源的Mapbox城市數據導入UE中。