亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

現代無人機威脅需依托先進攔截策略應對復雜規避能力與對抗環境。傳統單攔截器及非協同多攔截器方案存在固有缺陷：覆蓋不足、追蹤模式可預測、易受智能規避機動反制。本文提出"牧羊人網格"策略——基于群體行為協同的多階段框架，通過系統性圍困與協同打擊實現確定性目標攔截。該策略實施四階段作戰模型（追蹤/跟隨/編組/交戰），結合動態角色分配與自適應編隊幾何學，在保持持續目標壓制的同時優化打擊時機。核心創新含三大要素：基于目標距離與任務目標的自適應階段轉換機制、專設編隊維持與打擊執行的動態角色分配系統、適應目標運動模式的預測性編隊幾何算法。仿真實驗顯示其性能顯著超越傳統方案：攔截成功率提升至近完美水平（＞95% vs 傳統方案65%），中位攔截耗時同步縮減。

無人機（UAV）技術擴散正對軍事、民用及關鍵基礎設施構成嚴峻安全挑戰。現代威脅場景中的高速敏捷目標能在三維空間實施不可預測規避機動，傳統防御系統難以應對。攔截此類目標不僅需快速響應能力，更依賴實時適應動態威脅的精密協同機制。當前防御體系面臨雙重挑戰：嚴苛資源約束下維持高攔截成功率，同時滿足時效性決策要求。

傳統攔截方法主要依賴集中式指揮結構與預設航跡，在現代威脅環境中存在根本局限：單攔截器方案因覆蓋不足與交戰窗口有限，難以應對高機動目標；現有多攔截器系統多采用直接追蹤或基礎編隊飛行等簡單協同策略，易被復雜規避機動反制。現有方法普遍缺乏行為自適應機制，無法根據目標特性與環境調整策略。集中式規劃的計算開銷更導致高速攔截場景中的致命延遲。

盡管集群控制與分布式系統新進展為協同攔截開辟新路徑，當前方案仍受限于僵化協同協議與有限行為模式。多數集群方案聚焦固定幾何編隊維持，忽視目標行為動態特性與攔截器角色分化需求。現代方法缺乏層級決策結構導致資源分配低效與戰略布防機會錯失。現有系統在作戰階段轉換時常出現覆蓋空隙，危及關鍵交戰窗口。

針對上述缺陷，本文提出"牧羊人網格"策略——融合自適應集群協同與智能角色分配的多階段攔截框架。該方案引入仿生行為模型，使攔截單元動態切換四作戰階段：

1. 追蹤階段：高速接近目標建立初始接觸
2. 跟隨階段：保持安全距離實施持續監控
3. 編組階段：構建動態包圍網格壓縮機動空間
4. 交戰階段：協同實施致命打擊

采用"集中-分布式"混合控制架構，平衡實時響應與戰略協同：單元級自主決策與集群級協同機動并行。

本策略三大創新點確立其技術優勢：

1. 自適應階段轉換機制：根據目標距離與任務目標動態調整追蹤行為，確保持續接戰同時優化資源利用
2. 動態角色分配系統：專設"主動攔截單元"實施打擊、"牧羊單元"維持編隊結構，通過層級架構實現協同定位與打擊執行的概率最大化
3. 預測性編隊幾何算法：基于實時航跡分析優化攔截器布陣，構建適應目標運動模式的移動式包圍網格，維持多重交戰矢量保障攔截成功率

全球對無人機、射頻模塊及個人通信設備的反制需求日益增長。掃頻干擾器已被證實對多類目標具有普適性干擾效能。隨著技術進步，干擾設備需同步演進以適應新型威脅并滿足附加約束條件，包括提升能效、壓縮帶寬占用及實現并行友好通信。為此，本文提出新型掃頻干擾信號體系，并將信號參數化過程建模為優化問題。通過真實硬件實驗平臺，評估了多類目標在選定干擾信號下的干擾效能，采用定制優化算法指導評估流程并開展算法性能對比。聚焦最優算法進行超參數調優研究，基于實測數據運用響應面法(RSM)解析特定目標受擾時的參數關聯機制。最終證實本實驗方法可作為通用框架，用于優化針對任意目標的多樣化干擾信號。

針對惡意射頻通信的電子對抗需求顯著增長，威脅涵蓋無人機、商用射頻模塊、個人移動電臺及軍用通信領域。射頻干擾器因其非侵入特性成為首選對抗裝備，廣泛應用于要員保護、重大活動安保、車隊護航、關鍵基礎設施防護及電子戰領域。干擾設備通過發射特定信號引發電磁干擾，使目標通信失效。現有文獻提出多種干擾策略：主動式（阻塞/掃頻/單音信號發射）與響應式（基于協議層）干擾方案已在[1]中對比驗證。掃頻信號在多場景展現顯著效能[2]。近期研究聚焦通過調整掃頻參數或信號結構優化掃頻策略：如[3]探究不同掃頻周期對LoRa模塊的影響；[4]分析無人機跳頻系統(FHSS)的命中率與掃頻參數設置；[5]對比無人機反制中掃頻參數的競爭方案；[6]提出噪聲調頻與掃頻復合信號以增強對多調制模式的干擾效果；[7]則對比梳狀組合掃頻與掃頻-噪聲復合方案。

上述研究可歸納為掃頻信號優化的兩大核心挑戰：針對特定場景尋找最優掃頻參數配置；將基礎掃頻升級為復雜信號結構。針對第一項挑戰，我們沿用既往研究[8]的抽象模型，將掃頻參數調優過程建模為干擾效能最大化優化問題，采用多種優化算法求解并在真實硬件平臺驗證。對比確定性搜索、隨機搜索、遺傳算法、粒子群優化及貝葉斯優化等主流方法的性能表現。實驗硬件涵蓋射頻模塊與無人機兩類典型目標，運用響應面法(RSM)量化干擾信號對設備的抑制效果。

針對第二項挑戰，通過引入間隙、頻移、重復及帶寬變換等機制改造基礎掃頻結構，在滿足可選邊界條件（如降低功耗、提升干擾效能、實現并行友好通信）前提下優化信號設計。基于第一項挑戰獲得的算法性能認知，選取高級掃頻信號代表案例在實驗平臺驗證。隨著復雜掃頻信號自由度增加，實驗評估耗時顯著增長。為提升效率，需對優化算法進行專項改進與超參數調優以減少評估步數。

本文核心貢獻如下：? 分析掃頻干擾信號在多參數集下對選定目標的抑制效果并記錄響應面 ? 提出擴展經典掃頻信號的新型復雜干擾信號架構（具備更高自由度） ? 對比主流優化算法在干擾效能最大化任務中的性能表現 ? 提出算法改進方案與適配超參數以降低時間成本。

全文結構：第二章闡述優化問題框架及掃頻信號改進方案；第三章介紹對比算法實現與超參數設置；第四章基于實驗測量展開研究；第五章呈現響應面、算法性能對比及超參數調優結果；第六章總結研究成果。

為破解軍事智能裝備預測性維護中智能化與網絡化程度低、物理模型構建困難等問題，本研究針對人工智能技術在軍事智能裝備中的應用框架、關鍵技術及保障決策方法展開探索。通過將預測性健康管理（PHM）系統架構融入軍事智能裝備健康管理體系，充分發揮人工智能全域通信、泛在感知與自主學習等核心能力，實現軍事智能裝備健康管理的數據驅動化、智能化和網絡化轉型。本研究成果可為復雜戰場環境下軍事智能裝備保障提供參考路徑，有效降低運維成本，持續提升保障效能。

本文重點研究人工智能技術（AIT）在機電控制系統（MECS）中的應用：首先闡釋AIT基礎理論與概念框架，繼而開發現代化AIT核心技術，結合我國現代企業機電控制系統現狀剖析現存瓶頸，最終探究AIT與機械系統的融合路徑，重點討論其在機械電子孔口子系統與電氣控制系統集成中的實踐應用。

"軍事智能裝備"泛指具備預測、感知、分析、推理、決策及控制能力的裝備體系。其在裝備數控化基礎上演進為更高級形態，可顯著提升生產效能與制造精度。其發展關鍵技術涵蓋缺陷檢測與健康維護技術（如高端數控機床、工業機器人），而故障預測與健康管理（PHM）技術正成為未來保障體系的核心方向。隨著軍事智能裝備復雜度提升，構建部件或系統的精確數學模型愈發困難。利用裝備全生命周期多節點歷史數據進行建模，相較物理分析模型更有利于實現PHM功能。鑒于軍事智能裝備向信息化、智能化、網絡化演進，其維護流程也需同步實現網絡協同與智能決策。本研究聚焦PHM與人工智能的融合應用，著力提升軍事裝備智能保障的決策水平、力量編成、方法革新及效能增益，為PHM智能化與網絡化維護模式的落地實施提供支撐。

未來智能化作戰形態演變

高端技術的廣泛運用正在深刻改變制勝機理。信息力已超越火力成為戰爭勝負的決定性要素，控制取代摧毀成為壓制對手的首選手段。作戰體系中集群單元的影響力超越傳統集中兵力效果，催生出三大新型作戰樣式：基于集群協同的"新型智能作戰"（亦稱分布式協同戰）、基于多域集群的"集群攻防戰"、以及創新理論體系衍生的"電磁全維戰"，三者共同構成未來智能化戰爭的基本形態。

隨著無人機（UAV）技術應用日益廣泛，如何在不確定性環境中實現高效安全的自主導航成為重要研究課題。本文針對動態不確定環境中的無人機路徑規劃問題，構建了空域場景下執行任務的仿真環境。該環境支持靈活參數配置，可調整障礙物數量、敵方無人機數量及其行為策略（如"隨機巡邏"或"追擊"）。將無人機路徑規劃問題建模為部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDP），充分考慮無人機運動模型與環境特征，據此設計相關狀態空間、動作空間及獎勵函數。進一步提出融合快速擴展隨機樹（RRT）算法與柔性行動者-評價者（SAC）算法的新型RRT-SAC算法：RRT負責全局路徑規劃為無人機提供導航指引，SAC專注局部動作選擇以應對動態環境中的突發狀況。實驗結果表明，在多組測試環境中RRT-SAC算法在任務完成率、耗時、軌跡長度等指標上均優于對比算法，展現出卓越的泛化能力與穩定性。

無人機（UAV）在現代社會的應用日趨廣泛。其靈活性、高效性和多功能性使其成為解決傳統方法難以應對挑戰的關鍵工具（Fraga-Lamas等，2019）。在農業領域，無人機可實現作物生長精準監測（Wang等，2019）；環境管理領域則可采集空氣質量與水污染數據支撐現代環境監測（Valenti等，2016）。隨著智能決策與航空設備性能的飛速發展，無人機在災害救援與軍事領域亦獲廣泛應用（Bai等，2021）。更智能化、信息化的無人機可快速抵達指定區域執行搜救、物資投送等任務，大幅降低人力資源成本（Valente等，2013）。但無論何種任務類型，自主路徑規劃始終是完成無人機任務的核心要素。高效路徑規劃可優化飛行軌跡并最小化能耗，智能避障策略則能保障無人機在復雜環境中的安全運行，從而降低事故風險（Dewangan等，2019）。

路徑規劃算法主要分為兩類：非學習型方法與學習型方法。非學習型方法主要基于預定義規則和數學模型進行搜索或采樣。其中搜索類算法（如Dijkstra算法）通過正向遍歷所有節點獲取最優路徑（Dijkstra，2022）；A*算法改進Dijkstra算法，利用啟發函數縮小搜索范圍提升效率（Dewangan等，2019）。快速擴展隨機樹（RRT）作為采樣類算法，通過在狀態空間隨機采樣點自然處理運動學約束，為實際應用提供高效可靠方案（Fan等，2022）。然而由于路徑規劃屬于經典NP難問題，傳統建模與搜索算法在復雜環境中計算復雜度急劇增加，有時甚至無法求得解，該現象常稱為"維度災難"（Dewangan等，2019）。

為規避維度災難，學習型方法應用日益廣泛。強化學習（RL）采用試錯訓練機制，無需人類知識或預設規則，通過探索能獲取最大回報的行為使智能體達到類人高級智能水平（Li等，2023）。經典RL算法（如SARSA與Q-learning）已成為無人機路徑規劃的重要方法（Liu和Lu，2013）。尤其2013年提出融合深度學習的深度Q網絡（DQN）算法，解決了強化學習中高維狀態空間表征難題（Mnih等，2013）。DQN在雅達利游戲中的表現遠超既有機器學習方法。2015年改進版DQN在雅達利游戲中顯著超越人類專業玩家（Mnih等，2015）。越來越多研究者開始初步應用深度強化學習（DRL）算法進行無人機任務模擬與規劃。此類算法融合強化學習的決策能力與深度學習的感知能力，為動態路徑規劃問題提供新解法（HUANG等，2024）。Keong構建空戰博弈環境，采用DQN實現無人機自主避障與射擊策略（Keong等，2019）；Xu改進DQN提出D3Q方法有效緩解估值過高問題（Xu等，2024）；Yu提出帶安全約束的RL路徑規劃算法，在保障路線安全同時兼顧任務完成率（Yu等，2021）。但仿真環境與現實存在顯著差異：DQN本質上僅能輸出離散動作，難以實際部署。而深度確定性策略梯度（DDPG）算法的提出使DRL可輸出連續動作，在現實動態環境中展現強大探索能力（Hou等，2017）。Lan應用DDPG算法實現多移動機器人在未知環境的避障任務，并成功應用于大規模現實場景（Lan等，2022）；Hadi基于DDPG采用雙延遲DDPG（TD3）算法解決自主水下機器人運動規劃與避障技術（Hadi等，2022）；柔性行動者-評價者（SAC）在DDPG基礎上將策略熵納入優化目標以激勵探索，賦予算法在復雜動態路徑規劃場景中更強的適應性（Zhao等，2024）。

但當環境發生劇變時，上述算法常存在泛化能力不足問題。例如軍事對抗場景中，敵方單位可能突變為更高級智能體，被視為動態障礙的敵機可能突然開始追擊我方無人機。此時在原環境訓練的算法往往失效（Zhang等，2022）。為應對此類劇變環境，Fu采用課程學習（CL）方法（Xiaowei等，2022）：將敵機策略制定劃分為隨機游走、線性追擊、轉向追擊三階段，逐步提升追擊方智能水平并漸進訓練逃脫方策略。但CL方法仍需大量樣本收斂，實際無人機系統通過物理實驗獲取樣本的成本極高，制約了算法應用；且CL策略演進僅覆蓋有限模式。為提升樣本效率并增強無人機泛化能力，本文提出融合RRT-SAC算法：規劃前由RRT執行全局搜索提供航向指引，SAC負責局部動作選擇應對動態環境突發狀況，二者通過動態加權混合策略集成。相比既有工作，本文主要貢獻如下：

? 開發模擬我方無人機與敵機對抗的空域場景。該環境可靈活配置障礙物數量、敵方無人機數量及其行為策略（如"隨機游走"或"追擊"）。不僅可作為無人機強化學習訓練環境，更具強遷移性，可擴展至自動駕駛車輛或地面機器人應用。例如自動駕駛車輛可通過類似方法訓練預測鄰近來車路徑并優化自身駕駛策略。

? 融合傳統路徑規劃算法與DRL算法，有效解決SAC算法在追擊場景的收斂問題。每次動作執行前，根據當前狀態分別計算RRT與SAC動作，通過距離指標動態確定歸一化權重選擇最終動作。此舉既保障動作遵循全局路徑，又能靈活避障。

? 將無人機路徑規劃問題建模為部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDP），采用所提RRT-SAC算法求解。實驗結果驗證了算法的有效性與優越性。

將人工智能技術應用于軍事系統引發重大風險，主要源于國際人道法遵約要求與戰場可靠性能考量。基于風險的監管路徑能依據系統類型特質的風險性質與嚴重度定制緩釋措施，避免過度阻礙技術發展與應用。本文提出五級風險分層框架，采用定性模型評估不同軍事系統風險，其參數體系反映核心關切維度；進而主張建立差異化風險緩釋機制，探討可納入的緩釋措施類型。該路徑還通過兩種方式促進AI軍事系統監管國際共識：首先將龐雜風險解構為簡明集合以聚焦討論；其次推動負責任國家通過自我監管確保可靠性能，為爭議問題建立共同基礎。

當前國際社會普遍認同：人工智能(AI)技術應用于各類系統的風險重大，須妥善應對。近年多邊機構在制定AI全球標準方面取得顯著進展，涵蓋技術標準與負責任AI的倫理政策維度（Kerry等，2021）。2018年七國集團(G7)同意建立"全球人工智能伙伴關系"（GPAI），該多邊倡議致力于探索AI發展的監管挑戰與機遇。公私機構亦涌現大量宣言與框架指導負責任AI發展，其中許多已從原則聲明演進為完整政策框架。軍事領域，2019年聯合國(UN)確立致命性自主武器系統(LAWS)新興技術使用指導原則（聯合國裁軍事務廳，2019）；2020年2月美國防部通過《AI倫理原則》（美國防部，2020），然其未必專門針對軍事系統。值得注意的是，歐盟對AI應用監管已采用風險分級路徑。

原則雖是政策制定實施的起點，仍需細化機制指導落地。對軍事系統采用風險分級監管，有望成為從緩釋原則轉向政策實踐的有效路徑。因各類軍事系統風險差異顯著，統一緩釋策略將導致三重困境：對高風險系統失之過寬，對低風險系統矯枉過正，阻礙對人類有益的軍事技術發展。風險分級路徑則可規避這些缺陷。

本文首先剖析AI技術特性如何引致系統潛在問題，比較民用與軍事系統風險分級路徑的演化原則；聚焦軍事系統，探討其核心AI風險關切；主要貢獻在于提出"風險分級體系"，勾勒軍事AI系統風險緩釋的實施框架。該體系通過精細化緩釋路徑促進軍事AI責任領域的國際外交：聚焦關鍵議題推動爭議問題早期共識。本文還論證：在AI軍事系統全生命周期實施風險緩釋措施并非零和博弈，純粹基于提升作戰效能的考量亦構成采納這些措施的充分理由。

當前假新聞已成為全球性嚴峻挑戰，社交媒體快速傳播錯誤信息的能力加劇了這一問題。本文提出基于大語言模型（LLM）能力的新型特征計算流程構建方法，應對假新聞檢測的緊迫挑戰。核心目標在于優化可疑文本屬性轉化為分類適用數值向量的過程，從而填補系統整合語言線索與深度上下文嵌入的研究空白。在英語（FakeNewsNet）和烏克蘭語（真假新聞）數據集上的實驗表明：該方法以88.5%（英語）和86.7%（烏克蘭語）準確率超越四個基線模型。關鍵發現顯示：將復述比率、情感比率等數值指標與LLM嵌入結合，可提升欺詐文章檢測召回率，較標準技術平均提高2-3個百分點。這些結果表明所提特征計算流程在保持模型決策透明度的同時顯著提升檢測精度。研究最終強調：系統化設計的數值特征對LLM嵌入的補充至關重要，為構建更可靠、適應性強且可解釋的假新聞檢測系統指明路徑。

假新聞——偽裝成可信新聞的虛假或誤導性內容——在數字時代已發展為全球性重大威脅[1,2]。超過36億社交媒體用戶使未經核實信息突破傳統編輯監管快速傳播，加速虛假敘事擴散[2]。2016年美國總統大選[3]與2019年印度大選[4]等事件印證了錯誤信息影響輿論的速度。例如新冠疫情期間，關于病毒及疫苗的有害謠言在網絡蔓延，削弱公共衛生信息公信力。研究表明假新聞比真實新聞傳播更快更廣[5]，可能加劇社會極化、侵蝕主流媒體信任[6]甚至煽動暴力[7,8]。過去十年研究者聚焦機器學習（ML）與自然語言處理（NLP）方法實現大規模虛假信息識別[9]。早期嘗試將假新聞檢測形式化為二分類問題——僅通過文本分析區分真假新聞[2]。傳統方法采用樸素貝葉斯、支持向量機（SVM）或隨機森林等算法，結合n元語法或專業詞典等特征工程，有時取得較好效果[10]。然而假新聞制造者適應偽裝能力意味著捕捉深層語義線索仍是開放挑戰[7,11,12]。

深度神經網絡（特別是卷積神經網絡CNN與長短期記憶網絡LSTM）被提出用于自動學習潛在文本表征。盡管LSTM在某些基準任務中準確率超99%[10]，但綜合實驗證實：除非融入更豐富上下文理解，高度復雜或領域特定的假新聞仍能規避這些模型[7,8]。同時詞嵌入技術（如TF-IDF、Word2Vec和FastText）通過將單詞映射為稠密向量改進了詞袋模型[13]。盡管能捕獲語義關系，這些靜態嵌入仍難以應對多義詞與語境變化[1]。基于Transformer的模型開創了上下文嵌入新范式：雙向Transformer編碼器（BERT）[14]可捕捉微妙語言線索，尤其在領域特定任務微調后。研究證實BERT在包括虛假信息檢測的多個NLP任務中顯著超越傳統基線[15]。但在實際假新聞場景（尤其多語言環境）部署BERT仍受限于領域數據匱乏與資源開銷[16]。

大語言模型（LLM）如OpenAI的GPT-4[17]與Meta的LLaMA[18]的興起，為利用海量預訓練語料獲取高級文本表征提供機遇。初步研究表明LLM嵌入能識別小模型無法察覺的微妙虛假信息線索[19]。然而高計算需求與LLM決策解釋難題仍未解決[20,21]。對此可解釋人工智能（XAI）領域研究提出將深度學習預測能力與可解釋機制結合以闡明分類結果[22]。但多數文本分類XAI方法仍難將內在特征映射為終端用戶可理解的文本線索。基于這些挑戰，本研究引入新型特征計算流程構建方法，借鑒可解釋LLM流程的洞見：將檢測分解為合成可疑特征→數值化計算特征→構建魯棒模型→生成透明結論的鏈式任務。

本研究目標是通過整合LLM驅動的特征提取選擇框架與闡明特征重要性的可解釋策略，增強假新聞檢測能力。旨在證明該流程能提升多語言文本數據的準確性與可解釋性。主要貢獻如下：
? 受可解釋AI研究啟發，提出假新聞檢測特征計算流程構建方法
? 在傳統LLM對比（TF-IDF/Word2Vec/BERT）基礎上，新增使用大語言模型計算解釋特征的顯式步驟，彌合原始嵌入與透明決策的鴻溝
 ? 在雙數據集驗證LLM驅動特征實現最高精度（英語88.5%/烏克蘭語86.7%），并闡釋框架如何揭示文本被判定虛假的原因

本文結構如下：第2章精煉相關工作，闡明方法如何融合現有特征提取技術與可解釋性；第3章詳述新提出的任務分解架構、數據流及特征計算優化機制；第4章報告實驗結果（含現有方法定量對比）；第5章探討優勢缺陷與開放性問題；第6章展望未來（聚焦數值結果、現存挑戰及研究方向）。

圖1：本方案整體工作流程
融合基于LLM的嵌入表示、數值化特征計算及最終專家結論模板。圖示闡明本方法的四大核心任務：
(i) 特征合成 → (ii) 特征計算流程構建 → (iii) 機器學習模型建立 → (iv) 專家結論模板生成
展示原始文本與衍生特征在各階段的流向。

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。

隨著技術快速發展，空中交互模式日益復雜，智能空戰已成為多智能體系統領域前沿研究方向。在此背景下，大規模空戰場景的動態性與不確定性帶來顯著挑戰，包括可擴展性問題、計算復雜性及多智能體協同決策難題。為解決這些問題，我們提出一種基于圖結構與零階優化的多智能體強化學習（MADRL）新型自主空戰決策方法——GraphZeroPPO算法。該方法創新性地將GraphSAGE圖網絡與零階優化融入MADRL框架，通過圖結構適應多智能體系統高動態與高維特性，利用高效采樣策略實現導彈發射快速決策，同時借助零階優化有效探索全局最優解。最后，我們展示了在1v1與8v8空戰場景下的仿真實驗及對比結果。研究表明，該方法能有效適應大規模空戰環境，同時實現高勝率與快速決策性能。

在當今安全格局中，未經授權無人機在禁航空域的擴散已成為重大威脅。這些無人機構成從潛在監視與間諜活動到物理攻擊等惡性行為的多樣化風險。因此，開發高效反無人機激光系統愈發重要。本研究聚焦三大目標：建立內部可靠性模型、識別關鍵組件、探究影響反無人機系統可靠性的因素。通過分析關鍵組件可靠性及系統參數對整體可靠性的影響，旨在提升反無人機激光系統的綜合性能與效能。為此，采用可靠性框圖（RBD）方法計算反無人機系統中激光子系統的可靠性。同時開展組件級可靠性全面評估，識別系統薄弱環節，從而實現針對性改進與優化。為捕捉系統失效行為的真實場景，采用不同分布模型計算系統可靠性，確保深入理解其多工況下的運行可靠性。最終獲取反無人機激光系統的能量值與命中概率，以有效應對環境挑戰。

無人機已迅速融入現代社會生活，在多個領域獲得廣泛應用。盡管最初主要與軍事行動相關，無人機當前在民用領域發揮關鍵作用。其應用場景涵蓋娛樂（航拍攝影）、地質學（地圖繪制、勘測）、交通（流量監測）、安防（搜救、人群監控、救災）、物流（包裹投遞）、農業（作物監測、噴灑）及通信（應急基礎設施）等多元化領域。這些創新應用標志著社會向更高自主性轉型的重要進程，無人機正深刻改變日常生活的各個方面。

在當今安全格局中，禁航空域內非法無人機活動構成的威脅與日俱增。此類無人機可被用于監視、間諜活動甚至物理攻擊等惡意行為。為有效應對此類威脅，開發強健的反無人機激光系統勢在必行。圖1展示了激光反無人機系統的典型配置。

反無人機激光系統作為關鍵安防技術，旨在檢測、追蹤并反制禁航空域內的非法無人機。通過先進檢測機制、精確追蹤能力與有效反制手段，此類系統致力于保護敏感區域免受惡意無人機的潛在威脅。激光武器憑借其光速響應、精準光束定位與單次打擊成本效益[19]，正成為應對無人機威脅升級的有效解決方案。為分析激光對無人機引擎的打擊效能，文獻[16]研究了目標對激光的脆弱性綜合評估方法。Ball在文獻[24]中指出，評估目標對激光的脆弱性類似于評估非爆炸性穿透物撞擊目標時造成的損傷機制，盡管未明確闡述具體評估方法。

在新興的蜂群技術領域，無人機系統條令作為一種規定性的設計要素，一直處于缺乏、潛伏或被忽視的狀態。本文討論了一種與蜂群無人機系統任務條令并行的設計蜂群無人機系統的綜合方法。該方法的結構源自基于模型的系統工程、機器人學、人類系統集成、生物學和計算機科學等學科的啟發式方法。該方法為設計和操作蜂群無人機系統提供了一種標準方法，力求滿足任何預定任務的性能和條令要求。

蜂群體系結構的設計應支持 "少而精"、廣泛分散、高度網絡化、脈沖式攻擊的條令。一般來說，蜂群系統主要采用三種總體指揮與控制（C2）架構：協調控制、集中控制或分級控制，以及分布式控制或分散控制（Dekker，2008 年）。在協調控制中，根據指定的瞬時因素（如位置、狀態、任務場景）選擇一個智能體作為臨時領導者。領導者從其他智能體接收傳感器數據，并廣播融合后的共同綜合畫面。如果領導者失效，則會選擇一個替代者繼續扮演這一角色。這種架構具有一定的魯棒性，但無法擴展到更大的智能體群或地理位置分散的智能體群，而且會給一個智能體帶來很大的處理負擔。集中式控制架構類似于傳統的軍事指揮與控制結構，在這種結構中，智能體按層級組織，詳細的戰術信息通過指揮鏈向上反饋。雖然這種分層設計簡化了數據流，但并不穩健，在處理需要智能體快速反應的動態場景時缺乏靈活性。對蜂群進行集中控制需要一個樞紐-輻條式通信架構，這種架構有幾個缺點：它限制了蜂群的自主行為，無法實現智能體之間的通信，而且在設計中會出現單點故障（Chung 等人，2013 年）。分布式架構的特點是沒有領導者；而是通過智能體之間的集體共識做出蜂群決策。這種架構具有穩健性和可擴展性，但要求通信網絡能夠支持可能增加的數據流量。與蜂群系統設計的其他要素一樣，C2 架構的混合體也可用于發揮各自的優勢。美國海軍的 "合作參與能力"（Cooperative Engagement Capability）防空作戰系統采用分布式架構來獲取態勢感知數據，并采用協調架構來選擇目標定位（Dekker，2008 年）。分散控制架構，包括基于市場（或拍賣）的方法，以及隱式衍生的單智能體解決方案，已在蜂群無人機系統中得到成功驗證（Chung 等人，2013 年）。由于這些原因，無線網狀通信網絡被認為是蜂群無人機系統通信架構的一種潛在的關鍵使能形式（Frew，2008 年）。

有限狀態機（FSM）（或有限狀態自動機）已被證明可有效模擬多車自主無人系統架構（Weiskopf 等人，2002 年）。在有限狀態自動機架構中，每個智能體在給定時間內都處于幾種定義狀態之一。智能體感知到的環境條件或遇到的事件會觸發觸發事件，導致智能體在不同狀態間轉換。這種類型的結構適用于開發軍事蜂群系統，因為狀態和觸發器可以確定性地定義（就像交通信號燈一樣），這對于目標攻擊等高風險任務事件是必要的。相反，在搜索等其他任務事件中，可能需要一定程度的不可預測性。在這種情況下，可以使用概率有限狀態機 (PFSM)（或概率有限狀態自動機），允許在一個狀態內有不同的行為，或在狀態之間提供多種轉換（Paranuk，2003 年）。