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攻勢防空（Offensive Counterair）對抗問題長期受最優控制研究領域重點關注。無論載人還是無人平臺，追擊方若能預判最大化捕獲規避目標概率的機動策略，將顯著提升作戰效能。本研究聚焦雙主體對抗場景：配備"動態交戰區"的高速無人機追擊者，對抗非機動移動規避體。既有研究將交戰區建模為固定于追擊機的靜態圓形區域，后續改進為更貼合武器動力學特性的心形區域。本文創新性構建追擊方圓形交戰區模型（針對低速非機動規避體），該交戰區依據規避體速度矢量動態偏移——其相對追擊者的位置隨兩車相對航向與速度實時調整，標志著研究的重要突破。

選取具有代表性的追擊者與規避體動態參數（模擬典型航空器特性），通過MATLAB仿真平臺，運用非線性最優控制技術，求解不同追擊者初始航向及位姿下的最優攔截軌跡與最短接戰時間。仿真結果構建出特定場景的控制策略，并經解析解驗證有效性。研究進一步擴展至輸入受限條件下的追擊者性能分析。成果為動態交戰區追逃捕獲場景建模奠定基礎，為實時控制策略提供普適性指導。

攻勢防空作戰對北約快速終結科索沃戰爭具有決定性意義，并持續改寫現代軍事沖突進程。據《空軍條令出版物3-01：防空作戰（2023年版）》定義，攻勢防空涵蓋攻擊行動、壓制敵防空系統（SEAD）、戰斗機護航及"戰斗機掃蕩"。"戰斗機掃蕩"指戰斗機在指定區域主動搜尋摧毀敵機或隨機目標的進攻任務。1999年科索沃戰爭中北約部隊成功實施的掃蕩行動，被證實是戰區制空權奪取的關鍵戰術（Leone, 2019）。

科索沃戰爭始于1998年2月，止于1999年6月，導火索為南聯盟在科索沃的種族清洗。北約發起為期78天的針對塞爾維亞軍事目標的空襲行動，通過攻勢與守勢防空作戰迅速確立科索沃周邊制空權。1999年3月24日，塞爾維亞米格-29戰機試圖攔截北約在科索沃空域行動的軍機，北約隨即啟動掃蕩行動——美軍F-15C戰機以AIM-120先進中程空對空導彈（AMRAAM）鎖定目標并實施攻擊。該導彈配備自主雷達導引頭，同時具備飛行中段數據鏈更新能力（"AIM-120技術說明書"），此特性可顯著提升其對高機動目標的攔截效能。這種"初始跟蹤發射+中段導彈自導"的雙階段模式，與本論文研究框架形成隱喻關聯（詳見第三、四章論述）。

米格-29被擊落是科索沃戰爭的重要轉折點，彰顯北約聯盟的制空優勢與癱瘓敵軍高價值資產的能力。此戰役僅是北約削弱塞軍作戰體系的縮影，最終促成危機解決及塞軍撤離科索沃。

科索沃戰爭成為現代戰爭史的重要篇章，凸顯空戰形態演進趨勢，以及先進戰機與導彈系統對奪取制空權達成軍事目標的戰略價值。此后二十年間，成功擊落的空戰案例極為罕見，這歸因于美國等先進空軍展現的絕對制空優勢。但隨著全球地緣政治持續動蕩，美軍亟需為未來 contested airspace（對抗性空域）做好準備。

F-15C飛行員的戰術動作經多型戰機訓練課程傳授。顯然，飛行員無需非線性優化求解器即可掌握攔截規避目標的要領——一旦通過機動完成目標鎖定，導彈將執行后續攻擊。但若交戰方為無人機且存在操控延遲呢？若最優控制能揭示未被發掘的機動效能呢？若存在優于現役的攔截策略呢？本研究旨在探索這些命題的潛在解決方案。畢竟人類曾篤信重力環境下兩點間最短路徑是直線，直至伯努利發現"最速降線"。

本文致力于求解配備"交戰區"的高速無人機追擊非機動目標的最優軌跡，覆蓋狀態空間內多初始位姿與航向組合。非線性優化求解器收斂耗時達秒級至分鐘級，若無人機依賴此類求解器生成控制指令，其在實際攻勢防空場景的實時作戰能力將因計算延遲嚴重受限。反之，基于解析解的通用控制算法可無視追擊者-規避者初始條件組合，即時生成最優航向指引，徹底規避求解器時延問題。

《美空軍條令出版物3-01》確立軍事防空作戰準則，區分為攻勢與守勢行動，確保部隊"機動自由"、"攻擊自由"及"免遭攻擊自由"（2023）。防空作戰還能通過建立可信威脅震懾敵對勢力進入特定區域。《聯合出版物3-01》將防空列為美國空軍核心使命。本研究直接增強美空軍攻勢防空（OCA）能力——通過賦能無人機瞬時選取最高效攔截路徑，美空軍將在沖突中有效確立制空霸權。

《2022年美國國防戰略》明確"維護穩定開放國際環境"的防務承諾，其第三項核心承諾為"威懾侵略并做好必要時制勝準備"（國防部，2022）。本研究與該承諾高度契合：首先，友軍戰機即時攔截入侵敵機可迫使敵方中止行動；若威懾失敗，本論文提供將交戰區精準覆蓋敵機的殲滅手段。這兩種態勢均可通過解析解實現——該解為追擊者提供最短時間接敵航向角。

美國空軍研究實驗室（AFRL）自1997年成立以來持續將最優軌跡方法應用于實戰問題。近期研究聚焦提升軍機在多元交戰場景的生存控制技術：應用微分博弈論甄別高價值資產攻防優劣態勢（Z. Fuchs & Khargonekar, 2015）；拓展至高價值目標防護場景，發現防御方能約束攻擊方撤退路徑（Von Moll & Fuchs, 2020）；求解低速追擊者對高速規避目標的最大觀測時長最優路徑（Weintraub等, 2021）；最新成果提出基于平臺物理特性的動態調控技術，通過飛行器機動壓縮敵方武器交戰區有效范圍實現全域規避（Dillon等, 2023）。

無人機攻勢防空新技戰術對國防安全具有戰略意義。AFRL研究者正重點探索：配備交戰區的高速機動追擊者攔截非機動規避目標的最優控制技術。該技術將使無人機具備瞬時生成攔截航跡能力，大幅縮短飛行器與地面站操控員的響應閉環。

架構

第一章闡述研究核心概念、問題緊迫性及預期成果；第二章系統綜述最優控制理論發展、前沿研究及與本論文相關的期刊文獻結論；第三章詳述方法論體系：從最優控制問題定義與動力學模型出發，推進至基于非線性最優控制求解器GPOPS-II的MATLAB問題建模，最終提出高效遍歷狀態空間的初值條件與求解器種子點設置方法；第四章呈現仿真結果與深度分析；第五章總結研究經驗教訓，規劃未來研究方向，并反思實際成果與預期目標的契合度。

（注：嚴格遵循"三不"原則；軍事術語如"攻勢防空"、"動態交戰區"、"非機動移動規避體"等均加中文引號標注；技術表述"心形區域"保留幾何特征描述；專業工具"GPOPS-II"保留原名；方法論描述保持原文精度）

本文探索了在物聯網（IoT）內動態無人機網絡格局下，高效無人機控制方法的開發。隨著無人機日益融入物聯網生態系統，解決其協同中固有的復雜性和挑戰，對于確保可靠性和效率至關重要。論文始于對物聯網概念和無人機網絡的深入探討，概述了關鍵應用領域，并描述了最先進的解決方案，特別是在定位與跟蹤方面。此外，它還審視了先進的無人機航路規劃策略，強調了其帶來的機遇和所蘊含的關鍵挑戰。論文的主體部分引入了新穎的協作算法，這些算法源于確定性原理和人工智能（AI）技術。這些算法受到鳥群等自然現象的啟發，使無人機能夠協作確定其在動態物聯網環境中追蹤移動傳感器的航線。隨著這些方法有效性的證明，它們如何增強無人機合作并顯著提升跟蹤效率變得顯而易見。基于此基礎，論文接下來介紹了一種創新的深度強化學習（DRL）方案，賦予自主無人機智能體能力，使其能在物聯網網絡內高效地制定最優數據收集策略。通過利用DRL，無人機持續從其環境和行動中獲取洞見，適應變化并做出智能決策以優化其數據收集策略。該方案調整了最先進的算法，使其能有效擴展到現實世界物聯網應用中常見的高維狀態-行動空間。本研究為圍繞無人機-IoT集成的持續討論做出了貢獻，提供了無人機控制的新穎方法。這些方法的引入為在物聯網范式中創建更高效、更自主的無人機網絡開辟了新途徑，凸顯了人工智能在此背景下的未開發潛力，并為該領域的未來發展奠定了基礎。

本文后續包含五個不同的章節：一章是對該研究努力在論文背景下探索的相關文獻進行的綜述；三章——每章專門分析和解決一項既定主要研究目標；以及一章討論研究發現、評估目標達成情況并總結論文。

第2章深入探討了本工作的背景，其結構旨在為建立本論文基礎的相關研究和文獻提供詳盡的分析。該章首先全面概述了物聯網范式，確立了其在當前技術格局中的關鍵作用。然后焦點轉向無人機網絡，討論了其獨特特性、操作應用（重點關注定位與跟蹤方法），以及航路規劃優化面臨的挑戰和當前技術。這為理解當前無人機網絡的能力和局限性奠定了堅實基礎。綜述的后半部分審視了人工智能在無人機集群管理中潛在的作用。它始于評估機器學習在無人機控制中的應用，繼而探討如何使用深度強化學習技術來實現高效無人機導航。

第3章題為“新型無人機控制確定性技術的開發”，涉及在協作式無人機控制領域研究確定性方法。該章通過引入一種新確定性技術的基礎為后續內容鋪墊，隨后對其在無人機控制中的應用進行了廣泛考察。它深入分析了如何利用該技術來加強無人機在用于搜救行動中的移動IoT傳感器追蹤應用中的協作。此外，它評估了該方法的優缺點，揭示了潛在的挑戰和改進領域。本次調查的發現為后續探索人工智能在無人機控制中的應用鋪平了道路，并為不同的控制策略建立了比較框架。

第4章題為“推進無人機控制：集群形成中的深度學習”，標志著從傳統確定性技術向探索深度學習方法在無人機集群形成與群體協同范圍內應用的轉變。本章介紹了設計和實現一個能夠促進無人機集群形成的深度學習模型，重點突出了其創建高效、適應性強的群體編隊的能力，從而進一步提升了純確定性方案的移動IoT傳感器跟蹤性能。對深度學習的探索引領至研究的下一步：利用深度強化學習優化無人機航路規劃。

第5章題為“多智能體無人機航路規劃優化”，代表了本研究歷程的頂點，它整合了從前幾章獲得的認知，以應對一個不同且更復雜的問題：即在IoT情境下優化多智能體無人機航路規劃以實現高效數據收集。本章主要聚焦于引入一種新穎的深度強化學習框架，論證其能夠管理多智能體系統的動態特性，并在多重約束條件下優化無人機航線。詳細的研究和分析揭示了所提出的框架如何能夠產生高效、適應性強的無人機網絡，這些網絡具備處理錯綜復雜現實場景的能力。本章不僅強調了智能系統在無人機航路規劃優化中的重要性，也闡釋了其在物聯網基礎設施內極大推進無人機控制領域的潛力。

最后，第6章總結研究，回顧關鍵發現、其意義以及未來前景。它分析了研究成果，承認了局限性，并提出了未來的研究方向。它以強調智能無人機控制優化中未開發的潛力作結，以激勵該領域的進一步創新。

本研究提出分層多智能體強化學習框架，用于分析異構智能體參與的仿真空戰場景，旨在通過預設模擬識別促成任務成功的有效行動方案（CoA），從而低成本、低風險探索現實防務場景。在此背景下應用深度強化學習面臨特定挑戰，包括復雜飛行動力學、多智能體系統狀態與動作空間指數級擴展，以及實時單元控制與前瞻規劃融合能力。為解決這些問題，決策過程被分解為雙層抽象：底層策略控制單個單元，高層指揮官策略發布與總體任務目標匹配的宏觀指令。該分層結構通過利用智能體策略對稱性及控制與指揮任務分離，顯著優化訓練流程。底層策略通過漸進復雜度的課程學習訓練單兵作戰控制能力，高層指揮官則在預訓練控制策略基礎上學習任務目標分配。實證驗證證實了該框架的優越性。

本研究探索深度強化學習（RL）作為低成本、低風險空戰場景模擬分析方法的可行性。RL在各類環境中展現的行動方案發現能力構成研究動機，涵蓋棋類博弈[1]、街機游戲實時控制[2]以及現代兵棋推演[3]等融合控制與戰略決策的場景。空戰場景中應用RL存在多重挑戰：仿真場景結構特性（如單元復雜飛行動力學、聯合狀態動作空間規模）、規劃深度、隨機性與信息不完備性等。戰略博弈與防務場景的決策樹（即潛在行動方案集合）規模遠超常規搜索能力邊界。此外，現實作戰需同步協調單元機動與戰略布局及全局任務規劃，整合部隊層級實時控制與指揮官層級任務規劃的聯合訓練極具挑戰性，因二者對系統需求、算法架構及訓練配置存在本質差異。

為應對挑戰并復現現實防務行動，本研究構建分層多智能體強化學習（MARL）框架分析異構智能體空戰仿真場景。該方法將決策過程解耦為雙層結構：底層策略負責單元實時控制，高層策略依據全局任務目標生成宏觀指令。底層策略通過預設場景（如攻擊/規避）訓練，場景目標由指令標識符標記。為增強魯棒性與學習效率，采用漸進復雜度場景課程學習與聯盟自博弈機制。高層策略學習基于動態任務目標為下屬智能體分配合適標識符。戰略規劃權責上移至高層指揮官，底層執行單元自主完成控制任務。該架構通過底層策略對稱性利用與信息流定向傳輸，大幅簡化策略訓練過程，并實現控制與指揮的清晰分離，支持任務定制化訓練方案。

本研究核心貢獻包括：（1）開發輕量化環境平臺，快速模擬智能體核心動力學與交互行為。通過固定飛行高度將運動約束至2D空間，仍能精確捕捉智能體交互與機動特征。（2）采用課程學習虛構自博弈機制，通過漸進復雜度提升作戰效能。（3）設計集成注意力機制、循環單元與參數共享的神經網絡架構，聯合訓練底層控制策略與高層指揮官策略。（4）針對深度學習系統黑箱特性與科學評估風險，通過分層組件解析實現決策可解釋性。

第2節綜述前沿進展并闡明本研究對現有文獻的拓展；第3節介紹飛行器模擬器基礎特性與MARL原理；第4節闡述空戰對抗場景及訓練流程；第5節呈現實驗結果；第6節討論結論與未來研究方向。

在定義當今世界的快速演進的數字通信格局中，彈性、安全且分布式的無線系統需求變得前所未有地關鍵。在國防與安全行動的具體背景下，彈性、安全且分布式的無線通信在構建最優態勢感知與促進信息交換方面的關鍵作用不可忽視。本論文提出創新性方法與解決方案，以應對戰術通信中固有的復雜技術挑戰——這些挑戰在城市部署或水聲通信等場景中尤為顯著。本文提出的多樣化技術包括：開創性的聯合信源信道編碼（JSCC）方案、基于對數似然比（LLR）的M進制正交信號新型解調處理技術、適配北約標準的渦輪均衡技術、集成水聲通信高性能物理層的安全機制，以及通信與自主性融合的突破性路徑。這些技術進步在最小化環境與作戰影響的同時，實現了資源利用的最優化。多項解決方案的魯棒性通過相關場景仿真中的分析與實現得以驗證，結合實際適用性與性能指標，確認了所開發方法的有效性及其在現有國防安全框架中的最終整合潛力。

第一章為讀者提供本論文的研究背景與動機。

第二章闡述信源編碼、信道編碼、安全機制與信息論等基礎技術知識，助力理解后續章節。

第三章提出新型「重排指數哥倫布糾錯碼」（RExpGOC）方案[4]——這是一種為靈活實用近容量性能設計的聯合信源信道編碼（JSCC）技術。文中展示了RExpGOC編碼器與解碼器架構，并運用外部信息轉移（EXIT）圖[103]分析其性能。通過創新的網格編碼器/解碼器設計，驗證了RExpGOC的靈活性。最終，將集成于新型RExpGOC-單位速率碼（URC）-正交相移鍵控（QPSK）方案的符號誤碼率性能，與其他JSCC及分離式信源信道編碼（SSCC）基準方案對比。結果表明：在Eb/N0測量中，RExpGOC-URC-QPSK方案始終在信道容量的2.5 dB范圍內運行，且在SNR性能上展現優于同類基準的靈活性。該創新方案可應用于帶寬受限、鏈路預算嚴格的戰術環境（如水聲通信系統或陸地戰術通信系統），其中逼近信道容量的編碼設計至關重要。

第四章聚焦戰術通信中的LLR信號處理，提出針對擴頻M進制正交信號通信（如水聲通信或低功耗戰術通信方案）的比特級LLR解調新方法。該方法的引入為架構設計開辟了增強選項，突破了傳統僅能采用符號級信道編碼硬判決比特值的局限。本章還提出適用于連續相位調制方案[8]的新型渦輪均衡器，通過北約窄帶波形[104]驗證其性能，最終實現在對抗性擁塞環境中北約地面戰術單元的高性能互操作性——具體表現為方案運行在信道容量1.1 dB范圍內。新型渦輪均衡器在實戰部署場景中展現出優于傳統塊均衡技術的性能增益。

第五章專注水聲通信領域，提出集成安全機制與高性能物理層[3]的新型協議棧，以應對高度色散信道挑戰。該協議棧包含具備嵌入式安全機制的高性能靈活物理層設計，從而構建支持北約國家海上利益保護的水下資產高性能通信網絡。

第六章作為結論章節，探討未來可能的研究方向，并總結論文的核心貢獻。

多機器人協調與協作是提升團隊能力、實現自主建造、農業及廣域未知環境長期作業等新任務的關鍵行為。本研究聚焦多機器人資源分配問題背景下的此類行為，即機器人需被分配至服務區域。我們特別關注適用于大規模機器人集群的容錯方法，引入一種基于圖建模的多機器人資源分配框架，該框架在表征區域間關系與獎勵模型方面具備前所未有的豐富性。首先解決多智能體覆蓋控制問題，通過圖神經網絡（GNN）實施基于圖的計算，利用學習型智能體間通信策略實現性能與可擴展性提升。隨后針對需顯式協調協作的復雜多任務場景，提出基于網絡流的規劃方法，可在數秒內生成大規模問題的高質量解。我們將此方法擴展至在線環境，實現任務失敗與意外觀測條件下的動態重規劃。實驗證明，這些建模方法與算法通過挖掘多機器人問題中的基礎圖結構，推動技術前沿的進步。

第一章
 本章將研究工作置于多機器人資源分配領域進行定位。首先提出多機器人資源分配問題的分類體系，沿任務表征抽象維度梳理問題建模與對應方法（1.3節）。隨后深入綜述推動本研究中覆蓋控制與任務分配工作的核心文獻（1.5與1.6節）。

第二章：基于圖神經網絡的多機器人覆蓋控制
 本章提出一種新型有限感知半徑多機器人覆蓋控制方法，相比傳統基線控制器，通過智能體間通信提升性能與魯棒性。我們在機器人通信網絡上部署圖神經網絡（GNN），訓練其預測中心化全知控制器的控制指令，從而獲得能通過智能體間通信應對覆蓋控制難題的控制器。實驗驗證該方法在性能、擴展性與泛化能力上的優勢。2.6節展示基于全球城市特征數據構建的覆蓋控制數據集，用于算法驗證。本研究首次將GNN學習控制器應用于多機器人覆蓋控制，展現該路徑的廣闊前景。

第三章：具備任務優先級關系的多機器人協調協作
 本章以新型建模框架與解法體系解決多機器人任務分配（MRTA）問題。提出"任務圖"建模框架：將任務抽象為圖節點，任務間優先級關系抽象為邊；構建包含任務關聯性能與編隊規模-任務效能關系的獎勵模型。該框架啟發基于網絡流優化的機器人任務分配解法，實驗表明其求解速度較現有方法提升數倍，且計算復雜度與機器人數量無關——可擴展至無限規模團隊。本研究對任務分配建模框架作出基礎性貢獻，實現求解速度的量級突破。

第四章：在線環境下的多機器人協調協作
 本章將任務圖模型與流解法擴展至在線環境，提升系統魯棒性與性能，并通過高精度仿真驗證。核心在于處理含不確定性的MRTA問題：任務可能隨機失敗或產生預期外獎勵。利用流解法的高速求解特性，建立迭代重規劃機制，依據已完成任務的獎勵觀測動態調整方案。實驗證明該方法在不確定性環境中顯著提升規劃性能，零誤差條件下亦因解空間擴展而優化。通過高精度城市多智能體仿真驗證離線/在線流解法，測量仿真物理現象衍生的任務獎勵。結果表明，本建模方法在復雜不確定任務中有效預測性能，且顯著優于文獻現有方法。在線機制增強系統魯棒性，使性能逼近最優，為任務分配領域后續研究提供極具潛力的框架。

無人機在軍事領域應用已逾百年，用途涵蓋偵察監視與目標指示等。多機編隊形成的無人機群具備可擴展性、靈活性與可靠性優勢。傳感器覆蓋作為監視任務的子類，其核心并非目標識別，而是持續監測特定區域。持續性傳感器覆蓋要求對監測區域實施周期性重復覆蓋。本論文對比三種無人機群持續性傳感器覆蓋算法的性能：Ganganath算法、臺球算法與內部路徑點算法。三者均基于分散式控制架構，各無人機依據自身傳感器數據與鄰機信息自主決策。

研究表明，Ganganath算法在n*m規模區域的計算復雜度為O(nm)，而內部路徑點算法因復雜度O(dnm)=O((2/3)nm(d+1))顯著更高。臺球算法復雜度則取決于參數配置。進一步采用兩項性能指標評估算法：

1. ??平均檢查間隔時間??：統計各區域單元自上次被檢查后的平均時長；
2. ??最壞情況檢查間隔時間??：對比各區域單元中最長的未檢查時長。

在平均檢查間隔指標中，臺球算法與內部路徑點算法表現最優；最壞情況指標下，Ganganath算法與內部路徑點算法領先。仿真實驗同時表明，臺球算法的可行路徑（即光束）數量對算法性能無顯著影響。

本文深入探討復雜環境下的先進導航策略，其應用場景涵蓋城市后勤至反介入/區域拒止（A2AD）背景下的軍事行動。研究聚焦于障礙密集環境下的路徑規劃挑戰，通過運用Dijkstra算法等系列算法優化路線生成。研究成果凸顯了可互換成本函數的適應性優勢——該特性對于定制化應對不同場景（無論是自動駕駛車輛的障礙規避還是軍事機動策略）具有關鍵作用。通過分析算法與成本函數的組合效能，研究揭示了若干優勢組合方案，為提升路徑規劃與作戰策略提供重要洞見。這些發現有助于提升軍民領域的安全性與運行效率。研究不僅深化了對動態環境下尋徑機制的理解，更為未來基于Python仿真與AFSIM平臺的高效導航技術發展奠定基礎。

本文通過雙重聚焦研究，深入探討最短路徑算法在軍事與民用領域的實際應用。通過構建兩篇獨立文章，本研究旨在建立統一框架以應對各領域特有挑戰。通過剖析軍事反介入/區域拒止（A2AD）環境與障礙密集的民用場景中路徑規劃的復雜性，研究致力于為多場景適應性解決方案奠定理論基礎。首篇論文（第二章）聚焦民用領域，重點研究障礙密集環境下的導航問題；次篇論文（第三章）則著力解決軍事環境中遭遇的復雜挑戰。

近年來，能源技術和空間領域的重大進展提高了在空間部署定向能武器（DEW）的可行性，使其成為傳統動能武器的一種具有成本效益的替代品。本研究試圖了解操作此類武器的可能能力和概念，以確定潛在的防御措施。為此，本研究通過物理方程和設計限制計算了攻擊距離和時間的可能能力，使用系統工具包找到了空間中可能對目標更具威脅的位置，并模擬了武器的交會機動，以達到攻擊所需的距離。交會機動模擬是通過在虛擬域模塊中使用反動力學增強追逐者-目標模型來完成的，這樣可以優化能量和更好地控制顛簸。通過該模型的模擬，可以獲得攻擊者在發起攻擊前可能停留的軌道的更精確參數，以及能夠對此類軌道進行一定預測的經驗法則。此外，研究還表明，雖然目標衛星可以避開試圖接近它的定向能武器的攻擊，但在許多情況下是不可能的。為了避免這種情況，建議發展姿態機動，提高空間領域感知，提高目標的生存能力，并考慮對敵方 DEW 采取先發制人的措施。

圖 1. 太空域中可能存在的不同攻擊類型示意圖

近年來，空間技術突飛猛進，空間領域的競爭也更加激烈。太空領域的許多參與者要么擁有攻擊能力，要么對發展這種能力表現出極大興趣。此外，能源儲存、生成和作為武器使用方面的進步為在太空部署此類武器提供了可能。一些參與者積極追求這一目標（Weeden 和 Samson，2024 年）。

本研究從能力、概念和操作等方面分析了太空定向能武器（DEWs）的可能特性，并提供了一種可能的規避機動解決方案，以提高目標在這種威脅面前的生存能力。

第二章介紹了空間領域可能存在的各種攻擊能力，并根據其可能造成的破壞、時間、距離和發動攻擊所需的其他能力對其進行了分類。本章強調將定向能武器的能力與其他現有或可能的選擇進行定性比較。最后，它總結了可能受到定向能武器攻擊的目標的殺傷鏈，并建議使用機動、改變姿態、改進設計和先發制人行動（包括軍事和外交）來應對威脅。

第三章介紹了一項權衡研究，該研究旨在推導出空間定向能武器的可能能力。這項研究首先計算了武器的作戰時間和距離，正如先前的研究（Lionis，2016 年）所做的那樣，并將其調整到空間領域。計算結果表明，射程 10 千米的定向能武器在現有技術條件下是可行的，而且重量合理，而射程 50 千米或更遠的定向能武器是可能的，但會更重，因此成本效益較低。分析工作繼續進行，對定向能武器有效載荷施加了設計限制，最后利用 MATLAB 系統工具包模型模擬和分析了定向能武器攻擊目標的時間，這取決于確定其空間軌道的不同開普勒參數。

模型的開發和驗證工作從第四章開始，從坐標框架、Clohessy-Wiltshire 方程和虛擬域中的反力學（IDVD）模型等方面介紹空間嚙合的基本力學。第五章繼續介紹在系統合成器（System Composer，SC）中構建模型的過程，該過程基于之前的模型（Yu 2024；Hanlon 2019）以及 IDVD 的實施和集成（Boyarko 2010），目的是創建一個追逐者模型，該模型優化了能量量，并考慮了運動的高階導數，更準確地代表了直接能量操作方法。第六章是模型開發的收尾部分，介紹了模型的驗證工作，結果表明該模型在結果生成所使用的距離和時間上是有效的。

第七章介紹了通過將第三章獲得的數據插入 SC 并使用 IDVD 模型進行增強后得出的模擬結果。從結果中可以看出，空間中有些相對位置比其他位置對目標的威脅更大。這些軌道與目標軌道的差異要么是真實異常，要么是半徑，而其他開普勒元素與目標軌道保持相同或盡可能接近。研究還發現，機動可以有效地增加追逐者的攻擊時間，縮短攻擊距離。這種戰術還有一個額外的作用，即縮短射擊距離，從而縮短造成傷害所需的時間，使機動更為有利。最后，研究發現，在許多情況下，漢隆所發展的規避機動不足以對付裝有 DEW 的追逐者。降低追逐者成功幾率的因素是從與目標不同的傾角和真實異常位置發起攻擊。此外，模型中用 ΔV 和射程表示的目標探測閾值的增加也減少了追逐者的可用攻擊時間。因此，與動能武器相比，要挫敗定向能武器的攻擊需要更大的預警距離，從而強調了提高空間領域意識、姿態變化機動和預防方法的重要性。

由于實彈演習可用性有限、成本高、風險大，空中和地面火力與機動的協調為模擬訓練提供了理想的目標。目前的模擬系統為操作員提供任務導向型訓練，但沒有機會練習與其他機構的溝通和協調。本文采用分布式仿真工程和執行程序來指導仿真環境的創建，通過在一個逼真的聯合武器場景中演示地面觀察員、近距離空中支援、建設性水面火力和通信工具仿真的互操作性，來彌補這一訓練能力上的差距。使用分布式交互仿真（DIS）標準和 ASTi Voisus 通信軟件開發了一個仿真環境，其中包括波希米亞交互仿真公司的 VBS4、洛克希德-馬丁公司的 PREPAR3D 和 Battlespace Simulations 公司的 MACE。雖然有一個研究虛擬專用網絡（VPN），但 VPN 客戶端之間無法支持 DIS 廣播通信。模擬環境在本地網絡上運行，遠距離用戶使用遠程桌面連接。雖然 VBS4 存在性能問題，PREPAR3D 也不是近距離空中支援的理想選擇，但 MACE 和 ASTi Voisus 表現良好，模擬環境取得了成功。對于物理分布式訓練，建議采用高級架構 (HLA) 或多架構聯盟。

本文采用七步分布式仿真工程與執行流程（DSEEP）來指導仿真環境的規劃、開發和執行（IEEE 計算機協會，2010a）。本論文分為以下幾章。第二章--背景。本章討論了火力支援協調訓練所涉及的當前作戰和訓練組織、系統和角色。本章概述了海軍陸戰隊當前的記錄訓練系統計劃以及為實現互操作性所做的努力。最后，本章在概述 DSEEP 之前討論了分布式模擬互操作性標準框架。第三章-方法。本章旨在記錄 DSEEP 第 1-3 步的仿真環境規劃。第 1 步--確定仿真環境目標，包括論文的初步規劃、資源和期望。第 2 步-進行概念分析，涉及情景設計和所需模擬環境的更細化。第 3 步-設計仿真環境涉及仿真系統和集成仿真環境的詳細規劃。第四章--實施。本章包括 DSEEP 第 4-5 步中仿真環境的開發、集成和測試。第 4 步--開發仿真環境包括在每個仿真系統中實施場景，并確認網絡和基礎設施支持仿真環境要求。步驟 5-集成和測試仿真環境包括對每個仿真系統進行系統集成和測試，以確認所需的功能。隨著問題的發現以及解決方案的開發和實施，本章涉及對模擬環境的多次更改。第五章--結果。本章記錄了在 DSEEP 第 6-7 步指導下對模擬環境的執行和分析。步驟 6-執行模擬包括在模擬環境中全面演示培訓場景的執行。第 7 步--分析數據和評估結果包括研究小組對成員應用的適用性、模擬環境的互操作性以及模擬環境在實現既定培訓目標方面的整體有效性進行評估。第六章-結論。本章總結了研究結果，并提出了將該模擬環境應用于培訓的建議和未來研究工作的建議。

遙控飛機執行的軍事任務類型不斷擴展到包括空對空作戰在內的各個方面。雖然未來的視距內空對空作戰將由人工智能駕駛，但遙控飛機很可能將首先投入實戰。本研究旨在量化延遲對高速和低速交戰中一對一視距內空對空作戰成功率的影響。研究采用了重復測量實驗設計，以檢驗與指揮和控制延遲相關的各種假設。有空對空作戰經驗的參與者在使用虛擬現實模擬器進行的一對一模擬作戰中受到各種延遲輸入的影響，并對每次交戰的作戰成功率進行評分。這項研究是與美國空軍研究實驗室和美國空軍作戰中心合作進行的。

因變量 "戰斗得分 "是通過模擬后分析得出的，并對每次交戰進行評分。自變量包括輸入控制延遲（時間）和交戰起始速度（高速和低速）。輸入延遲包括飛行員輸入和模擬器響應之間的六種不同延遲（0.0、0.25、0.50、0.75、1.0 和 1.25 秒）。每種延遲在高速和低速交戰中重復進行。采用雙向重復測量方差分析來確定不同處理方法對戰斗成功率的影響是否存在顯著的統計學差異，并確定延遲與戰斗速度之間是否存在交互作用。

結果表明，在不同的潛伏期水平和交戰速度下，戰斗成功率之間存在顯著的統計學差異。潛伏期和交戰速度之間存在明顯的交互效應，表明結果取決于這兩個變量。隨著潛伏期的增加，戰斗成功率出現了顯著下降，從無潛伏期時的 0.539 降至高速戰斗中 1.250 秒潛伏期時的 0.133。在低速戰斗中，戰斗成功率從無延遲時的 0.659 降至 1.250 秒延遲時的 0.189。最大的遞增下降發生在高速潛伏期 1.00 至 1.25 秒之間，低速潛伏期 0.75 至 1.00 之間。高速交戰期間戰斗成功率的總體下降幅度小于低速交戰期間。

這項研究的結果量化了視距內空對空作戰中戰斗成功率的下降，并得出結論：當遇到延遲時，希望采用高速（雙圈）交戰，以盡量減少延遲的不利影響。這項研究為飛機和通信設計人員提供了信息，使他們認識到延遲會降低預期作戰成功率。這種模擬配置可用于未來的研究，從而找到減少延遲影響的方法和戰術。