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該研究探討了如何利用博弈論來模擬俄羅斯、中國和美國之間的多極升級動態。此外，該研究還重點分析了影響潛在沖突結果的各種參數，以便在三極環境中進一步提出新的威懾思想。

本文建立了一個初步的博弈論模型來模擬和分析升級動態。該模型以扎加雷和基爾古爾在其著作《完美威懾》中提出的框架為基礎。該模型基于博弈前設定的假設和規則。然后，根據這些假設，采用一種適用于博弈理論家的數學逆向歸納法對模型進行分析。然后，對潛在結果進行評估，以提出威懾建議。

為了實現這一目標，設定了一個假設，然后與最終研究結果進行比較。在比較的基礎上，提出最終結論和建議。通過博弈論和研究獲得的結果符合設定的假設，本論文描述了滿足假設背后的原因和理論。

俄羅斯已經與美國達到了粗略的戰略均勢。中國將很快加入美國和俄羅斯的核同行或近鄰行列，從而創造一個新的多極地緣政治環境。美國傳統的核威懾政策植根于兩極背景，需要重新考慮威懾戰略。博弈論模型為探索提供了一個途徑，因為這些模型模擬了參與特定局勢或博弈的多個參與者之間的戰略局勢。戰略局勢涉及的結果取決于所有參與者的行動及其不同的動機。要制定新的威懾政策和戰略以領先于競爭對手，就必須了解和分析結果與形勢。通過對博弈進行正式建模，建模者不得不闡明模型中的任何假設和結論，從而為知情和新的威懾思維創造機會。在建立兩極沖突的博弈論模型方面已經做了大量工作，但在三極領域的研究卻嚴重不足。例如，2000 年，Zagare 和 Kilgour 提出了一種非對稱升級博弈來研究兩極威懾的動態。他們的工作可以擴展到多玩家框架。本論文旨在利用之前的兩極博弈論模型來建立三極模型，分析俄羅斯、中國和美國之間的升級和威懾動態，更具體地說，評估影響沖突結果的關鍵因素，從而解讀不斷變化的地緣政治環境。雖然本項目的大部分內容更廣泛、更具體地研究了這些方面，但首先必須分析以往的兩極博弈論威懾戰略，以理解并擴展以往的理論和研究。目標是找到兩極博弈論模型與當前地緣政治環境之間的相關性，從而建立新的三極博弈論分析模型。本研究的目標是利用博弈論分析俄羅斯、中國和美國之間的多極升級動態。分析將在三種可能的情況下進行。第一種情景假定所有參與者都各自為政、互不協調，模擬等邊三角形環境。第二種假設是中國和俄羅斯之間的協調，第三種假設是中國和美國之間的協調。雖然還有一種可能的情況是俄羅斯和美國之間的協調，但認為這種情況并不可靠。目前雙方在烏克蘭緊張局勢中的敵對行動使得結盟對抗第三方的可能性很小。因此，所有方案都假定兩國繼續對立。

假設在多極化環境中，全面戰略沖突的風險將增加，而緩和沖突的時間將縮短。在從理論和實證兩方面全面分析和建立新模型之前，有必要對威懾和博弈論方面的現有文獻進行調查。下文將簡要概述迄今為止的多項學術研究。

5G網絡技術（包括波束成形和側向鏈接）的開發和實施將大大提高對手在視線范圍外執行無人機行動的能力。本研究探討了應對 5G 為無人機探測帶來的挑戰（如數據加密時）的方法。該方法通過捕獲地面控制站和模擬無人機之間的數據包，生成無人機網絡流量數據集。然后分離各個通信流，并根據提取的時間特征構建統計指紋：到達時間的平均值、中位數和標準偏差，以及數據包方向比。這些指紋用于訓練和測試隨機森林分類器，該分類器能在不到十分之一秒的時間內將通過 WiFi 或以太網模擬的無人機流量與正常 5G 流量區分開來，準確率高達 99%，F1 分數大于 98%。該分類器還能從通過不同傳輸系統發送的數據中檢測出無人機流量，其 F1 分數高于 97%。雖然由于工具的限制，無人機數據沒有在 5G 上進行測試，但無人機數據和其他正常 5G 數據（如數據定向率）之間的檢測方面顯示了無論采用哪種傳輸方式的前景。擬議方法的高性能和對時間特征的獨家使用使其成為 5G 無人機檢測的一個有前途的探索方向。

本論文提出開發一種彈性機器學習算法，可對海軍圖像進行分類，以便在廣闊的沿海地區開展監視、搜索和探測行動。然而，現實世界的數據集可能會受到標簽噪聲的影響，標簽噪聲可能是通過隨機的不準確性或蓄意的對抗性攻擊引入的，這兩種情況都會對機器學習模型的準確性產生負面影響。我們的創新方法采用 洛克菲勒風險最小化（RRM）來對抗標簽噪聲污染。與依賴廣泛清理數據集的現有方法不同，我們的兩步流程包括調整神經網絡權重和操縱數據點標稱概率，以有效隔離潛在的數據損壞。這項技術減少了對細致數據清理的依賴，從而提高了數據處理的效率和時間效益。為了驗證所提模型的有效性和可靠性，我們在海軍環境數據集上應用了多種參數配置的 RRM，并評估了其與傳統方法相比的分類準確性。通過利用所提出的模型，我們旨在增強艦船探測模型的魯棒性，為改進自動海上監視系統的新型可靠工具鋪平道路。

藍色亞馬遜管理系統

機器學習（ML）發展迅速，使機器能夠根據數據分析做出決策。計算機視覺（CV）是這一領域的一個專業部門，它使用先進的算法來解釋視覺信息，通過創造創新機會來改變汽車、醫療、安全和軍事等行業。在軍事領域，這些工具已被證明在改進決策、態勢感知、監視能力、支持行動以及促進在復雜環境中有效使用自主系統等方面大有裨益。

我們的研究主要集中在將 CV 原理應用于海軍領域，特別是解決二元分類問題，以顯示船只的存在與否。這構成了更廣泛的監視工具的重要組成部分，并采用了一種名為 "Rockafellian 風險最小化"（RRM）[1] 的新策略。RRM 方法旨在應對海上監控等復雜多變環境中固有的數據集標簽損壞所帶來的挑戰。我們方法的核心是交替方向啟發式（ADH），這是一種雙管齊下的策略，可依次優化不同的變量集。這種兩步迭代的過程可調整神經網絡權重并操縱數據點概率，從而有效隔離潛在的數據損壞。其結果是建立了一個更強大、更準確的海上監視和探測系統，從而增強了海軍行動中的決策和態勢感知能力。

我們的評估使用了兩個不同的數據集，即空中客車船舶探測（AIRBUS）[2] 和海事衛星圖像（MASATI）[3]。為了測試我們方法的魯棒性，我們逐步提高了這些數據集的標簽損壞水平，并觀察了這對模型性能的影響。

我們的研究在 ADH 流程中采用了兩種策略：w-優化和 u-優化。在 w 優化階段，我們試用了兩種不同的神經網絡（NN）優化器 Adam [4] 和 Stochastic Gradient Descent (SGD) [5, Section 3G]，以調整神經網絡權重。u優化階段包括實施 ADH-LP（線性規劃）或 ADH-SUB（子梯度）算法，以修改每個數據點的概率，并有效隔離潛在的數據損壞。

ADH-LP 利用線性規劃進行計算優化，可提供全局最優解，但需要更多處理時間。另一方面，ADH-SUB 采用更快的子梯度方法，更適合較大的數據集或有限的計算資源。主要目的不是通過架構調整來提高性能，而是展示 RRM 方法如何提供優于傳統 ERM 方法的優勢，特別是在處理數據損壞和提高模型性能方面。

無論使用何種數據集（MASATI 或 AIRBUS），我們的研究采用 RRM 方法訓練 NN 始終優于或匹配 ERM 方法。RRM下的ADHLP和ADH-SUB算法在保持高性能水平的同時，對數據損壞表現出了顯著的適應能力，其中ADH-LP一直表現優異。總之，我們的研究結果表明，RRM 是一種穩健而有彈性的方法，可用于處理一定程度的數據損壞。

總之，我們利用 RRM 的創新方法為減少對標簽正確數據的依賴提供了一種有前途的解決方案，從而能夠開發出更強大的船舶檢測模型。這項研究在改進船舶自動檢測和整體海事安全方面邁出了一大步。通過有效處理數據損壞和測試創新方法，我們提高了海事監控系統有效監控沿海和劃界海域的能力。

在美國海軍及其盟國海洋行動中，最重要的是在海軍交戰中制定有效的戰略。盡管人們寄予厚望，但諸如 "約翰-麥凱恩 "號和 "菲茨杰拉德 "號這樣的事例表明，在每一次互動中確定有利的行動都具有挑戰性。本研究利用機器學習（ML）和人工智能（AI）的進步，開發了一個基于模擬的程序，將強化學習（RL）應用于海軍場景。該程序是對現有陸基兵棋推演模擬程序 Atlatl 的改編，旨在識別六種場景中己方兵力的高效行動。對深度 Q 網絡（DQN）、蒙特卡洛樹搜索（MCTS）和 AlphaStar 人工智能體在不同場景中的表現進行評估后發現，DQN 和 MCTS 能夠識別出更優越的策略，其中 DQN 一直表現出較高的得分，在某些場景中甚至超過了人類玩家。AlphaStar 顯示出的結果較少，但提供了如何改變它以在未來取得更好結果的見解。這些發現強調了人工智能作為海軍作戰決策輔助工具的潛力，有助于增強美國海軍的決策能力。建議今后開展研究，進一步挖掘這一潛力。

對手的聲學傳感器會給試圖在不被發現的情況下行動的美國海軍潛艇帶來問題。解決這一威脅的潛在方法之一是使用主動噪聲消除來掩蓋潛艇噪聲。本論文通過數值求解偏微分方程約束優化問題，計算信號在模擬的二維海洋環境中傳播時，給定源信號的掩蔽信號，從而研究這一想法的可行性。我們研究了信號源的位置和類型對消除強度的影響。特別是，我們表明，只要知道聲源的位置和聲譜，就有可能有效地消除特定區域內聲源發出的聲音，例如聲學傳感器附近的區域。

本論文旨在利用深度學習技術提高從二維目標圖像中估計目標姿態的能力。為此，我們采用了一種名為高分辨率網絡（High-Resolution Net）的尖端卷積神經網絡來訓練關鍵點檢測模型并評估其性能。實驗使用了兩個不同的數據集，包括 600,000 張合成圖像和 77,077 張高能激光束控制研究試驗臺（HBCRT）圖像。這些圖像來自六種不同的無人駕駛飛行器，用于訓練和評估目的，高分辨率網在 80% 的圖像上進行訓練，在其余 20% 的圖像上進行測試。運行高分辨率網絡時使用了 MMPose 框架，這是一個 Python 庫，其中包含多種卷積神經網絡選項。研究結果表明，High-Resolution Net 在姿勢估計方面表現良好，但由于目標形狀的對稱性，在左右反轉方面仍存在明顯差距。這項研究為今后利用高分辨率網絡進行目標姿態估計研究奠定了基礎。進一步的研究將集中式提高圖書館中左右分辨的準確性，以增強這些成果。

本論文分為五章。第一章是引言，介紹了本課題的概況及其相關性，以及如何進行實驗。第二章是文獻綜述，通過相關的學術和行業資料更詳細地介紹了這一研究領域。第三章是問題的提出和方法，介紹了將要解決的問題和解決問題的方法。第四章是模擬結果和深度學習性能評估，對結果進行評估，看是否取得了有意義的進展。第五章是結論，從更廣闊的視角看待結果，并討論未來工作的可能性。

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]。

無源雷達（PR）是加強公共安全和國防有前途的新興技術，可以作為保護關鍵基礎設施和邊界的補充解決方案。本文介紹了一個基于獨立PR節點的傳感器網絡，用于監測沿海邊界的情況。通過完整的覆蓋率分析，研究了部署PR傳感器網絡進行邊境監控的可行性。電磁仿真器被用來包括特定的雷達場景特征和空中和海上軍事目標的雙態雷達截面建模。仿真結果與選定的沿海場景中的真實雷達數據進行了驗證。對不同的目標進行了探測和跟蹤：合作的DJI Phantom 3無人機、船舶和降落在羅塔軍事機場的飛機。結果證實了基于DVB-T的PRs在監測邊境沿海場景方面的可行性。

目前與缺陷有關的疲勞壽命建模技術強調缺陷大小與疲勞壽命的關系，但沒有考慮到缺陷可能位于何處的影響。這項研究概述了將缺陷位置納入模型分析的過程，以便更精確地預測失效周期數和部件內可能發生的最終失效位置。重點是使用IN718的渦輪葉片結構在純振動載荷下的情況。基本模型使用從開發的有限元模型（FEM）的頻率分析中得到的應力圖和合成的缺陷尺寸和位置來預測部件的壽命。用IN718打印的測試樣本被用來創建實驗數據，以驗證模型參數、缺陷分布和預測。建議的結果將是一張圖，表示可能導致故障的關鍵位置，以及在考慮到缺陷大小和位置時對疲勞壽命的預測。

本文貢獻

1.通過將有限元輸出與缺陷相關的疲勞壽命建模聯系起來，納入缺陷位置數據（RO-1），推進了與缺陷相關的有限疲勞壽命建模的技術水平（第四章）。

2.通過對印刷部件與 "設計 "幾何形狀之間的偏差進行統計研究，使有限元技術包括了AM部件幾何形狀的物理變化（RO-1）（第三章）。

3.基于改良的El-Haddad有限壽命疲勞模型和缺陷尺寸/位置數據，開發了復雜應力狀態下有限壽命部件的預測技術（RO-1）（第四章和第六章）。

4.制定了確定復雜幾何形狀的檢查標準和關鍵故障位置的標準（RO-1）（第四章和第六章）。

5.將振動疲勞壽命結果與故障缺陷的大小和位置聯系起來進行實驗（RO-2）（第四章和第五章）。

6.通過實驗性的振動彎曲試驗驗證了有限疲勞壽命模型的預測（RO-3）（第五章）。

對美空軍的影響

美空軍《2030年科技戰略》列出了五項戰略能力。其中之一是 "復雜性、不可預測性和質量"，它將增材制造作為一個技術機會來推進。該戰略要求用低端、廉價的系統來增強高端平臺的功能[42]。增材制造工藝通過在需要時快速制造一個零件，證明了減少對昂貴的長周期硬件的依賴的潛力[24]。AM工藝減少了復雜系統的加工時間，并通過設計限制和制造能力的改變，使部件的連接功能減少了系統的總部件數。目前，這些好處被較高的缺陷產生所抵消，導致更復雜的零件驗證過程[10]。

NASA認識到AM給太空帶來的優勢，但對這種快速變化的技術的安全實施感到擔憂[24]。2017年美國宇航局的《金屬激光粉末床熔融增材制造航天硬件標準》提供了一個保守的要求方法，允許在航天工業中使用AM，同時考慮到每個部件的缺陷發展。美國宇航局的標準要求多個見證樣本來描述AM零件過程中的潛在缺陷群。由于目前的激光粉末床融合（LPBF）系統缺乏反饋控制，控制的可變性，以及缺乏對生產失敗方法的了解，NASA還包括定期抽樣，以確保生產的零件仍然可以接受[24]。NASA的標準要求所有的零件都要進行表面和體積缺陷的無損評價（NDE），讓設計主題專家來定義檢查的靈敏度和邊界。無損檢測目前是通過CT掃描等技術完成的。

渦輪發動機結構完整性計劃（ENSIP）MIL-HDBK-1783B記錄了購置渦輪發動機時需要評估的一般要求。ENSIP要求確保發動機具有適當的結構特性，以便在規定的設計使用壽命內完成設計任務[43]。在這些要求中，有一個初始缺陷尺寸要求。該計劃根據材料、缺陷類型和使用的檢查方法，以及檢測缺陷的可靠性和置信度，提出了應該檢測的各種缺陷尺寸。其原理是為了確定零件中可能存在的缺陷尺寸，以應用損傷容限標準。在無損檢測技術的討論中，ENSIP簡要地討論了使用射線檢測（CT掃描是其子集）來檢測金屬部件中任何深度的缺陷。這個過程被列為昂貴的，這被認為是一個主要的缺點。CT掃描是一個時間密集的過程，需要一個熟練的、經過培訓的技術人員來解釋數據，并確定最佳的處理設置，以突出材料的空隙并盡量減少掃描偽影。

ENSIP還建立了耐損設計。耐損設計的概念是在有缺陷的情況下保證任務的壽命。損傷容限設計的要求是檢測出兩倍于臨界裂紋尺寸的裂紋，這是從El-Haddad無限壽命模型等模型中計算出來的。ElHaddad模型描述了從無缺陷疲勞壽命預測到裂紋增長主導疲勞壽命的轉變。轉移點被定義為臨界裂紋長度。[22]. ENSIP繼續規定，在存在兩倍于臨界裂紋長度的裂紋時，部件必須能夠至少存活兩個檢測周期。El-Haddad模型經過修改，允許任意的缺陷尺寸/形狀[8]，并根據缺陷尺寸和周期應力比來預測有限壽命[11]。RO-1的設計是為了擴展修改后的El-Haddad模型，以包括多軸應力環境中的缺陷位置對部件的預測設計壽命的影響。RO-2提供了測試數據來量化改進后的模型的預測能力。