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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。

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。

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。

分布式相控陣雷達系統允許各獨立雷達節點實現完全自由的位置部署，同時仍能協同完成一致的測量。近年來，雷達節點間同步技術的持續進步使此類系統的實施日益可行。為充分釋放節點布署自由度，本研究探索以無人機作為系統載體。無人機具備高效機動能力，可實現快速位置調整并覆蓋傳統難以抵達的區域。然而，該系統的實現面臨多重挑戰，包括確保節點間的信號相干性，以及在無人機有限空間與負載能力下完成系統集成。

本文提出在無人機上安裝天線的解決方案，通過仿真建模構建了包含無人機本體、天線、饋電及安裝結構的系統。其中，半波長偶極子天線的設計方案展現出輕量化特性，并具備適用于雷達場景的輻射特性。該設計支持分布式相控陣形成統一波前，為潛在雷達應用提供了技術基礎。

《水下航行器：設計與應用》首先探討了自適應卡爾曼濾波算法在高速自主水下航行器（AUV）動態估算中的應用。

作者研究了在低慣性水下航行器上實施的不同控制方案的性能，包括非基于模型、基于模型和基于自適應模型的控制方案，用于三維螺旋軌跡跟蹤。

考慮到水下航行器使用傳感器檢測到任意形狀和非凸面障礙物的情況，介紹了在三維環境中避免碰撞的控制法則。

采用過程噪聲協方差校正（Q-適應）的漸變卡爾曼濾波器（AFKF）估算 AUV 動態。

第 1 章中提出的方法基于傳統 KF 算法的適應方案，通過引入單個或多個衰減因子來檢測和修正噪聲協方差的變化。盡管系統存在不確定性，但所提出的 AFKF 算法仍能提供精確的估計結果。所提出的 AFKF 算法簡單實用，計算負擔不重。這些特點使得所介紹的 AFKF 算法在為高速 AUV 控制系統提供可靠的參數估計方面極為重要。考慮到 AUV 通常在惡劣的環境中使用，系統輸入/參數極有可能出現故障，因此采用所提出的 AFKF 算法而不是傳統的 KF 算法可能會帶來顯著優勢。

第 2 章研究了不同控制方案的性能，從非基于模型的（比例-積分-派生控制，PID）到基于模型的（計算扭矩控制，CT）以及基于模型的自適應（自適應比例-派生加控制，APD+），這些方案都在低慣性水下航行器上實現，用于三維（3D）螺旋軌跡跟蹤。然后，基于 Lyapunov 直接法證明了每種控制方案所產生的閉環動力學的漸進穩定性。然后，通過基于場景的數值模擬，演示了在 Leonard 水下航行器上實施三維螺旋軌跡跟蹤的控制方案的性能。所提議的模擬在以下因素的影響下進行：潛水器的浮力和阻尼變化、參數變化；傳感器噪聲、潛水器內部擾動；以及水流、外部干擾抑制。此外，作者還演示了飛行器在執行水下任務時運送物體的任務。仿真結果表明，APD+ 控制方案對海洋應用中低慣性水下航行器的跟蹤控制具有有效性和魯棒性，優于其他控制器。

在三維環境中避免碰撞對于規劃自主飛行器的安全軌跡問題非常重要。關于避免碰撞的現有文獻假定障礙物的形狀是先驗已知的，并將障礙物建模為球體或邊界框。然而，在三維環境中，自動駕駛車輛并不知道障礙物的形狀，車輛會使用三維傳感器（如三維聲納）檢測障礙物的邊界。

在第 3 章中，作者介紹了避免碰撞的控制法則，考慮了航行器使用傳感器檢測任意形狀和非凸面障礙物的情況。此外，在設計控制法則時還考慮了運動約束，如車輛的最大轉彎率和最大速度。使用 MATLAB 仿真驗證了控制法則的有效性。

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。

本文介紹了 FARN 的功能原理，FARN 是一種新型無人飛行器（UAV）飛行控制器，專為需要高精度和高可靠性導航的任務場景而設計。通過將低成本慣性傳感器和超寬帶（UWB）無線電測距與全球導航衛星系統（GNSS）的原始和載波相位觀測相結合，可達到所需的精度。飛行控制器是根據兩個研究項目的任務要求在本工作范圍內開發的，并在實際條件下成功應用。

FARN 包括一個全球導航衛星系統羅盤，即使在基于磁羅盤的傳統航向估計不可靠的環境中，也能進行精確的航向估計。全球導航衛星系統羅盤將兩個全球導航衛星系統接收器的原始觀測數據與 FARN 的實時姿態確定功能相結合。因此，盡管地球磁場的水平分量很弱，但在 ROBEX 項目中，特別是在北極環境中部署無人駕駛飛行器是可能的。

此外，FARN 還能對多個無人飛行器進行厘米級精確的實時相對定位。這不僅能實現蜂群內的精確飛行操縱，還能執行合作任務，其中多個無人機具有共同目標或物理耦合。與 MIDRAS 項目一起開發的無人機防御系統基于兩架合作無人機，它們以協調的方式行動，并攜帶一個共同懸掛的網，以捕獲半空中具有潛在危險的無人機。

本論文涉及無人機開發的理論和實踐方面，重點是信號處理、制導與控制、電氣工程、機器人學、計算機科學和嵌入式系統編程等領域。此外，本論文還旨在為無人飛行器領域的進一步研究提供簡明的參考資料。

該作品對所使用的無人機平臺、推進系統、電子設計和所使用的傳感器進行了描述和建模。在建立了姿態表示的數學約定之后，概述了飛行控制器的實際核心，即嵌入式自我運動估計和原理控制結構。隨后，基于基本的全球導航衛星系統導航算法，得出了先進的基于載波相位的方法及其與自我運動估計框架的耦合。此外，還介紹了系統的各種實施細節和優化步驟。該系統已在兩個項目中成功部署和測試。在對所開發的系統進行嚴格檢查和評估后，概述了現有的局限性和可能的改進。

圖：FARN 系統結構。可選傳感器和任務用虛線表示。

近年來，由于機器學習技術具有提高估計精度和系統魯棒性的潛力，因此將機器學習技術整合到導航系統中引起了極大的興趣。這篇博士論文研究了深度學習與饒黑化粒子濾波器的結合使用，以增強機載模擬任務中的地磁導航。

為便于評估所提議的導航系統，開發了一個仿真框架。該框架包括詳細的飛機模型、地球磁場的數學表示法以及從在線數據庫獲取的真實世界磁場數據。通過這種設置，可以準確評估擬議的 Geomagentic 架構在各種現實地磁場景中的性能和有效性。

這項研究成果證明了機器學習算法在提高地磁導航傳感器融合濾波器性能方面的潛力，并引入了一種新方法來提高現有地磁模型的分辨率，從而更好地描述這些模型中的磁場特征。這種融合使機載任務的慣性制導更加精確和穩健，從而為各種航空飛行器的先進、可靠導航系統鋪平了道路。

總之，本論文提供了一種將機器學習技術與傳統估算方法相結合的新方法，并采用一種新技術來獲取這些導航架構所需的更精確的地磁模型，從而為地磁導航研究的最新發展做出了貢獻。這項研究成果有望為民用和軍用航空應用開發先進的自適應導航系統。

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。

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。