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無人機集群的角色分配與規模對其作戰性能具有顯著影響，但量化研究仍較匱乏。明確這些關聯對集群配置的優化設計至關重要，相關研究可提升任務效率并實現資源最優分配。本研究通過量化分析角色分配與規模在不同任務場景下的影響，指導高效集群設計。開發基于智能體的無人機集群仿真系統，評估集中式異構集群在兩種場景下的性能：高目標密度小區域（無人機容量受限）與低目標密度大區域（無人機容量充裕）。集群任務為清除區域內所有目標。仿真參數基于烏克蘭戰爭數據驗證及領域專家意見設定，通過成功率、總步數及單目標平均清除步數量化性能。結果表明：集中式異構集群在稀疏可預測任務空間表現卓越——更大規模集群可實現最優覆蓋與效能；但在高密度不可預測環境中效率下降——集中控制與大集群規模產生反效果。這些發現強烈表明：集群架構與規模須依任務空間動態調整，開放空間適用大型集中式集群，復雜環境需采用更靈活的小型配置。

現代戰爭日益聚焦無人機技術應用。低成本無人機在烏克蘭戰場展現顯著影響力[1]。無人機擴散引發防務產業熱潮，各國投入巨資研發并大規模部署。研究核心方向之一是無人機集群——多架無人機同步協同達成共同目標[1]。美國防長指令五角大樓加強集群研究[2]，芬蘭無人機戰略文件規劃制造與集群研發路線[3]，印證全球關注度。無人機集群具獨特優勢：單操作員可控制多架無人機或實現全自主作戰，提升系統可擴展性與作戰節奏[4]。大規模集群能同時打擊多目標或飽和防御系統，創造重大戰術影響。但單機遙控到數百架集群的跨越，存在諸多待解的研究挑戰。

大型系統主要挑戰包括：定義控制架構、維持強健編隊協同、優化任務路徑規劃[5]。此外，超越同構集群的異構集群（含不同無人機類型）引入額外復雜度。異構集群角色涵蓋專用傳感器單元、增強計算能力指揮/數據處理單元及武器載荷投送單元。因此實戰部署需針對任務環境優化角色比例與集群規模——該領域仍需深入研究。本文探究不同作戰環境下無人機集群的理想角色分配與規模，開發基于智能體的集群仿真模型，模擬區域目標清除任務。設計兩種對比場景：多目標高密度復雜環境與少目標低密度開闊區域。通過系統調整集群規模與角色構成進行仿真實驗，分析關鍵性能指標形成結論，并提出未來研究方向。

自動化與人工智能領域的能力持續拓展，正推動人機交互模式創新——軍事領域尤需如此。為充分釋放技術紅利，亟需研究哪些任務可由自動化系統輔助乃至完全替代。在遠程偵察場景中，我們構想操作員通過自動化輔助同時完成平臺運動控制與目標觀測分類的雙重職能。為此構建實驗環境：遠程操作員借助含自動語音識別(ASR)系統與視線追蹤器的多模態界面操控無人地面車輛，同時通過屏幕光標選定標記目標并利用ASR進行語音分類。基于此原型系統，我們與領域專家展開交互模式研討。

自動化與人工智能正日益深度賦能人類作業。例如汽車產業中車道保持輔助系統已成為主流技術，為特定場景下的半自動駕駛奠定基礎；AI聊天機器人則快速進化至可實現人機自然對話。將這些能力遷移至軍事領域，將深刻變革現有作戰職能配置。傳統遠程偵察場景通常需至少配備平臺操作員與分析員：以RQ-4全球鷹無人機為例，其任務需多人協同完成平臺運動控制、光電系統操作及圖像判讀分類；而德軍"烏鴉"小型履帶式地面偵察平臺雖可由單人操控，卻缺乏目標標記與屏幕交互功能。人工智能的引入有望將平臺操控與目標分類職能融合為單一角色，即便不合并職能也能顯著降低操作員認知負荷，延長高效作業時間并減少失誤率。

因此本研究旨在開發新型交互方法：既支持操作員同步執行多任務，又大幅減輕其工作負荷以提升效能。通過整合視線、語音及觸覺等多模態輸入，探索在輸入控制指令時同步處理視覺數據的方案，力求建立高效精準的自然交互范式。但需在兩大關鍵要素間尋求平衡：既要保障充分信息供給以維持態勢感知，又要避免信息過載與交互選項冗余引發的認知超載[1]。

軍事應用場景對操作員提出嚴苛要求：結果需具備極高精度與魯棒性，作業環境常伴隨高噪聲、高壓強等高負荷狀態。這為技術賦能創造機遇——通過智能化支持減輕人員負擔。軍事用例的明確邊界利于定制化技術服務開發，但需注意：操作員的惡劣作業環境往往同樣制約技術性能。例如噪聲干擾、麥克風狀態波動及應激性語音變異等，均使作為智能用戶界面(UI)組件的自動語音識別(ASR)面臨嚴峻挑戰。為確保ASR魯棒性，模型需針對具體用例、使用環境乃至特定使用者進行定制化訓練，這意味著需構建按需生成定制化解決方案的體系而非通用模型[2]。

本研究致力于開發多模態"無感化"[3-5]智能用戶界面，通過有效支持操作員提升任務執行效能。現提出針對機器人平臺遠程操控與目標分類場景的具體實施方案。全文結構如下：第二、三章詳述語音-視線-觸覺交互模式的整合路徑及首版原型系統實現；第四章簡述基于領域專家的初步原型評估；第五章闡明軍事應用啟示，并提出后續研究與實踐轉化建議。

將便攜式自主水下航行器（AUV）作為矢量磁力計的搭載平臺具備快速部署優勢。該能力可在作戰區域部署，根據作戰相關的局部磁場環境對艦船磁場特征進行實時測量。本項目旨在論證基于AUV的艦船磁力測距技術可行性。本科學報告分析了兩項試驗采集的磁力數據：試驗分別采用靜態與動態兩種AUV模式。鑒于測量數據集僅包含艦船有限次通過AUV的航次數據，通過等效磁源技術將數據擬合至艦船合成模型。經深度與航向校正的預估艦船磁場特征，被繪制在與固定站點消磁作業同規格的標準網格上。為驗證AUV生成磁場特征的可靠性，特將其與固定站點測量結果進行對比。誤差值處于可接受范圍，故試驗證實了便攜式AUV作為矢量磁力計搭載平臺的潛力，但仍需后續技術改進。

本研究分析了通過水下靜態或動態AUV搭載磁力計實施艦船磁力測距的可能性。試驗取得的積極成果表明，該新型測距方法可應用于各類艦船部署海域的磁場測量。這將使水雷對抗任務能在作戰地域及時空近距條件下高效執行。

傳統上，加拿大皇家海軍（RCN）艦船磁場特征需駛過母港海底鋪設的三軸磁力傳感器靜態陣列進行測量。但固定站點常遠離艦船作業區，故提出在作戰區域采用便攜式傳感器測量磁場特征的方案。近期RCN啟動開發以AUV為搭載平臺的便攜式磁測系統：本地化測量可調整消磁系統，補償因地磁場變化導致的感應磁場波動，并校正永久磁化強度偏差。現行方案通過在多個AUV搭載磁力計與慣性測量單元[1-4]實現移動水面艦船的磁場特征測量。盡管AUV水面航行時使用全球定位系統（GPS）定位，但水下磁力傳感器相對于艦船的精確位置標定仍具挑戰性。系列試驗旨在確立基于AUV的磁場特征測量最佳流程：首次試驗采用靜態AUV測量移動目標磁場；第二次采用動態AUV測量靜態目標；第三次以動態AUV測量逆向移動目標。試驗目標在于獲取艦船特定深度水平面（"聲束深度"）投影的磁場特征。因每臺AUV僅配備單一磁力傳感器，需多次航行方能完成一次特征測量。試驗期間艦船與AUV協同機動，分別測量艦船磁北、磁南、磁東和磁西四個航向的磁場特征。試驗采用IMOTUS-R [5]與IVER-3 [6]兩款AUV，其搭載的矢量磁力計可模擬固定磁測陣列單點傳感器功能。首階段于2022年11月在BC省薩尼奇附近海域實施，采用IMOTUS-R AUV與ORCA級巡邏訓練艇COUGAR。AUV懸停于水柱中，艦船以不同水平偏距通過，并以正交航線采集四向磁場數據。受時間限制，此階段僅完成有限測量。第二、三階段于2023年2月在新斯科舍省哈利法克斯開展，使用IVER-3 AUV與拖船：先固定北向艦船，AUV在16米深度沿南北/東西方向掃描磁場；隨后AUV在16米深度沿固定北-南/東-西軌道航行，艦船逆向移動。鑒于稀疏數據集（僅含數次通行記錄），通過等效磁源技術[4]將數據擬合至艦船合成模型計算特征值。作為基準對照，兩艘艦船分別在BC省維多利亞和NS省哈利法克斯的固定磁測站點進行測量。本報告的數據分析與磁建模目標在于獲取消磁作業規格的網格化磁場特征，并與固定站點測量結果進行對比分析。

光保真（Li-Fi）是一項新興技術，通過利用可見光譜進行數據傳輸，徹底革新了無線通信。針對傳統射頻（RF）系統的局限性，Li-Fi在帶寬、安全性和能效方面展現出無可比擬的優勢。本文探討Li-Fi的變革潛力，尤其聚焦于安全性與抗干擾能力至關重要的軍事場景。從強化指揮控制行動到支持海軍協調與災害響應，Li-Fi的獨特性（如抗電磁干擾與高速傳輸能力）使其成為射頻技術的理想替代方案。然而，在實際大規模應用前，需解決視距依賴性和環境敏感性等問題。通過混合技術將Li-Fi與現有射頻系統整合，以及IEEE 802.11bb標準化進程的推進，為其實用化指明了路徑。本文還展望了Li-Fi在多域作戰中的角色及其與量子加密技術的潛在協同效應。研究通過廣泛分析，揭示了Li-Fi在解決當前通信難題中的重要性，以及其在軍事與民用領域重塑連接方式的潛力。通過推動政府、學術界與企業的協作，Li-Fi的采用可能標志著向更安全、高效、自適應無線通信網絡轉型的分水嶺，為日益互聯的世界奠定基礎。

無線通信技術的出現對構建現代互聯社會發揮了關鍵作用，推動著從商業到軍事等各領域的進步。然而，在當今數據密集型、注重安全的社會環境中，基于傳統射頻（RF）系統的局限性日益凸顯。頻譜擁堵、易受網絡攻擊的脆弱性以及環境低效性等問題，凸顯了對創新解決方案的迫切需求。在此背景下，光保真（Li-Fi）作為一種突破性技術應運而生——它利用可見光徹底革新了數據傳輸方式。

Li-Fi技術于2011年問世，通過可見光通信（VLC）技術，利用LED燈泡實現高速數據傳輸。這一突破不僅解決了射頻系統的帶寬限制，還在安全性、效率和適應性方面提供了獨特優勢。Li-Fi通過光波傳輸數據的特性使其無法穿透墻壁，從而天然具備抵御外部竊聽的安全性；而其與現有LED基礎設施的兼容性則確保了能效優勢與廣泛適用性。作為標準無線系統的補充或替代方案，Li-Fi具備顛覆多個行業的潛力，其軍事應用前景尤為引人注目。

要在多樣且常具敵意的環境中實現任務效能，軍事行動需要強大、安全且高速的通信網絡。從地下掩體到大規模海軍作戰，能否保持持續安全的通信能力，往往決定著任務成敗。當前軍事通信系統主要依賴射頻技術，包括衛星通信（SATCOM）、GPS和戰術無線電網絡。盡管這些系統行之有效，但其在當代電子戰背景下日益暴露出易受干擾、攔截和壓制的脆弱性。Li-Fi的抗電磁干擾能力和高帶寬特性，為解決這些問題提供了革命性方案。

本文深入探討Li-Fi技術在軍事場景中的潛力，解析其結構創新、操作優勢及相對于傳統系統的比較優勢。通過闡述Li-Fi的概念框架，突出其超高速、高安全性和環境友好特性，并分析其在陸地指揮控制中心、海軍作戰和危機管理場景中的應用。結合真實案例研究，并針對Li-Fi集成的技術與操作挑戰，本文強調光基通信系統對增強軍事通信網絡的關鍵作用。

研究首先全面概述Li-Fi技術的優勢與架構，繼而探討其標準化進程和大規模部署的成熟度。后續章節聚焦Li-Fi在軍事指揮中心、海軍艦隊和災害管理場景中的變革潛力，展示其在射頻系統失效環境下仍能安全高效運行的獨特能力。本文亦客觀分析Li-Fi的局限性（如依賴視距通信和環境敏感性），同時提出混合解決方案與未來技術發展路徑以克服這些障礙。

隨著全球安全格局的演變，對彈性、自適應和安全的通信系統需求日益迫切。通過開發可見光譜的未利用潛力，Li-Fi標志著無線通信的范式轉變，為現代軍隊面臨的挑戰提供了安全、高速且可擴展的解決方案。本研究旨在細致闡釋Li-Fi的能力邊界、局限性與發展前景，將其定位為下一代軍事通信戰略的基石。

光保真（Li-Fi）技術的概念化

定義光保真技術

在數字時代，數據傳輸承擔著關鍵角色，尤其是在互聯程度日益廣泛和全球化的背景下。這種場景既帶來重大挑戰，也為技術與社會進步創造了前所未有的機遇。在此背景下，無線保真（Wi-Fi）技術曾通過依賴射頻（RF）實現遠距離無線數據傳輸，成為無線通信領域的突破。然而，隨著互聯網用戶數量持續增長，現有射頻頻譜已逐漸無法滿足高需求（Fabiyi，2016年）。這種不足導致射頻資源稀缺，可能引發重大連接中斷并降低服務質量（Sharma等，2013年）。此外，頻譜擁堵與安全問題凸顯——傳輸易受攔截和干擾，這迫切要求解決無線通信系統的脆弱性（Sharma等，2013年）。

應對這些挑戰，光保真（Li-Fi）技術提供了有效替代方案。與傳統依賴無線電波的方法不同，Li-Fi利用光波傳輸數據，為當前無線通信系統的局限性提供了創新解決方案。該技術由Harald Hass教授于2011年首次提出，其基礎是可見光通信（VLC）系統，即"利用400太赫茲（780納米）至800太赫茲（375納米）可見光作為數據傳輸與照明的光載體的通信介質"（Sharma等，第151頁，2013年）。因此，Li-Fi通過LED燈泡以人眼無法察覺的速度調制光線來傳輸數據。這些LED兼具照明與數據傳輸功能，通過改變光閃爍頻率實現數據編碼（Guan & Hina，2024年）。

值得注意的是，Li-Fi通過多項優勢顯著提升了無線網絡的性能與實用性。最重要的優勢之一是其增強的安全特性：通過Li-Fi傳輸的數據被限制在光照區域內，天然形成防數據泄露屏障（pureLiFi，無日期）。由于光波無法穿透墻壁，外部無法感知和探測傳輸信號，從而確保數據分區能夠安全進行且不受外部干擾，這種隱私保護水平是射頻系統難以企及的（Sharma等，2013年）。

光保真（Li-Fi）技術的安全優勢之外，還具備遠超傳統Wi-Fi的前所未有的速度與帶寬。這使其成為高帶寬需求應用的理想選擇，可在密集數字化環境中實現更快下載與更可靠連接，從而確保清晰穩定的通信信道（pureLiFi，無日期）。此外，Li-Fi在推動環保技術替代方案方面邁出重要一步。通過將數據傳輸功能與LED照明整合，Li-Fi顯著節約能源并降低環境影響（Fabiyi，2016年）。這種協同效應不僅優化能源使用，還能延長照明基礎設施的生命周期并增加功能價值。雙重功能性（照明與傳輸）使Li-Fi不僅是高效通信手段，更是節能照明解決方案。

就穩定性而言，Li-Fi提供不受射頻干擾的持續連接，這在其他無線信號可能引發中斷的工業環境中表現尤為突出（pureLiFi，無日期）。此外，光源的普遍性有效解決了可用性問題。全球數十億燈泡只需替換為LED燈泡即可實現高效數據傳輸。廣泛的可用性與強勁性能相結合，確保Li-Fi能夠支撐關鍵通信而無需承擔中斷風險（pureLiFi，無日期）。綜合這些優勢，Li-Fi有望徹底革新無線通信的認知與應用方式，承諾提供增強的安全性、更快的速度、環境效益及更高可靠性。因此，"Li-Fi提供了一種相對更簡單、廉價、快速且安全的數據傳輸方式。換言之，Li-Fi是一項尖端技術，使無線通信相比有線通信獲得顯著優勢"（Fabiyi，第1033頁，2016年）。

當前陸地與海洋領域的軍事通信

在軍事領域，通信對協調作戰具有核心作用——決策能力與戰術響應高度依賴單位與指揮部之間信息傳遞的速度與準確性。因此，"軍事通信必須具備頻率、帶寬、信息傳輸速度、響應時間等參數的靈活可調性與適應性，并確保在不同環境條件下保持通信連續性"（Velastegui等，第62頁，2022年）。在此背景下，精確通信技術的使用可決定軍事任務成敗，從而提升整體作戰效能（Oledcomm，無日期-b）。

從技術及通信視角看，陸地與海軍領域的共性在于使用依賴電磁波傳輸信息的先進無線電系統，主要通過無線通信實現（Velastegui等，2022年）。因此，無線電波作為軍事通信主要載體，運用高頻（HF）、甚高頻（VHF）與超高頻（UHF）等不同頻段支撐戰術與海軍通信。在此框架下，軍事領域部署了多種依賴無線電波的設備，包括衛星通信（SATCOM）、天線、GPS、應答器與接收器，這些設備對維持穩定通信鏈路至關重要。

以美國陸軍使用的聯合戰術無線電系統（JTRS）為例（Maher，2007年）。JTRS是一套創新型軟件定義無線電系統，能使用多頻段無線電頻率并通過軟件升級靈活擴展。該系統使美軍各軍種實現跨軍種通信，為陸軍、海軍、空軍與海軍陸戰隊提供互操作性通信（Maher，2007年）。通過支持多頻段與多通信模式，該系統為武裝部隊多樣化需求提供高容量互操作解決方案（Maher，2007年）。從戰術層面看，美軍最先進的工具是聯合戰斗指揮平臺（JBC-P），該平臺用于追蹤友軍位置，并為士兵提供增強型衛星連接與卓越后勤保障能力（PEO C3N，無日期）。該平臺致力于提升早期"21世紀部隊旅及以下作戰指揮系統/藍軍追蹤系統（FBCB2/BFT）"的功能（PEO C3N，無日期）。這一基礎系統不僅全面部署于陸軍各旅級戰斗隊，更集成于數千個平臺，成為維持戰場態勢感知與作戰協調的關鍵組件（PEO C3N，無日期）。

海軍通信系統方面，存在諸多項目（尤其在美國），如全球指揮與控制系統-海上版（GCCS-M）、移動用戶目標系統（MUOS）及海軍多頻段終端（NMT）。這些系統均依賴衛星通信確保海軍部隊在廣闊海域保持連接（Hu等，2018年）。這些系統旨在為數據傳輸提供高容量穩健通道，作為美國海軍通信系統的核心組件，支持從和平部署到高強度沖突等多樣化復雜環境中的通信。綜上所述，陸地與海軍作戰的軍事通信渠道主要依賴無線電波與衛星技術，為軍事行動的協調與執行提供關鍵連接支撐。

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。

設計紅外系統可以幫助商業和軍事用戶實現大量應用。隨著寬帶紅外成像儀的尺寸、重量和功率（SWaP）的減小，其在航空飛行器上的實用性得到了開發。機載系統具有更大的機動性，可增強用戶獲取圖像的能力。本文介紹的研究采用輻射測量產生的理論模型，并將地面設計技術應用于空中。領航、瞄準、制圖和態勢感知都是紅外成像任務的例子，具有廣泛的設計歷史。本文的研究重點是設計空中系統。設計了一種基于導航的紅外系統，用于比較中波和長波紅外波段，以探測高壓電線，避免致命的撞車事故。一種新的瞄準系統采用了一種新穎的多攝像頭設計方法，該方法植根于瞄準任務性能（TTP）指標，以提高在無人機平臺上飛行時的大范圍性能。對可見光、近紅外、短波紅外和擴展短波紅外的校準圖像進行比較，以找出哪種圖像對繪圖任務的場景對比度最高。最后，設計了一個態勢感知系統，利用波長保持人員視線，同時實時繪制火災邊界以避免致命事故，從而確保森林消防員在極端野火條件下的安全。對于上述領航、瞄準、測繪和態勢感知系統設計，所產生的理論模型與實驗室和實地測量結果進行了比較。提出的校準分析提供了避免結果偏差和公平比較每個寬帶傳感器系統性能的技術。在每種情況下，理論和測量結果都證明了設計方法對創建航空傳感器系統是有效的。在每種情況下，傳感器的性能都能滿足設計要求，并可通過這些初步研究創建可部署的系統。

利用無人地面飛行器（UGV）進行自主導航和未知環境探索極具挑戰性。本報告研究了一種利用小尺寸、低重量、低功耗和低成本有效載荷的測繪和探索解決方案。本文介紹的平臺利用同步定位和繪圖功能，通過尋找可導航路線來有效探索未知區域。該解決方案利用多種傳感器有效載荷，包括輪子編碼器、三維激光雷達、紅-綠-藍相機和深度相機。這項工作的主要目標是利用 UGV 的路徑規劃和導航功能進行測繪和探索，從而生成精確的 3D 地圖。所提供的解決方案還利用了機器人操作系統。

本文通過機器學習方法提出了一種雷達任務選擇的主動方法，并將其設計在雷達調度流程之前，以提高雷達資源管理過程中的性能和效率。該方法由兩個過程組成：任務選擇過程和任務調度過程，其中任務選擇過程利用強化學習能力來探索和確定每個雷達任務的隱藏重要性。在雷達任務不堪重負的情況下（即雷達調度器超負荷工作），將主動選擇重要性較高的任務，直到任務執行的時間窗口被占滿，剩余的任務將被放棄。這樣就能保證保留潛在的最重要任務，從而有效減少后續調度過程中的總時間消耗，同時使任務調度的全局成本最小化。本文對所提出的方法進行了數值評估，并將任務丟棄率和調度成本分別與單獨使用最早開始時間（EST）、最早截止時間（ED）和隨機偏移開始時間EST（RSST-EST）調度算法進行了比較。結果表明，與EST、ED和RSST-EST相比，本科學報告中提出的方法分別將任務丟棄率降低了7.9%、6.9%和4.2%，還將調度成本降低了7.8倍（EST為7.8倍）、7.5倍（ED為7.5倍）和2.6倍（RSST-EST為2.6倍）。使用我們的計算環境，即使在超負荷的情況下，擬議方法所消耗的時間也小于 25 毫秒。因此，它被認為是提高雷達資源管理性能的一種高效實用的解決方案。

雷達資源管理（RRM）對于優化作為飛機、艦船和陸地平臺主要傳感器的現代相控陣雷達的性能至關重要。報告》討論了雷達資源管理，包括任務選擇和任務調度。該課題對國防科技（S&T）非常重要，因為它與現代相控陣雷達的大多數應用相關。它對當前的海軍雷達項目尤為重要，該項目探索了雷達波束控制的人工智能（AI）/機器學習（ML）方法。所提出的算法有可能升級未來的艦船雷達，從而做出更好的決策并提高性能。

本報告記錄了通過利用深度學習（DL）和模糊邏輯在空間和光譜領域之間整合信息，來加強多模態傳感器融合的研究成果。總的來說，這種方法通過融合不同的傳感器數據豐富了信息獲取，這對情報收集、數據傳輸和遙感信息的可視化產生了積極的影響。總體方法是利用最先進的數據融合數據集，為并發的多模態傳感器數據實施DL架構，然后通過整合模糊邏輯和模糊聚合來擴展這些DL能力，以擴大可攝入信息的范圍。這項研究取得的幾項進展包括：

• 將DL模型實施到片上系統（SoC）硬件中
• 高光譜圖像（HSI）數據的DL
  • 1.在HSI上建立DL，以獲得水的特性和底層深度
  • 2.在HSI上使用開放集識別方法
• 框架內融合方法的消融研究
• 使用DL和模糊聚合的HSI和LiDAR多模態傳感器融合的新框架
• 探討神經模糊邏輯在遙感數據中復雜場景的不確定性下自動推理的作用和實用性

出版物[1, 2, 3, 4, 5]進一步詳細介紹了取得的進展。

本文介紹了在卡勒獎學金第一年內進行的研究，研究如何自主控制檢查平臺向故障平臺行駛以完成檢查相關任務。這項研究的目的是開發一個有限時間的相對位置控制框架，使檢查衛星能夠安全地接近發生故障的平臺，因為平臺的通信能力受到阻礙，導致其在接近過程中根本無法通信。故障平臺導致獨特的挑戰，即平臺的狀態被認為是先驗未知的，檢查器可能無法從故障平臺提供的準確和連續的信息中受益；故障平臺也可能受到機動和干擾。

在該獎學金的第一期內，使用 MATLAB 和 Simulink 開發了仿真軟件，以演示檢查平臺與故障平臺執行會合操作。首先引入基于視線的相對運動模型，直接使用導航信息，然后以自適應非奇異終端滑模控制器的形式開發魯棒控制框架，以確保閉環系統穩定并保證有限時間收斂到所需的狀態。然后在最終討論未來的工作和目標之前展示和討論模擬結果。