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隨著無人機技術成本持續降低、制造門檻不斷下降，民用創新、商業應用、軍事部署及政府項目對高速可靠飛行自組織網絡（FANET）的需求日益迫切。相較于傳統移動自組網，FANET具備瞬態三維拓撲與去中心化特性，這加劇了路由碰撞、網絡擁塞及傳輸延遲問題。該環境所需的路由協議必須確保在飛行器動態進出通信范圍時維持穩定連接。盡管眾多傳統與新型路由協議已在各類仿真器中測試，卻始終缺乏基準化評估體系。本論文創新性地在ns-3平臺完成十種主流FANET協議對比研究，首次實現10/30/50+節點的大規模仿真基準測試，揭示現有協議性能瓶頸及三維仿真缺陷，并構建基于應用場景的自組網協議決策樹。

在研究安全多路徑規劃過程中，開發兩項新型協議與一項增強協議：創新"持續運動協議"實現多方安全計算框架下的非間斷實時運算；"碰撞化解協議"使飛行器在保持航向目標同時自動微調軌跡規避碰撞；升級版"路徑交匯預測協議"引入飛行器尺寸定義的幾何輪廓邊界線，結合用戶可調安全裕度參數，顯著提升碰撞路徑預測精度，突破傳統中心線預測模型局限。最終聚焦三維高斯-馬爾科夫移動模型，提出基于航空器設計參數與速度特性的FANET設備分類體系，并研發改進型環境影響因子模型，大幅提升仿真真實性。

本論文架構如下：第一章闡釋研究背景、技術挑戰、核心目標及理論貢獻；第二章系統綜述MANET/VANET/FANET通信路由協議學術進展；第三章基于ns-3平臺首次完成十大FANET協議性能對比，結合隨機游走與高斯-馬爾科夫移動模型建立統一評估框架；第四章以姚氏百萬富翁問題為理論基礎，研究飛行器間非信任環境下的安全信息共享機制；第五章提出改進型高斯-馬爾科夫移動模型，融合節點速度特性與環境影響因素；第六章總結研究成果并規劃后續研究方向。

無人機（UAV）長期以來主要被軍方用于監視與偵察任務，或被航拍愛好者用于空中攝影。然而近年來，憑借靈活部署與經濟高效的優勢，其應用已擴展至民用與商業領域。相較于地面通信中因嚴重路徑損耗、陰影效應和多徑衰落而受限的固定基站（BS），無人機憑借更優的視距（LOS）信道條件，展現出成為高效無線通信平臺的巨大潛力。在無人機驅動的無線通信系統中，無人機既可作為補充性的空中基站提供按需通信服務，亦可作為由現有蜂窩網絡操控的空中用戶設備（UE）。但無人機通信系統設計仍面臨諸多挑戰，包括但不限于信道建模、優化部署、干擾控制、性能分析、有限機載續航能力、軌跡優化，以及缺乏針對無人機通信組網的專門法規標準。

本論文著重研究無人機在無線通信組網中實現安全可靠功能的若干關鍵設計挑戰。相較于廣泛應用的蜂窩或衛星系統，無人機通信具有獨特的信道特性。然而當前無人機信道建模仍存在諸多難題，例如對非穩態信道時空變化傳播特性的研究尚不充分。為此，本文首先系統梳理了現有無人機信道建模的測量方法，深入探討空地與空空信道的建模實踐，并指出現有知識空白以實現更精確的無人機信道建模。

在多重無人機系統部署中，制定高效部署策略對于抵消干擾對覆蓋性能的負面影響至關重要。本研究據此提出最差場景下存在下行同頻干擾時多重無人機的優化部署方案。具體而言，工作提出兩種協同多無人機部署策略：第一方案假設無人機采用對稱布局，共享最優高度與發射功率；第二方案則采用不同高度與發射功率的非對稱部署。通過細致研究信干噪比（SINR）閾值、無人機間距、無人機數量與編隊形態等系統參數的影響，實現目標區域內的最大覆蓋與外圍冗余覆蓋的最小化。

為獲取通信系統設計參數與性能指標間的最佳平衡，基礎性分析不可或缺。本研究特別選取兩個新興場景評估無人機通信系統性能。第一場景考慮上行鏈路系統，其中地面用戶遵循隨機路點（RWP）移動模型，小尺度信道衰落服從Nakagami-m模型，上行干擾采用Gamma近似建模。具體推導了該系統的概率密度函數（PDF）、累積分布函數（CDF）、中斷概率與平均誤碼率（BER）等閉式表達式作為性能指標。第二場景研究下行混合緩存系統，無人機與地面小基站（SBS）按獨立齊次泊松點過程（PPP）分布，下行干擾通過拉普拉斯變換建模。重點推導了網絡內容成功投遞概率與能效的解析表達式作為性能指標。兩種場景均通過實驗結果揭示了通信性能與設計參數間的動態關聯。

本文旨在系統梳理無人機通信信道建模的研究進展，并探究多重無人機及其同頻干擾對覆蓋性能的影響機制，進而提出最優多機部署方案。研究通過理論建模對無人機網絡的兩種典型應用場景進行性能評估：其一為移動地面用戶通過獨立空中基站實施上行傳輸并產生上行干擾；其二為多機協同構建緩存式空中節點網絡。各章節均設置引言與結論部分，以清晰闡釋研究問題并提煉章節核心貢獻。全文架構如下：

第二章全面綜述無人機通信信道建模的研究成果。重點解析通過實測數據建立的經驗信道模型，系統呈現空地、空空信道的大尺度衰落與小尺度衰落統計特性。同時評述現有空地傳播解析模型，將其歸類為確定性模型、隨機模型及幾何隨機混合模型。最后探討當前無人機信道建模研究面臨的關鍵挑戰。

第三章提出存在下行干擾場景下多無人機作為空中基站的最優部署策略。具體構建兩種部署模型：第一模型假設無人機采用對稱布局，共享最優飛行高度與發射功率；第二模型采用不同高度與功率的非對稱部署方案。研究以特定地理區域內滿足目標信干噪比（SINR）閾值的無人機間距為變量，分析其對覆蓋性能的影響機制。其中地面用戶位于小區邊界的最劣場景作為分析基準。

第四章針對單空中基站系統模型，理論解析地面用戶移動性、傳播環境及衰落信道對通信中斷與誤碼性能的影響機理。推導信噪比（SNR）與信干比（SIR）統計特性，在純噪聲場景下結合地面用戶隨機路點（RWP）移動模型、不同傳播環境的空地信道模型及Nakagami-m小尺度衰落模型，建立中斷概率與誤碼率（BER）閉式表達式。進一步考慮靜止與移動地面用戶上行同頻干擾對中斷性能的復合影響。

第五章構建由緩存式無人機與地面小基站組成的混合緩存網絡模型。運用隨機幾何理論工具定義兩類節點的隨機部署特征。首先推導地面用戶接入無人機或地面小基站的關聯概率，隨后通過內容成功投遞概率評估網絡性能，重點考量下行傳輸中跨小區與小區內干擾的疊加效應。對比分析混合網絡與獨立無人機/地面網絡的能效差異，最終提出基于內容熱度的緩存優化方案：各節點預留部分緩存空間存儲高熱內容，其余存儲次熱內容，從而提升內容投遞成功率。

第六章總結全文研究成果，展望無人機通信技術及衍生應用領域的未來研究方向。

盡管當代無人系統在各種環境中都有應用，但它們在空域中占據著壓倒性的優勢。它們通常被稱為空中無人機或無人駕駛飛行器（UAV），而支持和控制無人機的系統則被稱為無人機系統（UAS）。空中無人機技術的廣泛應用導致其在戰場上的使用日益增多。因此，尋找有效的反無人機（反無人機系統）武器已成為一項嚴峻的挑戰。這項任務尤為艱巨，因為面對的是種類繁多的無人機系統，而它們的數量卻在以破紀錄的速度增長。目前，還沒有經過充分驗證的反無人機解決方案，大多數現有系統仍處于研究階段或新推出的原型階段。新出現的問題以及與之相關的一系列不確定性成為本出版物討論和介紹這一問題的基本依據。本文從現代戰爭的角度討論了防御無人機系統這一重要課題。作者探討了如何在軍事行動中規劃和實施反無人機防御，以及哪些技術解決方案可用于這一目的。在整個研究過程中，作者采用了各種方法，包括分析、綜合、比較和案例研究，主要是通過研究有關納戈爾諾-卡拉巴赫近期武裝沖突和烏克蘭持續沖突的公開來源信息。這些方法使作者得以驗證他的主要假設：目前尚無有效的無人機反制系統，尤其是針對可自主運行、利用人工智能算法制導和決策或參與大規模攻擊（被稱為 “蜂群”）的無人機。同時，指出應開發哪些新的技術解決方案以實現有效的反制措施，以及應將哪些戰術納入軍事訓練以應對這一威脅。此外，還討論了現有防空系統在多大程度上可用于反無人機防御，以及是否有針對此類威脅的有效部隊保護方法。

從納戈爾諾-卡拉巴赫沖突（Hecht，2022 年）和烏克蘭沖突（Wyrwa?，2022 年）得出結論，無人機在戰場上的廣泛應用已成為現實，無需再做說服工作。無人機不僅能執行觀察和偵察任務，還能執行打擊、運輸、搜索和救援行動等許多其他任務，顯示了其多功能性。目前，看到的無人機既有單個的，也有成群的，還有像可重構模塊智能作戰陣列（SWARM）這樣的機群。此外，大多數無人機的生產成本非常低，但其效能卻足以成功摧毀高價值目標和先進軍事裝備。無人系統的任務和設計多種多樣，因此需要有效的制衡措施，包括反無人機系統和反無人機防御方法。在這方面，研究課題的重點是反無人機防御，即一套旨在探測、識別和制服無人機（無人駕駛航空系統）的措施和作戰能力，以保護自己的部隊、軍事設施和民用物體。

由于現有的無人機設計種類繁多，因此采用了歸納法來確定具有代表性的無人機類型、任務和飛行特征。為此，采用了北約三級分類模型。隨后，可據此估算現有反無人機系統在打擊特定類別無人機方面的潛在效力。為此，對目前運行的反無人機系統進行了分析，同時考慮到其兩個主要功能：監測空域和打擊空中目標。因此，確定了這些系統在打擊無人機方面的能力和局限性。研究再次證實了作者的觀點，即當代反無人機系統能夠在有限的范圍內制服 1 級無人機，即迷你、微型和小型無人機。遺憾的是，這些系統無法同時對付大群無人機及其蜂群。目前，也沒有專門的反無人機系統可以對付 2 級和 3 級無人機。這些任務只能由防空系統來完成，而防空系統的成本巨大，往往高得不成比例。為尋求這一問題的解決方案，作者介紹了未來利用定向能武器（DEW）的反無人機系統的潛力，以及在推出更有效的反無人機系統之前應采用的新軍事戰術。作者還主張，有效的反無人機防御必須是多層次的，涉及可與不同類別無人機互動的各類反無人機系統。只有這些系統達到適當的飽和狀態，才能使軍隊在陸地和海上不間斷地執行任務。他還認為，反無人機防御的發展應被視為一個持續的過程，在這一過程中，應針對環境變化和新技術進步做出動態響應。換句話說，所提出的系統解決方案應具有開放式架構，允許在無人機平臺出現新設計、新技術和新能力的情況下進行調整。

反無人機系統

現代戰爭中使用的無人飛行器設計多種多樣，因此在構建和運行反無人機系統時必須考慮各種因素。其中，應始終考慮無人飛行器的以下特征：推進力、有效雷達截面、制導方式、作戰上限、飛行距離、空中續航時間、預期目的、作戰能力（包括收集情報、攜帶和發射有效載荷的能力）以及電磁干擾對策。

圖 2. C-UAS 參與中考慮的無人機系統特征。

反無人機系統的運作包括以下活動：探測、目標分類（識別）、跟蹤，以及向負責解除其威脅的執行器發出警報和傳送信息。根據目標的類別，這些任務可通過不同的系統、傳感器、探測和交戰技術來完成。目前，反無人機系統可分為兩個基本類別：空域監測系統和反制系統。

空域監測系統

監測系統既可以是主動的，也可以是被動的。在這方面，主要有四種無人機探測方法：

• 用于空域監視的電磁波雷達系統。
• 頻率信號探測器，用于探測無人機控制所使用的無線電信號。
• 聲學傳感器。
• 光學和光電設備，包括紅外熱像儀。

現代無人機大多由復合材料制成，因此雷達截面（RCS）非常低，難以被雷達系統探測到。它們可能被誤認為是鳥類，因為無人機通常沒有配備識別系統，而這種設計是有意為之，因為無人機經常在敵方領土上空作業。因此，雷達信息并不總是完整的，可能導致嚴重的并發癥，特別是當友方和敵方的無人機在同一空域運行時（Holland Michel，2019 年）。此外，無人機（UAV）的飛行高度比飛機或直升機低得多，在地形障礙物的掩護下機動更加自如。無人機能夠從簡易跑道和著陸點進行操作，在附近發射時，它們會突然出現在空域。所有這些因素表明，雷達偵察只能作為探測無人機的可能方法之一。

以識別為基礎的反無人機系統應依靠多種探測器或傳感器，基本上是各種組合和配置。其中一種傳感器是頻率信號探測器，可識別使用無線電波與其操作員通信的無人機。大多數遙控無人機的工作頻率在 2.4 GHz 至 5.8 GHz（Wi-Fi 頻率）范圍內（Gupta、Ghonge、Jawandhiya，2013 年），因此監測這些頻率有助于檢測其活動。一些基于三個傳感器的系統可以檢測到發射設備的 IP 地址并找到操作者。另一種無人機探測方法是跟蹤其視頻傳輸頻率。許多裝有攝像頭的無人機會向操作員傳輸實時視頻。視頻傳輸頻率因無人機類型而異，但常用的頻率范圍包括 2.4 GHz、1.2 GHz 和 5.1 GHz（Aouladhadj、Kpre、Deniau、Kharchouf、Gransart、Gaquière，2023 年）。掃描無線電頻譜是一種相對簡單的方法，不需要大量資金投入，但可能會因其他設備使用相同頻率而導致誤報。頻率信號探測器通常用于對付在可視范圍內控制的小范圍商用無人機。該系統的優點是被動性強，但在無線電信號高度集中的城市環境中進行跟蹤存在局限性，而且無法探測到預先計劃好飛行軌跡的無人機。

使用聲學傳感器也可以實現無人機探測。這些傳感器通常是定向麥克風或麥克風陣列，可以探測到無人機的聲音，并指示無人機接近的方向。與頻率信號探測器類似，使用至少三個麥克風是理想的配置，因為這樣可以提供被探測目標的三維圖像。這種系統的優勢在于它是一種被動探測方法，在視覺和無線電能見度有限的地區特別有用，而且可以與其他探測系統互為補充。由于麥克風設備重量輕，這些探測器通常具有很強的移動性。然而，聲學傳感器的一個重要局限是無法在嘈雜的環境（如城市地區或強風中）中工作，這可能導致探測距離有限，僅為 300-500 米左右（Vashisht，2021 年）。此外，一些無人機可能配備了降噪技術，在使用聲學探測器時應考慮到這一點。因此，應將這些探測器視為輔助系統，而不是獨立的解決方案。

光學傳感器，包括日光攝像機和紅外攝像機，也可用于識別空中無人機。這些設備的優點是可以根據無人機的形狀檢測和識別無人機，并記錄涉及無人機的事件。然而，這些系統的缺點是在惡劣天氣條件下可能會失效，如大霧、暴雨，有時甚至在夜間。此外，這些系統觀測空域的視野有限。

應將不同的傳感器和監測技術結合起來使用，以提高無人機探測的有效性并減少誤報。監測系統可以具有被動（觀察和監聽）和主動（向目標發送信號并分析其反射）兩種特性（Wang、Song、Liu，2021 年）。值得注意的是，與其他傳感器相比，雷達系統提供的數據最多，因為它可以探測到很遠距離的目標，并高精度地確定其位置，而不受天氣條件（霧或云等觀測因素）、白天或夜晚時間的影響。不過，應該記住，雷達系統的探測距離始終取決于無人機的大小及其有效雷達截面。

反制系統

打擊空中無人機有幾種方法。以下系統可用于此目的：

• 無人機飛行干擾系統
• 物理攔截系統
• 失效系統（火力、激光、電磁）。

干擾系統的使用涉及破壞射頻（RF）信號和干擾全球導航衛星系統（GNSS）的衛星導航信號，如全球定位系統（GPS）、格羅納斯（GLONASS）、伽利略（Galileo）或北斗（BeiDou）。射頻干擾需要發射無人機與其操作員之間用于通信的類似頻率的信號。這可能導致操作員失去控制，使無人機無法正常運行，被迫自動降落或返回初始起飛點。無人機通常依靠衛星導航信號來保持飛行方向和穩定性。干擾 GPS 信號可以通過在 GPS 系統使用的頻率范圍內發射強烈的無線電信號來實現。其后果可能是無人機在空域中迷失方向，失去飛行控制。頻率發射器操作的優點是中和無人機的成本低，被稱為 “軟殺傷”，缺點是射程短，可能干擾其他設備，包括自己的無人機。

對付無人機的另一種方法是使用物理攔截系統。在這種情況下，通常會使用地面網狀發射器，以便攔截飛行中的無人機并使其失效。另一種方法是使用其他無人機接近目標無人機，用網捕捉它，然后將其降落到地面。這種解決方案對配備旋轉螺旋槳、運行距離極短的小型無人機尤為有效。地面發射的網在 20 米到 300 米的距離內都有效（Robin Radar，2023 年），而從無人機上布下的網會大大影響無人機的重量、機動性和空中飛行時間。裝有發射器或布設網的無人機的重新裝載和重新發射時間也很長。不過，網基系統的優點是攔截精度高，附帶損害風險低。

最后一種也是最常用的在戰場上打擊無人機的方法是無人機失效，即在飛行過程中摧毀無人機。為此，通常使用機槍、霰彈槍或小口徑速射炮（火炮），它們也可用作高射炮系統。這種火力可以是目視、光學或雷達制導的。此外，就短距離快速摧毀小型空中目標的能力而言，反火箭炮和迫擊炮（C-RAM）系統似乎是理想之選。它們采用半自動作戰模式，由于使用可編程彈藥，擊中目標的概率很高。在火力系統中，還可使用便攜式單兵防空系統（MANPADS）和短程防空導彈系統（Dura，2023 年）。然而，必須注意使用這些系統的成本效益，尤其是在對付裝備旋轉翼的 I 類無人機時。這些無人機的生產成本與向其發射導彈的潛在成本相比低得不成比例。此外，這類無人機的飛行特性，如低速和低空，使其容易成為目標，并容易受到廉價、非專門化火力的攻擊。

在直接使無人機在飛行過程中喪失能力的系統中，最新的解決方案是基于定向能武器（DEW）的武器，這種武器利用光束聚焦能量。其中包括高功率微波（HPM）武器或高能激光（HEL）武器。高功率微波發射器（HPM）能產生強大的電磁脈沖，可摧毀無人機的電子設備或干擾其運行。使用這類武器的優點是非動能破壞。然而，其顯著缺點是需要將大量能量集中在光束中，因此必須使用大型、耗電的發電機，這限制了機動性和作戰能力（美國政府問責局，2023 年）。

高能激光武器（HEL）有多種類型，包括固體激光器（SSL）、化學激光器（CHEL）和自由電子激光器（FEL）。激光武器的工作原理是將電能轉化為光能，然后將光能集中到窄激光束中。與傳統槍械相比，HEL 具有若干優勢。它具有反應時間快、交戰速度快（激光束以光速傳播，可立即使目標喪失作戰能力）、因光束聚焦在較小的表面區域而具有較高的精確度、與傳統彈藥相比成本較低、無活動部件，從而降低了維護成本并提高了可靠性（CRS，2023 年）。

然而，值得注意的是，HEL 武器的開發和利用也伴隨著技術挑戰和限制，如激光系統的有效冷卻、在整個作戰范圍內保持光束穩定、產生足夠強大的光束以打擊遠距離空中目標，以及與 HPM 武器類似，使用機動性有限的大型發電機（D?browski，2017 年）。

說到對抗空中無人機，重要的是要注意沒有 “銀彈 ”方法能提供有效的無人機防御。無人機平臺的多樣化及其執行任務的廣泛性要求反無人機系統進一步專業化，同時利用動能和非動能作戰手段。目前，這些方法的結合以及采用具有不同探測和失效能力的系統的多層次方法可以在一定程度上減輕無人平臺（尤其是最小的無人平臺）帶來的威脅。然而，不幸的現實是，雖然這些系統能有效對付極小型無人機，但卻無法摧毀在高空和遠距離作業的二等和三等無人機。此外，由于缺乏多通道能力，在涉及大群無人機或無人機群的情況下，這些系統可能會失效。即使是最有前途的無人機反制措施，也無法在廣泛的作戰平臺上進行擴展和應用。盡管缺乏明確的解決方案，無人機反制市場仍在快速增長（預計到 2031 年底，市場價值約為 146 億美元）（Alied Marked Reserch，2023 年）。

應對無人機的方法（反無人機戰術）

在考慮應對無人機威脅的可能方法時，有必要討論目前的情況，即很難有經過實戰測試的反無人機系統。在大多數情況下，民用系統是經過改裝的，最初是為了保護機場免受私人用戶未經授權的進入，這些私人用戶通常在機場可視范圍內操作無線電遙控無人機。遺憾的是，如前所述，這些系統由于機動性有限、操作距離短，在作戰環境中通常無法發揮作用。同樣，手持射頻干擾器等便攜式系統也證明無效。其最大干擾范圍為 500-1000 米，電池壽命最長為 30 分鐘。人們很快認識到了這些局限性，因此開始實施在干擾設備射程之外部署無人偵察機的戰術。目前，偵察無人機通常在距離敵方陣地超過 1000 米的地方作業，并采用光學或數字變焦技術進行觀察。此外，烏克蘭沖突中的經驗表明，無人機操作員在野外使用信號增強天線，使干擾工作更加復雜。另一方面，衛星導航（GPS）信號干擾系統只有在選擇性戰術情況下才有效，這意味著它們可以在敵方無人機系統不使用時干擾敵方無人機行動。因此，這些系統更適用于保護城市和關鍵基礎設施，而不是直接用于戰場。同樣，干擾作戰無人機也具有挑戰性，因為無人機飛行高度很低、速度很快，而且利用地形掩護，因此很難將電磁發射器對準它們（Wyrwa?，2022 年）。

戰場上解除無人機威脅的主要手段是火炮和導彈防空系統。但需要注意的是，根據其使用原則，這些系統都部署在軍事行動的后方。因此，前線防線仍然很脆弱，容易受到無人機的攻擊，特別是那些在極低空飛行的最小的 1 類無人機。在這種情況下，對付它們的方法之一是用小口徑單兵火器（小武器、機槍、霰彈槍）與之交戰。然而，由于無人機體積小、速度快、機動性強，這種交戰的效果有限。目前，還可以使用由佩戴護目鏡的操作員控制的第一人稱視角（FPV）無人機，從無人機的視角直接觀察敵方最小的無人機，從而使其失效。FPV 無人機的時速可達 100 公里，可用于直接（自殺式）攻擊敵方無人機。不過，使用這種無人機需要經過嚴格訓練的操作人員，具備在戰場條件下高速操縱這種飛行器的能力。

不過，摧毀 2 級和 3 級無人機的能力仍在專業防空系統的能力范圍之內。遺憾的是，這類措施的成本效益通常不利于防御系統。傳統的中程甚至短程防空導彈非常昂貴，而無人駕駛系統則價格低廉，應用廣泛。相比之下，一枚 “愛國者 ”導彈的成本約為 300 萬美元，一枚用于基輔防御的 NASAMS/AMRAAM 導彈估計為 100 萬美元（Partrige, 2022），而俄方使用的沙赫德-136 “神風 ”無人機的成本（視型號而定）僅為每單元 2 萬至 6 萬美元（Sof, 2022）。

此外，使用無人機群或無人機群的性質要求防空系統達到相當高的飽和度，以保護軍事編隊的優先要素。另一個問題是識別無人機的能力，因為無人機被有意設計為在敵后行動，而且沒有配備敵友（IFF）識別系統。由于這些原因，遵守空域管制規則和執行空域管制措施也具有挑戰性。因此，有必要開發一些系統，如利用人工智能（AI）的系統，可以根據無人機的輪廓、特定偽裝、工作頻率或操作方法識別無人機。

目前，由于缺乏有效的反無人機措施來保護部隊，因此有必要制定反無人機戰術（Michalski & Michalska, 2017）。這些戰術不僅應包括主動措施，如探測、偵察、警戒和制服無人機，還應包括被動防御措施，旨在保持軍事力量的生存能力和存活率。在被動反無人機防御領域，必須規劃隱蔽和偽裝等活動，使用欺騙、人工誘餌、陷阱和誘餌。應盡可能將無線電波輻射、電磁輻射和噪音降至最低。在能見度低或夜間條件下規劃部隊調動和部署至關重要。采用分散兵力和防御網絡有助于攔截在友軍陣地和關鍵作戰系統上方執行神風特攻隊任務的游蕩彈藥和無人機（ATP 3-01.81, 2023）。雖然這些措施可能不是最具創新性的，而且在某種程度上與偽裝和部隊保護的一般原則相一致，但在無人系統威脅很大的情況下，這些措施可能特別有用。

如今，許多機器人系統都是遠程操作的，需要不間斷的連接和安全的任務規劃。這類系統常見于軍用無人機、搜救行動、采礦機器人、農業和環境監測等領域。不同的機器人系統可能采用不同的通信方式，如無線電網絡、可見光通信、衛星、紅外線、Wi-Fi 等。然而，在機器人需要相互連接的自主任務中，由于信號超出范圍或不可用，經常會出現通信受限的環境。此外，一些自動化項目（建筑施工、裝配線）無法保證不間斷的通信，因此需要一個安全的項目計劃，以優化碰撞風險、成本和工期。在本論文中，我們提出了四管齊下的方法來緩解上述問題： 1) 通信感知世界地圖；2) 使用視線（LoS）進行通信保護；3) 通信感知安全規劃；以及 4) 用于導航的多目標運動規劃。

首先，重點開發了一種通信感知世界地圖，它將傳統的世界模型與多機器人位置規劃相結合。我們提出的通信地圖可選擇一連串中間中繼車輛的最佳位置，以便最大限度地提高與遠程單元的通信質量。我們還提出了一種算法，當有多個遠程單元需要服務時，可以建立一棵最小阿伯累樹（min-Arborescence tree）。 其次，在通信被剝奪的環境中，我們利用視線（LoS）在移動機器人之間建立通信，控制它們的移動并向其他自主單元轉發信息。我們提出并研究了多機器人中繼網絡定位問題的復雜性，并提出了近似算法，通過重新定位一個或多個機器人來恢復基于可見度的連接。

第三，開發了一個框架，用于量化全自動機器人任務的安全得分，在這種任務中，人與機器人的共存可能會帶來碰撞風險。我們使用運動規劃算法分析了一系列備用任務計劃，以選擇最安全的計劃。

最后，為機器人開發了一種基于多目標優化的高效路徑規劃，以處理若干帕累托最優成本屬性。

圖 2.1：(a) 由三個機器人組成的鏈，它們將操作員的通信轉發給遠程單元；(b) 包含三個中繼器的最小生成樹，優化了操作員與三個單元之間的通信。

近幾十年來，學術界對無人駕駛飛行器（UAV）的關注明顯激增。先進的無人飛行器能夠執行復雜的飛行動作、在復雜的空間內飛行，并在不斷變化的環境中執行復雜的任務，因此其發展備受關注。這些環境包括采礦、城市搜索與救援 (USAR)、軍事行動等部門，以及包括維護和修理地下基礎設施在內的一系列工業應用。進入密閉空間并在其中作業的迫切需求已成為迫使研究人員推進無人機技術的驅動力。這些進步旨在克服與在受限環境中工作相關的復雜性，解決無人機當前的局限性，同時提高其整體性能能力。

在本論文中，介紹了一套相互關聯的工具，旨在使無人飛行器能夠在受限空間內自主規劃飛行動作。為實現這一目標，本文提出了一種改進的 "教學-重復-再規劃"（I-TRP）迭代策略。該解決方案是一種離線-在線混合方法，包括三個階段戰略中的四個主要模塊。根據手工繪制的路徑（教學階段）和感知到的環境幾何特征，開發了具有新穎占用檢查特性的先進 3D 飛行走廊。此外，結合生成的飛行走廊，還開發了一種通用全局路徑規劃算法 Field D* 的增強版，以通過離線流程（重復階段）制定出近乎最優和平滑的拓撲等效路徑。最后，通過順序凸優化過程（重新規劃階段），制定出具有在線碰撞檢查和避障功能的局部規劃算法。利用無人飛行器機載傳感器捕捉到的地形信息，這種局部規劃可生成后優化的動態可行路徑。

后置參考路徑被用于制定一套包含飛機位置、姿態、速度和加速度的制導指令，以引導無人機飛行在生成的飛行走廊（可能具有復雜的幾何特征）內飛行。所開發的路徑跟蹤方法是通過使用非線性模型預測公式制定的。

所開發的 I-TRP 策略可引導自主無人機在幾乎任何結構化或非結構化環境中到達目的地，這些環境具有不同程度的幾何復雜性，從開放的自由空間到高度雜亂的環境不等。仿真結果表明，在適合實時飛行導航的高效計算過程中，所開發的 I-TRP 策略的能力優于現有機制。

多無人機協同升降系統使用多個無人機共同升降和運輸有效載荷。從可擴展性和便攜性的角度來看，這些系統有可能大大降低空中運輸任務的物流成本。與傳統的單機物流模式不同，通過在多架廉價飛機之間分配起升能力，可以有針對性地運送大量有效載荷。為了以高度自主的方式完成大跨度的任務，合作飛機必須能夠在多個點可靠地與單一有效載荷對接，并在系統參數未知的情況下，以可變幾何配置的方式在飛行途中穩健地穩定下來。本論文提出了一種新穎的自適應飛行控制框架，該框架使用擴展卡爾曼濾波器在控制分配方案中更新相關系統參數。此外，這項研究還對之前開發的模塊化對接系統進行了擴展，該系統支持在不同的復合系統幾何結構中進行自組裝，考慮了多智能體操作，并通過模擬交易研究優化了設計參數。論文介紹了高保真模型和模擬，利用多體反饋線性化約束穩定和基于約束的脈沖接觸模型等技術，以驗證控制策略，并在復雜動力學條件下優化設計。本論文還介紹了無人飛行器合作飛行控制和參數估計的實驗結果。

完全自主的航空系統（FAAS）將邊緣和云硬件與無人機和大量軟件支持結合起來，以創建自主系統。FAAS 通過對環境的實時感知和響應，在無人駕駛的情況下完成復雜的任務。FAAS 需要高度復雜的設計才能正常運行，包括機載、邊緣和云硬件和軟件層。FAAS 還需要復雜的軟件，用于控制無人機的底層操作、數據收集和管理、圖像處理、機器學習、任務規劃和高層決策，這些軟件必須在整個計算層次結構中有效集成，以實時實現自主目標。

即使是相對簡單的 FAAS，其復雜性也難以保證效率。然而，效率對 FAAS 的有效性至關重要。FAAS 在資源稀缺的環境中執行任務，如自然災害地區、農田和偏遠的基礎設施設施。這些地區的計算資源、網絡連接和電力都很有限。此外，無人機電池壽命短，飛行時間很少超過 30 分鐘。如果 FAAS 設計不合理，無人機可能會浪費寶貴的電池壽命來等待遠程計算資源的進一步指示，從而延誤或無法完成任務。因此，FAAS 設計人員必須謹慎選擇或設計邊緣硬件配置、機器學習模型、自主策略和部署模式。

FAAS 有能力徹底改變許多行業，但要提高其可用性和有效性，還有許多研究工作要做。在本論文中，我將概述自己為設計和實施高效、有效的 FAAS 所做的努力。本文將重點討論以下五個主題，包括 FAAS 的設計、實施和應用：

§1. 創建新的通用和特定領域的機器學習算法，并謹慎使用其他算法

§2. FAAS 層次結構中各級硬件的選擇

§3. 為自主策略、硬件設備、機器學習技術和部署特性的選擇和切換提供動力和環境意識信息。

§4. 在線學習能力可抵御有限的云訪問、網絡中斷和電力短缺。

§5. 全面的應用，展示 FAAS 的技術價值，推動采用，并確定未來的研究挑戰。

圖：FAAS 非常復雜。它們在遠程環境中運行，使用新穎的自主策略和機器學習算法，必須承受功率限制并利用創造性的網絡解決方案來實現其目標。

隨著技術的不斷進步和日常對海洋資源的依賴，無人水面航行器（USVs）的作用成倍增加。目前，具有海軍、民用和科學用途的 USV 正在各種復雜的海洋環境中進行廣泛的作業，并對其自主性和適應性提出了更高的要求。USV 自主運行的一個關鍵要求是擁有一個多車輛框架，在此框架下，USV 可以在實際海洋環境中作為一個群體運行，并具有多種優勢，例如可以在更短的時間內勘測更廣闊的區域。從文獻中可以看出，在單體 USV 路徑規劃、制導和控制領域已經開展了大量研究，而在了解多載體方法對 USV 的影響方面卻鮮有研究。本論文整合了高效的最優路徑規劃、穩健的路徑跟蹤制導和合作性集群聚合方法等模塊，旨在開發一種新的混合框架，用于 USV 蟲群的合作導航，以實現海洋環境中的最優自主操作。

首先，設計了一種基于 A* 算法的有效而新穎的最佳路徑規劃方法，其中考慮到了與障礙物的安全距離約束，以避免在移動障礙物和海面洋流的情況下發生碰撞。然后，將這種方法與為 USV 開發的新型虛擬目標路徑跟蹤制導模塊相結合，將路徑規劃器的參考軌跡輸入制導系統。當前工作的新穎之處在于將上述集成路徑跟蹤制導系統與分布式集群聚集行為相結合，通過基于簡單電位的吸引和排斥功能來維持 USV 蟲群的中心點，從而引導 USV 集群進入參考路徑。最后，介紹了一個用于 USV 船隊合作導航和制導的最佳混合框架，該框架可在實際海洋環境中實施，并可在海上有效地實際應用。

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。

快速發展和擴散的無人機技術可以應用于對軍隊和平民構成安全威脅的監視或武器系統。