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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。

隨著無人機（UAV）技術應用日益廣泛，如何在不確定性環境中實現高效安全的自主導航成為重要研究課題。本文針對動態不確定環境中的無人機路徑規劃問題，構建了空域場景下執行任務的仿真環境。該環境支持靈活參數配置，可調整障礙物數量、敵方無人機數量及其行為策略（如"隨機巡邏"或"追擊"）。將無人機路徑規劃問題建模為部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDP），充分考慮無人機運動模型與環境特征，據此設計相關狀態空間、動作空間及獎勵函數。進一步提出融合快速擴展隨機樹（RRT）算法與柔性行動者-評價者（SAC）算法的新型RRT-SAC算法：RRT負責全局路徑規劃為無人機提供導航指引，SAC專注局部動作選擇以應對動態環境中的突發狀況。實驗結果表明，在多組測試環境中RRT-SAC算法在任務完成率、耗時、軌跡長度等指標上均優于對比算法，展現出卓越的泛化能力與穩定性。

無人機（UAV）在現代社會的應用日趨廣泛。其靈活性、高效性和多功能性使其成為解決傳統方法難以應對挑戰的關鍵工具（Fraga-Lamas等，2019）。在農業領域，無人機可實現作物生長精準監測（Wang等，2019）；環境管理領域則可采集空氣質量與水污染數據支撐現代環境監測（Valenti等，2016）。隨著智能決策與航空設備性能的飛速發展，無人機在災害救援與軍事領域亦獲廣泛應用（Bai等，2021）。更智能化、信息化的無人機可快速抵達指定區域執行搜救、物資投送等任務，大幅降低人力資源成本（Valente等，2013）。但無論何種任務類型，自主路徑規劃始終是完成無人機任務的核心要素。高效路徑規劃可優化飛行軌跡并最小化能耗，智能避障策略則能保障無人機在復雜環境中的安全運行，從而降低事故風險（Dewangan等，2019）。

路徑規劃算法主要分為兩類：非學習型方法與學習型方法。非學習型方法主要基于預定義規則和數學模型進行搜索或采樣。其中搜索類算法（如Dijkstra算法）通過正向遍歷所有節點獲取最優路徑（Dijkstra，2022）；A*算法改進Dijkstra算法，利用啟發函數縮小搜索范圍提升效率（Dewangan等，2019）。快速擴展隨機樹（RRT）作為采樣類算法，通過在狀態空間隨機采樣點自然處理運動學約束，為實際應用提供高效可靠方案（Fan等，2022）。然而由于路徑規劃屬于經典NP難問題，傳統建模與搜索算法在復雜環境中計算復雜度急劇增加，有時甚至無法求得解，該現象常稱為"維度災難"（Dewangan等，2019）。

為規避維度災難，學習型方法應用日益廣泛。強化學習（RL）采用試錯訓練機制，無需人類知識或預設規則，通過探索能獲取最大回報的行為使智能體達到類人高級智能水平（Li等，2023）。經典RL算法（如SARSA與Q-learning）已成為無人機路徑規劃的重要方法（Liu和Lu，2013）。尤其2013年提出融合深度學習的深度Q網絡（DQN）算法，解決了強化學習中高維狀態空間表征難題（Mnih等，2013）。DQN在雅達利游戲中的表現遠超既有機器學習方法。2015年改進版DQN在雅達利游戲中顯著超越人類專業玩家（Mnih等，2015）。越來越多研究者開始初步應用深度強化學習（DRL）算法進行無人機任務模擬與規劃。此類算法融合強化學習的決策能力與深度學習的感知能力，為動態路徑規劃問題提供新解法（HUANG等，2024）。Keong構建空戰博弈環境，采用DQN實現無人機自主避障與射擊策略（Keong等，2019）；Xu改進DQN提出D3Q方法有效緩解估值過高問題（Xu等，2024）；Yu提出帶安全約束的RL路徑規劃算法，在保障路線安全同時兼顧任務完成率（Yu等，2021）。但仿真環境與現實存在顯著差異：DQN本質上僅能輸出離散動作，難以實際部署。而深度確定性策略梯度（DDPG）算法的提出使DRL可輸出連續動作，在現實動態環境中展現強大探索能力（Hou等，2017）。Lan應用DDPG算法實現多移動機器人在未知環境的避障任務，并成功應用于大規模現實場景（Lan等，2022）；Hadi基于DDPG采用雙延遲DDPG（TD3）算法解決自主水下機器人運動規劃與避障技術（Hadi等，2022）；柔性行動者-評價者（SAC）在DDPG基礎上將策略熵納入優化目標以激勵探索，賦予算法在復雜動態路徑規劃場景中更強的適應性（Zhao等，2024）。

但當環境發生劇變時，上述算法常存在泛化能力不足問題。例如軍事對抗場景中，敵方單位可能突變為更高級智能體，被視為動態障礙的敵機可能突然開始追擊我方無人機。此時在原環境訓練的算法往往失效（Zhang等，2022）。為應對此類劇變環境，Fu采用課程學習（CL）方法（Xiaowei等，2022）：將敵機策略制定劃分為隨機游走、線性追擊、轉向追擊三階段，逐步提升追擊方智能水平并漸進訓練逃脫方策略。但CL方法仍需大量樣本收斂，實際無人機系統通過物理實驗獲取樣本的成本極高，制約了算法應用；且CL策略演進僅覆蓋有限模式。為提升樣本效率并增強無人機泛化能力，本文提出融合RRT-SAC算法：規劃前由RRT執行全局搜索提供航向指引，SAC負責局部動作選擇應對動態環境突發狀況，二者通過動態加權混合策略集成。相比既有工作，本文主要貢獻如下：

? 開發模擬我方無人機與敵機對抗的空域場景。該環境可靈活配置障礙物數量、敵方無人機數量及其行為策略（如"隨機游走"或"追擊"）。不僅可作為無人機強化學習訓練環境，更具強遷移性，可擴展至自動駕駛車輛或地面機器人應用。例如自動駕駛車輛可通過類似方法訓練預測鄰近來車路徑并優化自身駕駛策略。

? 融合傳統路徑規劃算法與DRL算法，有效解決SAC算法在追擊場景的收斂問題。每次動作執行前，根據當前狀態分別計算RRT與SAC動作，通過距離指標動態確定歸一化權重選擇最終動作。此舉既保障動作遵循全局路徑，又能靈活避障。

? 將無人機路徑規劃問題建模為部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDP），采用所提RRT-SAC算法求解。實驗結果驗證了算法的有效性與優越性。

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。

深度學習通過自動化關鍵任務并實現超越人類的準確度，已在多行業引發革命性變革。然而，這些優勢主要依賴部署于云端的巨型神經網絡，其能耗驚人。本論文提出兩類新型框架與算法，將深度學習模型部署邊界拓展至微型邊緣設備——此類設備通常在計算資源有限且環境噪聲復雜的場景下運行：

（1）高效邊緣AI新框架。開發了通過濾波器剪枝與高效網絡設計降低推理成本的方法。CUP框架提出層級濾波器聚類剪枝技術實現模型壓縮與加速；CMP-NAS框架構建視覺搜索系統，優化小型邊緣模型與大型服務器模型協同工作，在保持高精度前提下實現80倍計算成本削減。

（2）魯棒邊緣AI新方法。開發了在降低推理成本同時增強現實噪聲魯棒性的技術。REST框架擴展剪枝應用范圍，使網絡效率提升9倍、運行速度加快6倍，且具備對抗高斯噪聲與對抗樣本的魯棒性；HAR方法將多分支神經網絡的早期退出機制擴展至訓練階段，在類別不平衡最優精度，同時節省20%推理算力；IMB-NAS框架通過超網絡適配策略優化不平衡數據集的神經架構，相較從頭搜索節省5倍計算資源。

研究成果對工業界與社會產生重大影響：CMP-NAS技術支撐時尚與面部檢索服務的邊緣部署案例，在亞馬遜公司內部向數千名研發人員展示；REST技術通過手機實現居家睡眠監測功能，獲多家新聞媒體重點報道。

本論文闡述了一種新型無人機（UAV）飛行控制器FARN的功能原理，該控制器專需高精度可靠導航的任務場景而設計。通過融合低成本慣性傳感器、超寬帶（UWB）無線電測距以及全球導航衛星系統（GNSS）原始觀測值與載波相位數據，系統實現了所需精度要求。該飛行控制器基于兩項科研項目的任務需求開發，并在實際環境中完成驗證。

FARN集成GNSS羅盤功能，可在地磁羅盤不可靠環境下實現精確航向估計。該技術通過融合雙GNSS接收機原始觀測數據與實時姿態解算能力，使得在ROBEX項目北極科考任務中，即便地球磁場水平分量微弱仍能保障無人機可靠運行。

此外，FARN支持多無人機厘米級實時相對定位，既實現蜂群內精準機動飛行，也支持多機協同作業——包括目標協同或物理耦合任務。結合MIDRAS項目，開發了雙機協同防御系統：兩架無人機通過協調動作操控懸掛網具，實現空中危險目標捕獲。

本研究涵蓋無人機研發的理論與實踐層面，重點涉及信號處理、制導控制、電氣工程、機器人學、計算機科學及嵌入式系統編程等領域。同時為后續無人機研究提供系統性參考框架。

研究工作詳細建模并描述了無人機平臺構型、推進系統、電子設備架構及傳感器配置。建立姿態表征數學規范后，重點闡釋飛行控制核心——嵌入式自運動估計框架及控制架構原理。基于基礎GNSS導航算法，推導出進階載波相位處理技術及其與自運動估計的耦合機制。系統闡述各模塊實施細節與優化策略，并在兩項科研項目中完成部署驗證。通過系統性能的批判性評估，明確現有技術邊界并提出改進方向。

隨著無人機（UAV）技術日趨成熟，無線生態系統正經歷前所未有的范式轉變。這類空中平臺因其快速靈活部署、高性價比及與地面節點建立視距（LoS）鏈路的優勢，在多樣化應用中展現出獨特價值。然而，將無人機整合至現有蜂窩網絡的實際效益，需通過全面探索內在權衡空間方能準確表征。本研究核心目標即基于無人機特性，對無人機蜂窩網絡展開詳細系統級分析。

靜態網絡架構分析
 首先聚焦三維（3D）雙跳蜂窩網絡的靜態場景性能表征，其中地面基站（BS）與無人機協同服務地面用戶設備（UE）。具體而言，UE可通過接入鏈路直連地面基站，或通過無人機中繼（聯合接入與回程）間接連接至地面基站。采用第三代合作伙伴計劃（3GPP）開發的實用模型，對基站與無人機天線輻射方向圖進行真實建模，并引入包含視距與非視距鏈路的空地傳輸概率信道模型。基于最大功率接入策略，研究放大轉發（AF）與解碼轉發（DF）中繼協議下的網絡性能。運用隨機幾何工具，解析3D場景中最近（服務）無人機與原點間距離及天頂角的聯合分布，構建接收信號干擾噪聲比（SINR）分布的核心數學框架，推導AF與DF協議下覆蓋概率的精確表達式。針對基站下傾天線導致回程鏈路衰弱的問題，提出并分析專用于回程的上傾定向天線配置，通過大量仿真驗證無線回程無人機搭配定向天線的優越性。

移動網絡模型研究
 其次轉向移動場景，研究無人機基站服務地面用戶的四大經典移動模型：直線（SL）、隨機駐停（RS）、隨機游走（RW）與隨機路點（RWP）。其中SL模型參考3GPP無人機部署與軌跡仿真模型，其余模型則在真實性與可解析性間取得平衡。基于最近鄰接入策略，定義兩種UE服務模式：UE獨立模型（UIM）與UE依賴模型（UDM）。UIM中服務無人機與其他無人機遵循相同移動模式，UDM中服務無人機則飛向目標UE并懸停其上空。提出統一方法表征各移動與服務模型下的無人機點過程，推導典型UE平均接收速率與會話速率的精確表達式。運用變分法證明：當各無人機移動獨立同分布時，簡單SL模型可為其他通用移動模型（含曲線軌跡）的性能提供下界。

切換概率解析
 延續移動場景分析，研究初始位置服從齊次泊松點過程（PPP）的無人機蜂窩網絡切換概率。假設所有無人機遵循SL模型沿隨機方向直線運動，考慮同速（SSM）與異速（DSM）兩種場景。基于最近鄰接入策略，推導兩種移動場景的切換概率。對于SSM，通過建立與單層地面蜂窩網絡（靜態基站、移動UE）的等效性，計算精確切換概率；對于DSM，通過刻畫無人機空間分布演化推導切換概率下界。

空地信道特性研究
 完成網絡級分析后，聚焦空地無線信道獨特屬性。首先基于萊斯多徑信道模型，研究無人機晃動對信道相干時間的影響，分析單無人機（SUS）與多無人機（MUS）場景。針對兩種場景，采用維納與正弦隨機過程模擬晃動，推導信道自相關函數（ACF）進而計算相干時間。研究表明：即使微弱晃動也會導致相干時間快速衰減，增加信道追蹤與可靠鏈路建立的難度。

損傷感知統一信道建模
 最后構建綜合考慮晃動與硬件損傷的空地統一信道模型。其中晃動由無人機隨機物理波動引發，硬件損傷源自收發端射頻非理想特性（如相位噪聲、I/Q失衡、功放非線性）。采用維納與正弦過程建模晃動影響，硬件損傷則建模為乘性與加性失真噪聲過程（涵蓋寬平穩與非平穩特性）。嚴格推導信道ACF，系統分析四項關鍵指標：功率延遲分布（PDP）、相干時間、相干帶寬及失真噪聲過程的功率譜密度（PSD）。結合合理參數驗證發現：高頻段下即使微小晃動也會嚴重降低相干時間，導致高頻段空地信道估計極其困難。

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。

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。

本文旨在研究天基激光武器系統對抗高超音速滑翔飛行器的有效性。高超音速滑翔飛行器是一種新興的武器系統，兼具彈道導彈的射程和巡航導彈的機動性。這些系統對軍事資產構成了獨特的威脅，不僅因為其能力擴大，還因為缺乏有效的防御對策。天基激光武器系統可為這一問題提供解決方案。本文首先模擬了天基激光系統抵御高超音速滑翔飛行器的動力學過程。在假定點質量三自由度條件下，定義了兩個物體的空間軌道力學和大氣飛行力學的支配運動方程。交戰模型中的幾個變量允許變化，包括天基激光系統的真實異常和上升節點的赤經的初始條件，以及高超音速滑翔飛行器的速度比、攻擊角和地面目標的航向。每個物體的運動從初始條件開始向前傳播，分析視線沿線的相對運動和激光。然后將激光的預定攔截范圍與高超音速滑翔飛行器的飛行路徑進行比較，以確定何時成功攔截高超音速滑翔飛行器。最后，研究激光攔截高超音速滑翔飛行器的解集。結果表明，確實存在可用的解決方案集，天基激光系統可以防御高超音速滑翔飛行器對特定地面目標的攻擊。