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本論文開發了一種雷達系統，可在信噪比較低或目標離開天線主波束時避免丟失目標軌跡，從而改善跟蹤效果。目標跟蹤由具有兩種模式的卡爾曼跟蹤器執行。默認模式使用大量相控陣元件，從而形成窄波束進行目標搜索，這被稱為高分辨率（HR）模式。如果目標離開主波束，雷達系統會擴大波束，從而重新捕捉目標。這是通過減少天線元件數量來實現的，稱為低分辨率（LR）或寬搜索模式。為了保持信噪比，假定雷達會增加發射輸出功率。一旦重新捕捉到目標，雷達就會切換回高分辨率模式。因此，該雷達是一個集成波束轉向和跟蹤系統。

美國海軍提康德羅加級導彈巡洋艦，配備相控陣雷達系統。

目前，美國政府內部并不存在同步收集情報和調查的能力，而從整體上減輕無人駕駛航空器系統帶來的新威脅需要這種能力。此外，擁有應對權力、知識和經驗的實體基本上都在獨立的環境中工作。本論文試圖找出最佳方法，匯集各個機構的力量，將情報和調查能力統一到應對無人機系統威脅的巨型行動中。為了解決這個問題，我們選擇了工作組、特遣部隊和單一機構指定作為可能的選擇，特別是考慮到它們的歷史先例和成功的可能性。每種方案都根據其接受兩個決定性特征的能力進行了比較：協作和承諾。分析結果表明，工作隊模式最終是全面應對無人機系統威脅的最有效手段。它通過利用情報和調查行動能力來妥善解決無人機系統殺傷鏈中六個步驟中的每一個步驟，在高度協作和承諾的環境中減輕了與當前技術和法律限制相關的挑戰。本論文概述的結論和相應建議提供了明確的方向和合理的實施計劃。

目前，美國政府內部并不存在同步收集情報和調查的能力，而這種能力是全面緩解無人駕駛航空器系統帶來的新威脅所必需的。此外，擁有應對權力、知識和經驗的實體基本上都在獨立的環境中工作。這其中有一些是現行法律限制所規定的，但也有一股潛在的自私自利的政治潮流在其中彌漫。

本論文試圖找出最佳方法，將各個機構的優勢集合起來，將情報和調查能力統一到一個巨無霸級別的響應中，以應對無人機系統的威脅。本研究揭示的三個主要問題包括：當前技術的局限性、法律障礙，以及對無人機系統 "殺傷鏈 "中一個方面的短視。工作組、特別工作組和單一機構指定是根據其歷史先例和成功可能性而特別選擇的方案。每種方案都根據其是否具備兩個決定性特征進行了比較：協作和承諾。

首先對工作組進行了審查，并最終將其排除在外。雖然工作組具有較高的協作水平，但在無人機系統威脅環境下，有效的承諾水平要求極低。此外，工作組在聯邦、州和地方政府中已經非常普遍，這使它們看起來更像是現狀而非創新選擇。

特遣部隊是第二個被審查的對象，不容忽視。與工作組不同，特遣部隊具有高度的協作性和承諾性。特遣部隊模式在整合情報和調查行動以應對恐怖主義、有組織犯罪和毒品等其他重大威脅方面也有成功的歷史。

最后分析的方案是指定單一機構。就承諾而言，這一選擇的評分極高，因為它要對其行動的成敗負全部責任。遺憾的是，單一機構指定在協作方面的排名相應很低。

分析結果表明，特遣部隊模式最終是全面應對無人機系統威脅的最有效手段。它通過利用情報和調查行動能力來妥善解決無人機系統 "殺傷鏈 "中六個步驟中的每一個步驟，在高度協作和承諾的環境中減輕了與當前技術和法律限制相關的挑戰。

本論文中概述的建議提供了實施的方向和合理計劃。該計劃首先由國家行政工作組制定政策，并在州一級進行復制，以確保連續性。在考慮了行政和政策要求后，將建立一個與行政部門平等合作的國家行動工作組，通過制定包含任務導向目標和可實現的里程碑的戰略來履行這些政策義務。這也將在州一級得到體現。

本論文探討了支持分布式海上作戰（DMO）的兩種不同通信架構的選項。這兩種架構分別是星形網絡和無線網狀網絡。為本研究開發場景模型的目的是幫助讀者更好地理解緊密結合的數據類型、數據速率和所需網絡功能對網絡設計的影響。本研究針對需要視頻、語音和數據鏈路組合的場景中的各種資產，對每種架構進行了評估。它深入分析了每種設計所固有的信息傳遞延遲，并評估了每種網絡的可靠性。研究發現，利用機載路由功能的低地球軌道衛星星形和網狀網絡可提供最低的定時延遲。研究還發現，通過專用通道提供視頻饋送時，網絡抖動最小。最后，網狀網絡的可靠性略高于傳統的星形網絡，這是因為數據鏈路具有冗余性，而且缺少一個可能易受攻擊的中心樞紐。因此，利用特設無線網狀通信網絡將支持在分布式海上作戰進行有限的進攻性聯合火力打擊期間部署自適應部隊包。

圖 1. 星形網絡拓撲（左）和全網狀拓撲（右）。

在任何戰斗環境中，良好的通信都是取得勝利的關鍵。即使是在擁有堅實通信基礎設施的地理位置，如果戰地指揮官不能及時收到來自戰地資產的正確信息報告，也會造成混亂。在海戰中，尤其是在近海，通信基礎設施充其量也是微乎其微。

為響應美國防部長關于改進聯合火力（JF）行動的號召，本畢業設計探討了支持分布式海上行動（DMO）的兩種不同通信架構的選項。這兩種架構分別是星形網絡和無線網狀網絡。

為本研究開發情景模式的目的是幫助讀者更好地理解緊密耦合的數據類型、數據速率和所需網絡功能對網絡設計的影響。這有助于突出已實施網絡的設計限制。模擬結果用于定義基準參考和可追溯數據要求，以支持為 JF DMO 設計的戰術網絡。

A. 戰術通信網絡拓撲結構

網絡設置通常用拓撲結構來描述，拓撲結構是網絡內節點排列和通信的物理方式（美國陸軍工程部，1984 年，7）。本研究評估了圖 1 左側所示的傳統星形網絡和圖 1 右側所示的多層網狀通信網絡，并量化了這些鏈路的排列可能對操作產生的影響。

1.星形網絡

最廣泛使用的無線網絡拓撲結構是星形幾何模式。星形拓撲結構包括一個中心節點，所有信息都通過該節點流動。在星形格式中，所有信息都必須從每個參與資產發送和接收，并通過中心樞紐路由。這種配置中的中心節點是單點故障。如果中央節點離線，整個網絡就會癱瘓。

2.無線網狀網絡

多層戰術無線網狀網絡是指在網絡內共享信息的過程。網狀網絡描述了一種配置，其中每個節點都具有通信能力，可以相互發送和接收信息。在網狀網絡中，節點是自組織的，可根據需要通過路由算法自動建立（Shillington 和 Tong，2011 年）。

B. 結論

本研究的設計要求側重于網絡配置、對信息定時延遲的影響、網絡抖動和可靠性。研究發現，使用具有機載路由功能的低地球軌道（LEO）衛星的星形和網狀網絡可提供最低的定時延遲。研究還發現，在提供視頻饋送專用通道時，網絡抖動最小。最后，網狀網絡的可靠性略高于傳統的星形網絡，這是因為數據鏈路具有冗余性，而且沒有潛在的易受攻擊的中心樞紐。因此，在分布式海上行動的有限進攻性聯合火力打擊中，利用特設無線網狀通信網絡將支持部署自適應部隊包。

軍事和災難響應應用中的機器人集體需要聯盟組建算法將機器人劃分為適當的任務小組。機器人集體的任務往往包含需要多種高級機器人行為或服務的任務，而聯盟組建必須滿足這些要求。此外，高度動態和非結構化的應用領域還要求聯盟組建算法能在接近實時的時間內（即 < 5 分鐘）為超大型集體（即數百個機器人）提供接近最優的解決方案（即 > 95% 的效用）。以前的聯盟組建算法都無法滿足這些要求。初步評估發現，傳統的基于拍賣的算法運行時間太長，即使集中式模擬器包含了現實世界部署中不太可能出現的理想條件（即機器人之間的同步和完美的即時通信）。基于享樂博弈的 GRAPE 算法可以近乎實時地生成解決方案，但無法應用于多個服務集體。本手稿整合了 GRAPE 和服務模型，產生了 GRAPE-S 和 PairGRAPE-S。這些算法和兩個拍賣基線分別通過使用多達 1000 個機器人的集中式模擬器和使用多達 500 個機器人的迄今為止最大的分布式聯盟形成模擬評估進行了評估。評估結果表明，拍賣無法很好地轉移到分布式集體中，導致運行時間過長和解決方案效用較低。GRAPE-S 滿足了目標領域的聯盟組建要求，能在接近實時的情況下生成接近最優的解決方案，而 Pair-GRAPE-S 則更能滿足領域要求，能在接近實時的情況下生成最優的解決方案。GRAPE-S 和 Pair-GRAPE-S 是首批支持超大型分布式多服務集體近實時聯盟組建的算法。

技術進步所帶來的進攻技術為對手提供了威脅聯合部隊和盟軍作戰優勢的機會。要與這些新方法作斗爭，就必須不斷快速發展自己的 "改變游戲規則 "的技術。通過重點發展無人系統和自主性，空軍可以努力保持其技術優勢。此外，創建一個強大的框架，能夠測試和評估定義自主性的原則，從而探索未來的能力。本研究介紹了反應/慎思混合架構的發展情況，該架構將允許對任務、認知和同伴靈活性原則進行測試。具體來說，這項研究探索了多機器人系統中的同伴靈活性，以多機器人混合架構（HAMR）作為框架基礎，解決定位問題。為完成這一任務，結合車輛感知和導航工具對運行環境進行推斷。然后，這些推論被用于構建因子圖，而定位的核心算法就是在因子圖的基礎上實施 iSAM2，這是一種高性能的增量矩陣因式分解方法。統一行為框架（UBF）是該框架中單個車輛控制的一個關鍵組件，它是一種基于行為的控制架構，使用模塊化仲裁技術生成動作，從而實現執行器控制。此外，還通過使用容器對世界模型進行分隔，以盡量減少通信開銷并簡化狀態信息。該平臺的設計采用了多態方法，以實現模塊化和魯棒性，從而促進未來的發展。

許多武裝部隊正變得以網絡為中心并高度互聯。數字化戰場的技術進步促成了這一轉變和分散決策。隨著戰場的演變，任務要求部隊具有機動性并支持多種戰術能力，目前部署靜態無線電中繼節點以擴大通信范圍的概念可能不再適用。因此，本論文旨在設計一種使用無人機系統（如航空浮空器和戰術無人機）的作戰概念，為戰術部隊提供視距外通信，同時克服全球定位系統失效環境下的限制。鑒于聯邦通信委員會規定工業、科學和醫療頻段的最大有效各向同性輻射功率為 36 dBm，擬議的概念分為三個階段，以評估操作和通信系統需求。兩個節點之間的最大通信距離可使用 Friis 傳播方程進行研究。此外，還使用 Simulink 軟件研究了有效應用吞吐量與距離的關系。分析結果表明，IEEE 802.11ax 可提供更高的數據吞吐量，并支持 2.4 GHz 和 5.0 GHz 兩個頻段。通過模擬環境和運行場景，確定了在 50 千米乘 50 千米的區域內提供通信覆蓋所需的航空系統估計數量。

隨著數字化戰場的擴展，以及對可進行多域作戰的高度互聯部隊的需求日益增長，目前在戰區采用靜態中繼節點的通信概念可能不再可行。因此，本論文旨在設計一種作戰概念，利用無人機作為戰術部隊的通信中繼節點，同時克服全球定位系統（GPS）封閉環境的限制。具體來說，這項研究的主要重點是確定這一作戰概念的最大通信范圍，并研究兩個空中中繼節點之間的有效數據吞吐量。此外，研究還試圖確定提供 50 千米乘 50 千米或同等通信覆蓋所需的空中中繼節點數量。最終，本論文的研究結果旨在進一步提高作戰行動環境中的通信效率。

擬議的作戰通信框架將采用一種混合通信系統，同時使用航空浮空器系統和戰術無人機作為通信中繼節點。利用戰術無人機的靈活性，在需要時可以方便地增加網絡數據帶寬。為分析行動需求和可部署的通信系統類型，擬議的行動構想分為三個不同階段。

為了研究擬議概念的可行性，采用了 IEEE 802.11ax 和 IEEE 802.11n Wi-Fi 標準來檢查網絡性能，并確定估計的有效通信范圍。之所以采用這些 IEEE 標準，是因為它們可以在 2.4 GHz 和 5.0 GHz 頻段上運行。

根據美國聯邦通信委員會 (FCC) 的規定，在 2.4 GHz 頻段工作時，工業、科學和醫療 (ISM) 頻段的最大有效各向同性輻射功率 (EIRP) 規定為 36 dBm。通過限制輸出功率和有效輻射功率，可以確定在 2.4 GHz 和 5 GHz 頻段工作時的理論有效通信范圍。利用弗里斯傳播方程，計算出的范圍分別約為 5.5 千米和 2.6 千米。

通過修改 MATLAB Simulink 軟件中現有的 IEEE 802.11 MAC 和應用吞吐量測量模型，確定了使用 IEEE 802.11ax 和 IEEE 802.11n 標準的有效應用吞吐量。從仿真結果可以看出，隨著距離的增加，兩種工作頻率的應用吞吐量都會下降，這是由延遲和數據包丟失數量增加等因素造成的。此外，與 2.4 GHz 相比，5 GHz 頻段的傳輸距離較短。因此，為了彌補傳輸距離的限制并優化在 5 GHz 頻段工作時的數據吞吐量，建議使用比在 2.4 GHz 頻段工作時更高的信道帶寬。

從模擬結果來看，IEEE 802.11ax Wi-Fi 標準的數據吞吐量高于 IEEE 802.11n。這是因為 IEEE 802.11ax 采用了比 IEEE 802.11n 更有效的調制和編碼方案。因此，以 IEEE 802.11ax 作為推薦的 Wi-Fi 標準，在 2.4 GHz 和 5 GHz 上運行時的最大應用吞吐量分別約為 4.403 Mbps 和 4.488 Mbps。

為了估算在 50 千米乘 50 千米的作戰區域內提供通信覆蓋所需的空中中繼節點數量，使用了地圖規劃工具軟件 ArcGIS Pro 來模擬作戰區域并規劃通信網絡。根據計算得出的有效通信距離和地圖規劃，估計總共需要 23 個航空浮空器系統才能在 2.4 GHz 頻段上提供網絡覆蓋，另外還需要 24 架戰術無人機才能支持在 5 GHz 頻段上運行的更高數據帶寬網絡。

值得注意的是，本論文僅限于分析兩個空中中繼節點之間的性能，并使用了仿真模型。在現實世界中，有多種因素可能會影響室外環境中的網絡性能，例如地形影響造成的衰減。因此，為了更好地了解系統的性能，建議在實地進行深入的開發測試，并考慮環境造成的衰減和干擾。在這種情況下，提供通信覆蓋所需的空中中繼節點的估計數量可能會有所不同。此外，性能和有效通信距離也可能下降。

除中繼通信外，空中中繼節點的高度優勢還可提供額外服務，如執行監視和偵察任務。因此，為了最大限度地提高系統性能，建議未來的研究人員研究不同傳感器系統可能造成的干擾影響。為了最大限度地降低干擾幾率，可能有必要制定詳細的頻率分配計劃，以確保不同系統之間有足夠的頻率間隔。

當整合到軍事行動中時，自主蜂群技術有可能緩解苛刻和高度動態環境和問題所帶來的一些挑戰。由異質機器人組成的自主空中蜂群可以通過提供更廣泛的能力進一步提高靈活性。然而，異質蜂群的有效性目前受到系統以全球最優方式分配機器人任務的能力的限制。我們提出了一種基于市場的無人機系統決策方法，用于將最合適的機器人分配到可用的任務中。具體來說，我們評估了拍賣算法在一個區域搜索問題的任務分配中的表現。除了解決蜂群的異質性外，我們的實現還考慮到了二次接觸調查任務異步產生的情況。在美海軍研究生院高級機器人系統工程實驗室的空中蜂群系統中進行了實驗，該系統具有不同的固定翼和旋轉翼無人駕駛飛行器配置，范圍從三個到十個機器人。研究和測試表明，拍賣算法是一種在區域搜索中進行任務分配的可擴展方法，并表明實施可以有效地擴展到具有任意能力分布的蜂群，以解決高度復雜問題。

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]。

太空一直是一個需要高度自主的領域。所需的自主性帶來的挑戰使其難以在短時間內完成復雜的任務和操作。隨著越來越多地使用多Agent系統來增強空中領域的傳統能力和展示新能力，在軌道上和近距離多Agent操作的發展需求從未如此強烈。本文提出了一個分布式的、合作的多Agent優化控制框架，為在近距離操作環境中執行多Agent任務相關的分配和控制問題提供解決方案。然而，所開發的框架可以應用于各種領域，如空中、太空和海上。所提出的解決方案利用第二價格拍賣分配算法來優化每個衛星的任務，同時實施模型預測控制來優化控制Agent，同時遵守安全和任務約束。該解決方案與直接正交配位法進行了比較，并包括了對調整參數的研究。結果表明，所提出的技術允許用戶用模型預測控制來優化超越相位的控制，并以三個調諧參數實現編隊交會。與傳統的多相MPC相比，這更好地接近了配位技術中的相變。

在新環境中有效的自主導航對于智能體達到更復雜的自主水平至關重要。我們對改善攜帶輕型光電傳感器有效載荷的車輛在未知環境中的自主導航和估計感興趣。由于傳感的限制，在非瑣碎的新環境中，世界的許多幾何結構還沒有被觀察到，導致了嚴重的幾何模糊性。盡管收集額外的幾何信息可以減少模糊性，但這樣做往往與任務的目標相抵觸。我們建議將對象層面的語義信息和幾何信息結合起來，以切實改善導航和估計。

在這篇論文中，我們提出了在新環境中改善自主導航的三個貢獻。首先，我們通過將有用的導航行為編碼在由部分占有率和對象級地圖告知的抽樣分布中，來提高新環境中的導航效率。我們認識到，在有效導航時，在有限的視角下，對象層面的估計是具有挑戰性的，因此我們還開發了兩種在線建立對象層面表征的方法。在我們的第二個貢獻中，我們通過引入額外的紋理測量和語義類形狀先驗，提高了帶有橢圓體表征的對象級SLAM的視點效率。最后，在我們的第三個貢獻中，我們提出了一種新的深度學習的三維對象估計方法，利用間接的圖像空間注釋和類內形狀一致性來實現從單一的RGB圖像的三維對象估計。