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該研究探討了如何利用博弈論來模擬俄羅斯、中國和美國之間的多極升級動態。此外，該研究還重點分析了影響潛在沖突結果的各種參數，以便在三極環境中進一步提出新的威懾思想。

本文建立了一個初步的博弈論模型來模擬和分析升級動態。該模型以扎加雷和基爾古爾在其著作《完美威懾》中提出的框架為基礎。該模型基于博弈前設定的假設和規則。然后，根據這些假設，采用一種適用于博弈理論家的數學逆向歸納法對模型進行分析。然后，對潛在結果進行評估，以提出威懾建議。

為了實現這一目標，設定了一個假設，然后與最終研究結果進行比較。在比較的基礎上，提出最終結論和建議。通過博弈論和研究獲得的結果符合設定的假設，本論文描述了滿足假設背后的原因和理論。

俄羅斯已經與美國達到了粗略的戰略均勢。中國將很快加入美國和俄羅斯的核同行或近鄰行列，從而創造一個新的多極地緣政治環境。美國傳統的核威懾政策植根于兩極背景，需要重新考慮威懾戰略。博弈論模型為探索提供了一個途徑，因為這些模型模擬了參與特定局勢或博弈的多個參與者之間的戰略局勢。戰略局勢涉及的結果取決于所有參與者的行動及其不同的動機。要制定新的威懾政策和戰略以領先于競爭對手，就必須了解和分析結果與形勢。通過對博弈進行正式建模，建模者不得不闡明模型中的任何假設和結論，從而為知情和新的威懾思維創造機會。在建立兩極沖突的博弈論模型方面已經做了大量工作，但在三極領域的研究卻嚴重不足。例如，2000 年，Zagare 和 Kilgour 提出了一種非對稱升級博弈來研究兩極威懾的動態。他們的工作可以擴展到多玩家框架。本論文旨在利用之前的兩極博弈論模型來建立三極模型，分析俄羅斯、中國和美國之間的升級和威懾動態，更具體地說，評估影響沖突結果的關鍵因素，從而解讀不斷變化的地緣政治環境。雖然本項目的大部分內容更廣泛、更具體地研究了這些方面，但首先必須分析以往的兩極博弈論威懾戰略，以理解并擴展以往的理論和研究。目標是找到兩極博弈論模型與當前地緣政治環境之間的相關性，從而建立新的三極博弈論分析模型。本研究的目標是利用博弈論分析俄羅斯、中國和美國之間的多極升級動態。分析將在三種可能的情況下進行。第一種情景假定所有參與者都各自為政、互不協調，模擬等邊三角形環境。第二種假設是中國和俄羅斯之間的協調，第三種假設是中國和美國之間的協調。雖然還有一種可能的情況是俄羅斯和美國之間的協調，但認為這種情況并不可靠。目前雙方在烏克蘭緊張局勢中的敵對行動使得結盟對抗第三方的可能性很小。因此，所有方案都假定兩國繼續對立。

假設在多極化環境中，全面戰略沖突的風險將增加，而緩和沖突的時間將縮短。在從理論和實證兩方面全面分析和建立新模型之前，有必要對威懾和博弈論方面的現有文獻進行調查。下文將簡要概述迄今為止的多項學術研究。

受赭石藻啟發的微電子機械系統（MEMS）傳感器可按一定配置排列，以探測入射聲波的到達方向（DoA）。先前的研究結果表明，可以確定方位角 360 度范圍內的明確到達方向。迄今為止，一直使用實驗室儀器進行模擬讀數。本研究的目標是開發、構建和測試一種電路配置，包括 MEMS 傳感器的外殼和電源，以及設計一種圖形用戶界面（GUI），以便從傳感器陣列中讀取 DoA，并利用 GPS 定位數據對多旋翼小型無人機的位置進行三角測量。測試場使用兩個節點的配置來探測小型旋翼無人機。操作場景顯示在地圖上。這種新配置可以探測到來自任何可探測來源的聲音，并提供聲音來源的坐標。

本論文提出開發一種彈性機器學習算法，可對海軍圖像進行分類，以便在廣闊的沿海地區開展監視、搜索和探測行動。然而，現實世界的數據集可能會受到標簽噪聲的影響，標簽噪聲可能是通過隨機的不準確性或蓄意的對抗性攻擊引入的，這兩種情況都會對機器學習模型的準確性產生負面影響。我們的創新方法采用 洛克菲勒風險最小化（RRM）來對抗標簽噪聲污染。與依賴廣泛清理數據集的現有方法不同，我們的兩步流程包括調整神經網絡權重和操縱數據點標稱概率，以有效隔離潛在的數據損壞。這項技術減少了對細致數據清理的依賴，從而提高了數據處理的效率和時間效益。為了驗證所提模型的有效性和可靠性，我們在海軍環境數據集上應用了多種參數配置的 RRM，并評估了其與傳統方法相比的分類準確性。通過利用所提出的模型，我們旨在增強艦船探測模型的魯棒性，為改進自動海上監視系統的新型可靠工具鋪平道路。

藍色亞馬遜管理系統

機器學習（ML）發展迅速，使機器能夠根據數據分析做出決策。計算機視覺（CV）是這一領域的一個專業部門，它使用先進的算法來解釋視覺信息，通過創造創新機會來改變汽車、醫療、安全和軍事等行業。在軍事領域，這些工具已被證明在改進決策、態勢感知、監視能力、支持行動以及促進在復雜環境中有效使用自主系統等方面大有裨益。

我們的研究主要集中在將 CV 原理應用于海軍領域，特別是解決二元分類問題，以顯示船只的存在與否。這構成了更廣泛的監視工具的重要組成部分，并采用了一種名為 "Rockafellian 風險最小化"（RRM）[1] 的新策略。RRM 方法旨在應對海上監控等復雜多變環境中固有的數據集標簽損壞所帶來的挑戰。我們方法的核心是交替方向啟發式（ADH），這是一種雙管齊下的策略，可依次優化不同的變量集。這種兩步迭代的過程可調整神經網絡權重并操縱數據點概率，從而有效隔離潛在的數據損壞。其結果是建立了一個更強大、更準確的海上監視和探測系統，從而增強了海軍行動中的決策和態勢感知能力。

我們的評估使用了兩個不同的數據集，即空中客車船舶探測（AIRBUS）[2] 和海事衛星圖像（MASATI）[3]。為了測試我們方法的魯棒性，我們逐步提高了這些數據集的標簽損壞水平，并觀察了這對模型性能的影響。

我們的研究在 ADH 流程中采用了兩種策略：w-優化和 u-優化。在 w 優化階段，我們試用了兩種不同的神經網絡（NN）優化器 Adam [4] 和 Stochastic Gradient Descent (SGD) [5, Section 3G]，以調整神經網絡權重。u優化階段包括實施 ADH-LP（線性規劃）或 ADH-SUB（子梯度）算法，以修改每個數據點的概率，并有效隔離潛在的數據損壞。

ADH-LP 利用線性規劃進行計算優化，可提供全局最優解，但需要更多處理時間。另一方面，ADH-SUB 采用更快的子梯度方法，更適合較大的數據集或有限的計算資源。主要目的不是通過架構調整來提高性能，而是展示 RRM 方法如何提供優于傳統 ERM 方法的優勢，特別是在處理數據損壞和提高模型性能方面。

無論使用何種數據集（MASATI 或 AIRBUS），我們的研究采用 RRM 方法訓練 NN 始終優于或匹配 ERM 方法。RRM下的ADHLP和ADH-SUB算法在保持高性能水平的同時，對數據損壞表現出了顯著的適應能力，其中ADH-LP一直表現優異。總之，我們的研究結果表明，RRM 是一種穩健而有彈性的方法，可用于處理一定程度的數據損壞。

總之，我們利用 RRM 的創新方法為減少對標簽正確數據的依賴提供了一種有前途的解決方案，從而能夠開發出更強大的船舶檢測模型。這項研究在改進船舶自動檢測和整體海事安全方面邁出了一大步。通過有效處理數據損壞和測試創新方法，我們提高了海事監控系統有效監控沿海和劃界海域的能力。

發射無線電波的電子設備激增導致射頻 (RF) 頻譜擁塞。這對美國防部（DOD）的環境構成了重大威脅，尤其是嚴重依賴衛星系統的海軍通信，因為衛星系統很容易受到電磁干擾。缺乏足夠的干擾識別和鑒定能力進一步加劇了海軍部隊面臨的作戰風險。本論文研究利用機器學習（ML）技術檢測射頻傳輸中的干擾。憑借先進的數據分析和模式識別能力，ML 算法可增強干擾檢測和緩解能力。研究人員評估了基本自動編碼器和長短期記憶（LSTM）自動編碼器這兩種架構識別數據集中異常射頻數據的能力。研究方法包括在基本傳輸路徑中生成具有不同加性白高斯噪聲（AWGN）水平的射頻數據。使用正常射頻數據訓練 ML 模型，并評估其檢測和分類有干擾和無干擾信號的能力。結果表明，基本自動編碼器和 LSTM 自動編碼器模型都能有效識別干擾。LSTM 自編碼器的成功率約為 99%，這表明它們有望成為解決干擾識別能力差距的解決方案。

本論文旨在利用深度學習技術提高從二維目標圖像中估計目標姿態的能力。為此，我們采用了一種名為高分辨率網絡（High-Resolution Net）的尖端卷積神經網絡來訓練關鍵點檢測模型并評估其性能。實驗使用了兩個不同的數據集，包括 600,000 張合成圖像和 77,077 張高能激光束控制研究試驗臺（HBCRT）圖像。這些圖像來自六種不同的無人駕駛飛行器，用于訓練和評估目的，高分辨率網在 80% 的圖像上進行訓練，在其余 20% 的圖像上進行測試。運行高分辨率網絡時使用了 MMPose 框架，這是一個 Python 庫，其中包含多種卷積神經網絡選項。研究結果表明，High-Resolution Net 在姿勢估計方面表現良好，但由于目標形狀的對稱性，在左右反轉方面仍存在明顯差距。這項研究為今后利用高分辨率網絡進行目標姿態估計研究奠定了基礎。進一步的研究將集中式提高圖書館中左右分辨的準確性，以增強這些成果。

本論文分為五章。第一章是引言，介紹了本課題的概況及其相關性，以及如何進行實驗。第二章是文獻綜述，通過相關的學術和行業資料更詳細地介紹了這一研究領域。第三章是問題的提出和方法，介紹了將要解決的問題和解決問題的方法。第四章是模擬結果和深度學習性能評估，對結果進行評估，看是否取得了有意義的進展。第五章是結論，從更廣闊的視角看待結果，并討論未來工作的可能性。

本論文研究了在干擾為主的環境中使用雷達對小型目標進行探測、跟蹤和分類的課題。這個問題從資源充足型雷達系統和資源有限型雷達系統的角度進行研究。在資源充足型雷達系統的情況下，分析了能夠逐步感知環境并調整其工作波形-接收機濾波器的認知架構。對聯合最佳發射波形和接收濾波器的研究，使它們在小型目標和干擾的情況下以最佳方式運行，在學術界和工業界都有巨大的興趣。最近在自適應波形合成方面的進展集中在知識輔助接收信號處理技術和自適應發射信號的聯合設計和實施上。這種模仿哺乳動物根據對環境的認知調整系統參數的神經能力的閉環雷達框架通常被稱為 "認知雷達 "或 "完全自適應雷達"。

在這篇論文中，提出了在存在擴展目標和有色干擾的情況下，單輸入、單輸出雷達設計的輸出信號與干擾噪聲比最大化的聯合最佳發射波形和接收濾波器。推導了這種波形濾波器的模糊函數、處理增益和Cramer-Rao約束。除了聯合優化策略規定的最佳波形外，希望雷達發射波形具有恒定的時間包絡，以驅動飽和狀態的功率放大器。這個約束條件要求重建恒定包絡信號，這需要使用所提出的寬松的迭代減錯算法來解決。一般來說，迭代算法對初始種子很敏感，這要通過推導出靜止相位假設的閉式解來解決。在多輸入多輸出（MIMO）雷達的情況下，信號之間的干擾會大大限制雷達在存在較強目標和背景雜波的情況下對小型目標的觀測能力。對于多信道雷達，本論文提出了正交編碼線性頻率調制（LFM）波形，其中一幀中連續的復雜LFM信號由正交編碼，即Golay互補、Zadoff Chu、直接擴頻、時空塊編碼、離散傅里葉變換和基于Costas的序列。對LFM進行調制的正交碼在整個符號中形成固定的庫波形，導致部分適應，而不是 "全適應雷達 "所決定的任意波形。這種正交編碼的MIMO雷達的模糊函數被推導出來，并從模糊函數和成像性能方面分析了波形。

隨著硅和封裝技術的進步，雷達已經從高端航空技術發展到相對低成本的人機界面（HMI）傳感器。然而，在這樣的工業和消費環境中，傳感器應該具有較小的外形尺寸和低成本，因此它們不能維持認知架構來檢測和分類小型的人類目標。為了提高人機界面應用的檢測和分類性能，人們提出了新的處理和學習算法。在實踐中，使用低成本雷達的基于學習的解決方案有幾個挑戰，特別是在開放集分類方面。在開放集分類中，系統需要處理輸入數據的變化、外來操作環境和未知類別。傳統的深度學習方法使用一個簡單的softmax層，并評估已知類別的準確性，因此是封閉集分類。softmax層提供了類別的可分離性，但沒有提供鑒別性的類別邊界。因此，許多未知的類被錯誤地預測為具有高置信度的已知類之一，導致在現實世界環境中表現不佳。其他挑戰是由于來自一個類和其他密切相關類的特征之間不明顯的類間差異，以及來自相同類的雷達數據中巨大的類內變化。為了應對這些挑戰，本論文提出了新的表示學習算法和新的損失函數。與傳統的使用softmax學習分類的深度學習方法不同，深度表征學習通過將輸入的特征圖像投射到一個嵌入式空間來學習分類的過程，在這個空間中，相似的類被分組，而不相似的類則相距甚遠。因此，深度表征學習方法同時學習可分離的類間差異和緊湊的類內判別，這對開放集分類至關重要。具體來說，所提出的表示學習算法在手勢傳感、材料分類、空氣書寫和踢腳傳感人機界面應用的背景下進行了評估。

根據無人機技術的快速發展，無人機被廣泛應用于包括軍事領域在內的許多應用領域。在本文中，一種新穎的基于DRL的自主非線性無人機機動性控制算法在網絡物理游蕩彈藥中的應用。在戰場上，基于DRL的自主控制算法的設計并不直接，因為現實世界的數據收集一般是不可用的。因此，本文的方法是：用Unity環境構建網絡物理虛擬環境。基于虛擬的網絡物理戰場場景，可以設計、評估和可視化一個基于DRL的自動化非線性無人機移動控制算法。此外，許多障礙物的存在對真實世界戰場場景中的線性軌跡控制是有害的。因此，我們提出的自主非線性無人機移動控制算法利用了形勢感知組件，這些組件在Unity虛擬場景中用Raycast函數實現。基于收集到的情況感知信息，無人機可以在飛行過程中自主地、非線性地調整其軌跡。因此，這種方法顯然有利于在有障礙物部署的戰場上避開障礙物。我們基于可視化的性能評估表明，所提出的算法優于其他線性移動控制算法。

頻譜稀缺是許多通信系統面臨的問題，在軍事領域和其他領域都是如此。認知無線電網絡是一種機會主義地利用廣播頻譜的方法。其基本概念包括將用戶分為兩類：第一類和第二類。主要用戶在資源分配過程中擁有優先權，而次要用戶需要使用頻譜進行通信。本論文試圖應用認知無線電的概念來實現高流量環境下的蜂群通信。主要用戶可能包括無法控制的優先友好或敵對發射器。這項研究采用了認知無線電的概念和機器學習算法，在網絡內開發了一種動態聚類技術，將優化資源分配。提出了三種方法來訓練神經網絡以找到最佳的頻譜分配。即使提出的算法沒有超過基線啟發式的表現，但證明了最優解決方案的存在。建議繼續這項研究，因為所使用的算法可以進一步修改并以各種方式應用。

目前與缺陷有關的疲勞壽命建模技術強調缺陷大小與疲勞壽命的關系，但沒有考慮到缺陷可能位于何處的影響。這項研究概述了將缺陷位置納入模型分析的過程，以便更精確地預測失效周期數和部件內可能發生的最終失效位置。重點是使用IN718的渦輪葉片結構在純振動載荷下的情況。基本模型使用從開發的有限元模型（FEM）的頻率分析中得到的應力圖和合成的缺陷尺寸和位置來預測部件的壽命。用IN718打印的測試樣本被用來創建實驗數據，以驗證模型參數、缺陷分布和預測。建議的結果將是一張圖，表示可能導致故障的關鍵位置，以及在考慮到缺陷大小和位置時對疲勞壽命的預測。

本文貢獻

1.通過將有限元輸出與缺陷相關的疲勞壽命建模聯系起來，納入缺陷位置數據（RO-1），推進了與缺陷相關的有限疲勞壽命建模的技術水平（第四章）。

2.通過對印刷部件與 "設計 "幾何形狀之間的偏差進行統計研究，使有限元技術包括了AM部件幾何形狀的物理變化（RO-1）（第三章）。

3.基于改良的El-Haddad有限壽命疲勞模型和缺陷尺寸/位置數據，開發了復雜應力狀態下有限壽命部件的預測技術（RO-1）（第四章和第六章）。

4.制定了確定復雜幾何形狀的檢查標準和關鍵故障位置的標準（RO-1）（第四章和第六章）。

5.將振動疲勞壽命結果與故障缺陷的大小和位置聯系起來進行實驗（RO-2）（第四章和第五章）。

6.通過實驗性的振動彎曲試驗驗證了有限疲勞壽命模型的預測（RO-3）（第五章）。

對美空軍的影響

美空軍《2030年科技戰略》列出了五項戰略能力。其中之一是 "復雜性、不可預測性和質量"，它將增材制造作為一個技術機會來推進。該戰略要求用低端、廉價的系統來增強高端平臺的功能[42]。增材制造工藝通過在需要時快速制造一個零件，證明了減少對昂貴的長周期硬件的依賴的潛力[24]。AM工藝減少了復雜系統的加工時間，并通過設計限制和制造能力的改變，使部件的連接功能減少了系統的總部件數。目前，這些好處被較高的缺陷產生所抵消，導致更復雜的零件驗證過程[10]。

NASA認識到AM給太空帶來的優勢，但對這種快速變化的技術的安全實施感到擔憂[24]。2017年美國宇航局的《金屬激光粉末床熔融增材制造航天硬件標準》提供了一個保守的要求方法，允許在航天工業中使用AM，同時考慮到每個部件的缺陷發展。美國宇航局的標準要求多個見證樣本來描述AM零件過程中的潛在缺陷群。由于目前的激光粉末床融合（LPBF）系統缺乏反饋控制，控制的可變性，以及缺乏對生產失敗方法的了解，NASA還包括定期抽樣，以確保生產的零件仍然可以接受[24]。NASA的標準要求所有的零件都要進行表面和體積缺陷的無損評價（NDE），讓設計主題專家來定義檢查的靈敏度和邊界。無損檢測目前是通過CT掃描等技術完成的。

渦輪發動機結構完整性計劃（ENSIP）MIL-HDBK-1783B記錄了購置渦輪發動機時需要評估的一般要求。ENSIP要求確保發動機具有適當的結構特性，以便在規定的設計使用壽命內完成設計任務[43]。在這些要求中，有一個初始缺陷尺寸要求。該計劃根據材料、缺陷類型和使用的檢查方法，以及檢測缺陷的可靠性和置信度，提出了應該檢測的各種缺陷尺寸。其原理是為了確定零件中可能存在的缺陷尺寸，以應用損傷容限標準。在無損檢測技術的討論中，ENSIP簡要地討論了使用射線檢測（CT掃描是其子集）來檢測金屬部件中任何深度的缺陷。這個過程被列為昂貴的，這被認為是一個主要的缺點。CT掃描是一個時間密集的過程，需要一個熟練的、經過培訓的技術人員來解釋數據，并確定最佳的處理設置，以突出材料的空隙并盡量減少掃描偽影。

ENSIP還建立了耐損設計。耐損設計的概念是在有缺陷的情況下保證任務的壽命。損傷容限設計的要求是檢測出兩倍于臨界裂紋尺寸的裂紋，這是從El-Haddad無限壽命模型等模型中計算出來的。ElHaddad模型描述了從無缺陷疲勞壽命預測到裂紋增長主導疲勞壽命的轉變。轉移點被定義為臨界裂紋長度。[22]. ENSIP繼續規定，在存在兩倍于臨界裂紋長度的裂紋時，部件必須能夠至少存活兩個檢測周期。El-Haddad模型經過修改，允許任意的缺陷尺寸/形狀[8]，并根據缺陷尺寸和周期應力比來預測有限壽命[11]。RO-1的設計是為了擴展修改后的El-Haddad模型，以包括多軸應力環境中的缺陷位置對部件的預測設計壽命的影響。RO-2提供了測試數據來量化改進后的模型的預測能力。

高能激光(HEL)系統在對射程外的目標進行定位時，很容易受到大氣湍流的影響。目前的HEL系統使用波前傳感器和復雜的自適應光學系統來補償這些畸變。本論文的主要目的是研究使用機器學習算法的目標圖像像差補償技術，消除對復雜的波前傳感硬件的需要。目標圖像將從高能激光光束控制研究試驗臺（HBCRT）獲得，圖像像差將被模擬，以提供必要的數據集來訓練和驗證圖像像差補償方法。這些技術的性能將被評估為軍事成像應用。

高能激光（HEL）平臺可以證明是艦載防御無人駕駛飛行器的重要系統，因為HEL的彈倉深度大，成本低[1]。然而，HEL系統必須瞄準無人機的特定位置以達到最佳破壞效果。這一要求導致需要對目標進行精確成像以確定最佳瞄準點。圖像的清晰度會因為HEL系統和目標之間的大氣湍流而降低。為了補償這些大氣畸變，目前的HEL系統使用波前傳感器和自適應光學系統（AO）來測量大氣畸變并改變激光的聚焦方式。這些系統的制造成本很高，并增加了HEL系統的復雜性。人工神經網絡的發展為補償大氣像差提供了可能，而無需使用復雜的波前傳感器。

本論文的目的是研究如何使用深度學習模型來補償無人機圖像中的大氣像差。首先，將通過一種稱為盲去卷積的經典去模糊技術來設定性能基線。然后，基線性能將與兩個最先進的深度學習模型（U-Net和DeblurGAN）的性能進行比較。

本論文在第二章將首先概述HEL系統、AO和人工智能（AI）以及深度學習（DL）。第三章進一步介紹了DL模型如何應用于HEL系統的像差補償。第四章將介紹模型的訓練和實現過程，第五章將討論模型的性能結果。最后，第六章將總結已完成的研究，并提供未來工作的方向。