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無人飛行器（UAV）的雷達自動目標識別（RATR）涉及發射電磁波（EMW）并對接收到的雷達回波進行目標類型識別，這在國防和航空航天領域有著重要應用。以往的工作表明，與單靜態雷達配置相比，在 RATR 中采用多靜態雷達配置具有優勢。然而，多靜態雷達配置通常使用融合方法，從概率角度來看，這種方法將多個單獨雷達的分類向量進行了次優組合。

為解決這一問題，本研究利用貝葉斯分析法為無人機類型分類提供了一個完全貝葉斯的 RATR 框架。具體來說，我們采用了一種最優貝葉斯融合（OBF）方法，從預期 0-1 損失的貝葉斯視角出發，制定了一種后驗分布，將給定時間步長內多個單個雷達觀測數據的分類概率向量匯總在一起。這種 OBF 方法用于更新關于目標無人機類型的單獨遞歸貝葉斯分類（RBC）后驗分布。RBC 后驗分布以多個雷達在多個時間步長內的所有歷史觀測數據為條件。

為了評估所提出的方法，我們模擬了七架無人機的隨機行走軌跡，并將目標的縱橫角與在消聲室中獲取的雷達截面（RCS）測量值相對應。然后，我們比較了單雷達自動目標識別 (ATR) 系統和次優融合方法與 OBF 方法的性能。經驗表明，與 RBC 相結合的 OBF 方法在分類準確性方面明顯優于其他融合方法和單一雷達配置。

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。

無人機技術的最新發展導致了無人駕駛飛行器（UAV）的廣泛使用。特別是，無人飛行器經常用于偵察，以探測大面積區域內的失蹤人員等物體。然而，傳統系統僅使用一架無人飛行器在大面積區域內搜尋失蹤人員。此外，由于探測需要較高的計算能力，因此需要在飛行后或手動進行物體探測。本文提出了一種使用多架無人機的無人機偵察系統。所提議的多無人機偵察系統在每個無人機上執行實時目標檢測。地面控制系統（GCS）接收每架無人機的實時目標檢測結果，并對圖像進行拼接。為了實現單個無人機的實時目標檢測，YOLOv5 模型采用了濾波器剪枝方法，與現有的基線模型相比，該模型使用的參數減少了 40%。輕量級 YOLOv5 模型在使用任務計算機的 Jetson Xaiver NX 上實現了約 11.73 FPS 的速度。此外，所提出的圖像拼接方法可利用無人機生成的附加信息有效匹配特征，從而實現圖像拼接。無人機飛行測試表明，擬議的偵察系統可以在大面積區域內實時監控和檢測目標。

隨著近年來無人機技術的發展，無人機現已被廣泛應用于各種領域，例如人類難以直接搜索和分析的大型危險區域的偵察系統。人工智能的進步極大地提高了物體探測技術，可以發現人或汽車。然而，由于大多數任務都是由單架無人機執行，因此作業范圍和時間都受到限制。此外，由于無人駕駛飛行器（UAV）的性能限制，很難實時探測物體，因此無法立即做出反應。這些限制激發了對使用多架無人機進行蜂群飛行的研究，通過劃分大面積區域來執行任務，并通過為無人機分配不同的任務來實現合作。

蜂群偵察系統需要一個能同時控制和管理多架無人機的蜂群操作系統。在該系統的基礎上，還需要一種圖像拼接算法，將無人機接收到的圖像進行同步處理，并合并成一張匹配的圖像。整合后的圖像可幫助用戶有效了解整體情況并做出決策。然后，需要一種實時物體檢測算法來檢測失蹤人員或入侵者。在物體檢測方面，已經使用了深度學習算法。然而，由于其計算成本較高，處理過程需要在無人機外部進行或作為后處理。

本文提出了一種基于數據分布服務的蜂群偵察無人機系統，如圖 1 所示，該系統使用安全的集成指令同時控制和操作多架無人機。所提出的系統接收來自每架無人機的獨立圖像，并對圖像進行拼接，同時實時檢測無人機內的物體。因此，地面控制系統（GCS）可實時提供全面的態勢感知。通過基于無人機獲取的拼接圖像的目標檢測測試，對所提出的系統進行了驗證。

本文的主要貢獻可歸納如下：

1. 提出了一種基于無人機圖像的實時目標檢測方法。以每秒處理 10 幀（fps）為目標，設計了一個擬議的蜂群偵察無人機系統，用于執行實時目標檢測。為了在無人機使用的 Jetson Xavier NX 系統中達到 10 幀/秒的要求，提出了針對輕量級網絡的濾波器剪枝方法，以實現物體檢測性能。

2. 為蜂群無人機系統提出了實時圖像拼接方法。提出的圖像拼接方法利用無人機產生的附加信息有效地匹配特征。

3. 對無人機進行飛行實驗，以驗證所提方法的可行性。

本文其余部分的結構如下。第二節介紹了無人機群系統和無人機圖像目標檢測的相關研究。第三節介紹了擬議的具有空中圖像拼接和實時目標檢測功能的蜂群偵察無人機系統的總體結構。第四節簡要介紹了實驗裝置和結果。第五節討論本文的結論。

近年來，未經授權的無人駕駛飛行器（UAV）所造成的危險已大大增加，因此，至少需要采取適當的探測、跟蹤和反制措施來消除這種威脅。除了射頻干擾器、全球定位系統欺騙、高壓激光、電磁脈沖和射彈槍之外，反無人駕駛航空系統（cUAS）也是對付未經授權的小型無人駕駛飛行器的一種非常高效和有效的對策。

本文介紹的 cUAS 是一種全自動、多功能、可移動部署的系統，能夠利用氣壓驅動的網狀發射器攔截市場上幾乎所有的小型無人機。與上述替代方案相比，所開發的 cUAS 不受未經授權的小型無人機操作模式的影響，即手動或自動控制，甚至不受全球導航衛星系統或射頻的影響。我們的多傳感器方法（照相機、激光雷達和雷達傳感器）以及所實施的算法使 cUAS 能夠在各種環境下運行，如開放式機場、軍用場地和城市空間，在這些環境下，許多雷達反射通常會阻礙對小型物體的探測和跟蹤。cUAS 可獨立接近、跟蹤和/或攔截速度高達 20 米/秒的已識別無人機，成功率超過 90%。

本文對 cUAS 原型機的性能進行了演示和評估。對小型無人機的攔截能力和狗斗性能進行了測試和研究。此外，我們還概述了該系統的具體攻擊和防御策略，以及從最初的探測和分類到最終攔截和清除未授權無人機的過程階段特征，并說明了所開發的多傳感器平臺相對于現有單傳感器系統的優勢。

圖 1：地面探測與控制站（左）和攔截無人機系統（右）的硬件組件[產品圖片來自相關制造商]。

圖 3：攔截過程的各個階段及其條件。

本研究提出了一個基于 MOOS-IvP 中間件的自主水下航行器控制算法構建框架。側掃聲納傳感器（SSS）通常用于生成聲納圖像，在圖像中可以識別類似地雷的物體。這里實施的基站社區可維護 SSS 的覆蓋置信度地圖，并為用戶提供二維和三維模擬以及實施高級控制方案的能力。開發可分三個階段進行： 1) 最簡配置，僅使用必要的應用程序來開發和測試外環控制；2) 包含模擬硬件的配置；3) 包含實際硬件的配置，該配置應從第 2 階段平滑、輕松地擴展而來。這樣做的好處是使用方便、開發速度更快、減少硬件測試和成本。

圖 1. 自動潛航器路徑及其側視聲納覆蓋的相應區域示例。

多智能體框架

在擬議的 MAS 框架中，每個 AUV 和基站分別有一個獨立的社區。每個群落上都運行著幾個應用程序，其中一些包含在 MOOS-IvP 發行版中，另一些則由作者自行開發。

在擬議框架中，有三種可能的配置：1) 加速開發高級控制和規劃策略的簡約配置；2) 在最底層用變量替代實際傳感器和執行器數據的模擬配置[12]；3) 實際硬件實施。

圖 6. 配置 1：2 個自動潛航器群落和 1 個基站群落，應用極少。

圖 8. 配置 2：硬件模擬包括所有傳感器和致動器應用。

德國航空航天中心（DLR，柏林）光學傳感器系統研究所開發、制造和運行模塊化航空攝像系統（MACS）已有十多年的歷史。它是一種高度靈活的系統，適用于多種載體系統，如無人機系統（UAS）、直升機或駕駛飛機。它可用于環境變化測繪、三維重建和城市測繪等多種應用。該系統的主要目標之一是為民用安全應用提供快速可靠的地理參照信息和態勢感知。

在本文中，我們將介紹 MACS 的最新發展情況，該系統可將地理參照圖像鑲嵌圖實時集成到指揮與控制系統（C2）、地理信息系統軟件和移動設備中，供第一響應人員使用。衛星通信系統的使用使 MACS 即使在沒有電信服務的破壞環境中也能在全球范圍內使用。地理參照圖像鑲嵌圖可通過網絡地圖服務傳播給全球終端用戶。通過森林火災和洪水等幾個使用案例說明了發展情況。

作為亥姆霍茲創新實驗室 OPTSAL 的一部分，與商業伙伴一起將選定的科學發展成果和技術轉化為實際應用并集成到 C2 系統中。該工作流程已成功通過認證，可集成到網絡地圖服務標準協議中，從而在全球地理信息系統中共享 MACS 數據。針對救災情況，我們展示了通過聯合國國際搜救咨詢小組（INSARAG）協調管理系統向所有團隊整合和分發實時地圖的工作流程。進一步的發展包括使用機載分類來提取相關信息并減少需要傳輸的數據量。

這項工作提出了一個在歐盟項目FOLDOUT中開發的融合和跟蹤系統，旨在通過融合不同的傳感器信息和提出對監視區域內檢測到的目標自動跟蹤來促進邊防工作。FOLDOUT的重點是歐盟內部和外部地區的穿透式樹葉檢測。融合多個傳感器信號可以提高檢測的有效性，特別是在森林和其他被樹葉遮擋的地區。我們使用加權地圖（也稱為熱圖）來結合多傳感器信息；對所產生的融合目標進行跟蹤；根據對融合檢測的時間關聯的成本計算來創建或更新跟蹤。我們比較了來自單個傳感器的跟蹤結果和來自融合目標的跟蹤結果，這些數據是在模擬邊界收集的，代表了保加利亞的實際歐盟邊界。結果表明，如果根據融合后的數據而不是單個傳感器的信息進行追蹤，追蹤效果會得到加強。

檢測與跟蹤方法

邊防軍的主要興趣是在全球地圖上對監視區域內檢測到的人員進行定位和跟蹤。為了實現這一目標，首先要將不同傳感器系統觀察到的單個人的探測結果進行融合。當檢測結果相互關聯并保持一致時，就可以在一個共同的地圖上對單獨的目標進行跟蹤。

圖2：指導動作（紅線），扮演一個非法越境的場景：1.一個人通過步行越過邊境。2.該人沿著邊境小路向大路走去。3.此人停下腳步，在路上停留很長時間（可能是在等待汽車中的走私者）。4.在某一時刻離開道路，躲進樹叢中。5. 在樹葉中，該人再次回到路上（可能再次尋找汽車）

A.單傳感器檢測

RGB和熱像儀中的人員檢測

基于深度學習的綜合物體檢測被應用于相機圖像上。深度學習方法已被證明優于以前的最先進的機器學習技術。深度神經網絡（DNNs）模仿了大腦感知和處理信息的方式。與以前的方法相比，DNNs學習了諸如人物檢測等任務所需的特征。近年來，DNN在物體檢測和分類任務上表現出突出的性能[9, 10]。在這項工作中，物體檢測是基于一個著名的DNN實現，即YOLO檢測器[11]。

PIR傳感器中的人員檢測

探測器經過調整，使被動紅外傳感器在PIR周圍7.5米的半徑內觸發人的存在。

B.異質傳感器融合

在這項工作中，我們使用加權地圖來提供傳感器數據的層次（也稱為HeatMaps），并以邏輯和數學的方式組合它們。它的動態是完全使用不同傳感器模式的傳感器檢測假設的事件驅動。這些傳感器假設包括位置（WGS84基準）、時間戳（Unix時間戳）和權重（例如，從傳感器檢測中獲取的信心）。為了實現這一點，有兩個組件是必不可少的：加權分布圖（HeatMaps）；線性意見庫。圖3顯示了這種方法的基本概念。

圖3：融合方法的基本概念（左），作為使用兩個加權分布圖（熱力圖）的例子。應用不同的衰減函數（右）來建立加權分布圖的時間動態行為。

加權分布圖(熱圖)

加權分布圖是我們數據融合方法的兩個基本組成部分中的第一個。加權地圖的基本思想是，保持和更新關于不同傳感器探測假設的時空信息。加權地圖來自于概率占用網格，但以加權的形式解釋傳入的數據。此外，還采用了時間上的衰減來模擬傳感器數據的及時行為。權重被存儲在一個可選擇分辨率的數組中，代表WGS84坐標中感興趣的矩形區域。圖3展示了用于模擬加權分布圖動態行為的可能衰減函數。

通常，加權分布圖對應于任何一種傳感器數據或傳感器模式（例如，從攝像機圖像中檢測人的邊界框）的時空。傳感器數據被攝取到一個專門的加權圖中，這導致加權圖的值根據傳入的傳感器假設的權重而增加（替換）。相對而言，衰減將及時應用到加權分布圖的值矩陣中。每次傳感器假設被攝入分布圖，它將通過重新計算加權分布圖的權重和衰減以前狀態的值來更新。

最后，線性意見庫允許我們結合多個加權分布圖，從而結合多傳感器模式，目的是減少傳感器系統的整體錯誤發現率。

線性意見庫(LOP)

我們融合方法的第二個重要組成部分是線性意見庫[8]。

每當一個加權分布圖的狀態由于新的傳感器檢測假設而被更新時，就會應用LOP。在評估了LOP之后，閾值處理使我們能夠產生警報。為了確定警報的位置，在組合值矩陣中超過閾值的區域使用分割算法（blob檢測）。這些警報是由多個傳感器假設產生的，用于為跟蹤提供必要的輸入數據，這將在下一節中描述。

C.多目標跟蹤

為了跟蹤越境進入禁區或敏感區域的入侵者的行動，我們開發了一種基于空間和時間上關聯目標檢測的成本計算的定制算法。該跟蹤系統的工作原理是完全基于目標的位置和時間戳建立一個模型。

在第一次檢測目標時，該模型以該檢測的位置和時間戳進行初始化。軌跡模型是用以下元組定義的：???? = (????,????,????)。

如果幾個目標檢測同時發生，那么創建的模型模板數量與同時收到的檢測數量相同。后續的檢測被添加到一個給定的軌道模型中，這取決于將檢測添加到軌道中的成本。該成本被定義為傳入的檢測和軌跡候選者之間的距離。

在有多個傳入的檢測和多個軌跡候選者的情況下，已經實施了匈牙利算法[12]，使檢測和軌跡之間的關聯產生最小的成本。

研究目標

諸如困難目標、嵌入復雜雜波和相互競爭的背景目標設置以及日益嚴重的有意和無意 RF 干擾等幾個因素，繼續增加現代高性能雷達的復雜性和挑戰。認知型全自適應雷達（CoFAR）的推出是為了應對日益復雜的工作環境的挑戰。CoFAR的特點是通過感知-學習-適應（SLA）方法學習和理解完整的多維雷達信道（目標、雜波、干擾等），實現完全自適應發射、接收和控制器/調度器功能。該系統能夠通過估計由雜波和其他干擾信號組成的雷達信道，共同優化自適應發射和接收功能。

隨后的脈沖或相干脈沖間隔（CPI）的雷達波形和CoFAR的接收濾波器基本上是利用對雷達信道的了解來計算的，其中包括雜波和其他干擾信號。在實踐中，信道信息是未知的，應該從探測信號中估計。因此，這些CoFAR系統的有效性高度依賴于雷達信道的靜止性以及信道估計算法的準確性。我們開發了新的信道估計算法，利用了相鄰脈沖的信道脈沖響應之間的關系。所提出的算法優于傳統的無約束的最小二乘法解決方案。

我們還解決了下一步的問題，該框架涉及一個由 "我們 "和 "對手 "組成的對抗性信號處理問題。"我們 "指的是一種資產，如無人機/UAV或探測 "對手 "認知雷達的電磁信號。認知型傳感器將我們在噪聲中的運動狀態作為觀察對象。然后，它使用貝葉斯跟蹤器來更新我們狀態的后驗分布，并根據這個后驗選擇一個行動。我們在噪聲中觀察傳感器的行動。鑒于對 "我們的 "狀態序列和對手的傳感器所采取的觀察到的行動的了解，我們將重點放在以下相互關聯的方面。我們認為敵方雷達通過實施維納濾波器來選擇其發射波形以跟蹤目標，從而使其信號-雜波-噪聲比（SCNR）最大化。通過觀察雷達選擇的最佳波形，我們將制定一個智能策略來估計對手的認知雷達信道，然后通過信號相關的干擾產生機制來迷惑對手的雷達。

研究總結

2020財年的研究報告分為兩大重點：

1 約束信道估計算法

我們的主要目的是開發一種新的信道估計算法，以改善無約束的最小二乘法解決方案，特別是在低信噪比的情況下，因為沒有任何約束的最小二乘法解決方案受到低信噪比值的影響。我們提出了在余弦相似性約束和前一個脈沖的信道脈沖響應與當前脈沖之間的內積約束下的約束最小二乘法問題，該信道脈沖響應正在被估計。

我們首先研究了RFView數據集中相鄰脈沖的信道脈沖響應之間的余弦相似度測量和內積值，觀察到較近的脈沖之間的信道脈沖響應顯示出較高的余弦相似度和內積值。我們還觀察到，無約束的最小二乘法解決方案顯示出更低的余弦相似度值，尤其是在低信噪比環境下。

然后，我們提出了一個新的帶有余弦相似性約束的約束最小平方問題，以改善最小平方解。由于最小二乘法的解決方案不符合余弦相似性約束的理想值，我們強制要求估計的信道脈沖響應有一個理想的余弦相似性測量。由此產生的優化問題是一個非凸問題，然而，我們將其轉換為一個非凸的二次約束二次程序，對其而言，強對偶性是成立的。此外，我們觀察到，無論信噪比水平如何，相鄰信道脈沖響應之間的內積值都不會變化。我們將內積約束添加到帶有余弦相似性約束的非凸式QCQP中，然后得出一個凸式優化問題。

我們使用RFView的真實數據集，提供了所提方法與傳統的無約束租賃平方解決方案的數值結果。我們表明，所提出的兩種方法都優于最小二乘法的解決方案。這也表明，具有余弦相似性約束和內積約束的凸問題顯示出最好的性能，盡管計算復雜度比具有余弦相似性約束的非凸QCQP低得多。我們還提供了使用RFView挑戰數據集的仿真結果，帶有內積約束的凸問題在挑戰數據集中表現良好。

2 通過逆濾波進行信道/參數估計和智能干擾設計

我們考慮了涉及認知雷達的相互關聯的對抗性推理問題，并解決了如何在物理層層面設計干擾來迷惑雷達，從而迫使它改變發射波形。對手雷達通過實施維納濾波器來選擇目標跟蹤的發射波形，以使其信號-雜波-噪聲比（SCNR）最大化。通過觀察雷達選擇的最佳波形，我們開發了一種智能策略來估計對手的認知雷達信道，然后通過信號相關的干擾生成機制來迷惑對手的雷達。

我們的目標是使我們產生的干擾的信號功率最小化，同時確保對手雷達的SCNR不超過預先定義的閾值。其設置示意圖見圖1。

圖1. 涉及對抗性認知雷達和我們的發射信道、雜波信道和干擾信道的示意圖。我們在噪聲中觀察雷達的波形W。我們的目的是設計干擾信道P來迷惑認知雷達。

我們首先描述了認知型雷達如何根據其感知的干擾來優化選擇其波形的特點。該雷達的目標是選擇使其SCNR最大化的最佳波形。然后，我們設計最佳干擾信號，通過解決一個概率約束的優化問題來迷惑對手的認知雷達。最佳干擾信號使其功率最小，從而使雷達的SCNR以規定的概率低于閾值。為了解決由此產生的非凸優化問題，我們首先從觀測中估計發射和雜波信道脈沖響應，并使用信道脈沖響應的估計值來產生干擾信號。

認知型雷達在其目標脈沖響應和傳遞函數的方向上使其能量最大化。只要我們從脈沖中準確估計出目標信道的傳遞函數，我們就可以立即產生與信號相關的干擾，使目標回波無效。即使在我們自適應地進行估計后，雜波信道脈沖響應發生變化，因為目標信道在較長時間內是靜止的。因此，在我們結束估計后，信號依賴干擾將在幾個脈沖中成功工作。這種方法的主要收獲是，我們正在利用認知雷達通過優化與環境有關的波形來提供其信道信息的事實。

認知型雷達，根據IEEE標準雷達定義686[1]，是 "在某種意義上顯示智能的雷達系統，根據不斷變化的環境和目標場景調整其操作和處理"。特別是，嵌入認知型雷達的主動和被動傳感器使其能夠感知/學習動態變化的環境，如目標、雜波、射頻干擾和地形圖。為了達到探測、跟蹤和分類等任務的優化性能，認知雷達中的控制器實時適應雷達結構并調整資源分配策略[2, 3, 4]。對于廣泛的應用，已經提出了不同的適應技術和方法，例如，自適應重訪時間調度、波形選擇、天線波束模式和頻譜共享，以推進認知雷達背景下的數學基礎、評估和評價[5, 6, 7, 8, 9, 10]。

雖然認知方法和技術在提高雷達性能方面取得了很大進展，但認知雷達設計和實施的一個關鍵挑戰是它與最終用戶的互動，即如何將人納入決策和控制的圈子。在國家安全和自然災害預報等關鍵情況下，為了提高決策質量和增強態勢感知（SA），將人類的認知優勢和專業知識納入其中是必不可少的。例如，在電子戰（EW）系統中，在設計適當的反措施之前，需要探測到對手的雷達。在這種情況下，戰役的進程和成功取決于對一個小細節的觀察或遺漏，僅靠傳感器的自動決策可能是不夠的，有必要將人納入決策、指揮和控制的循環中。

在許多應用中，人類也充當了傳感器的角色，例如，偵察員監測一個感興趣的現象（PoI）以收集情報。在下一代認知雷達系統中，最好能建立一個框架來捕捉基于人類的信息來源所建議的屬性，這樣，來自物理傳感器和人類的信息都可以被用于推理。然而，與傳統的物理傳感器/機器4的客觀測量不同，人類在表達他們的意見或決定時是主觀的。人類決策的建模和分析需要考慮幾個因素，包括人類的認知偏差、處理不確定性和噪音的機制以及人類的不可預測性，這與僅由機器代理組成的決策過程不同。

已經有研究工作利用信號處理和信息融合的理論來分析和納入決策中的人類特定因素。在[11]中，作者采用了先驗概率的量化來模擬人類在貝葉斯框架下進行分類感知而不是連續觀察的事實，以進行協作決策。在[12，13]中，作者研究了當人類代理人被假定使用隨機閾值進行基于閾值的二元決策時的群體決策性能。考慮到人類受到起點信念的影響，[14]中研究了數據的選擇、排序和呈現對人類決策性能的影響。在人類協作決策范式中，已經開發了不同的方案和融合規則來改善人類人群工作者的不可靠和不確定性[15, 16]。此外，在[17，18]中，作者將前景理論（PT）用于描述人類的認知偏見，如風險規避，并研究了現實環境中的人類決策行為。在[19, 20]中也探討了基于人類和機器的信息源在不同場景下的信息融合。在[19]中，作者表明，人類的認知力量可以利用多媒體數據來更好地解釋數據。一個用戶細化階段與聯合實驗室主任（JDL）融合模型一起被利用，以在決策中納入人類的行為因素和判斷[20]。

未來的戰場將需要人類和機器專業知識的無縫整合，他們同時在同一個環境模型中工作，以理解和解決問題。根據[21]，人類在隨機應變和使用靈活程序、行使判斷和歸納推理的能力方面超過了機器。另一方面，機器在快速反應、存儲大量信息、執行常規任務和演繹推理（包括計算能力）方面勝過人類。未來雷達系統中的高級認知尋求建立一種增強的人機共生關系，并將人類的優點與機器的優點融合在一起[22]。在本章中，我們概述了這些挑戰，并重點討論了三個具體問題：i）人類決策與來自物理傳感器的決策的整合，ii）使用行為經濟學概念PT來模擬人類在二元決策中的認知偏差，以及iii）在相關觀測下半自主的二元決策的人機協作。

本章的其余部分組織如下。在第11.1節中，我們介紹了一項工作，說明如何將人類傳感器的存在納入統計信號處理框架中。我們還推導出當人類擁有機器無法獲得的輔助/側面信息時，這種人機一體化系統的漸進性能。我們采用行為經濟學的概念前景理論來模擬人類的認知偏差，并在第11.2節中研究人類在二元假設檢驗框架下的決策行為。第11.3節討論了一種新的人機協作范式來解決二元假設檢驗問題，其中人的知識和機器的觀察的依賴性是用Copula理論來描述的。最后，我們在第11.4節中總結了與這個問題領域相關的當前挑戰和一些研究方向，然后在第11.5節中總結。

與傳統的雷達系統不同，認知雷達被設計為采用感知-行動周期來不斷適應其環境。自適應波束導向認知雷達（AB-CRr）系統試圖通過制定適應其環境的波束布局策略來提高探測和跟蹤性能。AB-CRr不是在搜索場景中采用傳統的光柵掃描，而是建立一個目標環境的概率模型，使其能夠更有效地利用其有限的資源來定位和跟蹤目標。在這篇論文中，我們研究了調整AB-CRr框架以探測和跟蹤大型目標群的方法。這是通過將相關運動群的特性整合到雷達跟蹤模型和AB-CRr的基本動態概率模型中來實現的。結果表明，AB-CRr能夠調整其波束轉向策略，在搜索和跟蹤應用之間有效地進行資源平衡，同時利用群結構和群內目標的相關性來抵制大型群的可用資源過載。