亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

無人機集群的角色分配與規模對其作戰性能具有顯著影響，但量化研究仍較匱乏。明確這些關聯對集群配置的優化設計至關重要，相關研究可提升任務效率并實現資源最優分配。本研究通過量化分析角色分配與規模在不同任務場景下的影響，指導高效集群設計。開發基于智能體的無人機集群仿真系統，評估集中式異構集群在兩種場景下的性能：高目標密度小區域（無人機容量受限）與低目標密度大區域（無人機容量充裕）。集群任務為清除區域內所有目標。仿真參數基于烏克蘭戰爭數據驗證及領域專家意見設定，通過成功率、總步數及單目標平均清除步數量化性能。結果表明：集中式異構集群在稀疏可預測任務空間表現卓越——更大規模集群可實現最優覆蓋與效能；但在高密度不可預測環境中效率下降——集中控制與大集群規模產生反效果。這些發現強烈表明：集群架構與規模須依任務空間動態調整，開放空間適用大型集中式集群，復雜環境需采用更靈活的小型配置。

現代戰爭日益聚焦無人機技術應用。低成本無人機在烏克蘭戰場展現顯著影響力[1]。無人機擴散引發防務產業熱潮，各國投入巨資研發并大規模部署。研究核心方向之一是無人機集群——多架無人機同步協同達成共同目標[1]。美國防長指令五角大樓加強集群研究[2]，芬蘭無人機戰略文件規劃制造與集群研發路線[3]，印證全球關注度。無人機集群具獨特優勢：單操作員可控制多架無人機或實現全自主作戰，提升系統可擴展性與作戰節奏[4]。大規模集群能同時打擊多目標或飽和防御系統，創造重大戰術影響。但單機遙控到數百架集群的跨越，存在諸多待解的研究挑戰。

大型系統主要挑戰包括：定義控制架構、維持強健編隊協同、優化任務路徑規劃[5]。此外，超越同構集群的異構集群（含不同無人機類型）引入額外復雜度。異構集群角色涵蓋專用傳感器單元、增強計算能力指揮/數據處理單元及武器載荷投送單元。因此實戰部署需針對任務環境優化角色比例與集群規模——該領域仍需深入研究。本文探究不同作戰環境下無人機集群的理想角色分配與規模，開發基于智能體的集群仿真模型，模擬區域目標清除任務。設計兩種對比場景：多目標高密度復雜環境與少目標低密度開闊區域。通過系統調整集群規模與角色構成進行仿真實驗，分析關鍵性能指標形成結論，并提出未來研究方向。

背景：低成本無人機蜂群的擴散對關鍵基礎設施構成重大非對稱威脅，近期沖突表明價值1萬美元的無人機群可癱瘓價值超5億美元資產。現有反無人機系統在蜂群飽和攻擊與復雜環境中破片散布控制方面存在局限。方法：本研究提出集成式反蜂群防御系統，融合基于概率占據網格的運動體三維探測與精確定時空爆彈藥技術。探測子系統采用多相機陣列，通過空間雕刻算法與多視圖幾何實現三維重建；攔截子系統運用可編程空爆技術，配備風偏補償散布控制。結果：基于航空圖像目標檢測數據集（DOTA）的系統仿真驗證顯示，該系統實現83.6%攔截效能（RMS定位精度4.7米），破片散布半徑較傳統空爆系統縮減42%。結論：該集成系統單次攔截成本僅7200美元（導彈方案超200萬美元），通過可控散布機制保持定位精度并約束破片分布，提供高性價比反蜂群能力。

無人機蜂群的出現標志著非對稱作戰能力的范式轉變。商用現貨組件使對手能以空前效費比實施協同蜂群攻擊（Dedrone與泰雷茲澳大利亞公司，2025）。近期作戰分析表明，價值1萬美元的消費級無人機可能癱瘓價值超5億美元的戰略資產，根本性改變關鍵基礎設施防護的威脅評估。現有反無人機系統（C-UAS）技術應對蜂群場景存在顯著局限：傳統動能攔截彈雖對單目標高效，但同步應對多低價值目標時經濟性不足（Wang等，2020）；電子戰系統效能因目標蜂群通信協議與自主能力差異而波動；定向能武器雖具持續交戰潛力，目前缺乏應對密集蜂群所需的多目標同步交戰能力（Shakhatreh等，2019）。

本研究通過融合三維運動探測與精確空爆交戰技術構建集成防御架構。系統采用成熟計算機視覺算法——包括概率占據網格（Elfes, 1989）與空間雕刻重建（Kutulakos & Seitz, 2000）——實現實時三維態勢感知。目標數據驅動配備風偏補償散布模式的可編程空爆彈藥，實現多目標同步交戰并最小化破片散布效應。核心創新包括：(1)運動體三維重建與動能交戰系統集成；(2)通過多視圖幾何優化實現亞5米定位精度；(3)基于可控散布機制的破片散布定量控制；(4)反制效能相較現有C-UAS方案的性價比驗證。

本研究提出分層多智能體強化學習框架，用于分析異構智能體參與的仿真空戰場景，旨在通過預設模擬識別促成任務成功的有效行動方案（CoA），從而低成本、低風險探索現實防務場景。在此背景下應用深度強化學習面臨特定挑戰，包括復雜飛行動力學、多智能體系統狀態與動作空間指數級擴展，以及實時單元控制與前瞻規劃融合能力。為解決這些問題，決策過程被分解為雙層抽象：底層策略控制單個單元，高層指揮官策略發布與總體任務目標匹配的宏觀指令。該分層結構通過利用智能體策略對稱性及控制與指揮任務分離，顯著優化訓練流程。底層策略通過漸進復雜度的課程學習訓練單兵作戰控制能力，高層指揮官則在預訓練控制策略基礎上學習任務目標分配。實證驗證證實了該框架的優越性。

本研究探索深度強化學習（RL）作為低成本、低風險空戰場景模擬分析方法的可行性。RL在各類環境中展現的行動方案發現能力構成研究動機，涵蓋棋類博弈[1]、街機游戲實時控制[2]以及現代兵棋推演[3]等融合控制與戰略決策的場景。空戰場景中應用RL存在多重挑戰：仿真場景結構特性（如單元復雜飛行動力學、聯合狀態動作空間規模）、規劃深度、隨機性與信息不完備性等。戰略博弈與防務場景的決策樹（即潛在行動方案集合）規模遠超常規搜索能力邊界。此外，現實作戰需同步協調單元機動與戰略布局及全局任務規劃，整合部隊層級實時控制與指揮官層級任務規劃的聯合訓練極具挑戰性，因二者對系統需求、算法架構及訓練配置存在本質差異。

為應對挑戰并復現現實防務行動，本研究構建分層多智能體強化學習（MARL）框架分析異構智能體空戰仿真場景。該方法將決策過程解耦為雙層結構：底層策略負責單元實時控制，高層策略依據全局任務目標生成宏觀指令。底層策略通過預設場景（如攻擊/規避）訓練，場景目標由指令標識符標記。為增強魯棒性與學習效率，采用漸進復雜度場景課程學習與聯盟自博弈機制。高層策略學習基于動態任務目標為下屬智能體分配合適標識符。戰略規劃權責上移至高層指揮官，底層執行單元自主完成控制任務。該架構通過底層策略對稱性利用與信息流定向傳輸，大幅簡化策略訓練過程，并實現控制與指揮的清晰分離，支持任務定制化訓練方案。

本研究核心貢獻包括：（1）開發輕量化環境平臺，快速模擬智能體核心動力學與交互行為。通過固定飛行高度將運動約束至2D空間，仍能精確捕捉智能體交互與機動特征。（2）采用課程學習虛構自博弈機制，通過漸進復雜度提升作戰效能。（3）設計集成注意力機制、循環單元與參數共享的神經網絡架構，聯合訓練底層控制策略與高層指揮官策略。（4）針對深度學習系統黑箱特性與科學評估風險，通過分層組件解析實現決策可解釋性。

第2節綜述前沿進展并闡明本研究對現有文獻的拓展；第3節介紹飛行器模擬器基礎特性與MARL原理；第4節闡述空戰對抗場景及訓練流程；第5節呈現實驗結果；第6節討論結論與未來研究方向。

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。

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。

近年來，能源技術和空間領域的重大進展提高了在空間部署定向能武器（DEW）的可行性，使其成為傳統動能武器的一種具有成本效益的替代品。本研究試圖了解操作此類武器的可能能力和概念，以確定潛在的防御措施。為此，本研究通過物理方程和設計限制計算了攻擊距離和時間的可能能力，使用系統工具包找到了空間中可能對目標更具威脅的位置，并模擬了武器的交會機動，以達到攻擊所需的距離。交會機動模擬是通過在虛擬域模塊中使用反動力學增強追逐者-目標模型來完成的，這樣可以優化能量和更好地控制顛簸。通過該模型的模擬，可以獲得攻擊者在發起攻擊前可能停留的軌道的更精確參數，以及能夠對此類軌道進行一定預測的經驗法則。此外，研究還表明，雖然目標衛星可以避開試圖接近它的定向能武器的攻擊，但在許多情況下是不可能的。為了避免這種情況，建議發展姿態機動，提高空間領域感知，提高目標的生存能力，并考慮對敵方 DEW 采取先發制人的措施。

圖 1. 太空域中可能存在的不同攻擊類型示意圖

近年來，空間技術突飛猛進，空間領域的競爭也更加激烈。太空領域的許多參與者要么擁有攻擊能力，要么對發展這種能力表現出極大興趣。此外，能源儲存、生成和作為武器使用方面的進步為在太空部署此類武器提供了可能。一些參與者積極追求這一目標（Weeden 和 Samson，2024 年）。

本研究從能力、概念和操作等方面分析了太空定向能武器（DEWs）的可能特性，并提供了一種可能的規避機動解決方案，以提高目標在這種威脅面前的生存能力。

第二章介紹了空間領域可能存在的各種攻擊能力，并根據其可能造成的破壞、時間、距離和發動攻擊所需的其他能力對其進行了分類。本章強調將定向能武器的能力與其他現有或可能的選擇進行定性比較。最后，它總結了可能受到定向能武器攻擊的目標的殺傷鏈，并建議使用機動、改變姿態、改進設計和先發制人行動（包括軍事和外交）來應對威脅。

第三章介紹了一項權衡研究，該研究旨在推導出空間定向能武器的可能能力。這項研究首先計算了武器的作戰時間和距離，正如先前的研究（Lionis，2016 年）所做的那樣，并將其調整到空間領域。計算結果表明，射程 10 千米的定向能武器在現有技術條件下是可行的，而且重量合理，而射程 50 千米或更遠的定向能武器是可能的，但會更重，因此成本效益較低。分析工作繼續進行，對定向能武器有效載荷施加了設計限制，最后利用 MATLAB 系統工具包模型模擬和分析了定向能武器攻擊目標的時間，這取決于確定其空間軌道的不同開普勒參數。

模型的開發和驗證工作從第四章開始，從坐標框架、Clohessy-Wiltshire 方程和虛擬域中的反力學（IDVD）模型等方面介紹空間嚙合的基本力學。第五章繼續介紹在系統合成器（System Composer，SC）中構建模型的過程，該過程基于之前的模型（Yu 2024；Hanlon 2019）以及 IDVD 的實施和集成（Boyarko 2010），目的是創建一個追逐者模型，該模型優化了能量量，并考慮了運動的高階導數，更準確地代表了直接能量操作方法。第六章是模型開發的收尾部分，介紹了模型的驗證工作，結果表明該模型在結果生成所使用的距離和時間上是有效的。

第七章介紹了通過將第三章獲得的數據插入 SC 并使用 IDVD 模型進行增強后得出的模擬結果。從結果中可以看出，空間中有些相對位置比其他位置對目標的威脅更大。這些軌道與目標軌道的差異要么是真實異常，要么是半徑，而其他開普勒元素與目標軌道保持相同或盡可能接近。研究還發現，機動可以有效地增加追逐者的攻擊時間，縮短攻擊距離。這種戰術還有一個額外的作用，即縮短射擊距離，從而縮短造成傷害所需的時間，使機動更為有利。最后，研究發現，在許多情況下，漢隆所發展的規避機動不足以對付裝有 DEW 的追逐者。降低追逐者成功幾率的因素是從與目標不同的傾角和真實異常位置發起攻擊。此外，模型中用 ΔV 和射程表示的目標探測閾值的增加也減少了追逐者的可用攻擊時間。因此，與動能武器相比，要挫敗定向能武器的攻擊需要更大的預警距離，從而強調了提高空間領域意識、姿態變化機動和預防方法的重要性。

設計紅外系統可以幫助商業和軍事用戶實現大量應用。隨著寬帶紅外成像儀的尺寸、重量和功率（SWaP）的減小，其在航空飛行器上的實用性得到了開發。機載系統具有更大的機動性，可增強用戶獲取圖像的能力。本文介紹的研究采用輻射測量產生的理論模型，并將地面設計技術應用于空中。領航、瞄準、制圖和態勢感知都是紅外成像任務的例子，具有廣泛的設計歷史。本文的研究重點是設計空中系統。設計了一種基于導航的紅外系統，用于比較中波和長波紅外波段，以探測高壓電線，避免致命的撞車事故。一種新的瞄準系統采用了一種新穎的多攝像頭設計方法，該方法植根于瞄準任務性能（TTP）指標，以提高在無人機平臺上飛行時的大范圍性能。對可見光、近紅外、短波紅外和擴展短波紅外的校準圖像進行比較，以找出哪種圖像對繪圖任務的場景對比度最高。最后，設計了一個態勢感知系統，利用波長保持人員視線，同時實時繪制火災邊界以避免致命事故，從而確保森林消防員在極端野火條件下的安全。對于上述領航、瞄準、測繪和態勢感知系統設計，所產生的理論模型與實驗室和實地測量結果進行了比較。提出的校準分析提供了避免結果偏差和公平比較每個寬帶傳感器系統性能的技術。在每種情況下，理論和測量結果都證明了設計方法對創建航空傳感器系統是有效的。在每種情況下，傳感器的性能都能滿足設計要求，并可通過這些初步研究創建可部署的系統。

利用無人地面飛行器（UGV）進行自主導航和未知環境探索極具挑戰性。本報告研究了一種利用小尺寸、低重量、低功耗和低成本有效載荷的測繪和探索解決方案。本文介紹的平臺利用同步定位和繪圖功能，通過尋找可導航路線來有效探索未知區域。該解決方案利用多種傳感器有效載荷，包括輪子編碼器、三維激光雷達、紅-綠-藍相機和深度相機。這項工作的主要目標是利用 UGV 的路徑規劃和導航功能進行測繪和探索，從而生成精確的 3D 地圖。所提供的解決方案還利用了機器人操作系統。

本文探討了無人地面車輛（UGV）應用中的 2.5D 和 3D 路徑規劃。對于 2.5D 實時導航，我們研究了使用高程或可穿越性生成 2.5D 占位網格，以確定路徑成本。與海拔高度相比，使用由表面法線生成的分層方法生成的可穿越性在測試環境中更為穩健。分層方法也用于三維路徑規劃。雖然可以實時使用三維方法，但生成三維網格所需的時間意味著，有效進行路徑規劃的唯一方法是使用預先存在的點云環境。因此，我們探索從各種來源生成三維網格，包括手持式傳感器、UGV、UAV 和航空激光雷達。

本報告涉及《陸軍多域情報： 21-22 財年科技重點領域》（參謀部副參謀長辦公室，2020 年）。具體而言，在傳感器部分，本報告與以下需求相關： "傳感器和機器人平臺的新組合，不僅能在地形上移動，還能機動感知"（4）。傳統上，無人地面車輛（UGV）以二維方式導航，并將世界劃分為已知、未知和障礙。本報告試圖通過在地圖中加入實際地表信息，將導航擴展到 2.5維和 3維尺寸。更高的維度可以提高導航效率。

這項工作還涉及 "戰爭將以超高速、超大規模進行，由機器人和自主系統 (RAS)、機器學習 (ML) 和 AI [人工智能] 能力等技術主導，這些技術可廣泛獲得、打包并隨時投入使用"（參謀部副參謀長辦公室 2020，5）。雖然不在本文討論范圍之內，但基于前沿的 2D 探索軟件包（Christie 等人，2021 年）將與我們的 2.5D 方法配合使用。

研究方法

在這里，探討了兩個專門用于 2.5D 和 3D 導航的 ROS 軟件包。為了生成 2.5D 占位網格，我們使用了 grid_map 軟件包（Fankhauser 2019；Fankhauser 和 Hutter 2016）。雖然 grid_map 軟件包最初是為腿式機器人導航各種地形而設計的，但它也可用于 UGV 平臺，以維護地表信息。圖 2 顯示了網格地圖的一個示例。通常，我們使用三維激光雷達生成網格圖。不過，這里的網格圖是 2.5D，這意味著我們用一個值來表示 z 方向。如果點云提供的兩個不同坐標的 x 值和 y 值相同，但 z 值不同，則網格圖會保留較高的 z 值。紫色和藍色等冷色表示海拔較低，紅色和橙色等暖色表示海拔較高。grid_map 軟件包提供了多種有用的轉換格式，包括 costmap_2d、OpenCV、OctoMap、點云庫 (PCL)，甚至是有符號距離場 (SDF)。costmap_2d 轉換與我們的導航最相關。不過，在調整參數時，查看 pointcloud2、Vectors 和 GridCells 數據的功能特別有用，因為它們都有自己的參數文件，可以根據具體情況進行調整。

還研究了用于三維路徑規劃的 mesh_navigation（Pütz，2019 年；Pütz 等，2021 年）。圖 3 包含一個網格導航示例。在這個示例中，粉色和藍色等冷色調表示可穿越的地形，而紅色則表示障礙物。使用網格導航的一個好處是，陡坡（即負面障礙物），如樓梯，會被標記為紅色并避開。因此，機器人的路徑是沿著斜坡規劃的。

使用網格導航的另一個優勢是，路徑是沿著實際網格規劃的，因此很容易識別和避免縫隙和陡坡。此外，航點可以有不同的 z 值，規劃器會明確考慮這一點。例如，在圖 4 中，起點位置海拔較高，而目標位置海拔較低。因此，網格導航可以使用最能實現海拔高度變化的路線，成功地將機器人引導到目標位置。而 2D 或 2.5D 方法則無法做到這一點。

此外，如圖 5 所示，網格可以沿同一 Z 軸存在多個點。這也是 2D 或 2.5D 方法無法實現的。圖 5 還表明，mesh_navigation 軟件包可以有效地利用三維網格來規劃隧道路徑，以達到預定目標。

本節中的圖表使用在線數據集生成（奧斯納布呂克大學，2020 年）。不過，本報告的其余部分將重點介紹從各種輸入源生成可穿越網格的情況。

本文通過機器學習方法提出了一種雷達任務選擇的主動方法，并將其設計在雷達調度流程之前，以提高雷達資源管理過程中的性能和效率。該方法由兩個過程組成：任務選擇過程和任務調度過程，其中任務選擇過程利用強化學習能力來探索和確定每個雷達任務的隱藏重要性。在雷達任務不堪重負的情況下（即雷達調度器超負荷工作），將主動選擇重要性較高的任務，直到任務執行的時間窗口被占滿，剩余的任務將被放棄。這樣就能保證保留潛在的最重要任務，從而有效減少后續調度過程中的總時間消耗，同時使任務調度的全局成本最小化。本文對所提出的方法進行了數值評估，并將任務丟棄率和調度成本分別與單獨使用最早開始時間（EST）、最早截止時間（ED）和隨機偏移開始時間EST（RSST-EST）調度算法進行了比較。結果表明，與EST、ED和RSST-EST相比，本科學報告中提出的方法分別將任務丟棄率降低了7.9%、6.9%和4.2%，還將調度成本降低了7.8倍（EST為7.8倍）、7.5倍（ED為7.5倍）和2.6倍（RSST-EST為2.6倍）。使用我們的計算環境，即使在超負荷的情況下，擬議方法所消耗的時間也小于 25 毫秒。因此，它被認為是提高雷達資源管理性能的一種高效實用的解決方案。

雷達資源管理（RRM）對于優化作為飛機、艦船和陸地平臺主要傳感器的現代相控陣雷達的性能至關重要。報告》討論了雷達資源管理，包括任務選擇和任務調度。該課題對國防科技（S&T）非常重要，因為它與現代相控陣雷達的大多數應用相關。它對當前的海軍雷達項目尤為重要，該項目探索了雷達波束控制的人工智能（AI）/機器學習（ML）方法。所提出的算法有可能升級未來的艦船雷達，從而做出更好的決策并提高性能。