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分析AI动力攻击和无人机资产的保护
摘要该研究重点是评估和提供针对AI驱动手段的无人机（UAV）的网络安全方法。本文分析了无人机系统中针对无人机和AI的主要威胁和攻击，确定了AI使用的关键漏洞和局限性。基于此分析，考虑到无人机的AI方面，都为了攻击和防御目的而开发了对监管和技术层面的对策的分类。为无人机系统分析AI质量模型的示例是AI标准化的一种手段。»研究描述了建立质量模型和IMECA分析的结果，以评估基于AI的板载系统和针对人道主义智能移动系统中应用的无人机的保护手段。
用于飞机、旋翼机和无人机的电动燃气涡轮发动机
飞机或旋翼机燃气涡轮发动机某些关键子系统的电气化为下一代航空发动机提供了许多宝贵的优势，如减轻重量、降低能耗、提高子系统和整个推进系统的效率、加快响应速度、更快更容易维修、比液压和气动系统可靠性更高、减少油耗、提高有效载荷能力、降低总生命周期成本、提高可维护性、发动机维护和操作更清洁、更好地分配机载资源、为维护和客户提供实时数据、提高健康监测能力等。发动机子系统的电气化还可以开发新的创新型飞机和发动机配置，例如，去除笨重而复杂的（发动机和/或飞机）附件驱动变速箱（ADG）或为 IGV、推力反向器门或任何其他可变几何部件引入和使用更多的 EMA（机电执行器）。在发动机和子系统（如润滑系统）中集成更多更智能的传感器是另一个明显的优势（例如油渣监测传感器或油箱液位传感器）。还将讨论更多电气子系统的集成，并了解与电源和热管理相关的固有风险（参见 AVT-RTG-333“将推进、电源和热子系统模型集成到飞行器概念设计中”）。因此，建议对涡扇和涡轴子系统电气化的当前趋势进行分析，并组织关于此主题的 RSM，目的是将 AVT 小组定位在此技术发展的前沿。背景
通过微小的增强学习
摘要 - 无人驾驶飞机（UAV）可以通过携带高清摄像头从各个方向和不同角度捕获道路状况的图片，这有助于更有效地收集相关的道路数据。，由于其能源能力有限，无人机在长时间执行相关任务时面临挑战。因此，关键的关注点是如何计划无人机的路径并最大程度地减少能源消耗。为了解决这个问题，我们建议使用无人机路径计划（MAUP）的多代理确定性策略梯度（MADDPG）算法。考虑到MAUP的能耗和记忆使用情况，我们进行了优化以减少这两个方面的消耗。首先，我们定义了一个旨在减少无人机能耗的优化问题。其次，我们将定义的优化问题转变为一个加强学习问题，并设计伤人以解决它。最后，我们通过减少MAUP隐藏层中的神经元的数量并在连接上进行细粒度修剪来优化能耗和内存使用情况。最终模拟结果表明，与其他方法相比，我们的方法有效地降低了无人机的能耗。
通过零信任体系结构增强无人机安全
摘要 - 在非驾驶飞机（UAV）的动态和不断变化的领域中，最重要的重要性在于保证弹性和清醒的安全措施。这项研究强调了实施零信托架构（ZTA）的必要性，以增强无人机的安全性（UAVS）的安全性，从而脱离了可能暴露于脆弱性的传统外围防御能力。零信任体系结构（ZTA）范式需要一个严格且连续的过程来验证所有网络实体和通信。我们方法在检测和识别非驾驶飞机（UAV）方面的准确性为84.59％。这是通过在深度学习框架内利用射频（RF）信号来实现的，这是一种独特的方法。精确的标识在零信任体系结构（ZTA）中至关重要，因为它决定了网络访问。此外，使用可解释的人工智能（XAI）工具，例如Shapley添加说明（SHAP）和局部可解释的模型 - 不合Snostic解释（LIME），这有助于改善模型的透明度和可解释性。遵守零信任体系结构（ZTA）标准可以确保无人驾驶汽车（UAV）的分类是可验证且可理解的，从而增强了无人机领域内的安全性。索引术语 - 零信任体系结构，无人机检测，RF信号，深度学习，塑造，石灰，可解释的AI，空域安全
使用无人机网络授权的区块链授权的不变和可靠的交付服务（鸟）
摘要 - 探索无人机（UAV）进行交付服务有望减少交付时间和人力资源成本。但是，这些无人机与地面的接近性可以使它们成为机会性犯罪的理想目标。因此，无人机可能会被黑客入侵，从目的地转移或用于恶意目的。此外，作为一种分散的（PEER-PEER）技术，区块链具有不大的潜力，可以在无人机之间实现安全，分散和合作的交流。考虑到这一目标，我们提出了区块链授权，不可变和可靠的交付服务（鸟类）框架，以应对数据安全挑战。鸟类通过可扩展网络部署通信中心。在鸟类的注册阶段之后，根据特定共识证明（POC）进行无人机节点选择，其中仅根据其信誉来评估无人机。选定的决赛入围者被授予Birds Global Order履行系统的证书。模拟结果表明，与常规溶液相比，鸟类需要更少的无人机，从而减少了成本和排放。所提出的鸟类框架满足了众多用户的要求，同时需要减少网络流量和消耗低能量。索引条款 - 无人飞机，可靠性，隐私，区块链和送货服务。
使用加固学习的无人机检测
摘要：无人驾驶飞机（UAV）由于其成本效益和灵活性，在军事和平民应用中均广受欢迎。但是，对无人机的利用增加引起了人们对非法数据收集和潜在刑事用途的风险的担忧。因此，精确检测和识别侵入的无人机已成为一项关键的研究问题。许多算法已经通过不同的方法（包括射频（RF），计算机视觉（视觉）和基于声音的检测来检测不同对象，都表明了它们在检测不同对象方面的有效性。本文提出了一种新的方法，用于通过使用层次强化学习技术根据其RF信号来检测和识别侵入的无人机。我们使用带有熵正则项的增强算法的多个策略培训无人机代理，以提高整体准确性。该研究的重点是利用RF信号提取的特征来检测侵入的无人机，这通过研究较低的无人机检测方法来促进增强学习领域。通过广泛的评估，我们的发现显示了拟议方法在实现基于RF的准确检测和识别方面的显着结果，其出色的检测准确性为99.7％。此外，我们的方法表明累积回报绩效和损失降低。获得的结果突出了所提出的解决方案在增强无人机安全性和监视的同时，在进行无人机检测领域的同时。
无人机辅助的Visual Slam生成重建的3D场景图
摘要 - 空中机器人在各种应用中起着至关重要的作用，在各种应用中，机器人对环境的意识是基本需求。作为一种用例，在受GPS贬低的环境中的无人机需要配备不同的传感器（例如，视觉传感器），这些传感器在执行姿势估计和本地化时提供了可靠的传感结果。在本文中，针对了安装在无人机上的摄像头，重建室内环境的地图，以生成3D场景图，以进行高级表示。因此，建造并使用配备了配套计算机和RGB-D相机的空中机器人与作者提出的同时定位和映射（VSLAM）框架合适地集成在一起。在重建地图，各种结构元素（包括门和墙壁）的同时提高机器人的情境意识，上面标有印刷的信托标记，其中拓扑关系的词典被馈送到了系统中。VSLAM系统检测标记并重建室内区域的地图，并具有更高级别的语义实体，包括走廊和房间。另一个成就是生成基于多层视力的情境图，其中包含室内环境的增强分层表示。在这方面，将VSLAM集成到所采用的无人机中是本文为GPS污染环境提供端到端机器人应用程序的主要目标。为了显示系统的实用性，已经在具有不同结构布局的室内场景中进行了各种现实状况实验。评估表明，提议的无人机应用程序可以进行足够的W.R.T.地面真相数据及其基线。
以人为中心的无人机轨迹计划在搜救任务中采用多目标加固学习，并基于AHP和基于相似性的经验重播
摘要 - 将无人驾驶汽车（UAV）整合到搜救（SAR）任务中提出了提高运营效率和有效性的有前途的途径。但是，这些任务的成功不仅取决于无人机的技术能力，还取决于他们的接受和与人类在地面上的互动。本文探讨了以人为中心因素对SAR任务的无人机轨迹计划的影响。我们介绍了一种基于分析层次结构过程增强的强化学习和基于新颖的相似性的经验重播，以优化无人机轨迹，平衡运营目标与人类舒适性和安全考虑因素。另外，通过一项全面的调查，我们研究了性别线索和拟人化设计对无人机设计对公众接受和信任的影响，从而揭示了对SAR中无人机互动策略的重大影响。我们的贡献包括（1）无人机轨迹计划的增强学习框架，该框架动态整合了多目标考虑因素，（2）对人类对性别和拟人化无人机的看法在SAR上下文中的分析，（3）基于相似性的经验重播的应用，以在复杂的SAR场景中提高学习效率。这些发现为设计无人机系统提供了宝贵的见解，这些系统不仅在技术上熟练，而且还与以人为本的价值观保持一致。
采用广义粒子群优化的多旋翼无人机编队路径规划
关键词 路径规划，粒子群优化，广义 PSO，光学避障，无人机，无人机编队。摘要 本文研究了多旋翼无人机（UAV）在编队形状中协作检查周围表面的路径规划技术问题。我们首先将问题描述为在复杂空间中规划编队质心路径的联合目标成本。然后提出了一种路径规划算法，称为广义粒子群优化算法，用于在避开障碍物并确保飞行任务要求的同时构建最佳的可飞行路径。然后结合路径开发方案为每架无人机生成相关路径以保持其在编队配置中的位置。进行了仿真、比较和实验以验证所提出的方法。结果表明，使用 GEPSO 的路径规划算法是可行的。缩写
卫星-UAV网络身份验证方案
摘要第六代移动网络（6G）的目标之一是实现更大的网络覆盖范围。卫星网络可实现全球覆盖范围和空中节点，例如无人机（UAV），可以作为偏远环境中地面网络的补充。因此，6G网络逐渐发展为空气空气地面集成网络。无人机网络和卫星网络的组合是太空空气集成网络领域中的研究热点。但是，无人机网络和卫星网络的组合目前在确定性方面面临许多挑战。卫星网络中大型传播延迟和不稳定的通信链接的特征使它们容易受到各种攻击的影响，包括窃听，驯服和模仿。同时，对无人机网络的现有研究主要集中于无人机的网络认证机制，这些机制不适合在太空空气集成方案中适用于资源约束节点。因此，基于椭圆曲线公共密钥密码学和Chebyshev多项式，我们在空间空气集成方案中为卫星节点和无人机节点提供了安全的网络验证方案。安全性分析表明，我们的计划具有诸如相互认证，密钥协议，身份匿名，无链接，完美前进的安全性以及针对各种协议攻击的电阻等安全属性等安全属性。绩效分析还表明，就信号，带宽和计算开销而言，我们计划的某些优点比现有方案的某些优势。