论文标题：Spatiotemporal Resilience Analysis of IoT-enabled Unmanned System of Systems

期刊：Engineering

DOI：https://doi.org/10.1016/j.eng.2025.06.024

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随着物联网（IoT）和无人技术的不断进步，无人体系（USS）得到了空前发展。虽然已经存在对无人体系韧性的深度研究，但主要涉及韧性在时间维度的变化，空间维度仍未得到充分探索。然而，无人体系在执行任务的过程中涉及动能交战和频繁的空间变换，影响数据层通信的信号干扰。尽管时间因素主要控制无人体系的任务有效性，但空间因素会影响数据层的传输稳定性。因此，如何评估无人体系的时空变化至关重要。

为了应对这些挑战，郑州大学兑红炎、张桓绮与肯特大学吴少敏、香港城市大学谢旻合作在中国工程院院刊《Engineering》发表了题为“Spatiotemporal Resilience Analysis of IoT-enabled Unmanned System of Systems”的研究论文，兑红炎教授为论文第一作者和通讯作者。该研究对无人体系的时空韧性进行推演，引入了一个基于物联网的时空韧性评估框架，该框架可以在时间和空间维度上准确评估无人体系的韧性。此外，研究人员提出了一种时空韧性优化方案，以增强整个任务生命周期中不同阶段的适应性。

图1基于物联网技术的无人体系架构

(a)优化前无人体系的时空性能 (b)优化前无人体系的时空韧性

(c)优化后无人体系的时空性能 (d)优化后无人体系的时空韧性

图2 无人体系的时空韧性优化效果

研究人员通过理论建模与仿真实验对无人体系的时空韧性性能进行了系统评估。在物理层性能分析中，基于退化模型的实验表明，未受保护的无人体系在持续攻击后性能下降至初始值的36.7%，而采用预防性维护策略的USS性能仅下降8.3%。数据层性能测试显示，信号路径损耗与无人机（UAV）–无人车（UV）距离呈强相关性：当距离超过17.7km时，未优化的数据层信号无法正确解码，而通过动态无人车部署优化后，解码成功率大幅度提升。

此外，研究人员验证了所提出的时空韧性策略的有效性。优化后的无人体系所提优化策略将无人体系的预防时空韧性、恢复时空韧性和全过程时空韧性分别提高了0.22%、7.8%和11.3%。同时，动态无人机部署显著降低了数据层路径损耗，使集群在移动中的信号稳定性提升，进一步证实了时空韧性模型对复杂任务环境的适应性。

该研究证明，基于物联网的时空韧性评估框架能有效反应无人体系物理层与数据层的动态变化，通过预防性部署和智能恢复策略显著增强无人体系的抗干扰与自恢复能力。未来，该框架可扩展至异构无人系统集群，为军事侦察、灾害救援等关键任务提供鲁棒性保障，推动无人系统协同控制技术的革新。

论文信息：

Hongyan Dui, Huanqi Zhang, Shaomin Wu, Min Xie. Spatiotemporal Resilience Analysis of IoT-enabled Unmanned System of Systems. Engineering. 2025

开放获取：

https://doi.org/10.1016/j.eng.2025.06.024

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