17 2026 . ينـــاير 72 الرقـــابة . العـدد رسائـل علميـة بين الذكاء الاصطناعي، ودقة أنظمة الملاحة عبر الأقمار الصناعية )، والاتصالات الآمنة في بيئات التشغيل الشبكية. GNSS( وترتكز هذه الدراسة البحثية على أربعة محاور رئيسية: 1 . تحســـ دقـــة الملاحة الجوية مـــن خلال مقارنـــة وتحليل أداء منظومـــات الملاحـــة العالمية والأقمـــار الصناعيـــة المختلفة باســـتخدام GPS، GLONASS، Galileo، BeiDou ،SBAS وربطه SinoGNSS Z30 مســـتقبل ملاحيميداني مـــن نـــوع بإحداثيـــات مرجعية دقيقة، ومقارنة القيـــم بنظام المعلومات لتحديد النظام Kuwait Finder الجغرافيـــة الخـــاص بتطبيـــق الأكـــ دقـــة في البيئـــة الحضريـــة الكويتيـــة، وبالتـــالي توجيـــه الطائـــرة بـــدون طيـــار للاعتمـــاد عـــ ذلـــك النظـــام الملاحي لاستســـقاء المعلومـــات الجغرافيـــة والإحداثيات بدقـــة عالية. 2 . تطبيـــق تقنيات الـــذكاء الاصطناعي في الاســـتطلاع والتحليل الفـــوري للبيانـــات اللحظيـــة مـــن خـــ ل تطويـــر نظامـــ مترابطـــ ، هما: • ) لتســـجيل معلومـــات المركبـــة Inspected Car( تطبيـــق المطلـــوب التعـــرف عليهـــا وبالتـــالي تحديد موقعهـــا الجغرافي باســـتخدام خوارزميـــات التعلـــم الآلي. • ) للتعـــرف عـــ لوحـــات المركبـــات Plate Reader( تطبيـــق باســـتخدام الصور الملتقطة من الطائرات المســـ ة بالاعتماد على تقنيات الـــذكاء الاصطناعي، حيث يقـــوم التطبيق بتحليل الصـــور الملتقطة لتحديد الســـيارات في منطقة الاســـتطلاع، ثـــم يقوم النظـــام بتحليل صـــور المركبات المُلتقطـــة وبالتالي تحديـــد أرقـــام لوحـــات المركبـــات، ومطابقتهـــا مـــع البيانـــات ) وعنـــد تطابـــق Inspected Car( المدخلـــة مـــن تطبيـــق البيانـــات المُعالجَـــة مع البيانـــات المدخلة، يتـــم تحديد الموقع الجغـــرافي للمركبـــة بالاعتمـــاد عـــ المعلومـــات الجغرافيـــة والإحداثيات المســـجلة من قبل الطائرات المســـ ة الملتقطة لتلـــك الصور. وقـــد أثبتت التجـــارب الميدانية فعالية عاليـــة للتطبيقات المذكورة في التعـــرف على المركبـــات وقـــراءة لوحاتهـــا بدقـــة عاليـــة وتحديد موقعها في ظـــروف بيئية. 3 . تصميـــم نظـــام اتصـــال آمن بـــ الطائـــرات المســـ ة يعتمد Mesh عـــ تقنيـــة الشـــبكات الشـــبكية والتي تعـــرف باســـم مدعومة بجدران AES-256 مشـــفّرة بخوارزميـــة Network .)ACLs( حمايـــة وقوائم تحكـــم في الوصـــول Cis� و GNS3 تـــمت مـــحاكاة النظام باـــستخدام أدوات تقنية ـــ ي ، إذ تـــم القيـــام بعدة سيناريوهات Ettercap و co Packet Tracer لهجمـــاتسيبرانيـــة لاختبـــار أمـــن النظـــام، وقد تـــم إثبـــات النظام فعاليـــة كـــبيرة في التصـــدي للعديـــد مـــن هجمـــات الحرمـــان مـــن ) وهجمات الوســـيط Spoofing( ) وانتحال الهويـــة DoS( الخدمـــة .)MITM( 4 . تطويـــر نظـــام موثـــوق لتحليل العنـــاصر المختلفـــة في الصور بالاعتمـــاد عـــ أسراب مـــن الطائـــرات Image processing Delaunay المتعدّدة التي تم تشـــكيلها باســـتخدام خوارزمية لأداء مهـــام الاســـتطلاع. Triangulation وتـــم ذلك بالاعتماد على عـــدد من الطائرات المـــسيرة تعمل كسرب يشـــكل مجمومـــة متناغمـــة بحيـــث يكـــون لـــكل طائرة مـــسيرة في هـــذا السرب مهمة محـــددة، ويوفّر هذا التشـــكيل الهندسيلأسراب الطائرات بـــدون طيار توزيعًـــا مكانياً أمثل للطائـــرات حول منطقة الهـــدف، عبر تقســـيم المنطقـــة إلى مثلثـــات تطبـــق نظريـــة الدائرة الخاليـــة (لا تقـــع أي نقطـــة معيّنـــة داخـــل الدائـــرة المحيطـــة بكل مثلـــث)، الأمر الذي يؤدي لتـــوفير تغطية متوازنـــة للمنطقة لغرض الاســـتطلاع، حيث يقلل من تداخل المســـاحات أو وجـــود الفراغات في منطقـــة الاســـتطلاع، كمـــا يحسَـــن هـــذا التشـــكيل الهنـــدسي زوايـــا الرؤية وخطـــوط النظر، فيرفع فاعلية الاســـتطلاع وتناســـق المعلومـــات حول منطقة الاســـتطلاع. و قـــد أثبتـــت التجارب أن التشـــكيل الهندسيباســـتخدام خوارزمية يتيـــح إنشـــاء بيئـــة مســـتقرة وآمنة Delaunay Triangulation للطائـــرات بـــدون طيار حيث تتشـــكل (علاقـــة الجوار الأقـــرب) لكل طائـــرة بالطائـــرات في السرب، وتـــبني مســـاراً محكمـــاً للاســـتطلاع ن ـــب الاختناقـــات والازدحامات الجويـــة، مما يـــؤدي إلى نجاح � مـــع تج وكفاءة مهام الاســـتطلاع في ت ويـــد البيانات اللحظيـــة والتي تكون حيويـــة ومهمة خاصـــة في الكـــوارث الطبيعيـــة والمخاطـــر البيئية وحـــالات الطوارئ.
RkJQdWJsaXNoZXIy Mjk0NA==