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這項工作旨在利用無線音頻傳感器網絡為無人駕駛航空器系統（UAS）提出一種探測、識別和跟蹤解決方案。根據適用于無人機系統的技術趨勢（更小、更便宜、更合作），我們提出了一種采用與 "攻擊者 "相同技術方法的分布式監控解決方案。特別是，由于無人機會引起周圍聲學環境的變化，我們研究了音頻傳感器網絡的使用。更確切地說，我們采用了一種三階段算法來檢測監控環境中音頻能量的存在，識別特定的音頻特征，然后與多節點方法合作跟蹤無人機。通過實驗獲取的音頻信號，我們展示了所提方法的初步性能。我們還討論了改進實際實施的未來工作。

參考場景

微型和小型無人機（1 千歐元及以下）成本低，易于采購，使恐怖分子使用這種技術的障礙降至零。此外，開放源碼技術通常用于設計無人機系統的某些組件，這就為設計專用有效載荷的人填補了一個很小的知識空白。如此易于采購和個性化的飛行平臺最終可以接近合理的目標。根據這一趨勢，協調無人機中隊很快就會成為任何人都可以利用的資源。應對這種威脅的措施不可能是集中式的。目前，我們看到的非對稱解決方案適用于前沿作戰基地或安裝了大型無人機探測器的沙漠場景。然而，這種威脅在城市場景中可能無處不在，因此建議采用對稱的對策，即分布式、小型和廉價的對策。

特別是近年來無線傳感器網絡的不斷發展，以及節點的小型化和低成本化，可以為城市環境或復雜場景提供最合適的解決方案，因為在城市環境或復雜場景中，可能會有平民存在，而固定的軍事設施可能并不合適。

如圖 2-1 所示，這項工作將以大量廉價音頻傳感器為參考場景，每個傳感器都能夠識別無人機的音頻特征，并在發現匹配時，通過與其他節點協作定位惡意來源。研究的重點是在空曠場地場景中，利用音頻陣列檢測、識別和跟蹤單架無人機或小型無人機群，即可與單個大型單元同化。

方法

由于所提方法的目標具有三重性（即檢測、識別和跟蹤惡意無人機），因此我們的方法采用了三層算法疊加的方式。圖 3-1 給出了所追求的研究方法的總體描述。我們依靠獲取音頻信號來準確描述無人機系統的存在。第一層用于檢測無人機系統的存在。在這一階段，音頻傳感器從環境中采集少量樣本，例如每秒一次，以揭示從環境中感知到的音頻能量異常。

當這一層檢測到匹配時，第二層就會在短時間內（如約 240 毫秒[3]）通過連續采樣進行識別。識別階段的目標是區分異常聲音是否與飛越音頻傳感器網絡的無人機有關，并最終確定其類型。我們將研究兩種主要方法：一些作者在 [1] 中提出的方法和循環神經網絡 (RNN) [6]。第二識別層中的正匹配將啟用第三階段的跟蹤算法。在這一階段，發出警報的節點（在識別階段匹配成功的節點）會喚醒鄰居節點，以執行波束形成跟蹤。這是耗電量最大的階段，因為需要維護音頻傳感器網絡與其遠程控制中心之間的通信鏈路，以及音頻傳感器的連續采樣階段。

所采用的分層策略應能優化計算能力和電池需求。事實上，始終處于活動狀態的第一層執行的是低復雜度、低消耗的數學計算。另一方面，只有在出現異常音頻時，才會執行更強大的計算，即細粒度簽名識別和音頻跟蹤。

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。

監視和通信中繼任務對無人駕駛飛機的可用能源供應提出了要求。自主飛行算法和太陽能光伏系統都提供了一種從環境中（分別從熱上升氣流和太陽輻射中）提取能量的方法，以延長飛機儲存能量極限之外的續航時間。此外，多架飛機可以通過共享信息提高飛行成功率。本報告介紹了一個由多架協調飛行器組成的演示系統，每架飛機都具有自主飛行算法和集成的太陽能光伏發電系統。計劃用兩架飛機進行飛行測試，以量化同時使用自主飛行和太陽能系統時的任務性能。

人工智能驅動的軟件飛行員有可能實現美國空軍對負擔得起的戰術空中力量能力的追求；然而，對啟用空戰自主算法的數據的基礎性要求并沒有得到充分理解。

本文討論了空軍戰術空中力量數據管理的挑戰，承認反對數據對協同作戰飛機（CCA）實戰的重要性的論點，并確定了四個具體原因，即資助和實施一個深思熟慮的數據管理計劃對加速CCA的成功開發和實戰至關重要。這個米切爾論壇的初稿的目的是提供清晰度，并邀請大家討論訓練CCA算法的戰斗所需的數據集，因為美國空軍尋求履行其 "隨時隨地飛行、戰斗和贏得......空中力量 "的使命。

該論壇介紹了來自美國和全球各地航空航天專家的創新概念和發人深省的見解。

本報告記錄了通過利用深度學習（DL）和模糊邏輯在空間和光譜領域之間整合信息，來加強多模態傳感器融合的研究成果。總的來說，這種方法通過融合不同的傳感器數據豐富了信息獲取，這對情報收集、數據傳輸和遙感信息的可視化產生了積極的影響。總體方法是利用最先進的數據融合數據集，為并發的多模態傳感器數據實施DL架構，然后通過整合模糊邏輯和模糊聚合來擴展這些DL能力，以擴大可攝入信息的范圍。這項研究取得的幾項進展包括：

• 將DL模型實施到片上系統（SoC）硬件中
• 高光譜圖像（HSI）數據的DL
  • 1.在HSI上建立DL，以獲得水的特性和底層深度
  • 2.在HSI上使用開放集識別方法
• 框架內融合方法的消融研究
• 使用DL和模糊聚合的HSI和LiDAR多模態傳感器融合的新框架
• 探討神經模糊邏輯在遙感數據中復雜場景的不確定性下自動推理的作用和實用性

出版物[1, 2, 3, 4, 5]進一步詳細介紹了取得的進展。

使用空間分布的多個雷達節點，在不受約束的運動方向上研究了連續人類活動的識別，在使用單個節點時，活動可能發生在不利的角度或被遮擋的視角。此外，這種網絡不僅有利于實現上述目標，而且也有利于可能需要不止一個傳感器的更大的受控監視區域。具體來說，當目標位于長距離和不同角度時，分布式網絡可以在節點之間顯示出顯著的特征差異。雷達數據可以用不同的域來表示，其中人類活動識別（HAR）的一個廣為人知的域是微多普勒頻譜圖。然而，其他域可能更適合于更好的分類性能，或對計算資源有限的低成本硬件更有優勢，如范圍-時間或范圍-多普勒域。一個開放的問題是如何利用從上述數據域以及從同時觀察監視區域的不同分布式雷達節點中提取信息的多樣性。為此，數據融合技術可以在每個雷達節點的數據表示層面以及網絡中不同節點之間使用。將利用所介紹的決策融合方法（通常在每個節點上操作一個分類器）或特征融合方法（在使用一個單一的分類器之前對數據進行串聯），研究它們在連續序列分類中的性能，這是一種更加自然和現實的人類運動分類方式，同時也考慮到數據集中固有的不平衡。

圖 1：所提出方法的示意圖：從各個雷達節點提取的數據域被組合（“數據域融合”）。然后應用決策融合或特征融合來組合來自節點的信息。

方法

雷達網絡在適應能力、分類指標和跟蹤性能方面已經顯示出其優勢。這是通過增加整體信息內容來實現的，這要歸功于對場景和感興趣的目標的多視角觀察。然而，網絡中雷達的有效利用依賴于可靠地結合來自不同傳感器的各種信息的能力。最近，具有多個合作雷達的分布式網絡引起了人們的極大興趣，以解決在不利角度記錄的微多普勒(mD spec.)信號、遮擋或僅對少數觀察者節點可見的目標問題[1]-[10]。

在這種情況下，為了提高分類性能，找到融合網絡中多個雷達節點信息的最佳技術，仍然是一個突出的研究問題。這對于連續人類活動序列的分類特別重要。相對于更傳統的對單獨記錄的人工分離活動的分類，這些活動在文獻中被越來越多地研究，因為它們更加真實和自然[11]-[13]。

本文研究了應用于來自節點網絡的融合數據的機器學習分類器，重點是特征融合（"早期融合"）和決策融合（"后期融合"）方法，這些方法在一個公開的數據集上得到了驗證[14]。在這種情況下，大多數研究工作主要集中在微多普勒（mD）頻譜圖上，作為感興趣的數據格式，而這項工作還利用了以下領域，即范圍多普勒（RD）、傅里葉同步擠壓變換（FSST）頻譜和范圍時間（RT）圖。本文將這些數據域的信息融合與整個網絡的雷達節點融合聯合起來進行研究。應該指出的是，這種跨越不同數據格式和網絡中不同雷達節點的高效和有效的數據融合問題不僅與人類活動分類有關，而且在任何可以使用來自分布式雷達節點的信息的監視和態勢感知問題上也是如此。

在方法上，首先通過利用基于奇異值分解（SVD）的一維主成分分析（PCA）來提取上述每個數據域的信息，這是一個簡單而有效的工具，用于提取圖像的特征進行分類。Fioranelli等人[3]舉例說明了使用SVD相關的特征來分析具有不同角度軌跡的人類多態行走場景。他們提出，SVD可以用來從mD頻譜圖中提取最相關的特征，方法是使用有限數量的左側奇異向量，這些奇異向量與最高奇異值有關。在[3]中證明，在使用極少的甚至只是單一的最高相關奇異值的情況下，可以達到90%以上的分類結果，最好是96%的最佳角度軌跡。

然后，在這項工作中，還研究了基于矩陣eigendecomposition的二維主成分分析（2D PCA），它被證明能帶來更好的準確性和減少計算時間。對于這兩種特征提取方法，采用了四種機器學習分類器，即決策樹（DT）分類器、k-近鄰（KNN）分類器、天真貝葉斯（NB）分類器和支持向量機（SVM），以評估上述融合方法，圖1為示意圖。

本文的其余部分組織如下。第2.0節顯示了包括數據處理參數在內的數據域。第3.0節提供了特征融合和機器學習方法。第4節介紹了實驗結果，第5節給出了最后的評論。

本報告總結了迄今為止在路線偵察領域的本體開發的進展，重點是空間抽象。我們的重點是一個簡單的機器人，一個能夠感知并在其環境中導航的自主系統。該機器人的任務是路線偵察：通過觀察和推理，獲得有關條件、障礙物、關鍵地形特征和指定路線上的敵人的必要信息。路線偵察通常是由一個排的騎兵和非騎兵進行的。這項研究探討了機器人執行部分或全部必要任務的合理性，包括與指揮官進行溝通。

1.1 背景與動機

這是一項具有挑戰性的對抗性任務，即地形穿越加上信息收集和解釋。偵察的解釋方面需要考慮語義學--確定相關的信息和確定它如何相關（即有意義）。語義信息在本質上是定性的：例如，危險是一個定性的概念。為了將危險與某些特定的區域聯系起來，我們需要一種方法來指代該區域。這意味著至少能夠給空間的某些部分附上定性的標簽。

Kuipers在他的空間語義層次的早期工作中指出了空間的定性表示對機器人探索的重要性。例如，層次結構的拓撲層次包含了 "地方、路徑和區域的本體"，歸納產生了對較低層次的因果模式的解釋。

最近，Izmirlioglu和Erdem為定性空間概念在機器人技術中的應用提供了以下理由：

• 各種任務，如導航到一個目的地或描述一個物體的位置，涉及處理物體的空間屬性和關系。......或某些應用（如探索未知環境），由于對環境的不完全了解，可能并不總是有定量的數據。......可理解的相互作用和可接受的解釋往往比高精確度更可取（Kuipers 1983）。對于這些應用，定性的空間關系似乎更適合。

對于負責路線偵察的無人地面車輛（UGV）來說，其架構中的不同模塊將消費和產生語義信息：負責語義感知和目標識別、計劃和執行、自然語言對話等的模塊，加上主要負責維護信息的語義世界模型。例如，在美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室的自主架構中，語義/符號世界模型被用來 "實現符號目標（例如，去接近一個特定的物體）"，*其中接近是一個語義概念。

一個關鍵問題是如何在世界模型和其他模塊之間分配維護和處理不同類型語義信息的責任。從語義世界模型的角度來看，這取決于有多少符號推理是合適的。例如，假設要接近的物體位于一個給定區域的某個位置，而不是靠近該區域的外部邊界。一旦機器人靠近物體，就可以推斷出機器人在物體的位置附近，而且也在同一區域內。如果有公制信息，就可以用幾何例程得出這個結論。在沒有公制信息的情況下，是否會出現在純粹的定性空間中推斷有用的情況？

本報告不涉及這個問題。我們的目標是確定什么應該被代表，而把如何代表和在哪里代表留給未來的工作。

1.2 路線偵察

以下片段取自FM7-92中對路線偵察的描述。空間表達是彩色的，周圍有一些文字作為背景。

• 路線偵察的重點是獲得關于一條指定路線和敵人可能影響沿該路線移動的所有地形的信息。路線偵察的方向可以是一條道路、一條狹窄的軸線（如滲透通道），或一個總的攻擊方向......防御陣地。......部隊可以機動的可用空間......所有障礙物的位置和類型以及任何可用的繞道位置。障礙物可包括雷區、障礙物、陡峭的峽谷、沼澤地或核生化污染 ......沿途和鄰近地形的觀察和火力范圍 ......沿途提供良好掩護和隱蔽的地點 ......。橋梁的結構類型、尺寸和分類。著陸區和接駁區。與路線相交或穿越的道路和小徑。. . 如果建議路線的全部或部分是道路，則該排認為該道路是一個危險區域。它使用有掩護和隱蔽的路線與道路平行移動。當需要時，偵察和安全小組靠近道路，以偵察關鍵區域。

路線偵察的結果是一份報告，以圖表的形式，并附有文字說明。FM7-92給出了一個例子，我們可以從中提取一些更必要的概念：

• 網格參考。磁性北方箭頭..道路彎道..陡峭的坡度..道路寬度的限制（橋梁，隧道等）..岔道的位置..隧道..

讓我們把這段關于路線偵察的描述中提到的概念建立一個綜合清單，重點放在空間概念上，并盡可能地保留軍事術語:

1）必須指定環境中的位置、路線、區域和感興趣的物體。稱這些為 "實體"。

2）這些實體之間的空間關系是相關的（例如，一個地點在另一個地點的北邊）。值得注意的是，不同類型的實體之間的關系是被指定的。

a. 物體（例如，障礙物）在位置或區域。

b. 一些地點在空間上與路線有關（例如，沿著路線，毗鄰，或靠近道路）。

c. 地點可能代表更大的區域（例如，雷區的位置）。

d. 道路和小徑可以與路線相關：它們可能相交、重疊（部分疊加），或平行運行。

3. 一些實體對路線具有戰術價值，無論是進攻還是防御（例如，雷區）。

a. 一些地點相對于其他地點或區域有方向性的定位（例如，一個防御性的位置）。

b. 有些區域是由其與另一個區域或地點的關系來定義的，這可能不是一種局部的關系（例如，觀察和火力場是由一個潛在的遠程位置來定義的，該位置有一條通往路線上的一個區域的線路）。

4）路線可能被障礙物阻擋，障礙物可能是明確的物體或更大的區域（例如，一個障礙物與一個雷區）。

5. 路線和地形的三維幾何特性是相關的：道路上的急轉彎，陡峭的坡度，等等。

6）有時，描述物理基礎設施（如道路、橋梁）及其屬性是很重要的。

1.3 路線偵察抽象

路線偵查收集和解釋不同種類和不同來源的信息:

• 背景知識。這包括關于環境特征的類型和預期成為任務一部分的物體的信息，包括道路、障礙物、溝壑、橋梁等等。

• 任務規范。確定偵查的區域和路線，以及當時可獲得的任何信息。

• 環境。通過空間分析（包括幾何學、拓撲學等）、感知、地圖衛星數據的離線圖像處理和其他類型的分析，確定環境的相關特征。

• 任務執行期間的通信。我們假設指揮官或人類操作員在偵察過程中可以向UGV提出詢問或命令，提供新信息或集中注意力。

• 如前所述，一份報告。

原則上，所有這些信息都以某種抽象的形式組合在一個語義世界模型中。我們把環境的物理屬性和特征稱為 "實體"。把我們用來表示這些實體和它們之間關系的抽象概念稱為 "概念"。

不同類型的實體的概念。層次結構在語義表征中很常見，用來捕捉關于世界上遇到的實體類型的一般知識。一個類型就是一個概念，類型被組織在一個層次中：MRZR是一種輕型的、戰術性的、全地形的車輛，它是一種輪式地面車輛，它是一種地面車輛的類型，等等。屬性和關系可以與一個給定的概念相關聯，而下級概念則繼承這些屬性。在路線偵察中，如果有信息說某一地區有一條道路，但沒有更多的細節，仍然可以從道路的概念中推斷出它的預期屬性：它比它的寬度長得多；它在人們感興趣的地點之間通向；在其他條件相同的情況下，它可能比周圍的地形行駛得快。從實用的角度來看，這意味著如果有可能將某物歸類為一個已知的概念，那么語義世界模型就不需要記錄關于該物的每一條相關信息。

用于實體的目的和用途的概念。一個代表道路典型用途的概念可以進一步區分其長度和寬度的語義，這反過來又導致了跨越和沿途、穿越和跟隨等概念之間的區別。這將使UGV能夠以不同的方式對待 "偵察道路對面的區域 "和 "偵察前方的道路 "的命令。前方的道路也是一個語義概念：它取決于對過去去過的地方的了解。

代表部分信息的概念。有時可能會有定性的信息。想象一下，任務規范的一部分是關于雷區在計劃路線上存在的信息，但不知道具體位置，或者知道雷區的位置，但不知道其范圍。這種無知可以很容易地在代表實體的概念中得到體現。

新概念適用于新環境。另一個交流的例子可能是信息性的。想象一下，當一輛UGV穿越一條東西走向的道路時，它與遠程指揮官進行交流，指揮官問道："道路北側是什么？"* 需要識別的物體可能不在道路和地形的邊界上（與 "建筑物的一側 "形成對比），而是在以道路邊緣為界的某個感興趣的區域內，距離UGV的位置向北不遠，向東和向西也有一些距離。這個區域可能沒有事先作為一個概念被劃定；相反，它是在當前的背景下構建或推斷出來的。這是一個有趣的例子，一個概念不是從公制數據中抽象出來的，而是被強加在公制數據上的。

背景中的概念的適應和組合。想象一下，對一張地圖的分析產生了對代表區域、道路等等的概念的分解。這些概念可能直接適用于某些目的。例如，與道路相聯系的概念在推理兩點之間的導航時是有用的。然而，在其他情況下，這些概念可能需要調整或與其他概念相結合。例如，如果一條道路被指定為 "危險區域"，那么這個區域的概念可能會超出道路的邊界，延伸到周圍的地形。

在有環境因素的城市區域內安全有效地使用四旋翼飛行器，對美國軍事和民用部門具有巨大的重要性。本技術報告探討了一個高度適應性的模擬設置，其中有一個包含學習元素的非線性控制器。其他模型因素--如無人機的幾何形狀、權重和風的力量--在所提出的框架內很容易被修改。用虛幻引擎進行的模擬，可以結合現實世界的城市數據、現實的風和現有的開源軟件。

引言及與美國陸軍的相關性

無人系統和無人駕駛航空系統（UAS）的使用在全世界的軍隊中激增，在通信、監視、偵察和戰斗中都有應用（Nacouzi等人，2018）。在敵對地區，無人機系統將受到多種威脅，包括網絡和物理威脅，以及環境危害。生存和任務的成功往往取決于以最小的通信或依賴全球導航衛星系統（GNSS）的能力，如GPS（Guvenc等人，2018；Sathyamoorthy等人，2020；Fan等人，2022）。例如，無人機系統的通信可用于檢測和獲得無人機系統的位置，而基于衛星的導航很容易被欺騙或干擾，因為信號非常弱。其他傳感器也經常被用來增強GNSS的位置分析，并可以用來取代它，如光學系統--包括照相機、雷達、光探測和測距（LiDAR）系統和慣性測量單元（IMU）（Angelino等人，2012）。這些都提出了自己的挑戰。慣性測量單元是標準設備，但只能檢測線性和角加速度，同時通過檢測地球的局部磁場來確定方向（共9個自由度）。因此，位置誤差，即測量的加速度的第二個時間積分，會隨著時間的推移而累積。在使用IMU進行UAS導航時，其他令人擔憂的來源包括環境影響（即風或降水）。 UAS結構的物理變化，如增加一個傳感器或武器包，包括武器發射后的變化，使工作進一步復雜化。這種質量和質量分布的變化改變了UAS的質量中心和慣性張量。光學傳感器、雷達和LiDAR系統增加了重量，并經常發射射頻或光，使它們更容易被探測到和/或需要處理資源。增加的重量和/或處理可能對電池壽命產生不利影響，從而影響運行時間和整體可靠性。

為了解決這些問題，我們正在研究在大風環境中使用控制算法，以了解IMU信號如何在控制中被用來考慮（和/或改變）UAS的位置計算。再加上不確定性措施，這些最終可用于檢測UAS飛行性能的變化，或對GNSS信號的欺騙。

城市環境是安全和可靠的無人機系統運行的第二個關注領域（Watkins 2020）。它們被認為是國防部行動的一個挑戰領域，也是政府和商業服務的一個巨大的技術增長領域。在這份報告中，我們展示了一個模擬空間，我們正在建立專門用于模擬城市環境中的無人機系統，以解決自主和半自主控制的問題，重點是環境的相互作用，包括風和靜態碰撞威脅。物理學和控制的關鍵部分直接用C++實現。除此之外，在可能的情況下，我們正在利用當前的免費和開源資源（即軟件、軟件框架和數據），但要注意的是，我們包括使用一些在產品商業化成功后需要付費的工具。我們采取了一種模塊化的方法，隨著其他軟件框架和系統的成熟，將能夠靈活地過渡到其他軟件框架和系統。我們目前的系統已經基于用于小型無人機系統的PX4控制器庫和實時發布-訂閱（RTPS）數據傳輸協議。RTPS應能使我們的發展在其他工具成熟時過渡到其他工具，并使用通用的應用編程接口（即API）過渡到其他工具和數據，如計算的風數據。對于圖形和用戶界面，我們使用虛幻引擎（UE）（Matej 2016），這是一個游戲引擎，提供最先進的圖形功能和我們的模型中使用的一些物理學--最重要的是無人機系統和其環境之間的碰撞檢測。

第2-4節詳細介紹了整個模擬的主要計算部分：納入現實世界的城市數據，生成現實的風模型，無人機的幾何和物理建模，以及線性和非線性控制。我們對整體模擬的這些主要部分中的每一個都依賴開源軟件，如UE、OpenStreetMap（OSM）（Anderson等人，2019年）、Mapbox和AirSim（Shah等人，2017年），并根據需要詳細說明（見圖1；例如，真實城市的模型導入游戲引擎中）。第5節和第6節提供了樣本結果和結語。

圖1 將城市數據納入UE進行大規模模擬的兩個例子。伊利諾伊州的芝加哥（上）；弗吉尼亞州的水晶城（下）。這兩張圖片都是使用開源工具創建的，將開源的Mapbox城市數據導入UE中。

本報告詳細介紹了“飛行決策和態勢感知項目”研究的結果。這項研究的目的是推薦措施和方法，以評估在未來垂直升降機（FVL）背景下影響飛行員決策和態勢感知（SA）的未來技術。

為了理解FVL航空環境下的決策，我們采用了以下決策的定義：決策包括形成和完善一個信念或行動方案所涉及的認知活動。

在一份臨時報告中，我們(1)回顧了當前描述決策和安全保障的理論方法，(2)確定在美陸軍航空兵環境中，新技術對決策和SA的影響，及替代理論對作戰評估方法的影響。我們通過整合與FVL飛行員最相關的決策模型的核心概念，創建了一個決策和SA的綜合模型。該臨時報告可在USAARL技術報告網站上獲得。

本報告的目的是支持和指導研究、開發、測試和評估學科的人員制定評估計劃并選擇方法和措施，以更好地評估潛在技術對FVL飛行員的效用和功效。本報告包括：（1）評估技術對決策和SA影響的方法和措施的回顧；（2）評估技術如何影響決策綜合模型中描述的五個宏觀認知功能的建議。

本研究有七個關鍵貢獻：

關鍵貢獻1：對當前決策和SA模型的回顧。在第一份報告中，我們回顧并總結了來自行為經濟學、認知心理學、人因工程、自然決策和從業人員社區的模型和理論。我們研究了這些模型和理論與FVL飛行員的相關性。

關鍵貢獻2：一個綜合的決策和SA模型。在第一份報告中，我們綜合了我們所審查的模型的核心概念，創建了一個飛行員決策和SA的綜合模型。決策的綜合模型建立在與FVL飛行員最相關的關鍵宏觀認知功能上（感覺、引導注意力、管理工作量、計劃和溝通/協調）。宏觀認知功能是快速、直觀決策和慢速慎重決策的基礎。該模型由兩個循環組成，即評估和行動，并由感性思維連接。感知是指整合新數據和現有知識的過程，以建立對正在發生的事情的理解，并產生對情況將如何演變的預測。這兩個循環代表了動態的過程，既為感性認識提供信息，也是感性認識的結果。輸出包括不斷發展的計劃、溝通和行動。

關鍵貢獻3：鞏固對FVL飛行者的預期認知要求。我們分析了以前對FVL領域的研究結果，以確定FVL飛行員的預期關鍵決策，并制定了這些飛行員的關鍵認知要求清單。我們將這些認知要求與決策和SA的綜合模型中強調的宏觀認知功能聯系起來。

關鍵貢獻4：描述了與FVL飛行員相關的新興決策輔助工具的清單。我們首先確定了旨在支持陸軍航空兵的航空和導航、通信和高級團隊合作的新興技術。然后我們描述了這些輔助工具是如何支持飛行員決策和SA的五個關鍵宏觀認知功能的。

關鍵貢獻5：關于新技術如何影響決策的經驗教訓。我們總結了過去30年實施新技術的經驗教訓。特別是，我們強調了過去的技術對操作員決策和SA的積極和消極影響。了解個人技術系統在過去的不足之處，為評估新技術對決策和SA的影響提供了重要基礎。

關鍵貢獻6：評估決策和SA的實驗方法和措施。我們回顧了在與陸軍航空相似的領域中研究決策和SA的方法，并確定了評估感知、引導注意力、管理工作量、計劃、溝通和協調的措施。我們為測試新的FVL輔助技術提供了推薦的基于結果的性能措施、過程措施、測試參與者評估和生理措施。

關鍵貢獻7：關于評估新技術效果的建議。我們為設計評估研究提供了一個建議的過程，以確定新的輔助技術對飛行人員決策和SA的影響。評價設計應包括闡明評價的內容。

建議。關于評估設計，我們提出了兩個高級建議：

首先，我們建議使用基于場景的方法來測試和評估技術，重點是探索一系列真實的場景，包括具有認知挑戰性的情況和 "邊緣案例"；其次，我們建議使用多種互補的措施來評估新技術對工作量、SA和其他宏觀認知功能的影響。關于下一步，我們鼓勵USAARL繼續編纂、操作和驗證適合在FVL背景下使用的措施。我們建議行使本報告中概述的評估程序，以制定評估新技術在決策和SA方面的最佳做法。我們建議創造機會，通過研討會和從業人員手冊等方式，傳播已確定的最佳做法。

最后，我們鼓勵制定方法和最佳實踐，以評估包含多種技術的綜合系統和預計用于FVL駕駛艙的個人技術界面，以盡量減少潛在的沖突或不一致的信息。

本報告收集了為支持將固有曲面地球模型引入下一代巡航導彈（NGCM）高保真建模與仿真（M&S）工具而進行的分析結果。這些結果用于記錄已實施的算法，預計與其他電子戰應用有關。

我們引入固有曲面地球模型的技術方法的關鍵原則是：1）確定代碼庫中與地球表面有關的計算的位置；2）重構代碼庫，將這些計算遷移到一個新的地球表面軟件對象。在其他方面，這涉及到引入一個關鍵的概念區別：以前，基座標框架和地球表面是混在一起的（地球表面和基座標系統的X-Y平面是一樣的）；我們的改變要求把基座標框架和地球表面作為不同的角色分開。

不同的地球表面對象的實現可以模擬不同的地球表面形狀。對于開發和測試，我們的計劃是按照以下策略推出這些對象：首先是平面地球，以保留傳統的行為；然后是球面地球，最簡單的曲面，以支持暴露和消除整個代碼庫中隱含的平地假設，同時受益于盡可能簡單的幾何算法；最后是扁球體，該類包括WGS84，但其許多算法明顯比球體的算法更復雜。