本研究的目的是分析將下一代中波段干擾器（NGJ-MB）項目的作戰測試和評估（OT&E）作用從第九航空測試和評估中隊（AIRTEVRON NINE；VX-9）的OT&E中隊轉移到艦隊航空電子攻擊中隊的潛在優勢、劣勢和成本、進度和性能的風險。研究了現代海軍航空企業（NAE）中隊作為作戰力量的一部分部署對抗同行對手的行動限制，以確定NGJ-MB項目成功OT&E的風險。我的方法包括檢查艦隊的行動節奏和海軍的優化艦隊反應計劃的調度、資源配置、訓練、熟練程度、戰術專長和管理。通過優勢、劣勢、機會和威脅分析，然后是成本效益分析，來分析與VX-9相比測試執行和報告的風險。在研究結論中，建議為NGJ-MB項目執行OT&E的更有利、更有效的路徑。對NGJ-MB項目的成本、進度和性能所造成的后果，使人們對艦隊航空中隊不應該被賦予執行OT&E的任務有很高的信心。VX-9應該得到適當的資源、資金和海軍的支持，以評估NGJ-MB吊艙的作戰效能和適用性。

圖 6. 綜合T&E（測試評估）框架

引言

美國在運用先進技術挑戰同行對手方面處于落后。中國可以迅速地運用先進技術，在武器、平臺、傳感器和自動化方面達到或超過美國的能力。破壞其殺傷鏈的能力與日俱減。作為回應，美海軍作戰部長贊成采用一種 "加速艦隊"能力的方法，這種方法 "偏重于完成任務，而不是偏重于在我們完成任務之前再次研究它們"（Maucione, 2019, p.1）。

美國防部（DOD）最近更新了它的采購戰略，通過自適應采購框架（AAF）快速制作原型、測試和部署新技術。目標是 "及時向最終用戶提供解決方案"（政府問責局[GAO]，2021年，第1頁），為項目經理（PM）提供靈活性，"根據項目目標和與被收購的武器系統相關的風險，在各種途徑之間進行調整、組合和過渡"（第2頁）。盡管有了這個新舉措，項目經理必須始終平衡 "改善成本和進度結果的機會"（第3頁）和 "產品知識"（第3頁），以盡量減少對產品性能的風險。尋找產品交付的效率是項目辦公室在海外戰斗開始前必須征服的斗爭。

A 問題

為了跟上中國快速獲取軍事技術的能力，美國海軍正尋求通過解散海軍航空兵的作戰測試中隊來簡化其程序并降低為美國作戰人員提供先進技術的成本。作戰測試和評估（OT&E）中隊的任務是負責任地建議在現實的戰斗條件下部署適合作戰和有效的武器，這一任務有可能被艦隊航空單位承擔不足。

B 研究問題

讓艦隊航空中隊承擔操作測試者角色的行動方案（COA）是否有助于縮短作戰人員獲得下一代中波段干擾器（NGJ-MB）吊艙的時間，以及該行動方案是否有效地管理成本和產品性能的風險，以 "加速進入艦隊"？

C 為什么這項研究是重要的

本研究的目的是分析將美海軍航空兵的空對地武器、空對空武器、傳感器、電子戰系統和任務軟件升級的飛機和武器系統的OT&E作用轉移到艦隊航空中隊的潛在好處、成本和風險。

在作戰指揮官和國家決策者眼中，將海軍最先進的技術盡快交到作戰人員手中的概念是很誘人的。正如《海軍航空愿景：2014-2025》中所述，"能力是維持我們作戰優勢的關鍵。海軍航空部隊將帶著在戰斗中獲勝的手段--能力到達駐地"（海軍航空企業[NAE]，2014，第3頁）。然而，確保這種 "能力 "在與作戰相關的環境中進行實地測試，對于保證武器在有爭議的戰斗空間的持續作戰行動中的可維護性、可靠性和可用性至關重要。"提高向艦隊交付能力的速度"（NAE，2014年，第7頁）決不能接受對經過測試和驗證的系統的妥協，以達到或超過性能閾值。

D 范圍

本分析的初衷是廣泛考察海軍采購如何將其大部分先進技術整合到海軍航空中，并討論取消整個作戰測試中隊的后果。然而，分析跨越武器、軟件、硬件、通信、監視、情報和電子戰的眾多技術，并在幾個型號/模型/系列（TMS）中采取不同的采購策略，是一項艱巨的任務。

相反，本分析側重于海軍航空兵的電子攻擊中隊（VAQ）和ALQ-249下一代中波段干擾器（NGJ-MB）的計劃開發、生產、測試和實戰。縮小分析重點提供了一個主要國防采購計劃（MDAP）的具體例子，該計劃對于面對同行對手至關重要，而且考慮到已經投入到該計劃的時間和成本，"規模太大，不能失敗"。

E 方法

文獻回顧研究了國防部的報告和海軍研究生院（NPS）以前的論文，涉及測試和評估的最佳實踐。此外，還審查了一個已部署的電子攻擊中隊（VAQ）在操作上測試和評估兩個采購項目的努力。

優勢、劣勢、機會和威脅（SWOT）分析研究了下一代干擾器（NGJ）項目在速度、成本和性能方面的優勢或劣勢，并考慮了艦隊作戰節奏（OPTEMPO）和優化的艦隊反應計劃（OFRP）。此外，SWOT分析評估了現代艦隊中隊作為 "卓越的作戰力量"（NAE，2014年，第4頁）部署的操作限制，處理資源、VAQ準備標準、培訓、空勤人員戰術專長和安全管理，可能承擔采購類別（ACAT）一級項目的操作測試者的角色。

然后，進行成本效益分析（CEA），以比較NGJ-MB項目的運行測試的相對成本和結果，由艦隊航空中隊與執行運行測試職責的空中測試中隊進行比較。

方法中包括的另一個信息來源是作者作為九號航空隊（VX-9）的機載電子攻擊（AEA）分部負責人的實際經驗。

本報告著重于2025年混合部隊的任務工程過程。來自OPNAV N9I的最新任務強調了關注使用成本保守的無人系統的必要性。具體來說，重點放在近鄰的競爭對手大國以及在南海的反介入/區域拒止（A2/AD）情況下可能出現的問題。海軍水面作戰中心的任務工程方法被用來確定擬議的替代艦隊架構的具體事件，然后使用作戰模擬和優化模型進行分析。對目前的無人系統，特別是那些正在開發的高技術準備水平無人系統的性能特征和成本的研究進行了匯編。提議的無人系統架構是作為A2/AD問題的解決方案而開發的。然后，無人系統架構通過優化模型運行，以最大限度地提高系統性能，同時最小化成本。然后，架構優化的結果被輸入到建模和仿真中。然后比較每個架構的整體有效性，以找到最有效的解決方案。對結果進行了分析，以顯示預期的任務有效性和利用擬議解決方案的無人架構的擬議成本。最有效的架構包括搜索、反蜂群、運送和攻擊系統。

執行總結

A 引言

系統工程分析31組由美海軍作戰司令部戰爭整合處（OPNAV N9I）負責確定一個解決方案，以彌補與大國在2025年的預期能力差距（Boensel 2021）。該解決方案系統必須具有成本效益并能在2025年之前交付。SEA團隊利用任務工程過程來確定候選的未來艦隊架構來解決問題（工程副主任辦公室2020）。

B 問題陳述

到2025年，如何才能有效地對抗近鄰對手的反介入和區域拒止能力？

C 能力需求

以具有成本效益的方式調整目前的能力，并創建一個未來的架構，以加強美國海軍的作戰能力，包括存在、欺騙、ISR以及在反介入和區域拒止環境中的防御和進攻能力。

D 任務描述

利用任務工程流程，總體情景被設定在2025年的南海。大國已執行了其九段線的領土要求，并建立了一個反介入/區域拒止（A2/AD）區。大國不斷擴大的艦隊、對人造島嶼的使用、遠距離ASCMs以及對無人系統的擴大使用使美國的水面作戰艦艇處于高風險之中。總體任務是美國海軍DDG通過提高其殺傷力和生存能力，在A2/AD區域內進行FONOPS。在整個方案中，有三個小場景被開發出來。OTH ISR、目標選擇和交戰，威脅無人機蜂群，以及提供目標選擇的威脅無人機ISR資產。

E 任務衡量

衡量任務成功與否的總體標準是美國海軍部隊在近乎同行的反介入區域拒止環境中的作戰能力。有助于衡量成功的有效性的措施是DDG的生存能力和殺傷力的提高程度與解決方案系統的成本相結合。

F 分析設計

為了分析擬議的系統解決方案（SoS）是否能達到既定的成功標準，設計了一個價值體系。利用通用的海軍任務列表，項目組確定了擬議的系統解決方案需要完成的三個二級任務，以完成任務（海軍部，2008）。

對三個選定任務下的后續任務進行了評估，以確定擬議系統需要完成的具體功能。通過這次審查，確定了候選無人系統需要完成的四項高級功能。這些功能是交付、搜索、通信中繼和打擊。為每項功能選擇了性能措施，以用于多屬性價值分析。

多屬性價值分析被用來比較完成四個功能中一個或多個功能的候選系統。一個系統的價值是根據每個性能指標對完成一個特定功能的重要性，給每個性能指標分配一個權重而得出的。權重從1到5不等，其中5表示最重要的MOP。計算MOP和權重的乘積，并將每個乘積相加，以獲得系統的價值。

為了確定可行的候選系統，項目組成員各自研究了一個不同的無人系統，并收集了每個候選系統的性能衡量標準。如果一個特定的無人系統的MOP值不知道，則推斷其值與一個類似的系統相同。如果不存在這樣的類似系統，則使用啟發式方法估計該值。對于每項功能，至少有一個系統符合技術成熟度，可考慮用于2025年的混合部隊。

F.1 建議的系統簇

為了實現所有四個功能，候選系統的組合被排列組合成16個系統簇。每個備選方案的系統價值和成本都被計算出來。系統價值的計算方法是將每個備選方案中的每個系統的價值相加。

F.2 優化

為了產生用于比較的替代方案，該團隊使用整數線性規劃生成了架構。這是用Pyomo的優化功能完成的。線性規劃被創建、約束以更好地表示現實，并被解決以生成分別針對性能、預算和替代合約選項進行優化的替代架構。

F.3 使用炮擊作戰模型計算MOE

現代導彈戰可以使用炮擊作戰模型進行評估。這個模型被用來計算每個小場景中的每個SoS備選方案的有效性。結果顯示了超視距ISR平臺的重要性，一個獨立的武器系統來對付敵人的無人機，目前IAMD作戰系統的有限防御能力，以及超視距搜索和瞄準能力。

F.4 基于電子表格的戰斗模擬

“大國”和美國都擁有深入的綜合空中和導彈防御。為了證明這種互動，在微軟Excel中使用反二項式函數對不同的交戰進行了建模。每一個擬議的艦隊架構都被輸入到三個小插曲的戰斗模擬中。為了獲得隨機的結果，試驗的數量被設定為300次，每個概率都有一個可能的值范圍。該模型中的自變量可分為防御性或進攻性變量。防御性變量是每個單位的綜合防空和導彈防御武器的殺傷數量和殺傷概率。PLAN的進攻性變量是YJ-18 ASCM和Harpy無人機的命中數。美國海軍的進攻性變量是海上攻擊戰斧、ASCM和特定攻擊無人機的進攻性命中數量。

模擬的結果顯示了擊中敵方水面平臺或美國海軍水面部隊的數量。通過比較建議的系統與基線的命中率，可以得出變化的百分比。在我們的分析中，進攻和防御的有效性被平均加權，允許將進攻和防御百分比變化的高值相加，以計算出高低變化的總百分比。

F.5 使用基于智能體的建模和仿真進行模型驗證

基于智能體的建模和仿真（ABMS）被用來驗證每個設想的系統架構與所需的MOE。ABMS旨在通過對智能體之間的相互作用進行建模，來捕捉戰爭交戰的隨機性，但又很復雜。進行了蒙特卡洛分析，以收集每個系統性能的個體層面的數據。隨后的統計分析提供了一個途徑，以確定和量化每個擬議的系統架構所實現的改進。為此目的，指揮部：現代行動（CMO），是一個跨領域的現代兵棋推演計算機軟件，旨在模擬戰術到作戰水平的行動，被用作仿真引擎。CMO模擬的是基于規則的智能體，它們相互之間以及與環境之間的互動，包括感興趣的場景中的武器系統（Coyote, YJ-18, Chaff）和平臺（例如PLAN DDG, Luyang）。與多屬性價值分析方法相比，CMO允許對定量的系統MOP進行建模，并在模擬結果中觀察其相對差異。

G 電子表格作戰模擬結果

電子表格戰斗模型模擬的第一個結果是解放軍DDG在三個不同的迭代中對美國海軍DDG的命中率，即只用YJ-18攻擊，只用哈比攻擊，以及YJ-18和哈比同時攻擊。同時使用YJ-18和Harpy的命中率被作為防御性MOE的基線值。接下來，兩種不同的防御性無人機系統被分別加入到作戰模型中。對只有哈比的攻擊和YJ-18與哈比的同時攻擊進行了重復模擬。每個系統的防御性百分比變化是用前面描述的公式計算的。

接下來的結果是美國海軍DDG在三次不同的迭代中擊中PLAN DDG的次數。模擬了僅用MST攻擊、僅用ASUW無人機攻擊以及MST和ASUW同時攻擊的結果。只用MST攻擊的命中率作為進攻性MOE的基線值。接下來，七個不同的運載系統被分別加入到作戰模型中。對僅有ASUW無人機攻擊和同時進行的MST和ASUW無人機攻擊進行了重復模擬。每個投送系統的進攻百分比變化被計算出來。

將同等權重的進攻和防守百分比變化相加，計算出高和低的總變化百分比。根據該模型，期望值是這樣的：在0.95的置信度下，增加SoS將使水面部隊的有效性增加一個介于高值和低值之間的百分比。

H. 基于智能體的建模和仿真結果

總的來說，從ABMS觀察到的性能與從電子表格模型觀察到的性能MOE相關。在所有提議的架構中，都觀察到了防御和進攻MOE的明顯改善。這是預料之中的，因為在DDG上增加任何防御性武器系統應該減少艦隊DDG的直接命中數量。同樣，增加一個具有增強OTH感知能力的進攻性武器系統會增加對目標直接作用的武器數量。

對防御性和進攻性MOE與每一方所消耗的平均武器數量的比率的進一步分析顯示，由于美國海軍DDG上增加了反群武器系統，防御性MOE得到了改善。這種增加被證明是對所有架構的一種有效的廣泛改進。三種提議的架構之間最明顯的差異來自于進攻性MOE（%），其中性能系統優于其他架構。與發射的武器總數相比，預計一個性能更好的系統會向目標發射更少的武器，同時造成更多的命中。

I 結論

這項工作證明了低成本的無人駕駛威脅系統給傳統水面戰艦帶來的危險，這些系統可以在幾乎沒有警告的情況下進行協調和攻擊，并為船員提供很少的反應時間。為了避免強制增加對峙距離以提高生存能力，有必要使用增程傳感器系統和反無人機系統來彌補預期的能力差距并提供進入被拒絕區域的機會。為了使這些系統可行和安全，高帶寬的通信系統將是必需的。

為了滿足這些需求，建議的解決方案系統利用Dive-LD來運送Coyote無人機平臺。搜索和通信中繼將由兩個VBAT無人機平臺提供。這種平臺組合為每一美元的系統成本提供了最高的進攻和防御能力的提高。叢林狼 "無人機也將作為一個蜂群來防御威脅性無人機群和威脅性無人機ISR資產。增加解決方案系統的采購將提高艦隊的生存能力和殺傷力，并允許在其他艦隊優先領域進行額外投資。

建議通過為無人機平臺配備額外的無源傳感器來改進該系統，以利用電磁頻譜的所有部分，從而提高在所有天氣和戰斗條件下探測敵方威脅的能力。此外，擬議的解決方案系統可以擴展到許多其他領域和任務區，如港口防御和反對出口。

美國海軍陸戰隊正在探索使用人機協作來控制前線部署環境中的無人駕駛航空系統（UAS），其任務范圍廣泛，包括情報、監視和偵察（ISR）、電子戰（EW）、通信中繼和動能殺傷。美國海軍陸戰隊設想使用未來的垂直起降平臺（VTOL）來支持混合戰爭任務并實現軍事優勢。對于美國海軍陸戰隊的混合戰爭應用，以實現任務優勢和戰爭主導權，美國海軍陸戰隊需要了解VTOL機組和無人機系統之間錯綜復雜的人機互動和關系，以獲得戰斗空間態勢感知，并有效地計劃和執行針對常規和不對稱威脅的旋轉翼行動。這項研究的重點是美國海軍陸戰隊在海洋環境中的打擊協調和偵察（SCAR）任務，以促進遠征基地先進作戰（EABO）在沿岸地區。有多種復雜的功能必須加以考慮和評估，以支持人機協作互動，提高任務的有效性：任務規劃、移動和滲透、區域偵察、偵察戰斗交接和過渡。

這份頂點報告探討了SCAR任務期間三個系統之間的人機協作：UAS、VTOL和地面控制站（GCS）。該研究從VTOL項目的文獻回顧開始，研究了美國海軍陸戰隊SCAR任務戰術和用于促進EABO的理論概念。此外，它還包括對自主性和自動化、人工智能和機器學習的研究。通過使用合作設計模型來探索這三個系統的人機協作互動和過程，文獻回顧探討了如何使用基于三個因素的相互依賴性分析（IA）框架來確定人類執行者和機器團隊成員之間的相互依賴性：可觀察性、可預測性和可指導性。

通過基于模型的系統工程（MBSE）工具，將SCAR任務的高級功能分解為分層次的任務和子任務，系統分析被用來支持聯合設計方法。根據Johnson（2014）的說法，合作設計方法研究了相互依賴的概念，并使用IA框架作為設計工具。IA框架捕捉了主要執行者和支持團隊成員之間的互動，以發展支持每個主要任務和分層子任務的所需能力，從而產生HMT要求。這份頂點報告分析了兩種選擇。第一個方案認為UAS是主要執行者，VTOL和GCS是輔助團隊成員。第二種方案認為VTOL是主要執行者，UAS和GCS是輔助團隊成員。基于這兩種選擇，IA框架評估了17個主要任務、33個分層子任務和85個執行SCAR任務的所需能力。

此外，研究發現需要一個強大的數字任務規劃系統，如升級后的海軍陸戰隊規劃和行動后系統（MPAAS），通過存儲以前的任務和經驗教訓的數據來促進機器學習。美國海軍陸戰隊將面臨無人機系統的處理能力和信息存儲方面的挑戰。應盡一切努力增加UAS的處理能力。必須實施一個有效的主要、備用、應急和緊急（PACE）通信計劃，以確保UAS、VTOL和GCS之間所有通信平臺的冗余。美國海軍陸戰隊必須實施支持信任、提供快速反饋和簡單操作的接口。

最后，為了準確評估VTOL、UAS和GCS之間的HMT要求，頂點報告促成了一個探索性實驗的發展，該實驗將在海軍研究生院（NPS）建模虛擬環境和模擬（MOVES）實驗室使用，以促進未來的研究。制定了操作要求和測量方法，以確定HMT要求的有效性。

這項頂點研究為在SCAR任務中執行VTOL/UAS混合行動的人機互動復雜性提供了明確的證據。該頂點研究確定了使用系統分析和協同設計作為一種有效的方法，通過IA框架促進人機協作需求的發展。此外，該研究確定了對復雜的自主性和技術準備程度的需求，這可能是目前還沒有的。頂點建議美國海軍陸戰隊繼續研究人機協作，并利用SCAR任務探索性實驗來進一步完善和研究VTOL/UAS的高級系統要求，以支持具有前沿部署的UAS的混合行動，重點是實現4級自主權。

執行摘要

A. 項目摘要

本項目的目的是深入了解影響飛行員認知負荷的因素，以幫助了解未來垂直升降機（FVL）的任務自動化要求。研究人員利用學術文獻來開發對影響飛行員認知負荷因素的理解。接下來，研究人員對陸軍旋轉翼飛機飛行員進行了半結構性訪談，以獲得認知負荷數據。之后，研究人員對所獲得的數據進行了定量和定性分析，開發了一個影響圖，對飛行員的認知負荷及其影響因素進行建模。最后，研究人員利用該模型和飛行員數據，為FVL任務自動化要求和未來研究需求提出建議。

B. 背景

美國陸軍正在開發新一代的飛機，作為FVL計劃的一部分。陸軍的意圖是通過開發新的平臺和作戰概念，在航空技術和能力方面實現一代人的飛躍，以便在競爭日益激烈和充滿挑戰的戰斗空間中取得成功。FVL計劃的核心是整合革命性和顛覆性的新技術，以推動陸軍航空的機械、方法和機組人員領域的變化。如果不增加自動化，由于FVL平臺上新技術、數據流和態勢感知工具的注入，飛行員達到認知過載的可能性增加。因此，FVL項目正在重新評估哪些任務應該被自動化，以避免飛行員的認知過載。

C. 研究結果和結論

這個項目表明，影響圖是一個有效的工具，用來模擬影響飛行員認知負荷的因素和因素關系。研究人員希望本項目的影響圖和數據能夠為未來關于飛行員認知工作負荷和FVL任務自動化需求的研究提供參考。

本項目最重要的成果是簡單和復雜的醫療救援任務情景下的認知負荷數值的顯著差異，如表ES-1所示。數據表明，飛行員的負荷根據任務的操作條件有很大的不同，在復雜的任務中飛行員的認知負荷特別大。這清楚地表明，在復雜情況下需要自動化來協助飛行員。

表ES-1. 簡單和復雜MEDEVAC情況下的參與者認知負荷值。

對主要因素影響的高層次分析，如表ES-2所示，表明隨著任務需求的增加和情景變得更加復雜，任務需求成為認知負荷的最大影響因素。此外，當從一個不太可能出現認知過載的場景（即簡單場景）過渡到一個可能出現認知過載的場景（即復雜場景）時，環境因素占認知負荷的最大增幅。因此，應該發展自動化，以減少任務要求和環境條件對認知負荷的影響。

表ES-2. 簡單和復雜MEDEVAC情景的主要因素權重中位數。

與主要因素分析相比，表ES-3中顯示的影響性子因素的排序列表提供了對自動化有意義的任務的更集中的洞察力。為了幫助避免認知過載，飛行員在復雜情況下最需要自動化，因為那是他們認知負荷最大的地方。拋開目前不適合自動化的子因素（如飛行員經驗），數據表明，受光照因素、飛行內協調要求和任務復雜性影響的任務應該被自動化。這將導致在高峰需求情況下最大的潛在認知負荷減少。

表ES-3. 在復雜的MEDEVAC情況下對認知負荷影響最大的8個子因素。

最后，參與者在后續訪談中表示，他們期望自動化能減少他們的認知負荷。雖然預期減少的幅度不同，但參與者普遍認為，在最有可能出現認知過載的復雜情況下，自動化將有助于減少飛行員的認知負荷。

總的來說，本研究的數據顯示，沒有一個子因素是如此的主導和有影響力，以至于它的自動化就可以大大減少飛行員的認知負荷。相反，研究人員評估說，可能需要在許多子因素領域實現自動化，以有意義地減少飛行員的認知負荷。

D. 對未來研究的建議

雖然這種方法的定性產出提供了有用的見解，但主要的收獲是確定了未來研究應該更深入地探索的領域，以告知有限的任務自動化要求。基于通過訪談和數據分析得到的信息，研究小組對未來的研究有三個建議。

首先，研究人員建議完成一項任務分析，以確定哪些有限任務會影響本研究中確定的影響因素和子因素。這些結果可用于評估任務自動化對飛行員認知負荷的潛在影響，使用離散事件建模和模擬工具，如改進性能研究集成工具（IMPRINT）。

第二，研究人員建議測量飛行員認知過載的經驗閾值，并用于補充本項目中確定的飛行員認知負荷的自我評估。這將允許開發更準確的認知工作負荷模型，并對任務自動化帶來的認知工作負荷減少的幅度提供更多的洞察力。

最后，研究人員建議評估低能力飛行員（即飛行經驗最少的飛行員）的認知工作負荷能力。這方面的知識將有助于告知哪些任務應該自動化，以避免最有可能出現認知過載的用戶群的飛行員認知過載。

現代戰術戰爭需要迅速而有效的決策和行動，以便在經常是高度動態和復雜的戰區保持競爭優勢。需要考慮的因素的數量因不確定性、事件的快速發展和人為錯誤的風險而放大。自動化、人工智能和博弈論方法的潛在應用可以為作戰人員提供認知支持。這項研究以自動兵棋推演輔助決策的形式探索了這些應用。該團隊為這個未來的系統開發了一個概念設計，并將其稱為兵棋推演實時人工智能輔助決策（WRAID）能力。

頂點項目的目標是探索自動化、人工智能和博弈論的應用，作為支持未來WRAID能力的方法。該團隊為WRAID能力開發了需求、概念設計和操作概念。該小組確定并探索了可能對未來實施WRAID能力構成障礙的挑戰性領域。該小組調查了與使用人工智能來支持戰爭決策有關的倫理挑戰和影響。

本報告首先對與WRAID能力相關的主題進行文獻回顧。文獻回顧從人工智能的回顧開始，提供了一個關于人工智能如何工作以及它能夠完成什么類型任務的概述。文獻綜述探討了人機協作的方法，以支持未來指揮官和人類用戶與WRAID系統之間的互動。需要翻譯指揮官的意圖，并讓WRAID將有意義的輸出傳達給指揮官，這需要一個強大的界面。審查包括傳統的兵棋推演，以研究目前的模擬兵棋推演是如何進行的，以便深入了解，未來的WRAID能力如何能夠實時復制兵棋推演的各個方面，并認為以前的兵棋推演可以為人工智能和機器學習（ML）算法的發展提供訓練數據。ML算法的訓練需要大量的代表性數據。文獻回顧研究了人類的認知負荷，以深入了解人類大腦的認知技能和上限；并確定人類思維的極限，以顯示人工智能可能提供的支持。文獻綜述中涉及的最后一個主題是，傳統的計劃和決策，以了解目前在軍事上如何制定戰術行動方案。

該小組進行了需求分析和利益相關者分析，探索WRAID能力如何支持作戰人員。該小組在需求分析的基礎上為WRAID系統開發了一套需求。這些要求被歸類為：硬件/軟件，人機界面，和道德規范。第一階段的分析結果包括 (1)戰爭的復雜性需要發展一種未來的WRAID能力，這種能力利用自動化方法，包括人工智能、ML和博弈論，(2)WRAID能力需要大量的計算能力和復雜的軟件算法，(3)實現未來WRAID系統的挑戰將是技術和道德的。

未來WRAID系統的概念設計是基于需求分析的。概念設計被記錄在一套系統模型中，包括背景圖、系統視圖、功能工作流程圖和操作視圖。該團隊開發了一個作戰場景，以支持對WRAID能力如何在作戰中使用。

在開發WRAID的過程中，預計會有一些路障。開發WRAID系統的技術是存在的，然而，研究小組發現數據挑戰、人工智能訓練、程序限制和當前系統工程的局限性將是需要解決的障礙。數據挑戰指的是獲得足夠的數據集的能力，這些數據集代表了訓練ML算法所需的真實世界的戰術行動和兵棋推演分析。程序性挑戰包括國防部實施網絡安全、機密數據、數據庫訪問和信息分配協議的能力。系統工程方面的障礙是需要新的方法來設計安全和可靠的人工智能系統，如WRAID能力。將需要SE方法來處理不可預見的故障模式，并在系統生命周期的早期確定根本原因。

對像WRAID能力這樣的人工智能系統的倫理考慮是系統發展的一個重要因素。開發系統以取代倫理學，將使系統更有可能被部署。有幾個有道德問題的自主武器系統被拉出來作為WRAID能力的道德對話的基礎。通過一個示例場景，對道德狀況進行定性分析，以了解在部署WRAID能力時可能出現的道德問題。倫理學在未來的技術中發揮著巨大的作用；從一開始就考慮到倫理學，建立技術是很重要的。

未來的重點需要放在繼續對想象中的WRAID系統采取正規的系統工程方法。WRAID系統需要一個強大的數據集，需要收集和注釋；收集的定性兵棋推演數據越多，WRAID系統的可行性和準確性就越高。與軍事部門的合作對于最大化WRAID的利益至關重要，例如情報和偵察組織。WRAID的模擬將是完善系統要求和創建現實模型的關鍵。關于如何使用WRAID的培訓和文檔應該同時開發，所以利益相關者，特別是指揮官已經準備好，知道如何使用這個新工具。未來的研究領域包括認知工程、基于正式模型的系統工程和人機協作。

隨著目前技術進步的速度和外國的目標，人工智能將在未來的沖突和戰爭中發揮作用。自上而下的指令將需要設計和實施WRAID能力：提供大量的資源，解決操作和文化變化，重組系統工程，并確保網絡安全和收購變化。實現未來的WRAID能力并不是一個微不足道的任務。然而，它對確保現在和未來的戰斗空間優勢至關重要。

野外火災對國土安全構成直接威脅，因為它們造成嚴重的個人、經濟和社會壓力。隨著無人駕駛飛行器（UAV）蜂群的使用越來越普遍，它們很可能作為一線消防航空資產，提高空中滅火飛行的操作速度，從而提高消防員的安全。這篇論文探討了使用無人機蜂群作為火災撲救方法的概念，在一個現實的火災場景中，將理論上的無人機蜂群與傳統的航空資產進行比較，然后使用系統工程方法來定義在林野空間實施無人機蜂群的壓力點。這項研究的結果支持無人機蜂群的繼續發展，并明確界定了在實施大規模無人機蜂群飛行之前必須解決的領域。滅火無人機蜂群系統顯示出巨大的前景，因為它具有相對的便攜性，并且能夠為無法隨時獲得傳統滅火飛機的地區提供空中滅火選擇。然而，在實施之前，解決無人機蜂群系統的后勤和通信限制，將是至關重要的。

執行摘要

野外火災對美國國土安全構成了明顯的威脅，因為它影響了自然資源，降低了以森林產品工業為生的人們的經濟穩定性，造成了財產和房屋的損失，并可能造成生命損失。認真對待野地火災的威脅，并尋求實施增加安全和保障的技術進步是至關重要的。荒地消防戰術的下一個重大進展可能是使用成群的無人駕駛飛行器（UAVs）對荒地火災進行火力攻擊。

隨著全球變暖和火季延長的趨勢，促進荒地消防領域的創新至關重要，以確保消防部隊的最大影響，同時提高消防員的安全。在一項回顧性研究中，巴特勒發現，從2000年到2013年，有78名野外消防員的死亡，即26.2%，與航空有關。國家機構間消防中心報告說，在過去10年中，"每年平均有62,693場野火，每年平均有750萬英畝受到影響。"國家消防局估計，現在每年用于撲滅野火的費用為16億美元。盡管有所有這些事實，這些年用于撲滅這些火災的資源基本上保持不變。由于野外火災的威脅使公民面臨財產損失、高額的撲滅費用和潛在的生命損失，目前有必要探索基于無人機的火災撲滅。無人機群可能比目前的航空資產更有效地執行空中滅火的關鍵任務。

無人機蜂群是在特定參數下部署的半自主的航空器群，以完成一項任務。這些飛機在發射和回收時得到人類控制器的協助，但隨后被允許在特定參數下完成任務。無人機蜂群可以被證明是快速部署的空中資產，可以在地面部隊到達之前找到并壓制火勢。利用無人機群進行滅火行動可以提高消防員和公眾的安全，使火勢保持小規模和可控，提供早期探測和撲滅野地火災，并釋放傳統的航空資產以部署到關鍵的火場。

使用傳統的固定翼和旋轉翼飛機來撲滅火災有其局限性，即飛機無法在濃煙條件下、天氣事件和黑暗的夜晚飛行。在不受控制的環境中，在靠近活躍的野地火災時駕駛飛機，不允許有任何誤差，其結果可能是災難性的。由于無人機和無人機群有能力在夜間和許多有機組人員的飛機無法做到的條件下飛行，因此利用無人機和無人機群可以實現更高的操作速度。致力于使用無人機群進行空中滅火可能會減少消防員因空中事故而死亡的人數，同時使火勢更小、更容易控制。

這篇論文旨在回答這樣一個問題：新興的無人機群技術如何在野外環境中作為一種火災攻擊方法來實施。研究設計采用了一種三管齊下的方法。首先是概念驗證法，通過參與先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）和海軍研究生院的機器人和無人系統教育與研究集團的實際無人機群飛行任務來促進。在測試過程中，我們飛行了多種類型的無人機群，并將無人駕駛的地面車輛整合到群中。實際測試表明了在荒地部署無人機群的可行性，并強調了在全面部署前必須解決的問題。

第二種方法是對50架無人機群和傳統的單引擎空中加油機（SEAT）進行比較分析，攻擊理論上的火災。該分析允許對無人機群和傳統飛機在特定時間內攻擊火災進行比較。衡量標準包括投放的滅火劑數量和每種資產的預計運營成本。這些信息被用來完成無人機群和傳統飛機之間的成本比較。最后，Innoslate 4（V 4.5.1.0）基于模型的系統工程軟件和建模系統被用來模擬無人機群和空中加油機的飛行方案，使用準確的飛行、加油和重新裝載周期時間。這些飛行方案允許(a)確定實施的壓力點，(b)了解無人機群和SEAT飛機的限制和好處，以及(c)確定無人機群操作和確保成功任務所需的地面支持人員之間的關鍵關系。

作為這項研究的結果，我們相信無人機群可以對野外環境中的空中滅火做出重要貢獻。無人機群因其相對的便攜性和對防火區有限的進入障礙而顯示出巨大的前景。雖然50架無人機群對每個森林保護區來說可能并不可行，但即使有幾架滅火無人機，在地面部隊可以攻擊它們之前，也可以控制低至中強度的火災。然而，在這之前，必須解決許多壓力點，以全面實施基于無人機群的火災撲救。其中一些問題包括制定和實施明確的無人機群飛行政策和程序，審查聯邦航空管理局關于無人機群行動的現行規則，制定支持無人機群行動的后勤最佳做法，并確保積極的通信聯系以保證對無人機群的完全控制。最后，如果美國接受了將無人機群用于野外消防和其他商業行動的概念，那么支持無人機和無人機群的基礎設施以及專注于建造、編程和操作的無人機具體教育就至關重要。

在野外環境中使用無人機群的概念對于提高消防行動的安全性和生產力有明確的價值。雖然有一些障礙需要克服，但未來的野外消防工作將大量涉及無人機群。預計多個運營商將尋求進入無人機群建設和運營的最前沿，這既是一個商業機會，也是一個協助解決日益嚴重的野外火災問題的機會。雖然無人機滅火不太可能很快取代傳統的空中滅火，但使用無人機群作為另一種空中滅火工具的能力，特別是在傳統飛機不飛行的夜間，應該為火災管理人員提供另一種快速和更安全地緩解火災的手段。

I. 引言

荒地消防戰術的下一個重大進展可能是使用無人駕駛飛行器（UAVs）群，在荒地火災失去控制之前對其進行火力攻擊。蜂群是在特定參數下部署的無人機自主團隊，以完成一項任務。無人機群被允許在任務參數范圍內做出自主和合作的決定，同時由一個操作員進行監督控制。這種能力與目前的無人機操作形成對比，后者需要每架飛機都有一個飛行員。利用無人機群進行滅火行動有可能提高消防員和公眾的安全，提供早期探測和撲滅野地火災，并釋放傳統的航空資產以部署到關鍵的火災。

A. 研究的動機

野地火災對美國國土安全構成了明顯的威脅，因為它影響了自然資源，降低了以森林產品工業為生的人們的經濟穩定性，造成了財產和房屋的損失，并可能造成生命損失。大規模的野地火災所代表的危險是如此嚴重，以至于火災管理人員必須嘗試使用所有可用的戰術來抑制它們，包括直接和間接的火災攻擊方法。這些技術需要將消防員置于危險之中，以減緩或阻止火災的發展。2010年至2019年期間，134名消防員在撲滅野地火災時因公殉職。"國家機構間消防中心 "報告說，在過去10年中，"平均每年有62693場野火，平均每年有750萬英畝受到影響。 "然而，這些年來，對抗這些火災的資源可用性保持不變。隨著全球變暖和火季延長的趨勢，促進野地消防領域的創新至關重要，以確保消防部隊的最大影響，同時提高消防員的安全。

1. 用蜂群技術增強消防戰術

使用單個無人機來協助收集野地火災的情報的概念是熟悉的領域。對于大多數大型野地火災，單個無人機可用于觀察火災的位置和運動，或監測已逃離控制線的火災。無人機產生的情報成為火災預測和即將到來的行動期的行動規劃的一個關鍵因素。然而，無人機還沒有被部署用于直接滅火活動，也沒有在野地火災中部署無人機群。蜂群技術正處于起步階段，需要更多的開發才能成為應用于滅火行動的可行選擇。

術語 "無人機群 "是指由一個控制器操作的多個無人機。受控蜂群是為特定任務編程的無人機團隊，由一個控制器操作。半自主的蜂群是一個由控制器協助發射和回收的無人機團隊。半自主蜂群有特定的任務參數，據此它可以識別任務，決定哪些成員將完成任務，完成任務，并恢復到基站，同時在成員之間進行分工以確保成功完成。

由于必須在火場上放置大量的水或阻燃劑的滅火有效載荷，使用單個無人機進行直接滅火攻擊的概念既沒有被大力探索，也沒有被研究。然而，隨著無人機群技術的潛力，允許在站點上放置許多較小的有效載荷，以及攜帶多達100磅的重型無人機系統的進步，許多無人機群可能會有效地壓制火災。使用無人機群而不是傳統的飛機，可能是野火撲滅的下一個巨大進步。執行這項工作的技術正在開發中，然而，目前它既不實用，也無法擴展。

2. 野地火災越來越普遍，破壞性越來越大

野地火災必須作為國土安全問題用廣角鏡頭來看待。許多行動方案可以同時進行，以減少野地火災的頻率、嚴重程度和強度。有必要不把一個解決方案作為解決野地火災問題的萬能藥，而是擁抱創新和技術，以應對減少這些破壞性火災的挑戰。

由于大火對經濟、社會和情感的影響極大，野地火災直接威脅到美國的國土安全。撲滅這些火災的成本在貨幣支出和人力成本方面繼續增加，包括消防員和死于野地火災的市民的生命。國家消防局估計，現在每年用于撲滅野地火災的費用為16億美元。歷史上，有一個指定的 "火災季節"；然而，損失巨大的野地火災發生在一年中的所有月份，導致西部一些州放棄火災季節的概念。

由于野地火災繼續給消防員和生活在城市-野地交界處的人們帶來挑戰，探索更有效和更具成本效益的方法來對抗這些破壞性的火災變得至關重要。人們無法逃避的事實是，全球變暖正在改變森林的易燃性，使其更容易燃燒。這些煤渣干燥的條件造成了由于火勢發展速度太快而導致多人喪生的情況。一個明顯的例子是2018年加利福尼亞州的營地大火，85人喪生，18,804座建筑被燒毀，主要是在火災發生的前五個小時。一個更近的例子是2021年12月30日科羅拉多州丹佛市外的馬歇爾大火，在短短幾個小時內，有兩人喪生，991座建筑被燒毀。這場大火是由干燥的條件和超過每小時90英里的風助長的。加劇這些火災的事實是，在人員、飛機和雇用額外援助的資金方面，打擊這些火災的資源有限。資源的稀缺已經成為一個重要的問題，特別是在火災季節的中心地帶，多個火災正在燃燒并迅速擴大。在過去的幾個火災季節，有的時候根本沒有足夠的資源投入到消防工作中。當這種情況發生時，火災管理人員必須做出艱難的決定，注銷有時數千英畝的土地或數百個房屋。

3. 全球變暖和對荒地的威脅

以前被認為是史無前例的火災和火災行為，現在似乎已經成為每年夏天的常態。全球變暖極大地影響了荒地環境，創造了更熱和更干燥的氣候，使火災持續增長。目前和遺留的關于在何處、如何以及何時滅火的政策增加了美國森林的燃料負荷。森林管理政策需要幾十年才能趕上美國森林目前的燃料負荷。全球變暖和氣候變化倡議可能需要幾十年才能對森林產生積極的影響。根據保險信息協會的數據，2020年美國大約有1010萬英畝的土地被燒毀，美國處于野火高風險或極端風險的房屋共有450萬。

必須承認全球變暖和氣候變化對野外環境的負面影響。全球變暖對森林最重要的影響是干旱和更高的日平均溫度。這些較高的溫度對植被有兩個重大影響。第一是創造較低的長期燃料濕潤度（從燃料中帶走水分）。第二，在環境中造成蒸汽壓力不足（帶走空氣中的水分），使植被更容易著火。11 燃料越干燥，受熱時越容易著火。這兩種氣候變化影響共同作用，使燃料干燥，然后保持干燥。

全球變暖的第二個影響是氣候變化促成的不穩定的天氣模式，在雨季帶來大量的雨水，在夏季帶來更熱和更干燥的條件。雨水在春季促進了輕型植被的生長，增加了總體燃料負荷。當更熱、更干燥的夏季到來時，新生長的植被很容易干燥。這些植被現在已經 "固化"，并準備好攜帶火種，特別是當暴露在風中時。如果該季節的植被沒有燃燒，那么下一個火災季節的燃料量就會增加。全球變暖影響的天氣模式對野地火災產生了指數級的影響，首先是增加了燃料負荷，然后是嚴重干燥的地區，使其更容易發生火災。森林管理政策允許嚴重的灌木叢積累，在森林環境中創造了促進火災更熱、更快、更強烈的條件。

能否準確地界定什么是導致全球變暖和氣候變化對野地火災的具體影響，在未來幾年將繼續吸引公眾的關注。全球變暖的影響每年都隨著美國西部和全球其他地區的大型野火燃燒而顯示出來。這些大火將要求消防管理人員接受有可能限制未來大火增長的技術和政策。莫里茨指出，國家對野火在全球變暖中的作用的理解正在改變。他說，在2003年至2007年期間，在大型野地火災期間，通常問的問題是 "這里該怪誰？" 相反，現在問的問題是："這些火災是由于氣候變化造成的嗎？"也許認識到野火是全球變暖的一個極端結果將影響到對全球氣候變化產生積極影響的政策。

4. 野地環境中航空資產的利用

隨著野地火災的威脅使公民面臨潛在的生命損失，高額的貨幣成本，以及無人機研究的其他領域的新興潛力，探索基于無人機的火災撲滅，在這個時候是有必要的。了解飛機在撲滅野地火災中的作用是至關重要的。使用消防直升機和固定翼飛機已經成為當前整體滅火計劃的一個組成部分，特別是在大型快速移動的野地火災中。一般來說，消防管理人員利用飛機的速度和能力，在火勢擴大為重大火災之前迅速撲滅。很少，如果有的話，飛機能夠完全壓制火災。最終需要地面上的消防員來完全控制野地火災。從本質上講，飛機是用來 "爭取時間"，以便獲得和部署其他消防力量。

然而，使用飛機是一種極其昂貴的救火方法。美國林務局（USFS）按類型和能力確定了飛機的合同費率。在2018年至2021年的合同期內，1型直升機（動力最強，能夠投下最多的水）的合同費率在每飛行小時4000美元至8000美元之間，這取決于飛機類型。固定翼飛機投放緩釋劑的成本可能在每飛行小時7100美元至13500美元之間，不包括緩釋劑成本。美國聯邦調查局在2018年 "約6.07億美元的合同飛機，"包括旋翼和固定翼飛機。在預算緊張的時代，人們必須考慮使用飛機滅火的成本效益。如果使用無人機滅火可以證明成本較低，而且與傳統航空資產一樣有效，甚至比傳統航空資產更有效，那么就應該深入探索無人機的使用。

使用固定翼和旋轉翼飛機來撲滅火災有其局限性，即飛機不能在濃煙條件下飛行，天氣事件，夜晚的黑暗，飛行員飛行時間的限制，能夠駕駛這些飛機的人有限且專業，以及在需要維修時無法進入飛機。在不受控制的環境中，在靠近活躍的野地火災時駕駛飛機，不允許有任何誤差，其結果可能是災難性的。大量的消防員在從事滅火行動時因飛機事故而死亡。在一項回顧性研究中，巴特勒、奧康納和林肯發現，從2000年到2013年，有78名野地消防員的死亡與航空有關，占26.2%。19在這種情況下，高度熟練的消防員和飛行員喪生，他們駕駛的機體通常被摧毀。雖然消防管理人員試圖將消防員和機組人員的風險降至最低，但不幸的是，將男女人員置于危險境地以減緩或阻止野地火災，仍然是一種有效的策略。

在未來幾年，無人機和無人機群可能會取代載人航空資產進行火情識別和直接滅火。由于無人機和無人機群有能力在夜間和多種條件下飛行，而有機組人員的飛機卻不能，因此利用無人機和無人機群可以實現更高的操作速度。此外，無人機理論上可以飛行整整24小時，只受制于所需的維護、飛行員的休息要求，以及嚴重到不允許飛行的火災條件。致力于無人機和無人機群可能會減少消防員因空中事故而死亡的人數，并使火災更小、更容易控制。

B. 研究問題

如何將新興的無人機群技術作為野外環境中的一種火災攻擊方法來實施？

C. 方法和研究設計

本論文探討了無人機群如何成為直接滅火行動的一種新方法，即抑制或延緩火勢發展到初期階段，使常規消防部隊有時間在火勢發展到重大荒地火災之前到達、控制和壓制火勢。通過與先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）和海軍研究生院的機器人和無人系統教育與研究小組一起參與實際的無人機群飛行任務，使用了概念驗證方法。這些飛行為情景研究的有效性提供了依據，這些研究用于開發在荒地環境中實際應用的任務。實際測試告知了部署的可能性，并強調了全面部署前必須解決的問題。此外，我們分析了商業無人機群用戶的當前利用模式，以確定他們的應用與他們可能融入荒地消防行動的關系。

為了說明無人機群直接攻擊火災的潛在價值，本論文利用俄勒岡州西部的蒂拉穆克州森林的一場理論火災。使用50架無人機群和一架單引擎固定翼空中加油機對火災進行 "攻擊"。單引擎空中加油機（SEAT）是傳統上用來攻擊火災的常規飛機。對無人機群和傳統的SEAT飛機攻擊這場火災進行了比較分析。符合國防部建筑框架的系統工程建模軟件Innoslate 4（V 4.5.1.0）被用來模擬無人機群和空中加油機的飛行方案，使用準確的飛行、加油和重新裝載周期時間。為了進行比較，飛行受制于SEAT的一個正常燃料循環。通過對兩種資源所提供的總的消防產品和每加侖的比較成本，對火災攻擊方法進行了比較。這些信息導致了關于使用無人機群作為消防資產的可行性的結論，這些無人機群可以代替傳統的空中消防設備，也可以作為輔助設備。最后，對目前的空中野地滅火方法進行了定量分析，明確地側重于使用常規固定翼飛機與蜂群技術對付理論火災的成本。通過比較分析和實際測試，建立了一個理論部署模型，解決了利益相關者的擔憂和作為商業運作的無人機群行動的潛力。

D. 研究目標

• 檢驗利用無人機群進行野外滅火的可行性。

• 確定如何將無人機群應用于荒地消防工作。

• 識別目前特定于軍事的無人機群應用，這些應用可以適用于荒地消防。

E. 章節概述

這篇論文在很大程度上受到了城市-荒地交界處的消防員個人經驗的影響。第一章討論了這項研究的動機和它的關鍵性。野地消防是一個高度專業化的領域，帶來了自己的語言和行話，所以第二章定義了關于野地消防的背景信息，并介紹了與理解本論文有關的術語。第三章涉及與論文主題和研究問題相關的學術文獻。在第四章中，對比較分析的方法進行了描述和解釋。由于對蜂群技術的研究有限，第四章劃定了分析中的假設和限制。它還主要依靠Innoslate 4系統工程軟件來圖解滅火的過程。本章最后介紹了我們的實驗和建模的結果。第五章討論了傳統的固定翼空中加油機和50架無人機組成的蜂群飛行之間的比較分析結果。從這個比較分析中，設計出了對未來無人機群實施的建議。第六章回顧了這些結論，并建議進行后續研究，以進一步發展無人機群在野外環境中的使用課題。該研究應加強使用無人機群進行直接火力攻擊的可行性。雖然這項技術和研究的實際應用可能要在未來幾年才能實現，但這些發現應該為未來的研究人員提供一個起點。

人工智能（AI）的進展，特別是深度強化學習（RL），已經產生了能夠達到或超過專業人類水平的系統。這項研究探索了RL訓練人工智能agent的能力，以實現小型戰術交戰中的最佳進攻行為。agent在一個簡單的、總體級別的軍事建設性模擬中接受了訓練，其行為得到了規模和經濟力量戰術原則的驗證。結果顯示，所應用的戰斗模型和RL算法對訓練性能的影響最大。此外，特定的超參數訓練也有助于行為的質量和類型。未來的工作將尋求在更大和更復雜的戰斗場景中驗證RL的性能。