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為滿足國防領域對高效數據分析和決策日益增長的需求，美海軍正優先發展能夠處理多源數據并提出行動方案的人工智能/機器學習（AI/ML）系統。歷史上，許多此類系統因技術問題、缺乏可用性或任務相關性而失敗。人機協作研究旨在創建能夠更好融入一線操作員工作流程的AI系統。美國國家科學院、工程院和醫學院（NASEM）近期的一份報告提出了57項研究目標，但美國海軍需要一組更聚焦的優先事項。在太平洋海軍信息戰中心舉辦了一場由多領域23位專家參與的研討會，最終確定了跨越不同時間范圍的五項關鍵研究重點。本專題討論將分析該研討會的成果，重點探討會前存在的關鍵問題及會后產生的新問題。參與專家來自政府、學術界和工業界，為人機協作的重大問題提供了獨特視角。

美國海軍與美國武裝力量其他軍種同樣認識到AI有潛力在幾乎所有任務環節協助作戰人員。能夠接收多源數據、分析識別模式并推薦行動方案的系統，可為棘手問題生成新見解和創造性解決方案。

人機協作研究被視為美國海軍艦隊采用AI的關鍵推動因素，因為以往許多技術因存在技術、可用性與可維護性挑戰而采納過慢（或根本未被采納）。盡管美國國家科學院近期發布了詳細列出57項研究目標的報告，以更好地協調、支持和評估人機團隊，但美國海軍仍希望進一步聚焦范圍，將這些研究方向縮減至三大目標：

（1）確定具體工作單元以支持提案、資金申請與執行；
（2）根據海軍需求將已識別的工作單元歸類為近期、中期與遠期研究重點；
（3）進一步結合研究可行性與難度，將這些重點與對應時間框架對齊。

為支持這些目標，太平洋海軍信息戰中心（NIWC Pacific）舉辦了一場研討會，來自學術界、工業界和政府的23位人因工程與計算機科學家參會，另有三名現役水兵作為實戰領域的海軍主題專家（SMEs）。研討會成果最終提煉為五項跨越近期、中期與遠期投資時間范圍的研究重點。兩項近期重點為：（1）開發人機協作效能度量標準，（2）構建人機協作測試平臺。一項中期重點——人機團隊任務分配，是在研討會討論中形成的，其內涵超越功能分配，旨在探索如何最優分配任務。兩項已識別的遠期重點聚焦于（1）開發AI對人類隊友的感知能力，（2）建立人機團隊開發團隊（即采用多學科方法構建成功的人機團隊）。這些目標因技術復雜性及對作戰人員組織結構的挑戰而被歸為遠期重點。研究優先級如何劃分存在不確定性，包括可能存在競爭性策略這一事實，推動了與會者之間的深入討論。主要討論點強調了需進一步開展戰略思考和更精細化優先級劃分的領域，例如如何推進測試平臺開發和人機協作度量標準。解決這兩項近期重點將推動許多人機協作研究活動，但首先需明確評估內容及原因。本次專題討論將承接研討會未盡議題，并邀請會議參與者貢獻觀點。

本基礎手冊展示前所未有的創新性海上軍事防御系統。推出首款水域智能平臺母艦系統（Hydronescarrier）及其配套的多型水域智能平臺，這些構成Hydronescarrier軍事裝備體系的核心組件。本手冊旨在全面闡述該新型軍事防御系統的特性與功能，其可高效遂行攻防作戰任務。Hydronescarrier集成人工智能系統、自主防御系統、能源系統及智能控制系統，形成復雜動態防御體系，能為戰略區域（包括遠距離目標）提供即時高效防護。出于國家安全考量，部分技術參數不予公開。此外，本手冊將介紹“神經元無人機決策盒”（NeuronDrone-Box）與“超級神經元無人機決策盒”（MegaNeuronDrone-Box）：涵蓋硬件架構、核心算法及新型特種軍用“水域無人機”（Hydrone）。特別說明：本手冊所有算法均基于“混沌理論”與“經濟地形學”。后續將展示突破性原型系統：MAR107X水域智能平臺、MAR107Y水域智能平臺及MAR107Z水域智能平臺，三型平臺的技術特性與應用場景詳見本技術報告。實際上，我們主張在軍用無人機系統決策盒（The NeuronDrone-Box）中應用“全自主人工智能”攻防決策體系，以控制接入該系統的Hydronescarrier——該系統通過神經元無人機決策盒實現攻防決策全自主化。

Hydronescarrier系統導論

本手冊作為國家海洋平臺防御系統（NSPD-System）組成部分，推出首款水域無人機母艦原型Hydronescarrier。該新型海上防御概念依托大型平臺構建（寬65英尺/長100英尺/高15英尺）。平臺甲板精確劃分區域，部署水域智能平臺、雷達、天線、導彈、艦炮、散熱風扇及分布于不同艙位的電池與充電設備（詳見下方8幅圖庫及1部視頻）。頂層甲板設置五條大型可旋轉盤式軌道：軌道1配置8臺MAR107X型水域智能平臺，執行快速打擊偵察與搜救；軌道2配置16臺MAR107Y型水域智能平臺，承擔軍需物資輸送；軌道3部署31臺MAR107Z型水域智能平臺（含自殺式攻擊型與輕型火炮型），執行攻防任務。各軌道可高速運轉實現多型平臺集群化起降。同步配置四部升降機用于停放平臺，另四部專司平臺出動。每條軌道下方設微型運輸車軌道系統，保障平臺起降安全。

平臺頂層通過旋轉軌道部署55臺戰備水域智能平臺，停泊區另置10臺。8部升降機在平臺起降前將其轉運至獨立隔艙，另有8部升降機可同時運送16臺平臺實施高效快速投送。所有水域智能平臺均搭載人工智能系統，配備輕型彈藥、導彈及高威力炸彈（詳見下方8幅圖庫及1部視頻）。各層設有多處應急通道，支持電力或手動控制以應對緊急狀況。為深化理解新型水域智能平臺群組，本手冊第四章提供詳細說明。每臺平臺均配置專屬神經元無人機決策盒（NeuronDrone-Box），使其能基于艦載高功率雷達/天線（位于母艦四角）及衛星圖像信號實施自主攻防。

Hydronescarrier主體結構采用輕質高強特種材料，中部配置兩組持續接受太陽能充電的超級電池組，為大型電機、平臺充電樁（自動為泊位平臺充電）、照明系統、計算機系統、散熱風扇、雷達及母艦“主控中樞”供能。該中樞系統由70臺水域智能平臺通過超級神經元無人機決策盒（Mega-NeuronDroneBox）協同操控，本手冊以數學建模與圖形化方式闡述其編程邏輯。超級神經元無人機決策盒統管內部系統（自動駕駛、推進動力、雷達、指令集、母艦定位、能源管理）及外部系統（水域智能平臺集群）。

艦體配置兩臺大型風扇維持恒溫環境，尾部雙電機推進器確保持續航速，保障這座搭載70臺水域智能平臺的巨型結構在各類海況下保持穩定平衡。需著重說明：所有平臺均由軍用無人機“全自主人工智能攻防決策系統”統一管控。

本報告詳述Hydronescarrier原型機的突破性軍事特性與應用場景：主張通過戰略布局將裝備與平臺集成至母艦主體結構；作為國家海洋平臺防御系統創新設計載體，配備五套導彈系統——兩套跨洲際遠程導彈、一套洲際中程導彈及百枚五公里射程近程導彈（貯于艦體內部）。人工智能系統實施預先縝密評估，保障導彈全天候全域高效作戰。秉持可持續發展理念，母艦搭載太陽能板持續為雙電機、無人機充電設備及計算機系統供能。Hydronescarrier可同時運載七十臺水域智能平臺、重型彈藥、炸彈及五型導彈系統，其多功能特性使其成為遂行多樣化軍事與國家緊急任務的必備裝備。

本研究圍繞兩種40°后緣對齊基準構型的無人作戰飛行器（UCAV）平面布局展開。第一種構型采用中等前/后緣后掠角（Λ=40°），第二種則為高后掠構型（前緣Λ=60°，后緣Λ=40°）。研究目標包括：預測兩種飛翼布局氣動性能（尤其最大升力特性）；通過在飛翼外側段設置前緣與弦向縫翼控制流動，分析粘性流場演化以優化操縱面效能。

第一部分采用無粘渦格法（VLM）、歐拉方程及粘性CFD雷諾平均納維-斯托克斯方程（RANS）方法進行驗證。計算結果與風洞實驗數據吻合良好：VLM預測升力與俯仰力矩隨迎角呈線性變化，但誘導阻力預測顯著偏低；RANS與歐拉方程結果與實驗高度一致。

第二部分提出一種弦向縫翼創新優化設計方案，應用于高后掠UCAV構型以提升后緣操縱面升力。增強操縱面氣流可顯著改善中高迎角下的飛行器橫向控制能力。研究識別弦向縫腔四維優化參數：位置、寬度、長度及縫腔軌跡與自由流夾角（相對于飛行器后緣測量）。通過CFD優化結果與基準構型及實驗數據對比，證實弦向縫翼構型可提升操縱面質量流量，進而提高升力。前緣縫翼方案雖能改善低迎角流控效果，但對中高迎角高后掠UCAV構型效能有限。

當代無人作戰飛行器（UCAV）技術驗證機的氣動與隱身設計特征

當前無人作戰飛行器（UCAV）技術驗證機普遍采用飛翼式邊緣對齊構型以降低雷達散射截面積（RCS）。對于設計巡航于高亞音速馬赫數的飛行器而言，此類布局的翼面后掠角在氣動性能上并非最優選擇（Schütte, Hummel & Hitzel, 2012；Barnard & Philpott, 2010）。此類構型的大后掠前緣在中高迎角下易誘發分離渦流，雖能增強升力生成，但會導致翼面外側段產生顯著的橫向流動（Gudmundsson, 2014a；Shevell, 1989；Barnard & Philpott, 2010；Bertin, 2002；Kerstin, Andreas & Martin, 2012；Frink, Tormalm & Schmidt, 2012；Kermode, 2012）。翼面外側段的橫向流動分離成為制約前緣渦流高升力效能開發的關鍵因素，同時還會對中高迎角下的飛行器穩定性與控制能力產生負面影響，并在迎角接近失速時引發機鼻上仰力矩（Gudmundsson, 2014a；Barnard & Philpott, 2010；Shevell, 1989；Robert et al., 2007）。為解決這些問題，本研究首次在飛翼構型上應用前緣縫翼與弦向縫腔創新設計，通過最大化操縱面升力實現流動控制。需指出，前緣縫翼雖曾用于低后掠翼提升升力，但據文獻考證尚未被應用于高后掠飛翼構型的操縱面性能優化；弦向縫腔在飛翼構型被動流動控制中的應用亦屬研究空白，構成該研究的創新維度。

未來UCAV需兼具高機動性與低可探測性以確保在敵對防空環境中生存。圖1.1展示了不同隱身設計的現代飛翼UCAV構型，其幾何特征主要基于隱身需求進行優化（Barnard & Philpott, 2010；Bertin, 2002）。由圖可見，飛翼構型前/后緣設計與現役飛行器存在顯著差異，且因缺乏傳統穩定面及相關操縱面，在純粹形態下面臨固有穩定性與控制難題（Schütte et al., 2012；Lee, 2014；Kermode, 2012；Barnard & Philpott, 2010）。受雷達散射截面積（RCS）特征與重量限制，前/后緣需以40°至60°的共面角對齊，形成介于純三角翼、菱形翼與Lambda翼間的氣動布局（Tianyuan & Xiongqing, 2009；Schütte et al., 2012）。

后掠翼無人機的氣動挑戰與流動控制創新方案

后掠翼飛行器具備高速低阻的優良特性，且能通過前緣渦流效應在高攻角下持續產生升力。前緣渦流作為后掠翼氣動布局的核心要素，為高攻角飛行控制提供升力支撐（J.D. Anderson, 2010；Houghton & Carpenter, 2003；Wilson & Lovell, 1947；Hummel & Srinivasan, 1967）。然而，隨著攻角增大，前緣渦流會逐漸分離并向翼面外側段遷移，這種遷移強度隨攻角提升而加劇（Frink et al., 2012；Kerstin et al., 2012；Barnard & Philpott, 2010）。由此導致的后緣操縱面分離流環境嚴重削弱滾轉控制效能，使得前緣渦流生成的高升力無法有效轉化為中高攻角下的飛行器橫向控制力。此外，當攻角接近失速時，飛行器還會經歷劇烈的機鼻上仰力矩（Gudmundsson, 2014a；Kermode, 2012）。

現有研究聚焦前緣襟翼、導流板、鴨翼與翼刀等被動流動控制技術以緩解上述問題（Buchholz & Tso, 2000；D. F. Anderson, 2000；Kermode, 2012；Gudmundsson, 2014b）。但這些技術受制于雷達散射截面積（RCS）約束，無法應用于典型飛翼構型——前緣襟翼、導流板與垂直翼刀會顯著惡化隱身特征（Schütte et al., 2012；Barnard & Philpott, 2010）。為此，本研究首次在飛翼構型上采用前緣縫翼與橫向縫槽替代方案，通過優化中高攻角下操縱面升力實現流動控制。平滑增強的操縱面氣流可維持飛行器在中高攻角下的有效滾轉控制（Shevell, 1989）。需特別指出，所研究縫槽與機翼表面齊平，相較于傳統流動控制技術對RCS特征的影響微乎其微。

基于高低精度CFD技術的無人機氣動性能研究及縫槽優化設計

本研究聚焦兩大核心目標：其一，通過高、低精度計算流體力學（CFD）技術，深化對兩種低可探測性無人作戰飛行器（UCAV）流場特性的認知，并精準預測其高升力性能。飛行器的高升力性能直接影響重量與穩定性，因此精確預測至關重要。其二，探究機翼弦向縫槽能否提升高攻角下控制面偏轉時的升力系數，利用前緣與弦向縫槽抑制翼面外側段橫向流動發展，最終開發一種通過縫槽優化控制面性能的創新設計。

為實現第一目標，研究在低速風洞中測量氣動力/力矩隨攻角變化規律，并將結果與自主開發及商業CFD軟件（基于歐拉方程、雷諾平均納維-斯托克斯方程（RANS））以及低精度渦格法（VLM）進行對比。評估飛行器縱向與橫向穩定性，揭示導致非線性特性的流場成因。通過無粘與粘性流場計算研究，解析高升力特性預測能力，并分析UCAV構型外側段粘性流動演化。采用流線可視化技術呈現后掠翼上表面流場特征，開展網格細化研究以考察分辨率對計算結果的影響，同時對湍流模型、邊界條件及求解器進行參數研究，探究不同計算策略對飛翼構型解算的影響。

為實現第二目標，針對帶縫槽機翼開展流動控制計算研究，將結果與基準構型對比并通過實驗驗證。選擇前緣與弦向縫槽方案因其與翼面齊平，預期對雷達散射截面積（RCS）影響極小。采用數值優化方法開發弦向縫槽創新設計，應用于高后掠UCAV構型以最大化后緣控制面效能。通過測量優化構型后緣法向質量流量并與基準構型對比，證實優化設計的有效性。

論文架構與章節概要

本論文第二章涵蓋無人作戰飛行器（UCAV）飛翼構型的背景與文獻綜述，包括飛翼基礎氣動原理概述、現行流動控制技術及其雷達散射截面積（RCS）特征限制分析。同時探討現代UCAV作戰定位，以及解決飛翼氣動問題的計算空氣動力學方法體系，闡述非線性與線性計算理論框架，并簡介數值優化及其算法。最后對后掠翼相關研究進行批判性綜述與歷史成果總結。

第三章闡述研究采用的方法論，詳細描述用于分析基準UCAV構型的實驗與計算手段，并列出實驗與計算研究的關鍵參數。

第四章深入對比分析中等后掠與高后掠基準UCAV構型，探究線性與非線性方法預測飛翼高升力特性與渦結構的能力，結合表面流線可視化技術解析飛翼外側段粘性流動演化規律。

第五章重點研究中等前緣后掠構型的預測與穩定性，通過計算與實驗對比評估UCAV俯仰與偏航特性，并基于雷諾平均納維-斯托克斯方程（RANS）計算對比控制面偏轉構型與基準構型，量化后緣控制面效能。

第六章聚焦前緣與弦向縫槽的被動流動控制研究，將帶縫槽構型的計算結果與基準構型及實驗數據對比驗證，同時通過計算分析論證弦向縫槽對控制面偏轉升力的提升作用。

第七章提出基于數值優化方法的弦向縫槽創新設計方案，計算優化構型后緣質量流量并與基準構型對比，通過實驗驗證優化結果的可靠性。

第八章總結研究成果并提出未來研究方向。

本論文闡述了一種新型無人機（UAV）飛行控制器FARN的功能原理，該控制器專需高精度可靠導航的任務場景而設計。通過融合低成本慣性傳感器、超寬帶（UWB）無線電測距以及全球導航衛星系統（GNSS）原始觀測值與載波相位數據，系統實現了所需精度要求。該飛行控制器基于兩項科研項目的任務需求開發，并在實際環境中完成驗證。

FARN集成GNSS羅盤功能，可在地磁羅盤不可靠環境下實現精確航向估計。該技術通過融合雙GNSS接收機原始觀測數據與實時姿態解算能力，使得在ROBEX項目北極科考任務中，即便地球磁場水平分量微弱仍能保障無人機可靠運行。

此外，FARN支持多無人機厘米級實時相對定位，既實現蜂群內精準機動飛行，也支持多機協同作業——包括目標協同或物理耦合任務。結合MIDRAS項目，開發了雙機協同防御系統：兩架無人機通過協調動作操控懸掛網具，實現空中危險目標捕獲。

本研究涵蓋無人機研發的理論與實踐層面，重點涉及信號處理、制導控制、電氣工程、機器人學、計算機科學及嵌入式系統編程等領域。同時為后續無人機研究提供系統性參考框架。

研究工作詳細建模并描述了無人機平臺構型、推進系統、電子設備架構及傳感器配置。建立姿態表征數學規范后，重點闡釋飛行控制核心——嵌入式自運動估計框架及控制架構原理。基于基礎GNSS導航算法，推導出進階載波相位處理技術及其與自運動估計的耦合機制。系統闡述各模塊實施細節與優化策略，并在兩項科研項目中完成部署驗證。通過系統性能的批判性評估，明確現有技術邊界并提出改進方向。

本電子書概述了目前可以購買的反無人機設備。也可以將其稱為反無人機或反無人機系統（C-UAS）技術。

無人機監控設備可以是被動的（簡單地觀察或監聽），也可以是主動的（發出信號并分析反饋信息），并可執行多種功能，包括：

• 探測
• 分類或識別
• 定位和跟蹤
• 警報

需要注意的是，并非所有設備都能同時執行上述所有功能。

探測是指該技術可以檢測到無人機。但僅有探測通常是不夠的。例如，探測無人機的雷達也可能探測到鳥類。這就是為什么分類很有用。對無人機進行分類的技術通常能夠將無人機與其他類型的物體（例如飛機、火車和汽車）區分開來。

再進一步就是識別。有些設備可以識別特定型號的無人機，甚至可以識別無人機或控制器的數字指紋，例如 MAC 地址。提醒附近某處有無人機已經很有用了。但是，如果知道無人機（和/或操控者）的確切位置，態勢感知能力和部署反制措施的能力就會大大增強。有些設備甚至可以實時跟蹤無人機的位置。無人機監控設備主要有四種類型：

• 射頻（RF）分析儀
• 聲學傳感器（麥克風）
• 光學傳感器（攝像頭）
• 雷達

該項目對利用無人載具（UVC）概念支持分布式海上行動（DMO）的操作和設計考慮因素進行評估。該評估為投資和開發與利用無人系統、潛在的 UVC 及其與有人艦隊的集成相關的操作概念提供信息。該項目開發了 DMO 的架構表征，包括相關系統的定義以及相關的操作活動。這些表征是仿真模型開發的基線，該模型研究了 UVC 可能對作戰可用性和持續性產生的影響。模擬分析分兩個階段進行。第一階段評估了 UVC 在 90 天代表性運行情況下的總體影響。分析表明，UVC 對運行可用性有積極影響。值得注意的是，這種影響在有機續航時間有限的無人系統中更為明顯。對于不同等級的無人系統，采用 UVC 后，運行可用性的提高幅度最低為 6%，最高為 31%。第二階段分析研究了 UVC 的設計特點，以確定 UVC 的關鍵性能驅動因素。分析發現，無人水面艦艇和無人水下艦艇發射和回收井甲板的數量比無人飛行器發射和回收站的數量影響更大。與對固定式 UVC 配置的評估類似，該分析表明，對于續航時間有限的無人系統而言，增加回收和維修站數量的影響更大，這表明 UVC 本身的適當設計與 UVC 所支持系統的設計特性有著內在的聯系。

波蘭陸軍航空兵廣泛使用的 F-16 飛機需要根據人工智能（AI）算法進行改裝，以提高其作戰能力和性能。本研究旨在通過首先描述 F-16 系統并對人工智能算法進行分類，從而為此制定全面的指導方針。研究回顧了機器學習、深度學習、模糊邏輯、進化算法和蜂群智能在現代飛機中的潛在應用。隨后，確定了適用于 F-16 系統的特定算法，并根據系統特征就其適用性得出結論。分析結果為潛在的 F-16 改裝提供了信息，并預測了未來人工智能在軍用飛機中的應用，為新算法的開發提供了指導，并為類似飛機類型提供了益處。此外，還為未來的研發工作指明了方向。

人工智能算法在 F-16 中的可能應用

假定 F-16 飛機為基線作戰平臺，可在該平臺上應用一套特定的人工智能算法。選擇 F-16 飛機的原因是空軍有大量現役飛機，這為算法提供了必要的輸入。此外，在運行過程中收集的有關 F-16 飛機的知識、制造商對已實現改裝的了解以及 DARPA 進行的實驗室測試也很重要。表 9 列出了 F-16 飛機功能與配備人工智能算法的系統的比較。表 10 詳細說明了在特定情況下可采用的算法。

根據為 F-16 飛機編制的人工智能算法列表，進行了矩陣分析--分析代表 F-16 飛機系統的列和代表特征的行。分析的主要結果如下：

• 航空電子和數字設備、電氣和電子裝置等系統是關鍵的基礎設施。這些系統的人工智能算法在 F-16 飛機的各項功能中發揮著重要作用。這兩個系統相互關聯，其各個功能的可靠性對 F-16 飛機的運行至關重要，例如：電氣或電子設備的任何組件出現故障，都會導致負責特定功能（特性）的算法無法正確運行。反過來，航空電子和數字設備領域的算法故障也會導致特定功能失靈，從而損壞電氣和電子系統的某個組件，例如：算法為某個組件設定的激活值不正確，可能會導致電氣或電子裝置超過安全限制。

• 系統激活和系統監控功能以及人工智能算法對 F-16 飛機上所有系統的可靠性和運行至關重要。在系統激活功能方面，來自強化學習小組的機器學習算法尤為重要，而在深度學習方面，來自監督深度學習小組的算法也尤為重要。模糊邏輯、進化和群集智能也同樣適用。在系統監控功能方面，所有有監督和無監督的機器學習算法，以及所有深度學習的有監督或判別算法都是有區別的。它們適用于動力單元、電氣和電子裝置、液壓系統/伺服驅動器、控制系統、安全系統、燃油系統、航空電子設備和數字設備等系統。需要注意的是，這兩種功能是相互關聯的。負責監控的算法可以使負責激活系統的算法正常工作。

• 空氣動力學和飛行力學、保持安全距離：地面、地面上的物體和空中的物體等功能在編譯過程中發揮著關鍵作用。這些功能與 9 個配備人工智能算法的系統中的 7 個相關。就 “空氣動力學和飛行力學 ”功能而言，各系統中的強化學習算法可分為：值函數、蒙特卡洛法、時差學習、REINFORCE 和組合算法。有監督和無監督機器學習算法也發揮著重要作用。而在深度學習算法組中，如卷積神經網絡和遞歸神經網絡。模糊邏輯算法也同樣適用。另一方面，對于保持安全距離的功能，強化機器學習的所有算法都適用。在深度學習方面，監督式深度學習的所有算法都適用。模糊邏輯、進化和群集智能也適用。需要注意的是，這兩種功能是相互關聯的。特別是在編隊飛行和中近距離作戰等情況下，系統中這兩種功能的算法同時正確運行非常重要。

• 在武器功能的使用方面，所有強化機器學習算法都很突出，但也有一些選定的監督機器學習算法，如支持向量機、決策樹等： 支持向量機、決策樹、隨機森林、天真貝葉斯分類器、神經網絡。在無監督機器學習算法中，以下算法最為突出： 層次聚類分析、新穎性和離群點檢測算法、可視化和降維及可視化算法以及獨立成分分析算法。此外，還應用了模糊邏輯、進化和群集智能算法。

本研究為基于人工智能的復雜作戰系統的運行和開發建立了 MUM-T 概念和分類系統。分析了該系統的核心方面：自主性、互操作性和程序級別。人工智能 MUM-T 可提高有人駕駛系統的生存能力、擴大其作戰范圍并提高戰斗力。利用美國和英國正在建造的人工智能 MUM-T 綜合作戰系統的數據，分析了技術挑戰和項目水平。目前，MUM-T 處于有人駕駛平臺和無人駕駛飛行器平臺復合運行的水平。從中長期來看，無人地面飛行器、無人水面飛行器和無人水下飛行器等異構平臺之間的互操作通信是可能的。根據人工智能 MUM-T 系統之間互操作性的通用架構和標準協議的發展水平，MUM-T 可以從 "1 到 N "的概念發展到從 "N 到 N "的各種操作概念組合。本研究與現有研究的不同之處在于，MUM-T 系統中體現了第四次工業革命的核心技術，如人工智能、自動駕駛和數據互操作性。此外，通過在現有的無人系統分類法中體現人工智能和自主性，建立了人工智能支持的自主 MUM-T 操作和設施分類系統，并在此基礎上對級別和程序進行了分析。

本研究確立了有人無人協同作戰（MUM-T）的概念，目的是操作、開發和利用智能聯合作戰系統。此外，它還分析了互操作性、自主性、挑戰和計劃水平。人工智能支持的自主無人 MUM-T 提高了有人系統的生存能力，擴大了作戰范圍，并顯著提高了作戰效率。與以往不同的是，MUM-T 的概念正隨著人工智能的發展而不斷擴展，互操作性和自主性也在相應提高。美國和北大西洋公約組織（NATO）國家提出了未來防御領域的挑戰，并在無人系統（UMS）和 MUMT 層面開展了解決這些挑戰的計劃。本研究分析了自主 MUM-T 聯合作戰系統的運行和使用所面臨的技術挑戰和計劃水平，并介紹了基本要素技術。研究方法基于現有定義和第四次工業革命建立了 MUM-T 概念。并利用北約、美國和英國的數據分析了互操作性、自主性、挑戰以及技術和利用方面的計劃水平。

圖 2 基于 NIST 和北約分類標準的人工智能自主 MUM-T 系統分析

美國防部（DoD）對 MUM-T 的定義各不相同。美國 陸軍無人機系統卓越中心（UAUCE）將有人駕駛平臺和無人機視為單一系統。有人系統和無人系統（如機器人、傳感器、無人飛行器和作戰人員）的集成增強了態勢感知、殺傷力和生存能力[1]。國防部將這種關系視為執行共同任務的綜合團隊，美國陸軍航空卓越中心（UAACE）將其定義為同時操作士兵、無人機和無人地面飛行器（UGV），以提高對態勢的了解和生存能力[2]。它采用了標準化的系統架構和通信協議，使來自傳感器的精確圖像數據能夠在整個部隊中共享。目前，它在國防領域的應用最為廣泛。陸軍航空動力局（AFDD 2015）將其定義為：為每個系統提供特殊功能，使現有有人平臺和無人資產能夠合作完成同一任務。這是一種規避風險的方法，通過從空中、陸地和海上無人系統向有人資產傳輸實時信息，提高單兵作戰人員的態勢感知能力[3]。圖 1 是戰場上 MUM-T 系統的層次示意圖。

在世界經濟論壇（WEF）議程的第四次工業革命（Fourth IR）之后，數字化（I2D2）作為一項核心技術被提出。這些技術在未來科學中具有自主、分析、通信和邊緣計算的特點。該技術的特征組合構成了自主系統和智能體（智能+分布式）、擴展領域（互聯+分布式）、作戰網絡（互聯+數字化）、精確作戰領域（智能+數字化）。智能人工智能將改變戰爭的格局，而數字數據的可用性將使分布式和互聯（自主）系統能夠進行分析、適應和響應。這些變化反過來又可能通過預測分析支持更好的決策。

北約（2020 年）以第四次工業革命的核心技術特征及其組合為導向，構建復雜的作戰系統[4-6]。美國國防發展機構（ADD 2018）認為，MUM-T 復雜系統是一種無人作戰系統，可以補充或替代作戰人員的能力，以最大限度地提高作戰效率，最大限度地減少戰場情況下的人員傷亡。它被定義為以一種復雜的方式操作包括戰斗人員在內的有人作戰系統的作戰系統[7]。考慮到美國國防部（2010）、北約（2020）和 ADD（2018）的定義，人工智能支持的自主 MUM-T 復雜作戰系統（以下簡稱 "自主 MUM-T"）和 OODA 循環如表 1 所示[1，5，7]。本研究所指的 MUM-T 復合作戰系統通過聯合指揮與控制，在空中、地面、海上、太空、網絡和戰爭等所有領域提供觀察、分析和控制，可通過整合/連接所有軍事力量的有人和無人系統進行操作。它被定義為 "根據決策和行動執行聯合行動的作戰系統"。

圖 3 北約 STANAG LOI 5 和自主邊緣計算 MUM-T 互操作水平設計

本文旨在總結在步兵旅戰斗隊（IBCT）及以下級別整合反小型無人機系統（C-SUAS）以支持大規模地面作戰行動（LSGCO）所面臨的挑戰并提出相關建議。這些建議源于對 2022 年 1 月至 2024 年 1 月期間開展的多項訓練活動、桌面演習和規劃活動的觀察和參與。

美陸軍條令出版物（ADP）3-0《作戰》將 LSGCO 定義為 “涉及多個軍團或師的持續作戰行動”。從陸軍技術出版物（ATP）3-01.50《防空空域管理（ADAM）小組行動》中總結，防空空域管理小組的作用是規劃、協調和建立與通信系統統一行動的連接；提供態勢感知和早期預警；持續規劃和進行受支援梯隊的空域管理要求；進行防空和導彈防御（AMD）及航空規劃，以確定整個沖突范圍內的要求。隨著 SUAS 在戰場上的威脅與日俱增并得到證實，這些軍團、師及其下屬 IBCT 的 AMD 和 ADAM 單元中的經修改的組織和裝備表（MTOE）人員無法執行條令要求以支持梯隊指揮官，并同時執行交戰行動以支持 C-SUAS。因此，C-SUAS 必須是一項深入到最基層的聯合軍種行動，部隊各梯隊的士兵，尤其是擔任直接作戰任務的士兵，都應熟悉 ATP 3-01.81《反無人機系統》，并精通 C-SUAS 任務。這些任務位于 “聯合武器登記冊 ”中，分別是

• 反無人機系統被動 AMD 措施計劃（441-CUAS-0001）
• C-SUAS 行動計劃（441-CUAS-2001）
• 制定單元 C-SUAS 培訓戰略 (441-CUAS-1001)
• 操作 C-SUAS 動力系統 (441-CUAS-1002)
• 管理 C-SUAS 動力系統的運行狀態 (441-CUAS-1003)
• 操作 C-SUAS 非動能系統 (441-CUAS-1004)
• 管理 C-SUAS 非動能系統的運行狀態 (441-CUAS-1005)
• 操作 C-SUAS 探測設備 (441-CUAS-1006)
• 管理 C-SUAS 探測設備的運行狀態 (441-CUAS-1007)
• 銷毀 C-SUAS 設備 (441-CUAS-1008)

圖：2023 年 4 月 20 日，在克羅地亞普拉舉行的 “盾牌 23 ”演習中，一名隸屬于第 173 空降旅的傘兵使用 Dronebuster 3B 干擾敵方無人機。

SUAS 日益普及

在現代戰場上，從 SUAS 上投擲手榴彈和爆炸物并不一定是一種新技術，但只是在過去幾年中，我們才看到這種方法在規模上可以產生多么驚人的破壞力。我們不僅看到了這些機器的殺傷力，還看到了它們用于宣傳的二階和三階效果。最令人擔憂的是，與經過政府采購程序的先進無人機系統相比，或者與我們目前依靠來擊敗它們的陸軍一些更先進的防空彈藥相比，這些系統的價格低廉得令人難以置信。無論這些系統是從大型在線零售網站購買的，還是在某個人的車庫里制造的，它們都可以大規模使用，是真正意義上的一次性裝備。在可預見的未來，任何不受傳統軍事采購流程官僚主義束縛的軍事力量都肯定會使用這些戰術、技術和程序（TTP）。正如我們在叛亂部隊（伊拉克和沙姆伊斯蘭國）和常規部隊（烏克蘭/俄羅斯）身上所看到的那樣，無人機投擲的手榴彈現在正被叛亂部隊用來對付以色列和世界各地其他正在發生的沖突。

懸停彈藥和單向（或神風特攻隊）無人飛行器在戰場上也并不陌生。只是最近利用社交媒體進行宣傳，才使閑逛彈藥的概念成為頭條新聞。在 2020 年的第二次納戈爾諾-卡拉巴赫戰爭中，阿塞拜疆軍方廣泛使用了以色列制造的巡航彈藥。IAI Harpy 和 Harop 都被用來對亞美尼亞防空單元造成毀滅性影響，為大型無人機系統消除剩余防御系統和瞄準無保護的前線單元開辟了道路。俄烏戰爭也向世界展示了這類武器的獨特能力。在俄羅斯方面，Zala KYB 和 “柳葉刀 ”系列等專業開發的系統已顯示出其對人員和物資的有效性。在烏克蘭方面，第一人稱視角（FPV）四旋翼飛行器被改裝成精確打擊、閑逛彈藥，在社交媒體和俄羅斯軍方中大放異彩。閑逛彈藥和投擲爆炸物的設計種類繁多，每種設計都有一系列獨特的挑戰，因此很難制定適當的反制措施。在討論大規模遠程空襲等遠征型演習時，這些挑戰變得更加普遍，因為在這些演習中，單元經常會超越固定地點低速小型無人機綜合毀傷系統（FS-LIDS）和移動式低速小型無人機綜合毀傷系統（M-LIDS）等大型系統的 C-SUAS 覆蓋范圍。

雖然簡易爆炸裝置的空中威脅依然存在，但必須承認還有其他技術正在進入現代戰場。人工智能是最近的頭條新聞，但必須指出的是，自主決策邏輯已經存在了一段時間，而且低預算的叛亂分子和業余愛好者完全可以做到。與自動駕駛汽車中使用的軟件一樣，這種類型的自動化依賴于一套預先確定的規則，可用于多種不同的目的，如自主計算和識別潛在目標，或在被拒絕、降級、破壞的空間作戰環境（D3SOE）中用于自主導航。一定程度的自主性還能提高地面控制系統和操作人員的生存能力，增強本已難以探測的飛機的隱身性，并提高在目視和電子視線之外飛行時的殺傷力。

觀察

防空炮兵（ADA）分部承擔了解決 C-SUAS 問題的任務，在位于俄克拉荷馬州錫爾堡的消防卓越中心領導聯合 C-SUAS 大學。兵團、師和旅的 MTOE 都分配了防空軍事職業專業 (MOS)，其中包括 14A（防空軍官）、140A（AMD 系統集成商）和 14G（防空作戰管理系統操作員）。14A 的職責是一名普通的防空軍官，而 140A 和 14G 則接受培訓，負責集成和操作特定設備，為聯合數據網絡提供信息，該網絡可生成用于了解態勢的綜合空中圖像。目前，這些 MOS 都不需要通過專業軍事教育管道接受有關 C-SUAS 系統、戰術、規劃、使用和能力的培訓。雖然這些人員中可能有人參加過 C-SUAS 聯合大學的課程，但他們對 C-SUAS 的了解，如果有的話，大部分也只是來自于在職培訓，他們可能被要求學習，也可能沒有被要求學習，以促進他們參與的行動。

在常規陸軍的任何戰術梯隊中，都沒有專門的 C-SUAS 人員或有機設備，而且大部分 C-SUAS 設備都采用傳統防空 TTPs 的電子戰（EW）技術。雖然防空部門已將聯合 C-SUAS 大學和 C-SUAS 問題集包括在內，但其人員根本無法單獨負責 C-SUAS 任務。在考慮潛在的陸軍 2030 團概念進行人員調整時，這是一個值得關注的問題。這種向更純粹步兵團的調整很可能會將與 C-SUAS 行動關系最密切的 MOS（EW、ADA、UAS）完全調出 IBCT。

雖然許多系統，如 FS-LIDS、M-LIDS 和 “無人機克星”（Drone Buster）已作為戰區提供裝備（TPE）定期投入戰場，但除 “無人機克星”（Drone Buster）外，這些系統都不利于聯軍使用，更不用說作為空中突擊或空降 BCT 的一部分了。在考慮 FS-LIDS 時，增加需要更長安裝和拆卸時間、額外專家人員配備和存儲空間以及不同后勤尾翼的裝備，對任何 BCT 來說都是不切實際的想法，只會使指揮所（CP）更容易成為敵方火力和影響的目標。像 M-LIDS 這樣的裝備很可能會被歸入步兵營內的重武器連，因為他們很少能在輕步兵連需要穿越的地形上機動。盎司等于磅，重武器連已經有足夠的平臺和武器裝備來有效地維護和使用。這些現實情況，以及這些裝備無法有效地投入戰斗以立即行動的事實，都表明它們無法為 IBCT 提供一種常識性的 LSGCO 方法。

建議

雖然每個梯隊的所有士兵都應該對其責任區（AOR）內 C-SUAS 的 “操作方法 ”有共同的認識和理解，但現實情況是，如果你能看到或聽到 SUAS，很可能為時已晚。應積極利用電子對抗措施，不讓有威脅的 SUAS 在軍團、師和 BCT 責任區內自由行動。從空中突擊特遣部隊的角度來看，這可以是利用 Bal Chatri 來識別敵方 SUAS 的存在，然后利用戰術級 EW 資產在威脅接近目視攔截范圍之前對其進行主動、大范圍的反制。對 EW 自相殘殺的擔憂是可以理解的，但考慮到活躍而炎熱的空中突擊著陸區的脆弱性，在討論在這種場景下使用 “藍色 ”SUAS 或通信網絡時，應該而且將會利大于弊。理想情況下，空中突擊特遣部隊應具備有機手段，可在部隊初始投入期間或投入后盡可能短的時間內識別威脅 SUAS 并提供反制措施。

使用 FS-LIDS 和 M-LIDS 等笨重的系統似乎使部隊在戰術層面保持了過去二十年來的反叛亂思維。當部隊負責通過火力和機動手段接近并摧毀近在咫尺的敵人時，使用這些系統既無益也無效。雖然 FS-LIDS 或 M-LIDS 等強大的系統可能會在陸軍 2030 師防空概念中占有一席之地，但如果交給戰術機動梯隊使用，它們就沒有用武之地。如果交給戰術梯隊的機動部隊使用，則只應交給發揮專門保護作用的部隊（即被指派執行特定任務以保護梯隊的特定關鍵資產），而不應交給積極開展 LSGCO 的部隊。

在開展行動時，C-SUAS 不能僅被視為一種電子戰或防空問題集。雖然 執行交戰行動的士兵可能與軍種無關，但規劃和整合 C-SUAS 計劃的參謀部職能卻與軍種無關。雖然執行交戰行動的士兵可能與 MOS 無關，但在旅級及以上各梯隊的 C-SUAS 規劃人員中，必須包括 EW 技術員（MOS 170B）、無人機系統操作技術員（MOS 150U）和 14A 人員。陸軍條令出版物《3-19 火力》的第一頁 3-19《火力》的前幾頁概述了許多火力作戰職能任務，其中包括地對空火力、網絡空間作戰/預警和空域作戰。這些任務都支持 C-SUAS 的工作。因此，確保 因此，確保將 170B、150U 和 14A 部署在一個旅的火力單元內，將最有效地為指揮官提供 提供支持 C-SUAS 任務的合理建議。要想在 LSGCO 的各種沖突中致命、有效并取勝 要想在 LSGCO 的各種沖突中取得致命、有效和勝利的戰果，C-SUAS 的工作必須是一項聯合行動，利用火力作戰功能任務來支持各部隊的工作。為支持保護作戰職能部門的工作，C-SUAS 任務必須是一項聯合行動。

圖：左上圖為動能和電子戰移動式低速小型無人機綜合消解系統 (M-LIDS)，右圖為固定地點低速小型無人機綜合消解系統 (FS-LIDS)

作者：

CW4 Wesley K. Wilk 目前在肯塔基州坎貝爾堡 101 空降師（空中突擊）第 2 旅戰斗隊總部和總部連 (HHC) 擔任無人機系統操作技術員。在成為準尉之前，他曾擔任步兵班長，在成為無人機系統技術員之前，曾在第 159 戰斗航空旅擔任 OH-58D 指揮飛行員。CW4 Wilk 曾在排級、連級、營級和旅級多個崗位服役，擁有 RQ-7B、MQ-1C、RQ-11B 和 “黑色大黃蜂 ”士兵機載傳感器的作戰經驗。他畢業于陸軍飛行學校和準尉基礎課程、空中突擊課程、戰術無人機系統操作準尉技師課程、航空準尉高級課程和聯合火力課程。CW4 Wilk 獲得了恩布里-里德爾航空大學航空理學學士學位和無人系統理學碩士學位。

CW2 Ronald E. Brand 目前在 2/101 HHC 擔任防空和導彈防御系統集成商。在成為準尉之前，他曾擔任步兵和防空作戰系統管理員。CW2 Brand 畢業于準尉基礎課程、空中突擊課程、聯合火力課程、陸軍太空干部基礎課程、多戰術數據鏈路規劃員課程、數字情報系統炮手入門課程和 Booze Allen Hamilton C-SUAS 操作培訓。他獲得了 Excelsior 大學工商管理理學士學位，目前正在攻讀佐治亞理工學院網絡安全理學碩士學位。

本報告介紹了用于基于事件的視覺慣性里程測量的機載事件傳感器的性能和結果，項目名稱為 Have T-Rex。測試由俄亥俄州賴特-帕特森空軍基地空軍技術研究所自主導航技術中心（AFIT/ANT）要求進行。開發測試的牽頭機構是加利福尼亞州愛德華茲空軍基地的空軍測試中心。執行測試機構是第 412 測試聯隊。測試由美國空軍試飛員學校 20A 班在加利福尼亞州愛德華茲空軍基地進行，是學生測試管理項目的一部分。測試于 2020 年 9 月 8 日至 2020 年 9 月 21 日進行，包括駕駛編號為 87-0377 的 F-16 進行 21.4 個小時（13 架次）的飛行測試，以及駕駛 T-38C 作為空中目標進行 2.2 個小時（2 架次）的飛行測試支持。

全球定位系統（GPS）是軍事和商業定位、導航和定時應用的關鍵。全球定位系統的導航性能取決于能否可靠、無障礙地接收低功率衛星信號。這些信號很容易受到干擾或欺騙。AFIT 自主與導航技術中心已投資于各種替代導航解決方案，以降低這種風險。基于事件傳感器的視覺慣性測距（EVIO）導航就是其中一個研究領域。視覺里程計使用安裝在車輛上的攝像頭，通過識別和跟蹤圖像特征來估計車輛的運動。運動估算的準確性受到攝像機性能的限制，因為每秒低幀捕獲率會錯過幀間的關鍵信息，尤其是在快速運動時。另外，捕獲率極高的相機需要更強的處理能力。

測試中的系統（SUT）包括基于事件的傳感器（EBS）和慣性測量單元（IMU），安裝在 F-16D 上的可重構機載傳感器、通信和激光（RASCAL）吊艙中，以提高目視測距性能。EBS 通過硬件實現強度變化檢測。這種操作理念提高了時間分辨率和動態范圍，而且功耗低，有利于快速運動和低/變化的環境照明條件。SUT 的導航算法通過卡爾曼濾波器處理 EBS 圖像來識別特征運動，并輔以 IMU 數據來預測飛機的位置、速度和姿態。SUT 算法尚未用于飛行中的導航估計；所有導航估計都是在飛行后進行的。

總體測試目標是確定 EVIO 算法的準確性，并收集數據以支持正在進行的目標探測和跟蹤算法開發。具體的測試目標有四個：展示 SUT 生成導航解決方案的功能，確定不同飛行條件下導航解決方案的準確性，收集具有操作代表性的飛行剖面數據，以及收集目標跟蹤數據用于未來研究。

數據是在不同高度（200 英尺到 20,000 英尺地面高度）和不同地面速度（250 節到 520 節）、不同地形（灌木叢沙漠、城市、山區、湖床）和環境照明條件（白天、黎明/黃昏和夜晚）下收集的。此外，還執行了俯仰和滾轉機動，以確定動態機動的影響。最后，還針對空中和地面移動目標收集了數據。

所收集的數據顯示，SUT 的精確度在視線率、環境照明條件、地形或動態機動方面沒有明顯的變化趨勢。持續存在的極大解算誤差阻礙了對這些因素如何影響 SUT 性能的適當調查。研究小組建議在繼續進行飛行測試之前，調查并糾正 EVIO 算法精度方面的缺陷。結果表明，在測試的配置中，被測系統無法產生可靠或有用的導航解決方案。結果還顯示，該系統能夠探測空中和地面移動目標；但是，還需要進一步分析，以開發目標跟蹤算法。