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空戰訓練系統以其實戰化訓練成效受到世界各國關注。從空戰訓練系統基本概念及組成出發，對美軍 典型空戰訓練系統的技術架構、發展歷程進行了梳理，并對空戰訓練系統的主要發展方向進行了分析，提出硬件形 態由外掛吊艙向嵌入式系統發展；對抗形式由實裝對抗向 LVC 混合發展；訓練樣式由射手訓練向體系訓練發展；訓 練領域由空戰訓練向聯合訓練發展等方向。繼而分析了空戰訓練系統多平臺時空統一、高置信度武器建模仿真、高 可靠通信組網、多維度體系化訓練評估、智能化 LVC 體系融合、標準化訓練數據挖掘等關鍵技術，以期為我國空戰訓 練系統的建設與發展提供借鑒與參考。

不同于國內學者研究美海軍綜合火控——制空的角度，在詳細闡述美軍體系系統工程發展的基礎上， 深入研究 NIFC-CA 組成系統及其解耦與體系構建，進而系統剖析該體系項目在管理組織、研發機制及經費管理等 工程管理方面的創新舉措，總結了 NIFC-CA 在體系系統工程建設方面的優長之處。美海軍綜合火控——制空（naval integrated fire control-counter air，NIFC-CA）是一種新型網絡化分 布式遠程空中火力防御控制裝備體系，國內文獻也 譯為海軍一體化防空火控系統［1］。NIFC-CA 建設初 衷是解決美海軍超地平線攔截問題，經過多年發 展，其在作戰任務上漸進擴展，在體系能力上階梯 提升，在組成系統上牽引發展，降低了研發風險和 經費投入，能夠快速生成裝備體系作戰能力，具有 極高的研究和借鑒價值。 近年來國內諸多研究機構和學者開展了一系 列有關 NIFC-CA 體系的研究，取得大量成果。文獻 ［2］介紹了 NIFC-CA 體系的提出動因、發展概況等 基本情況。文獻［3-4］細致梳理了 NIFC-CA 體系的 組成系統及體系運行流程。文獻［5-7］對 NIFC-CA的協同指揮控制模式和協同預警探測機制進行深 入剖析。文獻［8］則研判了 NIFC-CA 的未來發展， 并提出相應的潛在對抗手段措施。總體上，目前有 關 NIFC-CA 體系的研究主要集中于其組成系統、 運行流程和作戰運用等方面。而作為典型體系系統 工程，NIFC-CA 在體系系統工程方面也頗具研究價 值，目前尚未發現國內相關研究。 本文主要從美軍體系系統工程角度研究 NIFCCA 組成系統解耦和體系構建關鍵設計，并探析了 縱橫結合組織管理結構和聯合開發機制等創新管 理措施，深入了解其在體系系統工程方面的優勢。

信息安全作戰是美軍典型的作戰樣式，按照現階段信息安全作戰能力、正在建設中的信息安全作戰能力、未來 信息安全作戰能力等三個階段，梳理了美軍信息安全領域作戰能力的發展現狀，預測了其發展趨勢。 軍事信息系統是戰場探測感知、指揮控制、武 器控制等系統關聯融合的基礎，但是信息系統越先 進，網絡化程度越高，內部外部信息交互頻次、數據 量越大，安全風險也越高。美軍認為實施信息安全 作戰是性價比最高的作戰樣式之一，可在悄無聲息 中使敵方作戰裝備不可用，甚至為其所用。 研究美軍信息安全領域的作戰能力具有的意 義，本文按照現階段信息安全作戰能力、正在建設 中的信息安全作戰能力、未來信息安全作戰能力三 個階段，梳理了美軍信息安全領域作戰能力發展現 狀，并進行了比對分析。

隨著軍用地面無人系統研究的深入，單一的地面無人機動平臺或任務載荷很難滿足現代戰場的需求，只有任務載荷和機動平臺協同發展，地面無人系統才能在戰場中真正形成戰斗力。為進一步推動任務載荷與機動底盤協同技術的發展，綜述了搭載任務載荷軍用地面無人系統的發展背景、研究現狀及技術特點，分別從多層次多維度的環境建模、基于多模態數據的通行度估計、基于多智能體協同建模的協同規劃控制優化方法三方面對其關鍵技術進行闡述，總結了相關的研究框架和重點，并對搭載任務載荷軍用地面無人系統未來的發展方向進行了展望。

近年來，由于軍用地面無人系統在戰場中的廣 闊應用前景，世界各國紛紛投入大量的研制資源， 軍用無人系統發展迅猛[1]。軍用地面無人系統一般 由地面無人機動平臺與具有執行特定任務的上裝任 務載荷構成，如偵察設備[2-4]、火力打擊設備[5-6]、排 爆設備[7-8]等。軍用地面無人系統在執行協同打擊、 機動偵察等復合任務中，可以獲取多模態的態勢信 息[9]，通過集中式算法快速處理多源信息進而下達 作戰指令；而有人作戰系統中車長、炮長、駕駛員 需要三人協同完成任務，因此在安全性、可靠性、 靈活性上軍用無人系統均具有優勢。順應陸軍新型 的非接觸、非對稱、零傷亡的作戰模式，搭載任務 載荷的軍用地面無人系統開始成為戰場環境中重要 的作戰力[10]。2015年，俄羅斯首次將軍用地面無人 系統投入敘利亞戰場，利用地面無人系統與無人機 形成空地一體戰斗集群系統，俄軍以零傷亡的代價 消滅了近兩百名恐怖分子。2020年7月，美國陸軍將 重型無人戰車納入作戰部隊單位，參加了科羅拉多 州卡森堡的士兵作戰試驗，成功完成相關測試。2023 年，在俄烏沖突中，俄羅斯在烏克蘭軍事沖突區中 投入“馬克”軍用無人打擊系統。

空天防御裝備體系具有組成要素多、分布時空廣、協同鉸鏈深、博弈對抗強的特點，對裝備要 素進行作戰管理是提升作戰效能的必要手段，國內外實踐證明，也是最有效的手段之一。分析了 空天防御裝備作戰管理的基本內涵、特點以及國外發展現狀，提出了空天防御裝備作戰管理后續 發展的思考及建議。 以信息技術為代表的第三次科技革命，促進了 生產自動化、管理現代化、科技手段現代化和國防 技術現代化［1］ ，其中“管理現代化”催生了現代管理 理論方法及其實踐應用；“國防技術現代化”在大幅 提升單裝作戰能力的同時，也有力推動廣域分布單 裝通過有機組合形成復雜作戰體系的體系化作戰 能力生成，實現以整體性的互補優勢突破傳統單裝 各自能力邊界，極大提升了整體作戰能力和戰爭規 模烈度，由此催生了體系化作戰的新型戰爭形態。 作戰管理［2-4］是聚合單裝要素形成復雜作戰體 系及體系化作戰能力的關鍵環節之一，因此備受關 注。在此背景下，本文分析了作戰管理的概念內 涵、特點及國外典型作戰管理系統發展現狀，結合 空天防御裝備體系作戰管理的實踐應用經驗，提出 了空天防御裝備作戰管理后續發展的思考與建議。

通過異型無人機（unmanned aerial vehicle, UAV)的協同作戰, 可極大豐富空中作戰樣式, 提高空戰戰損比. 雙機編隊是最基 本的協同作戰單元, 具有較大的研究價值. 針對無人機協同空戰可能面臨的不同空中態勢, 分別設計殲擊無人機和電子干擾無人 機的機動決策模式, 通過不同模式下的算法切換實現更好的協同作戰. 基于一致性理論設計了無人機的編隊飛行與伴隨干擾算法. 根據動態的空戰對抗特性, 設計自適應的動態柵格環境, 可更好地支撐路徑規劃與機動決策. 分別使用改進的蟻群算法（ant colony algorithm, ACO）和 Q-learning 算法構建無人機的機動決策和沖突解脫算法, 可實現無人機在空戰機動的同時避免相撞事故的發生. 最后以戰損比為指標, 通過協同空戰仿真證明了協同機動決策算法的有效性.無人作戰飛機 （unmanned combat aerial vehicle, UCAV）作為未來空戰的重要角色, 實現其空戰過程 智能化是各軍事強國研究的關鍵方向[1] . 美國作為航 空和人工智能技術最發達的國家, 在無人作戰系統 的研究上同樣走在世界最前沿. 早在 2016 年, 美國 的智能空戰模擬系統便能以 100%的概率戰勝退役 的空軍上校[2] . 2017 年 3 月, 美國空軍與洛·馬公司 基于無人化的 F-16 對“忠誠僚機”概念關鍵性技術 展開驗證, 包括開放式系統架構的軟件集成環境和 無人機的自主任務規劃功能, 旨在實現有人機與無 人機的協同作戰[3-4] . 在美軍的 2013 版《無人機系統 綜合路線圖》中, 更是計劃到 2030 年前后實現無人 機編隊的自主協同偵察與攻擊功能. 因此, 我國同樣 應當加大無人作戰飛機自主決策技術的研究, 否則 難以在未來的空戰場上取得優勢. 無人機協同空戰對抗既涉及空中的自主避撞, 又涉及戰術的協同機動決策, 相對單機對抗和同型 機協同機動決策具有更大的技術難度和復雜度. 從 國內外的研究現狀來看, 主要仍基于同機型的對抗 決策或協同機動決策研究, 對于異型機之間的協同 機動決策還仍有不足. NGUYEN 使用線性二階模型 構建無人機編隊模型, 使用一致性理論設計集群的 編隊控制算法[5] , 但該研究主要關注動目標的協同追 蹤問題, 對于更復雜的協同控制決策則并沒有涉及. ZHEN 提出了一種智能自組織算法[6] , 該算法可實現 多無人機對抗的目標分配問題, 主要方法是將全局 問題分解為局部問題并進行優化計算. 但該研究主 要關注對地目標的協同攻擊, 態勢相對簡單. 朱星宇 基于 Q-Learning 算法構建無人機的機動決策模型[7] , 而無人機之間的協同目標分配則是使用納什均衡理 論, 由此實現多無人機空戰機動決策. 研究中既考慮 了沖突解脫問題, 也考慮了態勢問題, 具有較好的參 考價值. 魏瀟龍基于改進蟻群算法研究了無人機的 自主沖突解脫問題[8] , 具有一定參考價值. 本文對異型機之間的空戰協同決策問題展開研 究, 主要分析電子干擾無人機與空戰無人機之間的 自主協同決策方法. 在探討電子干擾伴隨支援戰術 機動方法基礎上, 基于一致性理論設計了無人機之 間的編隊控制方法, 使用蟻群算法實現我方無人機 之間的沖突解脫與戰術機動, 使用改進的 Q-learning 算法設計敵對無人機的空戰機動決策算法, 最后通 過空戰仿真驗證協同機動算法的有效性。

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。

未來軍事斗爭將向無人化、智能化、自主化方向發展，無人作戰將成為重要的作戰樣式。無人作戰的核 心是無人作戰指揮控制。研究了無人作戰的發展歷程，探討了無人作戰的制勝機理，分析了無人作戰指揮控制的主 要特征。基于無人系統自主程度的不同類型，提出了無人作戰指揮控制的過程模型，即“人在回路中”模式、“人在回 路上”和“人在回路外”3 種過程模型，探討了過程模型中軍事人員與無人系統的關系。提出了提升無人作戰指揮控制 的途徑，為未來遂行無人作戰指揮控制提供參考借鑒。當今時代，全球化的趨勢加速推進且不可逆 轉，一切皆處于加速發展且變動不居的態勢。“實際 上，我們的環境比我們（以及我們的本能）意識到的 更為復雜”［1］。網絡信息技術的快速發展進一步放大了全球化的格局，愈加呈現為不確定的狀態。與 過去相比，傳染病毒、洪災、颶風等災害造成的經濟 影響越來越嚴重。以智能化軍隊、自主化裝備和無 人化戰爭為標志的軍事變革正在加速推進。以空域 為例，在不久的將來，在空戰環境中的自主無人機 集群無疑將代表著空中力量的革命性飛躍。可以毫 不夸張地說，“隨著人工智能技術的發展，無人作戰 正在成為未來智能化戰爭的重要作戰樣式”［2］。實 際上，無人作戰系統在軍事領域的應用十分廣泛， 并且仍在不斷發展。甚至有人斷言，以無人作戰系 統為代表的智能化武器正在顛覆傳統戰爭，重構作 戰法則。

目的 對軍事領域中人機協作的應用現狀和理論現狀進行歸納與分析，指出未來的發展趨勢，旨 在為人機協作軍事系統的技術發展和設計研究提供理論方向。方法 以無人機系統、無人車系統、無人 艇系統的實際應用場景為代表，分析人機協作的軍事應用現狀；剖析軍事背景下國內外人機協作任務分 配、人機交互方式、人機交互界面設計、人機協作效能評估的研究進展；綜合前人的研究現狀對未來的 研究發展趨勢進行總結。結論 根據國內外研究的現狀、熱點與趨勢可知，人機協作的任務分配需綜合 考慮人員行為和任務時序等因素，以提高人機協作效率，探尋更優的分配模式；多模態智能交互將成為 未來人與無人集群交互的主流形態，多通道結合的信息交流將改變操作員與指控系統互動的方式，實現 人與無人集群的高效交互；態勢認知是未來智能戰場面臨的挑戰，人機協作為智能態勢認知領域的研究 奠定了基礎。

隨著戰場信息化趨勢的發展，現代化戰場的整體 規模不斷擴大，戰場要素也愈加復雜，涉及多目標任 務和多資源的體系化作戰成為了主要的戰爭形態。人 機協作是指發生在人和自動化之間的協同交互，通常 被稱作 Human-Agent Teaming 或者 Human-Automation Collaboration[1]。在軍事層面，龐大的有人/無人協同 系統會參與到信息化戰場的協同作業中，復雜的操作 任務和作戰資源需要作戰體系具備規劃任務和自主 完成目標的能力[2]。因此，在復雜多變的戰場環境下， 自主規劃系統及監督指揮人員的協同作業顯得至關 重要[3]。人機協同作戰一直是軍事領域的研究熱點， 是指將無人系統與有人系統進行有機融合，基于共享 任務或信息的形式完成共同目標，這是智能化戰爭中 具有代表性的作戰方式之一[4]。基于對相關領域的研 究及應用資料的調查，美軍于 2003 年的伊拉克戰爭 中首次實現了有人/無人機協同作戰，通過有人機指 揮“MQ-1 捕食者”無人機發射導彈，實現作戰目標 物的發射打擊任務[5]。當前，國內外對無人機領域的 人機協作應用研究愈加廣泛。為實現資源的最大化利 用，通常采用單一操作員監督多個無人機的作戰模 式，但這種方式往往會增加人機系統的總體操作負 荷[6]。例如，美國在 2018 年的“拒止環境下無人機 協同作戰 CODE”項目中采用單一操作員控制多架無 人機的模式，執行偵察、打擊等作戰任務[7]。隨著未 來作戰化的趨勢向協同一體化的方向發展，在操作者 層面和武器平臺層面，實現資源的合理利用及充分配 置是人機協同作業的重要目標。 隨著人工智能、大數據等技術的發展，智能計算 等高新技術廣泛應用于軍事領域中的指揮控制系統、 無人作戰系統及輔助決策系統等自動化系統[8]。上述 系統注重人工智能技術的應用，突破了戰場環境下人 類生理疲勞等方面的限制，通過與人類合作來執行作 戰任務，形成人機協同作戰系統。人機協同作戰主要 有以下三種類型：第一種是智能化無人系統指引有人 系統實施作戰；第二種是智能化無人系統輔助有人系 統實施作戰；第三種是智能化無人系統掩護有人系統 實施作戰[4]。在人機協作系統中，智能系統運行速度 快，適用于執行規范化的繁雜任務，而人擔任監督規 劃的角色，通常在指定或突發階段，與智能系統聯合 完成協同作業[3]。然而，值得注意的是，雖然當前的 自動化系統能夠在一定程度上實現智能化任務，但是 在態勢感知及知識理解等方面仍存在固化思維，難以 完全替代人類[9]。例如，在指揮控制系統中，人類可 以發揮態勢感知的能力優勢，分析敵方的作戰意圖， 合理地分配作戰任務。而自動化系統主要是程序化的 定量感知，對動態的戰場環境感知的靈活度較低[10]。 總體來說，智能化作戰系統距離全自主性仍有較大差 距，需要和操作人員聯合完成作戰任務。 綜上所述，人和智能系統相互配合、執行任務， 可以發揮各自的優勢，提高作戰效率。人機協作過程 涉及任務分配、人機交互、效能評估等諸多方面，只 有實現各層面的高效融合和技術突破，才能達到理想 的協同作戰效果。然而，在動態、大規模的作戰環境 下，受限于智能技術的發展程度及未知的戰場態勢等 因素，人機協同技術仍處于探索階段，有許多工程技 術方面的難題需要解決，比如如何實現合理的協同任 務分配、如何實現靈活的人機交互等問題。因此，現 階段的研究重點是探究如何將人的經驗知識與機器智 能高效融合，最大化地發揮人機協同作戰系統的效能。

無人機蜂群作戰已經成為軍事領域的熱點，世界各軍事強國對其關注度日益增加。為了深化對無人機蜂群作 戰的理解與認識，首先簡要介紹了概念起源，然后重點對作戰樣式、作戰優勢等進行了分析，最后以無人機蜂群作戰的軍事 應用為牽引，總結了無人機蜂群作戰深入發展需要攻克的關鍵技術難題。自海灣戰爭以來，無人機在戰爭中的應用領域 不斷拓展，深刻影響著戰爭的走向。隨著無人機的 不斷發展完善，其應用范圍不斷擴大、規模數量不 斷增多、作戰樣式不斷翻新，作戰運用已從空中偵 察、戰場監視、電子對抗向通信中繼、精確打擊和后 裝保障等領域延申，正在逐步由輔助作戰手段向基 本作戰手段過渡。綜合來看，無人機在軍事上可代 替有人機執行四類任務，即 4D 任務（枯燥乏味、環 境惡劣、危險性高、深入敵方；Dull，Dirty，Danger? ous and Deep）。 20世紀60年代，法國生物學家皮埃爾·保羅開 始了關于智能蜂群（Swarm Intelligence）的研究。通 過對自然界各類昆蟲群體的深入觀察分析，皮埃 爾·保羅發現某類昆蟲群體內部存在高度結構化的 組織，個體之間分工明確，協同工作，能夠完成遠遠 超出單一個體能力的復雜任務。其中，蟻群是最具 代表性的群體，單體之間通過簡單的信號傳遞，就 能實現較成熟的溝通協調，從而表現出某種規模化 的集群智能行為。在此現象的基礎上，人類不斷深 入研究昆蟲之間的集群行為，最終得出了如蟻群算 法（ACS）和粒子群優化算法（PSO）等諸多智能集群 算法。