通過這項美海軍的頂點研究，人工智能（AI）三人小組利用系統工程（SE）的方法來研究人工智能輔助的多任務資源分配（MMRA）如何使所有軍種的任務規劃者受益。這項研究的動力來自于優化我們武裝部隊中的MMRA問題集，對于戰術領導人有效管理現有資源至關重要。存在著一個將人類決策者與人工智能支持的MMRA規劃工具相結合的機會。在計算速度、數據存儲和商業應用中的整體公眾接受度方面的快速技術進步促進了這一點。

該團隊從三個任務集著手處理MMRA問題：車隊保護、航空支援和航母打擊群（CSG）行動。車隊保護用例探討了利用定向能（DE）的移動式地基防空系統。航空用例探討了美國陸軍的未來垂直遠程攻擊機（FLRAA）的能力組合，這是一個未來垂直升降機（FVL）的前里程碑B計劃。最后，CSG用例從高度復雜的系統（SoS）角度探討了MMRA。

盡管這些用例各不相同，但團隊探討了這些觀點之間的相似性和矛盾性。每個用例都應用了一般的MMRA流程架構。然而，每個用例的輸入和輸出都是單獨評估的。圖A描述了MMRA的總體流程架構。

如圖A所示，MMRA被設想為在確定的決策點由人在回路中激活。在這些事件中，MMRA系統用實時輸入進行一次循環。由黑盒MMRA系統確定的輸出被顯示給人在回路中的人，以進行標準決策程序。雖然這項研究僅限于問題的分解，但未來的研究領域是開發一個由人類系統集成（HSI）驅動的產品實現。MMRA通過對日益復雜和相互依賴的資源分配問題進行客觀評估，加強了指揮系統的決策。圖B描述了MMRA人工智能系統過程的行動圖。

MMRA決策已經超出了傳統決策過程的復雜程度。這種復雜性適用于任務規劃的各個層面。戰術層面是在士兵個人的直接指揮系統或單位層面進行的。行動和戰略層面則是在梯隊或總部層面進行。所有這些都需要對現有資源進行準確和有效的分配。

圖C中的圖形，"戰術評估過程。圖C "戰術評估過程：MMRA決策的復雜性 "描述了MMRA是如何在一個作戰場景的決策點上隨時間推移而進行的。初始規劃是在??0進行的，與 "MMRA過程結構 "中的 "初始 "黃色活動塊相關。之后的某個時間，??1, ??2, ??3, ..., ????決策點與 "MMRA過程流 "中的 "決策點重新規劃 "黃色活動相關。"初始 "和"決策點重新規劃 "這兩個黃色活動塊啟動了一個完整的 MMRA 過程流，它包含了 "初始 "和 "決策點重新規劃 "連續體中描述的所有活動。

決策點在三個MMRA用例中被普遍定義。然而，為了解情況，對設想中的場景采用了獨特的故事情節。雖然這里不能列出所有的案例，但CSG獨特決策點的一個例子是CSG內部、CSG外部或自然災害援助的應急反應。通常，所有的決策點都發生在出現新的任務、提供不同的任務優先級、資源耗盡、資源被破壞或任務無法繼續完成時。

為了更好地理解MMRA問題集的范圍，該團隊對所有三個用例進行了可擴展性和復雜性分析。可擴展性分析抓住了靜態MMRA問題集的范圍，與該用例的歷史背景相比較。因此，可擴展性分析為最初的MMRA規劃問題集提供了一個從傳統系統到現在用例方案的背景。在DE Convoy Protection和CSG用例中，可擴展性都有不可量化的增加。對于DE車隊保護來說，由于精確攻擊的技術進步，紅色部隊的能力增加。此外，CSG的藍軍能力增加了，在某些地方是三倍，因為反措施能力、導彈類型的可用性和不同級別驅逐艦之間的數量擴大了。作為補充，航空用例產生了15%的可擴展性，從傳統的實用級直升機到FVL FLRAA。

復雜性分析抓住了動態MMRA問題集的范圍，與各自用例的歷史背景相比較。這些復雜性分析提供了進一步的MMRA背景，因為當MMRA在交戰中被重新規劃時，戰術決策發生在多個決策點。所有三個用例的復雜性分析都構建了故事情節，展示了無形的、越來越具有挑戰性的MMRA考慮。隨著MMRA的可擴展性和復雜性的增加，未來對人工智能輔助的MMRA決策的關鍵需求變得清晰。

繼續分解人工智能輔助的MMRA問題集可能會引起美國武裝部隊的興趣。在所有的使用案例中，在初始和重新規劃的作戰場景中，戰術決策的復雜性都顯示出隨著時間的推移而增加。我們強烈建議對人工智能支持的MMRA問題集進行進一步研究。確定的未來研究領域有：工具的倍數、硬件/軟件部署戰略、戰術與作戰與戰略層面的資源配置、連續與離散的重新規劃節奏、人工智能機器學習的考慮，如數據的數量/質量、人類在環路中對人工智能的接受程度、人工智能輸出儀表板的顯示以及人工智能的倫理。

確保信息和武器系統免受網絡威脅是美國國防部及其盟國合作伙伴的一個重要目標。了解這些系統在現實操作條件下的端到端性能，包括網絡干擾，對于實現任務目標至關重要。在不利的操作條件下，識別和減輕操作性能的不足，可以為我們的防御能力提供重要價值，并直接拯救生命。

作為一個說明性的例子，我們考慮聯合全域指揮與控制（JADC2）系統。JADC2從根本上依靠通信和網絡來包含、提取和傳播時間敏感的、與任務相關的信息，以決定性地贏得對敵方部隊的勝利。未來的沖突很可能涉及到試圖破壞對JADC2通信和高度復雜的武器系統的可靠運行至關重要的信息系統。破壞已經是潛在對手部隊的一種能力，并將蔓延到與他們結盟的次要威脅。JADC2綜合網絡和動能戰場的復雜性要求訓練、分析、測試和評估部門充分考慮到網絡操作退化和/或利用網絡漏洞對整體任務結果的潛在影響。這促使人們對工具、技術和方法進行大量的持續研究和開發，以評估一般軍事系統，特別是作戰系統的網絡復原力。

戰斗系統之間的復雜性和相互依賴性以及它們之間的聯系使目前的彈性分析方法變得復雜。例如，假設故障是隨機的硬件故障，那么與網絡中的單點故障相關的風險可以通過冗余的組件來緩解。然而，一個未被緩解的網絡漏洞也可能導致冗余組件出現相同的故障。即使組件本身沒有漏洞，成功干擾數據交換時間的攻擊，例如通過加載數據總線，也可能導致作戰系統性能下降。同樣，通過延遲的、間歇性連接的、低帶寬的環境建立通信聯系，可能需要使用多跳來轉發信息，這增加了對中間人攻擊的敏感性。

還有一種情況是，武器系統的網絡漏洞不一定是任務漏洞，因為利用該漏洞可能會也可能不會影響實現任務目標所需的整體系統能力。為了保證任務免受網絡威脅，武器系統的網絡彈性必須在現實的戰術環境中進行評估，以便：

• 預測潛在的網絡攻擊對具體任務的影響。
• 分析任務背景下的替代緩解策略。
• 訓練作戰人員有效應對對手為破壞動能任務而動態部署的網絡工具、戰術和程序（TTPs）。

使用虛擬機（VM）的傳統網絡演習是網絡系統的最高保真表現，因為它們不僅虛擬了通信協議，還虛擬了操作系統和應用程序，因此，在這些模塊中發現了漏洞。因此，網絡范圍經常被用于網絡攻擊和防御評估和培訓。然而，虛擬機往往需要大量的硬件足跡來模擬大型網絡，并需要大量的時間和人力來配置特定實驗的范圍。這種類型的網絡范圍受到以下額外的限制：

• 表現戰術、5G、衛星和其他無線網絡以及適當的網絡和電子戰（EW）攻擊載體的能力有限。
• 在產品生命周期的設計階段，支持分析的能力有限。
• 難以表現替代性作戰環境以及與動能戰領域的整合。

在本文的其余部分，我們從以任務為中心的角度研究了使用網絡數字孿生體來提高軍事（戰斗）系統的網絡彈性。網絡數字孿生依靠高保真模擬和仿真來對物理系統進行建模，并在可移植性、可擴展性、對無線網絡和通信進行建模的能力以及支持整個產品開發周期的網絡分析方面提供好處。我們還提出了一組用例，說明數字孿生在不同系統的網絡彈性評估中發揮的作用。

我們認為，將基于虛擬機的網絡范圍與網絡數字孿生體相結合的網絡框架，可以為調查各種戰術系統的網絡復原力和脆弱性提供一個理想的平臺。

圖 3. 連接兵棋模擬器和網絡數字孿生。

圖 4. 使用網絡數字孿生進行網絡分析。

新興的數字孿生概念是任何為未來準備的實體建模和仿真需求的關鍵促成因素。與傳統方法相比，數字孿生通過增強模塊化和可擴展性，能夠以更低的成本將需求快速轉化為能力。本文討論了數字孿生建模和仿真的要素。這些能力包括但不限于智能體建模、優化、并行化、高性能計算、云架構設計等。這些概念與將建模和仿真技術整合到單一界面的數字孿生中有關，用于工程系統的快速原型設計和鑒定。與傳統方法相比，使用這些新興技術可以大大減少模擬計算時間（從幾小時/幾天減少到幾秒鐘甚至幾微秒）。本研究發現，與所有利益相關者合作的便利性、測試時間的減少、最小的現場基礎設施要求是減少成本的關鍵優勢。分析了這種智能和在線數字孿生的信息優勢的適用性，以加強網絡安全和天基（防御）服務的機載威脅評估。使用這些同步和互操作的能力可以減輕對國防空間基礎設施的可逆和不可逆的物理和網絡威脅。

在國防中使用數字孿生的信息優勢

在情報、國防或空間部門使用技術，盡管還不是很廣泛，但由于對系統的快速、可擴展、自主和智能的需求，正在獲得巨大的發展勢頭。與此同時，由于空間的擴散、商業化和競爭加劇，國防對空間部門的依賴也變得更加強烈。美國國防情報局的一份題為 "空間安全的挑戰"[35]的報告指出，基于空間的能力正在出現，為軍事提供整體支持，因此需要確保這些新型服務產生的新風險。空間的軍事化和碰撞風險的增加，以及其他人為的和自然的危害，使得有必要通過使用像DTs這樣的先進技術來減輕風險。衛星技術不僅促進空間系統的故障診斷和健康監測[36]，而且還通過快速和有效地使用數據實現網絡安全[37]。使用這些同步和互操作的能力可以減輕對國防空間基礎設施的可逆和不可逆的物理和網絡威脅。

DT也大大加強了對天基（防御）服務的機載威脅評估[38]。空間資產的連接和安全服務，DT技術能夠提供的好處不僅僅是操作上的好處。例如，整個衛星群及其環境的數字孿生使威脅評估成為可能，因為可以模擬碰撞情景，并預測、預防和糾正單個衛星的故障。它還可以幫助檢測干擾和共址，以防止軍事威脅，并使整個系統更具彈性。因此，DT有助于保護空間資產免受各種類型的威脅。

5.1 目前使用案例

5.1.1 硬件在環仿真

SpaceR-SnT擁有的最初的數字孿生方法，Zero-G Lab是在Gazebo軟件中建模的。Zero-G實驗室的數字孿生，減少了測試時間，加快了開發步驟，被用來測試和驗證集成到Zero-G實驗室機器人操作系統（ROS）網絡的任何硬件（HW）組件的代碼。最初的硬件在環（HIL）方法被用來模擬不同的硬件組件，作為Zero-G實驗室的ROS網絡中的數學模型。這些模擬作為模擬的HW組件和Zero-G Lab之間的接口。對于Zero-G實驗室的浮動平臺和機器人操縱器，ROS基礎設施被用來在HW和軟件組件之間創建一個元數據流框架。此外，零-G實驗室的浮動平臺和機器人操縱器可以在零-G實驗室的同一個ROS網絡中使用。這樣的軟硬件互動模擬是實現國防部門敏捷DT系統的最初步驟。

5.1.2 衛星地面站的運行

孿生孿生之外，擁有一個與軌道上的衛星的彈性和快速連接也幾乎是重要的。這包括對數據存儲的快速和安全訪問。在過去，這涉及大量的操作努力以及一些深刻的技術理解。如今，有一些由云驅動的替代解決方案--如Azure Orbital[39]--使衛星地面站更容易訪問，以及將這些數據集傳送到安全的存儲地點并從那里真正使用的周轉時間。這些解決方案還將消費者從一些操作任務中解脫出來，而不犧牲安全、性能或技術的多樣性，因為地面站即服務的產品支持廣泛的行業已知技術，但以虛擬化的方式。使用像這樣的云計算解決方案還提供了一個機會，通過管理一個界面來利用地球上的幾個地面站供應商，與每個供應商的專門合同相比，這反過來提供了一個巨大的操作多樣性和敏捷性，并降低了成本。

另一個重要的用例是傳統衛星的生命周期擴展，這些衛星仍處于運行模式，但像數字孿生這樣的新能力應該擴展到該解決方案。國家海洋局通過合作研究與發展協議對其傳統的極地衛星進行了這方面的實踐[40]。這項工作提供了證據，即使用像Azure Orbital這樣的云計算服務，這些傳統的星座仍然可以用可接受的操作努力和較低的成本來運行。這使得該項目更具有可持續性，即使它已接近壽命終點。

從 NOAA 星座中學習生命周期支持主題。還有一個有遠見的成就值得一提，它使澳大利亞國防部通過在偏遠地區利用衛星支持的連接安全地訪問云存儲數據。"通過釋放SATCOM、5G和云計算的力量，國防組織可以在偏遠地區保持連接，快速、安全地分享數據以提高戰略意識，并對數據進行深入分析以改善決策[41]"。

這可能會導致提供實時的預測性維護指導，在解決方案的數字孿生中可視化。與沉浸式協作平臺相結合，就像之前提到的那樣，這些數據可視化可以提供真正的洞察力，避免誤解，從而推動更好的數據驅動決策。

5.2 未來應用

為了在高度不確定和未建模的環境條件下成功完成防御任務，必須開發高度適應性、響應式和穩健的數字孿生方法。這種極其不確定和多變的物理環境可以在數字孿生環境中建模，以增加任務的成功可能性。從這個角度來看，數字孿生結構有如下的未來應用領域：

• 國防領域的數字孿生結構將有機會在不斷增長的空間市場中提高其有效性，并與這些市場的不同參與者建立聯系。

• 國防領域的數字孿生結構將能夠在概念開發階段利用接近真實的測試環境在低成本工程系統的新細分市場中更快地定位。

• 與北約未來幾十年的空間政策保持一致，使北約的空間生態系統能夠與大規模的空間市場競爭。

為未來的應用提供了創新的資產：

• 大的集成范圍。在證明了數字孿生的可靠性后，數字孿生框架將有可能擴展到任何空間/防御應用[42]。

• 高競爭力。數字孿生的擬議整合將加速其工業生態系統中的先進技術研發競爭。

• 廣泛的可擴展性。由機構、組織和私人倡議開發的許多不同的空間系統系統將被整合到數字孿生結構。

在談論網絡系統時，研究人員和決策者都廣泛使用 "可防御性（defensibility）"一詞，但沒有一個普遍的定義，也沒有觀察和衡量它的方法。本研究探討了在防御性網絡戰背景下如何定義可防御性，哪些關鍵因素構成了可防御性，以及如何衡量這些因素。為此，首先研究了學說和研究，為可防御性建立了一個意義框架。其次，該研究提出了防御者在防御性網絡戰中需要具備的七種基本能力，以及一套影響這些能力的系統屬性。最后，提出了一套對這些屬性的測量方法，以使可防御性得到觀察和測量。這項研究的結果是對防御性網絡戰背景下的防御性的定義，構成其防御性的系統屬性列表，以及對這些屬性的一套相關測量。利用這些，可以分析一個系統的可防御性，以表明防御者在系統中進行操作時可能有哪些限制，以及系統需要改進的地方。這項工作是將可防御性建設成一個有用的工具的第一步，它強調了在系統中進行動態防御行動的防御者的需求，而不是實施靜態措施以提高網絡安全的行為者的需求。

引言

根據美國陸軍理論，成功的防御行動的特點是 "破壞、靈活、機動、大規模和集中、深度作戰、準備和安全"（Department of the Army, 2019a, p. 4-1）。這些原則也可以適用于防御性網絡行動，但其在實踐中的應用還沒有得到廣泛研究。在討論信息技術（IT）系統和網絡能力時，可防御系統和可防御網絡這兩個術語經常被高級管理層用作戰略目標或要求（Cyber Operations，2015；Gorminsky，2014；Shachtman，2012；U.S. Strategic Command，2015；King & Gallagher，2020）。一個系統的可防御性通常包括的部分是與網絡安全領域相關的靜態措施，這個領域獲得了大量的研究。然而，第二部分則不太發達，是由與戰斗空間的準備有關的因素組成的，以實現或支持一個積極的網絡防御者。

本文作者作為一名網絡防御者已經度過了7年，在這期間，作者參與了與技術人員、系統利益相關者和高級管理層關于網絡防御性要求的一系列討論，在這些討論中，理論和研究都明顯缺乏對該術語的明確操作定義。只關注根據網絡安全的原則使系統安全，可能不利于成功利用網絡防御者的能力。流量加密是一個例子，它可以增加系統的安全性，同時也使防御者更難。在這個例子中，如果不采取措施讓防御者以可控的方式破解加密，他們檢查和修改網絡流量的能力就會受到限制，降低了他們的操作效率，使系統更難防御。

建立一個普遍的網絡可防御性定義，并將其操作化，以確定在藍色網絡空間開展行動時，哪些系統特征和相關變量對主動防御者有價值，這對于給防御者和系統利益相關者一個更好的機會來共同完成可防御的系統，從而提高防御行動的有效性并降低風險是非常重要的。例如，當被賦予防御系統的任務時，防御者可以使用這個定義來評估該系統在那里可能采用的能力，并將此傳達給利益相關者和決策者。如果系統的任何屬性阻礙了防御者的能力，這些都可以被指出并傳達。

A 問題與目的

問題是，在防御性網絡行動的背景下，網絡可防御性一詞定義不清，特別是在描述可防御的網絡或系統的特征時。這個詞經常在戰略層面上被用來表示意圖，但網絡防御者對指定系統的要求是什么的知識主要是默示的。此外，網絡防御者本身也缺乏一個共同和既定的詞匯來溝通和衡量這些要求。

這是一個問題，因為如果沒有明確的定義，可防御性就成了網絡安全的同義詞，這最終會阻礙積極網絡防御的全部潛力的實現。如果沒有一個公認的通用詞匯來表達進行防御行動所需的能力，就有可能在防御者在理想條件下的能力與特定指定系統中可能實現的能力之間出現差距。這可能會導致系統無法得到充分的防御，領導層和利益相關者對網絡和系統的狀況產生誤解，以及網絡防御者的利用不足和挫敗感。

本研究的目的是開發一個框架，用于分析和測量網絡領域的系統防御性。這包括定義和操作關鍵因素，因為它們適用于為主動防御者準備戰斗空間。

B 影響

這項研究的主要好處是，它將為網絡防御性提供一個共同的定義，使領導層、網絡防御者和系統利益相關者之間能夠更好地溝通。隨著關鍵能力的操作化，它也提供了一個可觀察變量的框架，在評估網絡或溝通優先級時開始衡量防御性。

這項研究的其他好處包括：促進對網絡防御者的能力和他們在特定的指定系統中實際能夠實現的能力之間存在的差距的理解；創建一個標準的詞匯，以改善網絡防御者和IT系統利益相關者之間的溝通；給網絡防御者提供一個模型，以便在評估系統和向決策者報告防御狀態時使用；為決策者提供防御性的不同方面和因素的明確操作化定義，使其能夠更清晰地與系統利益相關者溝通意圖和優先事項。

C 研究的問題

• 如何在防御性網絡行動的背景下定義網絡防御性？

• 在一個分析框架內，哪些關鍵因素和相關變量構成了防御性網絡行動背景下的系統防御性？

D 定義

網絡空間："信息環境中的一個全球領域，由信息技術基礎設施和駐地數據的相互依賴的網絡組成，包括互聯網、電信網絡、計算機系統以及嵌入式處理器和控制器"（參謀長聯席會議，2021年，第55頁）。

藍色網絡空間："網絡空間中由美國、其任務伙伴保護的區域，以及國防部可能被命令保護的其他區域"（Joint Chiefs of Staff, 2018a, p. I-4）。請注意，雖然本研究是基于美國的理論和定義，但目的是為了讓更多人能夠使用該定義。在本研究中，藍色網絡空間將被用來表示要防御的整個空間，主要是在討論一般概念和廣泛能力時。指定系統將被用來討論藍色網絡空間中的單個系統，在特定情況下要進行防御。

美國國防部（DOD）參謀長聯席會議（2018a）在聯合出版物3-12：網絡空間行動（JP 3-12）中定義了不同類型的網絡任務和活動，這將被用來為本研究提供行動背景。防御性網絡空間行動（DCO），分為內部防御措施（DCO-IDM）和響應行動（DCO-RA）（參謀長聯席會議，2018a）。本論文的重點是DCO-IDM，它被定義為 "授權的防御行動發生在被防御的網絡或網絡空間的一部分 "的任務（Joint Chiefs of Staff, 2018a, p. II-4）。在JP 3-12中，參謀長聯席會議（2018a）也斷言了防御和安全之間的區別。

• 聯合理論使用 "網絡空間安全 "一詞來區分這種戰術層面的網絡空間行動與國防部（DOD）和美國政府（USG）政策中使用的政策和計劃術語 "網絡安全"。為了能夠有效地規劃、執行和評估，理論區分了網絡空間安全和網絡空間防御行動，這是國防部和美國政府的網絡安全政策中沒有的區別，因為網絡安全一詞包括安全和防御的概念。(第II-6頁)

E 局限性

由于全球定義需要廣泛傳播才能產生效果，本研究將保持在非保密級別。這限制了在操作網絡防御性時可以解決的深度，因為它必須關注廣泛的能力而不是具體的技術要求。這樣做的原因是，網絡防御者的具體技術要求將勾勒出他們的能力。

這項研究的重點是網絡防御者和主動防御，而忽略了僅以靜態網絡保護為目的的方面。兩者都是全面防御所需要的，主動防御措施往往建立在健全的靜態保護之上（Fanelli，2016）。

摘要

英國國防部（MOD）的科學和技術戰略已經指示研究重點放在下一代（GAN）的軍事能力上。GAN能力是指那些英國防部今天無法采購的能力，在它們出現之前需要基礎科學和技術。Dstl最近領導了一項活動，以確定GAN對應用于國防培訓、教育和準備的國防模擬和合成環境的研究意味著什么。這涉及到收集國防利益相關者（未來的一線軍事用戶）的意見，以及對英國工業界和學術界（由QinetiQ、Thales、Cordillera應用集團和微軟領導）的GAN技術的審查。

本報告將概述推薦的下一代技術，這些技術對英國防部在未來五年內的成熟非常重要。這包括以下領域：擴展現實（XR）；數字孿生；元宇宙；學習技術；核心模擬技術；人工智能和自動化；以及代表未來復雜作戰環境所需的技術。它將提供一個概述，說明英國防部應該把研究重點放在什么地方；什么應該留給消費者領域去推動走向成熟；以及國防部可能期望在五年時間內能夠利用的功能和能力。

1.0 引言

1.1 英國國防部的科學和技術戰略

技術及其使用對英國國防部實施其戰略的能力和我們的運作方式越來越重要。英國國防部的科技戰略和最近的國防和安全綜合審查都強調，英國國防部需要更好地了解未來，并尋找、培育和資助下一代技術。英國國防部還必須通過示范、實驗來識別、評估和推動新興技術和創新，更好地利用流程和結構，并加速現有技術的規模化應用，以實現英國的優勢。

1.1.1 下一代技術

英國防部首席科學顧問（CSA）安吉拉-麥克萊恩女士對下一代技術（GAN）的定義如下：

"你今天買不到的東西--我們知道我們需要的能力，但在它們可用之前需要基礎科學和技術。這并不意味著任何特定的時間表 - 下一代技術可能在今年"

英國防部的CSA將GAN稱為下一代技術的一個單獨的興趣領域，這些技術可由國防部購買，但在軍事背景下使用時需要避免風險。GAN不是按照傳統的基于路線圖的方法中描述的線性時間表來考慮的。相反，它有一個非線性的范圍，一種技術的下一代可能只是幾個月后的事，另一種可能是幾年后的事。例如，智能手機的GAN可能在今年就準備好了，而核電站的GAN（如核聚變）可能要在幾十年后才能成熟。

2.0 仿真和合成環境的下一代

仿真和合成環境被廣泛用于英國國防部，為一系列領域提供更好的能力，包括：獲取；測試與評估；研究；能力開發；作戰分析；兵棋推演；實驗；部隊準備；以及決策支持。

英國防部責成Dstl管理科技能力--在Dstl內部和整個供應鏈--以便現在和將來為英國的國防和安全提供正確的能力。管理涉及到對科技能力的規劃、管理和監督的責任。國防部科技戰略中的GAN目標重新強調了這一活動，以確保國防部的內部能力，以及工業界、學術界和其他合作伙伴的能力適合于滿足國防的新興和未來需求。這一職責包括對模擬和合成環境的管理。

為了支持這種能力管理，并為英國國防部應開展的未來研究活動提供信息，Dstl與英國工業界和學術界一起進行了一項研究，以了解：

"GAN對未來模擬和合成環境的發展意味著什么，以支持英國的優勢？"

該報告確定了以下關鍵領域，這些領域應成為GAN能力研究的重點。

• 信息和通信技術（ICT）。

• 核心模擬技術。

• 人工智能（AI）和自動化。

• 擴展現實（XR）。

• 數字孿生和數據。

• 元宇宙。

• 未來的復雜作戰環境。

在這些領域中，該研究旨在確定：

• 尚不能采購的全球網絡能力和技術 - 這意味著該能力尚未發展成為可購買的產品或服務。

• 消除能力風險所需的科技活動--這意味著英國防部為利用該能力所需的基礎科學和技術研究。這可能涉及一系列的活動，包括從基礎科學研究到更成熟的演示和實驗，以及與終端用戶進行的去風險活動。

這項研究的范圍只包括與支持國防培訓、教育或準備有關的模擬和合成環境的使用。我們承認，這些領域在很大程度上受到鄰近市場和行業的影響（如軍事教育的民用學習市場），研究的范圍包括更廣泛的相關市場，那里有未來的 "衍生"機會。以前的 "附帶 "例子包括使用商業現貨（COTS）游戲技術進行培訓。

2.1 信息和通信技術（ICT）

預測：云計算已經改變了組織處理和存儲信息的方式。處理和存儲現在可以 "隨用隨取"，就像自來水公司一樣，企業可以根據自己的需要支付少量或多量的費用。雖然當前一代的云計算越來越多地被用于國防，并且幾乎肯定會支持下一代的模擬能力，但也有機會利用計算技術的GAN。

特征：新興的計算技術，如量子計算、神經形態和熱力學計算可能提供以下機會。

• 熱力學計算尋求將計算硬件運行到其熱力學潛力的極限。這有可能減少計算設備的尺寸、重量和功率（SWAP）。潛在的開發機會包括儀器化的現場訓練，在那里，與5G或6G通信相結合，它可以使邊緣設備以更低的功率要求被廣泛部署。限制性因素是證明該技術規模所需的研發，以及供應鏈和工業能力的要求。

• 量子計算不太可能在短期內出現在國防用戶的口袋里。雖然基于云的工作負載正在出現，但這些工作負載的可用性有限，安全和延遲可能是一個問題，而且可靠性可以得到改善。量子計算很可能被用于與運行詳細模型有關的確定的工作負載，作為科學研究的一部分，甚至在GAN的時間尺度內，對一般用途的培訓教育和準備的利用是不確定的。目前，英國政府的投資是巨大的，培訓、教育和準備社區應繼續監測其發展。

• DNA存儲器可以為培訓、教育和準備社區提供潛力，以存儲未來將產生的越來越多的數據。這有可能改善靜態數據的可及性。

• 圖形處理單元（GPU）的能力將繼續為大規模的模擬提供支持。GAN時間尺度的趨勢是，能力越來越強的GPU將支持越來越大的M&S環境，有可能在基礎設施層面而不是通過中間件軟件進行擴展。

效益和機會：總之，培訓、教育和準備社區可能會在GAN中擁有越來越強大和低SWAP的計算。這有可能徹底改變儀器化的現場訓練，但也可能對所有的M&S環境產生影響。這反過來又會對用于生成這些環境的輸入數據的驗證和確認（V&V）提出要求。

2.2 核心模擬技術；

預測：核心模擬技術包括戰術環境、圖像生成器、協議和標準、監測和控制工具以及代表自然和物理環境的系統。核心模擬技術將利用來自消費者信息技術和游戲市場的創新，越來越多地使用這些技術來支持以前的定制應用，如圖像生成和當前一代XR能力。全面運作的建模和仿真服務（MSaaS）能力將是下一代仿真技術的一個特點，而 "下一代 "可能會充分利用面向服務的架構和云技術。國防部將為核心仿真功能定義并擁有可重復使用的構建模塊和標準。平臺和系統的仿真將由OEMs提供數字雙胞胎。

特征核心仿真技術的GAN可能包括。

• 本身可擴展的環境，以前在處理能力和連接方面的限制被消除。

• 基于服務的方法和隨需應變的能力，可能會轉向完全云托管的模式。

• 混合的現場、虛擬和建設性（LVC）模擬，這三個領域之間的障礙越來越模糊或不存在。

• 與消費者游戲和信息技術的持續融合。

• 安全、高帶寬、有彈性的網絡。

效益和機會：核心模擬技術在支持培訓、教育和準備方面有廣泛的用途。它們可以被認為是提高這些國防部成果的效率和效益的重要推動力。向基于服務的仿真技術架構的轉變，特別是通過重新使用資產和減少對內部硬件的需求，可能會提高仿真交付的效率。

2.3 人工智能（AI）和自動化；

預測：英國防部和更廣泛的市場對人工智能和自動化的投資是相當大的，預計將繼續推動下一代和GAN能力的快速提高。有希望的早期技術包括基礎模型，它提供通用的、可訓練的人工智能，能夠處理廣泛的任務。計算的發展，包括 "網絡3.0 "或邊緣計算、量子計算和處理器的發展可能會提高人工智能和自動化的能力。民用工業部門的過程自動化也可能為管理和提供培訓、教育和準備提供潛在的交叉機會。然而，盡管有大量的投資，但不太可能有一個單一的 "銀彈 "通用人工智能和自動化工具來完全改變培訓、教育和準備。相反，干預可能是在一個更有限的基礎上，但仍將有可能產生影響。除了它的能力，人工智能和自動化工具可能會變得更可用，更容易被終端用戶所操作。

特征：GAN人工智能和自動化可能在以下方面有利于培訓、教育和準備。

• 通過 "人機聯手"，提供更有效的活動策劃、交付和支持。

• 提供對培訓、教育和準備數據的洞察力和理解，以提高效率和效益。

• 為實體或系統的行為提供更好的表述。

效益和機會：人工智能和自動化有可能促進效率和效益的提高。如果利用得當，它可以幫助減少與提供培訓、教育和準備活動有關的開銷，（例如）替代人類的角色扮演者。在效率方面，它可以用來提高演習人員的生產力（如監測受訓人員的狀態，并在出現異常情況時向教官發出信號），從而使他們能夠專注于改善培訓體驗。

2.4 擴展現實（XR）

預測：GAN XR技術（包括增強現實（AR）、虛擬現實（VR）、增強虛擬和多感官模擬）極有可能成為未來廣泛的培訓、教育和準備用例中用戶面對能力的首選形式因素。GAN混合現實技術具有較高的世代交替性，并有可能在2-5年的時間框架內被國防用戶所使用，這主要是由于消費技術市場的資助。GAN XR技術將有可能取代傳統的投影顯示器，成為面向用戶的主要能力形式，下一代應用已經被批準用于民用飛行訓練，盡管傳統的顯示器將在一段時間內繼續使用。來自消費技術市場的大量私人投資將確保該技術的價格與傳統顯示技術相比保持競爭力。對于高端應用，如飛行模擬，XR可能會有更高的成本效益，但要看認證和政策要求。

特點：GAN XR技術和能力的特點可能是融合了AR、VR、觸覺（包括人體服和其他可穿戴技術）和多感官刺激，以進一步提高沉浸感，并將刺激擴展到純粹的視覺和聽覺之外。GAN XR技術的發展將受益于對元空間、云和邊緣計算、移動和計算設備技術、5G/6G無線網絡、流媒體和消費者娛樂及游戲技術的更廣泛投資。

效益和機會：GAN XR技術有可能通過提高著色器/現實主義的質量來改善培訓、教育和準備工作的沉浸感，例如觸摸全息圖、穿越和更大的視野、超級現實的化身和沉浸式房間/體驗。如果它的有效性可以被證明與現場體驗相比更有優勢，它也可以支持一些現場或傳統的虛擬交付手段過渡到虛擬環境，提供效率機會。它還可能支持改進LVC領域的整合，例如通過在實況環境中更可信地表現虛擬仿真實體，推動提高培訓效果。GAN XR的使用還可以推動用戶參與，特別是國防部的 "Z世代 "成員，而不是傳統的面向用戶的技術。使用XR來支持行動可能會模糊訓練、準備和行動之間的界限。

2.5 數字孿生和數據

預測：數字孿生被定義為 "作為物理對象或過程的實時數字對應物的虛擬表示 "。 數字孿生正在工程、科學和運營規劃中出現，作為了解和優化當前和未來性能的一種手段。因此，數字孿生體在準備工作中可能特別有用，但也可能支持培訓和教育能力。目前，各行各業都對數字孿生體進行了大量投資，然而，定義和實施方法都有很大不同，在許多情況下，數字對應體的 "實時性 "和保真度都很有限。GAN數字孿生將擴大可以結對的實體的范圍和復雜性，提高輸入數據的質量，從而提高模型的保真度，并提高數字孿生的可用性或互操作性。在GAN的時間框架內，英國防部可能會處理一個單一的數字孿生子 "來統治它們"，而不是為不同目的產生的平臺或系統的多個代表。盡管 "數字孿生 "一詞可能會過時，但所提供的能力的使用將為廣泛的行業提供一個總體方向，并將以多種方式加以利用。數字孿生子和物聯網將確定一個發展方向，使更多的權威性和實時數據集被用于模擬。捕捉、存儲和分析來自大量來源的數據的能力將被啟用。它們將形成管理和消除風險的核心能力，在未來的國防采購中，合成環境采購的原則可能會被重新激活。

特征：GAN數字孿生將有可能成為一系列對象和實體的權威性單一數據源，從單個平臺到訓練區、人口甚至是對手。它們將是真正的實時的，并基于經過驗證的、可重復使用的數據源（包括生物統計學）。它們將是可互操作的，并能在比目前更廣泛的使用情況下發揮作用。數字雙胞胎的使用有可能鞏固和凝聚整個國防的數據管理。

效益和機會：數字孿生體有可能支持廣泛的培訓、教育和準備用例。雖然目前還沒有得到證實，但它們也有可能通過重復使用一個平臺或系統的單一權威模型來提高效率，從而消除采購多個模型來實現不同功能的需要。此外，它們還有可能通過生成更高保真度的、多用途的復雜系統模型來提高培訓、教育和準備的有效性。

2.6 元宇宙

預測：雖然沒有單一的定義，但元宇宙（Metaverse）被認為是下一代互聯網，它將傳達包容性的沉浸式數字體驗，在未來，它將與我們的物理現實密不可分。這些構件包括上述的大部分能力領域，包括。云基礎設施、數據（歷史和實時）、實時游戲引擎，包括新的渲染技術，如Lumens和Nanites.5G、觸覺、計算、體積視頻和沉浸式環境。元宇宙目前正受到消費技術公司的大量投資。對于其潛在的所有權、治理、作為一個獨立概念的可信度和商業主張，也有很大的爭議。一個關鍵的爭論是，元宇宙是由大型技術公司（如社交媒體平臺供應商）來實現貨幣化，還是以開放和民主化的方式來發展。Dstl的研究已經開發了一個軍事元宇宙的作戰概念，以了解其未來的潛在效用。英國防部不能忽視元宇宙，而且來自消費者領域的投資極有可能被國防部的培訓、教育和準備用戶部分或全部利用，然而它對這些領域的具體好處需要被更好地理解。

特點：如上所述，元宇宙是一種從一些較低層次的創新或技術能力中產生的能力。預計它將利用從云端召喚大量處理和存儲的能力、面向用戶的能力（如XR）、消費者游戲框架的元素和協作工具。發展可能包括新的輸入方法，包括無障礙設備、基于從消費者游戲中學習到的新的MR用戶體驗（UX）模式、非玩家角色的AI決策樹、從實時數據中捕捉和生成化身、整體捕捉、計算機視覺和穿戴設備。

效益和機會：Metaverses是一種新興的能力，因此，其好處和機會仍有待討論。Metaverses提供了為整個國防使用案例服務的潛力，并確保M&S能力是最新的、一致的、可驗證的、具有成本效益的，并能惠及所有可能受益的人。最終的愿景可能是幫助國防部門充分利用其M&S資源的潛力，作為一種綜合的、一致的M&S能力。這可以提供用戶/創造者社區；提供可以到達所有用戶的按需使用的M&S系統；以及新的按需采購和商業模式。對提供元宇宙所需的基礎技術或功能的投資也可以為國防界提供機會。

2.7 未來的復雜作戰環境

預測：當前和下一代的模擬系統都在提高表現復雜環境的能力，如大城市，以及支持與多領域整合（MDI）相關的系統和效果，如網絡和電磁活動、空間和高度復雜的地形，如大城市。這與數字孿生不同，因為它可能不會實時更新。這種趨勢可能會在模擬系統的GAN中繼續下去，通過云計算、改進的數據采集和環境生成工具獲得更大的處理能力。隨著模擬的規模和復雜性變得不再是一個限制因素，重點可能從提供或擴展處理能力轉向確保構成模擬的數據可以被驗證和確認為適合目的（注意這在技術上和文化上都是一個具有挑戰性的概念）。在能夠增加價值的情況下，理解代表復雜操作環境的要求，以便為國防用例提供好處，重要的是在不需要增加這種復雜性的情況下（例如，在可能對培訓或其他用例產生負面影響的情況下）。

特征：GAN代表未來和復雜環境的能力可能由以下因素驅動。

• 改進數據獲取、驗證和確認以及測試工具，以建立具有驗證信息的復雜環境。

• 通過使用云計算為模擬環境服務，改進處理和存儲，消除對環境規模/復雜性的歷史限制。

• 提高理解、描述和表現軟因素的能力，如使用與更廣泛的模擬組件相聯系的動態模型的人類亞環境。

效益和機會：復雜的環境是未來行動的一個可能的特征（正如一些國防部的政策文件和出版物中所反映的那樣--如全球戰略趨勢），因此，用模擬來有效地表現它們，為國防人員在一個可能無法用實戰訓練方法來表現的環境中作戰提供了潛在的準備。提供適當準確和有代表性的作戰環境模擬，應能提高培訓、教育和準備的有效性，因為這種模擬的開發能夠更好地支持與未來作戰環境有關的新的培訓結果。需要注意的是，培訓解決方案不能被過度設計，并且要了解對這種模擬能力的投資回報，以支持商業案例。

3.0 結論和建議

3.1 消費者技術

國防模擬最終是一個相對較小的專業市場，遠遠小于消費技術市場。在全球網絡中，消費技術部門的龐大規模及其研發預算將意味著它將繼續對國防仿真部門產生影響。這些工具的模塊化性質和相對較低的成本為國防部門提供了一個提高效率的機會，而它們的真實性和沉浸性則為提高有效性提供了機會。

2005-2020年期間，消費者游戲技術對國防模擬市場的影響穩步增長。英國防部的人員現在包括一個熱衷于游戲的社區，他們希望國防模擬的體驗能與他們的游戲機提供的體驗相匹配。國防用戶要求對COTS游戲引擎進行修改，使其成為可用的培訓和準備工具，并增加場景規劃和行動后回顧（AAR）功能。然而，一些游戲引擎已經成功過渡到國防用途。英國國防部對國防虛擬仿真（DVS）的投資很可能已經付出了數倍的代價。隨著時間的推移，植根于消費領域的技術已經逐漸侵蝕了僅用于國防領域的專有模擬工具的市場。世界上最大的國防模擬公司CAE在I/ITSEC 2021上宣布游戲引擎為飛行模擬器提供動力的圖像生成器（IG）是該行業的一個重要時刻。我們可能已經看到了最后一代由專業國防仿真公司開發的專有IG和虛擬及構造仿真工具。除了引擎本身，消費者游戲可能提供工具或流程，可用于更快速地生成仿真內容或事件，提升效率。然而，依賴國防領域以外的市場存在潛在的風險，對某些產品和服務的開發決策的影響可能很快使其效用不再與國防使用案例相關，因此國防對這些產品和服務的投資可能變得多余（例如，新版本打破了向后的兼容性，或新的道德用戶權利限制了其在國防方面的使用）。在決定使用這種方法時，需要仔細考慮風險回報率。

極有可能的是，消費者游戲部門較大的市場規模，以及對元空間的興趣，將繼續拋出對國防模擬用戶感興趣和可用的GAN創新。從歷史上看，消費者游戲公司并不都對國防模擬市場感興趣，因為它的規模較小，或對其環境、社會和治理（ESG）證書有潛在的損害。然而，有證據表明，大型消費者游戲公司對向國防部門提供其工具感興趣。這有可能會帶來一些可能的工業挑戰。

對消費者XR的持續投資也將提供一個國防可以利用的機會。雖然研究會的一些與會者認為XR作為一項技術在消費領域已經達到頂峰，但從中期來看，XR有可能最終取代傳統的投影儀和屏幕作為IG，至少對于一些國防培訓和教育應用來說是如此。基于XR的民用飛行模擬器的認證突出了其潛力。

國防模擬科技界的行動是通過技術觀察、前景掃描和去風險試驗繼續監測這些發展。國防部有自己特定的功能和非功能要求（如安全），這些要求可能并不總是與消費者關注的能力相一致，必須對這些要求進行評估，以使國防部了解開發潛力。

3.2 風險和挑戰

在交付模擬的GAN方面有幾個挑戰。

• 隨著模擬在處理和存儲方面的限制減少，輸入數據和模擬結果的V&V可能會成為一個越來越大的限制因素。這可能是對FOE模擬的一個特別挑戰。適當的V&V是國防模擬界的一個長期要求。不斷提高的計算和網絡能力意味著未來的模擬有可能不受處理或存儲的限制，并有能力運行更大、更復雜的模擬。隨著時間的推移，確保支持仿真的模型和數據的準確性與需求相適應，可能會成為比提供足夠的計算能力來運行它們更大的挑戰。利用仿真技術的限制因素是驗證它是否正確運行，是否有不可預見的后果，以及驗證所產生的實施方案是否適合正在進行的任務（例如，實施水平和V&V是否適合實現特定的培訓目標）。

• 隨著模擬在表現復雜性方面的能力越來越強，控制復雜程度的能力對于確保國防培訓、教育或準備活動集中于實現其結果是很重要的。有一種危險是，模擬能力在管理和維護方面變得過于繁瑣和昂貴，并提供了消極培訓的真正風險。

• 在培訓、教育和準備能力中有效插入新的模擬技術的能力將需要適當的手段來評估它們在當前或替代方法之上或旁邊提供的價值。雖然一些全球網絡能力的可負擔性可能會降低，但在增加的有效性和成本之間可能會有權衡。

• 在全球網絡中使用非國防能力將需要更多地了解新能力的來源和它們出于安全原因的資金來源。這與風險投資（VC）資助的公司和消費者游戲技術特別相關。

• 越來越多的行業資助的知識產權生成，或使用消費者或風險投資公司資助的能力作為全球網絡的一部分，可能意味著供應商對研究活動的合作熱情降低。這也可能給政策和標準領域帶來挑戰。

• 國防部缺乏必要的基礎設施來充分利用這些技術的障礙，如國防部的安全要求可能會對流媒體技術和無線網絡等技術的使用造成越來越大的限制。

• 國防部在設定要求、獲取和使用M&S方面缺乏文化，這使得引入和成功采用GAN M&S方法具有挑戰性。人們認為，改進教育和SQEP將改善這一狀況，同時還包括新的培訓方法、全壽命風險管理方法、新的商業方法等。

3.3 GAN模擬愿景

在GAN的時間框架內，將提供動態的、可擴展的、可重新配置的、高度沉浸的和數據驅動的能力，在培訓教育和準備的有效性和效率方面帶來一步的變化。

面向用戶的系統將了解何時何地利用（或不應利用）全息投影、混合現實技術和高度逼真的圖形的能力，以提供有利于提供培訓的沉浸式體驗，并在適當時取代目前的投影系統和顯示器。在邊緣計算和強大的無線網絡的推動下，這些技術將實現現場、虛擬和建設性領域的無縫過渡和相互作用。面向用戶的系統將不僅刺激視覺和聽覺通道，而且提供多感官的刺激。它們將使用對用戶精神和身體狀態的實時反饋，以及適當的混合學習方法，以提供個人優化的培訓和教育，并推動受訓者的體驗。

M&S系統將提供適當的精確和動態的作戰環境表現，包括所有領域的復雜系統和信息效果。通過數字孿生、環境數據和獨立的復雜模型的無縫集成，使用開放的數據標準和可組合的方法，培訓交付的專業人員將能夠快速建立環境以滿足他們的要求。數據將能夠更迅速地被采集、處理和驗證，以納入模擬系統，開辟新的準備用例。

啟用系統將利用數據分析、有線和無線網絡、人工智能和流程自動化、計算和軟件系統的改進。這些將使GAN模擬能夠更快速、更經濟地提供，并在射程內安全地交付。

3.4 科技建議

為了實現上述愿景，需要開展科技活動以降低開發和交付模擬能力的風險。作為這項任務的一部分，建議的科技活動分為以下幾個方面。

• 監測和了解--這涉及到英國防部需要進行前景掃描活動的領域，以更好地了解全球網絡能力或技術的方向。這里可能會給國防部帶來好處，但在需要更有針對性的去風險活動之前，需要更好地了解使用案例或潛在的基本能力。這包括國際研究合作（IRC）。

• 深度應用研究 - 這涉及到需要進行基礎研究以降低能力或技術風險的領域。

• 實際去風險--這涉及到國防部需要通過進行實際的實驗或實際的試驗活動來消除使用GAN技術或能力的風險的領域。這可能是指出現了一種新的技術或能力，其在國防中的使用尚未得到證實，或者與融合有關的整合問題需要去掉風險。

3.4.1 監測和了解

為監測和了解新能力而進行的科技去風險化，應重點關注消費者和商業技術市場的發展。技術觀察活動應包括

• 面向用戶的系統，包括混合現實技術、全息顯示器、觸覺、多感官刺激和腦計算機接口。

• 消費者游戲技術，包括構建游戲環境所需的工具、用于提供內容的框架和流媒體及其他網絡技術。流媒體是未來M&S交付的一個潛在的關鍵推動因素，也出現在下文。

• 新穎的計算和消費者信息技術。仿真相關的科技不可能為新的計算研究提供資金，但M&S社區可能會從（例如）熱力學計算中看到一些改善SWAP的重要機會。同樣，雖然基于云的模擬形成了下一代的模擬，但也需要繼續了解和利用消費者和商業IT的改進。

• 元宇宙相關的能力，包括基本的個別技術和功能、標準和用例。國防部不能忽視元宇宙和與之相關的資金量，但其對國防部的好處目前還不確定。我們需要幫助國防部了解并消除對元宇宙所帶來的機會的神秘感。

3.4.2 深度應用研究

我們需要在以下領域進行基礎性的應用研究。

• 改進的模擬組合，作為更動態地生成和整合模擬組件的一般促成因素。這需要對仿真數據結構進行基礎應用研究。

• FOE的表示。在GAN中，更復雜的環境應該能夠被常規地表示出來，但仍有重大的V&V挑戰。

• 數字孿生的整合，包括如何將這些數字雙胞胎與其他模擬進行常規連接。

3.4.3 實際的去風險化

英國防部在安全、保障、堅固性和可用性等方面有自己的特殊要求。因此，需要進行實際的實驗來降低國防部使用新能力的風險。

• 努力了解和衡量消費者技術的有效性，特別是面向用戶的系統，與傳統的方法相比。這可以包括比較 "并排 "試驗，以了解培訓或教育的有效性。

• 努力降低邊緣計算、顯示器和網絡在LVC培訓或現場培訓中的融合風險。

• 努力了解如何將人工智能和自動化的改進應用于培訓、教育和準備。人工智能在提高效率和效益方面有一定的前景，但需要滿足國防的具體要求。

• 努力降低國防的無線和流媒體技術的風險，使其成為軍事和安全活動的一般推動者。目前這一代技術在延遲方面是不夠的，而且仍然存在安全問題。

• 努力為國防政策和戰略提供信息，以實施充分利用GAN技術所需的基礎設施，即開發一個模擬生態系統；企業數據管理方法；安全無線基礎設施。

3.5 北約和國際研究合作的作用

北約建模和仿真小組（MSG）將在GAN仿真和合成環境能力的去風險化和互操作性方面發揮關鍵作用。同時，北約人因和醫學（HFM）將為未來培訓的開發和交付提供關鍵的人的方面的見解。

北約MSG目前有以下小組，這些小組與GAN模擬和合成環境能力有很好的配合或提供配合的機會：

• MSG-195 MSaaS第三階段小組正在支持模擬的發展，以采用現代ICT基礎設施，如云、容器化和元數據，在開發和提供基于服務的模擬能力方面提供自動化和效率，可以按需訪問。這些技術已經被用于消費領域，并被考慮用于下一代國防仿真能力，但需要進一步研究GAN的自主性和效率，以充分實現MSaaS的生態系統方法。

• MSG-198研究小組在構建性仿真系統中的可組合人類行為表現，將要求GAN技術提供表現和重新使用未來操作環境的人類行為表現的能力。

• MSG-203建模和仿真在支持當前和未來北約行動中的作用系列講座將發揮重要作用，向高級利益相關者強調可能的GAN技術正在成熟，供北約和各國使用。

• MSG-205盟軍數字孿生體的互操作性和標準化倡議小組將在理解數字孿生體支持北約和各國的作用，以及如何開發共同的方法來實現其使用方面發揮重要作用。

• MSG-206小組將為評估XR技術在北約和各國的培訓和教育中的使用提供一個共同框架。評估和交流消費者領域的發展的共同方法將是跟蹤和利用這些技術發展的關鍵。

北約MSG活動中可能存在差距的一些領域包括:

• 網際網路：需要了解和解讀元宇宙對北約和國家的意義。在消費者領域，利用Metaverse的大量投資的機會將是很多的。跟蹤和維護這些發展將需要資源和整個社區的共同理解。軍方有一些關鍵的使用案例，這些案例也可以用來幫助集中開發Metaverse，以確保這項技術的軍事用途在開發生命周期的早期就被消除風險。

• 一般技術觀察和消費技術的地平線掃描：與元宇宙相關的是，需要對新興技術提供快速的洞察力和評估，以便北約和各國能夠在這些技術出現時迅速加以利用。通過一個共同的方式來評估、理解和交流這種相關性，整個社區的努力將是關鍵。

• 標準小組：北約MSG目前與模擬國際標準組織（SISO）有著良好的關系和合作，通過這種關系，它有助于為SISO產品和服務的制定提供一個共同的北約影響和聲音。隨著消費技術的大量投資和相關性，人們注意到MSG和SISO將需要擴大他們與其他標準組織的關系，如Khronos集團和數字雙胞胎聯盟（等）。

摘要

在過去的幾十年里，美國海軍庫存中只保留了少許類型的海上水雷，且戰術理論研究停滯不前，而主要優先考慮反雷能力。本論文通過一個現代的視角來審視水雷戰（MIW），使用建模和仿真（M&S）來捕捉圍繞水雷戰環境的更廣泛的因素，除了水雷的性能特點和使用參數外，還包括根據最新的任務成功標準來衡量敵方的反應概率。本論文探討了三種通用的非保密實驗方案，得出了對水雷成功影響最大的因素的廣泛結論，并為未來探索具體水雷用例的演習奠定了基礎，以便為下一代水雷及其使用提供信息。分析表明，在影響敵方行為結果方面，空中投送策略通常優于水面、潛艇或無人水下航行器（UUV）投送。請注意，UUV的投放與較低的水雷總量有關，其影響可以通過UUV的移動速度和單個水雷的探測和交戰概率來減輕。

執行摘要

有許多歷史實例證明了海上水雷的價值和通過水雷戰（MIW）取得的勝利。美國海軍在反水雷（MCM）領域的大量投資說明了海軍水雷的致命功效。然而，目前用于進攻性水雷能力的支出與這些防御性工作的投資相比相形見絀。進攻性水雷理論、熟練程度和使用已經停滯、倒退，甚至被忽視，直到沖突迫在眉睫或已經開始。最近，人們對利用水雷的成本效益和力量倍增的特點又有了新的興趣。美國海軍正在重新調整其任務重點，以包括這些潛在的好處，特別是當它涉及到無人水下航行器（UUV）能力的進步、探測傳感器技術，以及未來水雷的自主性、半自主性和可編程性的實際可行性。

該項目尋求更好地了解在不同的水雷作戰框架內可以利用的關鍵性能驅動因素，以最大限度地提高雷場的有效性。在傳統的進攻性水雷有效性措施（MOE）的基礎上，增加了愛德華茲（2019年）定義的四個以任務為中心的MOE，即轉向、阻斷、固定和破壞，定義了一種新的進攻性水雷思維，稱為進攻性拒止水雷（ODM）。ODM可以與現代戰爭的殺傷鏈相結合，對不需要的海上交通提供戰略威懾，在這樣做的同時也被動地釋放了海軍的關鍵資源，否則將支持戰略目標。這個項目的重點是使用概率行為模擬對ODM進行定義、建模和分析，以比較這些更新的MOE下的雷場有效性。

海軍水面作戰中心達爾格倫分部在過去十年中一直在開發通過建模進行協調模擬（OSM）框架。目前，利用OSM框架的JAVA GUI軟件的迭代被稱為MAST，是建模和仿真工具包的簡稱，是專門為這種類型的海軍系統的作戰研究和任務工程分析而創建。該團隊開發了三個實驗場景，定義為探索非保密級別的ODM考慮之間的關系。這些場景分別被指定為空中、艦艇和UUV投送，其中藍色為友軍，紅色為敵軍。為了便于比較和大致了解與這些替代場景有關的作戰考慮因素，每種場景一般都以投送平臺的速度、水雷部署能力、利用的投放點數量和部署水雷的相對能力為特征。空中投送實驗是一種高速、中等能力的飛行器，在單一地點部署能力較弱的水雷。艦艇投送實驗是一個中等速度、高能力的飛行器，在多個地點部署普通水雷。而UUV投送實驗則是一個慢速、低容量的飛行器，能夠使用高能力的水雷，如表1所示。

表1. 基準實驗方案假設

如圖1所示，所有的模擬考察都利用了在50 x 50海里的雷場區域內隨機分配的雷場投放點，目的是影響兩艘紅色船只從部署區以東的設定起始位置向西的預期航點過渡。紅色船只的邏輯實現了概率行為決策，以模擬敵人對其探測到的水雷的反應，或者改變其路線，固定在原地，或者繼續其路徑，并以 "逃離"信息傳達危險。

為了評估行動的重要性，我們開發了五個MOE。主要的MOE，稱為 "紅色影響"，是指雷區影響紅方船只駛向預定航點的能力。如果紅色船只都沒有決定轉向或固定，那么紅色影響在該次航行中為零。如果兩艘紅方船只都被抑制，紅色影響為2；如果只有一艘船只受到影響，紅色影響為1。Agent的終止被指定為次要的MOE，用來捕捉傳統思維的MOE，最后部署的水雷被指定為次要的MOE，以更好地通知各實驗的決策點。MOE表見表2。

圖1. ODM移動場景(MAST)

表2. ODM MOEs

輸入變量的定義是為了檢查對藍軍行動、藍軍系統設計特征和紅軍行為邏輯的變化的影響。在空中實驗中定義了21個變量，在艦艇和UUV實驗中定義了25個變量。一個近乎正交的拉丁超立方實驗設計（DOE）在所有三種情況下運行。為空氣實驗確定的21個變量產生了128個獨特的偏移運行，為船舶和UUV確定的25個變量各產生了256個偏移。然后，在與NPS SEED中心的合作下，利用Hamming超級計算機復制了這些DOEs，為空氣產生了3780次偏移，為船只和UUV產生了5000次偏移，以供分析。研究小組發現，與紅色船只的概率決策邏輯有關的變量通常比那些具有物理價值的變量（如速度、范圍或水雷數量）更具影響力。在所有三種情況下，紅色影響的主要MOE也是如此。

為了降低紅色行為在模型中的相對重要性，進行了細化分析，特別關注對作戰效能影響最大的藍色配置特征。初級MOE（紅色影響）、傳統MOE（Agent終止）和次級MOE（部署時間）的結果顯示在圖2。盡管三個實驗似乎都顯示出類似的主要MOE結果，但結果差異在模型中是有統計學意義的。空中投送在 "紅色沖擊 "方面是最有效的，而且部署的速度比船只或UUV投送都快得多。這一點特別重要，因為在只關注紅色制劑死亡的傳統思維模式下，空中投送的單點播種將被歸類為最不有效。同樣，緩慢但有能力的UUV水雷投送，在使用毒劑死亡的情況下，也只是略微有效，但在使用ODM紅色影響MOE的情況下，其評級僅次于空中。

圖 2. ODM場景的結果

該模型為ODM的運行分析提供了一個起點。雖然模擬中的系統故意是通用的，以避免分類，但該模型的設計允許快速引入特定的系統數據。未來的工作可以更全面地實現任務目標（Edwards 2019）的MOE，或增加紅軍決策邏輯的復雜性。然而，即使在這個較高的水平和早期成熟階段，在這個項目中應用ODM概念的意義可以應用于集中開發和采購努力，并更好地告知未來戰斗空間的使用戰略。

I. 簡介

A. 背景情況

有許多歷史實例表明了海上水雷的價值和通過水雷戰（MIW）取得的勝利。美國海軍對其反水雷(MCM)社區的大量投資說明了海軍水雷的致命功效。然而，對防御性努力的投資使目前對未來進攻性水雷能力或國家研究委員會所說的進攻性拒止水雷（ODM）（2000）的支出相形見絀。從歷史上看，進攻性水雷的理論、熟練程度和使用已經停滯、倒退，甚至被忽視，直到沖突迫在眉睫或已經開始。

最近，人們對利用水雷的成本效益和力量倍增的特點重新產生了興趣。美國海軍正在重新調整其任務重點，以包括這些潛在的好處，特別是涉及到無人水下航行器（UUV）能力的進步、探測傳感器技術，以及未來水雷的自主性、半自主性和可編程性的實際可行性。ODM是為海軍作戰司令部（CNO）項目 "超配 "挑戰做出貢獻的自然選擇，即通過 "提供同步的致命和非致命效果"（2020年），"支持將使我們的持續海上主導地位的作戰......環境"。實現CNO建立未來部隊的海軍作戰架構的目標所必需的信條是由他在2020年10月的A Novel Force備忘錄中定義的 "一個綜合的任何傳感器/任何射手的殺傷鏈 "來建立。ODM能夠通過積極參與這些殺傷鏈來加強這一目標，對不受歡迎的海上交通提供戰略威懾，并在這樣做的同時也被動地釋放了原本支持這些戰略目標的關鍵海軍資源。

B. 項目目標

一般來說，進攻性水雷和具體的ODM是可以提供不對稱戰略優勢的領域，但對其研究不足，因此也沒有得到充分的利用。這就提供了一個機會。目前的ODM理論和戰術需要通過現代有效性措施（MOE）進行分析，以量化保護性（藍水）和進攻性（敵對海岸線12英里內）的潛在水雷環境，并確定任何不足之處（Edwards 2019）。在以前的研究中，"重點是孤立地檢查雷場的部署和特點，這項研究......檢查了能夠部署和支持雷場的替代無人和有人系統，作為聯合進攻行動的一個組成部分......[通過]考慮多個候選操作區域和替代交付平臺"（Beery 2020）。給予該小組探索的具體任務是。

1.定義一個候選的進攻性水雷戰行動概念（CONOPS）。

2.界定一個可供審查的作戰活動和相關系統的系統結構，以確定其對雷場部署有效性的影響

3.開發和分析作戰模擬，以便：a. 確定關鍵的性能驅動因素；b. 為作戰框架的比較提供依據（Beery 2020）。

C. 過程

為了實現這些廣泛的項目目標，團隊開發了一個項目瀑布方法，以定義主要的門和里程碑，如圖1所示，首先是文獻回顧，以熟悉MIW、其附屬元素和相關主題。目前的MIW分析員、操作員和專家被確認，他們幫助確定審查的范圍，并闡明了一些圍繞它的歷史。該小組與顧問合作，以確定MIW領域的適用資源和其他專家。項目發起人和顧問團的投入被用來為小組規劃提供信息和貢獻專業知識，以確保小組的產出為海軍提供價值。最初的文獻審查發現了涵蓋MIW CONOPS的材料和分析MIW操作的技術報告，但它未能產生一個普遍可用的ODM實用指南。為了填補現有文獻的空白，項目工作的重點是開發一個操作模擬，可以用來確定關鍵的性能驅動因素，并最終就如何最大限度地提高雷場部署的有效性提出建議。

圖1.BCM論文項目方法論

為了開發將要使用的作戰模擬模型，該小組采用了自上而下的系統工程（SE）方法，如圖2所示的修改后的軟件工程Vee。通過將通用的高層軍工項目分解為其系統需求的組成部分，團隊設計了一個仿真模型，產生了與這些需求相對應的數據，如修改后的Vee方法的左側所示。模型的輸出數據被收集和分析，驗證其與系統設計要求的適當映射，并驗證建議以滿足操作框架的比較。

此外，團隊每季度向社區利益相關者和感興趣的NPS教師介紹情況，以征求所有相關方的額外意見，并提供一個合作論壇的機會。最終的結果和建議在本報告中正式公布，并在畢業前的進度審查中提出。

圖2：BCM修改后的Vee方法。改編自Buede（2009）。

D. 團隊組織

團隊成員被分配了責任，以確保公平分工，充分考慮技術能力和行政后勤。盡管所有的團隊成員在每個階段都是積極的貢獻者，并幫助確保SE原則在每個步驟中得到遵循，但指定的牽頭人在其主題領域的執行方面保留了打破僵局的投票權。

• 首席程序員和軟件開發人員。負責模型設計架構、模擬開發，以及與軟件（SW）開發人員和團隊外部的SW項目主題專家（SME）的聯絡。

• 海上環境專家和UUV社區聯絡員。負責識別環境變量和考慮因素，并將其納入模型，通過無人潛航器社區的聯系和無人潛航器測試的個人經驗進行驗證。

• 艦隊聯絡和安全經理。負責與美國海軍運營商和社區經理互動，以確保在整個模型開發、數據生產和分析報告中充分納入適當分類級別的CONOPS和技術規范。

• 首席編輯和數據分析師。負責所有團隊交付成果的最終審查、格式化和提交。對報告的格式和內容的決定擁有最終決定權。

前沿作戰基地（FOB）防御是一項人力密集型任務，需要占用作戰任務的寶貴資源。雖然能力越來越強的無人駕駛飛行器（UAV）具備執行許多任務的能力，但目前的理論并沒有充分考慮將其納入。特別是，如果操作人員與飛行器的比例為一比一時，并沒有考慮提高無人機的自主性。本論文描述了使用先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）蜂群系統開發和測試自主FOB防御能力。開發工作利用了基于任務的蜂群可組合性結構（MASC），以任務為中心、自上而下的方式開發復雜的蜂群行為。這種方法使我們能夠開發出一種基于理論的基地防御戰術，在這種戰術中，固定翼和四旋翼無人機的任意組合能夠自主分配并執行所有必要的FOB防御角色：周邊監視、關鍵區域搜索、接觸調查和威脅響應。該戰術在軟件模擬環境中進行了廣泛的測試，并在現場飛行演習中進行了演示。實驗結果將使用本研究過程中制定的有效性措施和性能措施進行討論。

第1章：導言

1.1 背景和動機

2019年，美國海軍陸戰隊司令大衛-H-伯杰將軍發布了他的規劃指南，作為塑造未來四年的部隊的一種方式。他在其中指出："我們今天做得很好，我們明天將需要做得更好，以保持我們的作戰優勢"[1]。這句話摘自海軍陸戰隊司令大衛-H-伯杰將軍的《2019年司令員規劃指南》（CPG），呼吁采取集中行動，以應對海軍陸戰隊在未來戰爭中預計將面臨的不斷變化的挑戰。在為海軍陸戰隊確定未來四年的優先事項和方向的CPG中的其他指導，呼吁建立一個 "適合偵察、監視和提供致命和非致命效果的強大的無人駕駛系統系列"[1]。伯杰將軍進一步呼吁利用新技術來支持遠征前沿基地作戰（EABO）。EABO將需要靈活的系統，既能進行有效的進攻行動，又能進行獨立和可持續的防御行動。簡而言之，實現EABO將需要最大限度地利用每個系統和海軍陸戰隊。

從本質上講，伯杰將軍正在呼吁改變無人駕駛飛行器的使用方式。通過使用大型的合作自主無人飛行器系統，或稱蜂群，將有助于實現這一目標。無人飛行器蜂群提供了在人力需求和后勤負擔增加最少的情況下成倍提高戰場能力的機會。正如伯杰將軍所提到的 "下一個戰場"，海軍陸戰隊將必須利用各種技術，最大限度地利用自主性和每個作戰人員在戰場上的影響。

目前的無人系統使用理論是以很少或沒有自主性的系統為中心。另外，目前的系統依賴于單個飛行器的遠程駕駛；也就是說，每輛飛行器有一個操作員。部隊中缺乏自主系統，這在監視和直接行動的作戰能力方面造成了差距。此外，側重于一對一操作員-飛行器管理的無人系統理論要求操作員的數量與車輛的數量成線性比例。這對于 "下一個戰場 "來說是不夠的。相反，海軍陸戰隊將需要能夠讓操作員擺脫束縛或提高他們同時控制多個飛行器的能力系統[2]。

考慮到這些目標，美國海軍研究生院（NPS）的先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）已經開發并演示了一個用于控制大型、自主、多飛行器的系統，該系統利用了分布式計算的優勢，并將駕駛的認知要求降到最低。ARSENL在現場實驗中證明了其系統的功效，在該實驗中，50個自主無人駕駛飛行器（UAV）被成功發射，同時由一個操作員控制，并安全回收[3]。

1.2 研究目標

這項研究的主要目標是證明使用無人機蜂群來支持前沿作戰基地（FOB）的防御。特別是，這需要自主生成、分配和執行有效的、符合理論的基地防御所需的子任務。這部分研究的重點是開發基于狀態的監視、調查和威脅響應任務的描述；實施支持多飛行器任務分配的決策機制；以及任務執行期間的多飛行器控制。

輔助研究目標包括展示基于任務的蜂群可組合性結構（MASC）過程，以自上而下、以任務為中心的方式開發復雜的蜂群行為，探索自主蜂群控制和決策的分布式方法，以及實施一般的蜂群算法，并證明了對廣泛的潛在蜂群戰術有用。總的來說，這些目標是主要目標的一部分，是實現主要目標的手段。

1.3 方法論

基地防御戰術的制定始于對現有基地防御理論的審查。這一審查是確定該行為所要完成的基本任務和子任務的基礎。然后，我們審查了目前海軍陸戰隊使用無人機的理論，以確定這些系統在基地防御任務中的使用情況。

在確定了任務要求的特征后，我們為基地防御的整體任務制定了一個高層次的狀態圖。子任務級別的狀態圖等同于MASC層次結構中的角色。

ARSENL代碼庫中現有的算法和游戲以及在研究過程中開發的新算法和游戲被用來在ARSENL系統中實現子任務級的狀態圖。最后，根據高層次的狀態圖將這些游戲組合起來，完成基地防御戰術的實施。

在游戲和戰術開發之后，設計了基于理論的有效性措施（MOE）和性能措施（MOPs）。通過在循環軟件（SITL）模擬環境中的廣泛實驗，這些措施被用來評估基地防御戰術。在加利福尼亞州羅伯茨營進行的實戰飛行實驗中，也展示了該戰術和游戲。

1.4 結果

最終，本研究成功地實現了其主要目標，并展示了一種包含周邊監視、關鍵區域搜索、接觸調查和威脅響應的基地防御戰術。此外，開發工作在很大程度上依賴于MASC層次結構，以此來制定任務要求，并將這些要求分解成可在ARSENL蜂群系統上實施的可管理任務。這一戰術在實戰飛行和模擬環境中進行了測試，并使用以任務為中心的MOP和MOE進行了評估。最后的結果是令人滿意的，在本研究過程中開發的戰術被評估為有效的概念證明。

1.5 論文組織

本論文共分六章。第1章提供了這項研究的動機，描述了這個概念驗證所要彌補的能力差距，并提供了ARSENL的簡短背景和所追求的研究目標。

第2章討論了海軍陸戰隊和聯合出版物中描述的當前海軍陸戰隊后方作戰的理論。還概述了目前海軍陸戰隊內無人機的使用情況，并描述了目前各種系統所能達到的自主性水平。

第3章概述了以前自主系統基于行為的架構工作，ARSENL多車輛無人駕駛航空系統（UAS）和MASC層次結構。

第4章對基地防御戰術的整體設計以及高層戰術所依賴的游戲進行了基于狀態的描述。本章還詳細介紹了用于創建、測試和評估這一概念驗證的方法。在此過程中，重點是對每一戰術和戰術所針對的MOP和MOE進行評估。

第5章詳細介紹了所進行的實戰飛行和模擬實驗，并討論了與相關MOPs和MOEs有關的測試結果。

最后，第6章介紹了這個概念驗證的結論。本章還提供了與基地防御戰術本身以及更廣泛的自主蜂群能力和控制有關的未來工作建議。

該項目通過比較傳統彈藥和美國傳統武器系統發射的超高速炮彈（HVP），探討了普通超高速炮彈如何支持反空戰（AAW）、反水面戰（ASUW）和海軍水面火力支援（NSFS）任務。這項研究考察了HVP在任務規劃、后勤和多個任務區使用的效果。該研究的主要目標問題是："在傳統武器系統中使用HVP是否能提供同等的進攻和防御能力，并改善任務規劃中的后勤運作？" 利用基于模型的系統工程和架構，該項目正式確定了對HVP系統中固有的操作或任務靈活性進行定量系統分析所需的標準。創建了一個深入的模型，分析了包括和不包括HVP彈藥的情況下多個變量的性能，這提供了整體有效性的信息。結果證明了將HVP納入武器系統裝載的好處。在保持性能的同時，在成本、再補給和可用彈藥方面都有好處。基于這個模型的結果，最初的假設被證實，HVP彈藥的有效性提高了整個任務的成功率，并提供了一個成本效益高的替代方案，而不是只使用傳統的武器系統。

執行摘要

本研究考察了在DDG 51（Arleigh Burke）和CG（Ticonderoga）級海軍艦艇上的MK 45-5英寸炮以及DDG 1000（Zumwalt）級海軍艦艇上的先進火炮系統（AGS）155毫米炮中使用超高速炮彈（HVP）作為普通彈藥在任務規劃、操作和后勤方面的效果。HVP是一種多任務彈藥，可以與傳統的武器系統一起使用。

這篇論文通過比較傳統彈藥和美國傳統武器系統發射的HVP，探討了HVP彈藥如何支持反水面戰（ASUW）、反空戰（AAW）和海軍水面火力支援（NSFS）任務。化學推進的HVP彈藥提供了多任務的靈活性，使作戰人員在離開港口時可以帶著比常規導彈更深的彈倉裝載。HVP彈藥改善了由DDG和CG艦組成的海軍遠征軍的后勤作業，減輕了防御和進攻任務的特定武器配置。在艦隊中部署HVP彈藥使這些艦艇具有更強的能力，并為建造或改裝帶有電磁軌道炮及其相關能源支持系統的艦艇提供了一個更實用和更具成本效益的選擇。

在這項研究中，任務情景的重點是在水面行動組（SAG）中使用DDGs和CGs進行AAW、ASUW和NSFS行動。具體的任務場景集中在一個行動的攻擊前階段，以消除敵方持有的島嶼對航行造成的威脅。一個適應性部隊組合（AFP）已經形成，以奪取控制權并消除位于具有戰略意義的紅島上的威脅性進攻能力和少量敵軍部隊。AFP包括一個兩棲準備小組（ARG）和一個由兩艘DDGs和一個CG組成的SAG，其任務是保衛ARG，獲得周圍水域的海上控制權，并在兩棲攻擊前消除威脅性的海岸設施。使用ExtendSim建立了一個作戰模型來模擬行動的預突擊階段，并允許進行系統分析。

Microsoft Excel被用來創建一個隨機模型，探討在對可能擁有武器優勢的對手進行防御性或進攻性交戰時實施HVPs。通過射程目標圖和隨機模型，該場景被模擬成靜態版本。這些工具被用來估計發射的導彈數量、發射的HVP子彈，以及我們場景的統計結果。使用我們的ExtendSim模型進行分析的結果，使用Minitab進行分析，允許驗證隨機模型所捕獲的數據的能力。這使團隊能夠根據不同的統計圖和圖表軟件來分析數據，以收集計算有效性（MOE）和性能（MOP）的措施所需的信息。

衡量效力和性能的結果證明了將HVPs納入武器系統裝載的好處。在保持性能的同時，在成本、再補給、可用彈藥方面都有好處。這些都證實了最初的假設，即HVP彈藥的有效性提高了整個任務的成功率，并提供了一個具有成本效益的替代方案，而不是只使用傳統的武器系統。

用于模擬防御場景的DDG和CG艦的導彈和火炮的致命性概率數據是不保密的，因此本論文中提出的結果需要用保密數據來運行，以獲得現實的結果。

I. 簡介

A. 綜述

美國海軍的使命是 "維持、訓練和裝備能夠贏得戰爭、阻止侵略和維護海洋自由的戰斗準備的海軍部隊"（美國海軍2017）。為了實現這一使命，美國海軍艦艇必須能夠支持幾個不同的任務領域，并能夠在沒有預警的情況下適應不斷變化的任務。為了做到這一點，海軍艦艇依靠使用幾種彈藥類型來支持幾個任務領域。本研究考察了在DDG 51（Arleigh Burke）和CG（Ticonderoga）級海軍艦艇上的MK 45-5英寸炮以及DDG 1000（Zumwalt）級海軍艦艇上的先進火炮系統（AGS）155毫米炮中使用超高速炮彈（HVP）作為通用彈藥在作戰、任務規劃和后勤方面的效果。

B. 問題陳述

目前，美國海軍依靠幾種類型的彈藥來支持進攻性和防御性武器系統和任務能力。任務的需要驅動著艦上彈藥的裝載（即彈藥的類型和數量），在開航前就已經上船。在海上，如果任務或威脅發生了重大變化，艦艇根據其彈藥裝載和能力進行調整和應對的能力可能是有限的，至少在他們能夠在海上或岸上得到補給之前。由于需要在開航前確定武器裝載量，以及必須考慮的各種特定任務的彈藥，限制了作戰的靈活性、能力和容量。這項研究考察了HVP在任務規劃、后勤和使用方面的影響，作為美國海軍反空戰（AAW）、反水面戰（ASUW）和海軍水面火力支援（NSFS）任務領域中的一種通用彈藥。

C. 研究目標

本研究通過比較傳統彈藥和美國傳統武器系統發射的HVP，探討了一種通用的HVP彈藥如何支持ASUW、AAW和NSFS任務。化學推進的HVP彈藥提供了多任務的靈活性，使作戰人員在離開港口時擁有比常規導彈更深的彈倉裝載量，而不必在特定任務的武器中進行選擇。利用系統工程和架構，該項目正式確定了對HVP系統中固有的操作或任務靈活性進行定量系統分析所需的標準。

主要的研究目標是解決這個研究問題，它指出 "在傳統武器系統中使用HVP是否能提供同等的進攻和防御能力，并改善任務規劃中的后勤運作？"

D. 系統工程方法

本項目使用的系統工程方法包括三個階段。它在圖1中被描繪出來。從最初的研究階段開始，對論文主題進行了徹底的研究，以更好地了解被分析的系統。確定了能力差距，進行了利益相關者分析，并對當前系統的運行概念進行了分析。不同的分析被用來確定項目的范圍。該階段完成后，開始了系統架構階段。在這個階段，通過需求分配、功能分析和貿易研究，開發了一個架構來指導系統的設計和開發。在第二階段完成后，系統分析階段開始。在第三階段，團隊對傳統彈藥與傳統武器系統發射的普通HVP彈藥進行了離散事件建模的比較分析。根據這一建模的結果，提出了建議。

圖1. 系統工程方法