《美國法典》第10章第2366條要求美國防部在一個項目進入全面生產之前進行現實的生存能力測試。這意味著通過向作戰配置的系統發射可能在戰斗中遇到的彈藥來測試系統的脆弱性，主要強調對潛在用戶傷亡的測試。在脆弱性測試中還應考慮到系統的易受攻擊性和作戰性能。

脆弱性評估評價了一個系統承受威脅的破壞性影響的能力。對裝甲戰車及其乘員進行這種評估的挑戰是，測試通常是破壞性的。在許多情況下，可用于測試全尺寸系統的資產數量有限。有了良好的測試計劃，一些測試資產可以被修復并再次用于測試；然而，測試設計必須考慮到資產數量少的問題，并選擇最佳點，這對深入的統計推理提出了挑戰。為了緩解這個問題，測試人員從更實惠的來源收集數據，包括組件和子系統級測試。這就產生了一個新的挑戰，構成了本文的前提：如何將較低層次的數據源連接起來，以提供一個可信的系統級的車輛脆弱性預測？本文提出了一個案例研究，展示了解決這個問題的方法。我們強調了基本統計技術的使用--實驗設計、統計建模和不確定性的傳播--在一個描述地面車輛被間接炮火攻擊的戰斗場景中。

用于創建概念性案例研究的數據是不保密的，文件中的信息是基于公開來源的參考資料。所有的數據都是隨機產生的，所提出的模型和結果僅是說明性的。既沒有來自任何政府贊助商的數據，也沒有技術信息。

創新產品的要求正在迅速發展，反映了許多工程學科的技術進步。這種變化的加速性伴隨著產品性能、復雜性和成本的增長。為了滿足新出現的需求，需要更快的設計過程來：徹底和準確地探索更大的設計空間，利用潛在的復雜的物理相互作用來獲得性能上的好處，并避免有害的相互作用，這些相互作用可能會通過后期的缺陷發現而大大增加產品成本[1]。現在，在開發過程的早期，通過在更高的層次上耦合更多的學科來獲得設計上的好處。但是，沒有一個數學框架來確定哪些學科、耦合水平或保真度水平是需要的，以捕獲對特定系統設計最關鍵的物理學，在哪里收集設計空間數據是最好的，或者如何在有限的計算資源下做出最佳的設計決策。目前，這些決定完全是基于工程經驗的。這種方法對于那些與以前的設計相似的系統來說效果還不錯，但對于獨特和創新的車輛和技術來說可能會失敗。

在這方面，多學科設計優化（MDO）的長期挑戰之一是在需要時有效地提高建模delity，以捕捉制約或實現特定產品概念的關鍵物理。當物理學沒有得到充分的建模或解決時，在整個設計空間中依靠低延性模型進行分析可能會導致設計不可行，或明顯的次優。在優化過程中，簡單地用更高的fdelity模型替換這些模型往往不是一個實用的策略，因為這些信息量更大的技術會帶來更高的計算成本。多效性方法提供了一個概念框架，通過明智地使用有限的高效性分析，同時利用低效性模型提供的信息來有效地優化產品。在這里，多目標方法被認為是屬于一個更大的方法類別，它協調一組信息源以加速計算任務。這些信息源使用計算方法（即數學描述和隨之而來的數值分析）和/或非計算方法（如物理實驗、分析解決方案和專家分析）來量化系統響應。

盡管已經開發了相當多的多重保真度方法，但它們的能力仍在討論之中，其潛力仍未得到充分開發[2], [3]。這促使人們對可以支持這些方法的比較和嚴格評估的基準問題感興趣。Beran等人[1]提議將用例和測試問題分為三類。L1問題，具有精確解的計算便宜的分析函數；L2問題，簡化的工程應用問題，可以用減少的計算費用執行；L3問題，更復雜的工程用例，通常包括多物理場耦合。北約AVT-331研究任務組 "軍用車輛系統級設計的目標驅動、多變量方法"，一直在進行協調活動，以收集和研究這三類問題的基準。本文提供了L1基準的概述，這些基準是分析性問題，與實際工程問題沒有明確的相似性，但支持跨領域的調查。文獻中提出了大量的L1基準問題，大多是與新型的多重保真度方法的介紹相結合的[4]-[23]。然而，目前還沒有一個全面的計算效率高的基準框架。

這項工作的目的是提出和討論一套具體制定和選擇的分析基準問題，以強調測試和評估廣泛的多德爾法的能力。該框架旨在提供一套標準問題、推薦的實驗設置和性能評估指標，以支持對不同計算方法的嚴格測試和比較。基準的選擇是為了體現在基于模擬的優化問題中經常遇到的數學特征和行為，這些特征和行為會對成功搜索和識別現實世界工程應用中的最優解提出挑戰。這些挑戰包括 (i) 解決維度詛咒[24]和與多維度方法相關的可擴展性；(ii) 處理目標函數的局部、多模態和不連續行為；以及(iii) 處理目標函數中可能存在的噪聲。基準的設計和選擇是為了簡單的實現，同時允許分離和研究不同的數學特征，以獲得關于不同的多德爾法的建模、設計和優化的性能的洞察力。所選的測試集包括：Forrester函數（連續和不連續）、Rosenbrock函數、Rastrigin函數（移位和旋轉）、Heterogeneous函數、一個耦合的彈簧-質量系統和Pacioreck函數（受噪聲影響）。

這套分析性L1基準的設計是為了評估多fdelity方法在面對所有這些數學特征時的弱點和優勢。本文還介紹了計算和比較這些方法的全局和優化精度的指標。全局精度指標提供了一個衡量近似最高fdelity函數的能力，也被認為是地面真實信息源。優化精度是一個以目標為導向的指標，衡量方法在搜索和找到全局最優時的效率和效果。

本文的其余部分組織如下。第2節說明了各個基準問題，包括它們的公式和它們的顯著數學特征。第3節介紹了關于建立基準實驗的建議，以便對各種方法進行公平和有意義的比較。第4節討論了不同的指標和標準，以評估和比較多重性建模和優化策略的性能。最后，第5節討論了結語。

由于太空商業化和軍事化的增加，超越空間態勢感知 (SSA) 的空間態勢理解 (SSU) 是必要的。要真正了解潛在的對手能力，僅僅檢測和識別衛星是不夠的。威脅評估和態勢理解的第一步是描述觀察到的衛星的能力。所提出的研究旨在通過獨特的（一組）特征來確定敵方衛星的能力。特征包括物理、情境和行為方面。關系信息模型用于將特征映射到能力，并將特征映射到觀察和信息處理方法。該模型的概念演示器被創建并實施到一個工具中。模型和工具都被命名為空間能力矩陣 (SCM)。 SCM 可以識別衛星能力，也可以找到對能力確定貢獻最大的特征。該模型用于確定最佳測量組合，以表征被觀測衛星的能力，以及對可增強此過程的新型傳感器技術和處理的需求。通過實際例子展示了能力矩陣在軍事應用中的用途和研究目的的潛力。為了使 SCM 幫助從空間態勢感知 (SSA) 過渡到空間態勢理解 (SSU) 進一步發展，主要是添加更多數據和創建用戶友好界面，并且需要進行測試。

這項工作提出了一個分類結構，用于理解博弈論結果的某些穩定因素之間的緊張關系，如納什最優、帕累托最優和平衡最優，然后將這種博弈論概念應用于空間力量的戰略思想的進步。這項工作成功地調整和應用了戰斗模型理論來評估順行軌道空間沖突。這項工作提供證據表明，小型航天器的可靠性特征與大型航天器的可靠性特征有相似之處。利用這些新的基礎概念，本論文開發并提出了一個參數化的方法框架，能夠分析空間戰爭背景下異質部隊組成的功效。該框架被證明能夠預測與各種沖突模式和參數值相關的數字結果的隨機分布。此外，這項工作表明，該框架的博弈論概念與媒體互動戰爭理論在評估部隊效能方面的結果普遍一致，為本論文中提出的方法框架的有效性提供了有力的證據。

引言

1.1 背景與動機

美國現在在一個多極地緣政治秩序中與同行競爭者在一個新興的太空戰領域中競爭，因此，美國需要一個有效的部隊組成，以阻止或贏得潛在的未來太空沖突。發展一支呈現有效力量構成的軍隊是一項巨大的、多層面的工作，其中包括戰斗模型的許多努力。戰斗建模本身是一個巨大的領域，包括基于代理的建模、基于物理的高保真建模和參數化建模等領域。參數化作戰建模中的一個具體而重要的領域是參數化作戰建模，它利用微分方程來描述沖突的數字結果，這里稱為微分參數化作戰建模。微分參數化作戰建模的重要性在于它的優雅性，它可以在不使用計算密集、復雜、昂貴或授權軟件或硬件的情況下快速產生結果。這種優雅性使得差分參數化作戰模型能夠在與作戰和戰略相關的時間框架內被廣泛執行。

差分參數化作戰模型的最初開發者蘭徹斯特發表了他的開創性作品《戰爭中的飛機》。第四軍種的黎明》，發表于1916年。(Lanchester, 1916)在接下來的十年里，Lotka和Volterra正在研究生物數學和理論生態學，獨立開發了使用微分方程來描述捕食者-獵物相互作用和種間競爭的模型。(Kingsland, 2015）到1959年，Brackney以同樣的模式開發了模型，以整合戰爭迷霧的概念，并直接將物理現象映射到參數值。(Brackney, 1959)盡管取得了這一進展，所有這些模型都依賴于每個交戰方內部的同質化部隊結構才能有效。1970年，邦德和法雷爾試圖解決異質兵力結構問題，但他們自己承認，盡管做出了高尚的努力，對該領域做出了寶貴的貢獻，但仍無法彌補這一差距。(Bonder & Farrell, 1970)

差分參數作戰模型是一種聚合作戰模型的形式，因為正如沃什伯恩和克雷斯所斷言的，"作戰模型有時被描述為'聚合'或'高分辨率'，但聚合實際上應該用一個連續的尺度來衡量......在不同的事物被視為相同的程度上，模型被說成是或多或少的聚合。" (Washburn & Kress, 2009) 上述Lanchester, Lotka, Volterra, Brackney, Bonder和Farrell的作品肯定利用了相當程度的聚合。當戰斗模型的開發者或使用者將一個特定的模型推向更大的聚合時，至關重要的是，聚合是以這樣的方式進行的，以避免扭曲對基本物理現象的準確表述。過去的差分參數化作戰模型無法有效地聚合異質性部隊結構，而本論文使用博弈論混合策略作為群體參數，有效地解決了異質性問題。這種方法保留了戰斗模型中的聚合價值，同時又不犧牲基本現象的準確表述。當然，這種方法需要建立這些群體參數。概率理論，特別是可靠性模型，在這項工作中被用來確定博弈論方法所需的群體參數。因此，方法論框架是一種數學結構，它將上述元素連貫地聯系在一起，以便進行有效的參數化作戰分析。在這篇論文中，框架的要素和框架本身是以太空戰領域為背景的。

1.2 問題陳述

目前差分參數化作戰模型的方法不能有效地將異質性的部隊結構提煉成必要的參數值。鑒于現代軍隊固有的異質性，這種差距限制了差分參數化作戰模型在分析、戰爭游戲和游戲理論系統設計中的有效性。

1.3 研究目標

這項工作的研究目標是建立一個方法學框架，利用差分參數戰斗模型分析兩個異質交戰方之間的空間沖突。

1.4 研究問題

在整個相關工作過程中由此目標產生的研究問題包括：

1.博弈論如何為空間力量提供信息？

2.如何將聚合的戰斗模型應用于空間沖突？

3.大型和小型航天器的可靠性模型之間存在哪些相似之處？

4.如何整合博弈論、聚合戰斗模型和可靠性模型以提供空間戰斗的分析？

1.5 假設和限制

1.5.1 了解框架、分析、戰爭游戲和游戲理論系統設計之間的區別。

本工作中提出的框架，如果使用得當，對分析、戰爭游戲和游戲理論系統設計都是有用的，但與這些實體有明確的區別。該框架是一種工具，而后三者則是該工具可能被使用的過程。本論文的主旨是框架的發展，而不是這三個過程的執行。盡管使用了名義上的分析來展示框架，但應始終牢記框架和分析之間的區別。此外，盡管該框架可以用于戰爭游戲或游戲理論系統設計，但這些過程并不是用來演示該框架的，它們既相互區別，也與分析不同。戰斗分析提供了基于某些條件集的描述性結果，并可能起到隱性告知用戶的作用。戰爭游戲是對戰爭的抽象化，需要人類動態的在環決策。(Perla & Curry, 2011）顧名思義，博弈論的系統設計是使用博弈論來設計一個系統，是一個明確的規定性的過程。

1.5.2 戰爭的抽象化

該框架提出了一種數學構造，主張有能力進行戰斗分析并預測定量結果的分布。這項工作站在蘭徹斯特、布拉克尼、洛特卡、沃爾特拉和邦德等杰出人物的知識肩膀上，同時尋求推進他們的開創性概念。為此，這項工作假定，在某種程度上，戰斗的混亂和復雜可以提煉為一種數學表現。當然，數學構造并不能完美地代表戰斗；正如諺語所說，所有的模型都是錯誤的，但有些模型是有用的。

1.5.3 不同領域的建模是相輔相成的

該框架的參數化性質是對基于代理的建模和基于高保真物理學的建模的補充，而不是競爭。基于代理的建模是對各種代理的特定行為進行編程，并收集系統內出現的行為的結果。基于高保真物理學的建模強調以相對全面的方式準確表達系統的物理行為。這些不同的建模方法并不相互取代，而是有可能相互加強。例如，高保真物理模型可以為參數化模型的價值提供參考；參數化模型可以為開發更復雜的基于代理的模型提供一個初始方向。

1.5.4 （缺乏）正義戰爭理論

這項工作并不試圖說交戰方為什么要打仗，甚至也不試圖規定勝利條件--盡管有人可能在討論正義戰爭理論時使用這個框架，但這樣的對話超出了這項工作的范圍。

1.5.5 媒體互動戰爭理論

這項工作斷言，該框架和媒體互動戰爭理論（MIWT）--一種當代參數化的建模方法--可以相互驗證。鑒于MIWT中使用的參數值需要進行歷史研究，MIWT不應該被視為框架任何部分的替代。

參考圖1.1，以直觀地表示 "假設和限制 "一節中討論的關系。

圖 1.1 框架關系思維導圖

1.6 學位論文大綱

這項工作是以學術文章的形式組織的。第1章介紹工作，第2章到第6章分別介紹一篇已經發表或提交發表的學術文章，第7章對工作進行總結。第2章到第4章著重于框架的基礎材料，第5章著重于框架的驗證，第6章則是對框架的整合。

第2章，"空間力量發展中的博弈論系統設計"，發表在《航空與空間力量雜志》上，回答了研究問題一：博弈論如何為空間力量提供信息？(Hayhurst & Colombi, 2021)這項工作是框架的基礎部分，因為博弈論在框架內被用來將具有相應的成對損耗系數的異質部隊結構提煉成總的損耗系數，以便在差分參數作戰模型中使用。

第3章，"聚合空間戰斗模型"，發表在《國防建模和模擬雜志》上，回答了研究問題二：如何將聚合戰斗模型應用于空間沖突？(Hayhurst, Colombi, & Meyer, 2021)這項工作是框架的基礎部分，因為它證明了差分參數化作戰模型在描述太空作戰方面是有效的。

第4章，"納米衛星和皮卡衛星的生存分析"，發表在第35屆小型衛星年會的論文集上，回答了研究問題三：大型和小型航天器的可靠性模型之間存在什么相似之處？(Hayhurst, Bettinger, & Schubert Kabban, 2021）這項工作是該框架的基礎部分，因為各自的可靠性模型在框架內被用來建立混合戰略，作為每個交戰方的人口參數。

第5章，"媒體互動戰爭理論的博弈論評估"正在接受審查，準備由《太空部隊雜志》發表。這項工作的意義在于，它通過顯示MIWT方法和博弈理論方法之間結果的普遍一致性來驗證該框架。

第6章，"參數化戰斗分析的方法框架 "被《太空教育和戰略應用雜志》接受出版，并回答了研究問題四：如何整合博弈論、聚合戰斗模型和可靠性模型來提供太空戰斗分析？作為本論文的同名章節，第6章將前面的所有內容匯集在一起，作為一個綜合框架呈現。

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。

摘要

步兵模擬（IWARS）是一個實體級的戰斗模擬，通常用于估計使用不同裝備（包括手榴彈和榴彈發射器）造成的作戰效能差異。當一枚模擬手榴彈在IWARS中爆炸時，對附近人員的影響是通過查詢一個高分辨率模型預先計算出的喪失能力的概率值來確定的。這個值取決于許多因素，因此需要一個大的查詢表，可能會超過數據庫的最大容量。為了解決這個問題，創建了一個神經網絡輸入選項，讓分析師有機會使用高度壓縮的數據而不犧牲準確性或運行時間。以前的壓縮技術要么不太準確，要么提供較低的壓縮率。
這項研究是在2019財年進行的，是題為 "機器學習技術協助生成項目級性能估計，用于班級和士兵級作戰評估 "的研究的一部分。該研究的另一半將在另一份報告中討論。在這一半的研究中，梯度增強的決策樹被用來成功地預測人類主題專家（SMEs）的代理決定。(當所要求的系統沒有數據時，一個類似的系統通常被用作代用。) 訓練有素的決策樹模型可以用來為未來的數據請求建議代理，減少滿足這些請求所需的時間并提高所提供數據的準確性。

簡介

背景

步兵模擬（IWARS）是一個實體級的戰斗模擬，重點是下馬的士兵、班和排，通常被陸軍用來估計使用不同裝備造成的作戰效率的差異。特別是，IWARS被用來比較不同手榴彈和榴彈發射器的有效性[1, 2, 3]，幫助指導這些系統的開發和采購。

問題陳述

當一個模擬的手榴彈在IWARS中爆炸時，對附近人員的影響是通過查詢一個高分辨率模型預先計算出來的喪失能力的概率（P（I））值來確定的。P(I)值取決于許多因素，包括目標的姿態、防彈衣和任務（攻擊或防御），以及彈藥的下落角度、爆炸高度、爆炸到目標的范圍、爆炸到目標的方位角和爆炸后的時間。由于有這么多的因素，P(I)查詢表可能非常大。事實上，一個高分辨率的查詢表往往太大，無法裝入IWARS數據庫的最大容量約150兆字節。
為了解決這個問題，分析人員可以將IWARS數據庫分成更小的部分。例如，對12種新型空爆手榴彈的分析可以通過建立12個IWARS數據庫來進行，每種手榴彈一個數據庫。如果描述一種手榴彈的殺傷力數據太大，或者在特定情況下需要一種以上的手榴彈，但只有一種手榴彈的殺傷力數據可以放入一個數據庫，那么這種策略就會失敗。此外，即使這種策略是可行的，也有缺點：任何額外的數據庫變化都必須被鏡像12次，而且數據庫的大小會降低IWARS和數據庫編輯工具的速度。
另外，分析人員可以通過使用低分辨率的P(I)數據來規避數據庫的大小限制。這通常是通過刪除某些突發高度和突發到目標的范圍，并將突發到目標的方位角組的P(I)值平均化來實現的。這降低了模擬的準確性，也降低了對結果的信心。

目的

本文的目的是記錄這個問題的一個新的解決方案，這個方案在所有情況下都有效，而且幾乎沒有精度損失或模型運行時間的增加。它可以描述如下：
1.訓練人工神經網絡來學習P(I)值。然后，神經網絡的參數值將對原始P(I)數據進行編碼，從而對其進行壓縮。
2.在IWARS中重新創建這些神經網絡，以便在需要時估計P(I)值。

圖1：具有三個隱藏層的人工神經網絡的圖形和代數表示。

低速、慢速和小型 (LSS) 飛行平臺的普及給國防和安全機構帶來了新的快速增長的威脅。因此，必須設計防御系統以應對此類威脅。現代作戰準備基于在高保真模擬器上進行的適當人員培訓。本報告的目的是考慮到各種商用 LSS 飛行器，并從不同的角度定義 LSS 模型，以便模型可用于LSS 系統相關的分析和設計方面，及用于抵制LSS系統（包括探測和中和）、作戰訓練。在北約成員國之間提升 LSS 能力并將 LSS 擴展到現有分類的能力被認為是有用和有益的。

【報告概要】

在安全受到威脅的背景下考慮小型無人機系統 (sUAS)（通常稱為無人機）時，從物理和動態的角度進行建模和仿真遇到了一些獨特的挑戰和機遇。

無人機的參數化定義包括以下幾類:

• 類型學，指的是無人機可以飛行的模式;
• 用于制造無人機的材料;
• 飛行性能;
• 螺旋槳種類;
• 分類;
• 導航系統;
• 遠程控制器特性(如果有);
• 有效載荷，考慮自身傳感器和可能的危險；
• 通信系統。

描述無人機飛行動力學的分析模型在數學上應該是合理的，因為任務能力在很大程度上取決于車輛配置和行為。

考慮到剛體在空間中的運動動力學需要一個固定在剛體本身的參考系來進行合適的力學描述，并做出一些假設（例如，剛體模型、靜止大氣和無擾動、對稱機身和作用力在重心處），可以為 sUAV 的飛行動力學開發牛頓-歐拉方程。

在檢測 sUAS 時，必須考慮幾個現象，例如可見波范圍內外的反射、射頻、聲學以及相關技術，如被動和主動成像和檢測。

由于需要多個傳感器檢測 sUAS，因此有必要考慮識別的參數以便針對不同類型的檢測器對特征進行建模。此外，對多個傳感器的依賴還需要在信息融合和集成學習方面取得進步，以確保從完整的態勢感知中獲得可操作的情報。

無人機可探測性專家會議表明了對雷達特征以及不同無人機、雷達和場景的聲學特征進行建模的可能性，以補充實驗數據并幫助開發跟蹤、分類和態勢感知算法。此外，雷達場景模擬的適用性及其在目標建模和特征提取中的潛在用途已得到證實。

然而，由于市場上無人機的復雜性和可變性以及它們的不斷增強，就其物理和動態特性對無人機簽名進行清晰的建模似乎并不容易。

sUAS 特性的復雜性和可變性使得很難完成定義適合在仿真系統中使用的模型的任務。這是由于無人機本身的幾個參數，以及考慮到無人機的所有機動能力和特性所需的飛行動力學方程的復雜性。

此外，sUAS 特性的復雜性和可變性不允許定義用于評估相關特征的參數模型。

圖1 無人機類別與其他類別/參數的關系（part 1）

圖2 無人機類別與其他類別/參數的關系（part 2）

圖3 參考坐標系

【報告目錄】