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隨著無人駕駛系統在各個領域日益普及，確保智能體有能力獲得可靠的導航估計變得更加重要。對抗性環境會產生更多的問題，限制了無人智能體可用的導航方法。可以假定，除全球導航衛星系統（GNSS）接收器外，無人智能體還攜帶一種或多種傳感能力。在有爭議的環境中，無法保證使用全球導航衛星系統進行位置估計，因此必須考慮其他方法。隨著替代導航技術的日益普及，必須將最新技術納入自主規劃，以便在規劃問題期間考慮到導航狀態的需要。

雖然許多規劃算法都展示了對單一非全球導航衛星系統測量過程的使用，但還沒有一種算法展示了對多個傳感域和替代導航（alt-nav）技術的使用，以提供通過有爭議環境的穩健導航計劃。本文包括開發一種基于采樣的信念空間規劃（BSP）算法，該算法考慮到了多種替代導航測量技術，命名為快速探索隨機信念替代導航圖（RRBANG）算法。這項研究填補了規劃研究與 Alt-nav 研究之間的空白，充分利用了兩者的優勢，根據智能體的各種感知能力，為到達目的地制定了穩健的計劃。

附帶的工作側重于通過可觀測環境進行規劃，利用多個感知域找到通往目標區域的最佳路徑。RRBANG 算法利用離線規劃中可用的信息，通過各種導航技術和可用的傳感器，在避開障礙物的同時，制定出一條通過空間的初始最佳軌跡。該算法采用用戶自定義的成本函數，允許用戶確定可接受的風險以及目標區域內路徑長度和不確定性之間的權衡。

RRBANG 能夠利用域內更多可用的多個傳感域，從而克服某些輔助導航技術的局限性。有些領域因環境而存在很大的局限性，例如在缺乏一致視覺地標的水體或大森林中嘗試使用基于視覺的導航（VisNav）技術。RRBANG 同時實現了視覺導航、通信測距和標量地圖匹配（SMM）等導航方法，為無人智能體提供了強大的初始計劃。

圖6。規劃框架

圖 33. 頂部） 僅利用視覺豐富的區域，在障礙物密集的環境中找到的解決方案路徑。這樣做是為了確保至少有一個域存在穩健可行的路徑。中圖）使用測距測量域返回的可行解決方案。下圖）利用所有傳感域找到的多域解決方案，風險系數為 δ = 0.05。單獨使用 SMMNav 時未發現可行方案。

本文的研究工作是為一個可擴展的圓柱形空投系統初步設計一個最佳導航控制器，該系統在平面運動中使用網格鰭進行控制。一系列軍事和人道主義任務都需要精確的空投能力。已投入使用的空投系統并未達到預期的性能目標，尤其是在精度方面。在過去的行動中，空投系統精度不高造成的后果包括財產損失、人身傷害甚至人員傷亡。如今的空投系統也主要是為從一個或兩個特定機身上投放大型有效載荷而建造的，這限制了操作的靈活性。本研究采用直接定位和分析方法來解決網格鰭控制精確空投系統的最優控制問題。優化控制問題包括兩個階段：控制下降和降落傘下降。計算了系統在不同風場下的最小和最大范圍，以限定計算出的空氣釋放點的允許誤差。假定可以實現最佳軌跡的實時計算，設計了控制法則算法和任務流程圖。最后，測試了所提出的完整方法對初始條件擾動的魯棒性。結果表明，分析方法的準確性和計算速度都很不錯。這些軌跡和控制可作為未來精確空投系統的基線，以提高在實際場景中空投的精確度。

圖 2：通用精確空投任務。

方法大綱

高層次方法如下：

1.為空投問題的兩個階段（控制下降和降落傘下降）建立系統模型，包括為系統的所有組件建立空氣動力學模型。此外，必須對模型進行求解或模擬，以確保其符合預期。

2.決定將哪些因素（如失誤距離、控制等）納入最優控制問題的成本函數中，并為相應的求解方法（直接或間接搭配法）建立最優控制問題，同時納入所有必要的邊界和路徑約束。

3.對每種求解方法進行初步評估，以確定是否適用于創建高層控制框架的整體問題，并隨后構建該控制框架。

4.針對初始條件中的各種擾動和各種風廓線，評估計算最佳參考軌跡的建議方法。評估標準是該方法與基準解決方案相比所需的計算時間和準確性。

本文件編排如下： 第二章介紹了精確空投、風、最優控制理論以及系統不同組成部分的空氣動力學建模的背景。第三章詳細介紹了所使用的方法，首先定義了動力學模型和軌跡求解方法，然后概述了具體的優化控制問題，最后概述了高級控制框架和用于驗證該控制框架的方法。第四章介紹了第三章中驗證方法的結果。最后，第五章回答了第 1.3 節中提出的研究問題，根據結果得出了進一步的結論，并對未來工作提出了建議，以繼續完善網格鰭控制精確空投系統。

新興的 5G 和低地球軌道 (LEO) 衛星通信商業技術有能力提供低延遲發送大量數據的鏈接。隨著國防部門繼續探索如何最好地利用這些技術，開發軍方內部的潛在用例非常重要。本文描述了傳感器到射手的作戰場景，以及目前用于將數據從海軍傳感器傳輸到陸軍射手的網絡傳輸鏈路。然后將當前傳感器到射擊手的網絡傳輸鏈路與新興的 5G 和低地軌道衛星通信等商業替代方案在吞吐量、延遲和范圍方面進行比較。該分析表明了 5G 和低地軌道技術與當前鏈路相比的優缺點。

本研究探討了一種假想情況，即海軍機載傳感器對敵方特征進行目標捕獲，并將原始數據發送到最近的指揮節點。在這種情況下，最近的指揮節點是一艘 "阿利-伯克 "級驅逐艦，它負責處理目標定位數據，并將其轉發給陸基指揮所的相關聯合指揮官或聯合后勤指揮中心進行分析和確認。一旦目標數據得到確認，就會以可操作目標數據的形式發送到陸軍野戰炮兵數據系統。作戰場景各階段的直觀圖見圖 2。

• 第 1 階段：傳感器到阿利-伯克級驅逐艦--本研究使用海軍機載傳感器獲取敵方特征目標，并將數據發送到最近的節點進行進一步傳播。雖然傳感器數據類型可能因 ISR 平臺類型而異（海軍信息戰中心，2021 年），但本研究將主要利用目標圖像。在這種情況下，目標圖像將被發送到阿利-伯克級驅逐艦上。

• 第 2 階段：阿利-伯克級驅逐艦到 JFC 或 JFLCC--一旦阿利-伯克級驅逐艦接收到原始目標數據，就會將其發送到 JFC、JFLCC 或 JFE 進行分析。決定目標數據是否可操作的指揮關系和角色由聯合司令部定義，并可根據戰區要求進行更改（JP 309，2019 年，第 viii 頁）。在特定戰區，聯合指揮官可以駐扎在各種 C2 節點，包括艦載或陸基。然而，在本研究中，陸基 C2 節點被用作分析目標數據并將其轉化為可操作目標數據的節點。見圖 2。

• 第 3 階段：JFE 至 AFATDS/HIMARS--JFE 或 JFLCC 確定收到的目標數據是可操作的，并將其發送至 FSCOORD 以協調火力。然后，FSCOORD 將可操作的目標數據以可變信息格式 (VMF) 的形式發送到 AFATDS 系統，這是一種基于自由文本的格式。這種基于自由文本的格式允許火力平臺只接收執行火力任務所需的數據（Joslin 等人，2018 年）。一旦通過 AFATDS 接收到可操作的目標定位數據，火力平臺就能進行火力攻擊以消滅目標。

圖9.傳感器到射手情景概述--各階段的網絡傳輸鏈路

美軍在戰術層面的組織、能力和授權方面存在差距，無法在信息環境（OIE）中開展行動。本論文通過分析和應用從空地一體化中汲取的經驗教訓，確定了潛在的解決方案：空地一體化是戰爭的一個層面，曾是可與現代信息、網絡和太空相媲美的新概念。空地一體化從第一次世界大戰中的戰略偵察發展到現代攻擊直升機、手動發射的殺手級無人機和戰術聯合終端攻擊控制員（JTACs）。如今，聯合終端攻擊控制員為地面指揮官提供了一名處于戰術邊緣的空地一體化專家，該專家裝備有致命和非致命能力，其權限因地點和行動類型而異。JTAC 的資格得到了整個聯合部隊和北約的認可，并最大限度地減少了地面單元所需的飛行員數量。本論文認為，建立一個與 JTAC 相當的信息、網絡和空間管制員可使聯合部隊更有效地開展戰術 OIE。這種多域終端效應控制員（MDTEC）將獲得聯合認證、資格和指定，就信息環境向地面指揮官提供建議，使用戰術信息工具，并利用聯合信息、網絡和空間資產創造效應。

本文認為，仿照聯合終端攻擊控制員（JTAC）建立 "多域終端效果控制員（MDTEC）"模型，將使戰術部隊能夠更有效地實施 OIE。MDTEC 將作為戰場戰術邊緣的 OIE 使用專家，為地面指揮官提供建議，規劃信息效果，操作信息能力，并向作戰和國家級 OIE 部隊請求效果。模擬 JTAC 計劃的認證、資格和指定方面，將創建整個聯合部隊和北大西洋公約組織 (NATO) 標準化的 MDTEC，使 MDTEC 和 OIE 部隊之間具有一定程度的信任和互操作性。

MDTEC 的能力和權限也可參照 JTAC 的模式。為 MDTEC 配備自主信息能力將使地面部隊能夠識別信息目標，傳遞準確的位置信息，并實施有限的 OIE 效果。MDTEC 應能隨時操作這些設備，而無需上級指揮部的批準。將任何進一步 OIE 行動的授權保留在較高級別，可為協調和目標審查留出更多時間，而將授權推向較低級別則可加快行動節奏。不過，MDTEC 將接受培訓并配備裝備，以識別敵方目標，并在獲得適當級別指揮官批準后開展 OIE 行動。

近年來，隨著機器人技術和電子技術的發展，無人駕駛飛行器（UAV）的體積越來越小，價格越來越低。由于無人飛行器易于購買和控制，人們開始越來越頻繁地使用它們。在本研究中，我們將從網絡的角度研究無人機群。一般來說，多架無人機可以組成一個蜂群網絡。每個無人機都是一個網絡節點。無人機之間的鏈接被視為網絡數據鏈路。在第 2 章中，我們將設計一種新穎的雙層 MAC： 我們將設計支持同步、并發多波束傳輸/接收的上層 MAC 層，以及與 802.11 兼容但充分發揮多波束天線優勢的下層 MAC 層；我們建議調整兩個 MAC 層的參數，以支持不同的任務優先級。在第 3 章中，我們為典型的機載網絡提出了一種吞吐量最優、異構（同時具有計劃通信和隨機通信）的介質訪問控制（MAC）策略。我們提出的 MAC 方案允許無人機使用上行/下行 MAC 方案與飛行器通信。我們的仿真結果表明，與傳統的 MAC 協議相比，性能有了顯著提高。在第 4 章中，我們針對機載網絡中的 MAC 設計問題提出了以下建議： (1) 長距離 Ku 波段鏈路。(2) 多波束天線。(3) 全雙工通信。我們的 MAC 設計具有 3ent 特性，即彈性、高效和智能。特別是，通過在每個波束中對流量進行編碼，它可以抵御干擾攻擊。此外，它還通過整合全雙工流量控制和多波束數據轉發實現了高吞吐量的通信。在第 5 章中，我們提出了一個采用 USRP-RIO 的多波束智能天線無線網狀網絡硬件測試平臺。我們測試了天線的方向性，實現了全雙工傳輸系統和中繼系統。此外，USRP還實現了MBSA的兩個重要特征CPT和CPR。

目前的文獻認為，恐怖組織未來的無人機系統（UAS）行動威脅有限。本研究的論點恰恰相反。恐怖組織使用無人機系統技術目前只是一種小眾威脅。然而，有證據表明，這種威脅將在未來五年內成為主流。本研究采用案例研究法進行定量研究，以證明研究問題。因變量是恐怖分子使用復雜的無人機系統行動。自變量是簡單性、供應和規模。研究評估了三個恐怖組織：庫爾德工人黨、Hayat Tahrir al-Sham 和博科圣地。研究結果表明，獲取無人機系統技術很容易，但由于技術限制，擴大行動范圍卻很困難。此外，報告還指出了當前文獻和研究中亟待解決的問題，如組織如何獲取上述技術并籌集資金來開發項目。報告還強調了美國和國際社會在應對無人機系統威脅方面取得的進展，同時暴露了立法和法規方面的明顯差距。研究的意義表明，美國及其盟國在抵御威脅方面已經落后。

圖：地獄火導彈剖面圖

本論文探討了將武器系統集成到通信網絡中以提供先進戰場能力的問題，特別適用于空射和遠程有人服務武器系統，這些系統也可安裝在車輛上。論文考慮了使用 "現成的軍用 "尋的器，導航和通信系統以及新型串聯彈頭系統。這種 "低風險 "技術與新型彈頭系統的結合旨在展示武器系統的更大靈活性，可以利用這種靈活性來降低開發風險、集成風險和鑒定成本，并在更廣泛、更新穎的目標集上提高擊毀目標的能力。此外，還研究了如何使用適當的通信和導航系統，將這種武器系統納入網絡部隊。

本論文基于一個研究領域：多效應武器（MEW）。多個國家正在對多效應武器進行研究。這項研究的目的不是提供一種適用于所有武器的解決方案，一種靈丹妙藥，其目的是擴大一種系統的用途，使其可用于多種用途。盡管研究和產品開發--尤其是在美國--仍在繼續，但迄今為止還沒有一種彈頭系統能達到所尋求的效果類型。因此，英國政府試圖了解需要哪些技術才能實現真正靈活的彈頭系統，從而能夠擊潰大型主戰坦克、重裝甲步兵戰車、軟皮戰車、步兵和城市建筑。為此，對 MEW 彈頭系統進行了數值建模、設計和演示。

多管火箭炮系統不僅依賴于 "智能 "彈頭系統，傳感器、引信和通信系統的應用對于 "一刀切 "方法的適當使用也至關重要。本論文還討論了提供戰場網絡連接的其他重要子系統，這些成熟的低風險技術使此類系統有可能在短期內投入使用，并提高系統的靈活性。這種系統的集成有賴于美國國防部目前的采購戰略，其中包括開發聯合戰術無線電系統無線電系統，該系統將允許平臺、武器系統和指揮官之間進行Ad-Hoc聯網。

機身和推進技術不在本論文討論范圍之內。本論文避免使用除 QinetiQ 之外的其他供應商提供的專有數據，因為沒有獲得適當的許可，這使得本論文的系統工程方面僅限于為集成問題提供指導的高水平框圖。

圖：精確攻擊彈藥導彈系統（圖片由雷聲公司提供）

本文介紹了 FARN 的功能原理，FARN 是一種新型無人飛行器（UAV）飛行控制器，專為需要高精度和高可靠性導航的任務場景而設計。通過將低成本慣性傳感器和超寬帶（UWB）無線電測距與全球導航衛星系統（GNSS）的原始和載波相位觀測相結合，可達到所需的精度。飛行控制器是根據兩個研究項目的任務要求在本工作范圍內開發的，并在實際條件下成功應用。

FARN 包括一個全球導航衛星系統羅盤，即使在基于磁羅盤的傳統航向估計不可靠的環境中，也能進行精確的航向估計。全球導航衛星系統羅盤將兩個全球導航衛星系統接收器的原始觀測數據與 FARN 的實時姿態確定功能相結合。因此，盡管地球磁場的水平分量很弱，但在 ROBEX 項目中，特別是在北極環境中部署無人駕駛飛行器是可能的。

此外，FARN 還能對多個無人飛行器進行厘米級精確的實時相對定位。這不僅能實現蜂群內的精確飛行操縱，還能執行合作任務，其中多個無人機具有共同目標或物理耦合。與 MIDRAS 項目一起開發的無人機防御系統基于兩架合作無人機，它們以協調的方式行動，并攜帶一個共同懸掛的網，以捕獲半空中具有潛在危險的無人機。

本論文涉及無人機開發的理論和實踐方面，重點是信號處理、制導與控制、電氣工程、機器人學、計算機科學和嵌入式系統編程等領域。此外，本論文還旨在為無人飛行器領域的進一步研究提供簡明的參考資料。

該作品對所使用的無人機平臺、推進系統、電子設計和所使用的傳感器進行了描述和建模。在建立了姿態表示的數學約定之后，概述了飛行控制器的實際核心，即嵌入式自我運動估計和原理控制結構。隨后，基于基本的全球導航衛星系統導航算法，得出了先進的基于載波相位的方法及其與自我運動估計框架的耦合。此外，還介紹了系統的各種實施細節和優化步驟。該系統已在兩個項目中成功部署和測試。在對所開發的系統進行嚴格檢查和評估后，概述了現有的局限性和可能的改進。

圖：FARN 系統結構。可選傳感器和任務用虛線表示。

本文探討了自主無人機系統（UAS）的制導和控制。具體而言，研究了基于模型參考自適應控制（MRAC）的尾翼無人機系統，以及用于戰術機動和覆蓋的多旋翼無人機系統的制導和控制。調查了當前和潛在的應用，并找出了現有技術的差距。

為了解決四旋翼無人機這一特殊類別的尾翼無人機系統的控制問題，研究人員開發了兩種方法，以解決建模不確定性、未建模有效載荷、陣風以及執行器故障和失靈等問題。在第一種方法中，尾翼無人機系統的縱向動力學采用 MRAC 法進行調節，以在新穎的控制架構中實現規定性能和輸出跟蹤。用于規定性能和輸出跟蹤的 MRAC 法則結合了線性二次調節器 (LQR) 基線控制器，使用積分反饋互連。利用障礙 Lyapunov 函數對軌跡跟蹤誤差進行約束，并通過采用軌跡跟蹤誤差瞬態動態參考模型來保證用戶定義的軌跡跟蹤誤差收斂速率。在該控制系統中，平移和旋轉動力學分別分為外環和內環，以考慮到四旋翼雙翼飛行器的動力不足問題。在外環中，氣動力的估計值和 MRAC 法則用于穩定平移動力學。此外 此外，還推導出參考俯仰角，使飛行器的總推力永遠不會指向地球，以確保安全，并避免通常用于確定方向的帶符號反正切函數固有的不連續性。在內環中，氣動力矩的估計值和 MRAC 法則用于穩定旋轉動力學。此外，還提出了一種用于確定所需總推力的法則，該法則可確保如果飛行器的方位與所需方位足夠接近，則會施加適當的推力。還提出了一種控制分配方案，以確保始終實現所需的推力力矩，并滿足對執行器產生的推力的非負約束。仿真驗證了針對規定性能和輸出信號跟蹤采用 MRAC 的控制架構，并將規定性能 MRAC 法與經典 MRAC 法進行了比較。

在第二種方法中，提出了一種基于 MRAC 的統一控制架構，該架構沒有將縱向和橫向動力學分開。平移和旋轉動力學分別被分離為外環和內環，以解決尾翼無人機系統的動力不足問題。由于預計飛行器會發生較大的旋轉，因此使用無奇異性的四元數來捕捉尾翼的方向。此外，還通過使用障壁 Lyapunov 函數來解決卷揚現象，以確保跟蹤誤差四元數的第一個分量為正，從而按照最短的旋轉將飛行器的當前方位驅動到參考方位。在外環中，利用對空氣動力的估計和 MRAC 法則確定所需的推力。參考方位是根據正交普羅克斯特問題的解確定的，該問題可找到從當前推力方位到所需推力方位的最小旋轉。由于正交普羅克里斯特問題的不連續性質，角速度和加速度無法通過對正交普羅克里斯特問題解的時間導數來推導。奇異值分解的不連續性。因此，我們使用兩次連續可微分函數--球面線性插值，來尋找連接捕捉車輛當前方位的單元四元數和捕捉參考方位的單元四元數的大地線。一個有趣的結果是，角速度和加速度只取決于參數化球面線性插值函數的標量值函數的一階導數和二階導數；實際函數并不重要。然而，確定該函數的形狀并非易事，因此采用了受模型預測控制啟發的方法。在內環中，使用氣動力矩估計值和 MRAC 法來穩定旋轉動力學，并將推力分配給各個螺旋槳。建議的控制方案的有效性通過仿真得到了驗證。

提出了一種用于自主無人機系統的集成制導和控制系統，可在未知、動態和潛在的敵對環境中，按照用戶規定的不計后果或戰術方式進行機動。在該制導和控制系統中，戰術操縱是通過在飛行器接近目標時利用環境中的障礙物來實現的。不計后果的機動是通過在向目標前進時忽略附近障礙物的存在，同時保持不發生碰撞來實現的。魯莽行為和戰術行為的劃分受到生物啟發，因為動物或地面部隊都會使用這些戰術。制導系統融合了路徑規劃器、避免碰撞算法、基于視覺的導航系統和軌跡規劃器。路徑規劃器以 A? 搜索算法為基礎，并提出了可定制調整的 "到達成本"（cost-to-come）和啟發式函數，通過降低底層圖中捕獲靠近障礙物集的節點的邊的權重，利用障礙物集進行躲避。啟發式的一致性已經確定，因此，搜索算法將返回最優解，而不會多次擴展節點。在現實場景中，需要快速重新規劃，以確保系統實現所需的行為，并且不會與障礙物發生碰撞。軌跡規劃器基于快速模型預測控制（fMPC），因此可以實時執行。此外，還采用了一個自定義的可調成本函數，該函數權衡了與障礙物集的接近程度和與目標的接近程度的重要性，為實現戰術行為提供了另一種機制。新穎的避免碰撞算法是基于解決一類特殊的半有限編程問題，即二次辨別問題。避撞算法通過尋找將無人機系統與障礙物集分隔開來的橢球體，生成無人機系統附近自由空間的凸集。凸集在 fMPC 框架中用作不等式約束。避撞算法的計算負擔是根據經驗確定的，并證明比文獻中的兩種類似算法更快。上述模塊被集成到一個單一的制導系統中，該系統為任意控制系統提供參考軌跡，并在多次模擬和飛行測試中展示了所提方法的有效性。此外，還提出了飛行行為分類法，以了解可調參數如何影響最終軌跡的魯莽性或隱蔽性。

最后，介紹了用于自主無人機系統的綜合制導和控制系統，該系統可在未知、動態和潛在敵對環境中，按照用戶的要求，以不計后果或戰術的方式執行戰術覆蓋。覆蓋的制導問題涉及收集環境信息的策略和路線規劃。收集未知環境信息的目的是幫助服務組織和第一反應人員了解態勢和制定計劃。為解決這一問題，需要綜合考慮目標選擇、路徑規劃、避免碰撞和軌跡規劃。我們提出了一種基于八叉樹數據結構的新型目標選擇算法，用于為路徑規劃器自主確定目標點。在該算法中，由導航系統推導出的體素地圖捕捉了環境中各區域的占用和探索狀態，并被分割成捕捉大面積未探索區域和大面積已探索區域的分區。大面積未探索區域被用作候選目標點。目標點的可行性通過采用貪婪 A? 技術來確定。該算法擁有可調參數，允許用戶在確定目標點序列時指定貪婪或系統行為。這種技術的計算負擔是根據經驗確定的，并證明可在現實場景中實時使用。路徑規劃器基于終身規劃 A?（LP A?）搜索算法，與 A?技術相比，該算法更具優勢。此外，還提出了一種可自定義調整的成本-歸宿和啟發式函數，以實現戰術或魯莽的路徑規劃。提出了一種新的避免碰撞算法，作為上述避免碰撞算法的改進版本，改進了所產生的約束集的體積，從而使更多的自由空間被凸集捕獲，因此，軌跡規劃者可以利用更多的環境進行戰術機動。該算法基于半定量編程和快速近似凸殼算法。軌跡規劃器以 fMPC 為基礎，采用自定義成本函數，通過滑行障礙物表面實現戰術機動，并將所需加速度作為與掩體距離的函數進行調節；采用障礙函數約束飛行器的姿態并確保推力正向性；采用四旋翼無人機系統的輸出反饋線性化運動方程作為微分約束，以實現積極的機動。利用定制的 C++ 模擬器驗證了所提系統的功效。

本論文將探討在海洋環境中運行的自主無人機系統在制導和控制算法方面存在的一些不足。

遙控飛機執行的軍事任務類型不斷擴展到包括空對空作戰在內的各個方面。雖然未來的視距內空對空作戰將由人工智能駕駛，但遙控飛機很可能將首先投入實戰。本研究旨在量化延遲對高速和低速交戰中一對一視距內空對空作戰成功率的影響。研究采用了重復測量實驗設計，以檢驗與指揮和控制延遲相關的各種假設。有空對空作戰經驗的參與者在使用虛擬現實模擬器進行的一對一模擬作戰中受到各種延遲輸入的影響，并對每次交戰的作戰成功率進行評分。這項研究是與美國空軍研究實驗室和美國空軍作戰中心合作進行的。

因變量 "戰斗得分 "是通過模擬后分析得出的，并對每次交戰進行評分。自變量包括輸入控制延遲（時間）和交戰起始速度（高速和低速）。輸入延遲包括飛行員輸入和模擬器響應之間的六種不同延遲（0.0、0.25、0.50、0.75、1.0 和 1.25 秒）。每種延遲在高速和低速交戰中重復進行。采用雙向重復測量方差分析來確定不同處理方法對戰斗成功率的影響是否存在顯著的統計學差異，并確定延遲與戰斗速度之間是否存在交互作用。

結果表明，在不同的潛伏期水平和交戰速度下，戰斗成功率之間存在顯著的統計學差異。潛伏期和交戰速度之間存在明顯的交互效應，表明結果取決于這兩個變量。隨著潛伏期的增加，戰斗成功率出現了顯著下降，從無潛伏期時的 0.539 降至高速戰斗中 1.250 秒潛伏期時的 0.133。在低速戰斗中，戰斗成功率從無延遲時的 0.659 降至 1.250 秒延遲時的 0.189。最大的遞增下降發生在高速潛伏期 1.00 至 1.25 秒之間，低速潛伏期 0.75 至 1.00 之間。高速交戰期間戰斗成功率的總體下降幅度小于低速交戰期間。

這項研究的結果量化了視距內空對空作戰中戰斗成功率的下降，并得出結論：當遇到延遲時，希望采用高速（雙圈）交戰，以盡量減少延遲的不利影響。這項研究為飛機和通信設計人員提供了信息，使他們認識到延遲會降低預期作戰成功率。這種模擬配置可用于未來的研究，從而找到減少延遲影響的方法和戰術。