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發射無線電波的電子設備激增導致射頻 (RF) 頻譜擁塞。這對美國防部（DOD）的環境構成了重大威脅，尤其是嚴重依賴衛星系統的海軍通信，因為衛星系統很容易受到電磁干擾。缺乏足夠的干擾識別和鑒定能力進一步加劇了海軍部隊面臨的作戰風險。本論文研究利用機器學習（ML）技術檢測射頻傳輸中的干擾。憑借先進的數據分析和模式識別能力，ML 算法可增強干擾檢測和緩解能力。研究人員評估了基本自動編碼器和長短期記憶（LSTM）自動編碼器這兩種架構識別數據集中異常射頻數據的能力。研究方法包括在基本傳輸路徑中生成具有不同加性白高斯噪聲（AWGN）水平的射頻數據。使用正常射頻數據訓練 ML 模型，并評估其檢測和分類有干擾和無干擾信號的能力。結果表明，基本自動編碼器和 LSTM 自動編碼器模型都能有效識別干擾。LSTM 自編碼器的成功率約為 99%，這表明它們有望成為解決干擾識別能力差距的解決方案。

計算機視覺與現有艦載飛機傳感器的集成為利用通常被忽視或丟棄的數據提供了機會。每天，旨在幫助機組人員導航或瞄準目標的傳感器都會收集數千小時的圖像，這些圖像可用于情報收集。在不影響飛機任務和機組人員程序的情況下，計算機視覺可作為附加功能安裝。

本論文提出了將計算機視覺集成到海軍戰術飛機上的基本概念（CONOPS）。論文探討了樣本飛機的能力，以檢驗基于航空計算機視覺的可行性。監視、持續觀察和目標識別（SPOTR）系統的程序和演示能力被用作 CONOPS 的起點。征求了主題專家對 CONOPS 草案的初步意見和反饋。基本工程流程被用作制定 CONOPS 的框架。

在飛機上增加計算機視覺功能的時間相對較短，而且成本較低，這使得 SPOTR 等系統成為為作戰人員提供新能力的可行選擇。

當前用于自動規劃的戰斗模擬軟件開發在其方法中沒有考慮到戰爭迷霧。這使得他們的輸出不太現實，因為在現實世界的規劃中不可能有精確的敵人位置。人工智能控制的部隊應該能夠在沒有信息的情況下運作，而這些信息在相同的情況下是人類無法獲得的。本文提出了一種AI智能體在給定典型情報的情況下預測和評估敵方兵力位置的方法。我們還提出了一種方法來匯總這些位置的風險影響。我們在一個戰斗模擬環境中展示了這些技術，并評估了它們在多個戰斗場景中的表現。結果顯示了戰斗模擬中不確定性的重要性，并說明我們的風險匯總方法是有效的。

在將人工智能（AI）技術與作戰模擬相結合時，重要的是要將戰爭迷霧的考慮因素包括在內并加以考慮。目前的自動規劃方法依賴于對敵方部隊位置的完美了解，使得人工智能控制的智能體行動不太現實。為了使智能體的行為更加自然，人工智能兵力應該接受與人類指揮官在類似情況下可用的相同類型和數量的信息并采取行動。這將要求人工智能依賴對其對手和環境條件的理解，就像人類一樣。

這篇論文著重討論了人工智能在模擬環境中處理戰爭迷霧的能力的兩個方面。第一個方面是人類對提交給人工智能的關于敵人和環境的知識的表述。這包括敵人的優先級和程序，以及環境因素，如能見度和視線。第二方面是當給定這些知識時，人工智能可以預測戰霧中可能的敵人位置，并評估可能的敵人編隊的風險影響。

關于第一個方面，我們審查了人工智能在模擬環境中跟蹤對手和戰術注釋的方法。我們發現有必要將戰斗地形離散為一個導航圖。這個導航圖將有支持實體運動的邊和可以被注釋的節點，為人工智能代理提供戰略信息。我們還確定了在戰斗模擬環境中對單位幾何的戰術評估技術。

然后，我們發現適用于檢查軍事決策過程（MDMP）中進行的分析，特別是由戰斗空間情報準備（IPB）產生的產品。IPB的輸出包括將已知的對手戰術分層到當前的作戰環境中，以產生一個預期的敵人行動路線（ECOA），如圖1所示的態勢模板。

節點的戰術注釋可以看作是圖1中所示的頂層敵人威脅模型。當這些注釋被應用于地形的導航圖（環境層）時，其結果是將ECOA編碼到模擬中。然后，我們可以評估潛在的敵人位置與編碼的ECOA有多大的一致性。

我們把這種評估稱為編隊評分函數。這個評分函數是讓人工智能預測和評估戰爭迷霧中風險的起點。該函數產生一個數字分數，它取決于一個給定的敵方編隊在保持理想的單位幾何形狀和火力掩護的同時瞄準目標優先事項的能力。分數越高，表明越符合編碼的ECOA的要求。我們把一個能使給定評分函數最大化的編隊稱為預測。

不幸的是，識別一個最大化的編隊并不是一項微不足道的任務，因為它涉及到多個實體平衡幾個競爭性因素以產生一個分數。我們采用的方法是將未被發現的實體隨機放置在地形上的可能位置，讓它們爬到對陣型得分貢獻最大化的位置。通過幾輪的隨機放置和爬坡，產生了候選陣型集，每個陣型都是評分函數的局部最大值。每個編隊由一組不同的敵人實體位置和導航圖中節點的相關威脅值組成。

然后，我們使用吉布的典型集合方程，將候選集合中的每個編隊視為實際敵方編隊可能處于的一種 "狀態"。這使我們能夠為候選集合中的每個編隊計算出一個概率值。然后，我們可以根據每個編隊的計算概率來匯總其節點威脅值。這使我們能夠將可能的敵方陣地的估計風險表示為一個單獨的圖，我們稱之為不確定性威脅圖。由于該圖僅由現有的情報產品和觀察結果產生，它不依賴于人類指揮官無法獲得的無關信息。

本論文介紹了我們在WOMBAT XXI（WXXI）中對這些方法的實施和評估，WXXI是一個用Unity 3D游戲引擎構建的輕型戰斗模擬環境（圖2）。

使用WXXI的單位模板和真實世界的地形表現，我們進行了60次模擬戰斗，跨越三個不同層次的敵軍陣地信息。這些戰斗模擬了攻擊一個藍軍排，對抗一個靜態的紅軍小隊。在第一種情況下，我們將藍方的知識限制在一組探測到的紅方防御者。在第二種情況下，我們使用檢測到的紅色防御者和一個陣型評分函數來產生一個不確定性威脅圖，以估計實際的紅色陣型。在最后一個場景中，藍色被賦予了關于紅色陣地的全部信息。在每場戰斗中，我們都收集了關于藍方和紅方的傷亡、零散交換率（FER）和任務完成情況的數據。我們發現，當藍方得到紅方陣地的估計時，他們的表現與得到實際陣地時相當。表1提供了在三個戰斗場景中收集到的定量數據。

論文中預測和不確定性建模的新方法在自動計劃和改善兵棋推演中人工智能控制的兵力方面有很大的應用潛力。論文還提供了運動到交戰行動的進一步測試實例，并提供了一種使用編隊評分功能的計劃識別方法。最后，我們為WXXI作戰模擬環境貢獻了附加功能。

最近無人駕駛飛行器（UAV）能力的進步導致對蜂群系統的研究越來越多。然而，無人機群的戰術應用將需要安全通信。不幸的是，到目前為止的努力還沒有產生可行的安全通信框架。此外，這些系統的特點是有限的處理能力和受限的網絡環境，這使得許多現有的安全群體通信協議無法使用。最近在安全群組通信方面的研究表明，消息層安全（MLS）協議可能為這些類型的系統提供一個有吸引力的選擇。這篇論文記錄了MLS與先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）無人機群系統的整合情況。ARSENL的實施是為了證明MLS在安全蜂群通信中的功效，是一個概念驗證。實施的測試結果是在模擬環境中進行的實驗和用物理無人機進行的實驗。這些結果表明，MLS適用于蜂群，但需要注意的是，測試中沒有實施交付機制以確保數據包的可靠交付。對于未來的工作，如果要維持一個可靠的MLS系統，需要緩解不可靠的通信路徑。

引言

目前，無人駕駛飛行器（UAVs）的進步已經導致了對蜂群能力的研究。目前，多無人機群已被建議或用于一系列廣泛的應用，包括但不限于： 1：

• 攝影 [1］
• 電影制作[1]。
• 野火監測[2］
• 農業[1], [3]
• 遙感和測繪[4］
• 環境監測 [5］
• 建筑 [6］
• 無人機送貨服務 [7］
• 自然災害管理和恢復 [8］
• 軍事行動和防御 [9］

無人機群的戰術利用將取決于安全通信。不幸的是，單個蜂群平臺的處理能力有限，而且蜂群系統通常依賴于帶寬有限且可能不可靠的通信框架。這些限制使這些系統滿足安全要求的能力受到質疑。

以前的設備群通信安全方法不太可能適用于現有或設想中的蜂群系統。然而，最近對安全群組通信的研究表明，消息層安全（MLS）協議[10]可以提供一個有吸引力的選擇，其特點似乎特別適合這些類型的系統。該協議提供了一種有效的計算方法來實現異步安全的群體密鑰管理，但需要在現實的系統中進行實驗，以評估該協議在這些計算和通信有限的環境中的功能。這項工作是在海軍研究生院（NPS）高級機器人系統工程實驗室（ARSENL）的無人機群中實施MLS協議，以保護特定的信息流。

1.1 問題說明

NPS ARSENL開發并利用了一個無人駕駛飛行器（UAV）群系統，該系統已經成功地演示了多達50個UAV[11]。盡管這種能力為軍事行動提供了巨大的潛力，但ARSENL系統缺乏最終在現實世界中使用所需的通信安全功能。本論文在ARSENL蜂群系統上實現了MLS，以評估其對此類系統更廣泛的適用性。

MLS提供了一些與多無人機系統特別相關的能力。MLS提供了一個動態添加和刪除成員的機制，同時不斷地在群組成員之間提供安全的通信。由于無人機群成員可能是高度動態的，添加和刪除群成員是很重要的能力。隨著蜂群規模的增加，群體安全協議必須有效地擴展。同樣有利的是，MLS協議有利于強制移除已經被劫持的、被破壞的或發生故障的無人機。在這些情況下，該協議為小組提供了更新通信密鑰的手段，以排除被破壞或故障的無人機。本論文旨在解決以下問題：

1.MLS協議能否適用于ARSENL無人機群的使用？

2.MLS對ARSENL無人機群的性能有何影響？

3.ARSENL無人機能否加入群組并與群組的其他成員安全地進行通信？

4.小組密鑰是否能夠通過不可靠的ARSENL蜂群網絡定期更新？

5.在出現紕漏或其他標準的情況下，是否可以將無人機從ARSENL群中移除，不再解密信息？

1.2 范圍

在本論文中，研究了在NPS ARSENL無人機群中使用MLS作為一個連續的組密鑰協議。來自MLS GitHub倉庫[12]的社區維護的C++代碼被調整為納入ARSENL蜂群系統代碼庫。特別是，MLS組的密鑰更新、成員添加和成員刪除等操作被實現和測試。該研究包括分析MLS協議的使用對ARSENL蜂群性能的影響。指標包括各個無人機之間的數據包傳輸和接收率、可擴展性和時間。

1.3 論文組織

本文的其余部分分為四章。第二章提供了理解MLS和無人機群的必要背景信息。這包括討論多無人機群和常見的群組通信架構，ARSENL群組系統，以及潛在的安全通信方法，包括成對和分組協議。本章最后討論了MLS和它是如何工作的。

第三章描述了代碼開發過程。它首先總結了ARSENL機載軟件的機器人操作系統（ROS）框架和用于實現MLS功能的C++應用編程接口（API）。然后，本章討論了代碼的實現，包括代碼概述和討論將MLS集成到ARSENL蜂群中的經驗教訓。

第四章討論了MLS實現的實驗，并分析了它對各個ARSENL蜂群平臺的影響，這些影響受蜂群大小和密鑰更新率的影響。本章包括對測試過程的描述和對結果的描述。

最后，第5章提供了一個結論，包括本研究的意義和對未來工作的建議。

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）可能會執行許多任務，但目前的條令并沒有充分考慮將其納入。特別是，假設操作人員與飛行器的比例為一比一，并沒有考慮到無人機自主性的提高。本論文描述了使用先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）的蜂群系統開發和測試自主FOB防御能力。開發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。該戰術在軟件在環模擬環境中進行了廣泛的測試，并在實戰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。

背景與動機

2019年，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："正如我們今天所做的那樣好，我們明天將需要做得更好，以保持我們的作戰能力"[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先進基地作戰（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車輛的使用方式。通過使用大型合作自主無人駕駛車輛系統，或稱群，將有助于實現這一目標。無人車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能力。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權的系統為中心。而且，目前的系統依賴于單個車輛的遠程駕駛；也就是說，每輛車有一個操作員。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-車輛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，海軍陸戰隊將要求系統使操作人員喪失能力，或提高他們同時控制多個車輛的能力[2]。

考慮到這些目標，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、多車輛系統的系統，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，并被安全回收[3]。

研究目標

這項研究的主要目的是證明使用無人機群來支持前沿作戰基地（FOB）的防御行動的概念。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。這一部分的研究重點是開發基于狀態的監視、調查和威脅響應任務的描述；實施支持車輛級任務分配的決策機制；以及任務執行期間的車輛控制。

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，以及實施一般蜂群算法和游戲，這將證明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。

方法

基地防御戰術的制定始于對現有基地防御理論的審查。這次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，以確定它是否考慮到了在基地防御任務中使用這些系統的問題。

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。然后，我們為高層圖的所有狀態制定了狀態圖。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（MOEs）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，也展示了該戰術和所有包括的劇目。

結果

最終，這項研究在其主要目標上取得了成功，并展示了一種融合了周邊監視、關鍵區域搜索、接觸調查和威脅響應等功能的基地防御戰術。此外，開發工作在很大程度上依賴于MASC層次結構，作為制定任務要求的方法，并將這些要求分解為可在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。最終結果令人鼓舞，在本研究過程中開發的戰術被評估為令人滿意的概念證明。

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。它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章概述了以前在自主系統的基于行為的架構領域的工作，ARSENL多車無人駕駛航空系統（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。

強化學習（RL）的成功，如《星際爭霸》和《DOTA 2》等視頻游戲達到了高于人類的性能水平，這就提出了關于該技術在軍事建設性模擬中的未來作用的問題。本研究的目的是使用卷積神經網絡（CNN）來開發人工智能（AI）Agent，能夠在具有多個單位和地形類型的簡單場景中學習最佳行為。這篇論文試圖納入一個可用于軍事建設性模擬領域的多Agent訓練方案。八個不同的場景，都有不同的復雜程度，被用來訓練能夠表現出多種類型戰斗行為的Agent。總的來說，結果表明，人工智能Agent可以學習在每個場景中實現最佳或接近最佳性能所需的強大戰術行為。研究結果還表明，對多Agent訓練有了更好的理解。最終，CNN與RL技術的結合被證明是一種高效可行的方法，可以在軍事建設性模擬中訓練智能Agent，其應用有可能在執行實戰演習和任務時節省人力資源。建議未來的工作應研究如何最好地將類似的深度RL方法納入現有的軍事記錄構建性模擬項目中。

引言

A. 戰斗建模和戰爭

正確預測對手在戰爭中的戰略或戰術行為的愿望與人類進行這些戰爭的能力一樣古老[1]。在中國古代，像魏黑和圍棋這樣的游戲最初被用作加強軍事和政治領導人的戰略思維能力的方法。后來，羅馬人利用沙盤在戰役或戰斗前討論自己和敵人的可能行動。然而，直到19世紀初，普魯士人用他們的兵棋推演（Kriegsspiel）才開始利用具有嚴格規則的游戲來預測軍事交戰的可能結果。雖然這些兵棋推演在接下來的幾十年里在世界各地的許多武裝部隊中越來越受歡迎，但進行必要計算的能力有限，總是限制了這些基于棋盤的兵棋推演所能達到的復雜程度。此外，棋盤游戲的物理限制限制了設計者簡化行為和游戲元素，而不是努力追求真實。然而，計算能力的提高和用戶友好的圖形界面使設計者在20世紀末能夠以更高的復雜性來模擬兵棋推演的規則和游戲中的組件數量。此外，計算機的使用允許實施基于計算機的對手，在基于硬編碼規則的人工智能軟件的基礎上成功地與人類玩家進行比賽。

今天，基于計算機的兵棋推演，也被稱為建設性模擬[2]，已經成為整個國防部（DOD）的一個有用工具。它們使軍事領導人能夠進一步學習和發展他們在那些通常被認為成本太高或太危險而無法定期演練的領域的行動程序。領導人有能力在實際執行前針對多種紅色力量設計使用他們的部隊，使他們有機會在不承擔任何額外風險的情況下驗證他們的機動方案。在戰略層面上，大型單位的工作人員經常使用建設性的模擬作為訓練方法[3]，領導人可以在模擬環境中進行投入，但他們不參與確定場景的結果[2]。

B. 范圍和問題陳述

在基于計算機的兵棋推演中用來表現對抗行為的方法，需要由場景設計者通過腳本直接編碼，或者使用真人玩家進行所有紅軍的決策。這兩種方法都能提供足夠的分辨率來表現對抗性行為，但每種方法都有其缺點[4]。對于低級別的場景來說，直接對特定行為進行編碼可能是可行的，但隨著場景的擴大，單位的數量和可能的行動對于腳本的控制來說變得太有挑戰性，往往會導致不現實的行為[4]。對于大型場景，使用人類玩家作為紅色力量可能會提供更真實的結果，但額外的人力資源會造成后勤方面的壓力，而且整體的生產力也受限于單個玩家的知識和能力。

解決這個問題的一個可能的方法可能在于利用人工神經網絡。在計算機游戲領域，這種方法最近已被證明是相當成功的。例如，對于實時戰略游戲《星際爭霸II》，一個人工神經網絡被開發出來，打敗了99.8%經常參加在線比賽的玩家[5]。雖然在計算機游戲領域，人工神經網絡的利用最近取得了巨大的進展，但在軍事用途的兵棋推演領域，研究才剛剛開始。在最近的研究中，Boron[6]和Sun等人[7].已經表明，人工神經網絡適合解決簡單軍事兵棋推演場景中的挑戰。基于以前的工作，特別是Boron[6]的工作，本論文旨在提高所使用的軍事場景的復雜性。雖然Boron使用了簡單的多層感知器（MLP）神經網絡，但在處理己方和敵方單位的動態起始位置以及敵人的動態行為時，這種結構被證明是不合適的。此外，所使用的場景被限制在戰場上最多五個單位[6]。在本論文中，將建立一個支持卷積神經網絡（CNN）架構的訓練模擬，包括多個單位和地形類型以克服這些限制。此外，將在一個確定的場景中應用多智能體訓練，以測試這種方法是否可以成功地用于軍事建設性模擬領域。

無人駕駛地面車輛（UGVs）可用于軍事領域，以減輕士兵承擔的風險，以及為體力要求高、枯燥或危險的任務提供解決方案。雖然使用UGV有好處，但也有需求和限制。本論文探討了最終用戶--瑞典武裝部隊的一個輕步兵營--對于為城市地形中的軍事行動而設計的UGV在功能方面的要求。這是通過一個帶有焦點小組的探索性案例研究來完成的，來自第31游騎兵營的士兵和軍官使用兩種不同的UGV原型來完成任務。隨后是半結構化的小組討論，探討了需求、限制和要求。然后，通過主題分析方法對收集的數據進行分析。

主題分析的結果發現，焦點小組的要求有幾個重復出現的意見。這些要求被分為四類：（1）速度，（2）用例，（3）圖像生成的傳感器，以及（4）自主功能。總之，本論文在四個類別中共確定了13個需求。總而言之，這些要求意味著用于城市地形的軍事行動的UGV必須能夠跟上沖刺的士兵，提供視覺掩護，能夠與附近的物體互動，有幾個高質量的傳感器和強大的自主功能，使士兵能夠專注于控制UGV以外的其他事情。

在這篇文章中，作者試圖描述在設計防空系統的地面雷達部分（無源與有源雷達）時需要考慮的主要因素--機動性，以使它們能夠在當代戰場上運行。他提出了關于反輻射導彈的使用與無源與有源雷達的可操作性之間關系的最新理論觀點，作為保護它們免受此類武器攻擊的關鍵能力。作者特別強調，反輻射導彈是當今有效防空系統的最大威脅，這些系統的特點是高度復雜。他還強調，有必要將無源與有源雷達合并為一個系統，以簡化其工作參數，從而確保其復雜使用。這些能力的獲得將保證空中監視雷達區域的參數能夠被有效地定義。

自主和半自主系統在一個系統的框架內運行，利用其自身的感知、認知、分析和執行行動的能力來實現其目標。無人系統對美國國防部（DoD）的采購程序提出了重大挑戰，該程序是為開發和部署人在環型能力而建立的。本論文的目的是對通過軍事采購程序開發半自主和自主系統的挑戰進行分析，以確定增加項目成功的可能性所需的最佳做法和趨勢。

分析的第二個目標是比較和對比具有自主能力的系統的測試和評估方法。測試和評估過程的目的是使決策者能夠管理技術風險，并在做出實戰決定之前評估能力的強大和成熟程度。自主系統需要嚴格的測試/制造策略，對大多數項目來說，這將導致成本超支和進度違反。此外，試圖跟上快速變化的技術步伐超過了美國防部使用尖端技術的成熟系統的能力。

圖12。DoDI 5000.02自適應采購框架。

頻譜稀缺是許多通信系統面臨的問題，在軍事領域和其他領域都是如此。認知無線電網絡是一種機會主義地利用廣播頻譜的方法。其基本概念包括將用戶分為兩類：第一類和第二類。主要用戶在資源分配過程中擁有優先權，而次要用戶需要使用頻譜進行通信。本論文試圖應用認知無線電的概念來實現高流量環境下的蜂群通信。主要用戶可能包括無法控制的優先友好或敵對發射器。這項研究采用了認知無線電的概念和機器學習算法，在網絡內開發了一種動態聚類技術，將優化資源分配。提出了三種方法來訓練神經網絡以找到最佳的頻譜分配。即使提出的算法沒有超過基線啟發式的表現，但證明了最優解決方案的存在。建議繼續這項研究，因為所使用的算法可以進一步修改并以各種方式應用。