亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

無人機已成為現代戰爭中不可或缺的一部分，其向更大自主性的演進是不可避免的。本研究探討了軍用無人機向智能化、最小程度依賴人類方向發展的軌跡，并詳細介紹了必要的技術進步。我們模擬了無人機偵察行動，以確定和分析新出現的挑戰。本研究深入探討了對提高無人機智能至關重要的各種技術，重點是基于物體檢測的強化學習，并提供了實際實施案例來說明這些進步。我們的研究結果證實了增強軍用無人機智能的巨大潛力，為更自主、更有效的作戰解決方案鋪平了道路。

圖 3 智能無人機偵察場景和應用技術。

在最近的沖突中，如俄羅斯入侵烏克蘭和亞美尼亞-阿塞拜疆戰爭，無人機被認為是不可或缺的力量。目前，大多數可用于作戰的無人機都是遙控的。雖然無人機在一定程度上實現了自動化，但由于技術和道德問題，仍需要操作人員。從戰術角度看，無人機的最大優勢是 "低成本 "和 "大規模部署"。然而，這兩個優勢只有在無人機無需操作人員即可控制時，也就是無人機智能化時才能發揮作用。

自主無人機本身并不是一個新概念，因為人們已經進行了廣泛的研究。例如，我們生活在一個無人機用于送貨和搜救任務的時代 [1]、[2]、[3]。然而，民用智能無人機技術能否直接用于軍事目的呢？我們的答案是'不能'，因為軍用無人機的操作在以下情況下與民用無人機有明顯區別。首先，軍用環境比民用環境更加復雜。想想特斯拉在未鋪設路面的道路上自動駕駛時，駕駛員必須干預的頻率有多高。軍事行動并不發生在 "鋪設良好的道路上"。此外，軍事行動涉及在任意地點分配任務。其次，伴隨軍事行動而來的是敵人無數次的反擊。這些反作用包括主動和被動拒絕，主動拒絕包括試圖攔截，被動拒絕包括隱藏和欺騙。這些敵方活動增加了問題的復雜性。第三，由于軍事的特殊性和安全性，缺乏與軍事行動相關的數據。例如，缺乏坦克和運輸機發射器（TEL）的鳥瞰數據，而這些都是物體探測的常用目標。第四，軍用智能無人機執行任務時需要考慮安全和道德問題。智能無人機在執行任務時如果缺乏穩定性，就會產生不可預測的行為，導致人員濫傷和任務失敗。從倫理角度考慮，即使無人機的整體操作實現了智能化，也需要有最終攻擊決策由人類做出的概念。換句話說，關鍵的考慮因素不應該是無人機是否能自主做出攻擊決定，而是無人機如何提供信息，協助人類做出攻擊的最終決定。這些倫理問題與人類的責任和機器的作用有關。

鑒于這些軍事方面的考慮，對自主軍用無人機和民用無人機的研究應以不同的理念推進。有關軍用智能無人機的研究正在積極進行中，但與民用研究不同的是，大部分研究都沒有進入公共領域。因此，本研究有以下目標。

• 首先，考慮到軍事行動的特殊性，本研究探討了智能軍用無人機的概念。

• 其次，我們對該領域出現的各種問題進行案例研究，從工程師的角度看待這些問題，并討論從案例研究中得出的直覺。

圖 1. 智能無人機在民用領域的工程研究

智能偵察無人機案例研究

軍用無人機根據其使用目的分為偵察、攻擊、欺騙、電子戰和作為目標等類別 [38]，[39]。在本案例研究中，我們重點關注偵察無人機的智能化。案例研究中的無人機以韓國 "Poongsan "公司的無人機為模型。根據應用模塊的不同，該模型可以執行多種任務。不過，本研究使用的是配備偵察模塊的無人機。模塊包括攝像頭、LRF、GNSS 等傳感器和系統。在規范假設方面，假定無人機能夠配備物體檢測和強化學習神經網絡。

圖 4. 用于訓練 YOLOv4 微型目標檢測模型的跟蹤車輛圖像。

圖 12. 根據 Unity 中的情景驗證技術應用

本研究論文介紹了軍用無人機系統盒（The NeuronDrone-Box）中用于攻擊或防御決策的全自主人工智能：硬件、算法和一種新型專用軍用無人機或無人機。第一部分介紹了軍用無人機系統盒（The NeuronDrone-Box）中的攻擊或防御決策全自主人工智能，以適應任何無人機的主控系統。第二部分是使用混沌理論和經濟地理學的算法。第三部分介紹了被稱為 "黑色噩夢 V.7" 的開創性原型機。黑色噩夢 V.7 無人機投彈手擁有一系列與眾不同的功能和應用，本技術報告將對此進行詳細介紹。首先，主張在軍用無人機系統箱（The NeuronDrone-Box）中實施全自主人工智能攻防決策，以控制與全自主人工智能攻防決策軍用無人機系統箱（The NeuronDrone-Box）相連的多副翼系統（MAS）和多導彈系統（MM-System）。

空戰是一個復雜多變的領域，人類飛行員面臨著嚴峻的挑戰。整合人工智能，特別是強化學習（RL），有可能徹底改變空戰行動的有效性。通過利用 RL 技術，自主智能體可以根據不斷變化的戰場條件制定新戰術。在這項研究中，使用先進的 RL 技術訓練了空戰智能體，同時考慮到了不同的初始作戰幾何形狀和相對位置。結果表明，空戰幾何形狀的變化對智能體的能力有顯著影響。為了評估其能力和應變能力，對具有對稱戰斗幾何形狀的相同智能體進行了檢查。任何與預期對稱結果的偏差都會被檢測到，這可能意味著在訓練探索階段遇到了挑戰。在這一框架內對不同的代理進行比較時，它們在特定空戰場景中的優勢就會凸顯出來，從而為加強更多智能代理的開發提供有價值的信息。

圖 7. 根據敵方和空戰幾何圖形選擇智能體的整體視圖

人工智能（AI）在航空航天領域的應用取得了重大進展，尤其是在安全關鍵型系統中，可解釋性和安全性至關重要。隨著無人戰斗飛行器（UCAV）的發展，空戰已成為需要人工智能集成的突出領域之一。

已有多個項目致力于推動這些自主系統（AS）的發展，其中包括 DARPA AlphaDogFight Trial [1]。在這個項目中，人工智能體的任務是在模擬的可視范圍內（WVR）與對方進行斗狗。最終參賽隊與人類飛行員進行了角逐，結果人工智能獲勝。競技團隊是利用深度強化學習（DRL）方法來訓練和發現新穎穩健的空戰戰術。

文獻中對使用 RL 生成空戰戰術進行了廣泛研究。值得注意的是，[2]的一項研究探索了使用深度確定性策略梯度（DDPG）訓練 RL 智能體，結果在視距內（WVR）作戰中大大提高了性能。另一項研究[3]深入研究了多智能體強化學習（MARL），以模擬涉及多架飛機的復雜合作空戰策略，展示了 RL 在復雜場景中的潛力。[4] 采用分層強化學習（HRL）將空戰任務分解為易于管理的子任務，從而簡化了訓練和決策過程。[5]研究了基于模型的 RL 在空戰智能體訓練過程中加速收斂和提高采樣效率的功效，有助于在動態環境中發揮卓越性能。最后，[6] 應用了先進的深度強化技術--近端策略優化（PPO）和軟行為批判（SAC），并比較了它們的性能。

在文獻中，多種 RL 方法都顯示出了優于其他方法的性能。然而，還沒有研究關注如何分析和比較 RL 智能體在所有搜索空間（包括不同方向和距離組合）中不同空戰幾何條件下的勝任能力和魯棒性。

本文提出了一種新穎的分析工具，旨在管理所有訓練參數和獎勵，從而能夠執行智能體對智能體場景進行綜合分析。我們采用最先進的 RL 方法，在不同的初始空戰幾何條件下訓練空戰智能體，如不同的相對位置和方向，使自己的飛機處于優勢、中立或劣勢位置。事實證明，相對空戰幾何形狀的差異是影響智能體能力和魯棒性的主要因素。我們通過啟動具有對稱作戰幾何形狀的相同人工智能代理來測試空戰代理的穩健性，并發現了與對稱結果預期的偏差，這可能表明訓練的探索階段存在問題。我們的分析工具還測試了智能體的泛化能力以及在遇到訓練外情況時的偏離趨勢。此外，在這一框架內對不同代理進行的比較表明了每個智能體在特定空戰場景中的優越性，為開發更智能的空戰代理庫提供了有價值的信息。最終，我們提出的分析工具通過提高空戰場景中的可解釋性、安全性和性能，推動了航空航天領域人工智能的發展。

本研究為基于人工智能的復雜作戰系統的運行和開發建立了 MUM-T 概念和分類系統。分析了該系統的核心方面：自主性、互操作性和程序級別。人工智能 MUM-T 可提高有人駕駛系統的生存能力、擴大其作戰范圍并提高戰斗力。利用美國和英國正在建造的人工智能 MUM-T 綜合作戰系統的數據，分析了技術挑戰和項目水平。目前，MUM-T 處于有人駕駛平臺和無人駕駛飛行器平臺復合運行的水平。從中長期來看，無人地面飛行器、無人水面飛行器和無人水下飛行器等異構平臺之間的互操作通信是可能的。根據人工智能 MUM-T 系統之間互操作性的通用架構和標準協議的發展水平，MUM-T 可以從 "1 到 N "的概念發展到從 "N 到 N "的各種操作概念組合。本研究與現有研究的不同之處在于，MUM-T 系統中體現了第四次工業革命的核心技術，如人工智能、自動駕駛和數據互操作性。此外，通過在現有的無人系統分類法中體現人工智能和自主性，建立了人工智能支持的自主 MUM-T 操作和設施分類系統，并在此基礎上對級別和程序進行了分析。

本研究確立了有人無人協同作戰（MUM-T）的概念，目的是操作、開發和利用智能聯合作戰系統。此外，它還分析了互操作性、自主性、挑戰和計劃水平。人工智能支持的自主無人 MUM-T 提高了有人系統的生存能力，擴大了作戰范圍，并顯著提高了作戰效率。與以往不同的是，MUM-T 的概念正隨著人工智能的發展而不斷擴展，互操作性和自主性也在相應提高。美國和北大西洋公約組織（NATO）國家提出了未來防御領域的挑戰，并在無人系統（UMS）和 MUMT 層面開展了解決這些挑戰的計劃。本研究分析了自主 MUM-T 聯合作戰系統的運行和使用所面臨的技術挑戰和計劃水平，并介紹了基本要素技術。研究方法基于現有定義和第四次工業革命建立了 MUM-T 概念。并利用北約、美國和英國的數據分析了互操作性、自主性、挑戰以及技術和利用方面的計劃水平。

圖 2 基于 NIST 和北約分類標準的人工智能自主 MUM-T 系統分析

美國防部（DoD）對 MUM-T 的定義各不相同。美國 陸軍無人機系統卓越中心（UAUCE）將有人駕駛平臺和無人機視為單一系統。有人系統和無人系統（如機器人、傳感器、無人飛行器和作戰人員）的集成增強了態勢感知、殺傷力和生存能力[1]。國防部將這種關系視為執行共同任務的綜合團隊，美國陸軍航空卓越中心（UAACE）將其定義為同時操作士兵、無人機和無人地面飛行器（UGV），以提高對態勢的了解和生存能力[2]。它采用了標準化的系統架構和通信協議，使來自傳感器的精確圖像數據能夠在整個部隊中共享。目前，它在國防領域的應用最為廣泛。陸軍航空動力局（AFDD 2015）將其定義為：為每個系統提供特殊功能，使現有有人平臺和無人資產能夠合作完成同一任務。這是一種規避風險的方法，通過從空中、陸地和海上無人系統向有人資產傳輸實時信息，提高單兵作戰人員的態勢感知能力[3]。圖 1 是戰場上 MUM-T 系統的層次示意圖。

在世界經濟論壇（WEF）議程的第四次工業革命（Fourth IR）之后，數字化（I2D2）作為一項核心技術被提出。這些技術在未來科學中具有自主、分析、通信和邊緣計算的特點。該技術的特征組合構成了自主系統和智能體（智能+分布式）、擴展領域（互聯+分布式）、作戰網絡（互聯+數字化）、精確作戰領域（智能+數字化）。智能人工智能將改變戰爭的格局，而數字數據的可用性將使分布式和互聯（自主）系統能夠進行分析、適應和響應。這些變化反過來又可能通過預測分析支持更好的決策。

北約（2020 年）以第四次工業革命的核心技術特征及其組合為導向，構建復雜的作戰系統[4-6]。美國國防發展機構（ADD 2018）認為，MUM-T 復雜系統是一種無人作戰系統，可以補充或替代作戰人員的能力，以最大限度地提高作戰效率，最大限度地減少戰場情況下的人員傷亡。它被定義為以一種復雜的方式操作包括戰斗人員在內的有人作戰系統的作戰系統[7]。考慮到美國國防部（2010）、北約（2020）和 ADD（2018）的定義，人工智能支持的自主 MUM-T 復雜作戰系統（以下簡稱 "自主 MUM-T"）和 OODA 循環如表 1 所示[1，5，7]。本研究所指的 MUM-T 復合作戰系統通過聯合指揮與控制，在空中、地面、海上、太空、網絡和戰爭等所有領域提供觀察、分析和控制，可通過整合/連接所有軍事力量的有人和無人系統進行操作。它被定義為 "根據決策和行動執行聯合行動的作戰系統"。

圖 3 北約 STANAG LOI 5 和自主邊緣計算 MUM-T 互操作水平設計

在安全關鍵型應用中，驗證和認證人工智能驅動的自主系統（AS）所做的決策至關重要。然而，這些系統中使用的神經網絡的黑盒性質往往使實現這一目標具有挑戰性。這些系統的可解釋性有助于驗證和認證過程，從而加快其在安全關鍵型應用中的部署。本研究通過語義分組獎勵分解研究了人工智能驅動的空戰智能體的可解釋性。論文介紹了兩個使用案例，以展示這種方法如何幫助人工智能和非人工智能專家評估和調試RL智能體的行為。

圖 3. 訓練有素的 RL 智能體跟蹤性能。左上圖為鳥瞰圖。右上圖是從藍色智能體框架透視的，每個綠色圓圈的半徑為 1000 米。下圖是分解獎勵條形圖，黑色 x 符號代表選擇的行動，其他 x 符號代表與每個 DQN 的最大預期獎勵相關的行動，它們分別代表各自的獎勵類型。

監視和通信中繼任務對無人駕駛飛機的可用能源供應提出了要求。自主飛行算法和太陽能光伏系統都提供了一種從環境中（分別從熱上升氣流和太陽輻射中）提取能量的方法，以延長飛機儲存能量極限之外的續航時間。此外，多架飛機可以通過共享信息提高飛行成功率。本報告介紹了一個由多架協調飛行器組成的演示系統，每架飛機都具有自主飛行算法和集成的太陽能光伏發電系統。計劃用兩架飛機進行飛行測試，以量化同時使用自主飛行和太陽能系統時的任務性能。

隨著機器學習應用越來越能夠執行安全關鍵功能，海軍部將開始把它們集成到有人和無人平臺中。不過，在海軍部（DON）目前的測試與評估（T&E）框架下，DON試圖測試的機器學習算法將沒有適當的工件來表明算法將以安全和合乎道德的方式可靠地執行任務。本研究介紹了海軍部適航性的基本原理和當前的 T&E 框架，然后回顧了一個代理測試項目，以研究如何調整當前的海軍部 T&E 框架，為機器學習算法的實戰提供更多保證。

這項研究為海軍航空事業（NAE）內的利益相關者提供了對當前已有或正在開發的工具、方法和框架的了解，如果對這些工具、方法和框架進行調整，就能為使用機器學習來完成目前由人類操作員完成的任務的系統提供額外的學習保證。本文的主要目的已經達到，即掌握了基礎知識，并將在未來一年內通過實際測試加以驗證。驗證將通過研究使用案例來完成，具體來說，就是無人機系統（UAS）與有人駕駛平臺之間的自主空對空加油（A3R），以及如何將保障領域的新能力應用到測試計劃、執行和分析過程中。次要目標是掌握完成初始測試和評估的流程，使這些程序可用于并擴展到未來可能適合自主系統的任務集。隨著對這一特定使用案例的初步測試和評估的進行，將會學到更多的知識，而一旦掌握了這些知識，將有助于為今后海軍對自主平臺的所有測試和評估奠定基礎。

由于固有的設計復雜性、無限的測試空間和缺乏自主性的具體措施，自主和協作無人系統的實施和測試具有挑戰性。這些挑戰限制了美國空軍部署和利用這些系統所提供的戰術和戰略優勢能力。這項研究在廣域搜索（WAS）場景中實例化了一個自主系統參考架構（ASRA），作為自主和協作系統的快速原型設計和評估的測試平臺。該研究旨在提供一個框架，以評估系統實現任務和自主目標的能力，開發可重復使用的自主行為，并開發可重復使用的協作決策算法。對于這項研究和對WAS任務的應用，自主性的衡量標準來自于自主系統的要求：響應性、穩健性和感知的準確性。自主行為，包括結合簡單（原子）行為的更復雜行為被開發出來，各種協作決策規則被定義。隨后的評估在四個場景中實施了立體實驗設計。按照嚴格的測試計劃，測試是在仿真中進行的，實現了自動測試和快速分析。測試結果被用來創建一個響應模型來描述系統，并進行多重響應優化，以確定一個最佳配置，在給定的目標密度下，使搜索面積、檢測百分比和感知精度最大化。

本研究調查了使用雷達跟蹤數據將無人機(UAs)分類為旋翼或固定翼類，作為減少誤報和操作員負擔的一種手段。該研究使用來自實驗飛行的UA遙測數據以及模擬雷達軌跡數據來訓練機器學習(ML)分類器。探討了遷移學習的應用。使用有限的數據集獲得的結果顯示，根據所使用的配置，真陽性和真陰性率超過80%。初步研究強調了改善這一性能的一些重要途徑。

對國防和安全的重要性

探測和識別無人機對加拿大武裝部隊保護部隊和資產至關重要。作為一種全天候和遠程能力，雷達提供關鍵的軌跡數據，可以提示光電/紅外(EO/IR)系統或操作員。本研究開發了一種基于雷達航跡數據的分類器，用于區分旋翼和固定翼兩類無人機，以減少誤報和操作人員負擔。

本文內容概述

在本節中，我們將概述當前研究的數據流。基本概念是利用飛行中保存在無人機上的遙測數據。這些數據集代表了典型的UA軌跡，無論是在飛行員控制下還是使用預先編程的航路點，以及在真實的風環境條件下飛行等。這些遙測數據集可以告知軌跡本身，并可以作為訓練分類器區分uav和雜波(特別是鳥類)或不同UA類型之間的基礎。在本研究中，我們研究訓練分類器來區分I類的旋轉翼和固定翼無人機。

圖1中的原理圖解釋了數據流。首先，對遙測數據集進行預處理，并將其標記為屬于旋翼類(ID = 0)或固定翼類(ID = 1)。預處理的軌跡可以并將直接與涉及ML模型的其余數據流一起使用。經過預處理的軌跡數據還可以作為Stone Soup跟蹤庫的輸入，與建模的雷達參數和位置一起，生成模擬雷達軌跡數據。這個過程將在第4節中介紹。

軌跡(來自預處理器和模擬軌跡數據)用于創建更多數量的子軌跡。這里的想法是獲得一個分類器，它可以在只處理子軌跡后區分UA類。可以研究創建子軌跡的不同方法，這將在第5節中討論。對于本研究，我們選擇將子軌跡視為獨立的實體，但其他選項都是有效的研究思路，如第7節所述。

其余的數據流涉及典型的監督機器學習技術，將數據集分為訓練、驗證和測試數據集、計算特征以及訓練和測試ML模型。在我們的例子中，我們有預處理的遙測數據和模擬雷達軌跡數據的混合。

圖1:當前研究中涉及的不同步驟的示意圖。

數字工程和數字設計是美國空軍（USAF）的一個新興重點領域，特別是用于現代復雜系統。高復雜度系統的一個例子是網絡合作自主彈藥群（NCAM），它優先考慮廣域搜索和多視角目標確認。首先，本研究討論了在基于模型的系統工程（MBSE）工具中建立行為模型的方法。然后，本研究介紹了NCAM在兩個環境中的并行建模工作：Cameo系統建模器中的MBSE模型，以及仿真、集成和建模高級框架（AFSIM）中的基于物理學的模型。每個數字模型在其環境中都為設計過程中的利益相關者提供了不同的好處，所以這些模型必須呈現出一致和平行的信息。因此，這項研究也提出了在模型之間翻譯設計信息的自動化方法。總的來說，這對協同工作的模型通過系統認知和數字場景模擬對自主過程的理解，與決策部門建立信任關系。

引言

1.1 一般問題

在始于1903年萊特兄弟首次飛行的重于空氣的飛行歷史中，美國軍隊促進了空對地攻擊能力的持續和快速發展。最初，飛行在軍事上的應用僅限于1909年美國陸軍信號部隊的偵察和監視；然而，第一次世界大戰和后來的第二次世界大戰的爆發創造了軍用飛機技術和理論的繁榮。到1946年，簡單的偵察雙翼飛機被可以超過音速的噴氣機所取代。美國看到了這種快速發展的技術的可行性，并在1947年創建了獨立的美國空軍（USAF）服務。空中力量的勢頭一直持續到現在，現代美國空軍的飛機可以隱藏他們的雷達信號，并精確地投擲制導彈藥，在地面上的同一個洞里投擲5枚炸彈！這就是美國空軍。

在美國空軍這個令人難以置信的組合中，一個合乎邏輯的下一個能力是合作和自主的彈藥，它利用相互通信來尋找、識別和打擊一個目標，同時評估對目標的損害。國防部研究與工程助理部長（USD(R&E)）對這種能力有兩個關鍵定義。

• "自動化。該系統的功能沒有或很少有人類操作者的參與。然而，系統的性能被限制在它被設計為做的具體行動上。通常，這些都是定義明確的任務，有預先確定的反應（即基于規則的簡單反應）。

• 自主性。系統有一套基于智能的能力，使其能夠對系統部署前沒有預先編程或預期的情況做出反應（即基于決策的反應）。自治系統具有一定程度的自治和自我指導行為（由人類代理決策）"。[4]

目前的制導彈藥非常嚴格地遵循自動化的定義。通過激光或全球定位手動指定目標，然后彈藥執行程序化的行動以擊中指定位置。在這種情況下，控制權被操作者緊緊抓住，對目標開火的決定需要多個人為步驟。這些人為步驟使操作者對自動化有一種信任感，因為扣動扳機時風險最小化；與操作者使用無制導彈藥相比，彈藥利用其自動化技術更準確地擊中目標。當討論下一步的自主化發展時，人們有一種理性的擔心，即人類通常控制的決定將由自主系統的機器大腦來代替。這種不信任導致人們對部署旨在自主摧毀目標的武器猶豫不決。

理解與系統自主決策相關的行為是建立對自主性信任的絕佳方式。有多種方法可以將行為理解傳達給人類評估者：首先是提供描述系統各個方面的正式文件，接下來是創建一個數字模型，用圖表表示系統結構和行為，另一個是運行涵蓋廣泛場景的模擬，最后演示可以證明物理系統在測試和評估中的能力。文檔方法一直是所有國防部采購的標準，可以追溯到手繪示意圖的設計時代。然而，最近，國防部對使用建模和仿真來記錄和管理系統表示了興趣。已經出現的一個概念是數字孿生，系統的每個方面都被虛擬建模，以實現快速的修改原型和精確的配置控制。[5]這種數字孿生的焦點也為它所代表的系統的物理結構和行為創造了清晰的、可瀏覽的數據，從而使系統得到合理的理解。

1.2 問題陳述

如Reed[6]所示，基于模型的系統工程（MBSE）已經迅速被美國空軍的數字工程工作所采用，用于程序和系統結構建模項目。然而，復雜系統的行為MBSE建模在美國空軍的相同項目中并不常見。對于自主系統，算法的復雜性和這些自主系統協作時出現的突發行為使得評估邏輯行為和性能影響變得困難。對系統行為進行建模的能力是MBSE過程所固有的，但MBSE模型通常缺乏提供詳細的基于物理學的模型的能力，無法對系統的運行情況進行性能評估。有一些專門建立的基于物理的仿真平臺，如高級仿真、集成和建模框架（AFSIM），就是為了這后一種目的而存在的，但它們往往與MBSE工具中的定義模型脫節[3]。一種將復雜系統的MBSE行為模型和同一復雜系統的基于物理學的仿真模型聯系起來的方法和工具是必要的。要確保這對模型之間的行為一致，需要有能力在建模平臺之間傳輸設計數據。

1.3 研究目標和問題

本研究的目的是建立一個復雜的合作彈藥系統的行為MBSE模型，并建立一個自動和可重復的方法，將數據從MBSE模型轉移到AFSIM場景中，以執行相同的合作彈藥行為的模擬。MBSE模型將足以驗證單個自主彈藥的邏輯行為，以及在合作概念中同一彈藥的數量。AFSIM模擬將反過來為建模者提供反饋，以便對彈藥模型進行潛在的修改，從而實現更高的性能。

合作彈藥模型的研究問題包括：

• SysML在行為建模中的優勢和劣勢是什么？

• 哪些MBSE元素和/或屬性適合翻譯成AFSIM的原生語言用于情景模擬？

• SysML數字模型在多大程度上可以代表AFSIM模擬中使用的合作彈藥的行為？

• 在SysML模型和AFSIM場景之間可以利用哪些自動和可重復的方法進行數據交換？

1.4 方法學總結

這項研究必須首先確定連接點和集成到AFSIM的所需變量，這將有助于定義合作彈藥的MBSE系統模型的邏輯接口。這些接口有助于定義合作彈藥的MBSE模型的邊界，并為整合到AFSIM的場景模型提供數據點。設計和測試的關鍵領域是：為AFSIM實體所需的變量和基本方程建模；提供從MBSE模型到AFSIM的彈藥和場景參數的自動導出可用性；以及確定MBSE模型中會影響模擬的可修改區域。基于對連接點的評估，研究將轉向創建一個MBSE模型，以保持連接點，同時建立與AFSIM模型平行的行為。MBSE模型中的行為將根據AFSIM模型的情況進行評估。

1.5 假設和局限性

本研究僅限于虛擬彈藥的建模和模擬。此外，本研究定義的合作彈藥概念是名義上的；因此，彈藥模型將由名義上的數據填充。

1.6 提綱

第2章是對與彈藥建模、AFSIM集成、自主無人機系統行為建模和美國空軍先進彈藥的歷史應用有關的出版物的文獻回顧。第3章介紹了合作彈藥概念的設計方法和將數據自動傳輸到AFSIM場景模擬的方法。第4章討論了已完成的網絡化合作自主彈藥（NCAM）MBSE模型的行為分析、自動轉換結果和平行模型之間的比較。第5章總結了研究的重要發現，并推薦了未來的研究課題。