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無人駕駛飛機將繼續成為美國國防的關鍵。《美國國防戰略》優先考慮對人工智能（AI）、機器學習和自主功能進行投資，以保持軍事競爭優勢。本研究基于大規模作戰行動（LSCO）的嚴酷性，以及在開發利用人工智能的技術時采取果斷行動和遵守道德規范的必要性。研究采用定性研究的方法，分析了技術發展和作戰概念中存在的四種類型的自主無人駕駛飛機。研究采用了一項關于美國和大國軍事能力的非機密案例研究，并應用了包括專業定性訪談在內的多種分析形式。雖然分析發現所有四種類型的自主無人駕駛飛機都很有用，但它建議優先考慮完全自主的彈藥和半自主的環形載人技術，以滿足以 2035 年為中心的聯合部隊規劃時間表。研究結果還表明，需要改進數據收集和處理、云和網狀網絡以及數據和網絡系統的安全性。研究還發現，人工智能和自主功能具有提高人類性能和決策的潛力，保持有人駕駛飛機和無人駕駛飛機的組合可使美國管理作戰風險。

根據美國《國家安全戰略》和《國防戰略》，戰略和作戰環境已經發生了變化。具體地說，與大國競爭重新抬頭，導致軍事戰略和規劃考慮因素發生變化。《國防戰略》（NDS）指出，"國家間的戰略競爭，而不是恐怖主義，現在是美國國家安全的首要問題"。由于這種競爭，聯合軍種已將重點轉移到大規模作戰行動的準備狀態和未來能力上。這種類型的沖突是致命的、激烈的和殘酷的，歷史表明，這種規模的作戰行動更加混亂、激烈和具有破壞性。所有這一切都使得未來戰斗的作戰環境更加復雜，多個作戰領域（如空中、太空、網絡空間、陸地和海上）隨時都會影響戰斗空間。這種環境導致美國的大國競爭對手投資于各領域的能力，以縮小美國軍事優勢的差距。

這些投資帶來了能力上的進步，創造了強大而具有挑戰性的場景，需要更好的態勢感知和更快的人工決策。此外，在這種環境下可用的數據量對于當前的系統和決策者來說是難以承受的，而人工智能（AI）、機器學習（ML）和自主系統功能方面的進步則有望跟上行動的步伐并保持競爭優勢。

特別是，為了有效利用剩余能力并達到預期效果，需要在作戰空間內加快數據處理速度，以提高對態勢的感知能力，并加快各級決策的制定。空軍歷來使用 OODA（觀察、定向、決策、行動）循環的條令概念來加速作戰行動中的決策制定。OODA 循環被視為一種決策戰略，可在競爭激烈的環境中創造優勢。它最初由美國空軍上校約翰-博伊德（John Boyd）提出，是一個實用的概念，目的是在混亂和令人困惑的情況下創造理性思維。觀察步驟的重點是盡可能準確地全面了解情況。東方階段包括兩個子階段：破壞和創造。破壞包括將情況分析為更小的組成部分或問題，以便更好地了解情況。決策者會對問題進行分解，直到熟悉或接近可以制定計劃的情況為止。熟悉是通過教育、培訓、經驗和指導獲得的。然后，將問題和計劃的組成部分 "創造 "成一個整體行動計劃。決定 "階段只是合乎邏輯的下一步，是收集足夠數據以做出明智決定的結果。行動是 OODA 循環過程的執行階段。

人工智能有可能加速每個戰術、戰役和戰略層面的 OODA 循環。例如，可以利用更多可用數據構建態勢圖，從而進行更準確的觀察。然后，通過人工智能和機器學習對局勢數據進行提煉，為決策者指明方向，以便更快更好地制定行動計劃。我們需要人工智能來協助處理和分析現有的大量數據。這將導致更快、更明智的決策和行動，在戰場上創造巨大優勢。

隨著美國的大國競爭對手利用全球范圍內取得的進展，商業部門也越來越迫切地實施這些新興技術。這導致對手發現了通過將人工智能的使用整合到自己的軍事力量中來對抗美國軍事力量的方法。例如，對手的綜合防空系統通過集成更多使用人工智能的自主功能，在目標探測和交戰方面變得更加高效。

除人工智能外，全域聯合作戰（JADO）也是一種技術和概念，聯合軍種職能部門和作戰領域正在利用這種技術和概念來同步開展工作并產生協同效應。這一概念通過提高各領域的效力來減少脆弱性。我們的對手也在推進和使用全域作戰，這給我們的部隊帶來了挑戰和機遇。全域作戰的推進創造了一個競爭日益激烈的環境，這將使 LSCO 的指揮和控制更具挑戰性。因此，國防部創建了聯合全域指揮與控制（JADC2），以空軍為牽頭機構，將各軍種的傳感器連接起來。

美國空軍還在開發 "下一代空中優勢"（NGAD），這是一種有人、無人和可選有人平臺的混合能力，在概念上依賴于人工智能、機器學習和人機協同技術與無人平臺。這些技術使無人平臺具有不同類型的自主能力，并與人類進行不同程度的互動（例如，人在環中、環上和環下）。一種理論認為，具有致命能力的資產在執行致命行動時應 "環內有人"。一個更常見的擔憂是，有爭議的作戰條件會對人與機器之間的衛星鏈路造成干擾，在這種情況下，人工智能系統將如何行動尚不清楚。空軍認識到這是一個需要解決的重要問題，并已開始研究防止人工智能失靈的方法。具體而言，正在為使用人工智能的系統開發一個子項目，稱為 "復雜環境下的自主測試"（TACE），該項目正在調查、測試和推進人工智能保障措施。

問題陳述

現代戰爭越來越傾向于全領域作戰，需要同時進行交戰，以便在多個或所有領域產生效果。在過去幾十年中，美軍在每個作戰領域都享有無可爭議的優勢。在未來與大國競爭者的沖突中，情況將不會是這樣。此外，在以反叛亂為中心的環境中，我國持續時間最長的武裝沖突影響了大規模作戰行動的軍事準備。這一問題加上快速的技術變革，以及我們的對手在各個作戰領域日益增加的挑戰，創造了一個新的戰略安全環境，而美國目前尚未做好作戰準備。此外，重新崛起的大國競爭者正在利用技術的快速傳播，產生新的戰爭概念和技術，如數據分析、人工智能、自主化和機器人技術。鑒于戰略環境和快速的技術進步，《國防戰略》已將投資列為優先事項，以進一步發現人工智能、ML 和自主性的軍事應用。美軍的優勢是削弱還是加強，取決于這些新技術的整合方式，以及我們是否比對手更有效地實施這些技術。聯合部隊領導層已明確表示，將致力于利用和發揮最佳形式的人工智能，以更快的速度和更高的精度完成所有任務集。我們必須利用人工智能、自主功能和人機協作來滿足這一需求，以更快的速度、更高的精度和更強的殺傷力應對更復雜、節奏更快的 LSCO 環境。考慮到所有這些因素，聯合部隊現在應確定無人平臺所需的人工智能自主功能類型，以滿足 2035 年聯合規劃時限內大規模作戰行動的需求和要求。

研究問題

本研究試圖回答的首要問題是，在非許可的大規模作戰環境中，利用人工智能和人類協同技術的致命無人駕駛飛機應該能夠在指揮和控制方面應對哪些挑戰，實現哪些類型的自主功能？

次要問題

1.無人駕駛飛機是否應具備致命的自主功能？

2.哪些關鍵任務需要人工智能（AI）和人類協同能力？

3.聯合部隊應投資哪些類型的有人和無人資產？

4.什么是有人駕駛飛機和無人駕駛飛機的正確組合，以實現所需的未來能力，從而超越我們的對手？

5.在高致命性的大規模作戰環境中，以無人機為主的部隊有何優勢？

6.為保障指揮與控制通信鏈路，需要進一步開發哪些類型的技術？

本文概述了一種評估和量化與集成大型語言模型（LLMs）生成海軍作戰規劃有關風險的方法。其目的是探討大型語言模型在這方面的潛在優勢和挑戰，并提出一個全面風險評估框架的方法。

大型語言模型（LLM）是一種先進的人工智能系統，它在龐大的數據集上經過訓練，可以處理和生成文本，使其能夠執行從簡單的問題解答到復雜的內容創建等各種任務。大型語言模型，如 ChatGPT 和 Bard，在理解、解釋和生成人類語言方面已顯示出非凡的能力。它們在海軍作戰中的潛在用途可提供顯著的戰略優勢，如增強決策支持、情景分析和作戰計劃效率。然而，在敏感的軍事環境中部署這些先進的人工智能技術會帶來一些關鍵的風險問題，包括潛在的偏見、作戰安全問題以及人工智能生成戰略的可靠性。

這項研究的意義在于其重點關注大型語言模型在海軍作戰計劃生成中的整合。通過研究潛在風險并制定評估這些風險的框架，本研究旨在促進在這些海軍作戰環境中安全、戰略性地使用人工智能技術，同時使技術進步與作戰安全和有效性保持一致。

對現有文獻的回顧顯示，專門針對軍事應用中大型語言模型的全面風險評估框架存在空白。有關大型語言模型的研究主要集中于其技術能力和在民用環境中的應用。然而，軍事行動的獨特挑戰，尤其是在海軍環境中，需要一種專門的風險評估方法。本研究試圖通過開發一種基于海軍作戰計劃的具體要求和復雜性的方法來彌補這一差距。

研究方法

本研究的理論框架以貝葉斯網絡為基礎，貝葉斯網絡提供了一種結構化方法，用于模擬與 LLM 部署相關的各種風險因素之間的復雜關系。由于貝葉斯網絡能夠處理不確定性和概率關系，因此特別適合用于這一目的，使其成為評估海軍行動中 LLM 集成的多方面風險的理想工具。

本研究吸收了 Lauría 和 Duchessi（2007 年）概述的方法論中的見解，采用類似的結構化方法來構建貝葉斯網絡，并以實證數據收集和分析為基礎。我們的方法首先是編制和管理一份調查問卷，其答復將作為初始數據源，用于確定與海軍作戰計劃風險相關的變量之間最有可能存在的關系。這一過程為我們的貝葉斯網絡中每個節點的條件分布設置了后續參數。通過這種方法，我們旨在建立一個穩健的貝葉斯網絡模型，以準確反映與 LLM 生成的作戰計劃相關的風險的復雜相互依存關系和概率性質，并在分析更多作戰計劃和整合更多經驗數據時進一步完善我們的模型。

本研究的方法包括以下幾個關鍵步驟

• 問卷編制與管理

• 數據收集與分析

• 貝葉斯網絡建模

• 風險分類和評估

• 問卷編制和管理 將設計一份詳細的調查問卷，以便從海軍人員、人工智能專家和軍事戰略家等廣泛的利益相關者那里收集信息。問卷將包含各種海軍作戰計劃，其中一些由 LLM 生成，另一些則由作戰規劃人員編寫，以確定這些計劃中的潛在風險途徑。

• 數據收集與分析 將收集和分析調查問卷的答復，以確定海軍作戰計劃的關注領域。這一分析將為確定與作戰計劃相關的關鍵風險因素以及由 LLM 生成的計劃所特有的風險因素奠定基礎。

• 貝葉斯網絡建模 將使用貝葉斯網絡對確定的風險因素進行建模，以了解其相互依存關系和這些風險的概率性質。該模型將作為一種動態工具，用于評估和直觀顯示這些生成的業務計劃的復雜風險狀況。

• 風險分類和評估 通過調查問卷和貝葉斯網絡模型確定的風險將根據其對海軍行動的潛在影響進行分類和評估。這一步驟包括對每個風險因素進行全面評估，同時考慮其可能性和嚴重性。

分析

研究的分析階段包括對大型語言模型生成的假設計劃和人類戰略家創建的計劃進行比較研究。這種比較旨在突出 LLM 生成的計劃的優勢、局限性和潛在風險。此外，研究還將探討降低已識別風險的策略，如納入制衡機制、提高透明度和確保持續驗證 LLM 的產出。

這項研究預計將產生幾項重要成果：

• 從利益相關者反饋和貝葉斯網絡分析中得出的與海軍作戰規劃中使用大型語言模型相關的風險因素綜合清單。
• 評估已確定風險的結構化框架，為決策者評估和減輕將大型語言模型納入作戰規劃的潛在挑戰提供依據。
• 對大型語言模型生成的計劃和人工創建的計劃進行比較分析的結果，為了解大型語言模型在業務規劃方面的能力和局限性提供了寶貴的見解。
• 降低已識別風險的建議，確保在將大型語言模型納入實際行動時，既能實現最大效益，又能將潛在弊端降至最低。

初步結果

在此，使用 ChatGPT 生成了一個基于以下指揮官意圖的虛構作戰計劃樣本： "我的意圖是支持菲律賓武裝部隊在菲律賓中部受災地區開展人道主義援助和災難響應（HA/DR）行動。我們將提供一切可用的援助，以減輕人類痛苦并恢復正常狀態"（圖 1）。

圖1:ChatGPT生成的行動計劃

LLM 為菲律賓中部地區虛構的 HA/DR 行動制定的行動計劃展示了該模型構建全面響應戰略的能力。不過，它也凸顯了與 LLM 生成的計劃相關的幾個潛在風險。

該計劃概述了在帕奈島建立一個前沿行動基地，但沒有考慮該島目前支持此類行動的能力或對當地社區的潛在影響。這種疏忽可能會使當地資源緊張或擾亂地方當局正在進行的恢復工作。

使用無人機進行即時空中勘測的假設是，可以快速、準確地確定最需要幫助的地區。然而，這種方法可能無法考慮快速變化的天氣條件或評估后出現的新緊急情況，從而可能導致資源分配不當。

如果出現不可預見的技術問題，或同時需要直升機執行多項緊急任務，那么依靠海軍直升機在公路無法到達的地區進行空投可能會出現問題。這凸顯出可能會過度依賴特定資產，而不考慮替代或后備交付方法。

恢復階段建議協助恢復關鍵基礎設施，但沒有詳細說明參與范圍或開始撤出海軍資產的標準。這種不具體的做法可能導致過早撤離或超出海軍行動能力的長期參與，影響恢復工作的整體效果。

對這個由 LLM 生成的作戰計劃的審查不僅說明了人工智能在提高作戰計劃能力方面的潛力，而且也表明了我們為 LLM 生成的海軍作戰計劃開發綜合風險模型的研究工作的必要性。識別人工智能方法中固有的特定風險因素--如對當地基礎設施能力的假設、對技術的依賴以及計劃執行和完成標準的模糊性--表明需要一個能夠有效評估這些風險的框架，以便在使用這些工具時能夠考慮到這些風險。研究旨在通過使用方法來評估、分類和管理與在復雜作戰環境中部署大型語言模型相關的風險，從而彌補這些差距。通過整合這些風險模型，我們可以更好地確保負責任地利用大型語言模型的創新能力，提高作戰計劃的有效性和可靠性。

Palantir AIP（人工智能平臺）是將人工智能系統（包括許多依賴大型語言模型的能力）整合到運營環境中的尖端方法。雖然利用這些先進的工具可以讓組織利用人工智能系統的大型能力，但在 Palantir AIP 等平臺中使用大型語言模型清楚地表明，亟需對所有潛在的相關風險因素進行全面研究。隨著這些人工智能驅動的系統被部署到運營規劃的越來越多的重要方面進行協助和自動化，人工智能生成的內容的特殊細微差別成為重要的關注領域。

展望大型語言模型在海軍行動中的部署，會暴露出另一個風險途徑，特別是在支持此類技術所需的基礎設施方面。大型語言模型需要大量的計算和數據傳輸，還需要實時數據處理和無縫通信，以執行人工智能驅動的作戰計劃，這就要求網絡基礎設施不僅要有彈性，還要有很強的適應性。這就是軟件定義網絡（SDN）的潛在整合意義所在。SDN 以其靈活性和可配置性著稱，是一種先進的網絡框架，有可能支持 LLM 部署的要求。然而，SDN 的引入也帶來了關于現有海軍網絡基礎設施是否已準備好適應此類先進技術的問題，這突出了我們在海軍行動中引入人工智能能力時需要考慮的另一個領域。

本研究的預期結果對大型語言模型的戰略整合對未來海軍行動具有重大影響。通過提供一個全面的風險評估框架，本研究旨在促進在海軍行動中明智決策和負責任地使用人工智能技術，為在更廣泛的軍事背景下負責任地使用人工智能技術奠定基礎。此外，這項研究填補了文獻中的重要空白，有助于加深對海軍行動中整合 LLM 所帶來的挑戰和機遇的理解。

本研究概述了評估將大型語言模型納入海軍作戰計劃相關風險的綜合方法。通過開發結構化風險評估框架并探索部署 LLM 的潛在益處和挑戰，本研究旨在為在軍事行動中負責任地、有效地使用人工智能技術做出貢獻。未來的研究方向包括根據實證研究結果完善風險評估框架，探索大型語言模型在更廣泛軍事環境中的其他應用，以及制定在敏感作戰環境中合乎道德地使用人工智能的指導方針。

本文討論的是進攻性空地作戰行動模型，它是具體建模--作戰規劃和目標設定過程的產物。建模采用基于蘭徹斯特戰斗定律的數值積分近似方法。在對 “沙漠風暴 ”空地進攻戰役/行動進行建模時，使用了作戰因素及其對結果的影響。該模型考慮了相關因素，如作戰能力、部隊數量和資源消耗以及部隊在戰斗中的損耗，以便能夠規劃和預測戰斗中的獲勝方。作為一種有用的戰略工具，以戰斗損耗模型為基礎的問題優化解決方案對于在作戰計劃過程中做出正確的管理決策具有實際意義。這種方法與項目管理相對應，考慮到了相同的作戰因素和管理這些因素的能力。

表：聯軍和伊拉克防空部隊及陸軍的比較損耗估計

各種類型的空中、陸地、海上和聯合部隊行動及其變化的戰略行動（戰役）建模（《條令》，2010 年）以作戰計劃和目標確定過程為基礎。這些互補過程的產物是以軍事條令為基礎的實施戰略行動的戰爭計劃，它使部隊和資源的使用能夠達到特定的預期效果和行動目標（Doctrine, 2021）。與部隊交戰的方法取決于對作戰形勢以及部隊和作戰系統作戰能力的評估。這是一種經驗型、專家型方法，基于從案例研究和對以往戰爭的分析中積累的知識。

本文的研究目的是考慮在使用部隊的作戰計劃和預測復雜軍事行動的結果時，使用基于蘭徹斯特方程法的數值積分方法進行建模和模擬的可能性。其應用目的是預測戰爭，并有可能對可行計劃進行優化編程。預期結果是通過檢查武裝部隊在模擬作戰行動中的效力和效率，提高作戰計劃過程的效率，并有可能驗證軍事條令。

在本文的第二部分，根據作為仿真模型基礎的戰斗損耗規律，給出了所使用方法的理論基礎，并簡要概述了該方法的起源和演變歷史。

第三部分介紹了實驗建模。本文根據現有的歷史數據討論了 “沙漠風暴 ”行動的建模，以驗證模型。之后，考慮了在兩種假設的作戰變體中與兩個對手的部隊交戰的方法，但是從伊拉克的角度出發，以強調在作戰計劃過程中應用科學方法的重要性。在第一種情況下（隱蔽防御或機動攻擊），與部隊交戰的方式意味著實現目標、拖延戰事或創造某種效果，如在行動區取得空中優勢。第二種情況（決定性攻擊或陣地防御對手）意味著攻擊、直接戰斗，直至解除或摧毀防守對手，或以固定兵力防御指定空間，直至解除敵人的攻擊。這兩種情況對作戰能力和進攻或防御中的兵力消耗率有不同的影響。

論文的第四部分基于歷史數據和實驗結果的對比對模型進行了驗證。在驗證之后，對一次真實行動和兩個假設場景的結果進行了討論，每個場景都根據不同的部隊交戰模式和戰斗力進行了分析。這一部分還分析了戰爭事實和結果與蘭徹斯特兵力集中原則的相關性。

這項工作研究了在任務式指揮設備中嵌入模擬器的實用性和有效性。其目標是僅使用戰區作戰計劃作為模擬輸入，向操作員隱藏所有模擬器細節，使其無需學習新工具。本文討論了一種原型功能，該功能可根據 SitaWare 中生成的作戰計劃以及嵌入式無頭 MTWS 和 OneSAF 模擬器的模擬結果，生成行動方案（COA）分析。在輸入作戰計劃后，指揮官選擇要執行的模擬運行次數，并按下按鈕啟動模擬，模擬在后臺的運行速度比實時運行更快。模擬運行完成后，指揮官可通過圖形和圖表查看結果，對多次運行進行比較。預計未來的能力將允許指揮官模擬任何梯隊和命令，用于訓練和兵棋推演。

該項目為與使用無人系統支持分布式海戰（DMO）有關的作戰概念和系統設計決策提供信息。研究通過系統地改變仿真模型中的系統設計特征和作戰活動，支持對無人系統（UVC）進行能力級分析。分析結果表明，UVC 可提高各種無人系統的作戰可用性（Ao）和使用時間（TOS），因為它可隨時進入維護、加油和重新武裝設施，而無需長時間前往岸基設施或分布式支援艦艇。在比較使用 UVC 的配置與在自適應兵力包 (AFP) 中分配無人系統支持的配置時，單個無人系統的 Ao 提高了 6% 到 31%。仿真模型分析確定了 UVC 架構，其中包括至少 8 個無人機發射回收站、至少 3 個船舷托架和至少 5 個甲板井托架，以最大限度地提高 Ao。

在支持分布式海上作戰（DMO）時，無人系統有可能發揮兵力倍增器的作用，在提高殺傷力的同時降低有人系統的風險。然而，無人系統到岸基維護、加油和重新武裝設施的轉運時間減少了可用于支持執行 DMO 的自適應兵力包（AFP）的總體駐扎時間（TOS）。本項目研究了無人水面艦艇 (USV)、無人水下航行器 (UUV) 和無人機 (UAV) 在美國海軍現有艦艇上的集成問題，該艦艇已被重新改裝為無人載具 (UVC)。在本報告中，"UxV "一詞用于描述無人系統這一類別。

如 Van Bossuyt 等人（2019 年）所述，項目團隊采用了系統定義、系統建模和系統分析的通用系統工程流程序列。在系統定義過程中，項目團隊重點開發了作戰概念（CONOPS），并定義了 UVC 的系統要求。系統建模活動的重點是構建 UVC 的離散事件仿真模型。在系統分析階段，團隊利用所開發的模型來評估 UVC 的各種設計參數對每種無人系統類型的運行可用性（Ao）的影響。

A. 系統定義

在系統定義階段，從自上而下和自下而上的角度開發和考慮了 UVC 要求。從自上而下的角度來看，團隊分析并確定了滿足總體任務有效性目標所需的能力，而與任何現有的候選平臺無關。從自下而上的角度來看，團隊評估了一艘登陸直升機船塢（LHD）艦，以確定該平臺可實現的最大 UVC 能力。通過查閱文獻和分析利益相關者的需求，項目團隊確定了 UVC 的以下關鍵能力：指揮與控制 (C2)、UxV 發射、UxV 維護和 UxV 回收。根據設想，UVC 將包括著陸甲板無人機發射和回收站、無人機維護/布防/燃料艙、用于大型 USV/UUV 操作的船舷艙或站，以及用于小型 USV/UUV 操作的井甲板艙。

B. 系統建模

項目構想將 UVC 視為針對地面和岸上敵對兵力實施 DMO 的 AFP 的一部分。UVC 的作用是支持 UxV 對敵方岸基導彈基地進行偵察和打擊。在打擊階段之前、期間和之后，UxV 提供全天候的情報、監視和偵察（ISR）、目標定位和戰損評估服務。UVC 的總體目標是通過消除到岸基支持設施的較長運輸時間來增加 UxV 的全時服務時間。為實現這一總體目標，研究小組選擇 "航程 "和 "持續停留時間 "作為性能指標（MOP），并選擇 "UxV 任務時間"、"UxV 停機時間 "和 "維護灣利用率 "作為效果指標（MOE）。

設計并開發了一個離散事件仿真模型，用于分析 UVC 設計參數對 MOP 和 MOE 的影響。該模型是通過 ExtendSim10 建模程序開發的。該模型包括 UxV 發射和回收、UxV 維護活動以及 UxV 重新武裝和加油活動。UxV 的發射時間表和總模擬運行時間是根據擬議的 UVC CONOPS 制定的。目前，該模型并未考慮 UxV 的損失或故障；這是未來可能開展工作的一個領域。模型的主要輸出是每種 UxV 的 Ao。

C. 系統分析

為了廣泛探索實驗空間，同時減少試驗總數和模型運行時間，我們專門設計了一個填充空間的拉丁超立方設計。每次試驗重復模擬 30 次并收集結果。合并所得的 Ao 值，得出每個試驗的統計平均值。

分析結果表明，UVC 可隨時提供維護、加油和重新武裝設施，而無需在岸基設施或分布式支援艦艇之間進行長時間的轉運，從而改善了每種 UxV 的 Ao 值和 TOS 值。對于任何特定的 UxV，通過增加 UVC 發射、回收和維護站的數量，從而消除或減少這些服務的排隊時間，可獲得最大的 Ao。分析表明，UVC 在設計時應至少配備 8 個無人機發射/回收站、至少 3 個船舷托架和至少 5 個焊接甲板托架。這些參數沒有確定上限，這也是未來研究的一個潛在領域。

有趣的是，雖然 UVC 的存在改善了大型無人水面艦艇（LUSV）的航速，但 UVC 的實際設計似乎對 LUSV 的航速沒有影響。這可能是由于 LUSV 的假定任務持續時間長，假定維護間隔長，因此不可能出現任何排隊現象。單個船側停泊區似乎足以為多艘 LUSV 提供服務，但即使是單個船側停泊區，也可通過消除到岸基設施的轉運時間來改善 Ao。

作為分布式海上作戰（DMO）的一個關鍵原則，盡管有人和無人、水面和空中、作戰人員和傳感器在物理時空上都有分布，但它們需要整合成為一支有凝聚力的網絡化兵力。本研究項目旨在了解如何為 DMO 實現有凝聚力的作戰人員-傳感器集成，并模擬和概述集成實施所需的系統能力和行為類型。作為一個多年期項目，本報告所述的第一項工作重點是建立一個適用于 DMO 建模、模擬和分析的計算環境，尤其側重于有人和無人飛機的情報、監視和偵察 (ISR) 任務。

在半個世紀的建模和仿真研究與實踐（例如，見 Forrester, 1961; Law & Kelton, 1991），特別是四分之一世紀的組織建模和仿真工作（例如，見 Carley & Prietula, 1994）的基礎上，獲得了代表當前技術水平的計算建模和仿真技術（即 VDT [虛擬設計團隊]；見 Levitt 等人, 1999）。這種技術利用了人們熟知的組織微觀理論和通過基于代理的互動而產生的行為（例如，見 Jin & Levitt, 1996）。

通過這種技術開發的基于代理的組織模型在大約三十年的時間里也經過了數十次驗證，能夠忠實地反映對應的真實世界組織的結構、行為和績效（例如，參見 Levitt, 2004）。此外，幾年來，已將同樣的計算建模和仿真技術應用到軍事領域（例如，見 Nissen, 2007），以研究聯合特遣部隊、分布式作戰、計算機網絡行動和其他任務，這些任務反映了日益普遍的聯合和聯盟努力。

本報告中描述的研究項目旨在利用計算建模來了解如何為 DMO 實現有凝聚力的戰斗傳感器集成，并建模和概述集成實施所需的系統能力和行為類型。作為一個多年期項目，本報告所述的第一項工作重點是建立一個適用于 DMO 建模、模擬和分析的計算環境。在這第一項工作中，將對當今的海上行動進行建模、模擬和分析，重點是有人駕駛和無人駕駛飛機的情報、監視和偵察（ISR）任務。這為與執行 ISR 任務的一個或多個 DMO 組織進行比較確立了基線。這也為與其他任務（如打擊、防空、水面戰）進行比較建立了基線。第二階段接著對一個或多個備用 DMO 組織進行建模、模擬和分析。

在本技術報告的其余部分，首先概述了 POWer 計算實驗環境，并列舉了一個實例，以幫助界定 DMO 組織和現象的計算建模。依次總結了研究方法。最后，總結了沿著這些方向繼續開展研究的議程。這些成果將極大地提高理解和能力，使能夠為 DMO 實現戰斗員與傳感器的集成，并為集成實施所需的系統能力和行為建模和概述。

人工智能驅動的軟件飛行員有可能實現美國空軍對負擔得起的戰術空中力量能力的追求；然而，對啟用空戰自主算法的數據的基礎性要求并沒有得到充分理解。

本文討論了空軍戰術空中力量數據管理的挑戰，承認反對數據對協同作戰飛機（CCA）實戰的重要性的論點，并確定了四個具體原因，即資助和實施一個深思熟慮的數據管理計劃對加速CCA的成功開發和實戰至關重要。這個米切爾論壇的初稿的目的是提供清晰度，并邀請大家討論訓練CCA算法的戰斗所需的數據集，因為美國空軍尋求履行其 "隨時隨地飛行、戰斗和贏得......空中力量 "的使命。

該論壇介紹了來自美國和全球各地航空航天專家的創新概念和發人深省的見解。

北約科技組織（STO）應用車輛技術（AVT）329 "NexGen旋翼機對軍事行動的影響 "評估了2035+時間框架內適用科學技術（S&T）發展對軍事行動的潛在影響。對預計的未來任務進行的兩次作戰分析（OA）評估時，評估采用了基于風險的主題專家判斷。

利用定義的任務小插曲，參與評估的主題專家確定了利用當前北約軍用直升機能力實現各項任務的風險。然后評估每個風險發生的可能性和對實現任務的影響。對于每個風險，確定的緩解措施包括技術的應用、戰術的改變和其他措施。隨后對確定的風險緩解措施的行動影響進行了評估，以確定其軍事價值。

基于風險的評估框架使來自多個北約和伙伴國的具有軍事行動、需求和技術專長的主題專家能夠進行定性評估。由于所有參與者以前都熟悉風險評估過程，該框架很容易被調整為進行貿易空間業務需求和關鍵技術的審計。

如今的建設性戰斗模擬不能自動生成現實的戰斗計劃。造成這種情況的一個原因是缺乏一個火力支援規劃算法來支持一個給定的機動計劃。我們提出了一種對火力支援規劃問題進行建模的方法，假定有一個戰術風險的數字定義。解決方案的空間似乎很難窮盡搜索，因此提供了一種火力支援規劃算法，該算法可以在多項式時間內產生一個合理的、盡管是次優的計劃。

問題定義

我們用單元（unit）這個詞來指任何由一個或多個模擬戰斗人員組成的團體，他們作為一個單一的編隊一起移動和戰斗。一個單元的移動是按照路線進行的，而路線是由一系列的航點或三維空間中的位置定義的。單元沿著地表以現實的、已知地形類型的速度向他們的下一個節點直線行進。在這個問題上，有任務的機動部隊的路線是預先確定的和固定的。沒有任務的機動部隊被認為是火力支援部隊。

圖1. 友軍單位1的任務是遵循一條由六個節點組成的路線，用三角形標記。敵方單位1（菱形符號）可以在風險段r2期間損害友方單位1。敵方單位2在r1和r3期間可以損害它。[0,10]標記表示火力支援資源的可用間隔，標有ci的方框是可能的火力支援地點。兩者都將在下文中描述。

• 應用火力支援任務

• 火力支援資源

貪心算法

我們提供以下貪心算法來生成一個火力支援計劃。當然，鑒于上述優化和滿足的解釋，它既不是最優的也不是完整的，但它可以有效地產生一個合理的計劃。

對于每個資源，該算法在其搜索邊界（N和M集）上保持著壓制每個敵人單位的任務。在每次通過主循環時，它選擇N∪M中最能降低總風險的任務。為了限制復雜性，不需要移動的潛在任務（N中的任務）被優先考慮。每當一個任務w被添加到當前計劃W中時，我們就從N和M中刪除w的所有兄弟姐妹，這些兄弟姐妹是由相同的可用任務產生的。然后，我們從γ給出的新的（更短的）可用性任務中為N和M生成新的選項。

當總風險足夠小或沒有任務選擇時，該算法就會終止。如果我們假設火力支援任務有一個最小的有用持續時間，例如發射一發子彈的時間，那么每次選擇任務都會移除一個持續時間為t的資源，并用兩個持續時間之和為t-或更小的資源取代它。由于所有資源持續時間的總和至少在每個循環迭代中減少，我們最終將得到一個小于的總和，這只有在邊界沒有任務，終止執行時才可能是真的。

認知方法在幾乎所有方面可提高現有雷達的性能，這導致了近年來研究的激增，空軍雷達建模和仿真（M&S）工具的一個關鍵差距是缺乏針對分布式全適應雷達（FAR）系統的全面、動態分布式雷達情景生成能力。截至2015年初，所有的研究都是在理論上推進概念，并通過模擬檢驗其性能，或者最多使用預先錄制的數據。沒有關于實驗驗證概念的報告，主要是因為還沒有開發出測試它們的必要硬件。然而，為了確定應用認知處理方法的真正性能潛力，這一步驟是至關重要的。為了解決這個問題，俄亥俄州立大學（OSU）電子科學實驗室（ESL）的認知傳感實驗室（CSL）與Metron公司、空軍研究實驗室（AFRL）和空軍科學研究辦公室（AFOSR）一起，已經開始了一項研究計劃，從分析和實驗上開發和檢驗認知雷達處理概念。

CSL設計并建造了認知雷達工程工作區（CREW），這是世界上第一個專門用來測試完全自適應和認知算法的雷達測試平臺，Metron和OSU開發了一個認知FAR系統的理論框架，在單一傳感器和目標的目標探測和跟蹤范圍內確定了關鍵的系統組件并進行了數學建模。我們一直在開發建模、模擬、分析和實驗能力，以證明FAR系統比傳統的前饋雷達（FFR）系統取得的性能改進。我們從OSU的軟件定義雷達（SDR）系統的模擬場景和預先記錄的數據開始。我們現在有能力利用CREW演示認知雷達跟蹤系統的實時操作。

這個項目的目標是為分布式FAR雷達開發一個基于MATLAB的M&S架構，從而能夠在模擬的、以前收集的和實時的流式數據上進行算法開發和測試。在第一階段，我們開發了一個基線FAR M&S架構，該架構采用面向對象編程（OOP）方法在MATLAB中編碼。它包括一個控制感知-行動（PA）周期運行的FAR引擎和確定下一組傳感參數的軟件對象；從傳感器獲取數據；處理數據以跟蹤目標；存儲和顯示傳感和跟蹤過程的結果。我們開發的模塊實現了模擬和預先錄制的SDR數據實例，以及實時和模擬的CREW數據實例。

第一階段開發的FAR M&S架構允許在模擬和實驗CREW數據源之間，以及在驅動傳感的FAR算法之間進行透明切換。輕松交換傳感和處理對象的能力將允許快速開發和測試認知雷達算法，通過構建M&S功能來避免重復工作和 "單點 "解決方案。它將使工業界、學術界和空軍的研究人員之間的合作成為可能，因為不同研究人員開發的算法可以使用一致的模擬、收集的數據和實驗室條件進行測試和比較。