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5G網絡技術（包括波束成形和側向鏈接）的開發和實施將大大提高對手在視線范圍外執行無人機行動的能力。本研究探討了應對 5G 為無人機探測帶來的挑戰（如數據加密時）的方法。該方法通過捕獲地面控制站和模擬無人機之間的數據包，生成無人機網絡流量數據集。然后分離各個通信流，并根據提取的時間特征構建統計指紋：到達時間的平均值、中位數和標準偏差，以及數據包方向比。這些指紋用于訓練和測試隨機森林分類器，該分類器能在不到十分之一秒的時間內將通過 WiFi 或以太網模擬的無人機流量與正常 5G 流量區分開來，準確率高達 99%，F1 分數大于 98%。該分類器還能從通過不同傳輸系統發送的數據中檢測出無人機流量，其 F1 分數高于 97%。雖然由于工具的限制，無人機數據沒有在 5G 上進行測試，但無人機數據和其他正常 5G 數據（如數據定向率）之間的檢測方面顯示了無論采用哪種傳輸方式的前景。擬議方法的高性能和對時間特征的獨家使用使其成為 5G 無人機檢測的一個有前途的探索方向。

軍事決策過程（MDMP）包括分析地形以確保任務成功的關鍵任務。然而，傳統的地形分析方法，如二維（2D）模擬地圖、PowerPoint 演示文稿和任務式指揮系統，資源密集、耗時長，而且會使決策者無所適從。因此，本研究側重于使用移動頭戴式增強現實（AR）顯示技術進行三維（3D）地形可視化，以應對這些挑戰。AR 技術可讓用戶觀察到疊加在物理環境上的虛擬物體，從而增強身臨其境的體驗。該工具允許用戶查看和操作三維地形，添加軍事資源的表示，檢查由此產生的配置，并參與 MDMP。可用性研究評估了界面的有效性、效率和用戶滿意度，重點是三維可視化任務、衍生地形信息提取以及在有爭議的潮濕空隙穿越場景中的部隊部署。結果表明，AR 地形可視化原型為決策者提供了更全面、更準確的信息，使任務規劃和執行取得了成功。這項研究凸顯了三維地形可視化和 AR 技術在改進 MDMP、讓決策者更好地了解環境并做出更明智決策方面的潛力。

A. 研究領域

本研究側重于利用增強現實（AR）技術來支持軍事決策過程（MDMP），這是任務規劃的一個重要方面。該工具可使用戶與描述地形的本地三維（3D）數據集進行交互，并允許使用一套 3D工具。因此，該工具具有增強決策過程和提高 MDMP 會議效率的潛力。

傳統上，美國陸軍在規劃任務時依賴于二維（2D）圖形信息。然而，獲取更詳細的地形信息需要大量的時間和資源，例如創建額外的二維圖形表示法。相比之下，如果地形已被捕獲并表示為三維數據集，工作人員就能獲得所有必要信息，從而參與 MDMP 并做出更明智的決策。

論文研究包括設計和開發一種增強現實（AR）可視化工具，該工具可與三維虛擬地形一起操作，并支持 MDMP，尤其強調濕間隙穿越（WGC）的任務規劃。本論文旨在通過提供虛擬地形的精確數據、允許使用三維工具和更好地做出決策，改善 MDMP 期間的人員協作。此外，這項研究還有助于理解在 MDMP 中促進小團隊合作所需的技術前提條件。

B. 問題與動機

技術進步往往會超越其采用和融入現有系統和流程的速度，這是一種常見現象。例如，在軍事任務中使用 AR 和虛擬現實（VR）技術進行信息共享，可以顯著改善復雜多變行動的規劃和執行。然而，將這些技術納入現有的任務式指揮系統和程序可能具有挑戰性且耗時較長，這主要是由于軍事行動對安全性和可靠性的要求。此外，用戶可能會抵制引入他們不熟悉的新解決方案和技術。因此，盡管信息共享技術進展迅速，但其融入軍事部門的速度卻慢得多。因此，復雜多變的軍事行動仍在使用過時的協議進行規劃和執行，任務式指揮系統長期以來也只是略有改進。

美國陸軍在 MDMP 期間使用各種方法提取信息和分析地形。主要是陸軍的每個作戰職能部門使用二維地圖提取地形信息；參謀部門通過情報地形科請求獲得更詳細的信息。然后，參謀部門將從二維地圖上收集的信息和情報科提供的信息制作成 PowerPoint 演示文稿。指揮官利用這套演示文稿做出最終決定。然而，由于二維地圖的固有局限性及其表現形式（在 PowerPoint 幻燈片中展示靜態二維地圖），參謀部無法始終從地形中提取衍生信息，從而做出明智的決策。如果能以本地三維數據格式顯示地形，并使用一系列合適的三維工具，工作人員就能從地形中提取衍生信息，加強協作，并更好地理解共同行動圖（COP）。

增強現實技術在軍事領域并不新鮮，但在 MDMP 期間尚未得到廣泛應用。通過在 MDMP 期間使用 AR 可視化工具，工作人員可以獲得以前無法用于工作和協作的系統功能。通過 AR 顯示三維虛擬地形并與之互動，每個 WWF 都可以使用簡單的手勢在地形周圍導航，操作這些數據集，操縱和放大縮小地形，并提取決策所需的衍生信息。因此，WWF 可以通過對地形具體情況的透徹了解來證實他們的決策，并更好地闡明他們向指揮官推薦特定行動方案的原因。此外，因誤解二維數據集而可能產生的錯誤也會減少，甚至消除。

關注 WGC 是部署 AR 技術和使用 3D 數據表示的沃土，這是有充分理由的。對于美國陸軍人員來說，WGC 是最具挑戰性的聯合武器任務之一；由于需要投入大量資源和人力資本，這類任務的規劃非常復雜（美國陸軍聯合武器中心，2019 年）。美國陸軍中的六個 WFF 必須緊密配合，以確保 WGC 的安全進行。在 MDMP 開始時，美國陸軍的每個 WFF 都要聽取情報部門關于地形分析的簡報；這一階段稱為戰場情報準備（IPB）。IPB 代表了對部隊行動區（AO）內地形的高層次審視，并提供了有關地形預期的歷史數據（陸軍部總部，2019 年）；他們的大部分決策都是基于二維地圖做出的。進行 IPB 后，WFF 根據情報科提供的信息制定行動方案 (COA)。然而，依賴二維地圖有許多固有的局限性。例如，無法從任何給定點查看地形（數據集沒有三維記錄），因此缺少富有成效的 MDMP 所需的豐富地形信息。因此，使用卓越的數據表示，最大限度地減少出錯的可能性，并投入時間有效地研究替代方案和決策，有可能為此類復雜的軍事行動帶來急需的改進和戰略優勢。

C. 研究問題

本論文探討以下研究問題：

1.有可能為聯合武器 MDMP 提供最有效支持的技術框架是什么？

2.AR 支持的 MDMP 工具能否通過提供有關地形分析的衍生信息來增強作戰職能部門對地形的理解？

3.AR 支持的 MDMP 工具能否有效協助資源管理？

4.AR 支持的 MDMP 工具能否有效協助軍事參謀人員在聯合作戰場景中開展協作？

D. 研究范圍

本論文僅限于開發一種 AR 可視化工具和虛擬環境，以支持 "濕間隙穿越 "和提取 MDMP 期間每個 WWF 所需的地形衍生信息。此外，同一工具還可實現軍事參謀部門之間的人員協作和信息交流。

E. 研究方法

用于解決所有研究問題的方法包括以下步驟：

1.文獻綜述：進行文獻綜述，提供論文中使用的基本構造的背景信息。

2.任務分析：對當前開展 MDMP 的實踐進行分析，以跨越濕間隙。這包括但不限于詳細分析行動方案制定過程中不同作戰功能之間的報告和互動、當前地形可視化實踐以及團隊協作。

3.設計 AR 可視化工具： 為工具和用戶界面設計支持系統架構。此外，選擇一套支持用戶任務所需的三維對象和地形。

4.可用性研究：開展可用性研究，重點關注支持 AR 的 MDMP 工具的功能和性能。

5.數據分析：分析在可用性研究中收集的綜合數據集。

6.得出結論并提出未來工作建議。

F. 論文結構

第一章：導言。本章介紹研究空間的最關鍵要素：領域、問題、研究問題、范圍以及用于解決所有研究問題的方法。

第二章：背景和文獻綜述。本章討論美國陸軍如何開展 ADM 和 MDMP 以規劃軍事行動。本章還討論了 VR 和 AR 過去和當前的使用情況，以及在 MDMP 過程中軍事人員合作時 AR 的潛在用途。

第三章：任務分析： 當前 MDMP 實踐。本章分析了當前陸軍參謀人員在 MDMP 期間分析地形時使用的方法和工具，以及如何向指揮官推薦 COA。此外，本章還討論了向指揮官提供 2D 信息時存在的知識差距。

第四章：原型系統設計與實施。本章討論了 AR 可視化工具、系統架構、用戶界面和模擬環境的設計與開發。文中還描述了 WGC 場景和為可用性研究所需的虛擬環境而構建的 3D 模型。

第五章： 可用性研究。本章討論了使用 AR 可視化工具進行可用性研究的方法，包括制定完整的機構審查委員會文件。此外，文中還討論了虛擬環境、技術要求以及在可用性研究中收集的客觀和主觀數據集。最后，本章分析了可用性研究的結果。

第六章：結論和未來工作。本章概述了研究的要點，并對今后的工作提出了建議。

本論文的目標是為已知封閉道路網絡中的戰術車輛提供目的地預測。這些戰術車輛以輪式野戰炮兵部隊為模型。美海軍研究生院（NPS）的建模虛擬環境與仿真（MOVES）研究所在一個虛構的場景中建模并生成數據。該場景包括典型野戰炮兵部隊在部署環境中會遇到的各種地點和事件。軍事組織由兩個營組成一個團，每個營有四個炮兵連，每個炮兵連有 11 輛車。每個炮兵連有四輛發射車、四輛裝填車、兩輛支援車和一輛指揮控制（C2）車。生成的數據在團、營、炮兵連和車輛一級進行記錄。本研究以炮兵連的移動模式為中心。每個場景都被分解成較小的行程，其中只有一個先前地點和未來目的地。模型擬合中的預測變量描述了每個炮兵連的各種位置屬性。響應變量是每次行程的目的地位置。

本論文主要研究兩個問題。

1.機器學習模型能否準確預測戰術車輛的未來目的地？

2.在戰術應用中，什么是足夠的預測準確度？

本論文只能使用 MOVES 研究所生成的數據。因此，存在一些限制。第一個限制是數據缺乏測量或傳感器誤差。在實際作戰環境中收集完美的數據是不現實的。第二個限制是，生成數據的大小足以適合我們的模型。在新的作戰場景中，數據可能稀少或不可用。

為了預測這些戰術部隊的未來目的地，我們使用了兩種機器學習的監督技術：隨機森林和神經網絡。為了客觀地比較這兩種模型，我們得出了兩個標準來判斷目的地預測的成功與否。每個模型都為行程中每分鐘間隔內的每個地點擬合了一個概率。第一個標準是一半以上的正確地點分配概率超過 80%。第二個標準是，在行程的最后三分鐘內，模型分配給正確目的地的概率是否超過 80%。一個模型必須同時滿足這兩個標準才算成功。在驗證集的所有行程中，隨機森林的成功率為 38.9%，而神經網絡的成功率為 43.2%。我們使用這兩個標準考慮了真實世界的場景。每個行程被縮減到只有最初的五分鐘。在真實情況下，決策者必須在敵人完成行動之前決定行動。在這種情況下，決策者在做出決定前有五分鐘的時間窗口。隨機森林的預測準確率為 19.1%，而神經網絡的預測準確率為 33.9%。這是時間受限情況下預測準確率的上限。隨著誤差和噪聲的引入，預測準確率可能會降低。

本論文通過使用完美數據設定了目的地預測的上限。基于我們的論文，未來的研究領域如下：進一步研究預測建模、處理在不規則時間間隔內收集的帶有測量誤差的數據、使用真實世界數據建模以及多域建模。第一個領域是通過進一步的預測建模來提高預測精度。第二個領域是引入與現實生活中數據收集和匯總困難相似的誤差項。戰場傳感器并不完美，存在局限性。第三個方面是利用實戰部署和訓練中的真實數據建模。最后一個領域是將我們的研究推廣到其他作戰領域：海上、海面下和空中。運動輪廓和運動行為在這些領域中都同樣重要。戰術層面的模型可以為戰略層面的決策提供參考。

作者正在研究分布式雷達在穿墻感應中的應用。這項技術的預期操作場景是在建筑物外的（安全）遠程距離內探測和識別建筑物內的人員和武器裝備。本研究使用的雷達結構和信號處理算法類似于美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL）實施的埋藏和隱蔽表面目標探測的設計；目前的雷達發射和接收頻率更高。

在這項研究中，實驗是在ARL的阿德爾菲實驗中心（ALC）507號樓（"沙盒 "區域）進行的，使用的是室內低金屬兩層夾板結構。用來測試分布式雷達的受控環境與用來測試ARL針對電子目標的諧波雷達的低金屬環境相同。

圖1 步進頻率雷達收發器：(a)賽靈思的RFSoC與Alion/HII的雷達固件，以及(b)定制的發射器/接收器（Tx/Rx）濾波器和放大器PCB，由28VDC供電

結論及后續工作

本研究中收集的數據表明，在低矮的金屬建筑中，相互成直角的天線對能夠探測到多個移動目標，而這些目標從建筑外是看不到的。隨時間變化的距離圖顯示了目標所遵循的路徑；在一個頻道中跟蹤的目標路徑的模糊性可以通過在另一個頻道中跟蹤同一目標來緩解。仍需努力將同時收集的數據的IQ振幅一致地結合起來，以解決多個目標。一個目標是在二維（下行和上行）圖像上繪制目標位置，也許是以視頻動畫的形式疊加在場景的俯視圖上（即被成像的建筑物的典型平面圖）。在對移動目標進行成像時，發射器和接收器天線的雙穩態配對是否具有優勢（與標準的單穩態發射器天線配對相比）還有待確定。

在購置海軍平臺的資本有限的限制下，需要應對海上挑戰。像波浪滑翔機這樣的無人平臺可能有助于解決這個問題。波浪滑翔機是一種無人水下航行器，它可以配備一個被動陣列，并可以在感興趣的區域（AOI）保持長時間的部署。它們能夠提供分層防御，防止對手在不被發現的情況下穿越該區域，從而提供低成本、持久性的反潛戰（ASW）解決方案。在2016年由英國皇家海軍領導的 "無人勇士 "演習中，展示了反潛波浪滑翔機成功追蹤一艘載人潛艇的能力。然而，如何部署一定數量的波浪滑翔機來探測一艘過境的對手潛艇的問題仍然相對沒有被探索。本論文旨在開發一個模型，以確定部署的波浪滑翔機的探測能力，該模型考慮了與探測水下接觸有關的變量，在具有聲學挑戰性的水下環境中使用被動聲納，并在部署無人資產方面受到限制。該模型規定了實現特定探測概率所需的波浪滑翔機的最佳數量，并為其在AOI中的位置提供了參考，以盡量減少對手潛艇穿越該區域而不被發現的概率。

為了利用無人系統提供的無數優勢，近年來，它們在軍事行動中的地位越來越突出。無人系統，在這里是指無人水下航行器（UUV），被用于各種任務，如海洋學、反地雷、情報、監視和偵察（ISR），僅舉幾例。最近，UUV在反潛戰（ASW）領域的使用也有所發展。本論文探討了在反潛戰中使用 "波浪滑翔機"--一種配備了被動陣列的UUV。該方案圍繞著反潛波浪滑翔機在AUO中的最佳位置發展，以最大限度地提高探測到穿越該地區的敵方潛艇的概率。開發了一個模型來計算具有特定估計聲納范圍（ESR）的特定數量的波浪滑翔機所累積的探測概率。

為了開發這個模型，使用被動聲納方程闡明了裝有被動聲納的波浪滑翔機的水下探測特性。諸如設備、目標和環境特征等方面的因素被考慮到方程中。還考慮了影響聲音在水下傳播的各種因素，如傳輸損耗和水下噪聲的存在，它阻礙了從目標接收的整體聲音。被動聲納方程和其中涉及的參數被用來計算聲納的性能，稱為優點數字（FOM）和信號過剩（SE），它告訴我們目標發出的信號是否會被波浪滑翔機上的傳感器檢測到（Urick，1967）。此后，Poisson掃描模型（Washburn，2014年），它將探測模擬成一個Poisson過程，被用來制定探測的累積概率的表達。該表達式為橫向范圍函數鋪平了道路，該函數描述了在給定的環境條件下，波浪滑翔機在特定范圍內探測目標的能力。

為了最大限度地提高總體探測概率，探索了將波浪滑翔機置于不同的編隊中--即AOO中的障礙物、扇形、圓形和多障礙物。實驗是通過模擬潛艇穿越該地區周邊的隨機點來進行的。然后改變不同編隊中的ESR和波浪滑翔機的數量，以深入了解特定情況下的最佳位置。通過改變關鍵參數，如目標速度、泊松過程的檢測率和模擬中的FOM，也進行了敏感性分析，以分析它們對總體檢測概率的影響。模擬結果表明，將波浪滑翔機放置在AOO的障礙物陣中，可以最大限度地探測到穿越該區域的海底接觸物的概率。盡管屏障編隊總是比多屏障編隊提供更高的探測概率，但它可以作為一種戰術選擇，使潛艇在較長的時間內處于防御狀態，因為潛艇必須穿越穿插在一起的波浪滑翔機層。探測的概率隨著ESR探測率的增加而增加，而保持所有其他因素不變，則隨著目標速度的增加而減少。

合成孔徑雷達（SAR）圖像中基于人類的目標檢測是復雜的、技術性的、費力的、緩慢的，但時間很關鍵，是機器學習（ML）的完美應用。訓練一個用于目標檢測的ML網絡需要非常大的圖像數據集，這些數據集中嵌入了準確和精確標記的目標。不幸的是，不存在這樣的SAR數據集。因此，本文提出一種方法，通過結合兩個現有的數據集來合成寬視場（FOV）SAR圖像： SAMPLE，由真實和合成的單物體芯片組成，以及MSTAR雜波，由真實的寬視場SAR圖像組成。合成目標使用基于閾值的分割從SAMPLE中提取，然后再與MSTAR雜波中的斑塊進行α-混合。為了驗證新的合成方法，使用一個簡單的卷積神經網絡（CNN）創建了單個物體芯片并進行了分類；針對測量的SAMPLE子集進行測試。還開發了一種新穎的技術來研究深層的訓練活動。擬議的數據增強技術使測量的SAR圖像分類的準確性增加了17%。這一改進表明，來自分割和混合的任何殘余偽影都不會對ML產生負面影響，這對于未來在廣域SAR合成中的使用是很有希望的。

"在MSTAR數據收集期間拍攝的M1的EO圖像（a，c）和同一車輛的真實CAD模型（b，d）從兩個角度進行了比較。請注意，即使是小的細節，如火炮的位置、艙門和車輛側面的電纜，在兩張圖像之間也很一致。提供CAD模型的顏色是為了識別零件組裝，并不表示任何影響電磁模擬的具體屬性" [10]。

"SAMPLE數據集中每個飛行器的一個圖像的例子。測量的MSTAR圖像在最上面一行，相應的合成圖像在最下面一行....，我們看到諸如陰影、方向和相對回波幅度等細節都很一致"[10]。

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。

最近小型無人駕駛飛行器（UAV）技術的進步重新激發了對民用和軍用廣域搜索（WAS）算法的額外研究需求。但由于無人機環境和設計的差異性極大，利用數字工程（DE）來減少推進這項技術所需的時間、成本和精力。數字工程還允許快速設計和評估利用和支持WAS算法的自主系統。現代WAS算法可以大致分為基于決策的算法、統計算法和人工智能（AI）/機器學習（ML）算法。這項研究繼續了Hatzinger和Gertsman的工作，創建了一個基于決策的算法，該算法將搜索區域細分為被稱為單元的子區域，決定一個最佳的下一個單元進行搜索，并將搜索結果分配給其他合作搜索資產。每個合作搜索資產將存儲以下四個關鍵數組，以決定搜索哪個單元：每個單元的當前估計目標密度；一個單元中的當前資產數量；每個合作資產的下一個搜索單元；以及任何資產在一個單元中的總時間。一個基于軟件的模擬環境，即模擬、集成和建模高級框架（AFSIM），被用來完成驗證過程，創建測試環境和被測系統（SUT）。此外，該算法針對各種分布的威脅進行了測試，以模擬目標的集群。最后，從人工智能和ML中引入了新的有效性措施（MOEs），包括精確度、召回率和F分數。使用方差分析（ANOVA）和協方差矩陣對Hatzinger和Gertsman的新的和原始的MOEs進行了分析。這項研究的結果顯示，該算法對原始MOEs或新MOEs沒有明顯的影響，這可能是由于與Hatzinger和Gertsman相比，網絡化協作自主彈藥（NCAM）的傳播情況相似。該結果與目標分布標準差的減少即目標聚類呈負相關。這第二個結果更令人驚訝，因為更緊密的目標分布可能會導致更少的搜索區域，但NCAM繼續分布它們的位置，而不管確定的集群。

由于在36,000公里的極端距離上靈敏度下降，并且由于雷達截面減少的小衛星擴散，對地球同步軌道上的常駐空間物體的雷達探測和跟蹤是具有挑戰性的。提高現有單靜止雷達傳感器靈敏度的一個選擇是采用配置為雙靜止接收器的大孔徑無線電望遠鏡。此外，多個接收器將使多方位配置在探測和跟蹤方面有額外的性能改進。在本文中，我們報告了使用美國的Millstone Hill Radar（MHR）和德國的Tracking and Imaging Radar（TIRA）作為發射器的長基線雙靜態測量，以及歐洲的一些接收器：意大利的Sardinia Radio Telescope（SRT）、荷蘭的Westerbork Synthesis Radio Telescope（WSRT）和英國的e-Merlin陣列的多個天線。這里介紹的工作是作為SET-293研究任務組（RTG）的工作計劃的一部分進行的。

在地球同步軌道（GEO）上用雷達維持空間態勢感知（SSA）的最重大挑戰是由于極端的距離造成的靈敏度損失，這個距離是到地球同步軌道帶36000公里。為了提高單靜止雷達的靈敏度，必須提高發射功率，建立一個更大的孔徑，或降低傳感器的系統溫度。靈敏度受孔徑大小的影響最大，因為靈敏度與孔徑的四次方成正比，但建造大孔徑雷達的成本過高，而且工程上的挑戰對這種傳感器的尺寸和回轉率也有上限[1]。然而，提高現有單穩態傳感器靈敏度的一個選擇是考慮使用大孔徑射電望遠鏡作為雙穩態接收器的多穩態雷達。有許多大直徑（>60米）的射電望遠鏡可以與雷達配對使用。使用射電望遠鏡作為接收元件有幾個方面的優勢。除了它們的大尺寸之外，1）射電望遠鏡通常具有較低的系統溫度，通常比雷達的溫度低一個數量級，這進一步提高了它們的靈敏度；2）它們的指向和跟蹤能力與地球同步軌道目標非常匹配；3）它們通常配備有寬頻接收器，可以靈活地與多個發射雷達配對；4）它們通常具有出色的頻率標準（H-馬斯），可以進行相干的雙態觀測；以及5）有可能將天文和雷達觀測校準相結合[2]。

雖然這種雙穩態發射器/接收器對之間的鏈接預算計算是有希望的，但雙穩態雷達截面（RCS）是一個有點未經測試的因素，特別是在洲際基線。在較短的基線上，小于1000公里，雙態RCS可能與單態RCS相似，但由于即使是單態RCS也可能具有高度的方向性，雙態RCS可能會有更大的變化[3]。此外，由于可以同時使用多個接收站（無線電望遠鏡），因此可以啟用多方位配置，這不僅可以提高整個系統的靈敏度和探測地球同步軌道物體的能力，而且還可以提高跟蹤性能，因為多方位測量將有助于改善物體的位置和速度估計。

2020年初，北約科學與技術組織（STO）啟動了一個為期多年的傳感器、電子和技術（SET）研究任務組（RTG）（SET-293），通過結合美國和歐洲的現有北約伙伴資產，研究使用雙靜態和多靜態雷達配置來改善地球同步軌道的SSA。SET-293已經進行了實驗，以探索現實世界對這種雙穩態系統的理論鏈接預算的限制。圖1-1描述了實驗中雷達發射器（Tx）和接收器（Rx）的幾何形狀。

圖 1-1 – 雷達多基地實驗幾何，描繪了雷達發射機照射地球同步衛星目標和射電望遠鏡接收來自衛星的信號。

一組實驗將美國的米爾斯通山雷達（MHR）與歐洲的三個接收器配對：意大利的撒丁島射電望遠鏡（SRT）、荷蘭的韋斯特博克綜合射電望遠鏡（WSRT）的一個天線以及英國喬德雷爾銀行天文臺（JBO）運營的e-Merlin陣列的多個天線。e-Merlin包括7個天線，直徑從25米到76米，在英國的間距從10公里到220公里，用于厘米級波長的高分辨率射電天文學成像。這些天線通過一個專用的光學網絡連接到一個中央相關器，它們的一致性由同一光纖上的雙向射頻定時信號來維持。在歐洲，在德國的TIRA和SRT及e-Merlin射電望遠鏡之間進行了更小基線的其他雙穩態實驗。傳感器及其相關參數列于表2.1。

鏈路預算是以每個與MHR和TIRA配對的接收器的參考信噪比來計算的。MHR的參考單靜態信噪比為50dB，TIRA為47dB，它描述了1000公里范圍內0dBsm目標的單脈沖的最大性能。需要注意的是，這種鏈路預算計算假定單靜止和雙靜止RCS是等效的。此外，接收機增益，即單穩態靈敏度和雙穩態靈敏度之間的差異，顯示在表2.1最后一行的每個雙穩態接收機。射電望遠鏡接收器的潛在好處是顯而易見的，因為即使是規模不大的WSRT接收器，由于其作為一個純接收系統的低系統溫度，預計在MHR下會顯示近7分貝的接收器增益，在TIRA下會顯示10分貝增益。本文報告了在2020年和2021年收集的測量結果。在2022年已經進行了額外的收集，并將在未來的論文中介紹。

在聯合全域指揮與控制（C2）傳感器網絡和美海軍的 "超配項目"中，無人系統（UxS）是一種共享能力，它擴展了軍事力量的范圍和能力，以加強在有爭議空間的戰術。這增加了對可互操作的網絡框架的研究，以安全和有效地控制分布式無人系統部隊。迄今為止，陳舊的技術、分離和專有的商業慣例限制或掩蓋了對新興產業技術的追求，這些技術提供了當今現代化部隊所需的安全功能，留下了更多的問題而不是事實。此外，UxS的功率和處理限制以及受限的操作環境禁止使用現有的現代通信協議。然而，消息層安全（MLS）的發展，一種安全和高效的團體通信協議，可能是UxS團隊的理想選擇。這篇論文記錄了從一項定性研究中收集到的結果，發現MLS是UxS小組安全和效率的最佳選擇。它還記錄了MLS與ScanEagle無人機（UAV）和海軍信息戰太平洋CASSMIR無人水面艇（USV）的整合。該實施方案提供了一個作戰概念，以證明使用MLS在多域特設網絡配置中為無人機和USV之間提供安全和高效的C2和數據交換。所進行的實驗是在一個虛擬環境和物理UxS中進行的。

引言

對聯合全域指揮與控制（JADC2）架構至關重要的是多樣化的無人系統（UxS）和傳感器。這些不同的設備將使以人機協作為中心的未來海上力量相互連接。

例如，考慮一個聯合全域用例，即無人系統提供針對近距離對手的能力。UxS的指揮和控制（C2）依賴于通信鏈路--其安全性和設計決定了在對手攻擊的情況下的速度、互操作性和傷害能力。相反，在相同的C2通信鏈路中的不足或使用傳統的架構會轉化為戰術和戰略上的劣勢，有可能將傳統的作戰部隊置于危險境地。我們的研究旨在確定和實施一個可行的C2鏈路安全方案，該方案有可能為分布式多域環境中的UxS提供一個安全、可擴展和可互操作的解決方案。

目前，美國防部（DOD）和美海軍部（DON）正在取得重大進展，以利用整個企業的獨特任務和機會[1]。這些新的可能性包括增加對無人系統和傳感器的使用，使之超越目前的使用案例平臺。在實現無人平臺和系統的數據共享時，網絡安全必須被視為眾多核心技術中的重中之重。這些努力必須考慮確保關鍵的推動因素，如網絡、基礎設施和C2，以及強大的安全協議和認證方法。這些考慮將變得至關重要，因為JADC2企業試圖從分離轉向更統一的數據環境，在對手已經開發出高度復雜的反介入和區域拒止（A2/AD）能力的情況下，所有的人都可以訪問[2] 。

在今天的現代戰爭中，作為分布式力量倍增器的UxS將取決于安全和高效的C2。隨著UxS發展的成熟，對互操作性的需求將增加。這項研究分析了當前和新興的安全協議，并將其與JADC2和 "超配項目"的要求相匹配，以評估和確定支持這些要求的最佳屬性和協議。然后，這項工作根據所需的安全排列選擇消息層安全（MLS）協議，以便在UxS平臺上實現可行性，特別是記錄程序ScanEagle無人駕駛飛行器（UAV）。

近鄰的對手繼續追求A2/AD能力，以擊敗傳統的美國軍事力量。假設UxS的網絡和物理安全屬性沒有得到解決或設計得不好。那么其他的核心技術，如定位、導航和定時、可靠性、互操作性、通信以及平臺的感知和決定能力都會退化或受到損害。從目前孤立和陳舊的認證過程遷移到一個有效的集成開發、安全和操作環境，對于成功地將用戶體驗平臺和傳感器納入JADC2環境是至關重要的。這種遷移也受到了挑戰，因為需要從傳統的技術和開發框架迅速發展到快速出現的技術，這些技術更有能力在近距離威脅的進展中保持相關性[3]。解決這一挑戰將需要將技術障礙與文化、財政、程序和政治上的孤島融合起來[4]。一旦美國防部解決了這一挑戰，它將有能力實現無縫整合、同步和安全，這對無人機成為多領域作戰的力量倍增器是必要的。

1.1 問題陳述

在一個技術競爭迅速的時代，JADC2基礎設施依賴于20世紀90年代構思的技術（如IPSec[互聯網協議安全]和TLS[傳輸層安全]），同時被限制在美國家安全局（NSA）制定的通用協議和標準下進行安全通信[5]。這些網絡安全協議是點對點的，每增加一個新的網絡設備，都需要與每一個現有的網絡設備建立單獨的信道，這就是指令概述。盡管在成立之初是最前沿的，但值得注意的是，幾十年后的今天，我們仍然依賴這種點對點的安全連接，在動態自治設備網狀網絡之上強行建立一個高延遲和過時的安全覆蓋層。整合改進不僅需要評估適當的現代替代方案，還需要一個能夠及時有效地用新興的行業解決方案解決UXS安全挑戰的操作授權（ATO）程序。

為了解決這些問題，我們提出了以下研究問題：

• JADC2和Overmatch項目的C2協議安全要求是什么？

• 根據在JADC2相關領域工作的國防部主題專家，現代C2安全協議需要哪些功能來滿足JADC2環境的需要？

• 哪種安全協議能最好地滿足所有這些需求，以及UxS C2鏈接的使用可行性是什么？

1.2 范圍

這項研究支持整個美國防部和美海軍部關于當前規范的討論，不充分的網絡安全做法和認證程序決不能阻礙無人駕駛系統的通信安全的未來狀態。這些方法必須不斷發展，以充分解決我們的傳感器和無人駕駛資產在高度技術性的同行競爭威脅中對速度和安全的日益增長的需求。

這項研究支持整個美國防部和美海軍部關于當前規范的討論，不充分的網絡安全做法和認證程序不得阻礙未來的無人機通信安全狀態。這些方法必須不斷發展，以充分解決我們的傳感器和無人駕駛資產在高度技術性的同行對手威脅中對速度和安全的日益增長的需求。

基于研究結果，一個選定的協議在受控的實驗室環境中被實施、測試并進行虛擬基準測試。在成功完成受控的虛擬測試后，虛擬實施過渡到在NPS自主飛行器研究中心（CAVR）ScanEagle無人駕駛飛行器（UAV）和海軍信息戰中心-太平洋（NIWC-PAC）合作自主系統對峙海上檢查和響應（CASSMIR）無人地面飛行器（USV）上的實際應用。

在本論文中，無人系統和無人車之間沒有任何區別，不分領域，即空中和水面；都被稱為UxS。

然而，在實驗過程中，測試將發生在無人機和USV上。這項研究的目的是解決對不依賴平臺的C2鏈路安全協議解決方案的需求。

通過混合方法（定性和定量）的研究工作，實現以下主要目標是本論文的貢獻：

• 進行定性研究，確定JADC2和Overmatch項目的UxS安全協議需求。

• 將定性研究結果與對當前軍事和工業安全協議選項的評估結合起來。

• 為多域作戰（MDO）UxS用例選擇一個可行的安全協議選項。

• 在最佳網絡條件下實施和評估選定的安全協議，用于UxS模擬。

• 在ScanEagle和CASSMIR上實施和評估所選擇的安全協議。

1.3 相關研究

UxS的研究空間是巨大和不斷發展的。正如本節所討論的，UxS安全的主題已經在各個研究領域得到了研究和記錄。然而，將不同的協議與軍事要求進行比較，以制定C2協議標準，提高安全性、效率和互操作性的研究有限。盡管如此，選定的先前研究提供了與我們的研究有關或支持我們研究的見解。

來自俄勒岡大學、南佛羅里達大學、海軍研究生院和凱斯西儲大學的研究人員，專注于建立基于性能和安全之間平衡的最有效的密碼文本算法或密碼框架[6]-[8]。這些論文解釋說，我們目前最常用的密碼套件對于小型UxS來說，計算量和功率都太大，例如Craziefile 2.0，它使用ARM Cortex M-4架構，工作頻率為168 MHz。其他研究則是研究用于開發UxS的軟件的安全基元，如機器人操作系統（ROS），并解釋了安全漏洞和緩解措施，以實現無人系統的安全、可靠部署[9]。最后一項研究揭示了這些基礎技術的脆弱性和保護它們的必要性。

從相關的研究來看，重點是尋找最佳的拓撲結構、路由協議或數據信息傳遞，以支持越來越多的無人駕駛系統和傳感器一起工作和運行[10], [11]。這些工作大多旨在通過將傳輸的開銷成本降到最低，找到維持C2的最有效方法[10], [11]。其他的UxS研究課題側重于網絡安全的最佳實踐，強調在無人系統中發現的漏洞到可能的新攻擊載體和可能的緩解技術之間的范圍[12]。

有過多的指導和研究概述了要求和解決方案；然而，沒有一個真正量化了國防部和海軍內部無人系統平臺和傳感器的C2鏈接安全的重要性。更少的指導和研究將協議和算法與這種需求相匹配。相關研究表明，這些觀點并沒有直接涵蓋選擇和使用標準化協議的整體性，以提高UxS C2鏈路安全、效率和互操作性。這些方法考慮了密碼器的內部性能、ROS軟件的安全服務和能力、UxS的脆弱性和整體網絡性能。本論文旨在研究一個標準化安全協議的實施，該協議可以作為應用層的安全軟件，與設備和互聯網協議網絡無關。

有大量的指導和研究概述了UxS的安全需求；然而，沒有一個真正量化了這些軍事用途的安全需求。從美國防部和海軍部的UxS平臺和傳感器的C2鏈路安全的重要性的現實世界經驗。

1.4 論文組織

本論文的其余部分組織如下。

第2章概述了JADC2和Project Overmatch倡議，以了解這些倡議的安全協議要求。本章還討論了美國國家標準與技術研究所（NIST）和美國國家安全局在加密協議的標準化和選擇方面發揮的作用。它回顧了安全通信協議的工業和軍事安全方法、相關性能以及通過使用專有和基于標準的安全協議解決的安全問題。

第3章提供了一個定性研究，包括面向網絡安全的訪談問題。研究的對象是在安全、自主設備和傳感器網絡、獲取或重疊方面有經驗的軍事、民事和承包商人員。從訪談中收集到的數據為國防部和國防部深入了解UxS的通信安全現狀以及相關的網絡安全和認證程序提供了更深的理解。

第4章根據第3章和第2章的結果進行交叉分析，提供了協議的比較和選擇。它討論了專有的和標準化的安全協議，這些協議是第2章中討論的網絡和倡議的關鍵網絡安全組成部分。它還將美國防部和美海軍部的UxS安全要求與定性研究的結果以及所討論的當前和新興的安全協議相匹配，以選擇UxS平臺的C2所需的最有能力的安全協議。

第5章概述了MLS在MDO UxS情況下的方法和實施。它描述了MLS和ROS的結構。它概述了協議功能概述，代碼開發階段，以及為支持實施而創建的核心功能。它還涵蓋了用于創建MLS指揮和控制（C2）應用程序（MLS C2）與ROS接口的分步方法概述。

第6章討論了在5中開發的各種MLS應用程序的實驗，并分析了其對研究用例的影響。這一章包括對測試過程的描述和對結果的描述。

第7章提供了一個結論，涵蓋了本論文研究的意義，對研究進行了總結，并推薦了繼續工作和替代方法的選項。