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北約 STO SAS-161 研究工作組（RTG）調查 "對抗混合戰爭的軍事方面：經驗、教訓、最佳做法 "的研究任務組旨在為聯盟和國家層面的全方位軍事規劃提供信息。這種以功能為導向的分析涉及軍事效力的方方面面，有助于為集體工作提供信息，以應對競爭、沖突、戰爭和作戰的當代和預期未來特征所帶來的挑戰。

為了提高聯盟、烏克蘭以及各個盟國和伙伴國的長期軍事效力，RTG 在開發兩個不同的研究流時應用了凈評估的基本原理。這兩個研究流都研究當代俄羅斯與競爭、沖突、戰爭和作戰有關的行為。第一個研究流從烏克蘭的角度進一步調查了俄羅斯對烏克蘭的特別行動以及烏克蘭在 2022 年 2 月 24 日俄羅斯全面行動之前的機構反應和準備情況。第二個研究流由 RTG 中的非烏克蘭成員負責，針對具體國家或任務開展案例研究，調查俄羅斯在不同背景下的行為。第二組研究的目的是確定這些行為的特定軍事方面。然后將與每個研究流相關的分析和推論結合起來，提煉出對軍事的影響。

本卷中介紹的案例研究強調了聯盟及其合作伙伴在規劃時需要考慮的一些重要因素。首先，國家級法律框架必須與當前和未來預期的作戰環境條件相關。這一點至關重要，因為它為聯盟成員和合作伙伴為集體安全和防衛貢獻相關和可信的國家能力創造了條件。其次，俄羅斯將根據各個國家目標的具體情況調整其行為。正如別爾津斯和“讀者”所顯示的，這可能會導致與國家規劃假設不一致的目標選擇。第三，總體而言，案例研究表明，SAS-121 分析的一個主要結論--烏克蘭的國情為俄羅斯的利用提供了獨特的機會--仍然有效。雖然某些社會文化因素與其他東歐國家（如俄羅斯族社區或俄語飛地）相同，但每個因素都必須根據具體國情加以考慮。第四，聯盟對合作伙伴的支持必須協調一致、互不沖突，并盡可能包括那些也在尋求促進合作伙伴國家能力和能力發展的非聯盟國家。最后，案例研究進一步表明，集體安全和防衛只有在構成威懾基礎的國家一級安排中才能得到加強。聯盟和伙伴在國家層面的差距將破壞整體。在這方面，符合相關法律和政策框架的國家全面或綜合防衛概念至關重要。國家對安全和防衛的整體考慮是有效應對俄羅斯預期行為的基礎。

圖 3-1: 俄羅斯聯邦對烏克蘭的混合戰爭要素

在準備和進行針對格魯吉亞和烏克蘭的混合戰爭時，俄羅斯聯邦使用了最新的方法，從四個主要方向對國家利益施加壓力：

第一個方向：利用軟實力措施，在經濟、物流和能源供應等國際合作領域針對烏克蘭。外交事務中也同樣被針對。自前蘇聯解體以來，俄羅斯針對烏克蘭和其他后蘇聯共和國的所謂 "軟 "戰爭沒有停止。

第二個方向：部署和實施侵略性的信息戰和網絡戰。卡托研究所（美國華盛頓）研究員、普京前顧問 A. Illarionov 認為，現代信息斗爭是第四次世界大戰，并指出： 信息戰是第一次全面世界大戰。在第一次世界大戰、第二次世界大戰和所謂的第三次世界大戰（冷戰）中，戰區、前線、側翼和后方都有明確的劃分......由于信息的內在屬性，它具有傳播的特性，盡管有國界和某些限制。因此，信息戰沒有后方或側翼。信息戰的戰線可以延伸到任何地方[2]。

俄羅斯在地緣政治空間不斷發動信息戰，涵蓋所有活動領域。無論國家（或國家集團）之間的關系處于何種水平和狀況，信息戰都在進行。俄羅斯聯邦信息戰的主要目的是傳播和保護 "俄羅斯世界 "的民族主義思想，為軍事行動和在其他大陸使用武裝團體進行辯護[3]。

第三個方向：針對國家機關內政。俄羅斯積極利用一系列不對稱手段來破壞對手國家國內政治局勢的穩定。俄羅斯聯用威脅國家利益的第一和第二個方向的結果，試圖通過對社會、經濟和其他國內進程和活動產生負面影響，使對手國內政府機構的活動復雜化。在全球層面上，其特點是干預選舉或符合俄羅斯聯邦觀點的運動和政黨，以及將俄羅斯聯邦政府的軍事或其他智能體或代理人安插到外圍組織中。

第四個方向：軍事行動。武裝行動通常是使用 "軟戰爭"--前三個方向的力量、手段和方法--無法實現的外交政策目標的有力延續。俄羅斯聯邦武裝力量行動的主要條件之一是得到當地大量民眾的默許或明示支持。換句話說，俄羅斯聯邦的一個主要計劃假設是，俄羅斯聯邦武裝部隊的到來將受到當地部分民眾的支持。缺乏這種支持會使任何占領在國際法上的正當性變得復雜，使組建符合侵略國利益的地方政府的可能性變得復雜，并需要采取重大的緊急措施來維持被占領土上的占領制度。烏克蘭國家戰略研究所 "烏克蘭邊疆 "的研究 [4]、[5]、[6] 分析了烏克蘭受威脅地區從特別行動開始至今的民眾支持情況。

本報告介紹了美國陸軍研究實驗室內容理解處的研究人員在 2023 財年為采用增強型戰術推理（ETI）框架所做的工作。ETI 的開發旨在支持多智能體環境（數據源智能體、推理模型智能體和決策者智能體）中人工推理研究的實驗和演示。在本報告中，ETI 被用于在跨現實環境中演示基于不確定性的決策推薦功能。從模擬場景的數據開始，再加上額外的外部環境，ETI 智能體對態勢感知信息中的不確定性進行推理，為決策者提供建議選擇。最后，ETI 的產品被轉化為跨現實可視化，以探索新的人機交互模式。

增強戰術推理（ETI）框架的設計和創建是為了支持人工推理研究的實驗和演示。ETI 目前的結構包括三個主要智能體：數據源智能體、推理模型智能體和決策者智能體。數據源智能體分為幾大類：信息（圖像、音頻、文本）、設備、網絡和可視化。數據源智能體可以捕獲數據并將數據傳輸給其他智能體。其他信息系統也可以向這些智能體提供數據。推理模型智能體執行不同方面和不同層次的推理。推理智能體的輸出將有助于生成建議的決策。決策者智能體負責做出最終決策。這些 ETI 智能體可以是模塊化的，允許串行或并行處理，以及獨立或相互依存。在這項工作中，ETI 發揮著決策輔助工具的作用。主要的推理模型是信息不確定性（UoI）模塊。該 UoI 模塊可在決策建議中考慮任何信息的不確定性。ETI 的另一項功能是實現與人類的互動，包括未來的可視化和協作環境。我們在跨現實（XR）環境--運籌、研究與分析加速用戶推理（AURORA）中進行了演示。與 AURORA 等系統集成后，可以探索智能系統與人類交互的新模式。在本報告中，將詳細介紹我們的演示開發過程，包括將模擬環境中的數據映射到可視化環境中，將決策點和 ETI 建議納入行動方案中，以及用 "假設 "情況來增強場景，以探索基于推理的框架的影響。

這項研究的目標是開發、整合和演示基于推理的決策框架。ETI 框架的決策建議被用于師演習訓練和審查系統（DXTRS）中的模擬場景，并在 XR 環境 AURORA 中實現可視化。下文將介紹 DXTRS、場景和 AURORA 可視化的背景情況。

• DXTRS場景

在該場景中，藍軍（BLUFOR）的目標是向東推進，穿過阿塞拜疆名為阿格達姆區的地區，同時與部署在河東的對方部隊（OPFOR）交戰并將其消滅。(見圖 1）

隨著任務的展開，BLUFOR 將遇到一條阻礙他們前進的河流，他們需要在那里進行濕空隙穿越。(見圖 2）

• AURORA跨現實共同作戰圖 (XRCOP)

為了探索可視化和與 ETI 的交互，DXTRS 場景和相關的 ETI 推理信息在 XR 環境中顯示。該環境由美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL）開發，名為 AURORA。AURORA 為安全、聯網、多設備跨現實信息調解和交互提供了一個通用作戰框架。為了便于可視化，將場景數據集合映射為 AURORA 可以處理的目標光標（CoT）信息。本報告第 3 部分將詳細解釋映射過程。圖 3 和圖 4 顯示了AURORA環境中的場景截圖。

• ETI 決策建議

如前所述，ETI 的設計是利用各種推理模型作為模塊，允許不同的推理配置。本次工作的推理模型是用戶體驗模塊。UoI 的概念包括產生或捕捉一個值，并用描述符對不確定值進行分類。這為決策者提供了不確定性的上下文信息，并支持對由此產生的建議進行推理。描述符基于格申論文中提出的不完全信息的性質。目前，該分類法包括不一致、損壞、不連貫、不完整、不精確、復雜和可疑。它們共同描述了特定信息源不確定性的原因和類型。

當前版本的UoI表達式是一個加權和，如式1所示。

公式 1. UoI 計算，其中 dp 為決策點，D 為變量，表示可能是任務關鍵因素的決策組成部分，W 為與這些組成部分的重要性相關的權重，T 為分類權重類別（相當于 G），S 為數據來源類別。UoI 值表示數據源和因素對所分類的不確定性的貢獻。

以下是分類法中七個術語的描述：

• 不一致： 由于來源不同或不一致而導致的不確定性。
• 錯誤： 因數據源含有錯誤而導致的不確定性。
• 可疑： 由于信息來源缺乏信息或信息來源可疑而導致的不確定性。
• 不連貫： 由于信息來源缺乏連貫性或組織性而造成的不確定性。
• 不完整： 由于信息來源未完成或不完整而造成的不確定性。
• 不準確： 由于信息來源不準確或不詳細而造成的不確定性。
• 復雜： 由于信息來源錯綜復雜或令人困惑而造成的不確定性。

結合復雜不確定系統的框架（FICUS）提供了地理時間風險分析能力，將極大地改進美國陸軍工程研究與發展中心（ERDC）人類基礎設施系統評估（HISA）和城市安全模型建立和校準地點的軍事情報（MI）。再經過一年的開發，FICUS 工具可以提供復原力監測，并進行全面的地理和時間風險分析，通過整合美國國家地理空間情報局 (NGA)、ERDC 和 FICUS 原型模型的現有工具，改進情報產品：即使在沒有人類基礎設施系統評估或城市安全能力的地方也是如此。FICUS 將支持對人口、環境和基礎設施相互作用進行更高保真的情報分析。

近幾十年來，世界各地重大、復雜的緊急事件都發生在人口稠密的城市地區。雖然許多技術解決方案對當今復雜的多維城市地形有一定的了解，但要在城市物理系統的背景下建立人類系統模型，還需要做更多的工作。FICUS 填補了這一信息空白，它系統地將多種來源的人類數據和調查（已例行收集）結合起來，提供了一種包含分析和預測復雜人類行為所需的相互關系的人口表征。

FICUS 能夠將不同的調查和數據源（如家庭信息）與基礎設施系統的數字網絡結合起來，在采取不同行動的情況下生成一系列可能的情景。FICUS 能以更高的分辨率和保真度為決策者提供最壞和最好的情況，其效果遠遠超出了以往的設想，從而極大地提高了作戰指揮官或基地指揮官計算和管理城市行動風險的能力。

FICUS 可通過計算處理人口密集地區內部和周圍的物理、人類和信息系統的復雜重疊，使規劃人員、分析人員和作戰人員能夠跟蹤、監控和評估人類與物理系統之間的聯系如何影響軍事行動。反過來，FICUS 還能為決策者提供在密集的城市環境以及農村和較小城市中各種軍事決策和行動方案的二級和三級階梯效應。從根本上說，FICUS 是一種重要的補充分析工具，可用于任何類型的定性分析，并從利用大型不同數據集所獲得的情報中獲益。

美國國防部的主要項目，如 F-22 猛禽和 F-35 閃電 II 項目，都面臨著軟件方面的挑戰。鑒于最近自上而下地指示要提高關鍵軟件采購、開發和部署的敏捷性，了解阻礙改進的其他因素至關重要。這項研究包括對政府報告和建議、私營部門的最佳實踐和創新以及軍方與私營部門合作的努力的廣泛回顧。這些工作揭示了阻礙進步的因素，包括國防部項目的結構往往是自說自話，開發時間漫長，預算資金周期僵化。理想情況下，軟件的采購流程與硬件的采購流程有所不同，但在實踐中往往沒有區別。項目領導者往往過于專注于有限的開發方法，對軟件專家的建議持抵制態度。這項研究指出了國防部采購項目中的幾個領域，在這些領域中可以對現行做法進行改革。這些改變應能使項目在成本、進度和性能方面得到改善。

由于成本、能力、政策和法規等因素，美國海軍（USN）和美國海岸警衛隊（USCG）艦艇上無人機系統（UAS）的使用目前受到限制。本分析報告的主要目的是研究 1-3 類 UAS 在執行情報、監視和偵察 (ISR)、搜索和救援 (SAR) 以及后勤任務時對水面艦艇性能的影響，并考慮小型 UAS 系統的哪些性能參數可能對執行這些任務最有意義。本研究使用的數據包括公開的無人機系統規格、艦船規格和指標，以及以前進行的成本/預算分析。這些信息被用來為潛在任務的各種模型提供信息，這一工具有助于根據用戶需求和成本分析選擇無人機系統。這些分析結果表明，無人機系統有利于其可能執行的任務--即相對于其他機載資產而言，能夠支持其較短的作戰時間和航程的任務。對于 ISR/SAR 場景，分析表明，與沒有航空資產的艦船相比，無人機系統可增加識別目標的數量，并縮短完全搜索作戰區域的總體時間。在后勤運送場景中，無人機系統被用于從港口取回貨物，與完全轉向港口的船只相比，無人機系統減少了運送貨物所需的成本和時間。

盡管目前美國海岸警衛隊（USCG）和美國海軍（USN）艦隊在較小的水面艦艇上使用的有機（即從艦艇上發射和回收）無人機系統（UAS）有限，但海軍作戰部長（CNO）的 2021 NAVPLAN [1] 包括了到 2045 年實現混合艦隊的目標。許多無人機系統資產能夠執行情報、監視和偵察 (ISR)、搜索和救援 (SAR) 以及輕型補給任務。在合適的行動中利用這些系統替代有人駕駛系統，可以節省實現任務目標所需的關鍵時間和精力。本研究旨在確定可提高美國海軍和美國海岸警衛隊艦艇執行關鍵任務性能的無人機系統參數，建立無人機系統行為和影響模型，與目前采用的替代方案進行對比，并提出一種方法，用于對考慮集成到水面艦隊的無人機系統替代方案進行早期評估。

本研究總結了無人機系統在一般情況下和海上環境中使用的相關文獻。研究還總結了所收集的有關無人機系統和船只類型的信息，以及它們的相關參數、規格和能力。然后，將收集到的信息綜合成 "無人機選擇工具"，分析無人機系統要求與船舶制約因素之間的相互作用。這個基于 Excel 的工具考慮了

• 哪些通用無人機系統參數在作戰場景中最有價值。
• 特定的無人機系統在這些參數上能達到什么能力。
• 哪些艦艇可以支持特定的無人機系統。

然后，該工具會計算出每種艦船類型可運行的無人機系統，以及每種無人機系統的相對價值。該工具可根據無人機系統、艦船類型和利益相關者偏好的實際數據輕松更新。利益相關者可利用該工具指導對特定無人機系統解決方案的進一步研究。

無人機選擇工具開發完成后，將考慮無人機系統對作戰方案的影響。這是通過場景開發和建模來實現的。首先，為 ISR、SAR 和后勤任務制定了名義上的作戰方案。然后，描述每種情景的相關指標（例如，搜索一個區域的平均時間）。最后，介紹包絡計算以及通過 ExtendSim [2] 進行的高保真模擬建模。ExtendSim 由 Imagine That Incorporated 公司開發，是一套功能強大的仿真軟件，可以進行連續、離散事件和其他形式的仿真建模[2]。然后使用這些模型來考慮各種艦船和無人機系統參數（例如無人機系統速度）的變化如何影響通過相關指標評估的任務性能。

對于所考慮的 ISR 場景，分析表明，加入無人機系統能力可顯著縮短搜索區域的平均時間。由于無人機系統的航拍時間是有限的，而搜索時間會隨著搜索范圍的擴大而增加，因此對較小區域的影響更大。隨著場景中目標數量的增加，無人機系統對縮短時間的影響也會增加。關于執行 ISR 任務的無人機系統參數，無人機系統的速度是關鍵--如果無人機系統的速度接近艦船的速度，無人機系統的影響就會減小。

在搜索和救援分析中，當使用無人機系統增加傳感器寬度時，無人機系統的能力可顯著縮短搜索箱的時間。在此，分析表明，無人機系統的總飛行時間是一個關鍵因素，無論是通過增加無人機系統還是延長續航時間來實現。無人機系統的傳感器寬度也是一個關鍵因素，傳感器范圍越寬，搜索箱所需的時間就越少。不過，雖然無人機系統可用來縮短搜索時間，但無人機系統的假定探測概率也很重要。如果探測概率較低，這種使用模式可能會導致總體探測次數減少。

還考慮了一種情況，即使用無人機系統提高總體探測概率，而不是增加傳感器寬度。在這種情況下，無人機系統實際上對場景時間沒有影響。與之前的合成孔徑雷達方案一樣，探測概率非常重要，在考慮的無人機系統探測概率較低的情況下，無人機系統對方案未探測到的影響可以忽略不計或為負值。在所考慮的無人機系統探測概率的高端（與假定的艦船探測概率相似），無人機系統對情景下未探測到的平均次數產生積極影響（即減少未探測到的次數）。最后，在需要發現的目標總數較少的情況下，無人機系統對未探測到目標的影響可以忽略不計，但隨著目標的增加，其影響也會增加。

此外，在水面艦隊中增加無人機系統執行 ISR 和 SAR 任務的影響方面，出現了以下趨勢：

• 在 ISR 情況下，無人機系統的速度是關鍵參數。
• 一般來說，在探測概率高的情況下，搜索次數越多，未探測次數就越少，而在探測概率低的情況下，搜索次數越多，未探測次數就越多。這意味著在獲取新系統時必須仔細考慮無人機系統傳感器。
• 與直覺相反，在搜索較小區域時，擁有無人機系統能力對 ISR 和 SAR 任務指標的影響更大。這是因為更大范圍的搜索需要更長的時間，而無人機系統的飛行時間有一個硬性上限。

當 ISR 和 SAR 環境中有更多目標需要尋找或確認時，無人機系統就更有可能產生影響。此外，還考慮了在水面艦隊中增加無人機系統的成本影響。分析表明，即使將無人機系統的采購成本計算在內，較小的現成商用無人機系統（COTS）解決方案的每小時成本也可能大大低于傳統的載人資產。隨著商用現貨無人機系統解決方案成本的增加，其每小時成本將接近載人資產成本的低端。這一分析取決于無人機系統的飛行小時數，因為其中包括固定采購成本。無人機系統資產的飛行時數越多，其比較單位成本就越低。本研究還考慮了無人機系統成本收支平衡的飛行小時數，或者說單個無人機系統的采購投資已經通過降低支持地面機隊的邊際成本而收回。這項分析假定無人機系統的飛行時數取代了載人資產的飛行時數。在此，如果假定所有無人機系統的飛行時數都能替代有人值守資產的飛行時數，那么成本較低和較高的 COTS 無人機系統都能迅速達到運行時數的盈虧平衡點。然而，對于成本較高的系統而言，運行小時盈虧平衡點在很大程度上取決于假定的替代率。對于假設的高端 COTS 無人機系統，如果單個無人機系統的 50%飛行小時可替代載人資產飛行小時，則達到運營小時盈虧平衡點的飛行小時數將比 100%替代率情況下增加約 680%。

歸根結底，在其他條件相同的情況下，將無人機系統納入水面艦艇編隊很可能會提高孤艦在 ISR 和 SAR 任務中的性能。將無人機系統集成到較小的水面艦艇中還將為指揮官提供更大的靈活性，以適應作戰挑戰。然而，并非所有的無人機系統都具備適當的速度、任務續航時間和航空電子設備組合，以提供有意義的能力。那些能夠提供有意義能力的無人機系統可能更大、更昂貴。這表明，必須謹慎選擇要集成的無人機系統。

根據陸軍多域作戰（MDO）條令，從戰術平臺生成及時、準確和可利用的地理空間產品是應對威脅的關鍵能力。美國陸軍工程兵部隊、工程師研究與發展中心、地理空間研究實驗室（ERDC-GRL）正在進行6.2研究，以促進從戰術傳感器創建三維（3D）產品，包括全動態視頻、取景相機和集成在小型無人機系統（sUAS）上的傳感器。本報告描述了ERDCGRL的處理管道，包括定制代碼、開源軟件和商業現成的（COTS）工具，對戰術圖像進行地理空間校正，以獲得權威的基礎來源。根據美國國家地理空間情報局提供的地基數據，處理了來自不同傳感器和地點的四個數據集。結果顯示，戰術無人機數據與參考地基的核心登記從0.34米到0.75米不等，超過了提交給陸軍未來司令部（AFC）和陸軍采購、后勤和技術助理安全局（ASA（ALT））的簡報中描述的1米的精度目標。討論總結了結果，描述了解決處理差距的步驟，并考慮了未來優化管道的工作，以便為特定的終端用戶設備和戰術應用生成地理空間數據。

圖3. ERDC-GRL的自動GCP處理管道。輸入數據為JPEG格式的FMV/Drone圖像、參考/地基圖像和參考/地基高程。藍色方框代表地理空間數據，而綠色方框是處理和分析步驟。

這個項目的目標是開發在具有挑戰性的多目標環境中自主分布式傳感器管理和融合所需的基礎方法。這涉及到開發能夠自動跟蹤多個目標的算法，根據從具有數據關聯不確定性和高誤報率的多個平臺收到的信息進行分類并分配資源。在研究者最近在多目標跟蹤和分布式傳感器融合方面的發展基礎上，該工作方案開發了能夠在大規模多傳感器多目標跟蹤應用中基于信息理論標準實現自主傳感器分配的方法。這是通過重新評估信息理論中的關鍵工具來實現的，這些工具適用于基于點過程理論的多目標監視的挑戰，該理論旨在適應單個目標的狀態和目標數量的不確定性。所開發的信息理論方法被應用于多傳感器問題，使人們能夠決定如何分配傳感器資源，以及完善對場景的認識。所開發的工具將有助于減少監測單一傳感器饋電的勞動密集型負擔，并能做出適應性決定，以優化多模式網絡的運行，并增強對監測區域的整體認識。對多目標跟蹤情景的信息理論表述的關注，將使人們能夠驗證傳感器饋電是否能夠可靠地融合，以避免數據損壞的可能性。該項目在智能傳感方面提供了關鍵的先進技術，以實現動態環境中的連續和適應性監視。這些將是可擴展的，可用于從多個分布式傳感器對許多目標進行大規模跟蹤。

該項目的總體目標是研究和開發基于信息理論原則的分布式多傳感器多目標系統的自主傳感器控制的新策略：

• 為大規模系統的多目標跟蹤開發可擴展的解決方案。

• 開發基于信息論原理的多傳感器融合的分布式解決方案。

• 確定多傳感器多目標跟蹤系統可以交換多少信息。

該項目為多傳感器多目標跟蹤開發了基本的解決方案：

• 對許多目標進行大規模跟蹤。問題的規模越來越大，因此解決方案需要可擴展，跟蹤許多目標需要減輕組合復雜性的算法。多目標跟蹤的低復雜度解決方案將被開發出來，并在復雜環境中進行測試。開發了一種用于穩健地跟蹤大量目標的方法，該方法在目標數量和測量數量上是可擴展的，這使得數百萬目標可以被跟蹤。

• 確定多傳感器多目標跟蹤系統的信息含量。在具有高密度信息的傳感器網絡中，帶寬可能是多傳感器多目標跟蹤的一個制約因素。這個項目得出了確定用于多目標跟蹤的傳感器網絡的信息含量的結果。預計這將有助于評估傳感網絡的效率和有效性，并與發送數據的數量和頻率相平衡。

• 來自多個傳感器的數據的分布式整合。操作員需要根據來自多個跟蹤系統的信息做出決定，以提高整體的態勢感知。為多傳感器集成開發了一種分布式多傳感器多目標跟蹤的新方法，該方法可減輕來自不準確或誤導性數據源的損壞。

• 對多目標監視應用中的威脅進行評估。對許多物體的大規模跟蹤能夠識別直接威脅。然而，有些威脅可能比其他威脅更有針對性。開發了一種新的對抗性風險的表述，為操作人員提供態勢感知，以幫助確定傳感資產的優先次序。

• 目標跟蹤估計器的性能界限。費舍爾信息的倒數，即克拉默-拉奧約束，為參數的估計器提供了一個約束，是統計分析的基礎。它為一個參數提供了一個可實現的最小方差或協方差。根據量子場理論的數學概念，為點過程推導出克拉默-拉奧約束，將這一概念推廣到具有空間變量的變量。

無人機系統和下一代戰車（NGCV）集成的重點是由美國國防部航空航天教育、研究和創新中心團隊推動的，以支持美國陸軍士兵的項目合作。通過與克里斯-克羅寧格和巴勃羅-古茲曼的雙周互動，與美國陸軍作戰能力發展中心陸軍研究實驗室合作，提出了創造一個盒子的想法，這個盒子可以作為無人機的存儲和平臺，讓無人機降落、起飛，并在航行中得到保護。這項工作的最初目標是開發一個高效和有效的移動無人機平臺原型，供士兵們在戰場上最終使用。計劃是對無人機停留在盒子的蓋子（平臺）上的方法進行多次測試，在盒子里時提供額外保護。

為了支持未來的多域作戰分析，美國DEVCOM分析中心（DAC）正在探索如何在陸軍的作戰模擬中體現天基情報、監視和偵察（ISR）資產的貢獻。DAC正在使用基于能力的戰術分析庫和模擬框架（FRACTALS）作為方法開發的試驗基礎。用于預測衛星軌道路徑簡化一般擾動的4種算法已經被納入FRACTALS。本報告的重點是來自商業衛星群的圖像產品，其分辨率為1米或更低。報告介紹了預測分辨率與傳感器特性、傾斜范圍（包括地球曲率）和觀察角度的關系的方法。還討論了在不同分辨率下可以感知的例子。

在2021年建模與仿真（M&S）論壇期間，空間情報、監視和偵察（ISR）建模被確定為當前/近期的建模差距。美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）分析中心（DAC）提交了一份陸軍M&S企業能力差距白皮書（Harclerode, 2021），描述了幫助填補這一差距的行動方案。陸軍建模和仿真辦公室已經資助DAC開發方法，以代表商業、國家和軍事空間和低地球軌道資產的性能及其對聯合作戰的影響，并在基于能力的戰術分析庫和模擬框架（FRACTALS）內進行測試實施。

FRACTALS是DAC開發的一個仿真框架，它提供了通用的結構 "構件"，用于模擬、仿真和評估ISR系統在戰術級任務和工作中的性能。FRACTALS作為DAC開發的各種ISR性能方法的測試平臺，將文件或數據被納入部隊的模擬中。FRACTALS還作為DAC的一個分析工具，在戰術環境中對ISR系統進行性能分析比較。

這項工作需要在一定程度上體現衛星飛行器（高度、軌跡和運動學）、傳感器有效載荷（光電[EO]、紅外、合成孔徑雷達和信號情報）、網絡、控制系統、地面站（時間線、通信、處理、利用和傳播）、終端用戶以及連接它們的過程和行為。本報告描述了DAC為支持這一工作所做的一些基礎工作，重點是可見光波段相機圖像。