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

由加州大學戴維斯分校詹姆斯-克魯奇菲爾德（James Crutchfield）教授領導的多學科大學研究計劃（MURI）從2013年9月1日至2019年8月31日開展了題為 “信息引擎--失去平衡的納米級控制、計算和通信 ”的工作。這項工作的目標是為理解、設計和實施微米級和納米級信息處理引擎開發一個統一的框架，并為未來具有突破性功能的納米級設備奠定科學基礎。這些雄心勃勃的目標都已實現，在某些情況下甚至超過了目標，項目的顯著成效就是明證。這些成功開辟了許多令人興奮的未來理論和實驗研究途徑。主要工作成功地開發出了控制納米級熱力學過程的方法，最重要的可能是成功地進行了詳細的實驗測試并驗證了團隊的理論成果。盡管如此，本 MURI 之后，仍有許多工作要做，核心 PI 團隊將繼續合作并在信息引擎 MURI 之外取得進展。

任何特定的自然過程都可以用兩種互補且同樣有效的方式來看待：第一，將其視為一個由能量控制、操縱、存儲和耗散的 “物理 ”系統；第二，將其視為一個生成、存儲、轉換和銷毀信息的 “動態 ”系統。當我們把它及其物理實現視為一個單元系統時，我們會發現信息處理需要能量來推動。一個直接的結果是，這些能量并沒有完全轉化為經過處理的信息。能量被耗散了。這種限制在納米尺度上尤為突出，因為在納米尺度上，超出平衡的波動是規則，有組織能量和熱能、熱量和功之間的區別變得模糊不清。因此，MURI 的主要目標是找到納米級信息處理和控制的物理極限。

MURI 團隊由加州大學戴維斯分校的 James Crutchfield 教授領導，其他成員如下： 加州大學伯克利分校的 Michael DeWeese 教授、哥倫比亞大學的 Henry Hess 教授、馬里蘭大學學院帕克分校的 Christopher Jarzynski 教授、馬里蘭大學學院帕克分校的 PS Krishnaprasad 教授和加州理工學院的 Michael Roukes 教授。項目總經費為 688 萬美元。項目詳情見附錄 A，最終報告見附錄 B。

信息引擎 MURI 在控制納米級熱力學系統和確定納米級信息處理的熱力學限制方面取得了重大進展。與此同時，還對 MURI 的通量比特信息引擎裝置進行了廣泛的實驗。實驗結果成功驗證了我們理論預測的關鍵方面。與最初的分子馬達或納米機電系統相比，通量-量比特裝置明顯更適合項目的目標。

該 MURI 分為三個主要方向： 1) 納米級熱力學系統的控制；2) 信息與熱力學原理；3) 納米級信息引擎實驗。下文概述了每個研究方向的成果。

納米級熱力學系統的控制： 將幾何最優控制理論和非平衡統計物理學的方法結合起來，并將其應用于設計熱機工作循環的具體問題中，一直是 MURI 項目這一部分的主要目標。加州大學戴維斯分校（UCD）和馬里蘭大學（UMD）的團隊重點研究了之前開發的控制納米級熱力學系統的三種方法之一：用于信息處理任務的逆絕熱控制協議。反絕熱協議解決了計算中非常實際的權衡問題，為需要無限時間的絕熱控制協議提供了有限時間的 “捷徑”。

信息熱力學原理： UCD 確定了熱力學控制器模塊化組織的成本--模塊化耗散--這是首次將熱力學成本與系統的結構和組織聯系起來。這推進了該團隊的理論成果，為具有正熱力學凈效益的納米級設備提供了設計方法，更重要的是，它為在其他項目下繼續進行的大量實驗測試奠定了基礎。

納米級信息引擎實驗： 由于獲得了關鍵的理論見解，通量四比特成為主要的實驗重點。在這一過程中，加州大學洛杉磯分校發現了新的方法--軌跡類波動定理--利用重復協議中消耗的功的分布這一介觀 “觀測指標 ”來診斷支持信息處理的微觀行為的成功和失敗模式。

信息引擎 MURI 的生產率一直保持在較高水平，這表明隨著各小組克服了以往的理論和實驗挑戰，其智力已趨于成熟。研究成果得到了廣泛傳播。其中包括在同行評審的知名期刊上發表的 100 多篇手稿。

本參考文件概述了為反潛戰（ASW）領域內的海戰規劃而設計的研發原型的功能、局限性和預期改進。Craccen "測試平臺有助于在研究環境中探索、設計和評估新的用戶界面概念。利用歷史建模的海洋和氣象數據、開放源威脅情報以及與任務相關的地理空間信息，Craccen 為反潛戰任務規劃和定位提供了一個以地圖為中心的綜合用戶界面。此外，Craccen 還通過提供創建和檢查行動路線以及預測環境條件的工具，促進反潛戰行動路線的開發和規劃。通過聲速剖面可視化器和用于評估不同參數聲納性能的比較工具，它還能進一步深入了解被動聲納在預測環境中的性能。本文件介紹了 Craccen 的這些功能，并概述了原型的未來改進設想。

Craccen原型作為一個靈活的研究試驗平臺，有助于評估新的決策輔助概念和用戶界面設計，以適應反潛巡邏任務規劃。它使研究人員能夠在受控環境中開發和評估創新的可視化和決策輔助工具。該原型還可作為一個渠道，將作戰社區的要求轉化為有形的軟件功能，從而在原型不斷發展的過程中，通過海軍的持續投入進行迭代改進。從這項研發工作中獲得的啟示將為未來工業設計的規劃工具的要求提供參考，確保反潛戰人員從有效支持其任務目標的驗證技術中獲益。

Craccen Web UI 功能概覽

Craccen 以地圖為中心的用戶界面（圖 1）分為四個區域--中心（地圖）、左側面板（地圖工具）、底部面板（時間控制）和右側面板（聲學工具）。所有面板（左、下、右）都可以根據用戶需要進行開關切換。此外，左側和右側面板的寬度也可以通過拖動垂直邊框進行動態調整。

圖 1：Craccen 網絡用戶界面。

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。

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。

美國海軍研究生院（NPS）機器人和無人系統教育與研究聯盟（CRUSER）的多線程實驗（MTX）計劃包含多個研究目標，其總體目標是開發通用的 UxV 網絡化控制系統（NCS）。本報告包括過去四年的工作。首先是2017年11月1日至17日在加利福尼亞州圣克萊門特島進行的初步概念演示，使用（4）無人機（UAV）、（2）無人水面航行器（USV）和（2）無人水下航行器（UUV）支持海軍特種作戰（NSW）直接行動任務場景，由COMTHIRDFLT艦提供指揮和控制以及模擬隨時可用的分布式火力支援。報告介紹了結果以及為實現美國防部任務目標而部署 UxV NCS 的潛在挑戰和未來挑戰。

引言

移動式無人系統具有無與倫比的收集信息和抵消戰場上數量劣勢的能力，同時還能降低人員風險。這些優勢在阿塞拜疆和亞美尼亞最近的納戈爾諾-卡拉巴赫戰爭中表現得淋漓盡致。阿塞拜疆兵力在之前的戰爭中輸給了亞美尼亞，他們能夠利用無人機系統通過精確射擊迅速建立空中優勢，從而實現地面機動。這些行動的規模和速度可能預示著頂尖對手的未來戰略。

美國海軍司令部的《2021 年海軍計劃》[1] 承認了這一現實，并將對無人系統的依賴作為海軍力量投送的基本組成部分......

"無人平臺在我們未來的艦隊中發揮著至關重要的作用。成功整合海下、海上和空中的無人平臺，將為我們的指揮官提供更好的選擇，以便在有爭議的空間作戰并取得勝利。它們將擴大我們在情報、監視和偵察方面的優勢，增加我們導彈庫的深度，并為我們的分布式兵力提供額外的補給手段。此外，向小型平臺發展可提高我們的攻擊力，同時也為海軍的發展提供了經濟實惠的解決方案。通過分析、模擬、原型設計和演示，我們將系統地部署和運行具有耐久性和復原力的系統，使其能夠在不經常與人互動的情況下運行。到本十年末，我們的水兵必須具備在海上與經過驗證的無人平臺一起操作的高度信心和技能"。

在這一新的現實情況下，由無人駕駛系統組成的網絡化協作團隊可以通過共享信息和責任來進一步提高任務效率，從而改進作戰知識、速度和精確度。從 2017 年開始，我們在海軍研究生院（NPS）的工作重點是研究和實驗無人機、水面、地面和海底平臺的協作配對--UxV 網絡化控制系統。

根據海軍最近發布的 "UNMANNED "活動計劃[2]，由 NPS CRUSER 資助的 "多線程實驗（MTX）"計劃旨在開發一個初步的移動式 UxV 網絡化控制系統（NCS）。NCS 是一個由移動代理（有人和無人系統）組成的分布式系統，通過無線網絡交換傳感、制導、導航、控制和通信信息，以支持任務目標。從系統控制的角度來看，由于引入了時變延遲、不完善的信息交換和信息丟失，增加了無線網絡的復雜性。

無人系統的異質組合包括不同的通信、傳感和導航模式。這增加了非接觸式控制系統的多樣性和魯棒性。通信可通過多種方式傳輸，包括聲學、無線電和光學設備。每種模式都具有影響整體網絡性能的性能特征。另外需要考慮的是代理的定位，以優化這些通信鏈路；這包括在領域之間提供中繼的代理（例如，USV 可以充當聲學和射頻傳輸路徑之間的移動通信網關浮標）。

傳感設備通常針對其運行的物理環境。非接觸式傳感器可能包括聲納、雷達、激光雷達和照相機。它可以產生大量數據。為了避免移動代理之間有限的網絡帶寬超載，對傳感器數據進行處理以過濾掉多余的信息可大大減輕網絡負荷。在 UxV 的導航和控制方面，每輛 UxV 都有不同的特點，包括在站時間、機動性、速度、可探測性和覆蓋率。這些車輛可以協同工作，以取得更好的效果，其中包括定位和多傳感器檢測與分類。

總體而言，移動式 UxV NCS 支持傳統的軍事任務領域，其中包括：協同搜索、協同覆蓋、分布式火力、混合控制和編隊控制，但該方法的核心原則是系統多樣性可增強魯棒性，并為更廣泛的軍事任務提供有用的方法。

與 UxV NCS 相關的一些最關鍵的一般性研究問題包括以下幾個方面：

1.如何控制系統？系統控制的考慮因素包括集中式、分布式還是組合式。另一個考慮因素是人類在系統控制中的作用。可供選擇的方案包括 "人在回路"（HITL）和 "人在回路"（HOTL）。"人在回路 "是指系統能夠自主行動，但人類可以觀察系統，并在需要時進行指揮和控制（C2）。

2.如何優化系統？令人感興趣的是如何安置無人系統以支持地面行動。例如，在能力（如通信和傳感）、任務目標、持續時間、穩健性和靈活性方面進行優化。

3.這些系統有哪些特性和弱點？弱點的一個例子可能是敵對兵力摸清任務目標或部隊演習的能力。

4.自主性在系統開發中的作用是什么？在可預見的未來，軍用 UxV NCS 將需要人類決策。鑒于將有一個人工智能/機器學習（AI/ML）系統自治組件來定位無人系統，一個重要的問題將是設計控制自治和人類決策者之間的接口，以允許透明度、靈活性和控制。

系統結構

圖 (1.1) 顯示了系統結構。它強調模塊化方法，類似于開放系統互連（OSI）模型[3]。它由以下幾層組成：

1.第 1 層：移動代理--組成網絡的有人和無人系統。每個節點都有與其能力相關的獨特參數。這包括但不限于節點的移動性、能量、速度、傳感、通信和計算處理能力。

2.第 2 層：通信--通信能力對于 NCS 的可控性和可觀測性至關重要。它并不局限于單一的通信基礎設施（如無線通信），而是可以由多種模式組成。對于 MTX，既有射頻通信，也有聲學通信。射頻網絡由 Persistent Systems 公司的網狀中繼無線電代表。網狀中繼包括一個路由發現服務軟件組件，可自動為代理之間的信息通信確定路由。通信的一個重要組成部分是能夠使用與通信介質相關的連接指標，以確保系統的可控性。例如，通過應用程序接口，可以測量無線電之間的信道統計數據，如信噪比（SNR）。這可用于優化網絡內的系統定位，確保控制和感知數據能通過網絡可靠傳輸。

3.第 3 層：信息--信息層是一個抽象層，代表通過網絡傳輸的協議和內容。信息層包括 UxV 狀態、傳感器數據和互連數據。狀態數據提供了代理的位置、方向（及其導數）和物質條件。互聯數據（來自通信應用程序接口）用于控制和導航。它是網絡中本地可行的路徑。這為確定適當的控制策略提供了必要的輸入，以完成在節點之間創建穩健的通信路徑等任務。信息層支持與 AI/ML 方法相關的自主推理，特別是在多傳感器融合方面。

4.第 4 層：控制與導航--這是系統在通信、傳感、能源、時間和車輛動態等限制條件下實現任務目標的能力。系統控制可以是集中式和/或分布式的。集中式和分布式控制能力可能會增加處理多種任務場景的靈活性。它包括所有系統節點的軌跡或路徑規劃，包括對載人系統的建議。

5.第 5 層：人類/機器人接口（HRI）--HRI 包括人類控制系統的潛力和 NCS 向用戶提供及時信息的能力。設計的一個重點是能夠以較少的人員控制更多的代理。

6.第 6 層：賽博安全--保護所有層的是一個賽博安全模型。這包括應用安全、信息安全、網絡安全、算法安全、災難恢復和最終用戶合規性。

技術三要素

機器人技術、互聯網-網絡和人工智能/移動語言三位一體的技術（圖 1.2）推動了更高水平的自主性。每項技術都會對上述所有系統架構層產生影響。對于 UxV NCS 而言，機器人技術的關鍵問題包括 1). 實現后勤和維護自動化，以便快速部署和恢復多個無人系統。2). 減少操作和維護無人系統所需的兵力。提高 "齒-尾 "比，通過提高作戰靈活性和降低兵力保護要求來提高任務效率。

AI/ML 的突出問題圍繞信任展開。這些問題包括：透明度/可解釋性、倫理考慮、系統可控性、穩健性和可靠性 [4]，[5]。互聯網絡的問題包括：開發通用靈活的通信模型，以支持系統效用最大化；開發用于動態數據包路由規劃的網狀無線電算法；開發面向服務的架構，以根據數據包的重要性確定網絡流的優先級。

三要素的核心是計算。它強調了計算對系統性能的影響。無人平臺的類型會影響機載可用計算量。較小的無人飛行器和無人潛航器的機載計算量往往有限，而 USV 和 UGV 在安裝額外計算機方面可能更具靈活性。在設計和使用系統時，可能需要明確考慮相應的卸載處理和定位代理。

圖 1.2：技術三要素--機器人技術、互聯網技術和人工智能/移動通信技術影響著非接觸式傳感器模型堆棧的各個層面，同時也凸顯出非接觸式傳感器的設計和信息流受到每個平臺上可用計算能力的重大影響。

無人系統概述

MTX 的無人駕駛系統幾乎全部由 NPS 自主車輛研究中心 (CAVR) 提供。所有系統都具有 WiFi 功能，UUV 是唯一沒有 Persistent Systems 網狀中繼無線電的航行器。它們在海底使用聲學調制解調器傳遞信息。NCS 無人系統包括以下設備：

1.(2) NPS REMUS 無人潛航器--這些 Hydroid 系統是專門的 REMUS 100 無人潛航器，包括以下傳感和導航功能： 導航級慣性導航系統（INS）、上下視聲學多普勒海流剖面儀（ADCP）、900/1800 KHz 側掃聲納、Blueview 450 前視聲納和 2.25 GHz 微型測深聲納、WHOI 聲學微型調制解調器、GPS 和 WiFi。

2.(2) NPS SeaFox USV--該系統由 Northwind Marine 制造。第一個船體作為移動通信中繼浮標，能夠將聲學調制解調器插入水中，用于收集 UUV 的聲學數據并通過 UAV 傳播給用戶。第二個船體用于插入海豹突擊隊，并安裝有雷達，用于探測水面交通。SeaFoxs 采用噴水發動機，使用 JP-5 燃料，航速超過 40 節。

3.(2) NPS ScanEagles--由 Insitu 公司制造，這些無人機由 NPS 和 NAVSPECWAR 第一特種偵察隊共同操作。無人駕駛飛行器經過改裝，安裝了國家航空航天研究所中國湖制造的電源控制板（PCB）和國家航空航天研究所的二級控制器中央處理器。這樣就能夠收集狀態信息，并通過網狀無線電分發數據。

4.(1) Shield AI 四旋翼飛行器--四旋翼飛行器用于在建筑物內搜索，以探測名義上的放射性設備，這是新南威爾士州任務場景的目標。在沒有 GPS 的情況下，僅使用照相機和基本的死算算法進行導航的能力被稱為 SLAM（同步定位和繪圖），對于室內、太空和海底等 GPS 信號衰減或被拒絕的環境至關重要。

所有 NPS UxV 系統的一個關鍵設計考慮因素是采用二級控制器架構。所有 NPS 系統都是軍用級系統。這些系統現在或過去一直是軍事庫存中的作戰兵力。二級控制器是一臺已安裝的計算機，通過通信應用程序員接口（API），可以發送控制無人系統的超控命令，并接收主控制器發送的狀態信息。一般來說，這允許將較高層次的自主性（如路線規劃）與低層次的指令（如控制系統執行器沿路徑運行）分離開來。這種方法假定制造商提供 "底層 "控制和通信 API。這可以大大加快開發過程，無論無人系統制造商是誰，都可將其視為擴展多代理系統不可或缺的組成部分。這種方法的一個例子是 Hydroid REMUS RECON 或遠程控制協議 (RCP) API。

圖1.3:CAVR ROS架構

圖 (1.3) 顯示了 CAVR 二級控制器架構的整體軟件架構。它使用 Linux 操作系統（Ubuntu 18.04）和機器人操作系統（ROS）Melodic Morenia 作為軟件中間件。每個方框代表一個 ROS 節點。信息從左到右流動。方框的顏色反映了 ROS 節點的功能。從各種傳感器（紫色）收集數據。感知器處理傳感器數據（粉色），并將這些信息輸入映射組件（綠色）。這些信息將作為路徑規劃和狀態估計（橙色）的輸入。

還有用于管理飛行器導航的流程（淺藍色）。其中包括任務管理器、任務管理器、規劃器和控制器。此外，還有一個健康監測器（淺黃色）。最后還有一些流程，包括主控制器發送和接收信息，以及模擬和執行器（深綠色）。

其余文件詳細描述了與 MTX 相關的研究和實驗。其中包括圣克萊門特島（SCI）演示，但也包括在加利福尼亞州尤馬試驗場（YPG）和羅伯茨營使用 NPS ScanEagle 進行的測試、在加利福尼亞州蒙特雷灣進行的 UUV 和 USV 測試，以及與整個 NCS 系統方法相關的最新進展。實驗 "主線 "包括 用于 NCS 優化的高級自主性、UxV 通信優化、支持道路網絡攔截的最佳無人機軌跡、移動網狀網絡性能和分析、使用適應領域的卷積神經網絡進行道路網絡的跨領域識別，以及自動創建標簽點云數據集以支持基于機器學習的感知。

美國負責采購和維持的國防部副部長辦公室（OUSD A&S）的任務是快速和低成本地向作戰人員和國際合作伙伴提供和維持安全和有彈性的能力。現在迫切需要開發適應性采購框架（AAF），以加快軟件開發和采購流程，加強作戰概念（CONOPS），如分布式海上作戰（DMO）。國防部（DoD）必須利用與國防戰略和全球威脅的性質相聯系的數據驅動的分析來塑造AAF，并擴展新的能力來應對新的威脅。威脅和能力共同演化矩陣（TCCM）解決了這一要求。威脅是一種能力試圖處理的問題。一種能力是代表威脅的問題的解決方案。共同進化算法探索了一些領域，其中一個能力或能力組合的質量由其成功擊敗一個威脅或威脅組合的能力決定。TCCM有可能在新的和有爭議的環境中系統地優化、推薦和共同演化能力和威脅。我們展示了一個關于幫助項目執行辦公室（PEO）使用從公開來源匯編的非機密數據對特定領域DMO的能力和威脅進行戰役的用例。

引言

不僅美國防部負責采購和維持的副部長辦公室（OUSD A&S）有必要制定采購戰略，而且整個國防部也有必要應用數據驅動的分析以及與國防戰略和全球威脅的性質相聯系的創新和適應性作戰概念（CONOPS），并為作戰人員擴展新的能力。

例如，為了提高部隊的總體戰備能力，并在廣泛的行動和沖突頻譜中隨時投射戰斗力，海軍需要靈活的指揮和控制（C2）組織結構來滿足CONOPS。例如，DMO是海軍的一個CONOPS，而遠征先進基地作戰（EABO）是美國海軍陸戰隊（USMC）的一個CONOPS。DMO和EABO都是海戰現代化的新興作戰概念。PMW 150是PEO C4I的C2系統項目辦公室，也是C2解決方案的主要提供者，它的工作重點是將作戰需求轉化為海軍、海軍陸戰隊、聯合部隊和聯軍作戰人員的有效和可負擔的作戰和戰術C2能力。PMW150的任務是 "以創新的方式滿足相關能力的操作要求，使作戰人員能夠保持C2的優勢"（Colpo，2016）。

另一方面，美國艦艇的海上行動，特別是在沿海地區，將繼續存在爭議和危險；因此，當務之急是發展DMO和EABO，以實現統一的行動愿景。DMO的目的是在有爭議的環境中支持國家和戰略目標。DMO的概念不僅將進攻性打擊視為在戰斗中獲勝的主要戰術，而且還將欺騙和迷惑敵人的能力確定為在有爭議的環境中獲得成功的關鍵任務。目前的工作重點是將現有的平臺、系統和能力與DMO的具體戰術相結合，以實現海上戰略和作戰目標。DMO被定義為 "通過使用可能分布在遙遠的距離、多個領域和廣泛的平臺上的戰斗力來獲得和保持海上控制所必需的作戰能力"（海軍作戰發展司令部[NWDC]，2017）。

DMO作為海軍和海軍陸戰隊資產運作的一個概念，其發展源于分布式殺傷力（DL）模型（Popa等人，2018）。DMO的概念采用了DL的擴展觀點，由三個支柱組成：通過網絡射擊能力提高單個軍艦的攻擊力，將攻擊能力分布在廣泛的地理區域，并為水面平臺分配足夠的資源，以實現增強的作戰能力（Rowden, 2017）。DMO還強調在所有領域，包括空中、地下和網絡戰，都需要更有彈性和可持續性的水面平臺。DMO的未來觀點是成為以艦隊為中心的戰斗力，通過整合、分配和機動性，允許在多個領域（有爭議的空中、陸地、海上、太空和網絡空間；國防部，2018）同時和同步執行多種能力和戰術，以便在復雜的有爭議的環境中戰斗和獲勝（Canfield，2017）。因此，DMO不僅包括傳感器、平臺、網絡和武器的傳統戰爭能力，而且還延伸到隨著新技術發展的其他戰術。DMO概念使用涉及ISR、機器學習（ML）和人工智能（AI）的先進探測和欺騙，特別是使用無人系統來增強進攻性戰術行動的能力；因此，通過潛在地利用平臺、傳感器、武器、網絡和戰術的不同組合，可以在所有海上領域放大一支多樣化但統一的部隊的戰斗力。

DMO的概念包括詳細的能力，如反措施、反目標和反介入的戰術。反措施是旨在轉移威脅的防御性能力。反目標可能是進攻性能力、欺騙性戰術和轉移威脅的作戰演習。欺騙性戰術包括無人資產群、機械和物理反措施、電子干擾和限制電磁輻射，或排放控制（EMCON）。反介入是為了消除威脅。

傳統上，基線部隊結構由一組固定的友軍艦艇和飛機組成，排列成行動組，包括航母打擊組（CSG）、遠征打擊組（ESG）、水面行動組（SAG），以及各種獨立的可部署單位，如EABO的遠征海軍部隊。

DMO的行動要求包括能力、人力、維護和供應等資源，需要仔細分析、計劃和執行，這需要正確的數據戰略、分布式基礎設施和深度分析。威脅與能力協同進化矩陣（TCCM）的技術概念解決了DMO和EABO行動的要求。威脅是一種能力試圖處理的問題，包括其復雜性和緊迫性。一種能力是代表威脅的問題的解決方案。來自ML/AI社區的協同進化算法探索了一些領域，其中能力或能力組合的質量由其成功擊敗威脅或威脅組合的能力決定。戰爭游戲模擬中使用的協同進化算法類似于國防應用中廣泛使用的蒙特卡洛模擬，只是它們參與了預測和預報、優化和博弈（minmax）算法等ML/AI。DMO和EABO概念要求處理不斷變化和發展的威脅的能力和資源網絡的靈活性和進化。

圖 1. 每個節點都使用 CLA 注意：每個節點的內容和數據可能包括能力；首先需要對能力進行索引、編目和數據挖掘。

圖 2. TCCM 和兵棋仿真的概念

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。