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本文旨在建立無人機探測、追蹤與識別系統的標準化測試框架。此套標準化評估體系將促進對反無人機系統性能的深度認知。鑒于無人機威脅態勢日益嚴峻，且當前缺乏統一的系統評估政策應對風險管控，該框架建設迫在眉睫。本方法論于歐盟“內部安全基金警務部門”（Internal Security Fund Police）資助的“勇氣項目”（COURAGEOUS）框架內開發。標準化測試架構基于系列用戶定制場景構建，涵蓋各類實戰環境。現階段標準場景側重民用安防終端用戶，但該框架采用開放式架構設計，支持模塊化擴展標準場景體系，賦予用戶便捷添加新場景的能力。各場景均配套明確的作戰需求與功能性指標要求。基于此，本文提出綜合測試方法學，實現不同反無人機系統的公平定性與定量比較。該標準測試體系聚焦反無人機系統的定性定量評估，已通過三輪用戶腳本化驗證測試實現效能驗證。

本文組織結構??

本文章節安排如下：為厘清問題本質，第3章解析無人機系統（UAS）關聯事故案例并評估現役反無人機能力缺口；第4章探究當前反無人機作戰的技術與方法體系，深化現狀認知。基于前述研究基礎，第5章提出10項標準化反無人機應用場景，該場景框架將作為全流程標準化工作的指導準則。第6章詳述各標準場景的風險分析流程。通過平行工作路徑并結合終端用戶研討，第7章提出反無人機覆蓋的作戰需求體系，同步制定系列系統性能要求與量化指標。綜合上述成果，第8章構建反無人機系統評估方法論。該方案在希臘、比利時及西班牙開展的三次大規模試驗中完成驗證（詳見第9章）。第10章作為總結，通過實證結果研討指出現存研究缺口，并規劃未來研究方向。

反無人機技術體系??

反無人機領域的新技術研發已成為普遍研究方向。歐盟H2020-ALFA、H2020-ALADDIN及H2020-SafeShore項目代表典型范例，均針對特定應用場景開發無人機探測系統。構建高效探測系統普遍面臨兩大核心挑戰：首先，無論采用何種傳感技術，無人機平臺普遍具備極小反射截面與探測基線——具體表現為采用公共無線電頻段、有效距離內聲學特征微弱、可見光/紅外信號強度低、雷達反射截面微小等特性；其次，因多數無人機與鳥類特征相似，誤報率控制成為顯著技術瓶頸。雷達探測、聲學偵測、可見光識別、紅外識別（含熱成像與短波）、無線電頻譜感知、激光雷達等多種傳感方案可用于應對無人機探測難題。然而因實際工況的復雜性，現行主流解決方案普遍融合多類傳感技術，并結合源自計算機視覺的傳統檢測追蹤算法，最終實現多傳感器協同追蹤。??執法機構操作規范整合??同為關鍵考量要素。此背景下，SkyFall與DroneWise項目具有重要實踐意義：通過評估多類反無人機系統，將最優系統集成至執法機構培訓體系，并提供系列終端用戶導向措施以強化應對無人機恐怖襲擊的能力。

反無人機系統標準化測試??

在反無人機系統標準化測試方法開發領域，既往已取得多項進展。核心矛盾在于：評估無人機探測系統性能的標準化測試技術存在兩項對立需求。因系統通常依賴復雜數據融合與傳感器數據處理，需嚴格規范測試環境以識別性能邊界，此第一需求要求受控環境下的可重復測試。然而無人機探測系統需滿足全天候全時域作戰需求，故第二需求要求評估其在復雜環境下的實戰效能，二者存在根本性矛盾。標準化測試方法必須審慎平衡這兩類需求，目標是建立同時滿足開發者定量統計驗證與終端用戶定性實戰驗證的評估體系。

在機器人領域，美國國家標準與技術研究院（NIST）曾提出此類定性與定量驗證方案。基于NIST成果，首次提出驗證方法論并完成驗證。該方案于2017至2018年在SafeShore項目框架下首次應用于反無人機標準化測試。同期美國能源部核安全管理局也在本土開展反無人機測試評估方法論研究。雖未最終成為標準，但其定義的技術路線涵蓋測試方法、性能度量、測試無人機類型、關鍵變量及數據分析規范，為可靠評估反無人機技術奠定基礎。

標準缺失問題在2020年左右顯現：隨著多款反無人機系統上市，終端用戶愈發難以甄別性能差異。執法機構與政府部門在關鍵基礎設施保護場景開展多項測試，但此類試驗成本高昂且結果難以跨場景遷移。

該挑戰推動國際組織開展多項標準化工作。歐洲民航設備組織（EUROCAE）WG-115工作組積極推進標準建設：ED-286標準提供管制空域反無人機操作的"作戰服務與環境定義"（OSED），ED-322標準設定非合作無人機探測系統的"系統性能與互操作性要求"。這些聚焦機場環境的成果在歐洲與美國的緊密協調下推進——美國聯邦航空管理局（FAA）設立SC-238特別委員會制定反無人機技術綜合評估指南。EUROCAE與FAA協同確保反無人機系統在保持有效探測能力的同時安全融入現有航空體系。

北約是反無人機測試標準化的關鍵力量，其反無人機工作組聚焦：（i）建立技術共同體；（ii）政策、理念、條令及戰術規程；（iii）標準化建設；（iv）研發與作戰活動。年度"技術互操作性演習"（TIE）即為促進多系統互操作性的典范[31]。

德國標準化學會（DIN）正制定DIN 5452-9（專注無人機探測）及配套符合性測試規程。英國國家保護安全局（NPSA）同步開發"反無人機測試評估標準"，旨在構建結構化性能評估框架。國際標準化組織（ISO）通過ISO/CD 16746[33]（終端用戶設備部署指南）與ISO/CD 16747（制造商合規解決方案指引）推動全球標準統一。

上述行動體現國際社會對標準化測試的共識，但國別法規差異與作戰需求分歧仍存挑戰。"勇氣項目"制定的技術協議18150（CWA 18150）致力于整合各國成果，在確保與國際新標兼容前提下，為采購機構與安全主體提供透明可復現的技術評估框架。

現行反無人機框架綜述??

反無人機領域在商軍兩用無人機激增的推動下取得顯著進展。本節概述現役探測、追蹤與識別（DTI）技術及其在反無人機系統中的組合應用。

1. 探測-追蹤-識別（DTI）技術體系??

本研究初始收集260套反無人機系統數據，經數據詳實度與適用性篩選后保留144套系統樣本。這些解決方案融合多種DTI技術，圖3展示技術分布格局，其中主流方法包括：

• ??微波雷達??：55%系統采用，通過主動發射無線電波探測目標。核心優勢包括：全天候作戰能力（晝夜無休）、中強度惡劣天氣維持功能（暴雨/霧/雪環境下性能可能衰減）、可同步提供目標距離/徑向速度/高度數據（部分構型）、結合機械或電子掃描天線陣實現廣域監控。主要局限在于：低頻雷達對小截面微型無人機探測困難；高頻雷達在大氣衰減下探測距離銳減；易受電磁干擾（含蓄意干擾）；主動發射特性易暴露自身位置。

• ??可見光攝像機??：47%系統采用，多作為輔助傳感手段支持威脅識別或操作員視覺確認。其高空間分辨率特性（配合適用光學器件）支持遠距離小目標識別，被動傳感模式利于隱蔽作戰。但效能高度依賴環境光照——夜間或濃云條件下需人工補光（犧牲隱蔽性）；霧霾/雨雪等環境因素顯著降低探測概率與識別精度。

• ??熱成像儀??：35%系統集成，基于目標紅外特征實施探測。優勢體現在：全黑暗環境有效監控；通過電機/電池等熱源特征識別目標；對煙霧/偽裝等視覺遮蔽抗性強。局限包括：暴雨/濃霧/高溫環境削弱熱對比度；空間分辨率低于可見光設備；長距探測模式視場角收窄，需多傳感器協同保障覆蓋。

• ??頻率監測設備??：64%系統配置，通過截獲分析無人機與控制臺射頻信號實現探測。優勢特性有：非視距探測能力（射頻可穿透部分障礙物）；通過射頻指紋/遙測解碼識別機型狀態；被動探測不暴露自身。核心制約為：僅能監測主動發射信號的無人機（預編程自主飛行目標無效）；射頻飽和的城區環境誤報率高且定位困難。

• ??聲學傳感器??：10%系統采用，通過捕捉螺旋槳聲紋特征實施識別。優勢在于：不受電磁頻譜制約；非視距短距探測能力；設備緊湊利于機動部署。但存在嚴重缺陷：環境噪聲（風噪/車流/工業設備）易掩蓋目標特征；理想條件下有效探測距離不足300米，難以滿足早期預警需求。

• ??紅外傳感器與激光雷達??：分別占2%與4%。紅外傳感器（本文指非熱成像類的簡易設備）通過監測場景紅外輻射變化探測目標，優勢是冷背景下熱目標識別能力，常作為高精度系統觸發裝置；局限為無成像功能（僅支持探測）、易受雨霧干擾。激光雷達基于激光測距實現三維環境建模，優勢體現在：復雜環境精準定位（降低誤報）、中短距場景解析能力強；制約因素包括：主動發射易暴露、雨雪霧導致信號衰減、人眼安全標準限制功率（影響作用距離）。

這些技術的流行表明了多傳感器融合的趨勢，以提高可靠性和魯棒性。用于檢測和跟蹤的傳感器融合領域，特別是在反無人機應用中，正在通過基于人工智能的方法和對經典技術的增強而迅速發展。目標是增加系統的健壯性，減少誤報，并在不同的環境條件下提供持續的操作能力。目前影響該領域的關鍵算法方法包括：

• ??探測追蹤數據融合算法新動向??。反無人機領域的傳感器融合技術正通過人工智能方法與經典算法優化實現高速演進，核心目標為增強系統穩健性、降低誤報率并保障多變環境下的持續作戰能力。當前主導該領域的關鍵算法如下：

• ????人工智能增強型多傳感器融合??。新一代反無人機系統（C-UAS）日益采用AI增強的傳感器融合方案：通過機器學習模型整合雷達、光電/紅外攝像機、聲學陣列、射頻探測器等多源異構傳感器數據。基于神經網絡（CNN處理圖像輸入，RNN及變換器處理時序數據）的融合算法實現探測追蹤信息的協同優化。此類方法通過多模態數據集訓練模型以識別復雜威脅模式，補償傳感器固有缺陷，并實現概率化威脅分類。AI技術可動態調整傳感器權重系數，有效應對氣象/地形等環境變量導致的數據缺失或異常。

• ????卡爾曼濾波器及其現代演進??。卡爾曼濾波器及其擴展型（EKF/UKF）仍是移動目標追蹤的基礎。反無人機系統借此融合雷達、光電/紅外及射頻輸入，精確測算無人機位態信息。最新趨勢包含：基于傳感器可靠性指標在線調整過程/測量噪聲協方差的"自適應卡爾曼濾波器"，以及依據無人機行為切換懸停/機動/俯沖等運動模型的"交互多模型濾波器"。

• ????貝葉斯數據融合??。貝葉斯網絡與粒子濾波器通過概率分布建模管理不確定性，在接收新傳感器觀測值時持續更新狀態概率。現代粒子濾波器整合多假設追蹤技術應對多目標及模糊觀測場景，顯著降低誤識別率。貝葉斯融合還能整合沖突傳感器輸出，實現非二元化的柔性決策。

• ????證據融合的鄧普斯特-謝弗理論??。鄧普斯特-謝弗證據理論在異構傳感器融合中日益普及，其顯性建模傳感器間的不確定性及沖突。該方法提供置信區間（非單點估值），增強不確定情境下的決策可靠性，尤其在射頻拒止/視覺降級等傳感器可靠性動態波動的環境中具突出價值。

• ????圖譜化拓撲融合??。新興方法將多傳感器輸出轉化為圖譜節點關系，利用圖神經網絡（GNN）或拓撲數據分析建立連續追蹤路徑與檢測關聯性。該技術在傳統算法失效的場景（如蜂群無人機、建筑遮蔽頻繁的城市場景）展現顯著優勢，有效應對目標遮擋與傳感器信號中斷。

2. 反無人機解決方案的技術組合??

現代反無人機系統常集成多種探測技術以提升發現概率與追蹤精度。圖4展示不同技術組合的占比分布，具體構成如下：

• ??單一技術系統??：53%的反無人機解決方案僅依賴一種探測方法，主要為頻率監測或雷達探測。
• ??雙技術系統??：9%的方案融合兩種技術（如雷達與可見光攝像機組合）。
• ??三技術系統??：15%的方案整合三種獨立技術以強化多模態探測能力。
• ??四技術及以上系統??：23%的方案采用四種以上技術，典型組合包含雷達、攝像機、射頻監測及其他傳感器。

多技術系統趨勢凸顯對魯棒數據融合方法的迫切需求，以有效降低誤報與漏檢率。

完成目標探測識別后，可部署下列壓制手段：

• ??電子對抗??：射頻干擾、信號欺騙及協議操控以切斷通信或接管目標；
• 動能方案??：需即刻消除威脅時部署網捕系統、攔截無人機或高能激光武器；
• ??定向能系統??：微波/激光武器通過非接觸方式癱瘓無人機電子系統或結構。

3. 反無人機技術選型的挑戰與考量??

反無人機系統選型需綜合評估以下要素：

• ????探測范圍??：技術效能受制于距離與環境約束；
• ????抗氣候能力??：雷達與頻率監測比光學/紅外系統更耐惡劣氣候；
• ????誤報控制??：聲學傳感器與頻率監測易受環境噪聲或射頻干擾影響；
• ????部署可行性??：移動平臺、車載系統與固定設施需差異化運維方案；
• ????現役系統兼容??：多數方案需對接現有安防框架的軟硬件組件；
• ????法規限制??：國家及國際法規制約特定探測壓制技術的運用；
• ????作戰環境??：城區射頻擁塞與障礙物增大探測難度，開闊地帶更具優勢；
• ????無人機技術演進??：自主飛行、加密通信及低可觀測設計的普及持續推動反制技術升級。

當前反無人機技術格局呈現無人機能力與反制方案的持續軍備競賽。人工智能、傳感器融合及自主對抗技術的突破將對反無人機體系韌性升級產生決定性影響。

在軍事研發領域，美軍“聯合全域指揮控制系統（JADC2）”的“任務規劃與執行”需求明確，而利用AI輔助聯合規劃以處理數據支撐人類決策，是此類系統效能提升的核心。然而，還需設計“人類數據解讀機制”以優化協同任務的同步與執行。本研究旨在通過“緊急醫療服務場景”評估互依性任務管理候選方案。研究證實，采用“時間線顯示”界面處理“依賴關系問題”的準確率更高，僅在“狀態問題”類型上其精度未顯著優于其他顯示模式。這表明“時間線顯示”界面設計基于“基爾戈爾的時序區間邏輯關系可視化方法”具有顯著有效性。

團隊效能研究數十年來始終是軍事領域的核心議題。軍方資助或主導的研究揭示了團隊績效的本質特征，完善了績效測量與評估方法，并深化了對團隊構成與組建機制的理解。然而，近期技術進步與近鄰對手能力的躍升正顛覆作戰范式。未來戰爭中，“多梯隊殺傷鏈”——由分散式系統集群與操作員構成——將成為制勝關鍵。這一新范式為軍方帶來一系列獨特的協同挑戰。能否有效閉合對敵殺傷鏈并保持優勢，將完全取決于分布式多域團隊在“人-人”及“人-自主系統”協作、以及快速適應動態戰局方面的能力。

美國國防部計劃通過“聯合全域指揮控制（JADC2）”倡議應對軍事格局演變。JADC2是一項戰略作戰概念，旨在將陸軍、海軍、空軍、海軍陸戰隊及太空軍的傳感器、打擊單元與通信設備——最終包括盟國系統——整合為“網絡之網絡”。JADC2的成功高度依賴從多元數據源快速采集海量信息。盡管人工智能（AI）與機器學習（ML）可高效輔助數據處理與分析，人類仍是關鍵資產——尤其在數據解讀與分布式團隊跨域協同效應生成環節。《空軍條令文件3-99》（2021年）指出，“聯合全域作戰（CJADO）”的作戰效能需通過“動能與非動能能力在正確時空點的同步釋放”實現。例如，2023年“護身軍刀”演習中，參演部隊利用非動能效應在反介入/區域拒止環境中為動能打擊開辟時間窗口。為確保此類效應同步，《空軍條令文件3-99》強調每個分布式作戰單元必須理解總體計劃、自身角色及與其他單元的互依支持關系。本研究目標即開發可視化作戰單元互依關系的界面以促進效應同步。

基于前人關于互依性定義與可視化設計的研究，本文改造“智能多無人載具自適應協同/控制技術規劃平臺（IMPACT）”，使其展示任務時序與互依關系。IMPACT整合自主技術、直覺界面與決策支持工具，支持操作員在基地防御、應急響應等任務中指揮多作戰單元。其任務管理界面通過解析聊天文本數據識別任務指令，若判定與操作員相關，則將任務添加至任務管理器并附詳細參數與“快速反應清單”推薦行動。盡管前期研究已探討不同分布式團隊結構利用任務管理器執行聯合指令的效能，但未涉及任務時序與互依關系的表征。為填補此空白，本研究批判性評估現有設計并開發新界面，以可視化任務歸屬、互依性、時序及狀態信息。

任務管理設計方案

經研究確認，任務管理界面需呈現四大核心要素。首先為任務歸屬——明確團隊中任務責任人對協同至關重要，該信息應易于訪問。其次為時序數據，包括任務計劃啟動/結束時間及持續時間。在JADC2任務中，“任務機會窗口”亦屬關鍵，需確保任務在可接受風險或與階段性資源/預協調行動配合下完成，因此所有任務均納入“最早可啟動時間”與“最晚需完成時間”構成的窗口期。第三為任務依賴關系，其中“任務順序約束”是最基礎形式，需標識任務相對其他任務而非單純依時間執行的關聯性。識別出三類基本順序約束：1) 父任務啟動是子任務啟動的前提；2) 父任務完成是子任務完成的前提；3) 父任務完成是子任務啟動的前提。所有依賴關系均存在“父任務”與“子任務”，后者依賴于前者形成方向性關聯。最后為任務狀態，設計中包含“規劃中”“執行中”“已完成”三種狀態。此外，研究認定需考慮“警報機制”，其觸發邏輯基于任務窗口期與依賴關系，分為兩級警報：在JADC2等復雜環境中，若任務無法在窗口期內完成需調整，界面將觸發“紅色警報”；任何因依賴關系受該警報影響的任務則觸發“黃色警告”。這四大要素被融入現有及創新設計理念，產出兩組數據同源但設計異質的界面供實驗對比研究。

本文探討量子計算對軍事通信安全的影響，涵蓋相關機遇、風險、挑戰及前景。盡管量子密鑰分發（QKD）與后量子密碼學（PQC）等量子相關技術提供了增強型加密手段以抵御量子威脅，但其亦可能削弱現有系統安全性，構成潛在風險。研究采用技術就緒水平（TRL）與霍洛維茨采用能力理論，評估影響技術采納的戰略、財務與組織因素。本文同時解析助力量子轉型的三項QKD與PQC項目，以及決策層、IT團隊、科技巨頭、北約與政府等利益相關方角色。基于訪談與案頭研究等定性方法的研究結果表明：開發并部署量子增強與抗量子系統對保障軍事通信安全具有必要性；此外，各國需協同加速技術發展，并投資培訓教育項目以培育專業人才。

近年來，量子計算應用呈現爆發式增長。盡管該技術尚未完全"成熟"（Gschwendtner等，2024），但其必將深刻影響包括軍事工業與通信系統在內的多個領域（代爾夫特理工大學，2020）。全球緊張局勢加劇與技術的飛速進步（Ero & Atwood，2024；Roser，2023），使得通信安全成為關鍵議題。傳統加密方法曾提供強力安全保障，如今卻因量子計算的新能力暴露漏洞（Baseri等，2024）。這種新興態勢為全球防務主體帶來機遇與挑戰并存的雙重局面，使得量子計算對軍事通信安全影響的研究具有重要時效價值。

安全通信是軍事行動的基石，因為若缺失，"部隊與裝備將無法保持信息同步、協調行動、同步作戰，并在挑戰性環境中快速決策"（Spectra集團，2023）。量子計算的出現為提升通信安全提供絕佳機遇——量子密鑰分發（QKD）等技術利用量子原理保障信息安全。但與此同時，量子算法可能破解傳統密碼體系，這警示軍工行業亟需采用抗量子密碼解決方案（如后量子密碼學PQC）。軍方現有價值網絡與通信基礎設施需在技術成熟前完成升級，以整合這些先進技術，避免其影響失控。本研究通過分析量子計算帶來的機遇風險、系統轉型挑戰及相關利益方，揭示其在強化與威脅軍事通信安全中的雙重角色。

本研究的學術價值涉及全球（網絡）安全、密碼學、技術創新、國防研究與戰略管理領域。從實踐角度看，該研究對軍事組織與國防工業具有指導意義：既提供理解量子計算如何變革通信的認知框架，也展現開發部署抗量子技術的迫切性。當前關于軍事系統轉型相關利益方的研究稀缺性，更凸顯本課題的重要性。

本研究將回答以下研究問題："量子計算對軍事通信安全有何影響？"

為解答該問題，設定以下研究目標：

1. 分析量子計算對現有軍事通信系統的潛在影響，包括量子技術如何增強或威脅當前安全通信方法。
2. 評估量子增強與抗量子技術的有效性，重點研究QKD與PQC作為應對量子威脅的解決方案。
3. 探究向量子安全系統轉型的挑戰，揭示軍事環境中采用量子技術的實際困難（含推動轉型的利益相關方）。
4. 基于兩項技術采用框架，為軍事利益相關方提供建議，助力軍事組織與國防工業保護通信網絡抵御量子威脅。

論文結構如下：第二至四章為理論部分。第二章《量子計算》解析量子計算基本原理（含疊加與糾纏現象），探討量子密碼學及當前研發中抵御量子威脅的兩大路徑——QKD與PQC。第三章《軍事通信》闡述軍事通信的重要性，分析現有安全通信手段，并梳理技術演進歷程（如何適應新興威脅與創新）。第四章《技術采用框架》界定兩項軍事技術采用框架：技術就緒水平（TRL）與采用能力理論。

第五章《方法論》詳述研究流程，闡釋定性研究設計與數據收集方法。第六章《結果》呈現研究成果，深入探討量子計算帶來的機遇、風險與挑戰，并分析當前相關項目及轉型關鍵利益方。第七章《討論》結合現有文獻解析研究發現，向相關（軍事）利益相關方提出建議。第八章《結論》總結核心發現、回應中心研究問題，反思研究局限并提出未來研究方向。

本文提出了支持軍事環境的通信網絡的最新政策和定義。它包括在零信任方法（ZTA）下運行的技術發展，信息層是跨戰略、戰術作戰領域的整體。它還旨在提供在拒絕、降級、間歇和低帶寬（DDIL）環境下運行的建議背景。本文是 DSTL 白皮書 DSTL/CP157645 v1 的五頁摘要。

“戰術邊緣”一詞是從“最后一英里戰術”或“矛尖”以及最近的“邊緣計算”等術語中衍生出來的一個總括短語。它涵蓋了軍事需求、戰術戰場的局限性和制約因素，以及對工業新方法的使用。戰術或軍事環境是移動和動態異構網絡的混合體，其承載范圍多種多樣，不一定屬于同一安全域。網絡連接是對作戰要求的反應，數據傳輸速率從低到高，間歇性地保持靜默，因此信息技術（IT）和模擬網絡的協議多種多樣。

目前的軍事條令 AJP6 將通信網絡定義為戰略或戰術網絡。這些網絡支持戰略、作戰和戰術指揮系統。一般用戶認為，在戰略、作戰和戰術層面有 3 個網絡類別，用于支持指揮、作戰或在該層面連接的通信信息系統（CIS），即（OpCIS）和戰術 CIS（TacCIS）；提供這些網絡是為了支持這三種指揮環境。這與通信信息交換需求（IER）相輔相成，而通信信息交換需求歷來是根據戰斗序列和指揮結構，以從戰略到戰術的分級方式分配的，越接近戰術邊緣，支持分級信息/數據流的能力和吞吐量理論上就越小。然而，由于必要性、機遇和不斷發展的技術，所設計的戰略 CIS 系統和網關可在戰術層面使用或訪問，并可直接進行跨網絡通信。

北約 Tidepedia 將戰術邊緣定義為 "在作戰空間或危機環境中冒著致命風險運行的平臺、場所和人員，其特點是：

• 生存和任務成功依賴于信息系統和連接、

• 信息系統和連通性的運行準備狀態受到嚴重威脅、

• 用戶全情投入，高度緊張，依賴信息系統的可用性、完整性和透明度"。

這一定義適用于從戰略到戰術的任何軍事環境，因為其特點是傳統的理論和戰斗的等級秩序。

本文介紹了在戰場數字孿生框架內使用貝葉斯優化（BO）、遺傳算法（GA）和強化學習（RL）等先進技術優化軍事行動的綜合方法。研究重點關注三個關鍵領域：防御作戰中的部隊部署、火力支援規劃和下屬單位的任務規劃。在部隊部署方面，BO 用于根據戰場指標優化營的部署，其中湯普森采樣獲取函數和周期核取得了優異的結果。在火力支援規劃中，采用了 GA 來最小化威脅水平和射擊時間，解決了資源有限條件下的資源受限項目調度問題（RCPSP）。最后，為任務規劃開發了一個 RL 模型，該模型結合了多智能體強化學習 (MARL)、圖注意網絡 (GAT) 和層次強化學習 (HRL)。通過模擬戰場場景，RL 模型展示了其生成戰術演習的有效性。這種方法使軍事決策者能夠在復雜環境中提高行動的適應性和效率。研究結果強調了這些優化技術在支持軍事指揮和控制系統實現戰術優勢方面的潛力。

基于戰場數字孿生的 COA 生成概念

戰場數字孿生是一個數字復制品，代表了真實戰場環境的組成部分和行為特征。它可以通過接收來自實際戰場的實時或接近實時的戰場、敵方和友軍單位信息，并將其動態反映到數字孿生中，從而對數字孿生模型進行評估和調整。換句話說，模型可以根據真實世界的數據不斷更新，以實現更具適應性的分析。這一概念與深綠的自適應執行相一致，后者也依賴于動態更新的信息。通過這種方式，可以向真實戰場系統提供改進的決策反饋，幫助用戶根據數字孿生模型做出更好的決策，而數字孿生模型是根據實際作戰數據更新的。

本節提出了 “基于戰場數字孿生的作戰行動選擇生成與分析 ”概念，通過各種技術方法，利用戰場數字孿生生成作戰行動選擇。然后對這些選項進行評估、效果比較，并推薦最合適的 COA 選項。基于戰場數字孿生的作戰行動選擇生成和分析的基本概念是，利用戰場數字孿生的預測模擬生成作戰行動選擇，同時考慮若干戰術因素（METT+TC：任務、敵人、地形和天氣、可用部隊和支持、可用時間和民用因素）。然后，可在數字孿生環境中對生成的作戰行動方案進行快速評估。圖 2 展示了這一流程的概念圖。生成和分析 COA 的四個關鍵輸入--威脅分析、相對戰斗力分析結果、戰場信息以及指揮官和參謀部的指導--假定來自其他分析軟件模塊和用戶輸入，從而完成智能決策支持系統。有關鏈接分析軟件模塊的更多信息，請參閱 Shim 等人（2023，2024）。

圖 2：基于戰場數字孿生系統的 COA 生成和分析概念。

可以按照圖 1 中概述的戰術規劃流程生成并詳細說明 COA 選項。然而，如前所述，規劃過程中的許多任務都需要人工干預，而人工智能技術的應用仍然有限。因此，我們將重點放在 COA 生成階段，在研究適用技術的同時，找出可以實現自動化和智能化的方面。本研究介紹了在 COA 生成過程中可實現自動化和智能化的三個概念：確定友軍部隊部署、規劃間接火力支援和規劃部隊戰術任務。友軍部隊部署是指部隊到達戰場后如何安排和使用，而部隊部署則是指如何將部隊轉移到指定的大致位置。我們將貝葉斯優化方法應用于友軍部署優化問題，作為 COA 方案生成的一部分。隨著人工智能技術的快速發展，許多研究都探索了基于最先進機器學習算法的全局優化方法。其中，使用高斯過程的貝葉斯優化法作為一種針對實驗成本較高的黑盒函數的全局優化方法受到了廣泛關注（Brochu，2010 年）。對于炮兵作戰，我們將火力支援調度問題歸結為一個項目調度問題，該問題力求在遵守資源限制的同時，最大限度地減少敵方總威脅和發射時間。將項目調度與資源管理相結合的任務被稱為資源約束項目調度問題（RCPSP）。最后，我們利用強化學習（RL）技術為下屬單位規劃戰術任務，以找到最優行動策略。強化學習已經證明，它是在動態和不確定環境中解決復雜決策問題的有效框架。特別是，我們利用多智能體強化學習（MARL）、分層強化學習（HRL）和圖注意網絡（GAT）的原理，為多個單位有效地學習任務及其相應參數，同時從每個智能體的角度考慮其重要性。

在使用所提出的方法生成一系列作戰行動（COA）選項后，將在戰場數字孿生系統中對這些選項進行模擬評估。然后對模擬結果進行評估，以推薦最合適的 COA 選項。在下一章中，將詳細解釋用于實現所建議的 COA 生成概念的技術方法，并提供全面的實驗評估結果，以突出所建議方法的有效性。

圖 8：強化學習的擬議架構。

電磁環境對于了解和開展多域軍事行動至關重要。因此，理解和管理這一物理層面至關重要。北約卓越建模與仿真中心（M&S CoE）開發了一個名為 “ELMO”（多域作戰電磁層）的項目，旨在為所謂的電磁頻譜作戰（EMSO）虛擬化創建一個合成環境。ELMO 的后續工作包括技術演進，在已開發的功能之外提供更多的功能。該系統提供干擾和雷達覆蓋區域的計算和可視化功能。ELMO 還可生成地理參照文件，與其他 M&S 系統共享，包括計算機生成部隊 (CGF) 工具。文件共享通過 “兵棋推演交互式場景數字疊加模型”（WISDOM）進行，該模型允許通過 HLA1516e 進行數據交換。已與 VBS4（也有直接插件）、JCATS 和 MASA SWORD 模擬器進行了連接測試。本文介紹了 ELMO 項目的成果，證明了 ELMO 在所有 M&S 支柱中的應用能力： 教育與培訓（演習）、行動支持--執行（決策支持）、概念開發與實驗（CD&E）--能力開發、任務演練--規劃（行動方案分析）和采購。

圖 1：典型的 ELMO 虛擬環境可視化。

“ELMO”（多域作戰電磁層）項目快速概覽

電磁環境是了解和開展未來軍事行動的一個基本要素。它的橫向特性從多領域的角度滲透到作戰場景中，因此，理解和管理這一物理維度至關重要。

北約卓越建模與仿真中心（M&S COE）開發了一個名為 “ELMO”（多域作戰電磁層）的架構，目的是為所謂的電磁頻譜作戰（EMSO）虛擬化創建一個合成環境。在這種情況下，M&S 具有實施復雜電磁多域場景的靈活特性，能夠在場景中顯示在真實世界環境中無法看到或檢測到的東西。這一特性將簡化對主要電磁頻譜參數的理解，并增強電子戰背景下電子資產所提供的作戰和信息特性。

電磁層是利用 AGI 公司開發的軟件工具包（STK）和 Mathworks 公司開發的 MATLAB 構建的。這兩個工具的集成被用來生成臨時合成的軍事組件，如干擾器和雷達預警接收器。

然后構建了一個特定場景，以模擬軍事電磁環境，其中 STK 合成資產（如衛星、雷達和通信系統）與 MATLAB 開發的軍事組件相互作用。MATLAB-STK 集成生成的電磁層成功地提供了戰場上整個電磁頻譜的綜合可視化。圖 1 是這種可視化的一個示例，其中電磁場區域清晰可見，并用與其功率密度相關的顏色表示。例如，在這種情況下，功率主要集中在敵方雷達上，以便更有效地進行干擾。

在演示場景中進行的測試證明，ELMO 有能力開發一個復雜的框架，不僅適用于指揮官的決策，還適用于能力開發和實驗、培訓、采購以及任何可能的 M&S 應用領域。

組織這些測試是為了包括任何類型的平臺、多領域和許多不同的行動，其中包括電磁頻譜的使用，如電子防御、電子攻擊、電磁頻譜測量。考慮到它們的作用，必須清楚地描述其中的一些組件，這些組件已用于進一步開發本文所述的系統。

首先，陸地平臺上安裝了一個通信干擾器，能夠抑制 2G 和 3G 通信，以保護高價值目標免受無線電控制簡易爆炸裝置的攻擊。該保護系統提供的 “安全氣泡 ”取決于許多因素，包括干擾器和通信系統的技術特性，考慮到天線的距離、地形、建筑物、天氣條件等。

此外，還有一種雷達用于引導從陸地炮臺發射的導彈，由對應方控制。可通過安裝在無人機上的特定干擾器對其進行干擾，該干擾器可通過合成天線將能量集中到雷達上。

此外，還有一個安裝在固定地點并由對口單位控制的定位、導航和定時（PNT）干擾器，能夠抑制行動區內大片區域的 GPS 和 GALILEO PNT 設備。

最后，由于在第二架無人駕駛飛行器上安裝了 ESM 設備，可以監測電磁頻譜。這對正確使用通信干擾器至關重要，不僅要在主動模式下使用，干擾上載到情報庫中的頻率，還要在被動模式下使用，利用測量到的頻率信息在這些頻率上傳播能量，從而大幅提高干擾活動的成功概率，這意味著恐怖分子無法在適當距離啟動遙控簡易爆炸裝置以造成破壞。

這項工作由 Calian 和 C3 人因咨詢公司根據加拿大國防研究與發展-多倫多研究中心（DRDC TRC）任務 20 "未來自主系統集成的人機協作研究路線圖 "進行，是更大的人機交互（HAI）任務授權合同（TAC；合同：W7719- 185397/001/TOR）的一部分。人機交互任務授權合同的總體目標是設計、開發、實施和評估人機協作（HAT）概念、方法和技術，以提高加拿大武裝部隊（CAF）人機系統（HMS）的整體性能。

本報告介紹了一項研究的結果，其目的是根據目前從事人機協作研究的 DRDC 成員的研究要求，制定一個研究路線圖，以指導 DRDC 未來的研發活動，解決自主系統集成中的人機協作問題。研究路線圖的結構基于美國國家科學院、工程院和醫學院的 BOHSI 委員會的研究成果，該委員會為 HAT 研究確定了 10 個獨特目標和 46 個研究課題。研究路線圖說明了 DRDC 研究人員、其利益相關者（DND）和研究界（如 BOHSI 所述）之間的一致程度。這項研究的成果包括一個時間表，概述了 DRDC 的研究重點以及尚未確定優先次序的領域。

本研究中制定的研究路線圖將有助于指導 DRDC 未來的研發活動，以解決自主系統集成中的 HAT 問題，并為調查 HAT 實驗測試平臺（如合成和/或物理實驗平臺）的操作要求奠定基礎，以便開展未來的 HAT 實證研究。

本文件按以下章節編排：

1.第一部分：導言。本節介紹了本項目的前言和目的；

2.第二部分：研究路線圖： 研究路線圖。本節介紹了根據美國國家科學院、工程院和醫學院人類系統集成委員會 (BOHSI) 報告、HAT 調查和 DRDC 反饋所獲得的數據而制定的研究路線圖，包括方法和結果；以及 3、

3.第三部分： 結論。本節介紹本研究的結論。

這項工作由 Calian 和 C3 人因咨詢公司根據加拿大國防研究與發展-多倫多研究中心（DRDC TRC）任務 20 "未來自主系統集成的人機協作研究路線圖 "進行，是更大的人機交互（HAI）任務授權合同（TAC；合同：W7719- 185397/001/TOR）的一部分。人機交互任務授權合同的總體目標是設計、開發、實施和評估人機協作（HAT）概念、方法和技術，以提高加拿大兵力（CAF）人機系統（HMS）的整體性能。

當前項目的目標是制定一個研究路線圖，以指導未來自主系統（AS）的研發工作及其在加拿大武裝部隊中的集成。具體來說，路線圖將指導未來對部署自主系統的心理、倫理、道德、社會和文化影響的調查。為實現這一目標，加利福尼亞空軍和災難恢復與發展中心的利益相關者參與了一項 HAT 調查。該調查由 13 個涉及 HAT 研究問題的問題組成，使用 Survey Monkey 進行在線管理。調查圍繞四個研究主題展開：了解國防部/加拿大空軍目前正在考慮的人工智能賦能的自動系統類型；根據這些系統的分類法識別風險因素并確定其優先次序；加拿大空軍不同服務部門在使用和應用這些系統方面的異同；以及 DRDC 和加拿大空軍利益相關者之間的一致程度。

這項研究的參與者包括 DRDC 和 CAF 的主題專家 (SME)，他們目前都活躍在與自主相關的項目中（例如，AS 項目中的 CONOPS 工作組）。代表作戰和研究界不同組織的 50 多名受訪者完成了 HAT 調查。調查結果顯示：

1.總體而言，CAF 和 DRDC 利益相關者的主要關注點在于擁有非致命能力的半自主（S-A）系統。這些系統廣泛應用于情報、監視和偵察（ISR）以及指揮與控制（C2）行動。對這些系統至關重要的基礎技術包括計算機視覺、機器人技術和高級數據分析；

2.與加拿大皇家海軍（RCN）和加拿大陸軍（CA）相比，加拿大皇家空軍（RCAF）有不同的優先事項，因為其對完全自主（F-A）系統以及具有致命能力的 S-A 和 F-A 系統的需求有所增加；

3.所有利益相關方都表達了對軍事自主系統的一系列風險考慮。這些問題包括系統有效性、人類系統集成（HSI）和人工智能脆弱性等各個方面。值得注意的是，對具有致命能力的系統的關注程度明顯更高，尤其是與道德、倫理和法律因素相關的風險；

4.關于人因專家確定的九個 HAT 研究主題，它們都被評為關鍵主題，亟需研究關注。在這些主題中，信任、權力轉移和系統透明度/可解釋性被列為最重要的研究課題；以及 5.

5.CAF 和 DRDC 的受訪者在自主系統研究（包括其應用和基礎技術）的精力分配方面達成了顯著共識。但是，在致命自主武器系統領域存在明顯差距，研究界似乎落后于作戰界。

本報告總結了網絡科學實驗方法項目期間的研究成果，大約涵蓋2017-2020年。該項目重點關注兩個主要議題：彈性網絡的上下文感知網絡和網絡安全。上下文感知網絡旨在改善戰術網絡及其支持服務的性能，使用上下文感知來加強目前的實踐方法，這些方法不一定考慮環境的動態和資源有限的邊緣設備和網絡的限制。彈性網絡的網絡安全旨在加強戰術網絡在動態和復雜對手面前的安全性。

參與本項目的美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室的研究人員在相關主題的多個外部合作伙伴計劃的形成和合作中具有重要影響。這些項目的成果被納入任務資助的項目。這些合作伙伴計劃包括美國-英國分布式分析和信息科學國際技術聯盟（DAIS ITA）、戰場物聯網合作研究聯盟（IoBT CRA）、技術合作計劃（TTCP）和北約科學和技術組織信息系統技術（NATO STO IST）小組。

這項研究的影響包括：網絡模擬實驗驗證了支持理論結果的算法和技術的可行性，在網絡和通信研究界對研究成果進行了大量報道，并對陸軍概念科技（S&T）文件做出了貢獻。下文中總結的重點包括：利用沙堆模型開發網絡控制中的級聯故障的最佳控制，并確定可以防止級聯故障的條件；將密匙壽命提高一個數量級的物理層安全認證協議；以及對指揮與控制（C2）、火災和網絡科技概念文件的貢獻。

圖 1 包含理解、適應和執行周期的上下文感知網絡示意圖