對手對美國在太空、網絡空間和電磁頻譜上的優勢的競爭的崛起要求海軍陸戰隊的指揮、控制和通信（C3）發生變化。戰術空中指揮中心（TACC）是海軍陸戰隊中最關鍵的C3節點，在海軍陸戰隊的遠征先進基地作戰（EABO）概念下，在有爭議的通信環境中，目前所采用的方式將無法生存。

海軍陸戰隊必須轉變其對通信的概念化和理解，以促進在有爭議的通信環境中的指揮和控制。爭奪電磁頻譜內外的通信途徑將需要預測在通信斷續期間做出作戰決策所需的信息。TACC應該成為一個低可觀察性、小型和移動、具有聯合互操作性的網絡化的C3節點，在對手的武器交戰區內運作。通過這些改變，TACC將成為符合海軍陸戰隊EABO概念的有彈性、有條件的前方海軍空中作戰中心（AOC），并將為海軍-海軍陸戰隊團隊和聯合部隊提供重要的C3能力。

前沿作戰基地（FOB）防御是一項人力密集型任務，需要占用作戰任務的寶貴資源。雖然能力越來越強的無人駕駛飛行器（UAV）可能會執行許多任務，但目前的條令并沒有充分考慮將其納入。特別是，假設操作人員與飛行器的比例為一比一，并沒有考慮到無人機自主性的提高。本論文描述了使用先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）的蜂群系統開發和測試自主FOB防御能力。開發利用了基于任務的蜂群可組合性結構（MASC），以任務為中心，自上而下的方式開發復雜的蜂群行為。這種方法使我們能夠開發出一種基于理論的基地防御戰術，在這種戰術中，固定翼和四旋翼無人機的任意組合能夠自主分配并執行所有必要的FOB防御角色：周邊監視、關鍵區域搜索、接觸調查和威脅響應。該戰術在軟件在環模擬環境中進行了廣泛的測試，并在實戰飛行演習中進行了演示。實驗結果將使用本研究過程中制定的有效性措施和性能措施進行討論。

背景與動機

2019年，海軍陸戰隊司令大衛-H-伯杰將軍發布了他的規劃指南，作為塑造未來四年的部隊的一種方式。他在其中指出："正如我們今天所做的那樣好，我們明天將需要做得更好，以保持我們的作戰能力"[1]。這句話摘自海軍陸戰隊司令大衛-H-伯杰將軍的《2019年司令員規劃指南》（CPG），呼吁采取集中行動，以應對海軍陸戰隊在未來戰爭中預計將面臨的不斷變化的挑戰。在為海軍陸戰隊確定未來四年的優先事項和方向的CPG中的其他指導，呼吁建立一個 "適合偵察、監視和提供致命和非致命效果的強大的無人駕駛系統系列"[1]。伯杰將軍進一步呼吁利用新技術來支持遠征先進基地作戰（EABO）。EABO將需要靈活的系統，既能進行有效的進攻行動，又能進行獨立和可持續的防御行動。簡而言之，實現EABO將需要最大限度地利用每個系統和海軍陸戰隊。

從本質上講，伯杰將軍正在呼吁改變無人駕駛車輛的使用方式。通過使用大型合作自主無人駕駛車輛系統，或稱群，將有助于實現這一目標。無人車群提供了在人力需求和后勤負擔增加最少的情況下成倍提高戰場能力的能力。正如伯杰將軍所提到的 "下一個戰場"，海軍陸戰隊將必須利用各種技術，最大限度地利用自主性和每個作戰人員在戰場上的影響。

目前的無人系統使用理論是以很少或沒有自主權的系統為中心。而且，目前的系統依賴于單個車輛的遠程駕駛；也就是說，每輛車有一個操作員。部隊中缺乏自主系統，這在監視和直接行動的作戰能力方面造成了差距。此外，側重于一對一操作員-車輛管理的無人系統理論要求操作員的數量與車輛的數量成線性比例。這對于 "下一個戰場 "來說是不夠的。相反，海軍陸戰隊將要求系統使操作人員喪失能力，或提高他們同時控制多個車輛的能力[2]。

考慮到這些目標，海軍研究生院（NPS）的先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）已經開發并演示了一個用于控制大型、自主、多車輛系統的系統，該系統利用了分布式計算的優勢，并將駕駛的認知要求降到最低。ARSENL在現場實驗中證明了其系統的功效，在該實驗中，50個自主無人駕駛飛行器（UAV）被成功發射，同時由一個操作員控制，并被安全回收[3]。

研究目標

這項研究的主要目的是證明使用無人機群來支持前沿作戰基地（FOB）的防御行動的概念。特別是，這需要自主生成、分配和執行有效的、符合理論的基地防御所需的子任務。這一部分的研究重點是開發基于狀態的監視、調查和威脅響應任務的描述；實施支持車輛級任務分配的決策機制；以及任務執行期間的車輛控制。

輔助研究目標包括展示基于任務的蜂群可組合性結構（MASC）過程，以自上而下、以任務為中心的方式開發復雜的蜂群行為，探索自主蜂群控制和決策的分布式方法，以及實施一般蜂群算法和游戲，這將證明對廣泛的潛在蜂群戰術有用。總的來說，這些目標是主要目標的一部分，是實現主要目標的手段。

方法

基地防御戰術的制定始于對現有基地防御理論的審查。這次審查是確定該行為所要完成的基本任務和子任務的基礎。然后，我們審查了目前海軍陸戰隊使用無人機的理論，以確定它是否考慮到了在基地防御任務中使用這些系統的問題。

在確定了任務要求的特征后，我們為基地防御的整體任務制定了一個高層次的狀態圖。然后，我們為高層圖的所有狀態制定了狀態圖。子任務級別的狀態圖等同于MASC層次結構中的角色。

ARSENL代碼庫中現有的算法和游戲以及在研究過程中開發的新算法和游戲被用來在ARSENL系統中實現子任務級的狀態圖。最后，根據高層次的狀態圖將這些游戲組合起來，完成基地防御戰術的實施。

在游戲和戰術開發之后，設計了基于理論的有效性措施（MOEs）和性能措施（MOPs）。通過在循環軟件（SITL）模擬環境中的廣泛實驗，這些措施被用來評估基地防御戰術。在加利福尼亞州羅伯茨營進行的實戰飛行實驗中，也展示了該戰術和所有包括的劇目。

結果

最終，這項研究在其主要目標上取得了成功，并展示了一種融合了周邊監視、關鍵區域搜索、接觸調查和威脅響應等功能的基地防御戰術。此外，開發工作在很大程度上依賴于MASC層次結構，作為制定任務要求的方法，并將這些要求分解為可在ARSENL蜂群系統上實施的可管理任務。這一戰術在實戰飛行和模擬環境中進行了測試，并使用以任務為中心的MOP和MOE進行了評估。最終結果令人鼓舞，在本研究過程中開發的戰術被評估為令人滿意的概念證明。

論文組織

本論文共分六章。第1章提供了這項研究的動機，描述了這個概念驗證所要彌補的能力差距，并提供了ARSENL的簡短背景和所追求的研究目標。第2章討論了海軍陸戰隊和聯合出版物中描述的當前海軍陸戰隊后方作戰的理論。它還概述了目前海軍陸戰隊內無人機的使用情況，并描述了目前各種系統所能達到的自主性水平。第3章概述了以前在自主系統的基于行為的架構領域的工作，ARSENL多車無人駕駛航空系統（UAS）和MASC層次結構。第4章對基地防御戰術的整體設計以及高層戰術所依賴的游戲進行了基于狀態的描述。本章還詳細介紹了用于創建、測試和評估這一概念驗證的方法。在此過程中，重點是對每一戰術和戰術所針對的MOP和MOE進行評估。第5章詳細介紹了所進行的實戰飛行和模擬實驗，并討論了與相關MOPs和MOEs有關的測試結果。最后，第6章介紹了這個概念驗證的結論。本章還提供了與基地防御戰術本身以及更廣泛的自主蜂群能力和控制有關的未來工作建議。

美國海軍陸戰隊繼續發展遠征先進基地作戰（EABO）作為未來在太平洋地區的作戰模式。EABO將使用廣泛分散的、高度有力的、緊密結合的海軍和海軍陸戰隊團隊。由于固有的資源限制、遠距離通信以及對手在電磁波譜中的探測、攔截和干擾能力，這種作戰模式對海軍陸戰隊的指揮和控制能力提出了挑戰。這項研究試圖評估突發信號網狀網絡（BSMN）技術作為解決這些問題的一個潛在方案。通過比較EABO中指揮和控制的特點（通過對最近EABO演習的定性案例分析確定）和BSMN技術的特點（通過定量建模分析確定）來評估該技術的適用性。最后，通過定量的財務分析，評估了獲得和使用該技術的可行性。盡管研究人員建議進一步研究，但他們得出結論，BSMN技術的遠程、隱身和低功率能力很適合團級及以下的通信。此外，研究人員得出結論，該技術的獲取和應用是可行的，其價格遠遠低于目前使用的其他遠程通信資產（即衛星通信）。

自二戰以來，美國利用體型龐大、能力卓越的航空母艦和兩棲艦從海上投射軍事力量的能力基本上沒有受到質疑（海軍水面部隊指揮官[COMNAVSURFOR]，2017；杰克遜等人，2020）。然而，近年來，遠程精確反艦導彈的發展和擴散，在海軍艦艇進入其目標范圍之前就已經危及到它們，這對美國海軍部隊的運作方式提出了挑戰（Office of the Secretary of Defense [SecDef], 2017, p. 57）。為了應對遠程反艦導彈的威脅，海軍部制定了一個新的分布式海上作戰（DMO）戰略，在這個戰略中，廣泛分散的海軍部隊以更大的個體殺傷力實現海上控制，而不是以前海軍作戰模式中相對密集和脆弱的編隊（COMNAVSURFOR, 2017）。遠征先進基地作戰（EABO）（海軍陸戰隊總部[HQMC]，2021年）是海軍陸戰隊的作戰概念，它通過以高度整合、廣泛分散、物理和電磁隱蔽的方式部署部隊來實現DMO的原則（COMNAVSURFOR，2017；海軍作戰部長辦公室[CNO]，2018；HQMC，2021）。

需要完善的幾個作戰功能之一是指揮和控制（C2），以充分支持DMO：在第38屆司令部的規劃指南中，海軍陸戰隊司令伯杰將軍明確提出需要靈活和有彈性的C2系統，以支持高節奏和分散的決策（海軍陸戰隊司令[CMC]，2019，第9頁）。研究人員對新興的突發性信號網（BSMN）技術的初步了解是由Bordetsky、Benson和Hughes的《信號雜志》文章 "Hiding Comms in Plain Sight"（2016）中展出的研究提供的：這篇文章使人相信BSMN技術可以為DMO C2提供所需的靈活性和彈性的假設。突發信號被簡單地定義為在相對較短的輻射突發中傳輸大量數據的方法（劍橋，n.d.），這使其本身具有被對手探測、攔截或干擾的較低概率（Walkenhorst，2020）。網狀網絡是一種通信網絡方案，其中節點能夠充當動態路由器，將傳輸信息傳遞給其他節點，在用戶本身之外沒有任何基礎設施的情況下創建動態和靈活的網絡（Law, 2009）。在這些屬性之間，研究人員假設BSMN技術是一個合適的技術解決方案，為EABO中的C2提供靈活和彈性的通信。研究人員進一步假設，鑒于目前BSMN的商業使用，它也是EABO中C2的一個經濟上可行的解決方案。

為了確定BSMN技術對DMO的適用性，研究人員首先對海軍陸戰隊以EABO為模型的演習進行了案例研究。這些案例研究試圖描述EABO演習中C2的定量和定性方面，以確定BSMN必須支持什么樣的通信方式才能成為一個合適的技術解決方案。研究人員研究了三個獨立的案例，時間跨度超過兩年，涉及海軍陸戰隊的幾個單位，包括第一和第三海軍遠征軍（MEFs），以及美國第三艦隊和陸軍特種作戰部隊（SOF），范圍從營級到MEF級（海軍陸戰隊第三師[3dMARDIV]，2019；第九通信營[9Com]，2019；第六海軍團第一營[1/6]，2020）。

美軍將重新審視海軍陸戰隊后勤單位在海軍陸戰隊遠征軍（MEF）中的分配和排列，以滿足設想的未來戰斗需求。在一個近距離的、封閉的、可能有爭議的環境中作戰的能力是以反應迅速的后勤保障為前提的。海軍陸戰隊必須評估MEF中后勤能力的響應性和靈活性，以及部隊結構的變化是否符合海軍陸戰隊司令部的部隊設計的首要任務。海軍陸戰隊必須在內部重新調整后勤能力，以充分遵守2018年國防戰略（NDS）、2019年司令部規劃指南和2030年部隊設計中闡述的戰略指導。鑒于海軍陸戰隊目前的組織結構，海軍陸戰隊對近距離或步調一致的威脅進行高端危機響應的能力被削弱了。如果考慮到NDS的全球行動模式以及海軍陸戰隊在整個印太責任區的接觸層和鈍化層的行動要求，這一點就更加明顯了。

美國海軍陸戰隊（USMC）正在進行組織和行動上的變革，以適應當今世界新的作戰要求。《美國海軍陸戰隊部隊設計2030》描述了新的概念，如遠征先進基地作戰（EABO），重點是偵察/反偵察和海上攔截。為了檢查和評估新的作戰概念、部隊結構、武器系統、戰術、技術和程序，以及其他對這些行動的調整，美國海軍陸戰隊需要能夠代表與這些預期變化相關的全部變化的模型和模擬。21世紀聯合武器分析工具（COMBATXXI）是由美國海軍陸戰隊和美國陸軍共同開發的戰斗模擬，用于支持建模和分析。在過去的20年里，COMBATXXI擁有研究這些新概念所需的許多基本能力，但目前在一些關鍵領域缺乏真實的表現，如研究海上攔截的新角色的關鍵方面所需的海上水面作戰人員。這種表現需要平臺的識別、瞄準和評估損害，從而確定其繼續執行作戰任務的能力。本研究的目的是檢查與EABO有關的新作戰概念，并利用COMBATXXI模擬確定相關的建模方法。該研究描述了一種建模方法，該方法在COMBATXXI中的初步實施，以及對該模型在支持與美國海軍陸戰隊新作戰概念相關的情景和研究方面的效用的初步評估。研究最后提出了后續工作的建議，以進一步改進或運用所開發的能力。

引言

A. 背景介紹

美海軍陸戰隊作戰發展司令部（MCCDC）作戰分析局（OAD）運行海軍陸戰隊研究系統（MCSS），該系統每季度向整個海軍陸戰隊征求研究提名。每年都有幾項研究需要用高分辨率的戰斗模擬進行建模。21世紀聯合武器分析工具（COMBATXXI）是一個高分辨率的分析性戰斗模擬，自1998年以來，由OAD和美國陸軍白沙導彈發射場研究和分析中心（TRAC-WSMR）共同開發。聯合武器模擬代表了從戰術層面上的單個實體（即車輛、飛機、步兵、艦艇、登陸艇等），直至加強營級單位的行動。

COMBATXXI提供了跨越多個領域的建模能力，包括兩棲作戰、聯合武器作戰和綜合防空。該模擬可用于進行詳細的傳感器到射手的分析，包括直接和間接射擊以及關鍵的指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）的相互作用。對多領域作戰平臺的詳細分析和聯合武器作戰是COMBATXXI的主要功能。這種能力已經由OAD在兩棲戰車（ACV）備選方案分析（AoA）、殺傷人員地雷/集束彈藥（APL/CM）研究、有爭議環境中的兩棲攻擊研究、未來垂直升降能力集3 AoA、ACV中炮能力研究和先進偵察車（ARV）AoA中進行了展示。

目前，OAD正在支持2030年部隊設計（2020年海軍陸戰隊司令部）的幾個方面。帶有概念性戰術、技術和程序（TTPs）的新場景正在被用來進行各種分析。需要包含各種威脅和戰術情況的復雜行為。

海軍研究生院（NPS）建模、虛擬環境和模擬（MOVES）研究所擁有獨特的技術專長，以支持和擴展OAD對COMBATXXI的分析使用。多年來，MOVES開發了創新工具，極大地提高了分析人員使用COMBATXXI模擬的效率和效果。國家核安全局MOVES研究所的任務是通過開發和維護所需的功能，提供技術支持以進行OAD研究和分析技術培訓，提高OAD更充分地運用COMBATXXI的分析能力。MOVES支持OA開發、維護和增強工具和能力，如Behavior Studio、Workbench、Observer/Sensor工具、實體和單位行為，以及Monterey Extensions軟件包。OAD提供COMBATXXI模擬、現有行為、數據、測試方案和文件，作為政府提供的信息（GFI）供NPS使用。分配任務的場景和相關數據庫可以達到營級登陸隊（BLT）或海軍陸戰隊遠征部隊（MEF）的水平，并且可以包括所有海軍陸戰隊空地特遣部隊（MAGTF）的能力（例如，指揮部（CE）、地面戰斗部（GCE）、空中戰斗部（ACE）和后勤戰斗部（LCE））。

B. 范圍和目標

2030年部隊設計包括新的組織，如海上瀕海團（MLR）和新的作戰概念，如遠征先進基地作戰（EABO），重點是偵察/反偵察和海上攔截。本項工作的目的是研究與EABO有關的新概念，并利用COMBATXXI模擬確定相關建模方法。該研究描述了一種建模方法，該方法在COMBATXXI中的初步實施，以及對該方法在支持與美國海軍陸戰隊新作戰概念相關的情景和研究方面的效用的初步評估。

C. 問題陳述

美國海軍陸戰隊（USMC）正在進行組織和行動上的變革，以適應當今世界新的作戰要求。美國海軍陸戰隊部隊設計2030描述了新的概念，如遠征先進基地作戰（EABO），需要對部隊結構、任務和作戰能力進行審查。為了檢查和評估新的作戰概念、部隊結構、武器系統、戰術、技術和程序，以及其他適應這種行動的措施，美國海軍陸戰隊需要能夠代表與這些預期變化有關的全部變化的模型和模擬。在過去的20年里，COMBATXXI擁有許多研究這些新概念所需的基本表現，但在一些關鍵領域缺乏現實的表現，例如在研究海上攔截的新作用的關鍵方面所需的海上水面戰斗人員的表現。這種表述需要對這些平臺進行識別、瞄準和評估損害，以確定其繼續執行作戰任務的能力。需要開展工作，審查與EABO有關的新概念，并利用COMBATXXI模擬確定相關的建模方法。

D. 技術方法

為滿足這一需求，本研究對EABO概念進行了研究，并描述了一個能捕捉到這些概念的關鍵方面的名義情景。本研究審查了當前COMBATXXI的能力，以確定需要哪些額外的或修改的能力來解決新概念。該研究描述了一種建模方法（COMBATXXI需要的能力），在COMBATXXI中的初步實施，以及對該模型在支持與美國海軍陸戰隊新作戰概念相關的情景和研究方面的效用的初步評估。研究的結論是對后續工作的建議，以進一步改進或運用所開發的能力。

在贊助商的指導下，如果技術上可行，開發的新功能應在不修改現有Java代碼的情況下實施。NPS MOVES必須提前通知OAD研究主辦方并獲得批準，任何需要新代碼或修改COMBATXXI核心模型現有代碼的開發工作。這種通知使 OAD 有機會與 TRAC-WSMR 和 COMBATXXI 配置咨詢委員會協調潛在的代碼修改。

E. 本文件的組織

第一章是本研究的介紹，提供了關于工作基礎、研究范圍和目標、問題陳述和一般技術方法的背景信息。第二章概述了EABO，作為研究的概念基礎，并描述了一個名義上的情景，目的是確定必須達到的功能能力，以代表感興趣的操作條件，如海上攔截（如船舶代表，瞄準船舶能力，評估船舶能力的損害，并根據所受損害確定持續的任務有效性）。第三章展示了如何在COMBATXXI中實現表示概念場景所需的能力。第四章介紹了在COMBATXXI中執行概念情景的例子，并確定了研究變體的樣本，以檢驗新增能力的應用。第五章提出了研究結論和后續工作的建議。附錄A是報告中使用的術語和縮略語的詞匯表。附錄B提供了用于啟動COMBATXXI中的分層任務網絡（HTN）進程的python腳本清單，以執行概念情景中的實體行為。

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

美國正越來越多地參與到與中國和俄羅斯聯邦的長期競爭中--在這場競爭中，美國國防領導人和專家認為，美國軍隊在技術和行動上已經落后。為了重新獲得優勢，美國國防部（DoD）正在推行新的防御戰略和作戰概念，旨在通過重新調整防御態勢和更好地整合空中、陸地、海上、太空和網絡空間領域的行動來提高美國的軍事能力。這些新方法的實施導致美國政府將國防部的研究和開發（R&D）支出增加到自第二次世界大戰以來的最高水平。

盡管有這些工作，美國軍隊可能無法通過簡單地使用當今部隊的改進版來進行現有戰術的適度變化，以獲得并保持對其大國競爭對手的優勢。美國防部為幫助贏得冷戰而開發的能力--包括隱形飛機、精確武器和遠程通信網絡--已經擴散到其他國家的軍隊。潛在的對手也同樣觀察到了美國在冷戰后科索沃、伊拉克和阿富汗沖突中的行動，并相應地調整了他們的作戰概念。 因此，美國軍事領導人承認，美國軍隊在這些情況下獲得的任何未來優勢都可能是狹隘的和短暫的。

1 需要一種新的作戰方法

與其利用已經擴散到對手那里的能力和作戰概念來與其他大國競爭，美國軍方不如考慮采取新的作戰方式，以獲得長期的優勢。例如，在冷戰期間，美國能夠將突出的新興技術與新的作戰概念相結合，克服蘇聯部隊的數量優勢，首先使用核武器，后來使用精確武器和隱形武器。

今天，美國部隊面臨的最重大的作戰挑戰包括中國和俄羅斯軍隊的遠程傳感器和精確武器網絡。中國將這些能力作為一個全面系統（SoS）的一部分，以捕捉利用美國和盟國部隊中被認為的漏洞。俄羅斯等武裝部隊用代理和準軍事部隊來補充他們的遠程精確武器和傳感器，他們利用這些武器和傳感器來實施 "灰色地帶 "戰術，通過爭奪有爭議的領土或破壞鄰國的穩定來獲得領土和影響力。

反擊中國或俄羅斯的作戰方式將需要美國和盟國軍隊提高其在不同程度的升級中生存和追求目標的能力。今天，最有效的美國部隊組合將多任務單位和平臺組合成相對較大的編隊，如陸軍旅級戰斗隊（BCT）、海軍遠征部隊（MEU）或海軍航母打擊群（CSG）。這些部隊由于其規模和集合而變得脆弱，這限制了他們的行動靈活性，并增加了他們的可探測性。此外，這些部隊組合的規模有可能使對抗不適當地升級，并可能使美國部署的部隊態勢在財政上無法持續。

盡管美國防部的新概念，如分布式海上作戰（DMO）、多域作戰（MDO）和遠征先進基地作戰（EABO）強調更多的分布式編隊，但國防部的投資仍然優先考慮相對較少的多任務平臺和部隊編隊，它們缺乏數量或決策支持工具來實現分布式作戰。美國的一攬子計劃也傾向于聚集多任務單位，以便它們能夠提供相互支持的防御，協調大量的進攻性火力，并獲得維持和管理的效率。

美國軍隊的設計反映了一種以消耗為中心的戰爭觀，其目標是通過摧毀足夠多的敵人使其無法再戰斗來取得勝利。例如，美軍在過去20年中的行動越來越依賴于殺死或俘虜恐怖分子和叛亂分子，而不是剝奪敵人的侵略利益。為了更好地應對大國競爭者帶來的作戰挑戰，本研究報告建議美國防部接受一種新的制勝理論和作戰概念，重點是做出比對手更快和更好的決策，而不是減員。

以決策為中心的戰爭方法不是摧毀對手的力量，直到它不能再戰斗或成功，而是給敵人施加多種困境，阻止其實現目標。例如，經典的機動戰，旨在通過延遲或退化使敵人的進攻行動脫節，并破壞其重心，如維持或指揮和控制（C2）。這可以被看作是對敵方戰斗網絡的凝聚力的攻擊。

目前的美國軍隊在執行以決策為中心和機動作戰的能力方面將受到限制。由于其成本，多任務平臺的數量不夠多，無法實現足夠的分布或多樣化的演示，無法對大國對手施加多種作戰困境。這種成本和稀缺性也要求多任務平臺和部隊編隊得到保護，進一步降低了美國部隊的靈活性。

美軍所面臨的困境的數量和速度也同樣受到美軍指揮官對整個戰區C2結構的依賴限制。戰區一級的環境和情況的范圍限制了指揮官使用自動決策輔助工具的能力，使決策速度慢于指揮官的規劃人員的速度。此外，在戰區范圍內的通信很可能是有爭議的，這降低了戰區指揮官為實施機動戰而動態管理部隊的能力。

與冷戰時期一樣，美國防部可以利用新興一代技術來克服美國部隊在實施新的作戰概念時將面臨的挑戰。在冷戰后期，隱形、制導武器和通信網絡是實現向穿透性精確打擊行動轉變的技術。今天，最突出的新興技術是人工智能（AI）和自主系統，美國防部使用這些技術僅僅是為了加快已經由人類進行的行動或使之自動化。這些技術反而可以成為以決策為中心的戰爭方法的基礎。例如，自主系統可以實現更多的部隊設計，使美國的軍事單位和平臺數量更多，更容易重組；人工智能可以賦予決策支持工具，使指揮官能夠管理快速和復雜的行動。

2 轉向以決策為中心的戰爭

以決策為中心的戰爭旨在使美國指揮官能夠做出更快、更有效的決策，同時也降低了對手決策的質量和速度。對美國和對手決策的關注使以決策為中心的戰爭有別于之前的概念，如以網絡為中心的戰爭，后者側重于通過集中決策來改善美軍決策。

以網絡為中心的戰爭依賴于戰區指揮官對廣泛地區不受限制的態勢感知，以及與他們所指揮的所有部隊溝通的能力。然而，在未來高度競爭環境的沖突中，集中決策可能既不可能也不可取。對手電子戰（EW）和其他反C2和情報、監視和偵察（C2ISR）能力的提高將降低美國指揮官了解或跨戰區溝通的能力。這些行動將限制美國指揮官獲得了解或對大群美軍施加控制的能力。

以網絡為中心的戰爭假定了高度的清晰和控制，而以決策為中心的戰爭則接受了軍事沖突中固有的迷霧和摩擦。以決策為中心的戰爭通過利用分布式編隊、動態組成和重組、減少電子發射和反C2ISR行動來增加對手對美國軍事行動的復雜性和不確定性，并降低對方指揮官的決策水平，從而提高美國部隊的適應性和生存能力。

以決策為中心的戰爭所產生的兩個最重要的作戰挑戰是分散和掩蓋美國部隊的部署和意圖，同時維持美國指揮官做出和頒布迅速、有效的決策能力。自主系統和人工智能可以幫助解決這些挑戰。

2.1 自主系統實現分配和任務指揮

自主系統，如無人駕駛平臺和通信網絡管理系統，可以幫助美國部隊進行更多的分布式行動。無人駕駛平臺可以通過將傳統的多任務平臺和單位的能力分解成更多的功能較少和成本較低的系統，從而實現更多的分布式編隊。

以決策為中心的戰爭假定，在軍事對抗中，通信將是有爭議的，而且經常被拒絕。因此，C2關系將遵循通信的可用性，而不是像網絡中心戰那樣試圖建立一個支持理想C2結構的通信架構。可以說，美國防部建設通信網絡的工作之所以失敗，部分原因正是因為他們試圖通過一個無處不在的彈性網絡來強加一個理想的C2結構，而這可能是無法實現的，也是負擔不起的。

在以決策為中心的戰爭中使用的C2和通信（C3）方法，也被稱為 "以背景為中心的C3"，指揮官將對那些與他們進行通信的部隊進行控制。自主的網絡控制將管理帶寬、覆蓋范圍和延遲之間的權衡，以便將通信與指揮官所需的部隊連接起來，完成他或她的任務，并防止指揮官的控制范圍變得無法管理。那些太難到達或對所需任務沒有必要的部隊將被排除在指揮官的部隊之外。

2.2 AI賦能的決策支持

美國軍方將下級領導人在獨立行動中，包括在與高級領導人失去聯系時采取主動的概念稱為 "任務指揮"。然而，按照目前的做法，"任務指揮 "將破壞為獲得對對手的決策優勢所做的工作。初級指揮官將沒有一個規劃人員來協助管理或操作他們指揮的部隊。因此，他們可能會做出錯誤的決策，或者退回到對對手來說更容易預測的習慣性或理論性的戰術。

以決策為中心的戰爭將通過一個新的C2結構來解決任務指揮部的局限性，該結構將人類指揮與人工智能的機器控制相結合。人工智能的決策支持工具將允許初級指揮官控制分布式部隊，適應環境或對手的行動，并對敵人的決策施加復雜性。通過這種方式，指揮官將能夠執行以內容為中心的C3。

人類的指揮和機器的控制將利用人類和機器各自的優勢；人類提供靈活性并應用其創造性的見解，而機器提供速度和規模，以提高美國部隊將多種困境強加于對手的能力。這種方法也將適應在部署人工智能決策支持系統時可能遇到的困難。人類指揮官在發布命令之前將首先仔細檢查和評估來自機器控制系統的建議，允許他們調整或修改作戰計劃。隨著時間的推移，隨著決策支持工具的改進和建立有效的績效歷史，指揮官可能會變得更愿意接受機器建議。

3 馬賽克戰

DARPA的馬賽克戰爭概念為實施以決策為中心的戰爭提供了一種方法。馬賽克戰爭的中心思想是通過使用人的指揮和機器的控制，快速組成和重新組合更加分散的美軍部隊，為美國部隊創造適應性，為敵人創造復雜性或不確定性。實施 "馬賽克戰爭 "或其他形式的以決策為中心的戰爭將需要對美國部隊的設計和C2過程進行重大改變。

3.1 兵力設計

今天，美國部隊主要由有人的多任務單位組成，如飛機、艦艇和部隊編隊，它們是獨立的，或者說是單體的，并包含自己的傳感器、C2能力和武器或電子戰斗系統。單一多任務單位相對不靈活的配置，以及不同單位之間通信互操作性的限制，導致一個特定的部隊組合只能執行小范圍內的效應鏈。這降低了部隊的適應性，使其行動更可預測，并限制了美國部隊迷惑敵人的能力，而這種能力是側重于獲得決策優勢的作戰概念的一部分。

美國防部可以通過將今天的一些單一的多任務單位分解為更多的功能較少的小型元素，從而更好地追求以決策為中心的戰爭。例如，一艘護衛艦和幾艘無人駕駛水面艦艇可以取代由三艘驅逐艦組成的水面行動小組。一部分攻擊型戰斗機可以被作為C2ISR平臺的攻擊型戰斗機所取代，而這一平臺是由一組遠程導彈和裝有傳感器和電子戰裝備的無人駕駛飛行器（UAV）組成的。在地面部隊中，不必依賴大型部隊編隊，小型部隊和分隊可以用中小型無人地面車輛（UGV）和/或無人機來增強其自衛、ISR和后勤能力。

派遣更多的分解單位不需要全盤替換傳統的美國部隊。只有一小部分單元需要退役或被取消，以使大量較小的、較少的多功能部隊能夠被采納和投入使用。一支能夠快速組成和重新組合的分解部隊可以為美國軍隊提供若干優勢：

• 更容易納入新的技術和戰術。具有較少功能的嵌入式部隊元素不會像多任務單位那樣高度整合。因此，需要對一個平臺或部隊編隊進行較少的修改，以使新的能力能夠被納入。

• 為美國指揮官提供更大的適應性。與傳統的單一平臺和部隊編隊相比，分散的部隊將能夠以更多的方式進行組合，以實現效果。

-對敵方來說更復雜。敵人將更難評估分布和分解的部隊以確定美國的意圖和效果鏈。

• 提高效率。指揮官將能夠更精細地調整由分散的部隊組成的部隊包，以匹配行動所需的資源能力和執行能力，以及他們所期望的風險水平。

• 更廣泛的行動范圍。分散的部隊能夠更精細地適應一項行動，可以減少不必要的過度匹配，使其能夠分散到更多的任務中。

• 改進行動戰略的實施。更多同時進行的任務，改進的資源能力和執行能力的校準，以及分解部隊中更大比例的無人系統將使部隊能夠更好地進行佯攻，同時進行進攻和防御行動，或高風險/高回報的任務。因此，指揮官可以更好地執行他們的戰略。

馬賽克戰爭所需的部隊設計將需要新的C2方法，能夠組成和重新組成大量的分布式單位。C2流程也需要在給敵人的傳感器和C2流程帶來復雜性的同時，能夠做出更快、更有效的決定。

3.2 C2過程

也許以決策為中心的戰爭最具破壞性的因素是它將如何改變美軍的C2流程。為了充分挖掘分解的和更可組合的部隊的價值，"馬賽克戰爭 "將依賴于人類指揮和機器控制的結合。如果在不改變相關C2流程的情況下實施部隊設計，與傳統部隊相比，指揮官及其參謀部將難以管理分解部隊中的大量元素。如果沒有自動控制系統，指揮官也將更難利用以決策為中心的部隊的可組合性來為對手制造復雜性，或對敵人的防御和反制措施進行重新組合。

在馬賽克戰爭的C2過程中，如圖1所示，人類指揮官為一項行動制定一個總體方針，反映他們的戰略和指揮官的上級提供的意圖。指揮官通過計算機界面指揮機器化的控制系統，分配要完成的任務，并輸入對立力量規模和有效性的估計。機器化的控制系統通過識別通信中的部隊來實施以內容為中心的C3，同時將指揮官的控制范圍保持在一個可控的范圍內。然后，指揮官從通信中的部隊中選擇可用于執行任務的單位。

在以內容為中心的C3方法中，時間將是一個重要的考慮因素。指揮官在行動中需要的部隊可能會離開位置，失去通信，或者在指揮官決定哪些部隊可用于執行任務和審查建議的行動方案時被摧毀。然而，這種延遲可能比使用傳統的計劃程序要少得多。這種潛在的缺點也可能被強加給對手的復雜性對美軍的好處所抵消。

3.3 來自兵棋推演的見解

為了評估以決策為中心的戰爭理論的有效性和 "馬賽克戰爭 "的實用性，CSBA進行了三次兵棋推演，將美國的 "馬賽克 "部隊和C2程序與傳統的美國部隊和C2程序在可信的未來大國和地區沖突場景中的表現進行了比較。演習的目的是測試關于 "馬賽克戰爭 "概念的可行性和作戰效益的五個假設。

1.指揮官和規劃人員可以實現對機器控制體系的信任。

2."馬賽克戰爭"將增加美國一攬子部隊的復雜性，并降低對手的決策能力。

3."馬賽克戰爭"將使指揮官能夠發起更多的同時行動，為對手創造更多的復雜性，并使他們的決策不堪重負。

4.馬賽克式部隊設計和C2進程將提高美國部隊的決策速度，使指揮官能夠更好地運用節奏。

5.與傳統部隊的行動相比，"馬賽克戰爭 "將更好地使美國指揮官實施其戰略。

研討會和兵棋為 "馬賽克戰爭 "假設的許多潛在好處找到了證據，但有一些注意事項。除了對后勤、通信、人工智能和自主系統的假設外，游戲版的機器控制系統缺乏真實控制系統的建模和模擬能力。控制系統所使用的馬賽克部隊元素的特性也是極其簡化的。因此，參與者傾向于接受控制系統提出的COA中的力量組合和隱含的戰術，而沒有提出重要的問題或分析。

4 實行決策中心戰

盡管實施以決策為中心的戰爭不需要取代目前的美國軍隊，但美國防部將需要改變它用來發展軍事能力的許多過程，以部署一支分解的部隊。例如，在一支高度可組合的部隊中，對元素的要求將不會以差距的形式出現，因為機器化的控制系統將組裝定制的部隊包，以盡可能密切地執行指揮官的任務，以滿足特定的情況。與其要求技術專家創造解決方案來填補具體和確定的能力差距，國防部將需要追求新的能力，以便在廣泛的潛在情況和部隊配置中提高性能。

盡管實施以決策為中心的戰爭存在挑戰，但美軍需要采取一種新的方法來遏制侵略并在未來的沖突中取得成功。它在以前的競爭中借助的優勢來源現在很容易被美國的競爭對手獲得，而且戰爭的趨勢正在降低美軍在大規模精確打擊戰爭中的能力和經驗的價值。軍事競爭的下一個主要領域可能是信息和決策，美軍可以通過利用人工智能和自主系統的新興技術在其中建立長期的優勢。

新的作戰概念對于美軍充分挖掘新技術的潛力將是至關重要的。如果國防部繼續把人工智能和自主系統僅僅看作是改進其現有作戰方法的一種手段，那么美國軍隊可能會發現自己是破壞的受害者，而不是把破壞強加給美國的競爭對手。

圖2：決策中心戰背后的基本原理：行動和制度影響

圖 16：以內容為中心的C3架構

美國戰略與預算評估中心是一個獨立的、無黨派的政策研究機構，它的成立是為了促進對國家安全戰略和投資方案的創新思考和辯論。CSBA的分析側重于與美國國家安全面臨的現有和新出現的威脅有關的關鍵問題，其目標是使決策者能夠在戰略、安全政策和資源分配等問題上做出明智的決定。

美國海軍陸戰隊正在探索使用人機協作來控制前線部署環境中的無人駕駛航空系統（UAS），其任務范圍廣泛，包括情報、監視和偵察（ISR）、電子戰（EW）、通信中繼和動能殺傷。美國海軍陸戰隊設想使用未來的垂直起降平臺（VTOL）來支持混合戰爭任務并實現軍事優勢。對于美國海軍陸戰隊的混合戰爭應用，以實現任務優勢和戰爭主導權，美國海軍陸戰隊需要了解VTOL機組和無人機系統之間錯綜復雜的人機互動和關系，以獲得戰斗空間態勢感知，并有效地計劃和執行針對常規和不對稱威脅的旋轉翼行動。這項研究的重點是美國海軍陸戰隊在海洋環境中的打擊協調和偵察（SCAR）任務，以促進遠征基地先進作戰（EABO）在沿岸地區。有多種復雜的功能必須加以考慮和評估，以支持人機協作互動，提高任務的有效性：任務規劃、移動和滲透、區域偵察、偵察戰斗交接和過渡。

這份頂點報告探討了SCAR任務期間三個系統之間的人機協作：UAS、VTOL和地面控制站（GCS）。該研究從VTOL項目的文獻回顧開始，研究了美國海軍陸戰隊SCAR任務戰術和用于促進EABO的理論概念。此外，它還包括對自主性和自動化、人工智能和機器學習的研究。通過使用合作設計模型來探索這三個系統的人機協作互動和過程，文獻回顧探討了如何使用基于三個因素的相互依賴性分析（IA）框架來確定人類執行者和機器團隊成員之間的相互依賴性：可觀察性、可預測性和可指導性。

通過基于模型的系統工程（MBSE）工具，將SCAR任務的高級功能分解為分層次的任務和子任務，系統分析被用來支持聯合設計方法。根據Johnson（2014）的說法，合作設計方法研究了相互依賴的概念，并使用IA框架作為設計工具。IA框架捕捉了主要執行者和支持團隊成員之間的互動，以發展支持每個主要任務和分層子任務的所需能力，從而產生HMT要求。這份頂點報告分析了兩種選擇。第一個方案認為UAS是主要執行者，VTOL和GCS是輔助團隊成員。第二種方案認為VTOL是主要執行者，UAS和GCS是輔助團隊成員。基于這兩種選擇，IA框架評估了17個主要任務、33個分層子任務和85個執行SCAR任務的所需能力。

此外，研究發現需要一個強大的數字任務規劃系統，如升級后的海軍陸戰隊規劃和行動后系統（MPAAS），通過存儲以前的任務和經驗教訓的數據來促進機器學習。美國海軍陸戰隊將面臨無人機系統的處理能力和信息存儲方面的挑戰。應盡一切努力增加UAS的處理能力。必須實施一個有效的主要、備用、應急和緊急（PACE）通信計劃，以確保UAS、VTOL和GCS之間所有通信平臺的冗余。美國海軍陸戰隊必須實施支持信任、提供快速反饋和簡單操作的接口。

最后，為了準確評估VTOL、UAS和GCS之間的HMT要求，頂點報告促成了一個探索性實驗的發展，該實驗將在海軍研究生院（NPS）建模虛擬環境和模擬（MOVES）實驗室使用，以促進未來的研究。制定了操作要求和測量方法，以確定HMT要求的有效性。

這項頂點研究為在SCAR任務中執行VTOL/UAS混合行動的人機互動復雜性提供了明確的證據。該頂點研究確定了使用系統分析和協同設計作為一種有效的方法，通過IA框架促進人機協作需求的發展。此外，該研究確定了對復雜的自主性和技術準備程度的需求，這可能是目前還沒有的。頂點建議美國海軍陸戰隊繼續研究人機協作，并利用SCAR任務探索性實驗來進一步完善和研究VTOL/UAS的高級系統要求，以支持具有前沿部署的UAS的混合行動，重點是實現4級自主權。

前沿作戰基地（FOB）防御是一項人力密集型任務，需要占用作戰任務的寶貴資源。雖然能力越來越強的無人駕駛飛行器（UAV）具備執行許多任務的能力，但目前的理論并沒有充分考慮將其納入。特別是，如果操作人員與飛行器的比例為一比一時，并沒有考慮提高無人機的自主性。本論文描述了使用先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）蜂群系統開發和測試自主FOB防御能力。開發工作利用了基于任務的蜂群可組合性結構（MASC），以任務為中心、自上而下的方式開發復雜的蜂群行為。這種方法使我們能夠開發出一種基于理論的基地防御戰術，在這種戰術中，固定翼和四旋翼無人機的任意組合能夠自主分配并執行所有必要的FOB防御角色：周邊監視、關鍵區域搜索、接觸調查和威脅響應。該戰術在軟件模擬環境中進行了廣泛的測試，并在現場飛行演習中進行了演示。實驗結果將使用本研究過程中制定的有效性措施和性能措施進行討論。

第1章：導言

1.1 背景和動機

2019年，美國海軍陸戰隊司令大衛-H-伯杰將軍發布了他的規劃指南，作為塑造未來四年的部隊的一種方式。他在其中指出："我們今天做得很好，我們明天將需要做得更好，以保持我們的作戰優勢"[1]。這句話摘自海軍陸戰隊司令大衛-H-伯杰將軍的《2019年司令員規劃指南》（CPG），呼吁采取集中行動，以應對海軍陸戰隊在未來戰爭中預計將面臨的不斷變化的挑戰。在為海軍陸戰隊確定未來四年的優先事項和方向的CPG中的其他指導，呼吁建立一個 "適合偵察、監視和提供致命和非致命效果的強大的無人駕駛系統系列"[1]。伯杰將軍進一步呼吁利用新技術來支持遠征前沿基地作戰（EABO）。EABO將需要靈活的系統，既能進行有效的進攻行動，又能進行獨立和可持續的防御行動。簡而言之，實現EABO將需要最大限度地利用每個系統和海軍陸戰隊。

從本質上講，伯杰將軍正在呼吁改變無人駕駛飛行器的使用方式。通過使用大型的合作自主無人飛行器系統，或稱蜂群，將有助于實現這一目標。無人飛行器蜂群提供了在人力需求和后勤負擔增加最少的情況下成倍提高戰場能力的機會。正如伯杰將軍所提到的 "下一個戰場"，海軍陸戰隊將必須利用各種技術，最大限度地利用自主性和每個作戰人員在戰場上的影響。

目前的無人系統使用理論是以很少或沒有自主性的系統為中心。另外，目前的系統依賴于單個飛行器的遠程駕駛；也就是說，每輛飛行器有一個操作員。部隊中缺乏自主系統，這在監視和直接行動的作戰能力方面造成了差距。此外，側重于一對一操作員-飛行器管理的無人系統理論要求操作員的數量與車輛的數量成線性比例。這對于 "下一個戰場 "來說是不夠的。相反，海軍陸戰隊將需要能夠讓操作員擺脫束縛或提高他們同時控制多個飛行器的能力系統[2]。

考慮到這些目標，美國海軍研究生院（NPS）的先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）已經開發并演示了一個用于控制大型、自主、多飛行器的系統，該系統利用了分布式計算的優勢，并將駕駛的認知要求降到最低。ARSENL在現場實驗中證明了其系統的功效，在該實驗中，50個自主無人駕駛飛行器（UAV）被成功發射，同時由一個操作員控制，并安全回收[3]。

1.2 研究目標

這項研究的主要目標是證明使用無人機蜂群來支持前沿作戰基地（FOB）的防御。特別是，這需要自主生成、分配和執行有效的、符合理論的基地防御所需的子任務。這部分研究的重點是開發基于狀態的監視、調查和威脅響應任務的描述；實施支持多飛行器任務分配的決策機制；以及任務執行期間的多飛行器控制。

輔助研究目標包括展示基于任務的蜂群可組合性結構（MASC）過程，以自上而下、以任務為中心的方式開發復雜的蜂群行為，探索自主蜂群控制和決策的分布式方法，以及實施一般的蜂群算法，并證明了對廣泛的潛在蜂群戰術有用。總的來說，這些目標是主要目標的一部分，是實現主要目標的手段。

1.3 方法論

基地防御戰術的制定始于對現有基地防御理論的審查。這一審查是確定該行為所要完成的基本任務和子任務的基礎。然后，我們審查了目前海軍陸戰隊使用無人機的理論，以確定這些系統在基地防御任務中的使用情況。

在確定了任務要求的特征后，我們為基地防御的整體任務制定了一個高層次的狀態圖。子任務級別的狀態圖等同于MASC層次結構中的角色。

ARSENL代碼庫中現有的算法和游戲以及在研究過程中開發的新算法和游戲被用來在ARSENL系統中實現子任務級的狀態圖。最后，根據高層次的狀態圖將這些游戲組合起來，完成基地防御戰術的實施。

在游戲和戰術開發之后，設計了基于理論的有效性措施（MOE）和性能措施（MOPs）。通過在循環軟件（SITL）模擬環境中的廣泛實驗，這些措施被用來評估基地防御戰術。在加利福尼亞州羅伯茨營進行的實戰飛行實驗中，也展示了該戰術和游戲。

1.4 結果

最終，本研究成功地實現了其主要目標，并展示了一種包含周邊監視、關鍵區域搜索、接觸調查和威脅響應的基地防御戰術。此外，開發工作在很大程度上依賴于MASC層次結構，以此來制定任務要求，并將這些要求分解成可在ARSENL蜂群系統上實施的可管理任務。這一戰術在實戰飛行和模擬環境中進行了測試，并使用以任務為中心的MOP和MOE進行了評估。最后的結果是令人滿意的，在本研究過程中開發的戰術被評估為有效的概念證明。

1.5 論文組織

本論文共分六章。第1章提供了這項研究的動機，描述了這個概念驗證所要彌補的能力差距，并提供了ARSENL的簡短背景和所追求的研究目標。

第2章討論了海軍陸戰隊和聯合出版物中描述的當前海軍陸戰隊后方作戰的理論。還概述了目前海軍陸戰隊內無人機的使用情況，并描述了目前各種系統所能達到的自主性水平。

第3章概述了以前自主系統基于行為的架構工作，ARSENL多車輛無人駕駛航空系統（UAS）和MASC層次結構。

第4章對基地防御戰術的整體設計以及高層戰術所依賴的游戲進行了基于狀態的描述。本章還詳細介紹了用于創建、測試和評估這一概念驗證的方法。在此過程中，重點是對每一戰術和戰術所針對的MOP和MOE進行評估。

第5章詳細介紹了所進行的實戰飛行和模擬實驗，并討論了與相關MOPs和MOEs有關的測試結果。

最后，第6章介紹了這個概念驗證的結論。本章還提供了與基地防御戰術本身以及更廣泛的自主蜂群能力和控制有關的未來工作建議。