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當小型無人機系統（sUAS）由疏忽、魯莽或惡意操作者操控時，將對地方及聯邦機構構成重大威脅。隨著sUAS與傳統航空器共享空域的情況日益增多，且其可能作為武器侵入管制空域，人員、設施及資產防護已成為核心議題。本研究通過集成低成本分布式傳感器與機器學習（ML）模型，提升戰場態勢感知能力，補強現有傳感平臺對sUAS的實時探測、分類與定位效能。

本文提出"無人機偵測指揮中心"（DDCC）概念架構。該系統對接分布式節點網絡，通過聲學與光學雙模態實時獲取sUAS數據，并具備截取關鍵幀能力以增強未來機器學習模型的預測性能。基于大疆Matrice 600 Pro采集的數據集，構建多組深度學習模型實現sUAS存在性分類及節點距離預測。重點評估聲學測距性能（與光學測距對比），最終融合多源數據構建定制模型，驗證融合數據是否優于單模態方案。初步實驗顯示：聲學分類準確率79.6%，光學分類準確率86.7%；獨立測距任務中聲學平均絕對誤差10.463米，光學誤差16.961米；經卷積循環神經網絡處理融合數據后，平均絕對誤差降至9.57米，較聲學數據提升0.88米，較光學數據提升7.385米。

本章首先闡明研究問題與目標，隨后介紹DDCC系統——該專有平臺可同步聯動多傳感器執行"記錄"與"預測"指令。

在sUAS激增的背景下，無論操作者性質（疏忽/惡意/軍事），均對地方及聯邦機構安全構成緊迫威脅。面對sUAS與傳統航空器空域共享及其武器化趨勢，人員設施防護已成關鍵挑戰。本研究旨在驗證"低成本分布式傳感器+ML模型"在sUAS探測、分類及測距中的有效性，并構建DDCC系統——該系統可加載預訓練模型，基于視頻、音頻及融合數據實現sUAS存在性識別與距離測算。

本文致力于解決空基威脅探測的多維挑戰（特指sUAS），通過在DDCC中融合"聲學特征卷積循環神經網絡"（CRNN）與"YOLOv8目標檢測模型"，構建可實時識別、分類及測距的全域解決方案。研究目標明確如下：

1. 一體化架構集成：研究CRNN聲學分析與YOLOv8視覺檢測在DDCC中的無縫融合，設計優化雙模態協同架構
2. 聲學測距回歸模型：構建訓練CRNN實現聲源測距（單位：米）
3. 光學測距回歸模型：構建訓練全連接深度神經網絡實現視頻源測距（單位：米）
4. 訓練驗證體系：采用多樣化sUAS場景數據集對視覺/聲學組件進行嚴格訓練驗證，優化模型魯棒性
5. 跨模態融合技術：開發創新融合算法整合視聽信息，發揮多模態互補優勢。融合核心目標在于證明"視聽結合"較單模態具有更高預測精度

DDCC作為專有系統，通過傳感器網絡執行指令（如記錄/預測）。其客戶端界面采用3x3網格排列的九宮格視頻流布局，每區塊均支持"連接"、"錄制"、"預測"、"靜音"功能鍵，配備服務器主機配置文本框及遠程重啟下拉菜單。樹莓派4服務器傳輸的實時音視頻流顯示于對應區塊，捕獲數據的分類預測結果集中呈現在日志域。系統可加載預訓練模型執行定制化預測任務，本研究特訓模型專注于基于視頻/音頻/融合數據的sUAS存在性識別與距離測算。

文檔結構如下：第二章詳述sUAS探測技術背景與研究進展；第三章解析DDCC系統設計與節點配置；第四章闡述數據采集、模型構建及訓練驗證方法論；第五章呈現全流程實驗結果；第六章探討未來sUAS數據采集路徑；第七章總結研究并給出結論陳述。

無人機集群的角色分配與規模對其作戰性能具有顯著影響，但量化研究仍較匱乏。明確這些關聯對集群配置的優化設計至關重要，相關研究可提升任務效率并實現資源最優分配。本研究通過量化分析角色分配與規模在不同任務場景下的影響，指導高效集群設計。開發基于智能體的無人機集群仿真系統，評估集中式異構集群在兩種場景下的性能：高目標密度小區域（無人機容量受限）與低目標密度大區域（無人機容量充裕）。集群任務為清除區域內所有目標。仿真參數基于烏克蘭戰爭數據驗證及領域專家意見設定，通過成功率、總步數及單目標平均清除步數量化性能。結果表明：集中式異構集群在稀疏可預測任務空間表現卓越——更大規模集群可實現最優覆蓋與效能；但在高密度不可預測環境中效率下降——集中控制與大集群規模產生反效果。這些發現強烈表明：集群架構與規模須依任務空間動態調整，開放空間適用大型集中式集群，復雜環境需采用更靈活的小型配置。

現代戰爭日益聚焦無人機技術應用。低成本無人機在烏克蘭戰場展現顯著影響力[1]。無人機擴散引發防務產業熱潮，各國投入巨資研發并大規模部署。研究核心方向之一是無人機集群——多架無人機同步協同達成共同目標[1]。美國防長指令五角大樓加強集群研究[2]，芬蘭無人機戰略文件規劃制造與集群研發路線[3]，印證全球關注度。無人機集群具獨特優勢：單操作員可控制多架無人機或實現全自主作戰，提升系統可擴展性與作戰節奏[4]。大規模集群能同時打擊多目標或飽和防御系統，創造重大戰術影響。但單機遙控到數百架集群的跨越，存在諸多待解的研究挑戰。

大型系統主要挑戰包括：定義控制架構、維持強健編隊協同、優化任務路徑規劃[5]。此外，超越同構集群的異構集群（含不同無人機類型）引入額外復雜度。異構集群角色涵蓋專用傳感器單元、增強計算能力指揮/數據處理單元及武器載荷投送單元。因此實戰部署需針對任務環境優化角色比例與集群規模——該領域仍需深入研究。本文探究不同作戰環境下無人機集群的理想角色分配與規模，開發基于智能體的集群仿真模型，模擬區域目標清除任務。設計兩種對比場景：多目標高密度復雜環境與少目標低密度開闊區域。通過系統調整集群規模與角色構成進行仿真實驗，分析關鍵性能指標形成結論，并提出未來研究方向。

本文追溯了簡易無人機作戰從伊拉克和黎凡特伊斯蘭國（ISIS）系統性應用開始，歷經加沙沖突及“蛛網行動”（烏克蘭，2025年6月）等當代戰場的演變進程。通過系統分析戰術創新、技術擴散模式與戰略影響，研究論證無人機作戰能力普及化已創建立非對稱沖突新范式，對平民安全構成史無前例的威脅。本文直指該發展趨勢與車輛恐襲擴散路徑高度相似，據此警示無人機恐襲正成為針對平民暴力的新陣地。研究揭示汽車沖撞襲擊全球擴散的機制，現正加速無人機作戰知識傳播，使全球面臨迫切安全挑戰。文末呼吁在簡易無人機恐襲從軍事戰場轉向民用空間前采取緊急預防行動，否則可能引發顛覆安全格局的新型高殺傷恐襲浪潮。

當代安全環境正經歷非對稱作戰本質的根本變革，源自曾屬國家軍隊專屬的先進技術快速普及化。其中無人機（UAV）已成為最具顛覆性的技術力量，使國家與非國家行為體都能通過有限商業技術投入達成戰略威懾。此現象遠超硬件獲取范疇，更涵蓋開源軟件普及化、改裝指南易得性及在線戰術知識傳播等要素，共同降低了尖端空戰能力的準入門檻。

簡易無人機作戰的演進不僅是技術迭代，更標志著軍事創新模式的根本轉變。ISIS等非國家行為體展現出敏捷的底層創新循環，在特定作戰場景中超越國家主導的研發體系。該模式通過改造商業技術、立足實戰需求的快速迭代機制，已復制擴展到加沙至烏克蘭等多處戰場，常借力眾包式去中心化志愿者網絡。此變革影響遠超軍事范疇，正在挑戰傳統安全理念、威懾理論及武力壟斷原則。

本文核心論點是：ISIS首創的大規模無人機戰術創新已形成危險范式，正通過沖突地帶與網絡社群擴散發酵，為針對平民的新型恐襲奠定基礎。其擴散路徑與車輛恐襲高度相似。反極端主義項目統計顯示：自2006年至今全球至少發生84起車輛恐襲，共造成257人死亡、1,703人受傷。2016年尼斯恐襲（86人死亡、430人受傷）更成為“引爆全球ISIS式車輛襲擊”的催化劑。

當下網絡平臺正大肆傳播無人機改裝武裝指南。烏克蘭、加沙等地無人機戰果通過社交媒體廣泛傳播，正在形成民用恐襲的操作模板。商用無人機易得性疊加改裝方案有效性及空襲心理震懾力，昭示我們可能正目睹新型恐襲浪潮的萌芽期。

鑒于無人機技術發展軌跡與改裝手段日益精進，此項研究具有特殊緊迫性。從基礎監控到精準打擊的能力躍升，人工智能及自主系統的整合應用，蜂群技術的持續演進，共同預示著低成本微型無人機可能對平民與關鍵基礎設施構成重大威脅。安全專家與政策制定者面臨的挑戰，是趕在該威脅從軍事戰場滲入民用空間前及時識別應對——否則可能迎來顛覆國內安全格局的新恐襲時代。

烏克蘭范式：國家化應用與技術加速演進??：“蛛網行動”啟示

烏克蘭沖突已徹底重塑無人機作戰格局，標志著簡易改裝及商用無人機系統首次在大型常規戰爭中發揮核心戰略作用。烏軍不僅吸納了伊拉克和黎凡特伊斯蘭國（ISIS）開創的戰術創新，更系統化改進、規模化應用并將之整合為完整軍事學說，實現對軍事強國的空前戰略壓制。這一進程成為無人機作戰發展的關鍵轉折點，展現代非國家行為體創新成果如何被面臨生存危機的國家軍隊快速升級應用。烏軍無人機作戰體系以卓越創新速度與適應能力為特征——面對擁有先進防空系統及壓倒性常規優勢的強敵，其采用分布式、自下而上的創新模式（與ISIS路徑驚人相似），但憑借國家資源實現遠超非國家行為體的規模與精細度，在保持反叛式創新靈活性的同時注入現代國家力量。

??第一視角穿透型（FPV）無人機??構成烏軍成功的核心要素。該類系統通過操作員實時接收無人機航拍畫面，可對主戰坦克、炮兵陣地及指揮所等高價值目標實施精確打擊。其作戰效能歷經實戰反復驗證：烏軍運用該平臺達成的戰術成果，若采用傳統戰法則需耗費更昂貴復雜的武器系統。

烏軍無人機技術復雜程度在沖突中持續進階：初期沿襲ISIS等非國家行為體的商用平臺改裝模式，但迅速突破簡易改造階段，開發出針對特定軍事任務優化的定制系統。技術演進包括集成先進制導系統、升級戰斗部裝藥、強化通信鏈路，以及為反制敵軍電子戰設計的精密對抗措施。

2025年6月實施的“蛛網行動”（Operation Spider's Web）標志著烏克蘭無人機作戰創新的巔峰，展示規模化運用時的戰略潛力。該行動通過數百架無人機組成的協同蜂群突襲俄境內多處空軍基地，成功壓制防空系統并對戰略軍事設施造成重大毀傷。行動擊毀包括戰略轟炸機與戰斗機在內的多架俄軍戰機，實證成本低廉的無人機系統具備突破重防目標的戰略打擊能力。

??“蛛網行動”的戰略影響遠超其即時戰術成功。?此次行動證明，地理距離和尖端防空系統已無法為掌握先進無人機技術的堅定對手提供充分防護。該襲擊的心理震懾效應同樣深遠，因其動搖了支撐俄羅斯數十年軍事學說的戰略縱深與國土安全基礎理念。

??促成烏軍成功的科技擴散機制??對理解潛在民用化威脅至關重要。烏克蘭部隊高度依賴開源情報、眾籌資金和志愿者技術專長來開發部署無人機能力。這種分布式創新模式在加速技術進步的同時，也為知識向其他行為體（包括潛在恐怖組織）轉移開辟了多元渠道。

??社交媒體與網絡平臺??在記錄和傳播烏軍戰術方面的作用不可低估。通過多種在線渠道可便捷獲取：成功打擊的細節影像、改裝流程的技術探討、作戰成果的戰術解析。這些信息為企圖復制烏軍模式者（含針對平民的恐怖行動）提供了完整操作藍圖。

??人工智能與自主系統??融入烏軍無人機作戰標志著另一重大技術突破，卻引發民用安全隱憂。烏軍日益采用具備：AI目標識別系統、自主導航能力、集群協同行為的技術體系，大幅降低了有效無人機操作所需技術門檻。這些進展既降低了潛在恐怖應用的門檻，又同步提升了無人機襲擊的致命性與有效性。

??烏軍無人機作戰的經濟效益維度??展現出對傳統軍事能力的壓倒性成本優勢。烏軍運用造價數千美元的無人機系統摧毀價值數百萬美元的目標，形成了極具吸引力的成本交換比，這對資源受限行為體（含恐怖組織）產生強大吸引力。

??國際社會對烏軍創新的反應呈現矛盾態勢。??西方國家在提供能力支持的同時，也對相關技術擴散風險表示憂慮。眾多無人機作戰創新技術的兩用特性，使得支持合法軍事應用與防范恐怖主義改造之間難以兼顧。

烏克蘭沖突也??暴露了無人機作戰系統固有缺陷??，為攻防兩端提供寶貴經驗：電子戰反制措施、動能攔截系統、作戰保密手段均在特定情境中被驗證有效，為防御民用無人機威脅指明潛在路徑。

沖突期間建立的??知識轉移機制尤其引發民用安全憂慮。??支持烏軍無人機發展的國際志愿者網絡背景復雜多元，為敏感技術流向未授權接收方創造潛在通道。烏克蘭創新的開源屬性雖加速技術進步，卻也為恐怖組織改造成功戰術提供了便利。

加沙實驗室：戰術迭代與防御革新??

當前加沙沖突已成為無人機作戰演進的又一關鍵戰場，在人口稠密的都市環境中為改裝空中能力研發測試提供了獨特試驗場。巴勒斯坦武裝派別沿襲ISIS的基礎創新并借鑒烏克蘭技術突破，針對以巴沖突特有作戰約束及戰略目標，發展出獨特無人機戰法。此演進以戰術精進、適應性創新及專為城市戰設計的新應用為特征。巴方無人機能力自沖突初期顯著提升，從基礎監視擴展至復雜打擊任務。哈馬斯等派別已展示對以軍據點、民用設施及人口中心實施協同打擊能力，融合ISIS創新成果與烏克蘭戰場經驗。此類攻擊涵蓋：載彈無人機直擊、偵察平臺情報收集，及制造民眾恐慌的心理戰應用。

巴方無人機技術受經濟封鎖與元件獲取限制制約，迫使武裝派別使用常見材料開發創新方案。這種約束驅動的創新引發民用安全憂慮，因受限條件下研發的技術極易被其他資源受限行為體（含西方國家潛在恐怖組織）復制。

以色列對巴方無人機威脅的應對催生了反無人機技術與戰術的重大革新。以軍部署尖端電子戰系統、動能攔截裝備及先進探測網絡，旨在威脅抵近前予以摧毀。坦克“防護籠裝甲”等被動防護手段印證了先進軍隊被迫適應無人機威脅的深度。

加沙城市環境為理解民用場景無人機威脅提供獨特視角。高密度人口、受限空域及軍民目標混雜的戰場特性，與恐襲西方城市的潛在場景高度相似。該環境下淬煉的戰術為民用化威脅提供預警樣本。

加沙無人機戰的心理戰維度效應尤為顯著，交戰方運用空中平臺達成遠超物理毀傷的效果。持續無人機威脅營造的恐懼氛圍深刻影響民眾行為與政策決策，展現該系統心理戰應用的戰略價值。

通過社交媒體平臺對加沙無人機戰術的傳播構筑新威脅通道：成功襲擊細節影像、改裝技術流程討論及戰術成效解析可通過多元網絡渠道獲取，為潛在對手提供完備資源庫。

無人機作戰融入巴勒斯坦抵抗運動戰術體系，證實其提升其他非對稱戰術效能的潛力：空地協同偵察打擊、空中平臺作戰協調及毀傷評估回傳的綜合應用，已實質提升作戰效能。

加沙無人機戰造成平民傷亡，凸顯該技術在居民區運用的人道主義風險。現代無人機精度雖降低部分附帶毀傷，卻使民用設施與人口中心更易遭精準打擊，加劇對恐怖應用的憂慮。

加沙戰場的經濟維度印證該系統對資源受限行為體的成本效益優勢。巴方使用數百至數千美元改裝系統達成顯著戰術戰略成果，形成的成本交換比使該戰術對其他非國家行為體產生致命吸引力。

加沙無人機戰的國際反應受復雜政治態勢與技術兩用特性掣肘。限制巴方獲取元件的努力受挫于設備的商業流通特性及軍民用途甄別困境。

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。

隨著美軍持續全球部署，其加大了在嚴酷環境下的醫療支持。遠程醫療支持的應用增強了滿足此類需求的能力。有效實施遠程醫療援助需依賴衛星通信，并常需借助民用服務供應商。本研究評估結合虛擬專用網絡（VPN）安全與隱私增強的衛星通信網絡效能，測試IPsec、OpenVPN與Wireguard三種協議在地球靜止軌道衛星供應商Viasat與低地球軌道衛星供應商Starlink上的性能影響。研究發現：VPN部署對延遲產生小幅但持續影響，對包間延遲變異（IPDV）影響可忽略；VPN應用導致吞吐量下降（尤以下行吞吐量顯著）。具體而言，OpenVPN對吞吐量影響最大，Wireguard提供最高總吞吐量，IPsec性能最穩定，推薦用于企業級應用。

多數戰區缺乏地面互聯網或蜂窩網絡等基礎設施。本研究資助方——空軍研究實驗室（AFRL）正針對軍事行動遠程醫療需求應對此現狀，重點關注南太平洋與北極區域。地面互聯網服務供應商（ISP）及其基礎設施可能滯后于普及水平，或根本不存在。這種基礎設施缺失（多數人視其為理所當然）促使衛星通信成為填補缺口的關鍵手段[2]。遠程醫療效能與網絡性能直接相關，通信系統須滿足遠程醫療應用最低需求。本研究基于文獻[3]成果（直接比較Starlink與Viasat在遠程醫療應用中的性能），評估常見VPN協議對此類系統的影響并權衡利弊，旨在支持嚴酷環境下高效遠程醫療目標。遠程醫療使部署醫務人員（通常訓練有限）能夠實施高風險或需重大后勤支持的醫療操作。此類支持稱為"實時臨床支持（RTCS）"[4]，其利用全球專家資源為部署于嚴酷環境的醫療人員提供監督指導。

文獻[3]表明，低地球軌道（LEO）衛星服務總體優于地球靜止軌道（GEO）衛星服務（尤其在協議針對LEO運行特性優化時），但未專門探討安全性特征。本研究旨在相同網絡條件下開展類似測試，引入不同VPN協議作為增強安全性的可選方案。當軍用通信衛星不可用時，此方案將尤其有益。

遠程醫療需求是軍事全球部署與當地醫療人員匱乏的直接產物。衛星技術普及使得部署基礎訓練醫務人員成為可能，同時由少數經驗豐富專家提供后方支援。這種分布式模式使少量全科醫療人員能服務同等數量病患。醫療信息處理需重點考量患者隱私與安全性，對全部流量施加VPN協議是可行解決方案，但該方案亦引入額外開銷。本研究量化衛星通信疊加VPN對遠征遠程醫療的影響，預期其網絡性能影響與地面網絡部署相同VPN協議時類似。為此構建典型遠程醫療測試網絡，配置VPN并選取網絡性能指標，通過標準化測試方法采集數據，分析各VPN協議影響程度。

本研究主要基于文獻[3]對Starlink與Viasat支持遠程醫療的效能分析，新增IPsec、OpenVPN、Wireguard三種常見VPN協議，測試衛星通信鏈路疊加VPN的可行性。測試方法部分借鑒文獻[5]——其使用iperf3程序與亞馬遜云服務（AWS）（但受AWS限制），本研究將采用AWS搭建VPN服務器，iperf3進行吞吐量測試。文獻[5]旨在對比Wireguard與OpenVPN性能，發現Wireguard在多核設備表現更優（因測試版OpenVPN無法利用多核），且研究在Wireguard未集成至Linux 5.6內核前完成。

文獻[6]基于Linux商用硬件對比IPsec、OpenVPN、Wireguard性能，在40 Gbit/s網絡（遠超本研究吞吐量）中發現Wireguard在高吞吐場景潛力最大，但Linux網絡棧引入顯著開銷。該研究采用MoonGen而非iperf進行測試。盡管硬件環境不同，本研究預期衛星鏈路影響外結果趨勢相似。文獻[7]對比兩版Wireguard與多配置IPsec、OpenVPN，發現Wireguard連接最快但吞吐最低、延遲最高，IPsec綜合最優。差異主因或是其采用支持AES-NI指令集的硬件加速（本研究未啟用），且iperf v2.0.10單線程成瓶頸。

??論文結構??

本論文共五章。第二章概述遠程醫療、衛星通信、VPN及待評估網絡性能指標。第三章詳述遠征遠程醫療測試方法，涵蓋網絡需求與測試環境構建。第四章闡述測試流程與結果，含數據分析。第五章總結研究成果，提出應用建議與未來研究方向。

本文介紹Tunnel——一個面向高性能飛機的簡易開源強化學習訓練環境。該環境將F-16的3D非線性飛行動力學模型集成至OpenAI的Gymnasium Python包，包含邊界條件、目標、對手與傳感能力等基礎要素（可根據作戰需求調整），為任務規劃者提供快速應對動態環境、傳感器升級與對抗對手的自主空戰訓練手段。研究人員可通過該環境獲取作戰相關的飛機物理特性。Tunnel代碼庫簡潔，熟悉Gymnasium或具備Python基礎者皆可操作。本文展示為期一周的權衡研究案例，涵蓋多種訓練方法、觀測空間與威脅呈現模式，促進研究人員與任務規劃者的協作（可轉化為國家軍事優勢）。隨著戰爭日益依賴自動化，軟件敏捷性將決定決策優勢。在此背景下，空軍人員需配備適應對手變化的工具。傳統空戰模擬器中，研究人員掌握觀測定制、動作設計、任務設置與訓練方法需耗時數月，而Tunnel可將此過程縮短至數日。

六十余年來，美空軍首次面臨制空權能力風險[1]。為此，"協同作戰飛機"（CCA）正被設計為具備空戰史上前所未有的自主性[2]。當前技術標桿為"可變飛行穩定性測試飛機"（VISTA）——可由AI代理控制的F-16。盡管能實施實機空戰，但該獨特設計所需資金與時間阻礙了千架級CCA部署計劃。此外，VISTA未集成真實傳感器、對抗環境、非合作對手及空戰外任務。國家亟需能快速驗證各類空戰場景下自主系統能力與局限的方法。本文提出的Tunnel強化學習環境由研究者開發，支持簡易修改以呈現多樣化觀測、動作、任務與訓練方法。目前高性能航空領域自主性評估流程緩慢，近期VISTA試飛主要支持DARPA"空戰演進"（ACE）項目[3]。團隊需經歷"軟件在環仿真→硬件在環仿真→實飛前建模"的嚴格流程。2022年，美國空軍-麻省理工學院AI加速器（DAF-MIT AIA）組建團隊參與DARPA ACE，成功在六個月內訓練新型"液態時間常數網絡"[4]算法實現自主實飛（快于需數年的ACE常規流程）。但團隊常因時間限制犧牲算法探索空間，且試飛流程固化了觀測、動作、任務與訓練方法。若未妥善應對，隨著自主系統需處理真實傳感器、多樣化任務環境與非合作對手，此類流程限制將加劇。未來數年，空戰自主系統需在更復雜環境中運行，DARPA ACE經驗將推進DARPA"AI增強"（AIR）項目與空軍"毒蛇實驗性下一代作戰模型"（VENOM）計劃。AIR計劃研究多智能體自主空戰（含部分可觀測性、概念漂移與不確定性）[5]；VENOM擬用作戰配置的F-16作為高性能機載試驗平臺[6]，旨在通過作戰傳感器數據構建智能體觀測。

本研究探討超視距（BVR）環境下的2v2空戰機動問題（ACMP）。通過構建離散時間、無限視野的馬爾可夫決策過程（MDP）模型對BVR-ACMP進行建模，旨在為雙機協同的自主飛行器確定執行戰術機動與火力決策的高質量策略。高級仿真、集成與建模框架（AFSIM）被用于表征復雜的六自由度（6-DOF）飛行器動態，涵蓋運動學、傳感器與武器系統特性。鑒于狀態與決策變量的高維度和連續性特征，研究采用深度強化學習（RL）解決方法，通過神經網絡（NN）實現價值函數近似。研究內容包括設計中立初始狀態場景用于訓練，并評估對抗行為與導彈特性對決策策略的影響。通過三階段超參數調優實驗獲取高質量策略，并開展多案例研究驗證深度RL方法在空戰行為建模中的有效性，論證了該方法為基于AFSIM的空戰仿真研究生成飛行器行為模型的可行性。

人工智能（AI）方法論的持續發展，包括強化學習（RL）的進步，對全球軍事力量而言既是復雜化的挑戰，也是戰略機遇。2022年美國《國家國防戰略》明確指出AI技術進步帶來的復雜性，強調美國對手可能引入復雜的升級動態，并對美國戰略穩定性構成新型挑戰。尤其是受這些技術飛躍推動的自主系統廣泛擴散，使軍事力量面臨來自非國家行為體與政府實體通過技術削弱其優勢的潛在脆弱性。針對這些已識別的威脅，美國空軍（USAF）認識到AI在增強自身能力、決策流程與作戰效能方面的潛力。隨著聯合部隊作戰日益依賴數據驅動技術，美國國防部（DoD）計劃實施機構改革，通過提供競爭性激勵與更靈活的任務分配來強化AI研發。此外，推動強化學習領域的國內進展可為美國空軍的一項核心任務——獲取對對手的空中優勢——提供支持力量。自主載具系統領域，尤其是空中領域的自主系統，對美國空軍具有重大戰略意義。隨著該研究領域的技術突破，美國軍方必須正視AI對實現空中優勢的潛在威脅與利益。

美國空軍正與國防高級研究計劃局（DARPA）合作推進自主無人戰斗飛行器（AUCAVs）領域的技術發展。DARPA“空戰演進”（ACE）項目下開發的AI算法已成功完成概念驗證，展示了AI指揮全尺寸戰斗機并在模擬視距內（WVR）環境中超越經驗豐富的F-16戰斗機飛行員的能力。然而，在視距內學習算法取得進展的同時，雷達制導導彈的進步使得從超視距（BVR）發起攻擊成為可能，為空戰策略帶來了新挑戰。

超視距（BVR）空戰的起源可追溯至第二次世界大戰后，其標志性事件是1946年美國海軍研發的AIM-7“麻雀”導彈的問世。在冷戰的緊張態勢中，蘇聯轟炸機或戰斗機可能配備新興BVR導彈技術被視為對美國國家安全利益的重大威脅。盡管這一威脅從未真正實現，但隨著冷戰接近尾聲，戰斗機領域先進機動性與導彈技術的融合顯著推動了BVR空戰活動的發展。與受光照條件、目標尺寸、視覺敏銳度及目標方位等因素高度影響的視距內空對空（A2A）作戰不同，現代BVR空戰的機制主要圍繞遠程制導導彈的使用展開。在實際作戰場景中，配備先進雷達系統的技術優勢戰斗機通過此類高精度遠程導彈實現對敵機的壓制。BVR空戰的性質帶來了獨特挑戰：由于缺乏成熟的戰斗機戰術與敵我識別（IFF）技術，飛行員常面臨有效運用此類武器的局限性。為解決這些難題，基于強化學習（RL）的人工智能方法有望突破這些限制，提升美國空軍（USAF）及其作戰人員在BVR場景下的能力。

自主載具訓練的傳統策略通常采用基于規則的邏輯，即自主智能體根據預定義標準做出決策。然而，該方法已被證明易受挫敗，且無法為此復雜問題提供新穎的智能解決方案。針對基于規則邏輯的局限性，強化學習（RL）提供了一種解決途徑，其核心在于考慮目標導向型智能體在不確定環境中的整體交互問題。RL具備運用先進搜索技術的能力，例如AlphaZero算法在象棋等復雜游戲中實現超越人類水平的性能即為明證。空對空作戰固有的復雜性與不確定性要求開發獨特且具有挑戰性的戰略方法。

強化學習已展現出為這一多維度問題設計制勝策略的能力，泰勒（Taylor）、波普（Pope）等人、麥格魯（McGrew）等人、樸（Piao）等人以及克倫帕克（Crumpacker）等人早期的研究均對此進行了驗證。麥格魯等人開創性地采用基于模型的方法解決空戰機動問題（ACMP），為后續ACMP的無模型研究奠定了基礎。在麥格魯等人工作的基礎上，樸等人提出了一種端到端的基于RL的競爭性空戰智能體訓練方法。泰勒則致力于以獨特方法填補超視距空戰機動問題（BVR-ACMP）研究領域的空白，其利用Q-Learning對1v1 BVR作戰場景中的自主無人戰斗飛行器（AUCAV）進行建模，以優化其作戰機動與武器運用能力。

本研究主要擴展泰勒（Taylor）的研究成果，旨在設計與評估一種基于強化學習（RL）的方法，以解決雙機對抗（2v2）超視距空戰機動問題（BVR-ACMP），并通過概念驗證填補文獻空白——該驗證不僅評估潛在新型武器能力，還探索兩架自主無人戰斗飛行器（AUCAV）因交互與通信產生的涌現行為。本研究通過多種通信方案及其實施路徑的探究，確定雙AUCAV在空戰中高效協同與通信的最優模式。

本研究將2v2 BVR-ACMP概念化為馬爾可夫決策過程（MDP）。求解MDP需要在既定策略集中識別出能夠優化該MDP對應準則的最優策略。泰勒的研究聚焦于1v1場景，其模型負責控制一架飛行器相對于被稱為敵機的對抗目標進行定位。本研究中引入的2v2場景顯著增加了環境模型的復雜性。為模擬真實戰場條件，研究在概念驗證中引入第二架敵機實施監視，要求每個智能體在機動過程中追蹤三架飛行器。除了每個智能體需追蹤敵我雙方戰斗機的復雜性外，友方戰斗機之間還需一定程度的協同合作，以在空戰中實現最優結果。這種合作體現為友方戰斗機在機動與導彈部署方面的戰略協調，從而有效壓制敵方編隊。

為應對2v2 BVR-ACMP帶來的更高復雜度，本研究采用深度Q學習（DQN）算法的能力。DQN作為Q學習算法的進階版本，通過神經網絡優化長期累積獎勵。研究中使用的RL方法依托政府所有的C++仿真框架——高級仿真、集成與建模框架（AFSIM）構建空戰環境。AFSIM專為開發與實施交戰級、任務級分析仿真及虛擬實驗設計，具備空戰戰術建模、武器運動學模擬與傳感器系統仿真的能力。作為研究的基礎平臺，AFSIM支持RL解決方案的實現，并協助生成效能指標（MOE）。這些指標（如任務成功率（友方成功交戰次數）與交戰時長）為評估RL算法性能提供了量化依據。

本研究的剩余章節分為四部分，分別聚焦2v2 BVR-ACMP的不同維度。第二章系統綜述現有BVR-ACMP相關文獻，深入解析1v1 BVR-ACMP并探討其他潛在解決方案。第三章闡述本研究針對2v2 BVR-ACMP的RL方法，詳細解釋構建的模型框架。第四章展示模型運行結果及基于AFSIM環境生成的效能指標。第五章總結研究成果，提出未來研究方向，并給出2v2 BVR-ACMP研究的最終結論。

本文探討了機器學習在自主無人戰斗飛行器（AUCAV）控制中的應用。特別是，本研究將深度強化學習方法應用于防御性空戰場景，在該場景中，AUCAV 機群保護軍事高價值資產 (HVA)，該資產要么是靜止的（如在空軍基地防御場景中），要么是快速移動的（如在涉及護送貨運飛機或指揮控制飛機的場景中）。通過采用馬爾可夫決策過程、近似動態規劃算法和用于價值函數近似的深度神經網絡，一系列空戰管理場景、原始模擬環境和一系列設計的計算實驗為高質量決策策略的近似提供了支持。三項連續的研究探索了新型模型和相應的方法論，以提高數學模型的準確性，提高計算效率，或更準確地評估復雜問題的解決方案質量，在這些問題中，最優解決方案的計算難以實現。對政策有效性和特定政策行為的深入分析為戰術、技術和程序的完善提供了信息，并使能力評估更加準確和量化，從而為所有相關系統的需求開發和采購計劃提供支持。

圖 1. 假想的 GABMP 場景，描繪了穿越敵對領土的固定 HVA 任務路徑

第二章至第四章由三項連續研究組成，將防御性空戰管理數學模型作為一個連續決策問題加以制定和擴展。每一章都探討了一種新穎的方法論，以提高數學模型的準確性，提高數據效率，或更準確地評估復雜問題的解決方案質量，因為在復雜問題中，最優解決方案的計算難以進行。

第二章介紹了廣義空戰管理問題（GABMP）。由 AUCAV 組成的艦隊護送 HVA 穿過敵方領土，而敵方的攻擊模式會根據友軍和敵軍的相對位置在來源和強度上發生變化。鑒于大多數現實問題并不存在于靜態環境中，針對非靜態問題的強化學習是一個廣泛研究的課題。要解決這些問題，需要在特征工程方面投入大量精力，為學習算法提供足夠有用的狀態空間信息，以揭示復雜的系統動態。本章提出了上下文分解馬爾可夫決策過程（CDMDP），它是靜態子問題的集合，旨在利用值函數的線性組合來逼近非靜態問題的動態。一組設計好的計算實驗證明了 CDMDP 方法的有效性，表明復雜的非穩態學習問題可以通過一小組靜態子問題得到有效的近似，而且 CDMDP 解決方案與基線方法相比，無需額外的特征工程就能顯著提高解決方案的質量。如果研究人員懷疑復雜且持續變化的環境可以用少量靜態上下文來近似，那么 CDMDP 框架可能會節省大量計算資源，并產生更易于可視化和實施的決策策略。

第三章為強化學習問題中的經驗重放記憶緩沖區介紹了一種新穎的基于相似性的接納控制方法。通過只用足夠不相似的經驗更新緩沖區，可以提高學習算法的效率和速度，尤其是在連續狀態空間的情況下。該方法采用了廣義空戰管理問題的擴展版本，納入了導航航點和基于軌跡的殺傷概率模型，以增強真實感。此外，還設計了一系列計算實驗，研究基于神經網絡的近似策略迭代算法的結構。對比分析表明，使用包含前 50% 最獨特經驗的內存緩沖區，學習算法收斂到穩健決策策略的速度比單獨使用優先級經驗回放快 10%。這些發現凸顯了所提出的方法在復雜、連續的狀態空間中提高強化學習效率的潛力。

第四章研究了信息松弛技術在 GABMP 進一步擴展版本中用于近似求解質量上限的應用。信息松弛指的是放寬順序決策問題中的非預期性約束，這些約束要求決策者僅根據當前可用的信息采取行動。信息松弛采用了時間事件視野，為決策者提供了對問題環境中未來隨機不確定性結果的可調整訪問。以往的研究都是針對在確定性松弛條件下更容易求解的問題進行信息松弛研究，而本方法論則將該方法應用于連續空間中的連續時間問題，即使在確定性條件下也需要求解近似技術。對事件視界和其他問題特征進行多維敏感性分析，有助于量化戰術改變或能力修改對決策政策有效性的潛在改進。這種量化方法應用于現實世界的能力差距評估，客觀地增強了傳統的主觀分析，從而為決策提供指導，并為采購計劃制定更有效的要求。第五章總結了前述各項研究的結果。

此外，第五章還指出了每項研究的假設和局限性，并提出了未來研究的可能途徑。

利用神經網絡進行近似策略迭代

圖 12. 描繪航點和攔截軌跡的 GABMP 假設場景

無人水面艦艇（USV）通常依靠全球定位系統（GPS）和射頻（RF）通信進行導航和多車協調。在戰時環境中，全球定位系統和無線電信號屏蔽對 USV 的有效導航和控制提出了挑戰。本論文研究了使用低成本人工智能（AI）立體相機作為傳感器，實現 USV 的無 GPS 和 RF 導航與協調。這些相機還可用于對水面船只進行分類和定位。我們使用安裝在多艘 Mokai USV 上的 OAK-D AI 攝像機進行了實驗。對神經網絡 (NN) 模型進行了訓練，以識別兩個對象類別：Mokai USV 和其他船只。利用開源 Python 庫，該模型被直接加載到攝像頭上，并集成到機器人操作系統 (ROS) 軟件中，以提取檢測到的物體的相對姿態信息。為了分析該模型的有效性，我們在未見過的視頻上以及使用 Mokai USV 和其他水面艦艇進行的現場實驗中對 NN 進行了測試。將攝像機估計的物體定位與在實驗室環境中通過物理驗證收集的物體地面實況位置進行了比較。最后，還探討了特定相機硬件和立體視覺在此應用中的局限性，以評估其進一步開發的可行性。

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。