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未來武裝沖突將因對手持續創新而充滿不確定性——突發意外事件不可避免。當前演習難以為作戰支援部隊提供充分發展即興應對能力的訓練機會。本研究提出可擴展的人機協同演習控制框架，通過圖網絡建模結合拓撲分析與資源受限項目調度問題實現。該框架以美國空軍"銀旗"（Silver Flag）演習為案例驗證，成效顯著。

未來武裝沖突的未知特性源于對手間競相謀求戰略優勢。Alderson等人[1]定義的突發意外（分情境型與根本型）具有必然性：情境型意外指雖屬罕見但仍在預期范圍內的事件；根本型意外則是普遍認為不可能發生的事件。例如強颶風襲擊佛羅里達屬情境型意外，而一月份災難性颶風襲擊伊利諾伊州則屬根本型意外——因現有氣象模型判定其不可能發生。軍事領域同理：敵軍運用已知戰法發動突襲屬情境型意外；而使用大幅超越現役能力的未知武器系統（如廣島原子彈）則構成根本型意外。突發意外與"正常波動"（明確預期的事件范圍）形成對立，基礎技能及其支撐的即興應對能力通常在正常波動范圍內培養。但受訓者在遭遇情境型與根本型意外時應用技能的能力，必須通過專項訓練獲得。

針對正常波動與突發意外的訓練方法沿復雜度、成本與價值構成連續譜系。Alderson等人[1]將訓練劃分為五類：模型推演、模擬仿真、兵棋推演、實兵演習及實戰化演訓（其模型與仿真定義異于常規：此處指建模保真度差異）。圖1展示訓練類型與意外類型的對應關系。各類訓練對即興能力培養的適用性如下：當系統可脫離細節與語境仍具效用時，模型推演最為適用——其將復雜系統簡化為可處理表征以探索標準態勢。雖可通過隨機要素應對部分情境型意外，但場景偏離標準操作條件時模型易出現誤判。模擬仿真則利用系統細節探究復雜性（如車輛模型僅預設方向盤轉向響應，仿真卻可解析轉向動作對整車部件的具體影響）。模擬仿真與模型推演對情境型意外存在類似局限，但仿真更易因系統交互復雜性產生意外狀態。兩者均無法應對根本型意外——因所有情境必須預先編程。

圖1. 訓練成本與復雜度隨預期意外事件層級提升而增長。特定訓練類型可能無法實現某些層級的意外事件。基于Alderson等人[1]及Mendon?a與Wallace[2]的研究成果構建。

兵棋推演的真實性通常低于模擬仿真，但恰當獎勵機制更能激發受訓者投入。然而獎勵機制會引導受訓者采取設計方認定的"有益"行為（可能與現實脫節）。隱藏評分體系雖可規避此傾向，卻會降低受訓者參與度。當參訓者掌握評分規則后，往往聚焦得分最大化策略而忽視結果探索。若將此類經驗內化，其在現實場景中應用推演啟發式方法可能導致意外后果。充分復盤（剖析推演與現實差異）可緩解該風險，但需有實戰系統經驗的專家參與指導。

實兵演習較兵棋推演成本更高、流程更復雜。雖在現實環境展開，但通常與實戰系統隔離以降低風險。可設計覆蓋正常波動與情境型意外的演習內容，規模從小組訓練延伸至數萬人參演的大型作戰演習[3]。因人類行為固有不可預測性，實兵演習更易觸發情境型意外。演習可與實戰化演訓結合——后者作為最復雜且具潛在價值的訓練手段，直接在實戰系統展開（通常附加防護措施）。如文獻[4]-[6]討論的"黑啟動"事件（局部電網崩潰后恢復供電演練）即為典型。實戰化演訓能暴露未知系統依存關系，但會對保障人群造成顯著干擾。對受訓系統認知不足可能引發根本型意外。

受訓者需掌握應對突發意外的即興處置能力。爵士樂領域已建立完善的即興能力培養范式——通過曲目研習與重復訓練發展即興創作與失誤修復能力[2]。因此必須為受訓者提供安全環境下的試錯空間，這種自主權可增強其應對意外的效能。但賦予受訓者自主權會增加導調人員的意外頻率——因后者通常背負既定任務目標。當受訓者嘗試創新方案時，其對演習鏈的波及效應（尤其三階以上影響）目前難以預判。單環節失敗可能引發連鎖反應導致演習超時，或破壞預設事件注入條件。未能識別此類脫節將削弱演習沉浸感，使受訓者困惑于事件注入的真實意圖——他們應對抗"事件注入"而非"演習本身局限"。Pietrucha[7]指出當前美空軍（USAF）訓練體系推崇"基于海量精準情報制定最優方案"的指揮模式，Biery[8]認為這導致尉官群體缺乏在混沌時效環境下帶隊作戰的實戰經驗。培養混亂環境中的決策自信對未來大國戰爭至關重要，而文化變革需依托作戰支援演習的方法創新。

本研究以美空軍作戰支援部隊的周訓項目"銀旗"（Silver Flag）為案例。現行演習目標源自專業領域核心需求——為遠征空軍基地提供保障功能，各兵種據此構建認證事件以確保部隊滿足AFFORGEN模型戰備標準[9][10]。截至2023年3月，"銀旗"缺乏評估事件關聯性及目標達成路徑的框架。據Aragon[11]與Keech[12]報道，2023年6月"銀旗"由訓練演習轉型為任務資格認證演習，強化了復雜場景構建的迫切需求。

因缺乏事件分析框架，2023年3月版"銀旗"依賴少數預設序列事件鏈，要求受訓者按固定流程完成。此限制性環境阻礙小分隊指揮與即興能力發展——難以提升受訓者自主權。當受訓者嘗試非常規行動時，導調組或可追蹤一階影響，但后續變化迅速超出人腦處理極限。本案例研究數據采集期間，因受訓者基于往期"銀旗"經驗提前響應事件注入，導調組試圖引入突襲情境。此自發調整暴露出事件依存關系評估機制的缺失——實施變更前需召集全專業聯席會議，且因無法預判影響范圍被迫延長演習日程。亟需建立支持數據采集、創新方案驗證與實時調適的框架，核心是在人類決策不確定性中最大化訓練價值。由此引伸出根本研究命題：能否構建彈性演習模型，為規劃提供洞察并為導控提供實時反饋？

太空軍任務在于保障商業及軍事行動的外層空間自由通行。實現該目標需深化對太空環境的認知，并探索可資利用的潛在戰略優勢。高保真仿真系統為操作人員理解太空戰術提供工具支撐，同時為現役航天器技術需求決策提供依據。本研究通過軌道微分博弈與線性二次博弈仿真，深入解析單對單軌道沖突機理。研究成果不僅提出航天器高效計算策略以規避高性能追蹤衛星，更為未來彈性衛星的態勢感知能力需求確立基準準則。核心發現包括：規避方可在合理測量誤差范圍內，僅憑角度測量數據即可從有限路徑選項中判定追蹤者軌跡；當追蹤方遵循現實控制律時，垂直于"規避方-追蹤方"矢量的推力策略成為應對各類追蹤目標的最優規避方案。盡管研究聚焦于空間動力學領域的特定控制與估計系統，其方法論適用于模擬任意目標環境與控制律，故本質上涵蓋廣義追逃博弈理論框架，可廣泛應用于制導、導航與控制研究領域。

美太空軍條令[2]明確指出"太空通行權關乎美國繁榮與安全"，該權益衍生全球定位服務、公共安全防護及國防保障等多元效益。美國國家太空情報中心（NASIC）發布的《太空競爭》報告[3]闡明，外國勢力通過采納天基技術體系正挑戰美國的太空技術主導權。面對全球沖突威脅，在軌對抗已成為太空資產的安全隱患。因此，深入認知軌道作戰形態將強化美國資產防護能力。軌道沖突仿真作為關鍵認知路徑，可將追逃博弈映射至太空場景：某衛星（追蹤方）試圖達成相對于第二衛星（規避方）的特定目標狀態。通過求解預設目標（如交會對接、攔截摧毀等）下的優化路徑，傳統方法假設雙方均知曉所有狀態（含目標狀態）；但實戰中規避方往往無法確知追蹤方意圖。本研究通過微分博弈構建多路徑對應狀態估計模型，創立在追蹤目標不確定條件下航天器的最優規避方法。此類方法經分析驗證后可應用于真實航天器，切實提升在軌對抗防御能力。

本研究聚焦追逃博弈中的目標不確定性，相關結論將輔助特定太空任務規劃，并為系統級性能需求論證提供決策工具。通過應用本文技術路徑，既可制定現役航天器的在軌對抗策略，亦能在新型航天器研制中確立應對在軌威脅的能力需求。所提算法既可在地面任務規劃中實施，亦可集成至在軌自主任務規劃系統。因此，本研究核心目標是構建并驗證不確定環境下航天器規避策略生成算法。基于"規避方未知追蹤目標"的微分博弈框架，重點探究提升規避效能的估計與制導技術。關鍵研究問題包括：

1. 規避航天器能否通過觀測判定追蹤衛星目標？
2. 實現目標判定與成功規避需具備何種估計與控制能力？
3. 追蹤策略不確定時能否建立普適性規避控制與制導策略？

本文包含四個主體章節：第二章闡述軌道動力學、隨機軌道微分博弈及估計技術理論基礎；第三章詳述方法論體系，提供可復用于特定軌道場景的算法群；第四章應用前述方法分析多場景測試數據，提出規避航天器能力需求建議及任務規劃通用策略；第五章總結研究成果并指明后續研究方向。本研究旨在為美國太空軍開發具備智能規避策略的彈性衛星系統提供核心技術支撐。

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。

本研究提出分層多智能體強化學習框架，用于分析異構智能體參與的仿真空戰場景，旨在通過預設模擬識別促成任務成功的有效行動方案（CoA），從而低成本、低風險探索現實防務場景。在此背景下應用深度強化學習面臨特定挑戰，包括復雜飛行動力學、多智能體系統狀態與動作空間指數級擴展，以及實時單元控制與前瞻規劃融合能力。為解決這些問題，決策過程被分解為雙層抽象：底層策略控制單個單元，高層指揮官策略發布與總體任務目標匹配的宏觀指令。該分層結構通過利用智能體策略對稱性及控制與指揮任務分離，顯著優化訓練流程。底層策略通過漸進復雜度的課程學習訓練單兵作戰控制能力，高層指揮官則在預訓練控制策略基礎上學習任務目標分配。實證驗證證實了該框架的優越性。

本研究探索深度強化學習（RL）作為低成本、低風險空戰場景模擬分析方法的可行性。RL在各類環境中展現的行動方案發現能力構成研究動機，涵蓋棋類博弈[1]、街機游戲實時控制[2]以及現代兵棋推演[3]等融合控制與戰略決策的場景。空戰場景中應用RL存在多重挑戰：仿真場景結構特性（如單元復雜飛行動力學、聯合狀態動作空間規模）、規劃深度、隨機性與信息不完備性等。戰略博弈與防務場景的決策樹（即潛在行動方案集合）規模遠超常規搜索能力邊界。此外，現實作戰需同步協調單元機動與戰略布局及全局任務規劃，整合部隊層級實時控制與指揮官層級任務規劃的聯合訓練極具挑戰性，因二者對系統需求、算法架構及訓練配置存在本質差異。

為應對挑戰并復現現實防務行動，本研究構建分層多智能體強化學習（MARL）框架分析異構智能體空戰仿真場景。該方法將決策過程解耦為雙層結構：底層策略負責單元實時控制，高層策略依據全局任務目標生成宏觀指令。底層策略通過預設場景（如攻擊/規避）訓練，場景目標由指令標識符標記。為增強魯棒性與學習效率，采用漸進復雜度場景課程學習與聯盟自博弈機制。高層策略學習基于動態任務目標為下屬智能體分配合適標識符。戰略規劃權責上移至高層指揮官，底層執行單元自主完成控制任務。該架構通過底層策略對稱性利用與信息流定向傳輸，大幅簡化策略訓練過程，并實現控制與指揮的清晰分離，支持任務定制化訓練方案。

本研究核心貢獻包括：（1）開發輕量化環境平臺，快速模擬智能體核心動力學與交互行為。通過固定飛行高度將運動約束至2D空間，仍能精確捕捉智能體交互與機動特征。（2）采用課程學習虛構自博弈機制，通過漸進復雜度提升作戰效能。（3）設計集成注意力機制、循環單元與參數共享的神經網絡架構，聯合訓練底層控制策略與高層指揮官策略。（4）針對深度學習系統黑箱特性與科學評估風險，通過分層組件解析實現決策可解釋性。

第2節綜述前沿進展并闡明本研究對現有文獻的拓展；第3節介紹飛行器模擬器基礎特性與MARL原理；第4節闡述空戰對抗場景及訓練流程；第5節呈現實驗結果；第6節討論結論與未來研究方向。

本研究分析美國空軍網絡作戰理念的發展歷程，時間跨度截至第24航空隊及美國網絡司令部成立前。研究梳理了促成網絡空間被確立為作戰域、網絡作戰被定位為獨立軍事能力的社會、政治、技術、軍事與組織動因。空軍人員憑借技術親和力、新領域開放態度，以及網絡作戰所展現的速度、覆蓋范圍、精準度與戰略效應潛力（這些特性與空權優勢高度契合），成為信息與網絡作戰領域的先行者。因此，他們將網絡作戰視為作戰職能，并致力于在空軍體系內實現其作戰化。空軍的專業經驗不僅影響聯合條令制定，更塑造了網絡作戰的初始聯合組織架構。由此，空軍人員逐步將美國軍事網絡作戰塑造為符合其空權理念的形態。網絡作戰被視為具備進攻屬性、能通過繞過敵方軍事體系直擊國家要害產生災難性效果的認知，并非不證自明或必然產物，而是空軍將空權思維應用于信息時代技術的成果。

本論文雖聚焦空軍網絡作戰理念，但任何機構對事物的認知均非鐵板一塊。機構由持有多元觀點的個體構成，但其中某些觀點會獲得主導地位，形成所謂"組織思維"或"組織世界觀"。本文通過檢視與網絡作戰相關的對話、修辭及機構內部討論，追溯這種組織思維的演進軌跡。研究資料涵蓋內部文件、條令、公開政策、戰略聲明、軍種出版物、教學材料及軍官職業軍事教育論文。需指出，公開論述與機密行動之間存在差異——所言與所為未必完全一致。受限于非密資料來源，本分析必然存在局限，完整敘事需待更多作戰信息解密后方能構建。盡管如此，上述非密資料仍能深度揭示當時的網絡作戰戰略思維，其中諸多文件對預算分配、組織架構及統籌軍種行動的宏觀敘事產生過重大影響。軍官學術論文與機構期刊文章則通過個體視角及群體關注焦點的歷時性變化，為理解內部討論提供補充視角。因此，本文雖需在未來更多資料解密后修正，仍可視為網絡作戰組織思維史的初步構建。

由于實彈演習可用性有限、成本高、風險大，空中和地面火力與機動的協調為模擬訓練提供了理想的目標。目前的模擬系統為操作員提供任務導向型訓練，但沒有機會練習與其他機構的溝通和協調。本文采用分布式仿真工程和執行程序來指導仿真環境的創建，通過在一個逼真的聯合武器場景中演示地面觀察員、近距離空中支援、建設性水面火力和通信工具仿真的互操作性，來彌補這一訓練能力上的差距。使用分布式交互仿真（DIS）標準和 ASTi Voisus 通信軟件開發了一個仿真環境，其中包括波希米亞交互仿真公司的 VBS4、洛克希德-馬丁公司的 PREPAR3D 和 Battlespace Simulations 公司的 MACE。雖然有一個研究虛擬專用網絡（VPN），但 VPN 客戶端之間無法支持 DIS 廣播通信。模擬環境在本地網絡上運行，遠距離用戶使用遠程桌面連接。雖然 VBS4 存在性能問題，PREPAR3D 也不是近距離空中支援的理想選擇，但 MACE 和 ASTi Voisus 表現良好，模擬環境取得了成功。對于物理分布式訓練，建議采用高級架構 (HLA) 或多架構聯盟。

本文采用七步分布式仿真工程與執行流程（DSEEP）來指導仿真環境的規劃、開發和執行（IEEE 計算機協會，2010a）。本論文分為以下幾章。第二章--背景。本章討論了火力支援協調訓練所涉及的當前作戰和訓練組織、系統和角色。本章概述了海軍陸戰隊當前的記錄訓練系統計劃以及為實現互操作性所做的努力。最后，本章在概述 DSEEP 之前討論了分布式模擬互操作性標準框架。第三章-方法。本章旨在記錄 DSEEP 第 1-3 步的仿真環境規劃。第 1 步--確定仿真環境目標，包括論文的初步規劃、資源和期望。第 2 步-進行概念分析，涉及情景設計和所需模擬環境的更細化。第 3 步-設計仿真環境涉及仿真系統和集成仿真環境的詳細規劃。第四章--實施。本章包括 DSEEP 第 4-5 步中仿真環境的開發、集成和測試。第 4 步--開發仿真環境包括在每個仿真系統中實施場景，并確認網絡和基礎設施支持仿真環境要求。步驟 5-集成和測試仿真環境包括對每個仿真系統進行系統集成和測試，以確認所需的功能。隨著問題的發現以及解決方案的開發和實施，本章涉及對模擬環境的多次更改。第五章--結果。本章記錄了在 DSEEP 第 6-7 步指導下對模擬環境的執行和分析。步驟 6-執行模擬包括在模擬環境中全面演示培訓場景的執行。第 7 步--分析數據和評估結果包括研究小組對成員應用的適用性、模擬環境的互操作性以及模擬環境在實現既定培訓目標方面的整體有效性進行評估。第六章-結論。本章總結了研究結果，并提出了將該模擬環境應用于培訓的建議和未來研究工作的建議。

在不久的將來，網絡化無人自主系統將越來越多地用于支持地面部隊的行動。協同控制方法可以找到接近最優的位置建議，通過優化傳感和通信等系統參數來提高任務效率。然而，隨著時間的推移，這些建議可能會產生可預測的路徑，從而為部隊的作戰意圖提供領先的指示。本文利用時間序列預測方法和深度神經網絡，對無人移動網絡控制系統進行了對抗性評估。在第一種情況下，模型預測的團隊地面運動路徑遵循最初計劃但未執行的路徑。在第二種情況下，模型的最大路徑誤差率僅為 75 米。在這兩種情況下，該方法都能正確識別隊伍行進的方向和距離，甚至能識別隊伍改變方向的點，從而使自動紅隊分析能夠辨別地面部隊的意圖。這些結果表明，在規劃和執行支持遠征地面部隊的無人移動網絡控制系統時，自動紅隊分析是一個具有潛在價值的組成部分。它能對無人智能體的路徑提供近乎實時的反饋，以確定航線調整是否能降低作戰意圖的可預測性。

美軍在戰術層面的組織、能力和授權方面存在差距，無法在信息環境（OIE）中開展行動。本論文通過分析和應用從空地一體化中汲取的經驗教訓，確定了潛在的解決方案：空地一體化是戰爭的一個層面，曾是可與現代信息、網絡和太空相媲美的新概念。空地一體化從第一次世界大戰中的戰略偵察發展到現代攻擊直升機、手動發射的殺手級無人機和戰術聯合終端攻擊控制員（JTACs）。如今，聯合終端攻擊控制員為地面指揮官提供了一名處于戰術邊緣的空地一體化專家，該專家裝備有致命和非致命能力，其權限因地點和行動類型而異。JTAC 的資格得到了整個聯合部隊和北約的認可，并最大限度地減少了地面單元所需的飛行員數量。本論文認為，建立一個與 JTAC 相當的信息、網絡和空間管制員可使聯合部隊更有效地開展戰術 OIE。這種多域終端效應控制員（MDTEC）將獲得聯合認證、資格和指定，就信息環境向地面指揮官提供建議，使用戰術信息工具，并利用聯合信息、網絡和空間資產創造效應。

本文認為，仿照聯合終端攻擊控制員（JTAC）建立 "多域終端效果控制員（MDTEC）"模型，將使戰術部隊能夠更有效地實施 OIE。MDTEC 將作為戰場戰術邊緣的 OIE 使用專家，為地面指揮官提供建議，規劃信息效果，操作信息能力，并向作戰和國家級 OIE 部隊請求效果。模擬 JTAC 計劃的認證、資格和指定方面，將創建整個聯合部隊和北大西洋公約組織 (NATO) 標準化的 MDTEC，使 MDTEC 和 OIE 部隊之間具有一定程度的信任和互操作性。

MDTEC 的能力和權限也可參照 JTAC 的模式。為 MDTEC 配備自主信息能力將使地面部隊能夠識別信息目標，傳遞準確的位置信息，并實施有限的 OIE 效果。MDTEC 應能隨時操作這些設備，而無需上級指揮部的批準。將任何進一步 OIE 行動的授權保留在較高級別，可為協調和目標審查留出更多時間，而將授權推向較低級別則可加快行動節奏。不過，MDTEC 將接受培訓并配備裝備，以識別敵方目標，并在獲得適當級別指揮官批準后開展 OIE 行動。

遙控飛機執行的軍事任務類型不斷擴展到包括空對空作戰在內的各個方面。雖然未來的視距內空對空作戰將由人工智能駕駛，但遙控飛機很可能將首先投入實戰。本研究旨在量化延遲對高速和低速交戰中一對一視距內空對空作戰成功率的影響。研究采用了重復測量實驗設計，以檢驗與指揮和控制延遲相關的各種假設。有空對空作戰經驗的參與者在使用虛擬現實模擬器進行的一對一模擬作戰中受到各種延遲輸入的影響，并對每次交戰的作戰成功率進行評分。這項研究是與美國空軍研究實驗室和美國空軍作戰中心合作進行的。

因變量 "戰斗得分 "是通過模擬后分析得出的，并對每次交戰進行評分。自變量包括輸入控制延遲（時間）和交戰起始速度（高速和低速）。輸入延遲包括飛行員輸入和模擬器響應之間的六種不同延遲（0.0、0.25、0.50、0.75、1.0 和 1.25 秒）。每種延遲在高速和低速交戰中重復進行。采用雙向重復測量方差分析來確定不同處理方法對戰斗成功率的影響是否存在顯著的統計學差異，并確定延遲與戰斗速度之間是否存在交互作用。

結果表明，在不同的潛伏期水平和交戰速度下，戰斗成功率之間存在顯著的統計學差異。潛伏期和交戰速度之間存在明顯的交互效應，表明結果取決于這兩個變量。隨著潛伏期的增加，戰斗成功率出現了顯著下降，從無潛伏期時的 0.539 降至高速戰斗中 1.250 秒潛伏期時的 0.133。在低速戰斗中，戰斗成功率從無延遲時的 0.659 降至 1.250 秒延遲時的 0.189。最大的遞增下降發生在高速潛伏期 1.00 至 1.25 秒之間，低速潛伏期 0.75 至 1.00 之間。高速交戰期間戰斗成功率的總體下降幅度小于低速交戰期間。

這項研究的結果量化了視距內空對空作戰中戰斗成功率的下降，并得出結論：當遇到延遲時，希望采用高速（雙圈）交戰，以盡量減少延遲的不利影響。這項研究為飛機和通信設計人員提供了信息，使他們認識到延遲會降低預期作戰成功率。這種模擬配置可用于未來的研究，從而找到減少延遲影響的方法和戰術。

本文將介紹在美國海軍水面艦隊中使用自主無人水面艦艇的戰術建議。將評估目前由私人和美國防部項目開發的幾種現有技術，以分析在已制定的作戰概念方案中設定的參數范圍內使用這些技術的可行性。這項研究的目標是通過將自主和無人水面技術應用于近期海軍作戰的戰術中，最大限度地提高水面部隊的戰備狀態。這一作戰概念針對的是決策者、作戰規劃人員以及負責制造、采購、交付和使用艦隊自主無人水面系統的人員。海軍在很大程度上依賴有人水面平臺的戰備狀態來執行各種復雜任務。由于海軍繼續在部隊的維護、訓練和戰備之間平衡部隊需求，自主無人系統提供了額外的能力，有助于維持健康和物質戰備狀態。這項研究旨在通過自主和無人系統的任務性能以及在不久的將來可以整合的能力進行比較分析。這將最終為海軍部隊的持續戰備狀態可能出現的下降提供一個權宜之計。

美軍對無人平臺的使用已大幅改善。在過去 10 年中，無人平臺在航空領域的戰時和穩態使用極大地改善了軍事行動。無人機（UAV）為海外作戰部隊的作戰能力做出了重大貢獻。它們大大提高了關鍵信息流的及時性，同時降低了軍事人員在情報監視和偵察（ISR）領域的風險。無人機還通過增加駐扎時間、增加打擊行動次數來提高航空部隊的進攻打擊能力，并降低了現有載人航空平臺的總體成本、生命周期維護和多功能性。近代以來，自主無人技術的應用和作戰使用在水面艦艇部隊中受到的關注較少，投資也有限。最近，美國國防部對開發和使用無人水面系統執行 ISR 和獵雷任務產生了濃厚的興趣。自主模式技術的應用和使用主要是在學術和科學領域進行研究。隨著海軍繼續將目標無人水面飛行器（無人機）用于水面炮擊和導彈系統目標評估和模擬，技術應用和更復雜的作戰能力變得可行。

開發自主無人水面系統所需的技術已經成熟并可用。然而，對自主無人系統技術的信任仍然是海軍領導人之間最具爭議的話題。自主無人系統可用于執行有人駕駛平臺認為過于危險和平凡，人類無法有效或高效執行的任務。隨著自動無人系統能力的提高，它可以比有人系統更有效地執行這些常規任務，如情報監視偵察、海域感知和導航。