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本報告闡述由馬里奧·阿圖羅·魯伊斯·埃斯特拉達發明的革命性空中平臺——"無人機航母"原型（見圖1）的設計理念與發展框架。該平臺通過集成具備大氣層懸浮能力的多功能發射-指揮-支援系統，重新定義無人機（UAV）作戰體系。專為國防偵察、人道救援及航空航天實驗任務設計的"無人機航母"，開創了空中物流與空基作戰戰略的新紀元。報告深入解析該創新結構的技戰術參數、功能特性及潛在應用場景。

隨著軍民航空航天系統演進，亟需擺脫地面基地依賴的高機動無人機持續作戰平臺。"無人機航母"原型以模塊化浮空機動結構響應此需求，兼具"無人機母港"、"指揮中樞"與"后勤基地"三重功能。其設計靈感源自海軍航空母艦，將概念升維至空天領域，形成可在大氣層懸停或巡航的垂直支援基礎設施。該平臺既可作為前沿作戰基地，亦能擔當無人機研發、模擬推演與實戰部署的試驗場。

本報告展示了為美陸軍2024年機動支援與防護集成實驗（MSPIX）演示準備的模擬研究成果。本研究旨在開發并測試一套面向復雜環境的自主導航系統，通過先進算法使機器人實現障礙物規避與安全高效路徑規劃。報告詳述了自主導航系統的開發與測試方法，包括利用仿真評估性能，并通過模擬測試結果凸顯該導航方案的有效性。

本報告響應《美陸軍多域情報：2021-2022財年科技重點領域》（陸軍副參謀長辦公室，2020年）設定的研究方向。具體而言，本研究契合“戰爭將以超高速和大規模形式進行，由機器人及自主系統（RAS）、機器學習（ML）和人工智能（AI）等技術主導，這些技術已廣泛可用、集成封裝并具備即用性”（第5頁）的論述。通過引入虛擬邊界、多航點設置及暫停導航堆棧功能，本系統達成構建更高效自主解決方案的目標。

深度學習是人工智能的一個子類別，在自動識別水下傳感器數據中的各種目標方面具有巨大潛力。這項工作的目標是支持未來使用深度學習的水下戰爭領域目標自動識別系統的發展，首先要展示什么是可能的，其次要讓研究人員深入了解如何通過建議和經驗教訓來構建這種定制系統。目標受眾是水下戰爭領域的研究人員，他們或是深度學習的新手，或是水下傳感器數據的新手。深度學習的基礎知識可以從許多在線課程中獲得。本參考文檔重點介紹如何應用這些工具識別目標，該領域不同于機器視覺和自然語言處理的常規應用。這些水下戰爭自動目標識別系統處理的不是標準圖像或文本，而是來自聲學傳感器的數據。這些小型定制神經網絡不是下載標準的現成網絡，利用充足的計算資源從大型訓練數據集中學習，而是設計用于從相對較小的訓練數據集中學習，而且往往受到硬件的計算限制。這項工作概述了定制神經網絡在各種水下戰爭自動目標識別任務中的應用，包括側視聲納中的類雷物體、寬帶聲納散射數據中的未爆彈藥、被動聲學數據中的水面艦艇以及主動聲納中的水下目標。此外，還分享了關于高效神經網絡設計和使用來自水下傳感器的小型訓練數據集的建議。

先進的自動目標識別系統可以快速自動分析傳入的傳感器數據，并對感興趣的目標進行探測、分類和定位，從而提高水下作戰能力。這有助于減少從獵雷到被動聲學監測、魚雷防御和反潛戰等各種應用中操作員的工作量。深度學習是在遠程和無人平臺上進行水下作戰自動目標識別應用的一種特別有前途的方法。越來越多的研究人員希望獲得相關建議，因此編寫了本文檔，以鼓勵和支持深度學習技術在未來自動目標識別系統開發中的應用，從而提高水下作戰領域的防御能力。

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

本文介紹了海軍戰斗管理系統（CMS）的架構，該系統考慮了電子戰（EW）與人工智能（AI），以應對現代高超音速和低可觀測性威脅的戰斗環境，在這種環境下，反應時間可能很短，需要自動化。它使用一個反制案例研究作為數據需求，通過拍賣傳感器任務分配、人工智能流程和數據融合實現認知復合傳感。論文還強調了已發布的關鍵認知電子戰能力，以證明該架構的合理性。該架構的目標是用高反應時間的自動化人工智能認知決策器（DM）取代人類決策者。

在電子戰（EW）中應用人工智能（AI）時，它不僅要有助于決策者（DM）的態勢感知（SA），還要滿足點、面、區防御以及反目標活動的需要。電磁頻譜非常密集，有許多通信和雷達發射器。因此，將人工智能應用于能夠滿足 DM 需求的預警系統是一項挑戰。因此，它必須能夠分揀出感興趣的信號（SoI），如部隊信號和與指定任務無關的信號。這項工作的基礎是 “常規戰爭 ”中的反導反應，以便與傳統交戰進行更直接的比較。影響反艦導彈（ASM）成功與否的一些主要因素包括雷達截面（RCS）、紅外截面（IRCS）、視覺和紫外線（UV）特征。因此，目標艦艇的特征是決定被動軟殺傷反導措施（也稱為伎倆）性能的重要因素。不過，反艦導彈也可以使用主動雷達尋的來瞄準和跟蹤。因此，射頻（RF）和微波（MW）的截面特征以及光學輻射量子（或光子）、縱橫角和機動中的縱橫率都非常重要，并對其產生戰術影響。因此，現代作戰環境在處理電磁頻譜方面面臨挑戰，而人工智能自動化和自主化是應對這一挑戰的理想方式。

A. 動機、方法和局限性

本文描述了一種結構，其中包括使用箔條和干擾器的軟殺傷；使用導彈、火炮和火控系統的硬殺傷；以及用于跟蹤目標并協調軟殺傷和硬殺傷反應的指揮控制系統。本文僅限于假設反艦導彈在海上滑行時使用射頻主動雷達尋的進行瞄準和跟蹤。因此，這項工作的重點是信號管理、大型目標艦艇的規避機動、艦載被動型誘餌系統（如箔條和反射器）在反艦導彈跟蹤方案和交戰環境（包括風速和風向）方面的作戰性能。擊敗導彈威脅的一個基本因素是反應時間；隨著高超音速時代的到來，時間因素成為反應殺傷鏈的決定性因素。潛在導彈平臺的識別標準至關重要；它們將使精確打擊成為可能，并迅速讓反導系統消除發射平臺的威脅。由于反導彈連鎖反應的時間很短，人腦無法在短時間內計算大量信息并決定反應的類型，要么硬殺傷，要么軟殺傷，要么兩者兼而有之。因此，人類 DM 條令理論無法在遙遠的未來背景下使用，因為它要求對情況的分析速度、識別速度、對威脅的即時反應速度，以及在人類頭腦的指揮鏈中進行計算和決策，因此無法提供所需的反應時間。本文的最后一部分介紹了有助于加快平臺保護速度的體系結構，以定義 CMS 中的設備連接，以及一些已公布的關鍵技術。

B. 論文結構

第 1 節是引言、動機、方法和論文結構。第 2 節提供了需要架構支持的硬殺傷和軟殺傷的常規條令示例戰術和反制方法。第 2 節還介紹了軟殺傷反制方法的主動、被動和組合方法。此外，第 3 節是一個使用箔條和機動的交戰實例，展示了所需的關鍵數據。第 4 節介紹了所提出的人工智能/預警技術架構。最后，第 5 節是結論。

本書提供了防空和導彈防御系統工程過程的關鍵見解和設計程序，從而形成一個平衡的導彈防御系統，其要求是滿足防空和彈道導彈防御的需要。這本導彈防御系統工程參考書將為導彈防御工程師提供基本的技術基礎，使他們能夠進行有組織的計劃和分析，從而有效地指導問題的定義、后續幾代導彈防御系統的研發投入以及現有導彈防御系統的升級。因此，本書將具有國際性和長期的應用價值。

本書重點介紹艦載導彈防御系統，該系統可為本艦提供導彈防御，并保護附近的其他艦船。不過，本書所討論的系統工程原理也可隨時應用于其他導彈防御系統方案。本書的目的是讓讀者了解導彈防御系統的物理原理以及驅動這些系統能力的關鍵性能參數。

本文概述了一種評估和量化與集成大型語言模型（LLMs）生成海軍作戰規劃有關風險的方法。其目的是探討大型語言模型在這方面的潛在優勢和挑戰，并提出一個全面風險評估框架的方法。

大型語言模型（LLM）是一種先進的人工智能系統，它在龐大的數據集上經過訓練，可以處理和生成文本，使其能夠執行從簡單的問題解答到復雜的內容創建等各種任務。大型語言模型，如 ChatGPT 和 Bard，在理解、解釋和生成人類語言方面已顯示出非凡的能力。它們在海軍作戰中的潛在用途可提供顯著的戰略優勢，如增強決策支持、情景分析和作戰計劃效率。然而，在敏感的軍事環境中部署這些先進的人工智能技術會帶來一些關鍵的風險問題，包括潛在的偏見、作戰安全問題以及人工智能生成戰略的可靠性。

這項研究的意義在于其重點關注大型語言模型在海軍作戰計劃生成中的整合。通過研究潛在風險并制定評估這些風險的框架，本研究旨在促進在這些海軍作戰環境中安全、戰略性地使用人工智能技術，同時使技術進步與作戰安全和有效性保持一致。

對現有文獻的回顧顯示，專門針對軍事應用中大型語言模型的全面風險評估框架存在空白。有關大型語言模型的研究主要集中于其技術能力和在民用環境中的應用。然而，軍事行動的獨特挑戰，尤其是在海軍環境中，需要一種專門的風險評估方法。本研究試圖通過開發一種基于海軍作戰計劃的具體要求和復雜性的方法來彌補這一差距。

研究方法

本研究的理論框架以貝葉斯網絡為基礎，貝葉斯網絡提供了一種結構化方法，用于模擬與 LLM 部署相關的各種風險因素之間的復雜關系。由于貝葉斯網絡能夠處理不確定性和概率關系，因此特別適合用于這一目的，使其成為評估海軍行動中 LLM 集成的多方面風險的理想工具。

本研究吸收了 Lauría 和 Duchessi（2007 年）概述的方法論中的見解，采用類似的結構化方法來構建貝葉斯網絡，并以實證數據收集和分析為基礎。我們的方法首先是編制和管理一份調查問卷，其答復將作為初始數據源，用于確定與海軍作戰計劃風險相關的變量之間最有可能存在的關系。這一過程為我們的貝葉斯網絡中每個節點的條件分布設置了后續參數。通過這種方法，我們旨在建立一個穩健的貝葉斯網絡模型，以準確反映與 LLM 生成的作戰計劃相關的風險的復雜相互依存關系和概率性質，并在分析更多作戰計劃和整合更多經驗數據時進一步完善我們的模型。

本研究的方法包括以下幾個關鍵步驟

• 問卷編制與管理

• 數據收集與分析

• 貝葉斯網絡建模

• 風險分類和評估

• 問卷編制和管理 將設計一份詳細的調查問卷，以便從海軍人員、人工智能專家和軍事戰略家等廣泛的利益相關者那里收集信息。問卷將包含各種海軍作戰計劃，其中一些由 LLM 生成，另一些則由作戰規劃人員編寫，以確定這些計劃中的潛在風險途徑。

• 數據收集與分析 將收集和分析調查問卷的答復，以確定海軍作戰計劃的關注領域。這一分析將為確定與作戰計劃相關的關鍵風險因素以及由 LLM 生成的計劃所特有的風險因素奠定基礎。

• 貝葉斯網絡建模 將使用貝葉斯網絡對確定的風險因素進行建模，以了解其相互依存關系和這些風險的概率性質。該模型將作為一種動態工具，用于評估和直觀顯示這些生成的業務計劃的復雜風險狀況。

• 風險分類和評估 通過調查問卷和貝葉斯網絡模型確定的風險將根據其對海軍行動的潛在影響進行分類和評估。這一步驟包括對每個風險因素進行全面評估，同時考慮其可能性和嚴重性。

分析

研究的分析階段包括對大型語言模型生成的假設計劃和人類戰略家創建的計劃進行比較研究。這種比較旨在突出 LLM 生成的計劃的優勢、局限性和潛在風險。此外，研究還將探討降低已識別風險的策略，如納入制衡機制、提高透明度和確保持續驗證 LLM 的產出。

這項研究預計將產生幾項重要成果：

• 從利益相關者反饋和貝葉斯網絡分析中得出的與海軍作戰規劃中使用大型語言模型相關的風險因素綜合清單。
• 評估已確定風險的結構化框架，為決策者評估和減輕將大型語言模型納入作戰規劃的潛在挑戰提供依據。
• 對大型語言模型生成的計劃和人工創建的計劃進行比較分析的結果，為了解大型語言模型在業務規劃方面的能力和局限性提供了寶貴的見解。
• 降低已識別風險的建議，確保在將大型語言模型納入實際行動時，既能實現最大效益，又能將潛在弊端降至最低。

初步結果

在此，使用 ChatGPT 生成了一個基于以下指揮官意圖的虛構作戰計劃樣本： "我的意圖是支持菲律賓武裝部隊在菲律賓中部受災地區開展人道主義援助和災難響應（HA/DR）行動。我們將提供一切可用的援助，以減輕人類痛苦并恢復正常狀態"（圖 1）。

圖1:ChatGPT生成的行動計劃

LLM 為菲律賓中部地區虛構的 HA/DR 行動制定的行動計劃展示了該模型構建全面響應戰略的能力。不過，它也凸顯了與 LLM 生成的計劃相關的幾個潛在風險。

該計劃概述了在帕奈島建立一個前沿行動基地，但沒有考慮該島目前支持此類行動的能力或對當地社區的潛在影響。這種疏忽可能會使當地資源緊張或擾亂地方當局正在進行的恢復工作。

使用無人機進行即時空中勘測的假設是，可以快速、準確地確定最需要幫助的地區。然而，這種方法可能無法考慮快速變化的天氣條件或評估后出現的新緊急情況，從而可能導致資源分配不當。

如果出現不可預見的技術問題，或同時需要直升機執行多項緊急任務，那么依靠海軍直升機在公路無法到達的地區進行空投可能會出現問題。這凸顯出可能會過度依賴特定資產，而不考慮替代或后備交付方法。

恢復階段建議協助恢復關鍵基礎設施，但沒有詳細說明參與范圍或開始撤出海軍資產的標準。這種不具體的做法可能導致過早撤離或超出海軍行動能力的長期參與，影響恢復工作的整體效果。

對這個由 LLM 生成的作戰計劃的審查不僅說明了人工智能在提高作戰計劃能力方面的潛力，而且也表明了我們為 LLM 生成的海軍作戰計劃開發綜合風險模型的研究工作的必要性。識別人工智能方法中固有的特定風險因素--如對當地基礎設施能力的假設、對技術的依賴以及計劃執行和完成標準的模糊性--表明需要一個能夠有效評估這些風險的框架，以便在使用這些工具時能夠考慮到這些風險。研究旨在通過使用方法來評估、分類和管理與在復雜作戰環境中部署大型語言模型相關的風險，從而彌補這些差距。通過整合這些風險模型，我們可以更好地確保負責任地利用大型語言模型的創新能力，提高作戰計劃的有效性和可靠性。

Palantir AIP（人工智能平臺）是將人工智能系統（包括許多依賴大型語言模型的能力）整合到運營環境中的尖端方法。雖然利用這些先進的工具可以讓組織利用人工智能系統的大型能力，但在 Palantir AIP 等平臺中使用大型語言模型清楚地表明，亟需對所有潛在的相關風險因素進行全面研究。隨著這些人工智能驅動的系統被部署到運營規劃的越來越多的重要方面進行協助和自動化，人工智能生成的內容的特殊細微差別成為重要的關注領域。

展望大型語言模型在海軍行動中的部署，會暴露出另一個風險途徑，特別是在支持此類技術所需的基礎設施方面。大型語言模型需要大量的計算和數據傳輸，還需要實時數據處理和無縫通信，以執行人工智能驅動的作戰計劃，這就要求網絡基礎設施不僅要有彈性，還要有很強的適應性。這就是軟件定義網絡（SDN）的潛在整合意義所在。SDN 以其靈活性和可配置性著稱，是一種先進的網絡框架，有可能支持 LLM 部署的要求。然而，SDN 的引入也帶來了關于現有海軍網絡基礎設施是否已準備好適應此類先進技術的問題，這突出了我們在海軍行動中引入人工智能能力時需要考慮的另一個領域。

本研究的預期結果對大型語言模型的戰略整合對未來海軍行動具有重大影響。通過提供一個全面的風險評估框架，本研究旨在促進在海軍行動中明智決策和負責任地使用人工智能技術，為在更廣泛的軍事背景下負責任地使用人工智能技術奠定基礎。此外，這項研究填補了文獻中的重要空白，有助于加深對海軍行動中整合 LLM 所帶來的挑戰和機遇的理解。

本研究概述了評估將大型語言模型納入海軍作戰計劃相關風險的綜合方法。通過開發結構化風險評估框架并探索部署 LLM 的潛在益處和挑戰，本研究旨在為在軍事行動中負責任地、有效地使用人工智能技術做出貢獻。未來的研究方向包括根據實證研究結果完善風險評估框架，探索大型語言模型在更廣泛軍事環境中的其他應用，以及制定在敏感作戰環境中合乎道德地使用人工智能的指導方針。

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。

本論文研究如何將無人水面航行器整合到分布式海上作戰的戰斗序列中。目的是設計一種成本效益高、作戰效率高的無人系統，能夠在 2030-2035 年期間為 DMO 概念做出貢獻。本論文確定了在常規航母打擊群、遠征打擊群和/或水面行動群中既具有作戰影響力又具有成本效益的 USV 任務集和組合，以及無人系統是否有可能取代或補充當前有人系統的一些任務集。主要發現是，在以下兩個任務領域，無人潛航器可以極大地補充有人資產：（1）情報、監視和偵察任務集，以及（2）反導彈防御任務集。次要發現是，要達到本論文中描述的效果衡量標準，必須投資 5 億美元建造約 10 個 USV 平臺，并執行上述任務集。作者對美國海軍的建議是采用標準化的 USV 設計，重點關注 AMD 和 ISR 任務包。其次，投資約 5 億美元建造 10 艘這樣的平臺，并將其集成到目前的 CSG、ESG 或 SAG 之一，這將是過渡到在未來艦隊中實施 USV 的墊腳石。

論文總結

本論文通過開發系統架構和相關離散事件模擬，研究如何將無人水面航行器（USV）融入分布式海上作戰（DMO）概念。目的是研究 DMO 概念中無人水面兵力的潛在任務領域，然后構建標準化 USV 的功能和物理架構。作者采用了與瀕海戰斗艦（LCS）類似的概念，為已確定的任務領域提供可安裝在標準化 USV 上的外部任務模塊包。結構定義完成后，使用離散事件仿真軟件開發了一個模型。該模型的場景被定義為在 2030-2035 年期間與近鄰對手的艦隊對艦隊交戰。在整個模擬過程中，使用了有效性衡量標準來分析擬議 USV 提供的作戰影響。在完成模型分析后，作者最后分析了擬議 USV 平臺的成本與其對艦隊對艦隊交戰結果的總體作戰影響。

A. DMO 和 USV 概述

2017 年，海軍作戰發展司令部創造了 "分布式海上作戰 "一詞，該詞源自 ADM Rowden（2017 年）的 "分布式致命性"（DL）。DMO 更多地以全方位的艦隊為中心的戰斗力來看待分布式兵力，而不是 DL 定義中描述的小兵力組合。DMO 概念的最高目標是讓指揮官有更多的選擇或傳感器/平臺/武器組合，并有足夠的時間超越對手。DMO 考慮到了資源、信息和技術與組織各級關鍵決策者的融合。當美國海軍將一個系統視為一個分布式網絡時，這就很好地概括了 DMO 的概念。分布式網絡具有跨所有作戰領域的所有可用平臺的集成能力，將增強美國海軍的進攻和防御能力。本論文的重點是設計和采購這種分布式網絡中的無人水面飛行器，這不僅將為載人資產提供一種具有成本效益的替代方案，而且由于人工干預有限，還將提供一種更低的風險管理場景。

無人系統有可能成為美國海軍未來兵力結構中的關鍵兵力倍增器。海軍作戰部長理查德森（ADM Richardson，2016 年）在其海軍戰略愿景中列出了四條關鍵的 "努力方向"。其中一條是 "加強海上海軍力量"，鼓勵探索 "替代艦隊設計，包括動能和非動能有效載荷以及有人和無人系統"（6）。本論文介紹了無人水面運載工具的基本原理，包括目前可用的等級、類別和任務類型。論文還論述了無人水面飛行器在未來艦隊兵力建設中對 DMO 概念的潛在貢獻，以及對無人水面飛行器未來研發至關重要的關鍵使能技術。

為撰寫本論文，通過建模和仿真分析了三種可供選擇的 USV 及其三種適用的任務包。所選擇的調查平臺是 USV ISR 任務平臺、USV 水面戰任務平臺和 USV 反導彈防御任務平臺，因為它們被認為與 DMO 最為相關。作者指出，按照本論文的規定，這三種備選方案在當前市場上并不容易獲得，但提出功能和物理架構的目的是使未來工作的發展具有可行性，并符合美國海軍有關無人系統的愿景和目標。

表 1 總結了作者利用建模和仿真分析的三種備選 USV，并注釋了其適用的級別類型和有效載荷。

B. 模型定義

為便于分析備選 USV，作者開發了一個模擬模型。為確保在現實場景和作戰環境中分析 DMO 概念，重點放在了南海沿岸沖突上。該模型分為四個主要階段：威脅產生階段、發現階段、目標定位階段和交戰階段。模型中采用了表 1 所示的三種備選 USV。USV AMD 分成兩個獨特的平臺： 這些配置分別用于防御空中平臺和來襲導彈。所有可供選擇的 USV 都為友軍戰斗序列帶來了額外的反制措施，包括箔條、主動和被動誘餌、照明彈以及紅外和可視煙霧。如表 1 所示，攜帶導彈的 USV 還攜帶了特定的有效載荷，為友軍的分布式資源庫提供了額外的軍械。USV ISR 具有其他 USV 備選方案所不具備的能力。該平臺的能力是在對方目標定位和交戰階段增加的，使每一枚潛在的友軍導彈都能在更大范圍內擊中來襲的對方平臺或導彈。

C. 作戰效能分析

數據分析顯示，就多種不同的效能衡量標準（MOEs）而言，一些概念化 USV 不僅在統計上有意義，而且在作戰上也有意義。在分析 USV 如何為 DMO 概念做出貢獻時，有三項效果衡量指標值得關注，它們是 (1) MOE #2：幸存的兵力；(2) MOE #4：10 海里內對方導彈的百分比；(3) MOE #6：防御措施成功率（注意，編號慣例與論文全文一致）。在整個分析過程中，對作戰影響最大的備選 USV 是 USV ISR 平臺、USV AMD AIR 平臺和 USV AMD MISSILE 平臺，而 USV SUW 平臺被證明對作戰沒有影響。分析結果并無定論：在 DMO 概念的范圍內，無人水面航行器在兩個主要任務集中補充有人海軍資產最為有效：(1) 情報、監視和偵察任務集，以及 (2) 反導彈防御任務集（防空和反導彈防御）。這就為 USV 的實施設想了更多的防御態勢方法，即在縱深防御分層戰略中反擊對方平臺或導彈。

D. 成本分析

為了加強作戰效能分析，作者選擇使用參數方法來推導成本模型，預測本論文中描述的備選 USV 的成本。作者確定了 40 個具有歷史采購成本的平臺，并研究了它們的設計規格，以便采用參數方法。生成了等值線圖，以便于對多種投資場景下的運行效果和成本進行權衡分析。分析表明，至少需要投資 5 億美元，才能購置約 10 艘有能力的 USV，從而實現顯著的作戰效能。追加投資 1.000 億美元（總計 1.5 億美元）后，USV 總數有可能增加到 35 艘，與基線投資場景相比，友軍 10 海里范圍內對方導彈的比例提高了 31.2%（MOE #4），成功反制的比例提高了 9.9%（MOE #6）。

E. 結論

與美國海軍 CSG、ESG 和 SAG 的常規兵力結構相比，將 USV 納入 DMO 提供了一種既經濟又有效的作戰命令。事實證明，情報、監視和偵察任務以及反導彈防御任務在本摘要 C 部分所注釋的規定有效性措施方面具有最大的統計意義和作戰影響。以下要點解釋了 USV 在作戰影響方面最值得關注的三項指標：

• MOE2：對方兵力存活率。USV ISR 平臺的存在與否對這一 MOE 有重大影響。如果 USV ISR 平臺存在，預計對方兵力存活率最多可降低約 5.9%。

• MOE 4：10 NM 范圍內對方導彈的百分比。模型中 USV AMD MISSILE 和 USV AMD AIR 平臺的數量對該 MOE 有很大影響。如果 USV AMD 平臺的組成正確，預計到達 10 海里的對方導彈數量最多可減少約 8.5%。

• MOE6：防御措施成功。模型中 USV AMD MISSILE 和 USV AMD AIR 平臺的數量對該 MOE 有重大影響。如果 USV AMD 平臺的構成正確，預計防御措施成功率最多可提高約 4%。

就本摘要 D 部分所述的成本效益而言，值得投資的 USV 只有 USV ISR、USV AMD AIR 和 USV AMD MISSILE 平臺。對于具體的作戰概念和固定的戰斗序列，筆者認為，在戰斗序列中實施 USV 的特定組合是一種具有成本效益的方法，可實現所需的有效性措施。

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。