國防無人駕駛飛行器（UAV）的設計是以2008年以來重新興起的反恐戰爭為基礎的，因為2001年雙子塔被襲擊。這種環境有利于無人機的發展和使用，為所謂的馬賽克戰爭概念提供了基礎。這個概念是指導無人機設計和未來使用的主要載體。在這種情況下，新的無人機用戶界面的設計不是基于以前建立的航空顯示概念。原因是這些飛機不是傳統意義上的 "飛行"，而是由地面控制站（GCS）中的飛行員/操作人員指揮的。這是一個必須理解的范式轉變，以提高操作能力和安全性。這種模式的核心是與適當的人機界面有關的問題，以提高態勢感知。本稿討論了這個問題，并研究了與飛行員自主性的適當級別有關的問題；人機界面對決策的影響；自適應界面的設計；使用創新技術進行人機互動；調查無人機與地面部隊和指揮與控制之間的互動。為了闡明這些問題，本稿件提出并描述了一個人機界面原型的構建，以模擬無人機系統在模擬戰斗環境中的操作。調查是基于這樣一個過程：定義場景和任務，建立不同方法的人機界面，設計和分析實驗，用生理傳感器測量人的表現，以便對適當的設計作出定量回答。基于這個過程，預計在關鍵的操作條件下，人的表現可以被評估，并產生最佳的人機界面解決方案，以減少工作量和提高態勢感知。

由于固有的設計復雜性、無限的測試空間和缺乏自主性的具體措施，自主和協作無人系統的實施和測試具有挑戰性。這些挑戰限制了美國空軍部署和利用這些系統所提供的戰術和戰略優勢能力。這項研究在廣域搜索（WAS）場景中實例化了一個自主系統參考架構（ASRA），作為自主和協作系統的快速原型設計和評估的測試平臺。該研究旨在提供一個框架，以評估系統實現任務和自主目標的能力，開發可重復使用的自主行為，并開發可重復使用的協作決策算法。對于這項研究和對WAS任務的應用，自主性的衡量標準來自于自主系統的要求：響應性、穩健性和感知的準確性。自主行為，包括結合簡單（原子）行為的更復雜行為被開發出來，各種協作決策規則被定義。隨后的評估在四個場景中實施了立體實驗設計。按照嚴格的測試計劃，測試是在仿真中進行的，實現了自動測試和快速分析。測試結果被用來創建一個響應模型來描述系統，并進行多重響應優化，以確定一個最佳配置，在給定的目標密度下，使搜索面積、檢測百分比和感知精度最大化。

自第二次世界大戰以來，美國在每一次沖突中都主宰著天空，但隨著低成本致命的無人機系統的爆炸性擴散，作戰指揮官將不再能夠假定空域是安全的--他們將不得不有意地爭奪它。使得這一新趨勢在作戰計劃和使用方面如此具有破壞性的原因是，無人機系統的獲取成本（相對而言）很低，而且操作簡單。一個適度的軍事強國可以部署幾十甚至幾百架作戰無人機系統。小型和中型致命的無人機系統已經出現，作為傳統攻擊飛機的低成本、經過戰斗驗證的替代品。事實證明，無人機系統在本質上很難被針對傳統飛機設計的傳感器探測到，因此需要專門的解決方案來對付它們。這些武器系統正在重新定義空中力量并使之擴散化，將多種聯合功能融合到單一的戰術平臺中，可以由一個經過有限培訓的小隊來操作。在未來的任何沖突中，美國應該期望面對日益成熟的各種規模和種類的多任務無人機系統陣列。JFACC將再次與敵人共享空域，這是自 "沙漠風暴 "第一夜以來從未發生過的真正意義上的事情。

擊敗這些小型/中型無人機系統的關鍵是被動和主動措施的結合

被動措施應包括加強機動性和偽裝、隱蔽和欺騙（CC&D）戰術，使無人機系統操作者無法獲得打擊目標所需的關鍵可探測特征。煙幕彈提供了技術含量低但有效的隱蔽性，可以抵御光電傳感器，紅外干擾器可以抑制激光瞄準吊艙。機動性、高保真誘餌和無線電欺騙可以迷惑目標，并使人無法了解作戰機動部隊的模式。

在主動措施方面，本文之前討論了瞄準無人機系統的挑戰。現有的技術允許集中的多情報收集和融合，以追蹤SUAS回到它們的起源點，從而能夠對其可疑的GCS位置進行聯合射擊。新興技術應該集中在無人機系統的獨特特性上，除了傳統的地對空防御系統外，還有專門的反無人機系統，以應對高端威脅。美國陸軍已經確定了這樣的系統，并有計劃將移動短程防空（M-SHORAD）與他們的機動部隊和固定的關鍵目標附近結合起來。但這些系統都在爭奪資金。在大國競爭的時代，不能允許這些采購落入預算削減線以下。即使在高強度的沖突中，小型和中型無人機系統也肯定會發揮重要作用。

無人駕駛飛行器（UAVs）或 "無人機 "在軍事方面的使用在過去20年里急劇增加，任務范圍從監視、偵察和情報到戰斗支持。技術的進步一方面導致了無人機能力和可靠性的提高，另一方面也降低了生產成本。此外，無人機的可用性也急劇增加，曾經是少數國家專屬的設備現在可以被所有國家的武裝部隊獲得，而且，正如最近的攻擊所證明的那樣，非官方部隊也可以獲得。在這種情況下，無人機可以成為任何沖突的一部分，軍事戰略家們必須將對無人機和潛在的無人機群的反應納入其作戰方案。因此，對無人機的防御必須成為任何成熟的軍事戰略的一個組成部分。本分析探討了無人機的大規模出現給軍隊帶來的概念和行動上的變化，包括與訓練和實施具體的反無人機部隊有關的理論和實際挑戰。首先，我們確定了與無人機和無人機群有關的威脅的演變。然后，我們總結了不同的可能反措施。最后，我們提出了部署這些對策的實際解決方案，特別是通過探索發展和部署專門的反無人機部隊的可能性，以及研究與高科技無人機敵人作戰而不是在傳統戰場上與士兵作戰相關的一些挑戰。

1 簡介

無人機--無人駕駛飛行器（UAVs）的俗稱--不再只出現在科幻小說和預測性小說中。事實上，它們正成為現代城市景觀中越來越常見的組成部分。由于它們的多功能性和可及性，民用無人機在用戶數量和用途的多樣性方面都在不斷增長。無人機的使用正被推廣到研究（Coops, Goodbody & Cao 2019）或應急響應（He, Chan & Guizani 2017）等不同領域。

民用無人機的這種能見度不應掩蓋無人機最初由軍方開發、用于軍事目的的事實。無人機的軍事應用很多，從與民用無人機類似的任務（如監視和偵察，但針對軍事或情報目標）到與UCAVs--無人駕駛戰斗飛行器的戰斗情況（Lucas 2014）。在不到二十年的時間里，無人機已經在支持美國在伊拉克和阿富汗的行動中發揮了重要作用（Sharkey 2011）。2019年9月14日對沙特阿拉伯Abqaiq和Khurais的國有石油設施的襲擊，使無人機在戰爭中的使用更進一步（Hubbard, Karasz & Reed 2019）。事實上，與以往無人機的軍事用途相比，這些攻擊并非由官方武裝部隊公開發起。盡管胡塞武裝運動（一個以也門為基地的伊斯蘭武裝運動）聲稱這次襲擊，但美國當局斷言，襲擊源自伊朗（Said, Malsin & Donati 2019）。Abqaiq-Khurais襲擊事件背后的真正主謀問題在這里并不重要；重要的是，最近在沙特阿拉伯發生的事件是一個縮影，即無人機不再是僅由少數國家掌握的獨家技術。無人機現在不僅可以被合法的武裝部隊用于軍事目的，而且還可以被無數其他國家使用，包括恐怖分子或其他非國家行為者。生產成本更低、更容易和更快的無人機的擴散，不僅重塑了設計和執行監視或偵察的方式，而且還提供了困擾或恐嚇潛在對手的新方法。此外，這種廉價和容易的無人駕駛裝置的擴散顯然提高了世界各地的沖突螺旋的風險（Boyle 2015）。無人機自主程度的提高也在質疑國防軍的反應。事實上，無人機可以從非自主性（需要人類飛行員的持續控制）到完全自主性（一旦發射，被編程為執行其任務而無需任何進一步的人類干預）。值得注意的是，在這個連續體的兩端之間可以存在所有可能的中間水平的自主性。此外，自主權可以通過預編程（從而限制了無人機發射后的適應可能性）或通過使用人工智能（AI）模塊來提供，為無人機提供更多的適應性。除了通過獲得專門的無人機機隊來提高自身能力外，開發反制措施對軍隊來說也是至關重要的。因此，在不久的將來，獲得適當的反無人機反應單位可能是軍事領導人的重點之一。

對無人機的防御必須成為任何全面的、長期的軍事動態的一部分。因此，武裝部隊將不得不適應這一新興的現實。應對無人駕駛威脅所需的變化并不純粹是概念性的；它們將必須轉化為行動上的變化。這些變化不僅必須發生在防御無人機的常規部隊（特別是在陸地/海洋界面）和準備反擊無人機的無人機部署部隊層面，而且還必須發生在軍事參謀的指揮和戰略層面。此外，由于無人機防御問題影響到所有軍種，因此陸軍、海軍和空軍參謀部都需要進行反思。從這個角度來看，本文將在分析這個問題的同時牢記三個操作性挑戰：分析背景和確定威脅，實施有效的反措施，并以適當的軍事人員部署這些反措施--特別是通過探索與發展、部署和維護專門的反無人機部隊有關的可能性和挑戰。

2.反制措施

2.1. 被動反制措施：保護和探測

在某種程度上，針對無人機的被動保護可以由物理基礎設施的設計和建造方式或其位置來提供。事實上，無人機是飛機。就像任何空中進攻一樣，無人機的目標需要從上面進入才能到達。地下設施和重度屏蔽的目標，用無人機可以攜帶的彈頭類型來摧毀更具挑戰性。敏感的軍事基礎設施曾經被建在偏遠地區。然而，這種被動的戰略不再那么有意義了。事實上，通過現代天基地球圖像，地球上幾乎沒有一個地方可以真正被認為是 "偏遠"。由于有了衛星圖像，如今相信一個潛在的結構性目標可以不被定位，或者軍事單位的行動可以不被注意，已經是烏托邦了。作為無人駕駛車輛，無人機嚴重依賴地理定位系統從其發射基地導航到其目標。因此，無人機很容易受到技術惡化的GPS信號，特別是GPS欺騙和GPS干擾的影響。然而，純被動的基礎設施保護所能做到的是有限的，而且在大多數情況下，這些限制已經達到了。事實上，像軍用SAASM（選擇性可用性反欺騙模塊）這樣的系統可以減輕美國軍隊產生的GPS欺騙的影響。還可以開發其他系統，使GPS接收機能夠檢測到欺騙或干擾的企圖。一旦檢測到GPS欺騙或干擾，無人機就有可能切換到其他的導航模式。事實上，無人機可以使用其他各種傳感器方法在GPS屏蔽的環境中進行導航，從視覺模式、紅外線、雷達、聲納（用于水下無人機）、電子/電磁探測到任何這些方法的組合。即使僅僅依靠衛星發出的信號，也可以開發出解決方案。事實上，使用非軍事級別的技術和算法的民間研究人員已經能夠獲得完整和動態的地理定位特征，盡管處于軍事GPS的拒絕區域，實際上打敗了美國軍隊的GPS信號改變系統（Voosen 2019）。將類似的方法應用于無人機導航，基本上可以使它們對GPS欺騙和GPS干擾免疫。

探測無人機是一項相當具有挑戰性的任務。由于大多數無人機體積小，無人機的雷達信號與鳥類的雷達信號沒有區別。此外，一些無人機具有隱身特性，要么是隱身配置（如美國制造的Kratos QX-222 Valkyrie），要么是涂層，旨在減少其雷達信號。因此，由于僅僅依靠雷達不是一個可行的選擇，必須設計出替代方法來探測接近的無人機。由于其搭載的系統和對無線或衛星信號的使用，無人機產生特定的、有時是重要的電子信號。然而，法拉第籠可以減少電子噪音。此外，如果無人機切換到其他引導模式，在接近目標時可以關閉無線或衛星通信--特別是對于不需要與人類操作員保持聯系的完全自主的無人機。視覺識別（例如，使用特定任務的人工智能或深度學習策略）可用于識別無人機。然而，它們的特征可以被設計成使模式識別具有挑戰性，特別是因為無人機通常處于運動狀態。

進行空中機動的無人機會產生噪音，它們的聲學特征因此可以暴露出來。目前正在開發各種音頻處理方法來解決無人機的定位問題（Rascon, Ruiz-Espitia & Martinez-Carranza 2019）。然而，幾個重要的問題限制了現實生活中的無人機聲學探測。事實上，無人機產生的噪聲是動態的，因為無人機通常處于運動狀態。此外，無人機產生的噪聲通常具有很低的信噪比。換句話說，在嘈雜的環境中探測無人機是相當困難的。因此，就其他探測策略而言，在聲學方法可以作為無人機探測的可靠來源之前，還必須做更多的研究。就像被動保護一樣，無人機探測也有其局限性。一旦在限制區或潛在目標附近探測到無人機，無人機防御戰略的下一步就是摧毀敵方單位。這就是接下來的章節將探討的內容。

2.2. 主動反制措施：破壞

無人機并非沒有弱點。士兵們可以使用一些策略來禁用或摧毀敵方的無人機。然而，沒有任何解決方案是完美的，而且可以開發出反措施來對付這些反措施。因此，最佳的反無人機戰略應該結合幾種方法，以確保反無人機部隊的最大效率（表1）。

• 直接射擊 直接射擊通常是對UCAV攻擊的主要反應類型。值得注意的是，直接射擊可以由人類射手或通過自動反空防系統進行。不過，這種解決方案有幾個限制。首先，無人機可能相對較小，而目標的大小可能是一個射擊技巧的挑戰。第二，直接射擊可能會受到能見度不足的阻礙（由于日/夜周期，視線中的障礙物，或大氣條件）。第三，直接射擊很容易被無人機群的攻擊所淹沒。

• 狩獵型無人機 防御者可以使用無人機來獵殺敵方的無人機。在這種情況下，防守方在操作無人機時有幾個主要優勢。由于防守方的無人機通常在離發射點很近的地方操作，所以自主性不是問題--與攻擊方的無人機相比，攻擊方的無人機在到達目標之前必須覆蓋更遠的距離。此外，如果配備了適當的武器，防衛型無人機可以用作飛行射擊平臺，它也可以用于 "自殺模式"，旨在通過直接碰撞摧毀攻擊型無人機。最后，防御型無人機對與制導和導航有關的問題的脆弱性大大降低。事實上，一架無人機可以在大約245米的直視范圍內進行視覺操作（Li等人，2019）。這個距離--取決于人的特征而不是無人機的類型--對于對抗配備了相對較小的彈頭的無人機的攻擊仍然是合理的。不過，這種策略仍然有幾個限制。所有與直接射擊有關的限制都適用于狩獵型無人機。此外，獵殺型無人機具有無人機的通常弱點（包括其搭載的電子系統容易被破壞或被劫持）。此外，部署狩獵無人機所需的時間可能使它們在敵方UCAVs的突然襲擊中難以及時使用。

• 導彈 導彈和其他自主彈頭可以用來摧毀無人機。導彈的速度和精度足以摧毀無人機。然而，這簡直就像用錘子打死一只蒼蠅。雖然理論上是可行的，但使用自主導彈來摧毀無人機并不是一個具有成本效益的解決方案。雖然無人機越來越便宜，但與導彈有關的成本仍然很重要。自主導彈是一次性使用的武器這一事實也有助于使這一解決方案過于昂貴，無法現實地大規模部署。

• 激光武器 激光武器是以激光為基礎的定向能量武器，即以窄光束的形式連貫地發射電磁輻射--放大的光的系統。當到達目標時，激光束會向目標傳遞相當大的能量，使其燃燒，或以其他方式引發重大損害（Coffey 2014）。跟蹤目標運動的可能性（"跟蹤 "目標）和光束達到最大強度的聚焦區域使激光武器完全適合于小型移動目標，如無人機。因此，目前全世界正在開發幾種反無人機的激光武器也就不足為奇了。然而，由于激光武器是基于光束，它們對大氣條件和煙幕非常敏感。此外，如果光被反射到遠離目標的地方，激光的影響就會大大降低。因此，在無人機上涂抹燒蝕材料或用鏡子覆蓋可以有效地對抗大多數激光武器，或至少大大降低其效率（Hambling 2016）。

• 微波武器 無人機的運作依賴于大量的搭載系統的工作，從傳感器到自主處理系統。摧毀搭載的電子設備就等于讓無人機失效。微波武器的目的就是要做到這一點。與激光武器一樣，微波武器是定向能量武器。然而，雖然一些激光武器已經投入使用，但微波武器目前仍主要是實驗性的。此外，使用法拉第籠來保護登船的電子系統（這一點已經可以實現，甚至使用3D打印機技術）可能代表了對這種類型的武器的強有力的反制措施。

• 電子和通信系統的弱點 與其試圖使用微波武器等手段破壞搭載的電子系統，另一種反無人機戰略是利用這些系統及其固有的連接性。即使是最自主的無人機也需要訪問外部資源，如用于導航的GPS信號。因此，無人機通過Wi-Fi、GPS、無線電波等連接。- 這些通信渠道中的每一個都是進入其內部系統的潛在入口。即使沒有軍事級別的技術，也很容易利用傳輸協議，然后利用其硬件/軟件的漏洞（Dey等人，2018）。無人機很容易受到GPS欺騙、GPS攻擊、干擾、無人機特定的惡意軟件（"maldrones"）和無線攻擊（Kerns等人，2014）。盡管軍用無人機系統通常比民用無人機受到更多的保護（例如，通過使用加密的GPS信號進行導航），但它們遠不是不受黑客攻擊的。對無人機的電子系統或功能的攻擊可能有各種目的。1）向無人機的導航系統提供錯誤的信息，誘發無人機的 "失明 "和迷失方向，導致改道或墜機，2）入侵無人機系統，破壞硬件/軟件系統或獲取信息或數據，或3）控制無人機。讓無人機墜毀而不是簡單地摧毀它可能有好處，例如恢復與無人機的導航、傳感器或武器系統有關的部件或信息（特別是通過反向工程）。劫持是通過斷開無人機與初始控制器的連接并替換這種連接來實現的。值得注意的是，無人機劫持可以用另一架無人機作為平臺來完成。劫持的無人機將控制附近的無人機，同時在它們之間飛行，形成一個被奴役的無人機艦隊。然而，利用無人機電子系統的弱點來破壞無人機的企圖也可以被反擊。至于基于微波的攻擊，可以通過將無人機的電子部件固定在法拉第籠（旨在阻擋電磁場的結構）中來對抗專注于電子的方法。網絡安全和基于軟件的技術也可以實施，以使無人機系統更難被黑客攻擊，包括使用加密來保護庫文件，使用混淆器來防止反編譯，檢查GPS延遲和子幀數據，保護Wi-Fi和開放端口，或改善無線電通信安全（Dey等人，2018）。

• 防御性無人機群 上面提到的方法都不足以應對無人機群的攻擊。事實上，無論選擇何種系統，防御性能力都會被數量龐大的自主攻擊單元所淹沒。在這里，一個有趣的應對策略可能是部署另一個無人機群，即有大量的無人機準備在攻擊時起飛。防守的無人機不一定需要協調。事實上，雖然不協調的、自主的或半自主的無人機顯然會錯過一些目標，或使兄弟無人機（即屬于同一蜂群的無人機）陷入 "友軍火力"，但蜂群潛在目標數量的增加，加上防御無人機數量的增加，會使相當一部分攻擊無人機被摧毀的概率足夠高，從而導致攻擊蜂群的重大破壞。盡管使用無人機群來對抗另一個無人機群是一個有效的策略，但這不會導致攻擊機群的完全毀滅。因此，這種方法很可能需要與其他方法（通常是直接射擊）相結合，以消除蜂群的殘余。然而，如果進攻的無人機數量最初被防守的蜂群大幅減少，直接開火的效率就會大大增加。也就是說，兩個蜂群的碰撞可能會產生額外的煙幕和某種程度的混亂，這反過來可能會降低射手消滅最后的攻擊者的能力。與單個防衛無人機一樣，為作戰目的部署的防衛無人機群可能面臨無人機部署速度的問題。在決定UCAV儲存區和發射平臺的位置時，應牢記這一點。

3.發展一支特殊的隊伍

從作戰的角度來看，應對軍事戰場上目前和未來無人機的增加，需要發展和部署專門的反無人機部隊。作為這些部隊成員的士兵將面臨與其他士兵不同的現實；與高科技無人駕駛的敵人作戰與在常規戰場上與士兵作戰是不同的。

3.1. 技術專長

即使反無人機部隊在武裝部隊中仍然有限，其成員的培訓也將面臨重要挑戰。事實上，反無人機部隊的成員必須展示大量的技術專長，不僅與無人機有關，而且在操作和維護特定的反無人機設備方面也是如此，這對常規部隊來說是非常規的（例如，激光武器或微波系統）。因此，從訓練的角度來看，反無人機部隊的成員必須同時接受戰斗訓練和技術訓練。雖然作戰專業知識在軍隊和軍事教育和培訓基礎設施中顯然很普遍，但科學和技術的情況并非如此。重要的是要注意到，傳統的戰斗技能和新興技術的專業知識之間的這些問題性互動--以及在這兩個領域培訓人員的相關問題--并不是作戰軍事單位所特有的。這確實是現代安全的一個更具全球性的問題，與建立一支具有生物技術專業知識、能夠應對當前國際威脅的情報和反情報工作隊伍有關的戰略和實際挑戰就是例證（Guitton 2020）。因此，確保士兵能夠獲得特定科學和技術知識的解決方案不一定在單一單位的獨家培訓中找到。相反，從本質上講，該解決方案是多學科的。因此，小型專業單位的培訓可以在不同的軍事專業中共享。就反無人機部隊而言，士兵應該掌握的一些具體技術知識可能與專門從事遠程探測的偵察部隊相似或至少有些相似。對于一個特定的國家來說，找到足夠多的專業部隊進行共享或跨學科的訓練，肯定有助于減少與組建有關的成本，有助于建立更大的人力資源基礎以進行招募，從而為反無人機部隊提供更強大的勞動力。

3.2. 隱身訓練

與任何旨在對抗特定類型敵人的特種部隊一樣，反無人機士兵的訓練需要考慮到其目標的特點。無人機的主要特征之一是其非常高的機動性。由于其小尺寸和自主性，UCAVs可以極快地部署，并在被發現之前深入到先進的防線中。因此，為了消滅UCAVs，反無人機部隊也需要具有極高的機動性。反無人機部隊必須能夠迅速與他們的目標作戰。然而，鑒于無人機的多功能性，他們也需要能夠迅速脫離，從一個戰場轉移到另一個戰場。此外，無人機在所有類型的戰場上都能發揮作用，包括高密度的城市地區，甚至是水陸交接地區。不過，反無人機部隊的機動性不應簡單理解為空間上的機動性，也應理解為概念上的機動性。事實上，反無人機部隊需要能夠從一種戰斗模式切換到另一種模式，這取決于他們所針對的UCAVs的具體阻力。

無人機的另一個特點是它們大量使用各種傳感器。因此，反無人機部隊的機動性應伴隨著一定程度的隱蔽性。反無人機部隊應該能夠快速移動，并且在這樣做的同時盡可能不被注意。這種 "隱蔽性 "也應該延伸到戰場之外。事實上，無人機戰爭是一種嚴重基于信息的戰爭。由于無人機通常是部分自主的，指揮無人機至少需要對敵人的防御系統有一定程度的了解。雖然反無人機部隊的存在可以產生有效的勸阻作用，但這種部隊應該對其確切的設備和部署信息保持盡可能的保密，因為這將使他們更難以反擊--如果面對敵人的UCAVs，這將有助于他們達到最大的效果。值得注意的是，戰場上的隱身和戰場外的謹慎之間的這種關系并不是什么新鮮事。事實上，在歷史上，它已經在信息收集至關重要的沖突中被概念化。例如，Hensōjutsu，將日本封建武士的偽裝技術組合在一起，是Jintonpō的一部分，即 "獲得隱形的方法"。在數字時代，隱身術更進了一步。反無人機部隊的成員在使用虛擬空間時應保持謹慎，避免公開明智的內容或發布可能提供直接或間接信息的項目。如果被發現，反無人機部隊的成員可能會成為外國情報機構操縱的特權目標（Guitton 2019）。

3.3. 心理支持

無人駕駛戰斗的出現為所有接觸無人機的人創造了新形式的戰斗壓力--包括士兵和平民。軍事無人機飛行員已經多次被報道在戰斗事件中經歷了重要的心理壓力（Sharkey 2011）。鑒于反無人機部隊，顧名思義，主要是向無人機而非人類開火，這似乎與防衛無人機的操作者不太相關。然而，通過UCAVs進行打擊的方式是發生心理壓力的一個突出因素（Sharkey 2011），無論目標是否為人類，這使得防衛性無人機飛行員遭受類似結果的風險成為現實。雖然創傷后應激障礙（PTSD）通常被視為無人機飛行員心理健康問題的旗幟，但UCAV操作員報告了廣泛的心理健康問題，包括危險的酒精使用、抑郁癥、中度或嚴重的焦慮，以及亞臨床PTSD癥狀（Chappelle等人，2014；Phillips等人，2019）。雖然在美國空軍UCAV飛行員通常遠程操作無人機，即從美國境內的安全地帶而不是直接在戰場上操作，但這一人群中PTSD的發生率很高，盡管低于從部署中返回的軍事人員（Chappelle等人，2014）。與其他士兵相比，UCAV操作員的心理健康問題風險不一定增加，然而，較高比例的無人機飛行員患有與心理健康有關的重大功能障礙（菲利普斯等人，2019年）。

除了與工作時間和軍事與民用領域之間的困難定位有關的因素外，基于美國空軍經驗的研究--可以說代表了最大的作戰UCAV操作員群體--表明，UCAV操作員感到對旁人的傷害或死亡負有共同責任的戰斗相關事件的數量是發生PTSD癥狀的重要預測因素（Chappelle等人，2019）。特別是在無人機群的背景下，一些無人機可能成功穿越目標的防御。因此，防衛無人機的操作者，或者，專門負責防衛無人機的士兵，很可能會暴露在關于對旁觀者（在這種情況下，他們負責保護無人機攻擊的士兵或平民）的潛在傷害的類似情況下，對他們的心理健康有潛在的類似結果。除了這種增加的風險因素外，其他因素也可能增強反無人機部隊士兵的心理脆弱性。這主要是指高度的壓力，與普通部隊相比，反無人機部隊的壓力更大，這主要是由于對無人機攻擊的反應時間（從發現無人機到做出反應的時間）比大多數常規軍事部隊要短。

最后，在無人機將發揮重要作用的戰斗背景下，反無人機部隊可能很快成為優先目標，從而為其成員帶來更多壓力。因此，希望發展反無人機部隊的軍隊必須考慮到這些因素，并實施強有力的心理健康監測計劃，以確定潛在的脆弱士兵，并在需要時部署強有力的心理和精神醫療支持。

結論

無人機曾經局限于少數國家的武裝部隊，現在已經很普及了。隨著任務范圍的擴大，從監視和情報到戰斗，無人機在城市和非城市環境中的作戰能力，以及它們越來越多的可用性，無人機在作戰領域的存在在不久的將來只會增加。新興技術正在使無人機變得越來越可靠，越來越難以對付。

隨著無人機變得越來越普遍，各國都加大了在該領域的研究力度。這場捉迷藏游戲的馬達是技術。然而，贏得與無人機開發商的軍備競賽是一場永無止境的游戲。事實上，對于我們仍然可以控制的少數元素，技術的發展可能會使目前的防御措施大量過時。然而，反無人機防御不僅僅是技術問題，也是人和組織問題。因此，解決方案不能在純粹的技術方面找到，而必須包括人的層面。反無人機的最佳戰略將依賴于小型的、專業的、在技術和戰斗技能方面具有混合專長的單位，具有高度的機動性，并能快速應對危機。這樣的單位應該能夠快速部署在戰場上。這不僅會提高反應的效率，而且還能實現重大的規模經濟--因為部署一支專門的部隊比動員一個龐大但不專業的營隊更有成本優勢。能夠部署反無人機的多模式反應，并獲得這樣做的人力專長，對任何國家來說都是至關重要的，不論其規模和相對軍事力量如何。較小的國家在這樣做時甚至可能比最大的軍事力量有更多的相對優勢。

我們在過去幾十年中所看到的只是冰山一角。我們正處于技術引起的大規模社會變革的黎明。技術將大規模地改變戰爭。人工智能和戰斗機器人很快就會出現在戰場上。在這種情況下，反無人機部隊可能是我們從作戰角度對未來戰爭的第一瞥。因此，反無人機部隊很可能成為未來戰爭部隊的組織、訓練和實施的模板。

在過去的十年中，使用自主無人機系統進行測量、搜索和救援或最后一英里的交付已經成倍增加。隨著這些應用的興起，需要高度穩健、對安全至關重要的算法，這些算法可以在復雜和不確定的環境中操作無人機。此外，快速飛行使無人機能夠覆蓋更多的地面，這反過來又提高了生產力，并進一步加強了它們的使用情況。開發用于高速導航的算法的一個代表是自主無人機競賽的任務，研究人員對無人機進行編程，使其盡可能快地使用機載傳感器和有限的計算能力飛過一連串的閘門并避開障礙。速度和加速度分別超過80公里/小時和4克，在感知、規劃、控制和狀態估計方面提出了重大挑戰。為了實現最大的性能，系統需要對運動模糊、高動態范圍、模型不確定性、空氣動力干擾和通常不可預知的對手具有魯棒性的實時算法。本調查涵蓋了自主無人機競賽的進展，包括基于模型和學習的方法。我們提供了該領域的概述，其多年來的演變，并以未來將面臨的最大挑戰和開放性問題作為結論。

縱觀歷史，人類一直癡迷于比賽，在那里，身體和精神的健康受到了考驗。最早提到的正式比賽可以追溯到公元前3000年的古埃及，法老被認為在賽德節上進行了一場比賽，以顯示他的身體素質，表明他有能力統治王國[1], [2]。隨著時代的發展，人類已經從步行比賽轉向使用戰車、汽車、飛機，以及最近的四軸飛行器[3]。雖然船只經常變化，但自早期的賽車以來，有一件事一直保持不變，那就是把任務作為科學和工程發展的催化劑，這是一個反復出現的主題。最近，我們看到有人推動將人類從循環中移除，將高度復雜的賽車任務自動化，以推動車輛性能超越人類所能實現的。

A 為什么要舉辦無人機比賽?

無人機競賽是一項受歡迎的運動，有高知名度的國際比賽。在傳統的無人機比賽中，每架無人機都由一名人類飛行員控制，他從機載攝像機接收第一人稱視角（FPV）的實時流，并通過無線電發射器駕駛無人機。圖1中可以看到無人機的機載圖像。人類無人機飛行員需要多年的訓練來掌握先進的導航和控制技能，這些技能是在國際比賽中取得成功所必需的。這種技能對于必須快速、安全地在復雜環境中飛行的自主系統也很有價值，其應用包括災難響應、空中運送和復雜結構的檢查。例如，在搜救場景中，無人機必須能夠在復雜的環境中快速導航，以最大限度地擴大其空間覆蓋。更簡單地說，能夠快速飛行的無人機就能飛得更遠[4]。

圖1：無人機競賽是一項迅速普及的運動，對手在由一系列門組成的預設賽道上競爭。自主的無人機競賽研究旨在建立能夠在這種比賽中勝過人類飛行員的算法。 a) 自主的無人機競賽任務在過去幾年中獲得了研究界的大量關注，每年相關出版物的數量不斷增加就說明了這一點。 b) 自主的無人機依靠視覺和慣性傳感器來估計自己的狀態，以及對手的狀態。

檢查任務的自動化可以拯救生命，同時比人工檢查更有成效。根據最近一項關于無人駕駛飛行器（UAV）在橋梁檢測中的使用的調查[5]，大多數用于檢測任務的無人機依靠GPS導航，而檢測效率的最大限制因素是無人機的耐力和機動性。此外，作者指出，美國幾個交通部用于勘察的最流行的無人機并不是完全自主的，需要專業的人類飛行員[5]。高度靈活的無人機系統的商業和安全優勢是顯而易見的，然而對自主無人機競賽的研究也可以幫助我們對人類飛行員的視覺處理和控制是如何工作的獲得新的理解，如[6]所示。

在過去的五年里，已經啟動了幾個項目來鼓勵該領域的快速進展，如DARPA的快速輕量級自主（FLA）[8]和歐洲研究理事會的AgileFlight[9]。這些項目的資金池都超過100萬美元，并具有巨大的商業潛力，這對研究人員和企業家探索敏捷飛行研究的新模式有很大的激勵作用。諸如IROS'16-19自主無人機競賽系列[10]、NeurIPS 2019的無人機游戲[11]和2019年AlphaPilot挑戰賽[12]、[13]等競賽為研究人員提供了進一步的機會，以競爭方式相互比較他們的方法。圖2中可以看到這些比賽所取得的進展的描述。

無人機競賽是一個具有挑戰性的基準，可以幫助研究人員衡量復雜的感知、規劃和控制算法的進展。比賽中的自主無人機必須能夠在幾十毫秒的范圍內進行感知、推理、計劃和行動，所有這些都在一個計算有限的平臺上進行。除了具有很大的挑戰性外，無人機競賽任務提供了一個衡量自主飛行機器人技術進展的唯一標準：單圈時間。解決這個問題需要算法高效、輕便，并實時提供最佳決策和控制行為。此外，如圖1所示，我們看到該領域的論文數量逐年呈指數式增長。

據作者所知，這是第一份關于自主無人機競賽技術狀況的調查。這一概述對于那些希望在現有工作之間建立聯系、了解當前和過去方法的優勢和劣勢，以及確定前進方向的研究人員來說是非常有用的，這將使該領域獲得有意義的進展。

B 任務說明

無人機競賽的任務是在最短的時間內駕駛四旋翼飛機按照給定的順序通過一系列的門，同時避免碰撞。人類在這項任務上的表現令人吃驚，他們以遠遠超過100公里/小時的速度飛行，只用第一人稱視角的攝像機作為他們的感官輸入。除此之外，專家級飛行員可以在幾分鐘內迅速適應新的賽道，然而專業無人機飛行員所需的感覺運動技能需要多年的訓練才能獲得。

對于自主無人機來說，要成功完成這項任務，它必須能夠檢測對手和賽道上的航點，計算它們在三維空間中的位置和方向，并計算出一個動作，使其能夠盡快地在賽道上導航，同時還能控制一個高度非線性系統的極限。這在三個不同方面具有挑戰性。感知、計劃和控制。其中任何一個方面的不良設計都可能造成比賽的勝負，而比賽的勝負可能由不到十分之一秒的時間決定。

本文的結構如下。首先，在第1節中詳細討論了無人機的建模過程，包括空氣動力學、電池、電機、相機和系統的非線性因素。第2節然后在第二節中介紹了一個經典的機器人管道。第3節介紹了一個經典的機器人管道，并深入探討了與敏捷飛行相關的文獻，分為感知、規劃和控制三個子節。之后，在第4節中我們深入研究了基于學習的感知、規劃和控制的方法，這些方法依賴于機器學習界的最新進展。然后，第5節討論了仿真工具的發展，這些工具可以使敏捷飛行的應用得到快速發展。第6節介紹了無人機競賽的歷史和用于每項競賽的方法。接下來，在第7節中提供了一個開放源代碼庫、硬件平臺和研究人員的數據集的摘要。最后，在第8節中對未來對自主無人機競賽感興趣的研究人員的機會和挑戰進行了前瞻性的討論。

硬件技術的進步使得復雜的軟件得以更多的整合，引發了無人平臺（UV）的發展和使用，并減輕了對機載智能的限制。因此，UV現在可以參與更復雜的任務，環境條件的不斷變化需要更高水平的情景響應。本文是對UV任務規劃和管理系統的介紹，旨在強調自主水下和空中飛行器領域的一些最新發展，此外還強調了一些可能的未來方向，并討論了學到的經驗教訓。在這項研究中，對UV的自主性評估以及自主性的不同方面，如態勢感知、認知和決策，進行了全面調查。本文分別解釋了仿人系統和自主系統的性能，并強調了人類在UV操作中的作用和影響。

• 1.引言
  • 1.1 自主水下航行器（AUV）面臨的挑戰
  • 1.2 無人駕駛飛行器（UAV）面臨的挑戰
• 2.如何評估自主性水平？
  • 2.1 移動性、獲取和保護（MAP）
  • 2.2 德雷珀三維智能空間
  • 2.3 自主控制水平圖(ACL)
  • 2.4 自主性的謝里登量表
  • 2.5 案例研究。各種自主性措施的比較
• 3.自主性與自動化
• 4.任務規劃-管理系統及其組成部分
  • 4.1 什么是態勢感知（SA）？
  • 4.2 什么是認知？
• 5.基于無人機的任務規劃和任務管理系統
• 6.基于AUV的任務規劃和任務管理系統
• 7.蜂群機器人場景下的自主任務規劃和管理系統
• 8.結論

美國軍隊繼續在日益復雜的安全環境中作戰，不能再期望在每個領域都有無爭議的或主導性的優勢。由特種作戰部隊（SOF）操作的飛機需要改進防御能力，以支持在非許可環境下的任務。將自動化和人機協作納入現有的防御能力，可以減少威脅的反應時間，提高有人和無人飛機配置的防御機動的有效性。這篇論文研究了作為威脅反應一部分的飛機機動的價值，以確定人類干預對時間和準確性產生負面影響的情況。它還考慮了復制Merlin實驗室的飛行自動化方法和將能夠進行防御性機動的機器訓練系統納入現有飛機的機會。分析表明，飛機的機動性對于有效的威脅反應至關重要，自動選擇操作者的行動可以提高對某些地對空威脅的生存能力。這篇論文建議重新關注特種部隊飛機的防御能力，并贊同將機載自主系統整合到傳統的載人平臺上，以提高防御性威脅反應。它還主張繼續研究在SOF任務中使用可選的載人飛機，以完善其操作效用，并在各種任務平臺上擴大能力。

美國軍隊繼續在日益復雜的安全環境中運作，不能再期望在每個領域都有無爭議的或主導性的優勢。由于地對空威脅已經擴散到在世界各地活動的敵對行為者，未來的作戰環境將以有爭議的空域為特征，這將對有人和無人駕駛飛機的操作構成挑戰。由特種作戰部隊（SOF）操作的飛機需要改進防御能力，以便在這些有爭議的地區進行機動，同時支持傳統SOF任務。這篇論文研究了商業能力的進步，以減少威脅的反應時間，提高有人和無人駕駛飛機配置的防御性機動的有效性。

通過與位于波士頓的飛行自動化初創公司Merlin實驗室合作，本分析探討了防御性機動的潛在自動化。飛機機動是對威脅作出有效反應的一個關鍵方面，自動選擇操作者的行動可以提高對某些地對空威脅的生存能力。通過確定AC-130J威脅反應中人為干預影響飛機操縱時機和準確性的步驟，這項分析揭示了復制梅林實驗室的飛行自動化方法和將能夠執行防御性操縱的機器訓練系統納入現有飛機的機會。

在威脅反應過程中確定的關鍵步驟包括威脅指示、威脅作戰識別和威脅反應配對。目前，機組人員手動執行這些步驟來完成防御性威脅機動。然而，這些步驟中的每一個都可以從自動化和人機協作中受益，通過三種明顯的方式提高整體性能。首先，生成簡化的視覺和聽覺威脅指示，確保及時通知威脅的存在。其次，自動識別過程以準確識別威脅的變體，減少了反應時間和人類識別錯誤的可能性。最后，將威脅識別與適當的飛機反應同步配對，減少了不必要的延誤，并提高了威脅操縱的準確性。

這篇論文建議重新關注SOF飛機的防御能力，并贊同將機載自主系統整合到傳統的載人平臺上，以改善防御性威脅反應。將人機協作和自主能力納入飛機防御系統，可以使防御機動性能優于傳統系統，并允許在更廣泛的環境中作戰。除了改善防御性機動，梅林實驗室的自動飛行甲板在各種不同的飛機和任務中提供了潛在的用途。繼續研究應該調查在SOF任務中使用可選擇的載人飛機，以完善其操作效用，并在各種任務平臺上擴大能力。最后，在整個特種部隊中采用梅林系統將顛覆既定的操作慣例，需要個人和組織行為的改變。為了緩解過渡期并提高采用率，AFSOC應采取步驟，盡量減少利益相關者的行為變化，同時最大限度地提高系統的操作效益。培養對人工智能、機器學習和自動化的理解，將使這些行為者為軍事技術的快速變化和戰爭特征的變化做好準備。

圖 9. AC-130 防御性威脅反應圖。

當 "伊斯蘭國 "在2014年使用無人機（UAV）襲擊聯軍時，無人機的使用范圍迅速擴大，使弱國和非國家行為者對技術上占優勢的敵人具有不對稱的優勢。這種不對稱性導致美國防部（DOD）和國土安全部（DHS）在反無人機系統（CUAS）上花費大量資金。盡管市場密集，但許多C-UAS技術使用昂貴、笨重和高耗能的電子攻擊方法進行地對空攔截。本論文概述了當前用于C-UAS的技術，并提出了一個深度防御的框架，即使用裝備有網絡攻擊能力的機載C-UAS巡邏隊。利用空中攔截，本論文開發了一種新型的C-UAS設備，稱為可拆卸的無人機劫持器--一種低尺寸、重量和功率的C-UAS設備，旨在利用IEEE 802.11無線通信規范對商業無人機進行網絡攻擊。實驗結果顯示，可拆卸無人機劫持器重400克，耗電1瓦，價格250美元，可以攔截對手的無人機，而且沒有意外的附帶損害。這篇論文建議國防部和國土安全部使用類似于 "可拆卸無人機劫持者 "的技術，納入空中攔截以支持其C-UAS深度防御。

總結

這項工作表明，美國目前打擊無人駕駛系統的框架是不夠的，因為它缺乏打擊敵對集團的多管齊下的攻擊所需的能力。由于應對高空飛行的無人機所需的技術限制，地面的地對空導彈和其他基于地面的反無人機系統（C-UAS）技術如果作為獨立的系統使用是有缺陷的。相反，一個為空中攔截而設計的無人機網絡中隊，盡管其本身技術復雜，但提出了一種新的方法來對抗敵方的無人機。

本論文首先確定了國防部（DOD）和國土安全部（DHS）目前正在使用的C-UAS技術。然后，本論文討論了用于破壞數字通信鏈路的射頻（RF）干擾技術以及可被網絡攻擊利用的通信協議漏洞。接下來，本論文創建了一個理論框架，用于開發可附加在無人機主機上的低尺寸、低重量和低功率（SWaP）的網絡攻擊裝置。利用從現代防御行動和空中攔截中獲得的知識，本論文通過兩個假設的場景來說明無人機到無人機的攔截，其中一個水力發電設施被一個叛亂組織的無人系統攻擊。

最后，本論文進行了三個獨立的實驗，以開發一種名為 "可拆卸無人機劫持者 "的無人機對無人機攔截能力。可拆卸無人機劫持器是由樹莓派4號B型機、Alfa AWUS036ACH無線網卡和(2)18650電池構成的，它被設置為使用虛擬網絡計算（VNC）連接進行遠程訪問[1]。選擇三個商用無人機是基于它們使用IEEE 802.11無線通信標準，以及它們使用帶有預共享密鑰的WPA2加密技術所帶來的安全性。

實驗一包括在地對空和空對空操作中實地測試可拆卸無人機劫持者。同時，實驗二對可拆卸式無人機劫持器在亞冰點環境下進行了臺式測試，實驗三對可拆卸式無人機劫持器進行了熱成像[2]測試。偽證和傳輸控制協議（TCP）/同步（SYN）洪水攻擊被選為網絡攻擊技術。射頻干擾和其他電子攻擊技術方法被排除在外，因為它對在2.4GHz和5GHz頻段運行的其他系統有附帶損害。此外，射頻干擾的功耗要求太高，不適合在本論文中考慮。

為了評估針對802.11 WiFi無人機的網絡攻擊的效果，本論文在每次攻擊過程中測量了以下特征：目標的行為，目標和可拆卸無人機劫持者之間的距離，與每種攻擊方法相關的功耗，以及可拆卸無人機劫持者的熱特征。經過基線測試，首選的攻擊方法被證明是針對Parrot Bebop[3]和Skydio 2+[4]的去認證攻擊。

在第一次實驗中，盡管有適量的環境雜波，可拆卸無人機劫持者在250米外識別和減輕目標無人機造成的威脅沒有問題，導致目標在懸停模式下消耗了額外的電池電量。接下來，研究小組創造了一個場景，一個敵對的無人機攻擊了一個水力發電設施。從距離可拆卸式無人機劫持者250米處開始，以每小時15公里的速度和不斷變化的海拔高度飛行，一旦攻擊開始，目標就在距離其預定目的地80米的地方停下來。最初，目標在原地盤旋，飛回其發射點。然后，無人機在距離可拆卸無人機劫持者100米處最后一次與GCS連接的地方自行降落。在整個測試過程中，事實證明，"可拆卸無人機劫持器 "能有效地識別和減輕目標，而不會對無人機主機或周圍環境造成任何干擾。

零度以下的溫度測試表明，需要在可拆卸式無人機劫持器上安裝更好的溫度傳感器，以確保更準確的讀數。然而，即使暴露在零度以下的溫度下30分鐘，可拆卸式無人機劫持者也切斷了其目標的通信連接。為了使可拆卸式無人機劫持器能夠投入使用，需要進行加固處理，以確保該設備能夠在極端天氣環境下運行，這可能會增加SWaP要求。

在熱成像實驗中，使用FLIR A320溫度屏[5]拍攝靜態圖像，并由研究小組進行分析。靜態圖像是在操作使用前、連續操作5分鐘后和操作5分鐘后，從可拆卸式無人機劫持器的自上而下、正面和自下而上的觀察角度拍攝。熱成像實驗表明，經過五分鐘的操作，可拆卸式無人機劫持器的溫度只增加了3.3℃。

所進行的實驗證明，在將可拆卸式無人機劫持器整合到另一個空中平臺時，是非常有希望的。研究小組不僅證明了該系統將對WPA2加密的無人機起作用，而且這項研究還確定了將目前的原型發展為網絡化系統家族的方法。零度以下的實驗證明，可拆卸無人機劫持器將在多種環境下充分運作。從基線原型開發和空中實驗，到零度以下和熱能測試，可拆式無人機劫持器處于技術準備程度的第六級。這個技術準備程度是將概念發展為能力的一個重要里程碑。

在目前的形式下，可拆卸式無人機劫持器是一個可配置的 "波頓 "解決方案，可在各種平臺上使用。根據主機-無人機，可能會有系統集成方面的問題。具體來說，在運行測試期間，CPU與環境溫度的差異表明，根據主機-無人機的規格，在主機上集成時應考慮到熱特性。此外，在運行網絡攻擊時，與可拆卸式無人機劫持者的VNC連接被切斷，這使得操作者無法控制可拆卸式無人機劫持者進行故障排除。這個問題可以通過使用可拆卸式無人機劫持器上的以太網端口與嵌入式射頻模塊建立一個單獨的連接回到地面站來解決。研究小組對這一功能進行了基線測試，使用Persistent Systems MPU5[6]無線電，這對未來與其他無人駕駛飛機的系統集成很重要。

綜上所述，C-UAS市場仍處于起步階段，破壞的時機已經成熟。高性能計算機模塊越來越小，功耗越來越低，同時能力越來越強。開發C-UAS技術的公司應該重新調整他們的努力，利用高性能和低SWaP來創造更便宜，但更有能力的C-UAS設備。此外，國防部和國土安全部應該為設計空中C-UAS的低SWaP網絡攻擊系統創造要求。本論文和使用可拆卸的無人機劫持者的實驗證明，有可能對多個無人機進行空中網絡攻擊，而對他的設備影響最小。這個框架并不是要取代目前的方法，而是為了增強和提高C-UAS技術的有效性，以滿足操作環境的需要。雖然這項研究的重點是對抗消費型無人機以保護軍事基地和關鍵基礎設施，但過去兩場歐洲戰爭表明，地面短程防空系統無法與具有動能打擊能力的高空無人機相比。因此，未來的工作有很多機會來對抗消費者和政府的無人機，加強理論，并設計一個C-UAS設備的空中網絡。

提綱

盡管戰爭的性質是不變的，但技術在未來幾十年繼續發展，這意味著戰爭方式的個別特征也將改變。最值得注意的是，隨著信息技術的擴展和自主系統在未來戰場上的擴散，美國及其合作伙伴應該適應未來戰爭的發展。本論文的目的是研究目前的C-UAS技術和參謀長聯席會議（JCS）的理論，以確定哪些方面可以改進。這將為C-UAS戰略的轉變和新產品的開發提供信息，如本論文中提出的產品。

• 第2章通過分析當前和未來系統在殺傷鏈處理方面的成功或不足之處，審查了C-UAS技術的能力和局限性。這將有助于確定國防部和國土安全部在哪些方面可以重新設計其C-UAS技術的采購戰略。此外，本章還研究了當前的C-UAS理論、戰術、技術和程序（TTP）以及標準操作程序，以確定國防部可以改進其對抗無人機的戰略。

• 第3章探討了用于干擾數字通信鏈路的非動能射頻緩解措施。這一技術討論的重點是電磁（EM）波傳播、鏈路預算分析、低探測概率（LPD）和低攔截概率（LPI）原則、擴頻通信和射頻干擾原理。

• 第4章以第3章中的信息為基礎，探討利用消費型無人機上的通信協議漏洞的方法。這一章研究了開放系統互連（OSI）模型，它與數字通信的關系，以及如何開發網絡攻擊技術以提供對敵對無人機的精確攻擊。

• 第5章使用海軍陸戰隊的深度防御模式進行防御性作戰[33]，以保持進攻性思維來限制對手對第1-3組無人系統的使用[34]。本章還討論了作戰飛機如何被用作空中攔截來保衛關鍵基礎設施。此外，本章還提供了對比圖來探討當前的C-UAS架構，整合機載網絡攻擊和EW設備可能是什么樣子，以及與擬議架構相關的優點和缺點。最后，本章的結論是兩個假設場景，即叛亂團體使用無人駕駛自殺式無人機群攻擊水電設施。

• 第6章概述了第7章所使用的實驗方法、設置和數據收集方法，其中設計和建造了一個可拆卸的無人機劫持器的原型。

• 第7章描述了用于創建第5章中概述的概念的原型的實驗過程。本章進行的實驗對敵方無人機進行了拒絕服務（DoS）攻擊，該攻擊是由可拆卸無人機劫持器發射的，該劫持器連接在友方無人機上。

• 第8章是本論文的結論。對第5章提出的架構以及第7章的實驗進行了討論。本章最后提出了對未來C-UAS系統采購和理論發展的影響。

巴德學院無人機研究中心2019年12月的一項研究，確定了537個專門用于對抗無人機的系統[32]。雖然現有的反制措施已經滿足了國防部和國土安全部在2010年代末和2020年代初的需求，但它們很可能在多管齊下的攻擊中站不住腳。盡管市場密集，但每個系統都有與其使用相關的技術、社會和法律限制。此外，許多已投入使用的反措施都很昂貴和笨重，而且只會越來越笨重，因此很難采購和維持足夠的C-UAS設備來覆蓋所有潛在的攻擊載體。同時，無人機越來越便宜，越來越小，而且越來越網絡化--導致未來現有的系統可能無法抵御蜂群攻擊。這一現象正在烏克蘭與俄羅斯的戰爭中實時上演，因為烏克蘭已經利用無人機達到了破壞性的效果。也就是說，價值100萬美元的Bayraktar TB-2對俄羅斯軍隊造成了嚴重破壞，在一次空襲中摧毀了價值超過5000萬美元的地對空導彈[35]。這使得我們很容易預見這樣的情景：對手利用無人機群對美國的戰略基礎設施進行多波段、多頻率的攻擊。下一章專門概述了目前的C-UAS技術套件，并了解到目前還沒有一個明確的手段來對抗無人機群，而不會產生嚴重的意外后果。

摘要--基于模擬的訓練有可能大幅提高空戰領域的訓練價值。然而，合成對手必須由高質量的行為模型控制，以表現出類似人類的行為。手工建立這種模型被認為是一項非常具有挑戰性的任務。在這項工作中，我們研究了如何利用多智能體深度強化學習來構建空戰模擬中合成飛行員的行為模型。我們在兩個空戰場景中對一些方法進行了實證評估，并證明課程學習是處理空戰領域高維狀態空間的一種有前途的方法，多目標學習可以產生具有不同特征的合成智能體，這可以刺激人類飛行員的訓練。

索引詞：基于智能體的建模，智能體，機器學習，多智能體系統

I. 引言

只使用真實的飛機進行空戰訓練是很困難的，因為飛行的成本很高，空域的規定，以及代表對方部隊使用的平臺的有限可用性。取而代之的是，可以用合成的、計算機控制的實體來代替一些人類角色。這可以降低訓練成本，減少對人類訓練提供者的依賴（見圖1），并提高訓練價值[1]。理想情況下，受訓飛行員的對手應該都是合成實體，這樣就不需要角色扮演者和真實飛機來支持訓練。然而，為了達到較高的訓練價值，合成對手必須由高質量的行為模型控制，并表現出類似人類的行為。手工建立這樣的模型被認為是一項非常具有挑戰性的任務[2], [3]。

圖1. 空戰訓練系統的用戶。通過構建更智能的合成智能體，可以減少對人類訓練提供者的需求。

近年來，強化學習算法的性能得到了迅速提高。通過將強化學習與深度學習相結合，在復雜的控制任務[4]-[6]、經典的棋盤游戲[7]-[9]以及具有挑戰性的實時、多人計算機游戲[10],[11]中取得令人印象深刻的結果成為可能。這使我們相信，強化學習也可以成為構建空戰模擬中合成智能體行為模型的一個可行的選擇。有了這種方法，訓練系統的用戶就不需要明確地對智能體的行為進行編程，而是可以簡單地指定他們所需的目標和特征。然而，目前還沒有很多研究來評估空戰領域中最新的多智能體學習方法的性能。

在這項工作中，我們研究了如何在空戰模擬中使用多智能體深度強化學習來學習協調。在空戰領域，多個智能體的協調是很重要的，因為飛行員從來不會單獨飛行。我們的貢獻可以總結為以下幾點:

• 首先，我們討論了用于訓練飛行員的空戰模擬領域的強化學習算法的用例、設計原則和挑戰

• 其次，我們使用高保真模擬引擎，對有助于實現所確定的用例的方法進行了廣泛的實證評估。

具體來說，我們研究了空戰模擬場景中學習算法的兩個挑戰。1）用稀疏的獎勵學習，以及2）創建具有可調整行為的智能體。我們的實驗表明，在空戰的高維狀態空間中，課程學習可以促進稀疏獎勵的學習，而多目標學習可以產生具有不同行為特征的智能體，這可以刺激飛行員的訓練。