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美陸軍的一體化作戰指揮系統（IBCS）將把傳感器、射手和任務指揮與多種防御和反擊能力整合在一起。海軍的 "協同交戰能力"（CEC）也有類似的設計。為了在不斷變化的空中和導彈威脅面前保持優勢地位，美國防部需要一個聯合火控和傳感器優化平臺，該平臺應能立即適應和更新整個作戰空間的任務指揮功能，以有效對抗多域作戰環境中的反介入和區域拒止（A2/AD）戰略。

美陸軍綜合作戰指揮系統架構

該項目通過模擬各種無人機的能力并評估其貢獻，研究了使用無人機系統完成超視距任務的效用。我創建了任務的 Excel 概率模型，以確定優化的武器裝載量和蜂群配置，其中假定電子對抗（ECM）無人機因其領先編隊位置和較大的雷達信號，與敵方交戰的概率最高。ExtendSim 模擬為研究增加了時間元素。模型和模擬都顯示，空對空和攻擊武器的最大裝載量，即每種作用四種武器，能以最低的無人機傷亡概率獲得最高的成功概率。空對空和打擊武器最大裝載量的成功概率和無人機傷亡概率分別為 98% 和 3%。成本比較分析評估了用無人機取代有人駕駛平臺的經濟可行性。分析結果表明，除了發揮 ECM 作用的無人機平臺外，其他所有無人機平臺的單元成本和每飛行小時成本均低于載人平臺。不過，使用 ECM 無人機消除了飛行機組人員傷亡的可能性。

海軍空戰中心武器處正在開發一種用于超視距瞄準（OTH-T）和打擊（OTH-S）的自動輔助決策系統，稱為戰備接戰管理（BREM）系統。BREM 系統目前正處于研發階段，其設想是通過基于博弈論和人工智能評估不同的 OTH 行動方案，為軍事決策者提供決策輔助。BREM 項目已開發出一個 OTH 目標定位和打擊游戲原型，用于評估基于復雜的 "真實世界 "沖突的各種挑戰、行動和結果。

BREM 游戲的初始范圍包括空射 OTH 智能武器和類似的敵對威脅。本項目的主要興趣領域是擴大 BREM 的范圍，使其包括無人駕駛飛行器（UAV）的使用。無人平臺可增強許多現有能力，如攜帶攻擊性導彈有效載荷和電子戰吊艙，以及提供 OTH 傳感器監視和防御能力，從而有可能重新定義戰斗空間。多架無人機以蜂群方式運行，可以混合使用具有特殊有效載荷的無人機，進一步塑造作戰空間。

研究工作從制定作戰概念（CONOPS）開始。作戰概念包括無人機系統如何為 OTH 任務提供能力的基本互動、策略和配置。結合 BREM，目標是在使用最少資源的情況下實現最高的任務成功率。為此，需要將行動方案、可用資源和威脅數據等輸入到決策矩陣中。此時，決策矩陣就像系統的大腦，自主生成優化的攻擊計劃。該計劃包括任務所需的無人機數量、哪種類型的無人機最有效、每個單元的載荷配置以及執行任務的策略。

建立這一功能是架構分析的起點。美國防部架構框架（DoDAF）2.02 被用作捕捉整體架構的指南。UGN 團隊能夠捕捉并說明 OTH 任務的許多因素：有形資產、外部系統的交互、功能流、內部系統、內部通信和功能分配。從這些 DoDAF 模型中獲得的深入知識促進了建模和仿真參數的開發。

建模和模擬工作的目標是量化 OTH 攻擊任務中各種因素的有效性。建模重點關注兩個關鍵概率：打擊 OTH 目標的概率和蜂群無人機被擊中的概率。這兩個概率都受無人機選擇、無人機性能和敵方熟練程度等因素的影響。模擬使 UGN 小組能夠通過建模來加強收集到的數據。雖然使用了相同的性能參數，但模擬能更好地再現實戰場景（即不瞄準被擊落的目標）。通過建模和模擬，發現攻擊型無人機是成功攻擊 OTH 目標的關鍵無人機平臺。此外，失去攻擊型無人機對 OTH 攻擊任務的成功概率影響最大。

該 UGN 小組相信，建模和仿真工作的結果有助于開展進一步的分析，從而在 OTH 任務中釋放出新的能力。Excel 應用程序和 ExtendSim 模型將是支持 BREM 開發的近期交付成果。這些數據提供了足夠的基線，但 UGN 小組建議使用真實世界中無人機有效性和可靠性的概率來重復蜂群規模分析。

目前，美國政府內部并不存在同步收集情報和調查的能力，而從整體上減輕無人駕駛航空器系統帶來的新威脅需要這種能力。此外，擁有應對權力、知識和經驗的實體基本上都在獨立的環境中工作。本論文試圖找出最佳方法，匯集各個機構的力量，將情報和調查能力統一到應對無人機系統威脅的巨型行動中。為了解決這個問題，我們選擇了工作組、特遣部隊和單一機構指定作為可能的選擇，特別是考慮到它們的歷史先例和成功的可能性。每種方案都根據其接受兩個決定性特征的能力進行了比較：協作和承諾。分析結果表明，工作隊模式最終是全面應對無人機系統威脅的最有效手段。它通過利用情報和調查行動能力來妥善解決無人機系統殺傷鏈中六個步驟中的每一個步驟，在高度協作和承諾的環境中減輕了與當前技術和法律限制相關的挑戰。本論文概述的結論和相應建議提供了明確的方向和合理的實施計劃。

目前，美國政府內部并不存在同步收集情報和調查的能力，而這種能力是全面緩解無人駕駛航空器系統帶來的新威脅所必需的。此外，擁有應對權力、知識和經驗的實體基本上都在獨立的環境中工作。這其中有一些是現行法律限制所規定的，但也有一股潛在的自私自利的政治潮流在其中彌漫。

本論文試圖找出最佳方法，將各個機構的優勢集合起來，將情報和調查能力統一到一個巨無霸級別的響應中，以應對無人機系統的威脅。本研究揭示的三個主要問題包括：當前技術的局限性、法律障礙，以及對無人機系統 "殺傷鏈 "中一個方面的短視。工作組、特別工作組和單一機構指定是根據其歷史先例和成功可能性而特別選擇的方案。每種方案都根據其是否具備兩個決定性特征進行了比較：協作和承諾。

首先對工作組進行了審查，并最終將其排除在外。雖然工作組具有較高的協作水平，但在無人機系統威脅環境下，有效的承諾水平要求極低。此外，工作組在聯邦、州和地方政府中已經非常普遍，這使它們看起來更像是現狀而非創新選擇。

特遣部隊是第二個被審查的對象，不容忽視。與工作組不同，特遣部隊具有高度的協作性和承諾性。特遣部隊模式在整合情報和調查行動以應對恐怖主義、有組織犯罪和毒品等其他重大威脅方面也有成功的歷史。

最后分析的方案是指定單一機構。就承諾而言，這一選擇的評分極高，因為它要對其行動的成敗負全部責任。遺憾的是，單一機構指定在協作方面的排名相應很低。

分析結果表明，特遣部隊模式最終是全面應對無人機系統威脅的最有效手段。它通過利用情報和調查行動能力來妥善解決無人機系統 "殺傷鏈 "中六個步驟中的每一個步驟，在高度協作和承諾的環境中減輕了與當前技術和法律限制相關的挑戰。

本論文中概述的建議提供了實施的方向和合理計劃。該計劃首先由國家行政工作組制定政策，并在州一級進行復制，以確保連續性。在考慮了行政和政策要求后，將建立一個與行政部門平等合作的國家行動工作組，通過制定包含任務導向目標和可實現的里程碑的戰略來履行這些政策義務。這也將在州一級得到體現。

機器學習將極大地改變未來戰爭的方式。為了充分利用機器學習帶來的固有能力，海軍陸戰隊必須做出重大改變。

機器學習是人工智能的一個分支，是軍事領域的一場革命（RMA）。它將從根本上改變戰爭的方式。從圖像分類到語音識別、機器人和自動駕駛汽車，其可能性是無窮的。然而，這一進步仍面臨著實際障礙。數據采集和格式化是成功的關鍵，而這兩項工作在政府部門本身就很困難。此外，機器學習也不是萬能的。有些問題機器學習能解決，有些問題機器學習不能解決，因此必須明確兩者之間的區別。因此，要利用這些新趨勢，海軍陸戰隊必須了解技術，并能夠和愿意在必要時適應技術。

海軍陸戰隊尚未做好適應當前 RMA 的準備，需要立即做出實質性改變，以扭轉趨勢。海軍陸戰隊應采用當前的 Project Maven 流程，并在信息副指揮官 (DCI) 下設立一個單元。該單元必須開始整理海軍陸戰隊的不同數據，并利用這些數據與行業領導者建立有意義的關系，以此激勵私營公司參與其中。

信息泄露是行業和政府領導人最關心的問題。物聯網（IoT）是一種快速發展的技術，能夠感知真實世界的事件。物聯網設備缺乏通用的安全標準，通常使用輕量級安全解決方案，從而暴露了它們收集的敏感真實世界數據。從這些設備中滲出數據的一種實用方法是通過隱蔽渠道。

這項研究設計了一種新穎的物聯網隱蔽定時通道（CTC），將數據編碼到已有的網絡信息（即端口或地址）中。在兩種物聯網協議--傳輸控制協議/互聯網協議（TCP/IP）和 ZigBee 之間實現了七種不同的編碼方法。TCP/IP 隱蔽信道是通過模仿 Ring 智能門鈴創建的，并使用亞馬遜網絡服務（AWS）服務器生成流量。ZigBee 通道是通過復制飛利浦 Hue 照明系統建立的，并在局域網 (LAN) 上執行。此外，CTC 可在兩種不同模式下實施： 隱身和帶寬。性能用吞吐量和可探測性來衡量。隱形方法模仿合法流量捕獲，使其難以檢測，而帶寬方法則放棄了這種方法，以獲得最大吞吐量。檢測結果采用了四種基于統計的檢測測試：Kolmogorov-Smirnov（KS）測試、形狀測試、規律性測試和相似性測試。

隱形結果的吞吐量為：TCP/IP 4.61 比特/秒（bps），ZigBee 3.90 比特/秒（bps）。它們還躲過了檢測測試。帶寬法的 TCP/IP 平均吞吐量為 81.7 Kbps，ZigBee 平均吞吐量為 9.76 bps，但在檢測測試中表現明顯。

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。

探測無人機系統（UAS）非常復雜。在多個領域（空中、陸地和海洋）整合和共享雷達信息是一個難題。目前有關無人機系統探測的研究主要集中在探測地面兵力和國家關鍵基礎設施上空的無人機系統，但當無人機系統開始挑戰港口或公海上的軍艦時會發生什么？在多機構危機事件中，如何通過無線方式收集和共享信息？探測到的無人機傳感器數據能否通過無線網格網絡（WMN）與其他機構共享？研究表明，在一次小規模的多機構危機響應演習中，可以將 SAAB 的 G1X 雷達系統的模擬數據與戰術突擊套件（TAK）態勢感知應用程序集成在一起。該技術運行完美；但是，注意到，必須進一步檢查和改進反無人機系統戰術技術和程序（TTP）、國際無人機系統法律法規以及提示和自動化，以適應當今的戰斗和機構間響應。此外，發現在演習期間，手機信號無法有效覆蓋舊金山灣。為了縮小這一差距，使用 Persistent Systems 公司的 MPU-5 無線電設備成功擴展了 WMN，從而在非網絡環境中創造了更廣泛的維護網絡功能的能力。

無人駕駛航空系統（UAS）能力在商業領域的擴散對民用和軍用設施的傳統周邊防御構成了潛在的重大威脅。特別是現成的商用無人機系統，體積小、價格低、功能多，引起了愛好者越來越大的興趣，也增加了設施面臨的風險。因此，設施指揮官現在需要一種方法，對設施面臨的直接威脅進行快速評估和分析，以確定設施反無人機系統（CUAS）的有效性。按照系統工程方法，本研究提出了一種方法，提供了對設施進行評估和分析的逐步過程，并采用基于模型的系統工程（MBSE）工具來評估 CUAS 的有效性和局限性。該方法分析了 CUAS 的作戰環境以及 CUAS 可能對作戰區域內其他利益相關者（如相鄰的盟軍兵力、平民等）產生影響的方式。然后，我們確定優化 CUAS 性能的候選配置，以滿足利益相關者的要求。我們將對一個擁有現有 CUAS 的假設機場進行案例研究，以展示該方法的可用性，探索候選配置，并證明實施符合設施和利益相關者要求的候選配置是合理的。

近年來，無人機系統（UAS）技術突飛猛進，激發了業余愛好者對無人機系統的興趣，并促使他們將無人機系統用于娛樂用途。此外，每個國家或軍事組織都能負擔得起和使用無人機系統。雖然目前正在實施飛行法規，要求無人機系統運營商提供所有正在運行的無人機系統的歸屬信息，但許多業余愛好者仍然不提供此類信息，而且可以預計邪惡的行為者也不會提供無人機系統的來源標識。因此，僅僅要求識別無人機系統還不足以保護機場等大多數設施免受無人機系統的入侵。此外，如果設施無人看守，無人機系統入侵的后果可能是災難性的。例如，如果無人機系統在起飛過程中進入飛機發動機或撞上油箱，這種事件可能會造成人員傷亡，對運營造成巨大干擾，并對基礎設施或資產造成昂貴的維修費用。

無人機系統旨在執行對人類來說 "枯燥、骯臟或危險 "的各種任務[1]。無人機系統技術發展的主要能力驅動因素是，在執行情報、監視和偵察（ISR）、人道主義援助和救災（HADR）以及精確打擊等危險任務時，人們對軍事力量保存工作的興趣與日俱增。隨著無人機系統技術在過去幾十年的成熟，商業部門看到了將無人機系統應用于基礎設施檢查、交通監控、投遞和氣象等商業活動的機會。對軍事和商業部門都有利的是，在無人機系統領域實施開放式架構獲得了重大創新，從而不斷加快無人機系統的技術進步，使其具有革命性的潛力。商用現成（COTS）無人機系統或小型無人機系統通常提供攝影、攝像和自我組裝套件等功能，吸引著各個領域的愛好者將無人機系統用于娛樂目的[2]。然而，隨著無人機系統的技術發展和廣泛采用，軍事和商業部門都面臨著巨大的風險[3]，[4]。

對設施、基地、機場、關鍵基礎設施和類似設施而言，非惡意無人機系統的主要風險是失控和碰撞。失控可能會對關鍵資產造成重大損壞或對人造成傷害，并可能產生高昂的成本來修復基礎設施損壞和治療嚴重傷害。例如，業余無人機系統操作員可能會嘗試拍攝停靠的客機視頻作為其業余愛好的一部分，但由于信號超出范圍問題而無意中失去控制，這可能會導致與即將起飛的客機相撞。由于大多數無人機系統的所有者都是業余愛好者，他們中的許多人在控制無人機系統方面沒有受過訓練或缺乏經驗。現有的法規和政策無法在允許業余愛好者駕駛較小的無人機系統之前跟蹤他們的操作熟練程度。雖然敏感區域周圍設有禁飛區，但由于業余愛好者可能不了解他們可能造成的損害，每年仍會發生少數事件。機場、軍營和基地、政府大樓和監獄等設施在應對無人機系統時已經遇到了上述安全困境[5]。此外，邪惡的無人機系統活動構成了更大的威脅，盡管迄今為止，在全球范圍內，除戰爭活躍地區外，此類事件相對較少。

各設施迫切需要采用反無人機系統（CUAS）來主動保護其資產和安全。為有效對抗無人機系統，CUAS 需要多個傳感器來探測、識別和分類無人機系統，然后再使用攔截器擊落無人機系統。然而，CUAS 系統的內部和外部存在多種因素，可能會削弱 CUAS 的有效性，設施指揮官必須采取相應的緩解措施[6]-[8]。設施指揮官面臨的一大挑戰是如何在與無人機系統的技術競賽中保持領先。

現有研究主要關注 CUAS 和 UAS 系統的技術能力，而沒有從更廣泛的系統工程角度進行研究。本論文的研究采用了系統工程視角，以支持設施指揮官了解設施在應對當前和新出現的無人機系統威脅時可能存在的薄弱環節，并平衡 CUAS 的能力與鄰近利益相關者的需求[9]。第 2 章中提出的方法允許設施指揮官通過評估和分析探索可能的 CUAS 空間，以確保 CUAS 針對快速出現的無人機系統威脅進行優化并具有相關性。

圖 擬議方法概述。該方法可用于設施指揮官分析現有 CUAS 系統的有效性，找出 CUAS 系統能力差距，提出 CUAS 系統升級建議，并提供 CUAS 系統設計審查。

技術進步所帶來的進攻技術為對手提供了威脅聯合部隊和盟軍作戰優勢的機會。要與這些新方法作斗爭，就必須不斷快速發展自己的 "改變游戲規則 "的技術。通過重點發展無人系統和自主性，空軍可以努力保持其技術優勢。此外，創建一個強大的框架，能夠測試和評估定義自主性的原則，從而探索未來的能力。本研究介紹了反應/慎思混合架構的發展情況，該架構將允許對任務、認知和同伴靈活性原則進行測試。具體來說，這項研究探索了多機器人系統中的同伴靈活性，以多機器人混合架構（HAMR）作為框架基礎，解決定位問題。為完成這一任務，結合車輛感知和導航工具對運行環境進行推斷。然后，這些推論被用于構建因子圖，而定位的核心算法就是在因子圖的基礎上實施 iSAM2，這是一種高性能的增量矩陣因式分解方法。統一行為框架（UBF）是該框架中單個車輛控制的一個關鍵組件，它是一種基于行為的控制架構，使用模塊化仲裁技術生成動作，從而實現執行器控制。此外，還通過使用容器對世界模型進行分隔，以盡量減少通信開銷并簡化狀態信息。該平臺的設計采用了多態方法，以實現模塊化和魯棒性，從而促進未來的發展。

近年來，各國軍隊加強了整合無人駕駛技術的努力，以提高有人-無人駕駛編隊（MUM-T）的能力。由于一些國家的戰斗年齡人口正在減少，軍隊正在轉向容易獲得的、具有成本效益的和復雜的無人駕駛技術。MUM-T擁有巨大的潛力，不僅可以緩解軍隊的人力短缺，還可以提高作戰能力。這篇論文研究了MUM-T在前線的有效性，直至步兵小組支持城市地形的進攻行動。一個基于智能體的模擬被用來模擬有無無人駕駛地面車輛（UGV）支持一個步兵連的MUM-T作戰行動。對超過76,800次的模擬戰斗進行了分析。據觀察，MUM-T概念可以極大地提高戰斗力，通過增加敵人的傷亡來評估。還觀察到UGV的重裝時間、武器精度和自身的力量結構對步兵的殺傷力和生存能力有很大影響。這項分析的結論是，在小單位戰術層面實施MUM-T對提高整體作戰性能有很大潛力。未來，作戰模型可以被整合到未來的軍事演習中，這樣就可以對模擬的結果進行驗證和確認。

隨著復雜技術和創新的使用，戰爭正在日益演變。在全球人力短缺的推動下，各國正在轉向無人駕駛技術以緩解這種短缺并提供作戰能力。因此，通過采用載人-無人小組（MUM-T），利用無人技術來支持前線步兵的潛力很大。

本論文旨在探索MUM-T在進攻性城市場景中的有效性。論文討論、分析和研究了在城市環境中連級無人駕駛地面車輛（UGV）的戰術運用效果。指導這項研究的研究問題包括以下幾個方面：

主要問題：

1.有UGV或UGV支持的步兵小隊的致命性和生存能力如何？

2.在模擬場景中，MUM-T部隊的不同部隊結構的戰斗結果和分析是什么？

次要問題：

• 未來對MUM-T在更廣泛的戰略層面的潛在實施方法的研究范圍是什么？

本論文使用基于智能體的模擬環境 "地圖感知非統一自動機"（MANA），通過建立一個模擬并對UGV的作戰方案進行分析，再加上影響城市地形中進攻性步兵部隊作戰效率的因素，來研究MUM-T。

該作戰模型包括兩組主要的作戰部隊，以美國陸軍的步兵作戰順序（ORBAT）為模型： (1)由裝備有UGV的友軍步兵連組成的藍方部隊；(2)由作為防御方的對手步兵排組成的紅方部隊。圖1顯示了模擬作戰行動的一個迭代的開始狀態。

圖1. MANA的一個模擬復制的初始狀態的截圖。

共創建了三個不同的實驗設計（DOE），以研究MUM-T能力和概念的關鍵戰斗特征和效果。衡量性能的重點是任務的有效性，重點是確定與殺傷力和生存能力相關的因素。作者對每個DOE采取了迭代的方法，將前一個DOE的一些發現和分析納入下一個DOE。第一個DOE著重于與基線步兵ORBAT相比，最初引入MUM-T的效果。第二個DOE重點關注不同的人力和部隊結構，以研究支持MUM-T的部隊規模的影響。最后一個DOE結合了前兩個DOE的各個方面，并創建了一個近乎正交和平衡的混合設計，以實現一個更全面和結論性的實驗來結束這篇論文。近80,000次模擬戰役，每次涵蓋超過8小時的戰斗，被運行和分析。