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最近在烏克蘭、納戈爾諾-卡拉巴赫、敘利亞和利比亞發生的沖突展示了無人機系統（UAS）的多功能性，參與沖突的各方都大量使用了無人機系統。無人機系統提供了精確的情報、電子戰（EW）能力、通信、精確目標捕獲（TA）、近距離空中支援（CAS）、空中攔截以及精確的打擊后戰損評估（BDA）。無人機系統的擴散正在不斷增加。如今，這項技術已不再是富裕國家的專利，因為 "許多發展中國家因財政負擔過重而無法配備航空人員，只能依靠無人機系統作為現成的空軍力量"（Jovanov 2022, 5）。與技術先進的現代飛機相比，無人機系統的采購和運營成本低、續航時間長、操作人員培訓成本低。本文旨在概述采用多功能的無人機系統，可如何促進指揮官執行行動和完成指定任務，從而通過所有作戰功能提高單元的能力。

本研究論文介紹了軍用無人機系統盒（The NeuronDrone-Box）中用于攻擊或防御決策的全自主人工智能：硬件、算法和一種新型專用軍用無人機或無人機。第一部分介紹了軍用無人機系統盒（The NeuronDrone-Box）中的攻擊或防御決策全自主人工智能，以適應任何無人機的主控系統。第二部分是使用混沌理論和經濟地理學的算法。第三部分介紹了被稱為 "黑色噩夢 V.7" 的開創性原型機。黑色噩夢 V.7 無人機投彈手擁有一系列與眾不同的功能和應用，本技術報告將對此進行詳細介紹。首先，主張在軍用無人機系統箱（The NeuronDrone-Box）中實施全自主人工智能攻防決策，以控制與全自主人工智能攻防決策軍用無人機系統箱（The NeuronDrone-Box）相連的多副翼系統（MAS）和多導彈系統（MM-System）。

本研究為基于人工智能的復雜作戰系統的運行和開發建立了 MUM-T 概念和分類系統。分析了該系統的核心方面：自主性、互操作性和程序級別。人工智能 MUM-T 可提高有人駕駛系統的生存能力、擴大其作戰范圍并提高戰斗力。利用美國和英國正在建造的人工智能 MUM-T 綜合作戰系統的數據，分析了技術挑戰和項目水平。目前，MUM-T 處于有人駕駛平臺和無人駕駛飛行器平臺復合運行的水平。從中長期來看，無人地面飛行器、無人水面飛行器和無人水下飛行器等異構平臺之間的互操作通信是可能的。根據人工智能 MUM-T 系統之間互操作性的通用架構和標準協議的發展水平，MUM-T 可以從 "1 到 N "的概念發展到從 "N 到 N "的各種操作概念組合。本研究與現有研究的不同之處在于，MUM-T 系統中體現了第四次工業革命的核心技術，如人工智能、自動駕駛和數據互操作性。此外，通過在現有的無人系統分類法中體現人工智能和自主性，建立了人工智能支持的自主 MUM-T 操作和設施分類系統，并在此基礎上對級別和程序進行了分析。

本研究確立了有人無人協同作戰（MUM-T）的概念，目的是操作、開發和利用智能聯合作戰系統。此外，它還分析了互操作性、自主性、挑戰和計劃水平。人工智能支持的自主無人 MUM-T 提高了有人系統的生存能力，擴大了作戰范圍，并顯著提高了作戰效率。與以往不同的是，MUM-T 的概念正隨著人工智能的發展而不斷擴展，互操作性和自主性也在相應提高。美國和北大西洋公約組織（NATO）國家提出了未來防御領域的挑戰，并在無人系統（UMS）和 MUMT 層面開展了解決這些挑戰的計劃。本研究分析了自主 MUM-T 聯合作戰系統的運行和使用所面臨的技術挑戰和計劃水平，并介紹了基本要素技術。研究方法基于現有定義和第四次工業革命建立了 MUM-T 概念。并利用北約、美國和英國的數據分析了互操作性、自主性、挑戰以及技術和利用方面的計劃水平。

圖 2 基于 NIST 和北約分類標準的人工智能自主 MUM-T 系統分析

美國防部（DoD）對 MUM-T 的定義各不相同。美國 陸軍無人機系統卓越中心（UAUCE）將有人駕駛平臺和無人機視為單一系統。有人系統和無人系統（如機器人、傳感器、無人飛行器和作戰人員）的集成增強了態勢感知、殺傷力和生存能力[1]。國防部將這種關系視為執行共同任務的綜合團隊，美國陸軍航空卓越中心（UAACE）將其定義為同時操作士兵、無人機和無人地面飛行器（UGV），以提高對態勢的了解和生存能力[2]。它采用了標準化的系統架構和通信協議，使來自傳感器的精確圖像數據能夠在整個部隊中共享。目前，它在國防領域的應用最為廣泛。陸軍航空動力局（AFDD 2015）將其定義為：為每個系統提供特殊功能，使現有有人平臺和無人資產能夠合作完成同一任務。這是一種規避風險的方法，通過從空中、陸地和海上無人系統向有人資產傳輸實時信息，提高單兵作戰人員的態勢感知能力[3]。圖 1 是戰場上 MUM-T 系統的層次示意圖。

在世界經濟論壇（WEF）議程的第四次工業革命（Fourth IR）之后，數字化（I2D2）作為一項核心技術被提出。這些技術在未來科學中具有自主、分析、通信和邊緣計算的特點。該技術的特征組合構成了自主系統和智能體（智能+分布式）、擴展領域（互聯+分布式）、作戰網絡（互聯+數字化）、精確作戰領域（智能+數字化）。智能人工智能將改變戰爭的格局，而數字數據的可用性將使分布式和互聯（自主）系統能夠進行分析、適應和響應。這些變化反過來又可能通過預測分析支持更好的決策。

北約（2020 年）以第四次工業革命的核心技術特征及其組合為導向，構建復雜的作戰系統[4-6]。美國國防發展機構（ADD 2018）認為，MUM-T 復雜系統是一種無人作戰系統，可以補充或替代作戰人員的能力，以最大限度地提高作戰效率，最大限度地減少戰場情況下的人員傷亡。它被定義為以一種復雜的方式操作包括戰斗人員在內的有人作戰系統的作戰系統[7]。考慮到美國國防部（2010）、北約（2020）和 ADD（2018）的定義，人工智能支持的自主 MUM-T 復雜作戰系統（以下簡稱 "自主 MUM-T"）和 OODA 循環如表 1 所示[1，5，7]。本研究所指的 MUM-T 復合作戰系統通過聯合指揮與控制，在空中、地面、海上、太空、網絡和戰爭等所有領域提供觀察、分析和控制，可通過整合/連接所有軍事力量的有人和無人系統進行操作。它被定義為 "根據決策和行動執行聯合行動的作戰系統"。

圖 3 北約 STANAG LOI 5 和自主邊緣計算 MUM-T 互操作水平設計

本文探討了在實際戰場場景中增強態勢感知的聯合通信和傳感技術。特別是，提出了一種空中可重構智能表面（ARIS）輔助綜合傳感與通信（ISAC）系統，該系統由單個接入點（AP）、ARIS、多個用戶和一個傳感目標組成。通過深度強化學習（DRL），在信號干擾比（SINR）約束條件下聯合優化了接入點的發射波束成形、RIS 相移和 ARIS 的軌跡。數值結果表明，通過抑制自干擾和雜波回波信號或優化 RIS 相移，所提出的技術優于傳統的基準方案。

隨著設備種類的增加，戰場環境變得更加復雜多變，對先進無線傳感與通信技術的需求也在不斷增加。最近，綜合傳感與通信（ISAC）被認為是未來使用毫米波（mmWave）等高頻段無線網絡的一項有前途的技術[1]。特別是，由于雷達傳感和無線通信共享相同的頻譜和硬件設施，ISAC 有可能提高戰場上的整體作戰效率[2]。

ISAC 下行鏈路系統的整體流程一般是由接入點（AP）向用戶發射 ISAC 信號，并處理目標反射的回波信號。然而，由于鏈路的主要視距（LoS）信道特性，軍事場景中的 ISAC 無法避免被各種障礙物（如山脈）阻擋的問題，并隨著通信距離的增加而造成嚴重的路徑損耗[3]。為了克服 LoS 信道的物理限制，可重構智能表面（RIS）作為一種關鍵技術應運而生，它通過調整相移來重新配置信號傳播，從而擴大目標探測和通信范圍[4]，[5]。作者在文獻[5]中提出了 RIS 輔助單目標多用戶 ISAC 系統中的聯合發射和接收波束成形技術。然而，在接入點和地面節點之間部署地面 RIS 在動態戰場環境中提供足夠的服務質量（QoS）方面存在局限性。另一方面，將 RIS 安裝在無人飛行器（UAV）上的空中 RIS（ARIS）可利用移動性在動態戰場環境中提供更有效的感知和通信性能[6]。文獻[7]考慮了由 ARIS 輔助的 ISAC 系統，以重新配置傳播環境，靈活對抗惡意干擾。

之前的研究[6]、[7]中針對傳感或通信網絡的 ARIS 系統的解決方案大多是通過凸優化提供的，無法快速應用于戰場場景。深度強化學習（DRL）方法因其在通過深度神經網絡與環境交互的同時制定策略的優勢，已被積極采用，作為傳統優化方法的替代方案。在 DRL 算法中，眾所周知，深度確定性策略梯度（DDPG）在連續行動空間（如 ARIS 軌跡）中收斂和運行良好[8]。文獻[9]的作者提出了一種基于 DRL 的 ARIS 軌跡設計，用于與車輛進行通信和定位。然而，從實際角度來看，當 AP 工作在全雙工模式時，自干擾問題 [10] 不可忽視，而且還需要一種抑制雜波回波信號的方法 [3]。

這項工作的重點是軍事場景中基于 DRL 的 ARIS 輔助 ISAC 系統，其中多天線 AP 為地面用戶提供服務并探測目標。我們的目標是通過聯合優化發射波束成形、RIS 相移和 ARIS 軌跡，使目標定位的 Cramer-Rao 約束（CRB）[11] 最小化。此外，為了應對自干擾和雜波回波信號帶來的挑戰，我們采用了一種基于無效空間投影（NSP）的接收波束成形方案[12]來抑制這些信號。為了應對所提問題的非凸性，我們提出了一種基于 DDPG 的算法，在與環境交互的同時尋找最優策略。通過模擬驗證，所提出的方法優于其他基準方法，如固定 RIS 相移或不應用基于 NSP 的接收波束成形方案。

本文的其余部分安排如下： 第二節介紹系統模型，包括 ARIS 輔助 ISAC 系統的信道、通信和雷達傳感模型。第三節介紹了所提出的基于 DRL 的算法，該算法旨在最小化整個系統的 CRB。第四節展示了數值結果，第五節為本文的結論。

水下監視技術出現于冷戰時期。該技術解密后，學術界對其進行了深入研究，并取得了諸多進展。無人潛航器（UUV）的開發就是海洋領域的進步之一，它能夠增強作戰能力，同時降低人類生命危險。雖然這項技術已經商業化，但在海軍中的應用卻很有限。其有限的發展主要是由開發商和資助他們的政府推動的。然而，由于這項技術能為軍隊帶來諸多好處，因此需要盡快將其納入海軍。這實質上意味著，要想在海軍使用/應用中獲得更多認可，就必須將該技術融入海軍。反過來，這就需要回答許多問題，了解事實，以增強對該技術及其潛力的信心。因此，本文討論了其中一些有助于彌補知識差距的問題，以促進未來海軍對 UUV 技術的接受和應用。雖然本文試圖提供全面的答案，但這些答案并不完整，只能作為討論的起點。就目前而言，技術是存在的，但缺乏想象力卻阻礙了其使用。

圖 2 已詳細說明了 UUV 在軍事領域可發揮的廣泛作用，在此，將討論每種作用的可能任務概況。迄今為止，已知美國、俄羅斯和中國等國家運營著大量不同大小和形狀的軍用 UUV。圖 3 顯示了美國部分軍用 UUV 的范圍，圖 4 顯示了其他國家部分軍用 LDUUV 的范圍。

(a) 情報、監視和偵察。從海洋中收集關鍵的電磁和光電數據將有助于擴大被拒地區的信息范圍，特別是常規平臺無法進入的淺水區。UUV 可以輕松進入這些區域，提供所需的信息。

(b) 海洋學。為了在極端的海洋環境中實現更高的可操作性，必須收集實時情報數據并提供給操作人員，以便在進攻時更好地制定計劃。出于 "用戶舒適度和安全性 "的考慮，載人平臺收集此類數據的能力有限，因此無人平臺和固定平臺被認為是未來的一種可能（Agarwala，2020 年）。

(c) 通信/導航網絡節點（CN3）。通過在有人和無人平臺之間提供一個閉環網絡，CN3 系統有助于為水下平臺提供更強的連接性和控制性，否則這些平臺就必須浮出水面以刷新其全球定位系統進行導航。這樣的通信網絡可提高無人潛航器的安全性和控制能力，同時幫助它們在不被探測到的情況下輕松、長時間地開展 ISR 活動（Munafò 和 Ferri，2017 年）。

(d) 反水雷措施。為確保港口和航道可供軍艦安全作業，并確保敵方類似港口和航道無法使用，最簡單的進攻方式就是布設 "水雷"。為了在不危及人命的情況下做到這一點，UUV 得到了有效利用。在任何平臺上使用無人潛航器，都能提高在敵方水域布設水雷和在己方水域清除水雷的效率，從而無需依賴專門的掃雷艇。

(e) 反潛戰。為了 "遏制 "在狹窄水域、咽喉地帶或艦隊附近活動的潛艇，UUV 可以發揮巨大作用。在此過程中，UUV 可以為載人平臺提供必要的安全保障，同時限制敵方潛艇的行動。

(f) 檢查/識別。為了對船體、碼頭和停泊區及其周圍的密閉空間進行快速搜索，以排除反恐方面的顧慮，并確保在必要時進行爆炸物處理，UUV 可以得到廣泛而有效的使用。這些努力將確保港口、航道和泊位的安全。

(g) 有效載荷交付。由于無人潛航器難以被探測到，而且可以在淺水區輕松作業，因此可用于秘密投放有效載荷。這種有效載荷可以是敵后補給品，也可以是摧毀敵方資產的彈藥。

(h) 信息作戰。由于 UUV 體型小，在淺水區也能輕松運作，因此是收集信息的有力平臺。此外，它們還可用作誘餌和通信網絡干擾器。

(j) 關鍵時刻打擊。能夠及時精確地投放彈藥并最大限度地減少敵方的反應時間是一項關鍵活動。用無人潛航器投放彈藥時，可將其投放到離海岸較近的地方，確保縮短敵方的反應時間。這種行為還有助于避免暴露大型有人駕駛平臺的位置，以免遭報復性打擊。

這項工作研究了在任務式指揮設備中嵌入模擬器的實用性和有效性。其目標是僅使用戰區作戰計劃作為模擬輸入，向操作員隱藏所有模擬器細節，使其無需學習新工具。本文討論了一種原型功能，該功能可根據 SitaWare 中生成的作戰計劃以及嵌入式無頭 MTWS 和 OneSAF 模擬器的模擬結果，生成行動方案（COA）分析。在輸入作戰計劃后，指揮官選擇要執行的模擬運行次數，并按下按鈕啟動模擬，模擬在后臺的運行速度比實時運行更快。模擬運行完成后，指揮官可通過圖形和圖表查看結果，對多次運行進行比較。預計未來的能力將允許指揮官模擬任何梯隊和命令，用于訓練和兵棋推演。

無人飛行器（UAV）的雷達自動目標識別（RATR）涉及發射電磁波（EMW）并對接收到的雷達回波進行目標類型識別，這在國防和航空航天領域有著重要應用。以往的工作表明，與單靜態雷達配置相比，在 RATR 中采用多靜態雷達配置具有優勢。然而，多靜態雷達配置通常使用融合方法，從概率角度來看，這種方法將多個單獨雷達的分類向量進行了次優組合。

為解決這一問題，本研究利用貝葉斯分析法為無人機類型分類提供了一個完全貝葉斯的 RATR 框架。具體來說，我們采用了一種最優貝葉斯融合（OBF）方法，從預期 0-1 損失的貝葉斯視角出發，制定了一種后驗分布，將給定時間步長內多個單個雷達觀測數據的分類概率向量匯總在一起。這種 OBF 方法用于更新關于目標無人機類型的單獨遞歸貝葉斯分類（RBC）后驗分布。RBC 后驗分布以多個雷達在多個時間步長內的所有歷史觀測數據為條件。

為了評估所提出的方法，我們模擬了七架無人機的隨機行走軌跡，并將目標的縱橫角與在消聲室中獲取的雷達截面（RCS）測量值相對應。然后，我們比較了單雷達自動目標識別 (ATR) 系統和次優融合方法與 OBF 方法的性能。經驗表明，與 RBC 相結合的 OBF 方法在分類準確性方面明顯優于其他融合方法和單一雷達配置。

無源雷達的根源可以追溯到雷達發展的最早期。然而，使用專門的發射器、共處一地的接收器、通過單一天線操作的明顯吸引力，導致今天的絕大多數雷達系統都是 "傳統 "的單靜止類型。然而，無源雷達能夠提供單靜止雷達不可能提供的能力，因此在研究方面有一個非常顯著的上升，導致了商業上可用系統的發展。然而，從無源雷達研究到常規操作使用的過渡比預期的要慢，幾乎沒有現成的例子。這有許多原因，其討論構成了本文的核心。特別是，與機會照明器直接相關的方面構成了中心焦點，因為使用設計者和操作者無法控制的雷達硬件元素，常常被說成是實施的障礙。這也可能導致評估無源雷達的方式并不總是與其他形式的雷達傳感一致。由于從模擬和實驗中獲得的常規性能的證據相對較少，加上與單穩態雷達相比，該技術相對缺乏成熟度，進一步加劇了這種情況。

在這篇文章中，作者試圖描述在設計防空系統的地面雷達部分（無源與有源雷達）時需要考慮的主要因素--機動性，以使它們能夠在當代戰場上運行。他提出了關于反輻射導彈的使用與無源與有源雷達的可操作性之間關系的最新理論觀點，作為保護它們免受此類武器攻擊的關鍵能力。作者特別強調，反輻射導彈是當今有效防空系統的最大威脅，這些系統的特點是高度復雜。他還強調，有必要將無源與有源雷達合并為一個系統，以簡化其工作參數，從而確保其復雜使用。這些能力的獲得將保證空中監視雷達區域的參數能夠被有效地定義。

研究目標

諸如困難目標、嵌入復雜雜波和相互競爭的背景目標設置以及日益嚴重的有意和無意 RF 干擾等幾個因素，繼續增加現代高性能雷達的復雜性和挑戰。認知型全自適應雷達（CoFAR）的推出是為了應對日益復雜的工作環境的挑戰。CoFAR的特點是通過感知-學習-適應（SLA）方法學習和理解完整的多維雷達信道（目標、雜波、干擾等），實現完全自適應發射、接收和控制器/調度器功能。該系統能夠通過估計由雜波和其他干擾信號組成的雷達信道，共同優化自適應發射和接收功能。

隨后的脈沖或相干脈沖間隔（CPI）的雷達波形和CoFAR的接收濾波器基本上是利用對雷達信道的了解來計算的，其中包括雜波和其他干擾信號。在實踐中，信道信息是未知的，應該從探測信號中估計。因此，這些CoFAR系統的有效性高度依賴于雷達信道的靜止性以及信道估計算法的準確性。我們開發了新的信道估計算法，利用了相鄰脈沖的信道脈沖響應之間的關系。所提出的算法優于傳統的無約束的最小二乘法解決方案。

我們還解決了下一步的問題，該框架涉及一個由 "我們 "和 "對手 "組成的對抗性信號處理問題。"我們 "指的是一種資產，如無人機/UAV或探測 "對手 "認知雷達的電磁信號。認知型傳感器將我們在噪聲中的運動狀態作為觀察對象。然后，它使用貝葉斯跟蹤器來更新我們狀態的后驗分布，并根據這個后驗選擇一個行動。我們在噪聲中觀察傳感器的行動。鑒于對 "我們的 "狀態序列和對手的傳感器所采取的觀察到的行動的了解，我們將重點放在以下相互關聯的方面。我們認為敵方雷達通過實施維納濾波器來選擇其發射波形以跟蹤目標，從而使其信號-雜波-噪聲比（SCNR）最大化。通過觀察雷達選擇的最佳波形，我們將制定一個智能策略來估計對手的認知雷達信道，然后通過信號相關的干擾產生機制來迷惑對手的雷達。

研究總結

2020財年的研究報告分為兩大重點：

1 約束信道估計算法

我們的主要目的是開發一種新的信道估計算法，以改善無約束的最小二乘法解決方案，特別是在低信噪比的情況下，因為沒有任何約束的最小二乘法解決方案受到低信噪比值的影響。我們提出了在余弦相似性約束和前一個脈沖的信道脈沖響應與當前脈沖之間的內積約束下的約束最小二乘法問題，該信道脈沖響應正在被估計。

我們首先研究了RFView數據集中相鄰脈沖的信道脈沖響應之間的余弦相似度測量和內積值，觀察到較近的脈沖之間的信道脈沖響應顯示出較高的余弦相似度和內積值。我們還觀察到，無約束的最小二乘法解決方案顯示出更低的余弦相似度值，尤其是在低信噪比環境下。

然后，我們提出了一個新的帶有余弦相似性約束的約束最小平方問題，以改善最小平方解。由于最小二乘法的解決方案不符合余弦相似性約束的理想值，我們強制要求估計的信道脈沖響應有一個理想的余弦相似性測量。由此產生的優化問題是一個非凸問題，然而，我們將其轉換為一個非凸的二次約束二次程序，對其而言，強對偶性是成立的。此外，我們觀察到，無論信噪比水平如何，相鄰信道脈沖響應之間的內積值都不會變化。我們將內積約束添加到帶有余弦相似性約束的非凸式QCQP中，然后得出一個凸式優化問題。

我們使用RFView的真實數據集，提供了所提方法與傳統的無約束租賃平方解決方案的數值結果。我們表明，所提出的兩種方法都優于最小二乘法的解決方案。這也表明，具有余弦相似性約束和內積約束的凸問題顯示出最好的性能，盡管計算復雜度比具有余弦相似性約束的非凸QCQP低得多。我們還提供了使用RFView挑戰數據集的仿真結果，帶有內積約束的凸問題在挑戰數據集中表現良好。

2 通過逆濾波進行信道/參數估計和智能干擾設計

我們考慮了涉及認知雷達的相互關聯的對抗性推理問題，并解決了如何在物理層層面設計干擾來迷惑雷達，從而迫使它改變發射波形。對手雷達通過實施維納濾波器來選擇目標跟蹤的發射波形，以使其信號-雜波-噪聲比（SCNR）最大化。通過觀察雷達選擇的最佳波形，我們開發了一種智能策略來估計對手的認知雷達信道，然后通過信號相關的干擾生成機制來迷惑對手的雷達。

我們的目標是使我們產生的干擾的信號功率最小化，同時確保對手雷達的SCNR不超過預先定義的閾值。其設置示意圖見圖1。

圖1. 涉及對抗性認知雷達和我們的發射信道、雜波信道和干擾信道的示意圖。我們在噪聲中觀察雷達的波形W。我們的目的是設計干擾信道P來迷惑認知雷達。

我們首先描述了認知型雷達如何根據其感知的干擾來優化選擇其波形的特點。該雷達的目標是選擇使其SCNR最大化的最佳波形。然后，我們設計最佳干擾信號，通過解決一個概率約束的優化問題來迷惑對手的認知雷達。最佳干擾信號使其功率最小，從而使雷達的SCNR以規定的概率低于閾值。為了解決由此產生的非凸優化問題，我們首先從觀測中估計發射和雜波信道脈沖響應，并使用信道脈沖響應的估計值來產生干擾信號。

認知型雷達在其目標脈沖響應和傳遞函數的方向上使其能量最大化。只要我們從脈沖中準確估計出目標信道的傳遞函數，我們就可以立即產生與信號相關的干擾，使目標回波無效。即使在我們自適應地進行估計后，雜波信道脈沖響應發生變化，因為目標信道在較長時間內是靜止的。因此，在我們結束估計后，信號依賴干擾將在幾個脈沖中成功工作。這種方法的主要收獲是，我們正在利用認知雷達通過優化與環境有關的波形來提供其信道信息的事實。