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摘要

將多個領域的軍事能力融合以提高效能的學說預示著國防的新時代，其特點是能夠承受更高的作戰規模和節奏，這得益于戰場自動化和協作水平的提高。然而，要獲得這些技術進步的潛在好處，前提是要找到應對無數挑戰的成功解決方案，以便在競爭環境中實現智能、異構、交互資源的更高效和可擴展的操作。換句話說，提高防御能力的自動化和協作需要更智能的“戰場操作系統”——一個在排除人類參與時間尺度上管理復雜自動化任務的系統，同時賦予作戰人員足夠的控制權。我們將此操作系統稱為戰場物聯網 (IoBT)。

在本文中，我們將重點關注維護 IoBT 所依據的三個優勢原則（在現代沖突中）所面臨的挑戰。即，

• (i) 時間是武器；贏家是那些將傳感器和行動者之間的延遲最小化的人

• (ii) IoBT 是一個戰斗網絡；所有功能都必須經受住主動、堅定和技術成熟的對手

• (iii) 需要機器智能；需要一種新型的 AI 解決方案，可以快速預測到需要的點，在那里它們可以在嚴酷的現場操作環境中生存，而不是將 AI 限制運行在更高級別數據中心的解決方案中。

戰場物聯網協作研究聯盟（由政府和學術界研究機構組成的聯盟，由美國陸軍作戰能力發展司令部資助，稱為 DEVCOM，陸軍研究實驗室 (ARL)）針對上述挑戰制定的解決方案是討論了：

• (i) 映射能力范圍（即，幫助理解設想的 IoBT 能力的基本可行性限制）
• (ii) 優化性能（即，通過以更低的成本提供智能能力來改進 IoBT 成本/價值權衡）
• (iii) 確保彈性（即，提高已開發的 IoBT 能力，以在具有挑戰性的戰場環境中抵御廣泛的威脅）。

我們特別關注涉及機器自動化和危害人工智能本身的威脅。雖然國防科學在研究保護有形資源的解決方案方面有著悠久的歷史，但一旦自動化進入循環并被依賴作為手動操作的優越替代方案，自動化或人工智能 (AI) 就需要同樣強調保護，因為它對作戰優勢至關重要。因此，戰場物聯網解決的一個關鍵挑戰是保護 IoBT 本身的效率、功效和完整性。

圖1:多域作戰(MDO)效應循環圖

圖2：分布式虛擬試驗場(DVPG)的概念架構

摘要

提供態勢感知是戰術領域的一項關鍵要求和一項具有挑戰性的任務。戰術網絡可以被描述為斷開、間歇和受限 (DIL) 網絡。在 DIL 網絡中使用跨層方法有助于更好地利用戰術通信資源，從而提高用戶感知的整體態勢感知。用于優化應用程序的規則，描述其合適跨層策略（啟發式）的規范仍然是一項具有挑戰性的任務。

我們之前介紹了一種學習環境架構，旨在訓練分散的強化學習 (RL) 智能體，這些智能體應該通過使用跨層信息 [1] 來改善 DIL 網絡中網絡資源的使用。由于這些智能體的訓練需要大量場景，因此定義了一個額外的戰術模型。戰術模型的目的是生成具有動態變化的網絡條件和應用程序之間動態信息交換的場景，從而為訓練 RL 智能體奠定基礎。戰術模型本身也基于 RL 智能體，它在博弈環境中模擬軍事單位。

在本文中，我們展示了這個戰術模型，實驗性的深度強化智能體放置在一個專注于控制多智能體合作博弈中的運動和通信戰術環境中。該博弈的重點是多個智能體，通過在二維空間中進行交流和移動來達到與對方團隊競爭的共同目標。我們研究智能體如何與彼此和環境交互以解決偶發性和連續性任務。由于這項工作的重點是在通信網絡上進行強化學習以增強 DIL 通信網絡，因此我們提出了基于近端策略優化 [2] 的智能體，以適應協作多智能體通信網絡問題。此外，該博弈的最終軌跡用于在 DIL 設置中訓練智能體。

圖4-1:戰術模型的高層架構

圖4-2:戰術環境的可視化

圖5-2:在PoIs和單個單位被打破之前積累單位

?美國軍方對全球定位系統 (GPS) 的依賴以及存在的漏洞強調了對替代導航技術的需求。替代導航方法不僅必須接近 GPS 的準確性，而且必須接近全球范圍內的可用性。提供絕對定位估計的視覺輔助導航系統已經展示了接近 GPS 精度水平的令人鼓舞的結果。然而，它們僅限于海洋和其他地形特征較少的區域。使用地球磁異常場的磁導航已被證明是一種很有前途的替代方案，可以為導航系統提供全球范圍的覆蓋。

這項研究展示了磁性和視覺輔助導航系統的結合，使用擴展卡爾曼濾波器 (EKF) 來輔助飛機的慣性導航系統 (INS)。使用合成磁場測量和飛行測試計算機視覺數據表明，在計算機視覺數據長時間中斷期間，磁導航可以將導航解決方案綁定到粗略的位置估計。一旦計算機視覺數據可用，視覺輔助導航系統就能夠使用粗略的位置估計進行初始化，然后提供接近 GPS 水平精度的 10 米以下精度解決方案。此外，這項研究還展示了 F-16 飛行試驗數據上的有限磁補償方法和磁導航。有限的補償能夠將 F-16 的 10,000 納特斯拉 (nT) 干擾場降低到大約 15nT。然后，補償數據成功地用于磁導航。獲得了一種有界導航解決方案，在導航級 INS 的情況下實現了大約 100 米的精度，在戰術級 INS 的情況下實現了大約 1,000 米的精度。

【摘 要】 最近，Postnikov 引入了 Bert Kostant 游戲來構建與簡單圖的二次形式相關的最大正根。這個結果，以及其他一些基于 Cartan 矩陣的游戲，給出了關于代數分類的 Gabriel 定理的新版本。

在本文中，作為 Bert Kostant 游戲的變體，介紹了一種關于導彈防御系統 (MDS) 的兵棋推演。在這種情況下，導彈軌跡被解釋為有箭頭的合適路徑（有向圖）。MDS 通過從位于點 (0,0) 的陸基攔截器 (GBI) 發射導彈來保護歐幾里得平面的一個區域。在這種情況下，如果與敵軍發射相關的適當正數可以寫成三角數和平方數的混合和，則導彈成功攔截。

本文結構如下：第 2 節回顧了本文中使用的定義和符號。特別是，回顧了 Bert Kostant 博弈的概念及其一些變體。本節還描述了有關 Brauer 配置代數以及二次形式、這些類型的博弈和路徑代數之間的聯系。第 3 節給出了主要結果。?定義了一個兵棋推演，其結果基于一些可接受的路徑以及三角數和平方數的混合和。結束語和可能的未來工作在第 4 節中描述。

 圖 1. Brauer 配置代數、Bert Kostant 的博弈以及平方數和三角數的混合和允許在本文中找到主要結果。定理 9 給出了與引入的兵棋推演相關的布勞爾配置代數和相應中心的維數公式。這樣的定理允許使用三角數的普遍和來確定地面基地探測器的發射是成功還是未能探測到對手發射的導彈。定理 10 給出了類似的結果，但我們沒有使用三角數的全和，而是使用平方數的全和。推論 1 將Legendre–Gauss定理應用于三個平方數之和，以確定哪些條件允許對手在擬議的兵棋推演中取得成功。

美國參謀長聯席會議（JCS）定義的交互評估流程

【摘 要】

模擬戰斗需要了解友軍和敵軍部隊相對于既定的友軍目標和敵軍目標的進展情況。在美國國防部(DoD)，這些目標的結構是分級的，從國家戰略級別到戰術級別。

軍事評估試圖回答兩個主要問題：

1)我們是否在創造我們想要的效果?

2)我們完成的任務是否達標?

對模擬作戰的評估方法進行的研究很少。一些主要的評估應用領域是教育和游戲，它們為模擬中的軍事戰斗評估提供了有用的經驗。這項工作通過從美國國防部政策和這些研究領域收集的模擬戰斗評估方法的幾個理想特征進行。在從這些特征發展出價值層次之后，本文提供并評估了在戰斗模擬中使用的幾種候選方法——貝葉斯企業分析模型(BEAM)、貝葉斯網絡、價值導向思維、和線性規劃。每一種方案的評估都是通過其在小型戰斗模擬中的應用得到的。然后，從以價值為中心的思維和線性規劃的替代方案中創建了一個比其他四個更好的評估方案。論文最后對線性規劃問題進行了總結，并對今后的研究提出了一些想法。

【引 言】

軍事領導人利用戰場情報和環境信息及時做出戰略和戰術決策，以推進他們的作戰目標，同時試圖否認對手的行動。基于計算機的兵棋推演模擬程序對戰場空間事件進行建模，以幫助決策制定，因此領導者可以從眾多選項中選擇一個更優化的選項，以有效地完成目標。

戰爭是一個充滿不確定性的領域，戰爭中的決策因素籠罩在各種不確定性的迷霧之中。因此，戰爭迷霧是軍事行動參與者所經歷的態勢感知的不確定性。其目標是定義霧的存在位置，并允許分析師在AFSIM等虛擬兵棋推演框架中操縱霧效果。

圖1. 信息環境：該圖展示了應用信息相關能力來實現影響力

這項研究探討了戰爭場景中不確定性的領域，以尋找霧源，這可能會阻礙決策過程，這些過程記錄在三篇提交的期刊文章中。

文章[1] “使用并行搜索算法導航敵方競爭區域（Navigating an Enemy Contested Area with a Parallel Search Algorithm）" 通過在地圖上找到敵方單位位置的配置來探索霧，這會導致并行搜索算法的最大加速。算法優于并行算法，這些結果表明敵方位置的霧可用于破壞搜索和任務分配過程。

文章[2] “AFSIM 中的戰爭霧效果建模（Modeling Fog of War Eects in AFSIM）”[2] 創建了霧識別和操作方法 (FIMM)將霧引入傳感器和通信，并開發霧分析工具 (FAT) 以將 FIMM 實施到用于驗證的高級仿真、集成和建模框架 (AFSIM)。傳感器和通信有助于指揮官感知戰場上的敵軍。霧會扭曲指揮官對形勢的感知，這會扭曲決策過程并導致任務失敗。

文章[3] “將霧分析工具應用于AFSIM 多域 CLASS 場景（Applying Fog Analysis Tool to AFSIM Multi-Domain CLASS scenarios）”利用 FAT 研究霧效應在多個作戰域中的影響，并使用趨勢來支持 FAT 在多域操作中有效且有用的想法FAT 在多個領域的有效性鞏固了這樣一種觀點，即識別和操縱傳感器和通信中的霧對于為軍事模擬分析人員提供選擇以改善兵棋推演中的決策是有效的。

【問題與動機】

軍事領導人必須考慮跨多個作戰領域的大量信息，以便及時做出決策并推進任務。模擬模型試圖真實地模擬戰爭場景以分析行動方案并選擇最佳路徑。在戰爭模擬中提供用于查看不確定性級別或霧的選項的方法可以進一步提高戰爭模擬的真實性。該方法需要對霧源的一般定義以及如何操縱源進行模擬分析。多域分析方法的實現驗證了該方法在查看對未來場景的影響方面的有效性。

問題源于需要為多域作戰的軍事領導人創建決策輔助工具。美國空軍正在研究一種直觀的傳感網格概念，該概念使用來自多個平臺的融合傳感器數據為決策者提供有關競爭環境的信息。傳感網格為戰略和戰術層面的領導者提供了獲得和保持對抗對手的決策優勢。網格假設傳感器收集信息并通過通信鏈路將其傳輸到集中處理實體。領導人希望盡可能準確地描述環境，因此霧源的識別以及霧如何影響決策過程允許軍事分析人員在處理信息并將數據發送給決策者時考慮霧。

決策代理與傳感網格概念相似，但代理提供決策能力，而不是為人類決策者提供決策輔助。在基于環境信息收集、處理和形成決策時，決策代理可以將霧合并到行動過程 (COA) 分析中。在 COA 中考慮霧可能會改變哪個選項被認為是最佳的。對多個域的霧的識別和操作允許一種更現實的方法來形成決策和決策輔助。

【研究路線圖】

以下路線圖提供了總體研究目標。

1. 識別兵棋推演場景中影響指揮官決策過程的不確定性來源。

2. 創建一種方法來識別和操縱兵棋推演中的不確定性，使用傳感器進行數據收集和數據傳輸通信。

3. 為現有兵棋推演模擬開發工具，以實施該方法并驗證其影響。

4. 分析多域場景，以驗證該工具在擾亂所有作戰域的決策過程中的有效性。

該路線圖側重于霧效應的識別和處理。并行搜索文章側重于尋找兵棋推演場景中的不確定性來源。介紹FIMM和FAT的論文針對的是第二項和第三項。上一篇文章提供了支持第四項的結果。本文介紹的每篇文章都以期刊格式顯示。

【結 論】

當決策者沒有關于環境的完整信息時，兵棋推演中的戰爭迷霧就會出現。霧源于對敵人、敵人意圖和敵軍缺乏了解。霧也可能來自自然環境和友軍的行為。例如，一個在整個地圖上搜索目標的單元可能在多次搜索后變得筋疲力盡。搜索目標的多個單元可能會劃分搜索時間。霧識別和操縱方法（FIMM）提供了一種在與傳感器和通信鏈路相關的兵棋推演中操縱霧效應的新方法。霧分析工具 (FAT) 在高級模擬、集成和建模框架 (AFSIM) 中提供了 FIMM 的實現。將霧引入傳感器和通信鏈路會影響指揮官從信息收集平臺接收的信息，并將其傳播到效應生成平臺。霧的引入和操縱可能會導致指揮官失敗。較高水平的霧效應往往會導致較高的故障率。在分析各種多域場景時也會出現這種趨勢。

【未來工作】

與順序算法相比，搜索算法的測試套件將收集更多結果來分析地圖配置如何影響并行算法的加速。測試套件需要地圖生成器來隨機排列地圖上的圖塊，同時保持假設有序。

FAT 是 AFSIM 分析人員為模擬運行更改不同級別的霧的便捷工具。但是，FAT 的使用是高度手動的。該過程可以轉換為測試套件，其中該工具自動采用 AFSIM 場景并找到傳感器對象和通信對象，以不同的霧級別和運行次數模擬每個對象，并提供有關成功/失敗的統計報告率。該測試套件可以消除尋找使用 FAT 的標準化方法的需要，并且可以對每個場景進行唯一處理。

將 FAT 集成到 Warlock 應用程序將允許實時分析霧效果。分析師將能夠實時更改霧效果值并查看它如何影響場景的成功。具有實時分析的 FAT 可用于細粒度的戰術策略測試。