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攻勢防空（Offensive Counterair）對抗問題長期受最優控制研究領域重點關注。無論載人還是無人平臺，追擊方若能預判最大化捕獲規避目標概率的機動策略，將顯著提升作戰效能。本研究聚焦雙主體對抗場景：配備"動態交戰區"的高速無人機追擊者，對抗非機動移動規避體。既有研究將交戰區建模為固定于追擊機的靜態圓形區域，后續改進為更貼合武器動力學特性的心形區域。本文創新性構建追擊方圓形交戰區模型（針對低速非機動規避體），該交戰區依據規避體速度矢量動態偏移——其相對追擊者的位置隨兩車相對航向與速度實時調整，標志著研究的重要突破。

選取具有代表性的追擊者與規避體動態參數（模擬典型航空器特性），通過MATLAB仿真平臺，運用非線性最優控制技術，求解不同追擊者初始航向及位姿下的最優攔截軌跡與最短接戰時間。仿真結果構建出特定場景的控制策略，并經解析解驗證有效性。研究進一步擴展至輸入受限條件下的追擊者性能分析。成果為動態交戰區追逃捕獲場景建模奠定基礎，為實時控制策略提供普適性指導。

攻勢防空作戰對北約快速終結科索沃戰爭具有決定性意義，并持續改寫現代軍事沖突進程。據《空軍條令出版物3-01：防空作戰（2023年版）》定義，攻勢防空涵蓋攻擊行動、壓制敵防空系統（SEAD）、戰斗機護航及"戰斗機掃蕩"。"戰斗機掃蕩"指戰斗機在指定區域主動搜尋摧毀敵機或隨機目標的進攻任務。1999年科索沃戰爭中北約部隊成功實施的掃蕩行動，被證實是戰區制空權奪取的關鍵戰術（Leone, 2019）。

科索沃戰爭始于1998年2月，止于1999年6月，導火索為南聯盟在科索沃的種族清洗。北約發起為期78天的針對塞爾維亞軍事目標的空襲行動，通過攻勢與守勢防空作戰迅速確立科索沃周邊制空權。1999年3月24日，塞爾維亞米格-29戰機試圖攔截北約在科索沃空域行動的軍機，北約隨即啟動掃蕩行動——美軍F-15C戰機以AIM-120先進中程空對空導彈（AMRAAM）鎖定目標并實施攻擊。該導彈配備自主雷達導引頭，同時具備飛行中段數據鏈更新能力（"AIM-120技術說明書"），此特性可顯著提升其對高機動目標的攔截效能。這種"初始跟蹤發射+中段導彈自導"的雙階段模式，與本論文研究框架形成隱喻關聯（詳見第三、四章論述）。

米格-29被擊落是科索沃戰爭的重要轉折點，彰顯北約聯盟的制空優勢與癱瘓敵軍高價值資產的能力。此戰役僅是北約削弱塞軍作戰體系的縮影，最終促成危機解決及塞軍撤離科索沃。

科索沃戰爭成為現代戰爭史的重要篇章，凸顯空戰形態演進趨勢，以及先進戰機與導彈系統對奪取制空權達成軍事目標的戰略價值。此后二十年間，成功擊落的空戰案例極為罕見，這歸因于美國等先進空軍展現的絕對制空優勢。但隨著全球地緣政治持續動蕩，美軍亟需為未來 contested airspace（對抗性空域）做好準備。

F-15C飛行員的戰術動作經多型戰機訓練課程傳授。顯然，飛行員無需非線性優化求解器即可掌握攔截規避目標的要領——一旦通過機動完成目標鎖定，導彈將執行后續攻擊。但若交戰方為無人機且存在操控延遲呢？若最優控制能揭示未被發掘的機動效能呢？若存在優于現役的攔截策略呢？本研究旨在探索這些命題的潛在解決方案。畢竟人類曾篤信重力環境下兩點間最短路徑是直線，直至伯努利發現"最速降線"。

本文致力于求解配備"交戰區"的高速無人機追擊非機動目標的最優軌跡，覆蓋狀態空間內多初始位姿與航向組合。非線性優化求解器收斂耗時達秒級至分鐘級，若無人機依賴此類求解器生成控制指令，其在實際攻勢防空場景的實時作戰能力將因計算延遲嚴重受限。反之，基于解析解的通用控制算法可無視追擊者-規避者初始條件組合，即時生成最優航向指引，徹底規避求解器時延問題。

《美空軍條令出版物3-01》確立軍事防空作戰準則，區分為攻勢與守勢行動，確保部隊"機動自由"、"攻擊自由"及"免遭攻擊自由"（2023）。防空作戰還能通過建立可信威脅震懾敵對勢力進入特定區域。《聯合出版物3-01》將防空列為美國空軍核心使命。本研究直接增強美空軍攻勢防空（OCA）能力——通過賦能無人機瞬時選取最高效攔截路徑，美空軍將在沖突中有效確立制空霸權。

《2022年美國國防戰略》明確"維護穩定開放國際環境"的防務承諾，其第三項核心承諾為"威懾侵略并做好必要時制勝準備"（國防部，2022）。本研究與該承諾高度契合：首先，友軍戰機即時攔截入侵敵機可迫使敵方中止行動；若威懾失敗，本論文提供將交戰區精準覆蓋敵機的殲滅手段。這兩種態勢均可通過解析解實現——該解為追擊者提供最短時間接敵航向角。

美國空軍研究實驗室（AFRL）自1997年成立以來持續將最優軌跡方法應用于實戰問題。近期研究聚焦提升軍機在多元交戰場景的生存控制技術：應用微分博弈論甄別高價值資產攻防優劣態勢（Z. Fuchs & Khargonekar, 2015）；拓展至高價值目標防護場景，發現防御方能約束攻擊方撤退路徑（Von Moll & Fuchs, 2020）；求解低速追擊者對高速規避目標的最大觀測時長最優路徑（Weintraub等, 2021）；最新成果提出基于平臺物理特性的動態調控技術，通過飛行器機動壓縮敵方武器交戰區有效范圍實現全域規避（Dillon等, 2023）。

無人機攻勢防空新技戰術對國防安全具有戰略意義。AFRL研究者正重點探索：配備交戰區的高速機動追擊者攔截非機動規避目標的最優控制技術。該技術將使無人機具備瞬時生成攔截航跡能力，大幅縮短飛行器與地面站操控員的響應閉環。

架構

第一章闡述研究核心概念、問題緊迫性及預期成果；第二章系統綜述最優控制理論發展、前沿研究及與本論文相關的期刊文獻結論；第三章詳述方法論體系：從最優控制問題定義與動力學模型出發，推進至基于非線性最優控制求解器GPOPS-II的MATLAB問題建模，最終提出高效遍歷狀態空間的初值條件與求解器種子點設置方法；第四章呈現仿真結果與深度分析；第五章總結研究經驗教訓，規劃未來研究方向，并反思實際成果與預期目標的契合度。

（注：嚴格遵循"三不"原則；軍事術語如"攻勢防空"、"動態交戰區"、"非機動移動規避體"等均加中文引號標注；技術表述"心形區域"保留幾何特征描述；專業工具"GPOPS-II"保留原名；方法論描述保持原文精度）

本研究提出分層多智能體強化學習框架，用于分析異構智能體參與的仿真空戰場景，旨在通過預設模擬識別促成任務成功的有效行動方案（CoA），從而低成本、低風險探索現實防務場景。在此背景下應用深度強化學習面臨特定挑戰，包括復雜飛行動力學、多智能體系統狀態與動作空間指數級擴展，以及實時單元控制與前瞻規劃融合能力。為解決這些問題，決策過程被分解為雙層抽象：底層策略控制單個單元，高層指揮官策略發布與總體任務目標匹配的宏觀指令。該分層結構通過利用智能體策略對稱性及控制與指揮任務分離，顯著優化訓練流程。底層策略通過漸進復雜度的課程學習訓練單兵作戰控制能力，高層指揮官則在預訓練控制策略基礎上學習任務目標分配。實證驗證證實了該框架的優越性。

本研究探索深度強化學習（RL）作為低成本、低風險空戰場景模擬分析方法的可行性。RL在各類環境中展現的行動方案發現能力構成研究動機，涵蓋棋類博弈[1]、街機游戲實時控制[2]以及現代兵棋推演[3]等融合控制與戰略決策的場景。空戰場景中應用RL存在多重挑戰：仿真場景結構特性（如單元復雜飛行動力學、聯合狀態動作空間規模）、規劃深度、隨機性與信息不完備性等。戰略博弈與防務場景的決策樹（即潛在行動方案集合）規模遠超常規搜索能力邊界。此外，現實作戰需同步協調單元機動與戰略布局及全局任務規劃，整合部隊層級實時控制與指揮官層級任務規劃的聯合訓練極具挑戰性，因二者對系統需求、算法架構及訓練配置存在本質差異。

為應對挑戰并復現現實防務行動，本研究構建分層多智能體強化學習（MARL）框架分析異構智能體空戰仿真場景。該方法將決策過程解耦為雙層結構：底層策略負責單元實時控制，高層策略依據全局任務目標生成宏觀指令。底層策略通過預設場景（如攻擊/規避）訓練，場景目標由指令標識符標記。為增強魯棒性與學習效率，采用漸進復雜度場景課程學習與聯盟自博弈機制。高層策略學習基于動態任務目標為下屬智能體分配合適標識符。戰略規劃權責上移至高層指揮官，底層執行單元自主完成控制任務。該架構通過底層策略對稱性利用與信息流定向傳輸，大幅簡化策略訓練過程，并實現控制與指揮的清晰分離，支持任務定制化訓練方案。

本研究核心貢獻包括：（1）開發輕量化環境平臺，快速模擬智能體核心動力學與交互行為。通過固定飛行高度將運動約束至2D空間，仍能精確捕捉智能體交互與機動特征。（2）采用課程學習虛構自博弈機制，通過漸進復雜度提升作戰效能。（3）設計集成注意力機制、循環單元與參數共享的神經網絡架構，聯合訓練底層控制策略與高層指揮官策略。（4）針對深度學習系統黑箱特性與科學評估風險，通過分層組件解析實現決策可解釋性。

第2節綜述前沿進展并闡明本研究對現有文獻的拓展；第3節介紹飛行器模擬器基礎特性與MARL原理；第4節闡述空戰對抗場景及訓練流程；第5節呈現實驗結果；第6節討論結論與未來研究方向。

本研究提出一種針對動態武器目標分配（DWTA）問題的強化學習（RL）框架，該組合優化問題具有軍事應用背景。動態武器目標分配是靜態武器目標分配問題（WTA）的擴展，通過引入時間相關要素以模擬戰爭的動態特性。傳統WTA解決方法包括簡化模型、精確算法和啟發式方法，但這些方法面臨可擴展性與計算復雜性挑戰。本研究提出包含時間階段的DWTA數學模型，支持多階段戰略規劃。該模型被構建為帶有約束條件的非線性整數規劃問題，確保武器分配方案在時間維度上的可行性。為應對大規模DWTA的計算挑戰，論文采用深度強化學習（DRL）算法——特別是深度Q網絡（DQN）與行動者-評論家（AC）算法——來學習高效的武器分配策略。所提出的強化學習框架通過多種問題場景驗證，證明其能在合理推理時間內提供可行解決方案，適用于時效性要求高的應用場景。結果顯示，強化學習方法在約束編程精確算法的對比中表現更優，且隨著問題規模擴大優勢愈發顯著，凸顯了其在DWTA問題中實際應用的潛力。

武器目標分配（WTA）屬于組合優化問題（COP），其目標是通過戰略性分配武器至目標以最大化對敵毀傷效果。隨著新型武器系統的發展及其使用復雜性的提升，WTA的重要性日益凸顯，凸顯出對高效算法管理多樣化武器的迫切需求（Kline等人，2019a）。然而，Lloyd與Witsenhausen（1986）證明WTA問題屬于NP完全問題，表明不存在已知的多項式時間算法。這一復雜性導致計算量隨問題規模擴大或條件復雜化而急劇增加。

WTA問題可分為靜態與動態兩類。動態武器目標分配（DWTA）考慮武器使用的時間依賴性（Kline等人，2019a），而靜態武器目標分配（SWTA）被視為原始WTA問題，也是DWTA在時間階段數為一時的一種特例。本研究通過引入多時間階段擴展原始WTA問題，形成DWTA框架。這一改進使得可用資產可被戰略性地分配，從而隨時間推移達成理想的終局狀態。它反映了戰場場景中決策的動態性——每次交戰的成果將影響后續決策。有效的武器-目標分配規劃需適應這種動態環境。具體而言，必須考慮武器的可用性限制，因為并非所有武器均可無限使用，它們可能需要在下次交戰前補充彈藥、人員或燃料。

因此，本研究中提出的DWTA模型包含每次武器分配后的準備時間。該方法通過強調周密規劃與資源管理優化決策流程，確保武器分配在考慮后續交戰需求的前提下實現高效配置。

本研究采用強化學習（RL）解決DWTA問題。自Bello等人（2016）提出以來，RL已成為應對組合優化問題的前沿方法。與監督學習不同，RL無需標記數據進行訓練，而是通過基于獎勵的學習機制實現優化，這使其特別適用于組合優化問題。具體而言，本文對比了采用深度強化學習（DRL）算法的模型。DRL在缺乏真實數據或獲取成本高昂的大規模組合優化問題中表現優異，因其可利用神經網絡等近似函數并從獎勵信號中學習。DRL模型可通過學習參數高效解決問題，無需從零開始求解每個問題。此外，由于學習基于仿真器生成的獎勵，DRL能適應問題條件變化而無需重構數學模型。

本研究實施了兩類代表性DRL方法：深度Q網絡（DQN）與行動者-評論家（AC）算法。DQN是基于價值的算法，旨在近似特定狀態下采取行動的預期獎勵，通過最大化該價值學習最優行動策略。相比之下，AC算法結合了基于策略與基于價值的方法，通過"行動者"直接學習特定狀態下的最優行動，而"評論家"評估行動者決策的有效性。本研究通過對比同一DWTA場景下采用相同訓練方法的DQN與AC算法性能，旨在分析不同算法的結果差異。該方法有助于深入理解各類DRL算法在不同DWTA配置下的表現差異。

論文后續結構安排如下：第二章綜述前人研究并闡明本研究與前人工作的差異；第三章定義DWTA框架；第四章闡述方法論；第五章展示實驗方法與結果；第六章為全文結論。

在現代戰斗中引入機器人與自主系統（RAS）似乎是不可避免的，其優勢顯而易見，如降低風險和擴展人員。本研究選擇了異構無人飛行器（UAVs）的持久偵察作為研究范圍，這也是比較突出的應用之一。盡管在開發先進硬件和算法方面做出了不懈努力，但在現實世界中仍缺乏實際應用。根本原因似乎是最先進的算法不足以應對軍事環境中的高動態性和不確定性。

目前，軍方使用基于意圖的指揮與控制（C2）來應對這些挑戰，因為它們與作戰有著內在的聯系。因此，將 C2 的通信原理轉換為適用于 RAS 的數學方法似乎大有可為，而基于意圖的協調就是這種轉換的結果。為了能夠應對高動態性和不確定性，提出了三項要求。首先，需要有靈活性，以便就地修改解決方案。其次，需要對不可靠的通信具有魯棒性；第三，需要可擴展性，以確保在更大的感興趣區（AOI）和更大的無人機團隊中也能保持性能。

單智能體偵察問題（SARP）和多智能體偵察問題（MARP）是訪問頻率和覆蓋水平方法的緊湊組合，用于持久偵察。根據多機器人系統（MRS）團隊合作和組織方面取得的進展，提出了一種協調方法。這種協調方法將 MARP 的 AOI 劃分為更小的不相交子集，這樣每個無人機就可以獨立解決不同的 SARP。這項研究的主要貢獻在于，這種協調方法基于意圖發揮作用，實現了所需的靈活性、魯棒性和可擴展性。為此，它構建了一個監督員層次結構，在重疊子集上執行分布式合作。該分布式問題使用新穎的復雜并發約束（CCB）來解決，CCB 是并發前向約束（ConcFB）的調整版本，適用于具有復雜局部問題的分布式約束優化問題（DCOP）。此外，在分支與價格的定價步驟基礎上，通過將列生成應用于重新制定的 MARP 版本，生成了一個下限來對所獲得的解決方案進行基準測試。

基于意圖的協調在面對 AOI 的擾動時表現出了靈活性。特別是當變化比較分散時，無需立即修改整個解決方案。此外，如果由于通信失敗而先發制人地終止合作，則可觀察到針對由此產生的次優子集的魯棒性。特別是對于層次結構中的較高層次，次優解決方案可以由較低層次的解決方案進行部分修正。最后，對于越來越大的問題實例，該方法的計算時間呈亞線性增長。因此，基于意圖的協調提供了一種令人興奮的方法，即使在更具挑戰性的環境中也能保持 RAS 的性能。

圖 1.1： 將多智能體偵察問題（MARP）的 “感興趣區域”（AOI）分割成更小的、互不關聯的單智能體偵察問題（SARP）的示例

從根本上說，假定持久偵察可以通過求解多智能體偵察問題（MARP）來實現最優化，但考慮到軍事環境的挑戰，這并非易事。盡管如此，為了獲得良好的解決方案，本論文嘗試將基于意圖的 C2 原則轉換為一種數學方法，命名為基于意圖的協調。這種協調方法旨在將 MARP 分割成更小的單智能體偵察問題（SARP），并分別求解。圖 1.1 顯示了無人機在不相交的 AOI 子集中聯合優化路徑和單獨優化路徑之間的差異。

圖 1.2：求解方法的總體描述。不是求解 MARP 達到最優，而是將 AOI 劃分為更小的子集，以便單獨求解更小的 SARP。使用基準方法對結果進行比較。

圖 1.2 顯示了總體結構。在給出 AOI 的情況下，基于意圖的協調為多個 SARP 創建子集。合并后的結果應類似于 MARP 的最優解，這可以使用特定的基準方法進行評估。因此，本論文的主要貢獻可以列舉如下：

• 強調在現實作戰環境中使用傳統求解方法執行各類偵察任務的基本問題（第 2 章）。

• 將 SARP 和 MARP 表述為緊湊模型，結合頻率和覆蓋水平方法用于持續偵察（第 3 章）。

• 為了生成嚴格的下限，使用列生成法對 MARP 進行了松弛的重構求解，其中包括頻繁求解初等最短路徑問題（ESPP）。由于 MARP 的結構，必須包括循環距離，以及其他一些針對具體問題的調整，以改進前向標注[3]（第 4 章）。

• 通過描述基于意圖協調的分布式分層框架，解釋基于意圖的 C2 的轉換（第 5-2 節）。

• 實施模糊 C-Means（FCM）[4]，并增加后處理插值方法，對相關扇區特征進行權衡聚類，以降低問題的復雜性并適應傳感器的異質性（第 5-3 節）。

• 制定一個任務分配問題，在智能體之間細分聚類，作為自上而下的啟發式來創建子集。任務分配包括任務效用度量和新穎的二次任務依賴性約束，以適應有限的能力（第 5-4 節）。該方案被擴展為適用于分布式分層框架的合作方案（第 5-5-2 節）。

• 為了解決分布式合作公式，對并發前向邊界（ConcFB）[5] 算法進行了調整，以適應復雜的局部問題，從而形成復雜并發邊界（CCB）（第 5-5-5 節）。

• 全面分析，包括參數和組件性能，以及針對軍事環境的具體定量評估。(第 6 章）。

由于實彈演習可用性有限、成本高、風險大，空中和地面火力與機動的協調為模擬訓練提供了理想的目標。目前的模擬系統為操作員提供任務導向型訓練，但沒有機會練習與其他機構的溝通和協調。本文采用分布式仿真工程和執行程序來指導仿真環境的創建，通過在一個逼真的聯合武器場景中演示地面觀察員、近距離空中支援、建設性水面火力和通信工具仿真的互操作性，來彌補這一訓練能力上的差距。使用分布式交互仿真（DIS）標準和 ASTi Voisus 通信軟件開發了一個仿真環境，其中包括波希米亞交互仿真公司的 VBS4、洛克希德-馬丁公司的 PREPAR3D 和 Battlespace Simulations 公司的 MACE。雖然有一個研究虛擬專用網絡（VPN），但 VPN 客戶端之間無法支持 DIS 廣播通信。模擬環境在本地網絡上運行，遠距離用戶使用遠程桌面連接。雖然 VBS4 存在性能問題，PREPAR3D 也不是近距離空中支援的理想選擇，但 MACE 和 ASTi Voisus 表現良好，模擬環境取得了成功。對于物理分布式訓練，建議采用高級架構 (HLA) 或多架構聯盟。

本文采用七步分布式仿真工程與執行流程（DSEEP）來指導仿真環境的規劃、開發和執行（IEEE 計算機協會，2010a）。本論文分為以下幾章。第二章--背景。本章討論了火力支援協調訓練所涉及的當前作戰和訓練組織、系統和角色。本章概述了海軍陸戰隊當前的記錄訓練系統計劃以及為實現互操作性所做的努力。最后，本章在概述 DSEEP 之前討論了分布式模擬互操作性標準框架。第三章-方法。本章旨在記錄 DSEEP 第 1-3 步的仿真環境規劃。第 1 步--確定仿真環境目標，包括論文的初步規劃、資源和期望。第 2 步-進行概念分析，涉及情景設計和所需模擬環境的更細化。第 3 步-設計仿真環境涉及仿真系統和集成仿真環境的詳細規劃。第四章--實施。本章包括 DSEEP 第 4-5 步中仿真環境的開發、集成和測試。第 4 步--開發仿真環境包括在每個仿真系統中實施場景，并確認網絡和基礎設施支持仿真環境要求。步驟 5-集成和測試仿真環境包括對每個仿真系統進行系統集成和測試，以確認所需的功能。隨著問題的發現以及解決方案的開發和實施，本章涉及對模擬環境的多次更改。第五章--結果。本章記錄了在 DSEEP 第 6-7 步指導下對模擬環境的執行和分析。步驟 6-執行模擬包括在模擬環境中全面演示培訓場景的執行。第 7 步--分析數據和評估結果包括研究小組對成員應用的適用性、模擬環境的互操作性以及模擬環境在實現既定培訓目標方面的整體有效性進行評估。第六章-結論。本章總結了研究結果，并提出了將該模擬環境應用于培訓的建議和未來研究工作的建議。

本報告提出了一項關于人類自主交互（HAI）任務5: 有人-無人編隊協同作戰（MUM-T）的決策支持系統（DSS）人機交互（HMI）需求的正式研究。描述了系統可信性概念模型和 MUM-T 可信系統的正式模型。探討了適用于 MUM-T 的多模態人機交互技術，并闡述了適用于 MUM-T 的可信 HMI/DSS 集成。討論了 MUM-T 技術路線圖的前景。

本報告提出了一系列新穎的理論和方法。值得信賴的自主系統（AS）理論包括形式化的信任模型、定量的可信度模型，以及對 “待”/“做”/“依賴 ”三類可信度的測量。多模態人機交互理論包括人機交互中人為因素和機器角色的認知模型、多模態系統的數據融合理論和多模態系統的系統融合理論。可信決策（DM）理論包括自主決策理論、MUM-T 中的混合決策理論和理性決策的認知過程模型。

本報告不僅探討了 MUM-T 操作和支持系統的技術要求，還為 MUM-T 和 AS 制定了嚴格的可信度測量和分析框架。報告涵蓋了用于混合系統建設的多模式和容錯技術，其中涉及人類和機器智能的實時協作和交互，以實現支持 MUM-T 系統的可信 AS。

在理論和技術發展的基礎上，提出了實現 MUM-T 和 AS 的路線圖的觀點。其中許多理論已通過算法和應用技術得到證明，可用于解決 MUM-T 和 AS 國防系統中的挑戰性問題。

美軍在戰術層面的組織、能力和授權方面存在差距，無法在信息環境（OIE）中開展行動。本論文通過分析和應用從空地一體化中汲取的經驗教訓，確定了潛在的解決方案：空地一體化是戰爭的一個層面，曾是可與現代信息、網絡和太空相媲美的新概念。空地一體化從第一次世界大戰中的戰略偵察發展到現代攻擊直升機、手動發射的殺手級無人機和戰術聯合終端攻擊控制員（JTACs）。如今，聯合終端攻擊控制員為地面指揮官提供了一名處于戰術邊緣的空地一體化專家，該專家裝備有致命和非致命能力，其權限因地點和行動類型而異。JTAC 的資格得到了整個聯合部隊和北約的認可，并最大限度地減少了地面單元所需的飛行員數量。本論文認為，建立一個與 JTAC 相當的信息、網絡和空間管制員可使聯合部隊更有效地開展戰術 OIE。這種多域終端效應控制員（MDTEC）將獲得聯合認證、資格和指定，就信息環境向地面指揮官提供建議，使用戰術信息工具，并利用聯合信息、網絡和空間資產創造效應。

本文認為，仿照聯合終端攻擊控制員（JTAC）建立 "多域終端效果控制員（MDTEC）"模型，將使戰術部隊能夠更有效地實施 OIE。MDTEC 將作為戰場戰術邊緣的 OIE 使用專家，為地面指揮官提供建議，規劃信息效果，操作信息能力，并向作戰和國家級 OIE 部隊請求效果。模擬 JTAC 計劃的認證、資格和指定方面，將創建整個聯合部隊和北大西洋公約組織 (NATO) 標準化的 MDTEC，使 MDTEC 和 OIE 部隊之間具有一定程度的信任和互操作性。

MDTEC 的能力和權限也可參照 JTAC 的模式。為 MDTEC 配備自主信息能力將使地面部隊能夠識別信息目標，傳遞準確的位置信息，并實施有限的 OIE 效果。MDTEC 應能隨時操作這些設備，而無需上級指揮部的批準。將任何進一步 OIE 行動的授權保留在較高級別，可為協調和目標審查留出更多時間，而將授權推向較低級別則可加快行動節奏。不過，MDTEC 將接受培訓并配備裝備，以識別敵方目標，并在獲得適當級別指揮官批準后開展 OIE 行動。

本專著既展示了反介入區域拒止（A2AD）問題，也是一個獨特的歷史性解決方案實例。作為分析的一部分，本文提出了一個假設，即美國陸軍地面部隊可能會在沒有空域保護和支持的對抗性環境中作戰，而自第二次世界大戰以來，空域一直是地面機動的主要要求。因此，這本專著探討了陸軍在需要在沒有空中優勢的情況下作戰時可能面臨的問題，以及重新獲得空中優勢的條件。本專著的核心論點是，美國陸軍多域作戰（MDO）中大規模作戰行動（LSCO）的成功，在未來可能會有通過最大限度地利用其他域手段，嘗試通過地面機動消滅敵方防空系統的要求。本研究分析并比較了兩個歷史案例：贖罪日戰爭和二戰時期德國的莫爾坦攻勢。這些案例研究提供了作戰指揮官如何在沒有空中優勢的情況下嘗試使用地面部隊的背景。它們是現代戰爭中面對無法通過空中支援地面機動時成功和失敗的范例。在這兩種情況下，縱深機動、火力和空中優勢的標準提供了一種手段，用于分析和解釋戰區指揮官如何在缺乏現代戰爭所必需的空中支援的條件下成功或失敗地尋求聯合兵種機動。

作為一個負責執行大規模作戰行動（LSCO）的軍事組織，美國陸軍的競爭對手是不斷發展以與美國軍事實力相匹敵的同行對手。這些對手開發的技術能力可以阻止多領域行動的融合。為了在未來的沖突中與這些對手競爭、滲透和瓦解，美國陸軍要不斷發展，適應戰場上的挑戰。俄羅斯是一個嚴重的同級威脅，可以挑戰美軍在大規模作戰行動中的主導地位。自 "沙漠風暴 "行動以來，俄羅斯一直密切關注著美國的戰爭方式。正如馬克-A-米利將軍所說，俄羅斯領導人知道，"我們擅長的戰爭方式強調聯合和聯合作戰；技術優勢；全球力量投送；戰略、作戰和戰術機動"。"因此，善于觀察的俄羅斯學會了利用作戰環境，開發能夠造成作戰對峙和阻止常規部隊有效使用的武器。

目前，俄羅斯對歐洲國家的侵略行為--她試圖恢復蘇聯時期的突出地位--增加了歐洲未來發生武裝沖突的可能性。由于俄羅斯研究了美軍的部署和作戰方式，美軍將不得不尋找適應性的方法來實現戰場上的領域融合。修正主義的俄羅斯實現了能力的現代化和發展，以對抗美軍執行空地一體化運動、機動和火力的能力。俄羅斯先進的遠程防空系統將使美國喪失空中優勢。其便攜式系統和先進的無人空中和地面系統的擴散對美軍編隊和關鍵節點構成重大威脅。美軍陸軍可能在沒有空域保護和支持的情況下在有爭議的環境中作戰，這是本文及其分析的一個關鍵假設。

根據聯合出版物（JP）3-01《反擊空中和導彈威脅》，"反擊空中和導彈威脅 "的最佳方法是 "在發射前利用進攻行動摧毀或瓦解空中和導彈威脅"。然而，面對像俄羅斯這樣的同行威脅，執行這樣的任務并非易事。俄羅斯目前擁有一套綜合防空系統（IADS），由遠程、中程和短程地對空導彈組成的分層結構，可在不同高度擊落作戰飛機。S-400 "凱旋 "地對空導彈系統（SAMS）是俄羅斯高度復雜的防空保護傘的基石。

俄羅斯 S-400 是一種高度機動的系統，能夠在四百公里范圍內攔截敵機。該系統不僅覆蓋了加里寧格勒州的波羅的海國家，還覆蓋了波蘭的廣大地區。這意味著在蘇瓦維缺口和波羅的海沿岸國家附近行動的俄羅斯地面部隊將受到機動靈活的 IADS 的保護。膽敢侵入俄羅斯領空的敵軍戰機將在俄羅斯西部邊境遭遇由 S-400 炮兵連和營組成的致命空中雷區。到 2020 年底，俄羅斯將增加 56 個 S-400 營，這只會提高俄羅斯 IADS 的殺傷力和能力。

俄羅斯最近舉行的 "東方 2018 "軍事演習展示了由 S-400、中程 "布克"、短程 "托爾 "和 "潘齊爾-S1 "系統組成的分層防空系統如何遏制大規模空襲。演習展示了訓練有素的機組人員如何最大限度地發揮 S-400 的能力，對試圖侵入俄羅斯領空的北約飛機造成重大損失。S-400 的射程使其能夠瞄準空中加油機和機載預警與控制飛機等敵方輔助飛機。此外，該系統靈活的瞄準能力可防范不同的威脅和攻擊，其反隱身能力可探測并擊落 F-35 等具有隱身能力的戰斗機。

據專家稱，擊敗俄羅斯先進防空系統的方法包括電子戰、空對地反輻射導彈、戰斧巡航導彈和隱形技術等壓制戰術。然而，這些方法的問題在于成本、可靠性和目標定位。俄羅斯龐大的 SAMS 機群使得壓制任務十分艱巨，而且無法保證成功。壓制俄羅斯的 IADS 需要大量使用反 SAMS 導彈和飛機，而且極有可能造成重大損失。此外，由于 S-400 的發射和機動速度快，因此很難定位和瞄準。同時，針對 S-400 地面雷達系統的隱形技術尚未得到驗證。盡管 B-2 轟炸機、F-22 和 F-35 等飛機的雷達信號很低，但它們也并非無法抵擋不斷發展的雷達技術和攻擊機。F-22 和 F-35 戰斗機的斜角外形和設計使這些飛機很容易受到發展中雷達系統的攻擊。

以色列人慘痛地發現，面對層層疊疊、精密復雜的地面防空系統困難重重。中央情報局關于 1973 年阿以戰爭的解密文件顯示了蘇聯 SAMS 對以色列空軍（IAF）的巨大威力。特別是埃及的 SAMS 網絡，在干擾以色列打擊任務和保護埃及地面部隊方面取得了巨大成功。埃及人在保護罩內行動，直到以色列設計出一種獨特的方法來擊潰他們的防空保護傘。

贖罪日戰爭中埃及的情況代表了與俄羅斯沖突中可能出現的結果。與埃及人一樣，俄羅斯軍隊也將在其防空保護傘下行動，在這種情況下，針對俄羅斯 IADS 的標準壓制戰術可能無法奏效，從而迫使作戰指揮官尋找其他替代方案。1973 年以色列解決這一問題的方法雖然不典型，但也是可以做到這一點的范例。以色列指揮官依靠地面部隊，將縱深滲透、地面炮火和空中優勢結合起來，擊潰了埃及的防空系統。

本文認為，多域作戰（MDO）中 LSCO 的成功可能取決于地面機動部隊能否消滅敵方的防空系統。由地面機動部隊實施并支持地面機動部隊的縱深機動、火力和空中優勢是本文研究作戰指揮官如何利用地面部隊刺破防空泡沫并重建制空權的評估標準。按照我們今天的理解，地面聯合作戰由空地一體化機動組成，因此 IADS 的先進性可能會抵消成功的地面聯合作戰所需的空中支援。在當今的作戰環境中，許多對手在陸基雷達和電子攔截能力方面也擁有類似的先進技術，以防止成功的 LSCO。解決這一問題的一個可能辦法是，戰區指揮官利用地面機動部隊深入敵方領土，解除敵方的空中防御，重新奪回空中優勢，并重建空地會合。

贖罪日戰爭和二戰中的莫爾坦攻勢是對比案例研究，為作戰指揮官如何在沒有相應空中優勢的情況下嘗試使用地面部隊提供了背景資料。這些對比鮮明的案例是現代戰爭中面對無法通過空中支援地面機動時成功與失敗的范例。在這兩個案例中，縱深機動、火力和空中優勢的標準為分析和解釋戰區指揮官如何成功或失敗地用地面機動部隊摧毀防空系統提供了一種手段。兩個案例都說明了縱深機動、火力和空中優勢對防空系統復雜性的重要作用。此外，案例比較還展示了在有爭議和不允許空中行動的環境下，運用縱深機動和火力重新獲得空地一體機動優勢所面臨的差異和挑戰。

美國陸軍將縱深機動描述為軍事行動在時間、空間和目的上的延伸，以便在高度競爭的環境中獲得對敵優勢。縱深機動部隊采用移動和火力相結合的方式，獲取優勢地位，以擊敗敵方部隊。因此，縱深機動在作戰中發揮著至關重要的作用。同樣，火力通過間接火力武器系統對目標產生致命和非致命影響，幫助機動單元奪取、保持和利用主動權。這樣，火力就能完成瞄準、投送和整合各種形式的炮火打擊對方部隊的關鍵任務。同樣，空中優勢通過 "一支部隊對空中的控制，使其在特定時間和地點開展行動時不受空中和導彈威脅的干擾"，從而實現地面作戰行動。

在贖罪日戰爭中，埃及整合了反坦克武器和蘇聯先進的防空系統，使以色列國防軍（IDF）無法應用其裝甲機動和近距離空中支援的概念。以色列國防軍指揮官利用地面機動部隊恢復空地會合，擊敗埃及防空部隊，從而解決了這一作戰難題。以色列作戰指揮官使用了縱深機動和火力，通過摧毀埃及的地面防空系統來實現空中優勢。

在莫爾坦反擊戰中，德軍的表現與以色列人在贖罪日戰爭中的表現形成了鮮明的對比。D-Day 之后，德軍第七陸軍在法國小鎮莫爾坦附近發動了一次名為 "盧蒂奇行動 "的反擊，目的是在沒有適當的空中掩護和火力的情況下切斷美軍從諾曼底橋頭堡的滲透和突圍。德軍無法整合空地機動，降低了陸軍的戰績，阻礙了作戰的成功。由于盟軍在諾曼底上空擁有壓倒性的空中優勢，德軍無法對美軍防御發起成功的縱深機動，其火力也缺乏有效性。德軍地面機動部隊在進攻過程中沒有空中組成部分，也沒有能力攔截英國的空軍基地，因未能取得聯合武器優勢而遭受了災難性的失敗。

本研究參考了包括美國軍事條令和第一手資料在內的原始資料，這些資料為本項目分析歷史案例研究提供了一個視角。在贖罪日戰爭案例研究中，以色列和埃及方面參戰人員的自傳提供了大部分原始資料。這里值得關注的是 Saad El Shazly 將軍的《跨越蘇伊士運河》和 Avraham Adan 將軍的《蘇伊士運河畔：一位以色列將軍對贖罪日戰爭的親身經歷》。這兩本書提供了戰爭發生時的第一手資料。其他主要資料來源有美軍條令出版物和野戰手冊，如《野戰手冊》（FM）3-0《作戰》和《陸軍條令參考出版物》（ADRP）3-09《火力》。在二手資料方面，學術書籍和研究專著也提供了有關該主題的詳細信息。

薩阿德-沙茲利（Saad El Shazly）將軍的自傳體作品《跨越蘇伊士運河》代表了埃及對 1973 年以色列戰爭的看法。沙茲利的作品展示了埃及軍方如何將軍事手段與政治目的相結合。作為戰爭的戰略家和主要策劃者，沙茲利對埃及戰爭計劃的不同階段提出了寶貴的見解，并詳細介紹了埃及軍方如何建立綜合防空系統以遏制以色列的空中優勢。他從資源有限的埃及軍方角度描述了這場沖突，并詳細介紹了為克服這些挑戰所采取的措施。盡管沙茲利的軍事回憶錄并非對沖突的公正描述，但其價值在于對埃及作戰計劃的坦誠評估。

另一方面，阿夫拉罕-阿丹的戰爭回憶錄《蘇伊士運河畔》代表了以色列人對 1973 年戰爭的看法和描述。阿丹將軍講述了他作為師長的經歷，是對阿以最新戰爭史學的重要貢獻。本研究感興趣的是阿丹對關鍵事件的描述，尤其是在德韋爾蘇伊士攻勢中，以色列地面部隊采用了獨特的縱深機動、火力和空中支援組合，擊敗了埃及先進的防空系統，重新奪回了西奈天空的制空權。

亞伯拉罕-拉賓諾維奇（Abraham Rabinovich）的《贖罪日戰爭》等二手資料對贖罪日戰爭案例研究至關重要，因為它們通過證實關鍵事實和事件，補充了一手資料。拉比諾維奇的著作從以色列、埃及和敘利亞的角度對戰爭進行了平衡的敘述。書中的 "實地 "細節為本文的分析提供了依據。拉比諾維奇對戰爭的研究依賴于對退伍軍人的 130 多次采訪，以及他在沖突期間作為記者的工作。

對于莫爾坦攻勢的案例研究，現有原始歷史手稿的深度和廣度都很有限。不過，《第二次世界大戰中的美國陸軍，歐洲戰區》（The U.S. Army in World War II, The Europe Theater of Operations： 突圍與追擊》提供了大量信息。艾克-斯凱爾頓聯合武器研究圖書館（Ike Skelton Combined Arms Research Library）的檔案也對這次行動進行了詳細描述。德懷特-艾森豪威爾（Dwight D. Eisenhower）的《最高指揮官就盟軍遠征軍 1944 年 6 月 6 日至 1945 年 5 月 8 日在歐洲的行動向參謀長聯席會議提交的報告》和美國第 30 步兵師的《行動后報告》尤其值得關注。在二手資料方面，《拯救突圍： 25F 26 在二手資料方面，《拯救突圍：1944 年 8 月 7 日至 12 日第 30 師在莫爾坦的英勇戰斗》和《莫爾坦的勝利》是本研究中使用的其他學術著作。

馬克-里爾登（Mark Reardon）的《莫爾坦的勝利》（Victory at Mortain）一書為莫爾坦攻勢案例研究分析提供了參考，因為該書記錄了德國在 D-Day 入侵后試圖決定性地影響西歐戰爭進程的嘗試。通過研究多個裝甲師攻擊防守法國小鎮莫爾坦的一個美軍師的原因，Reardon 對戰術層面的戰斗、作戰演習和高級戰地指揮官的決策之間的關系提供了至關重要的見解。與此同時，阿爾溫-費瑟斯頓（Alwyn Featherston）的著作《拯救突圍》（Saving the Breakout）試圖將莫爾坦戰役從被遺忘的歷史中重新喚醒。在研究中，費瑟斯頓指出了缺乏空中支援和無法攔截英國空軍基地是如何阻礙德國地面機動部隊取得對美軍的聯合優勢的。

本研究的以下部分包括兩個案例研究--贖罪日戰爭和德國莫爾坦攻勢--以及一個結論，以證明 LSCO 的成功可能取決于地面機動部隊摧毀對方部隊的防空系統。第二節和第三節對這兩個歷史案例進行了比較和對比，以說明反介入區域拒止（A2AD）問題和獨特的解決方案。第二節通過強調以色列指揮官利用地面部隊的縱深機動和地面火力支援重新奪回制空權并擊敗埃及 SAMS 保護傘的獨特性，探討了以色列在面對埃及多層次、復雜的防空系統時取得成功的獨特性。

相反，第三節說明了面對在防空系統下作戰的敵軍的困難。它將德國的莫爾坦攻勢視為當今作戰指揮官在面對俄羅斯這樣的同級威脅時可能面臨的結果。該部分強調了德軍在沒有足夠空中支援的情況下，面對在其防空系統下作戰的盟軍所面臨的挑戰。最后，結論部分對兩個案例研究進行了總結，并強化了本項目的中心論點。

遙控飛機執行的軍事任務類型不斷擴展到包括空對空作戰在內的各個方面。雖然未來的視距內空對空作戰將由人工智能駕駛，但遙控飛機很可能將首先投入實戰。本研究旨在量化延遲對高速和低速交戰中一對一視距內空對空作戰成功率的影響。研究采用了重復測量實驗設計，以檢驗與指揮和控制延遲相關的各種假設。有空對空作戰經驗的參與者在使用虛擬現實模擬器進行的一對一模擬作戰中受到各種延遲輸入的影響，并對每次交戰的作戰成功率進行評分。這項研究是與美國空軍研究實驗室和美國空軍作戰中心合作進行的。

因變量 "戰斗得分 "是通過模擬后分析得出的，并對每次交戰進行評分。自變量包括輸入控制延遲（時間）和交戰起始速度（高速和低速）。輸入延遲包括飛行員輸入和模擬器響應之間的六種不同延遲（0.0、0.25、0.50、0.75、1.0 和 1.25 秒）。每種延遲在高速和低速交戰中重復進行。采用雙向重復測量方差分析來確定不同處理方法對戰斗成功率的影響是否存在顯著的統計學差異，并確定延遲與戰斗速度之間是否存在交互作用。

結果表明，在不同的潛伏期水平和交戰速度下，戰斗成功率之間存在顯著的統計學差異。潛伏期和交戰速度之間存在明顯的交互效應，表明結果取決于這兩個變量。隨著潛伏期的增加，戰斗成功率出現了顯著下降，從無潛伏期時的 0.539 降至高速戰斗中 1.250 秒潛伏期時的 0.133。在低速戰斗中，戰斗成功率從無延遲時的 0.659 降至 1.250 秒延遲時的 0.189。最大的遞增下降發生在高速潛伏期 1.00 至 1.25 秒之間，低速潛伏期 0.75 至 1.00 之間。高速交戰期間戰斗成功率的總體下降幅度小于低速交戰期間。

這項研究的結果量化了視距內空對空作戰中戰斗成功率的下降，并得出結論：當遇到延遲時，希望采用高速（雙圈）交戰，以盡量減少延遲的不利影響。這項研究為飛機和通信設計人員提供了信息，使他們認識到延遲會降低預期作戰成功率。這種模擬配置可用于未來的研究，從而找到減少延遲影響的方法和戰術。

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。