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該項目旨在利用強化學習（RL）開發防御性無人機蜂群戰術。蜂群是一種軍事戰術，許多單獨行動的單元作為一個整體進行機動，以攻擊敵人。防御性蜂群戰術是美國軍方當前感興趣的話題，因為其他國家和非國家行為者正在獲得比美國軍方更多的優勢。蜂群智能體通常簡單、便宜，而且容易實現。目前的工作已經開發了飛行（無人機）、通信和集群的方法。然而，蜂群還不具備協調攻擊敵方蜂群的能力。本文使用預先規劃的戰術模擬了兩個軍用固定翼無人機蜂群之間的戰斗。即使在數量多到100%的情況下，也有有效的戰術可以克服規模上的差異。當用于防御艦艇時，這些規劃的戰術平均允許0到0.5架無人機通過防御并擊中艦艇，這超過了阿利-伯克級驅逐艦目前的防御系統和其他研究的無人機蜂群防御系統。這項研究表明，使用某些機動和戰術有可能獲得對敵人蜂群的戰術優勢。為了開發更有效的戰術，使用RL訓練了一種 "智能體 "戰術。RL是機器學習的一個分支，它允許智能體學習環境，進行訓練，并學習哪些行動會導致成功。"智能體"戰術沒有表現出突發行為，但它確實殺死了一些敵人的無人機，并超過了其他經過研究的RL訓練的無人機蜂群戰術。繼續將RL落實到蜂群和反蜂群戰術的發展中，將有助于美國保持對敵人的軍事優勢，保護美國利益。

關鍵詞 無人機蜂群戰術 強化學習 策略優化 無人機 艦船防御 軍事蜂群

引言

現代計算機科學家試圖解決的問題正變得越來越復雜。對于大規模的問題，人類不可能想到每一種可能的情況，為每一種情況確定所需的行動，然后為這些行動編碼讓計算機執行。如果計算機能夠編寫自己的指令，那么計算機科學的世界可以擴展得更大，以完成更困難的任務。這就是機器學習領域。最近的工作為世界帶來了各種照片分類器、計算機視覺、搜索引擎、推薦系統等等。利用機器學習，計算機甚至能夠學習和掌握蛇、國際象棋和圍棋等游戲。有了這項技術，自動駕駛汽車、智能機器人和自主機械似乎不再是不可能的了。

美國軍方一直在推動技術的發展，使其在戰術上對敵人有優勢。利用機器學習來協助美國作戰，將提高軍事能力。非傳統戰爭的最新發展催生了無人駕駛車輛和無人機等自主智能體戰術蜂群。當務之急是，美國軍方必須建立對敵方類似技術的防御措施，并開發出利用蜂群的有利方法。將機器學習方法應用于多智能體無人機群問題，可以為美國軍隊提供對抗和反擊敵人蜂群的能力。

1.1 動機

美國軍方一直在探索最新的技術進步，以保持對敵人的競爭優勢。蜂群戰術是目前軍事研究的一個主要領域。美國和其他國家正在尋找使用無人機、船只和車輛與現有蜂群技術的新方法。例如，俄羅斯正在開發令人印象深刻的無人機蜂群能力。[Reid 2018] 伊朗已經創造了大規模的船群。[Osburn 2019] 大大小小的國家，甚至非國家行為者都在利用目前的蜂群技術來增加其軍事力量，與美國抗衡。這種對美國安全的可能威脅和獲得對其他大國優勢的機會是本研究項目的動機。如果美國不發展防御和戰術來對付敵人的蜂群，其人民、資產和國家利益就處于危險之中。這個研究項目旨在使用最先進的RL算法來開發無人機群戰術和防御性反擊戰術。研究當前的RL算法，并學習如何將其應用于現實世界的問題，是計算機科學界以及軍事界下一步的重要工作。該項目旨在將現有的RL工具與無人機群結合起來，以便找到能擊敗敵人機群的蜂群戰術和反擊戰術，改進軍事條令，保護美國國家利益。

1.2 本報告組織

本報告首先介紹了促使需要無人機蜂群戰術的當前事件，以及試圖解決的問題的定義。接下來的章節提供了關于無人機、軍事蜂群、強化學習以及本研究項目中使用的策略優化算法背景。還包括以前與RL有關的工作，以及它是如何與當前的無人機和蜂群技術結合使用的。下一節介紹了建立的環境/模擬。之后介紹了目前的成果。建立了兩個不同的場景，并對每個場景進行了類似的測試。第一個是蜂群對戰場景，第二個是船舶攻防場景。這兩個場景描述了實施的程序化戰術，并介紹了這些戰術的比較結果。接下來，描述了RL智能體的設計和RL訓練，并測試其有效性。在介紹完所有的結果后，分析了研究發現，并描述了這個研究項目的倫理和未來方向。

軍事蜂群應用

無人駕駛飛行器被廣泛用于監視和偵查。無人機可以從上面捕捉到戰斗空間的狀況。這些智能體非常小，可以快速地去一些地方而不被發現。無人機有能力收集信息并回傳給蜂群的主機或電子中心。蜂群智能體可以使用信號情報和數據收集戰術從敵人那里收集信息。

美國軍方和世界各地的軍隊正在使用蜂群作為一種進攻性威脅。無人機、船只、甚至車輛都可以在無人駕駛的情況下運作，并作為一個單元進行蜂擁，以攻擊敵人。大量使用小型和廉價的智能體可以使小型軍隊在面對美國軍隊的力量時獲得優勢。例如，小船或無人機可以匯聚到一艘船上，并造成大量的損害，如摧毀船只的雷達。作為一種進攻性技術，蜂群是強大的資產，可以作為一種進攻性戰爭的方案來使用。

作為對進攻性蜂群技術的回應，各國軍隊開始研究并使用蜂群作為防御機制，以對付來襲的蜂群和其他威脅。其他的防御性武器系統并不是為了對抗大量的小型無人機而建造的，因此，發射反蜂群可能是對最新的蜂群戰術的一種可行的防御。蜂群也可用于防御單一實體對來襲的武器系統。研究人員正在創造新的方法來建造、武裝和訓練小型無人駕駛飛行器，以便它們能夠成為美國軍隊的可靠資產。

相關成果

介紹了最近在智能體群體和無人機群的強化學習方面的一些工作。

• 1 用近似策略優化強化學習對四旋翼飛機進行智能控制

Cano Lopez等人使用當前的強化算法來訓練四旋翼無人機飛行、懸停和移動到指定地點[G. Cano Lopes 2018]。該系統使用了馬爾科夫決策過程，并實現了強化學習的演員評論法，在飛行模擬器中訓練智能體。這些強化學習方法與我們希望應用于無人機群戰術問題的方法類似。使用Coppelia機器人公司的虛擬實驗平臺（V-REP）作為模擬，訓練無人機飛行。他們的訓練策略能夠實現快速收斂。在訓練結束時，他們能夠保持飛行并移動到模擬中的不同位置。這項工作表明，強化學習是訓練無人機操作的一種有效方法。我們希望在這個項目中使用的方法可以用目前的技術來實現。我們將擴展本文的實驗，在類似的模擬中把RL算法應用于固定翼無人駕駛飛機。然而，我們不是只讓無人機飛行和移動，而是要訓練它們一起工作，并戰略性地計劃在哪里飛行和如何操作。

• 2 多重空中交戰的協調

斯特里克蘭等人利用模擬來測試各種無人駕駛飛行器的戰術，并測試贏得戰斗的決定性因素可能是什么。他們對一個具有戰術的蜂群進行編程，并讓這個蜂群與敵人的蜂群作戰。智能體試圖使用圖8.1所示方法協調對敵方無人機的攻擊。只有當有兩架無人機對抗一架敵方無人機時，這些戰術比單槍匹馬射擊敵人更有效，而且它們與其他成對的無人機之間有足夠的空間。其次，一些特工會飛離敵人，作為保護自己的手段，從不對敵人使用任何攻擊性戰術。[Strickland 2019]

• 3 多智能體交互中的涌現工具使用

這個項目使用PPO在一個捉迷藏的游戲中使用強化學習來訓練多個智能體。兩個紅色智能體是一個團隊，被指定為尋找者，兩個藍色智能體是一個團隊，被指定為隱藏者。如圖8.2所示，這些智能體在一個有幾面墻和一些積木的開放環境中游戲。智能體可以跑來跑去，對可移動的積木施加壓力。紅隊在看到藍隊時得到獎勵，藍隊在未被隱藏時得到獎勵。兩個智能體都是用自我發揮和策略優化算法進行訓練的。兩隊進行了數百萬次的訓練迭代競爭，并制定了戰術和技術來對付對方的行動。起初，兩個團隊都是漫無目的地跑來跑去，但他們最終發展出一些智能行為來幫助他們獲得獎勵。藍隊學會了如何堵住門，為自己創造庇護所，并從紅隊那里藏起其他物體。紅隊追趕藍隊特工，利用斜坡潛入他們的庇護所，跳到積木上面看墻。這些特工制定的一些戰術甚至比人類程序員指示他們做的更有創意。最重要的是，這些智能體教會了自己如何合作，并為每個智能體分配一個特定的角色，以完成團隊目標。這項研究的結果顯示了強化學習和自我發揮的學習方法的力量。兩個智能體都能發展出智能行為，因為它們之間存在競爭。我們將使用這個項目的框架來解決我們的無人機蜂群戰術問題。將捉迷藏游戲擴展到無人機群戰，將提高強化學習的能力。自我游戲技術在本項目未來工作的RL蜂群對戰部分有特色，該部分詳見第13.3節。[Baker 2018]

• 4 用自主反蜂群應對無人機群的飽和攻擊

在這項研究中，研究人員利用計算機編程和強化學習模擬并測試了無人機群戰術。該小組創建了一個可能的蜂群戰術清單，包括一個簡單的射手，一個將敵人引向隊友的回避者，以及一個將敵人的蜂群分成子蜂群的牧羊人。研究人員隨后創建了一個模擬器來測試這些戰斗戰術。他們收集了關于哪些戰術最有效的數據，甚至在現實生活中的固定翼無人機上測試了這些算法。我們將在研究的第一階段實施其中的一些戰術，并擴大目前可編程蜂群戰術的理論。

這篇研究論文的第二個方面是實施強化學習方法，使智能體能夠制定自己的蜂群戰術。盟軍無人機在殺死敵方無人機時獲得正獎勵，被敵方殺死時獲得負獎勵。敵方蜂群是用研究第一階段的成功單人射手預先編程的。這個項目的目標是讓智能體制定對抗敵方蜂群的戰術。然而，盟軍的無人機學會了應該逃跑，干脆飛離敵人，以避免被殺死的負面獎勵。因為敵人太有效了，盟軍無人機無法獲得足夠的正向獎勵來學習如何攻擊敵人的蜂群。我們將使用強化學習以類似的方式來訓練智能體，然而我們希望獲得更多的結論性結果。為了防止盟軍無人機逃離敵人，我們將對攻擊和殺死敵人的智能體給予比死亡風險更多的獎勵。我們還可以對智能體進行編程，使其保衛像船只或基地這樣的資產。這個研究項目為我們所做的研究提供了一個良好的基礎。[Strickland, Day, et al. 2018]。

美國海軍學院先前的工作

該研究項目是近期強化學習和無人機群工作的延續。計算機科學領域一直在開發最先進的強化學習算法，如PPO和SAC，該項目旨在應用于當前的無人機群戰術的軍事問題。

MIDN 1/C Abramoff（2019級）研究了無人機蜂群戰術，并在Python中模擬了微型蜂群對蜂群戰斗。他創建了一個二維空間，用一個點代表蜂群中的每個特工。每個智能體可以向前射擊（在它移動和面對的方向）。被另一個智能體的 "子彈 "擊中的智能體被假定為死亡，并從模擬中刪除。阿布拉莫夫創建了蜂群，并編寫了一個蜂群算法，以便特工能夠作為一個整體蜂擁飛行，而不會發生碰撞、分離或破壞蜂群。一旦智能體真實地成群，阿布拉莫夫探索了各種無人機群戰術，如選擇-最近和分配-最近，并測試了它們對敵人群的有效性。選擇-最近 "允許每個特工瞄準離自己最近的敵人。當蜂群向對方移動時，智能體將根據每個時間點上哪個敵人的無人機最近而改變其目標。分配最近的任務給每個智能體一個任務，以消除一個不同的敵方無人機。任務是根據哪個敵方無人機離友軍蜂群最近來決定的，并在每一幀重新更新。阿布拉莫夫對兩個蜂群的模擬戰斗進行了實驗，以測試哪種蜂群戰術最有效。他還嘗試使用反蜂群戰術進行戰斗，如在蜂群前面派出一個 "兔子 "特工，并分成子蜂群。總之，阿布拉莫夫發現，在他的實驗中，"最近分配 "是最有效的，一些反蜂群戰術也很成功。這些結果不是結論性的，但顯示了在發展蜂群和反蜂群軍事戰術方面的進展。本研究提案將在MIDN 1/C Abramoff的工作基礎上進行擴展，創建一個3-D環境模擬，并改進智能體能力，以代表一個現實的無人機群戰。這個研究提案的環境將有一個更大的戰斗空間，智能體可以采取更多的行動，包括改變高度、武器瞄準和蜂群間的通信/團隊合作。

MIDN 1/C湯普森（2020級）建立了一個三維環境，他用來模擬更多戰術。這個環境比MIDN 1/C阿布拉莫夫使用的更真實地模擬了現實世界的戰斗空間。蜂群要在三維空間中自由移動，并根據現實世界的物理學原理采取相應的行動，即重力和高度以及飛機上可行的轉彎率。圖8.3顯示了湯普森的Python環境模擬。左上角的無人機群被染成藍色，代表盟軍的無人機群。右下角的無人機群為紅色，代表敵人的無人機群。盡管在二維顯示中，每架無人機周圍的圓圈代表高度。在圖8.3中，更大的圓圈顯示了更高的高度，這意味著敵人的蜂群比盟軍的蜂群要高。MIDN 1/C湯普森固定了環境的三維方面，并將無人機融入該空間。他還研究了每架無人機的轉彎率，以確保模擬符合現實生活中的無人機規格。

蜂群vs蜂群場景

模擬開始時有兩個由任何數量的無人機組成的蜂群。每隊的無人機都被初始化在比賽場地各自一側的隨機位置上。模擬開始時，兩隊都起飛了。每隊都執行給定的戰術，可以是預先編程的，也可以是智能體學習的。如果進行了多輪比賽，每隊的勝負和平局都會被計算在內。

艦艇攻擊和防御場景

模擬開始時有兩個任意數量的無人機群。防御隊被初始化在放置在比賽場地中心的飛船中心。這艘船是靜止的，不會還擊，但它會計算它所收到的無人機的數量。進攻隊被初始化在比賽場地的一個隨機位置，該位置距離飛船中心至少有200米。模擬開始時，兩隊都要起飛。每隊都執行給定的戰術，可以是預先編程的，也可以是智能體學習的。如果進行多輪比賽，每隊都要計算無人機擊中飛船的總次數和剩余的防御性無人機數量。

無人作戰飛行器（UCAV）是一種無人飛行器，用于情報、監視、目標獲取和偵察，并攜帶飛機軍械，如導彈、反坦克導彈和/或炸彈的硬點，用于無人機打擊。這些無人機通常由人類實時控制，具有不同程度的自主性。與無人監視和偵察飛行器不同，UCAVs同時用于無人機打擊和戰場情報。無人駕駛戰斗飛行器（UCAV）的推進技術與UCAV的飛行性能有很大關系，這已經成為航空業最重要的發展方向之一。需要指出的是，UCAVs有三種推進系統，分別是燃油、油電混合和純電動。本文介紹并討論了這三類推進系統的分類、工作原理、特點和關鍵技術。它有助于建立UCAV推進系統的發展框架，并提供電動推進UCAV的基本信息。此外，還討論了電動推進UCAVs的未來技術和發展，包括高功率密度電機、轉換器、電源。在不久的將來，電力推進系統將被廣泛用于UCAVs。高功率密度系統將成為電動UCAVs的發展趨勢。因此，這篇評論文章對UCAVs的推進系統提供了全面的看法和多種比較。

無人飛行器（UAVs）對國家安全的重要建筑物和設施構成了威脅。由于它們能夠像單個飛機一樣運行，它們被用于恐怖活動的方式實際上是無限的。任何負責對國家可靠運作至關重要的設施的人，都有義務確保可接受的安全水平。由于無人機可以用來攻擊受保護的結構，因此需要用反無人機系統來保護它們。本文提出了一種評估檢測和消滅無人飛行器的系統的有效性的方法。為了提出一種評估反無人機系統有效性的新方法，對描述現有反無人機系統的科學文獻和其他文件進行了分析。還分析了戰時和恐怖主義事件中涉及使用無人機的攻擊，并評估了現有的反無人機解決方案。由于檢測和消滅無人機的技術方案多種多樣，而且位置和天氣條件也不同，因此提出了一種基于概率計算和消滅無人機的通用方法，使用數學公式。這種方法可以在測量真實條件下無人機的探測和失效概率的基礎上，評估整個反無人機系統的有效性。所提出的方法可以對目前現有的反無人機系統的有效性進行評估，并可以提出探測和消滅無人機的新方法。這種基于數學計算的方法可以編寫軟件，用于在計算機上模擬反無人機系統，并在受保護設施中建造這些系統之前確認其有效性。

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。

無人機系統（UAS）和其他相關技術（人工智能或AI、無線數據網絡、擊敗敵方電子戰的電子支援措施）已經發展到一個新的地步，無人機系統被認為原則上能夠執行目前由有人駕駛飛機執行的幾乎任何任務。

因此，許多武裝部隊正在積極試驗有人-無人編隊協作（不同的縮寫為MUM-T或MUMT）。通過將有人和無人資產作為一個單位而不是單獨部署，無人機最大限度地發揮了其作為力量倍增器的價值，提高了在高度競爭性空域的殺傷力和生存能力。無人機系統的直接控制權可由飛行中的有人單位或單獨的空中、地面或海上指揮中心掌握。隨著時間的推移，人工智能的進步將允許無機組人員的編隊元素自主地執行大部分任務。這最終可以將人類干預減少到最低，只保留任務目標的輸入、交戰規則的定義和武器釋放的授權。事實上，這種自主能力對于MUM-T概念來說是至關重要的，以防止人類飛行員被控制無人機的額外任務所淹沒。 無人機系統的主要應用包括：

• 目標偵查；
• 為有人駕駛飛機進行戰損評估；
• 電子戰；
• 各種有人或無人平臺之間的數據和通信中繼/接口；
• 武裝護衛。

在“武裝護衛”角色中，無人機系統可以在有人平臺執行任務之前壓制敵人的防空設施（SEAD角色），或者作為一個外部武器庫，使單一的有人駕駛飛機在每次任務中能夠攻擊大量的目標。

• 1 美國陸軍MUM-T
  • 旋翼系統
  • 推進能力建設
  • 下一代有人-無人編隊步驟
  • 韓國
• 2 美國空軍MUM-T
  • 美國空軍SKYBORG
  • SKYBORG 路線圖
  • 朝記錄項目發展
  • ATS/忠誠僚機
  • 英國皇家空軍“蚊子（MOSQUITO）”
  • FCAS - 未來戰斗航空系統
  • FCAS - 法國PANG
• 3 美國海軍MUM-T
  • 美國海軍MQ-25 STINGRAY加油機
  • 無人駕駛型F/A-18測試
  • 美國海軍的下一代空中優勢
• 4 其他國家發展狀況

戰斗無人機正在改變人們對使用軍事力量的態度。軍隊的傷亡和沖突的代價削弱了公眾對戰爭以及政治和軍事領導人的支持。戰斗無人機提供了一種前所未有的能力，可以通過提高精確度、減少對平民的風險和保護軍事人員免受傷害來同時降低這些成本。這些優勢應該使無人機打擊比涉及地面部隊的行動更受歡迎。許多批評者認為，無人機戰爭將使政治領導人過于愿意授權戰爭，這可能會削弱對使用武力的道德和法律約束。由于作戰無人機是一個相對較新的現象，這些論點在很大程度上是基于軼事、少數民意調查或理論上的推測。

《無人機和對武力使用的支撐》利用實驗研究來分析作戰無人機對美國人使用武力支持的影響。作者從社會科學理論中得出預期，然后利用一系列的調查實驗來評估這些猜想。他們的發現--無人機對使用武力的支持產生了重要但細微的影響--對軍事行動的民主控制和軍民關系產生了影響，他們對當前和未來軍事技術的發展和擴散如何影響外交政策的國內政治提供了洞察力。

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。

目前，人工智能（AI）為改造許多軍事行動領域提供了巨大的機會，包括作戰、指揮與控制（C2）、后勤、安全和維護，以提高其整體作戰效率。空中和導彈防御（AMD）是一個特別復雜的任務領域，人工智能的應用至關重要。空中導彈防御任務指的是保衛國土、保護區、地面基地、地面部隊或艦艇免受敵對的空中或導彈威脅。AMD的威脅包括敵對的飛機、無人駕駛飛行器（UAV）或機載導彈。AMD行動的復雜性源于威脅的嚴重性、威脅的意外性、對形勢認識的不確定性以及事件的快速發展，因為作戰人員必須迅速評估形勢，制定適當的行動方案，并最好地利用他們的戰爭資產來應對。美國國防部（U.S. DOD）正在研究使用AI系統（或AI-enabled AMD[AI-AMD]系統）作為AMD作戰人員的自動決策輔助工具，以大大減少他們的認知負荷（Jones等人，2020），使AMD決策更快、更好。

人工智能的一個關鍵方面已經聚集了大量的研究興趣，那就是信任。信任是有效團隊的一個基本原則。它同時適用于人類和人機團隊。信任使團隊成員能夠很好地合作，是有效團隊表現的基礎（Lee and See 2004）。與人工智能系統的成功合作將需要人類對人工智能系統有一個校準的信任和依賴程度（泰勒等人，2016）。

隨著更先進和更快的空中和導彈威脅彈藥的發展和投入使用，操作人員更需要在AMD行動中迅速作出監測。不及時的決策和反應將導致災難性的后果。因此，人工智能是一個可能的解決方案，通過自動決策輔助工具加快和加強決策過程。這些AMD自動戰斗管理輔助工具可以幫助戰術操作人員應對更快的決策周期、大量的數據以及需要觀察的幾個系統或屏幕（Galdorisi 2019）。然而，為了有效地利用人工智能能力的潛力，需要操作員的高度信任。操作員對系統的信任程度低，可能會導致人工智能-AMD系統利用不足，受到不適當的監控，或者根本不使用（Floyd, Drinkwater, and Aha 2016）。這些問題中的任何一個都可能導致操作者的工作量不必要的增加，或者任務失敗的可能性。

論文對信任的定義、人機交互（HMI）的概念、信任因素以及包括AMD殺傷鏈模型、威脅場景、架構、模型和功能在內的概念模型進行了廣泛的回顧。有了這樣的認識，論文提出了人工智能-AMD系統的信任框架，對人機交互和人工智能-AMD系統信任因素的描述。論文最后提出了在人類操作者和AI-AMD系統之間實現校準信任的策略。

信任框架始于對系統背景的分析。圖1顯示了AI-AMD指揮與控制（C2）系統（包括AI-AMD操作員和決策輔助工具）及其他與之互動的子系統的背景圖，這些子系統有助于操作員和AI-AMD決策輔助工具之間信任的發展。背景圖使我們能夠研究各系統之間的相互作用，以及它們對AI-AMD操作員和決策輔助工具之間信任動態的影響。

圖1. AI-AMD系統框架圖。

這篇論文將信任定義為操作者的態度，即AI-AMD決策輔助工具將有助于實現操作者的目標，即在一個以不確定性和脆弱性為特征的作戰環境中迅速摧毀來襲威脅的任務。這種信任的定義表明，它是對操作者相信或感知AI-AMD決策輔助工具的一種情感評估。為了積極地影響信任，操作者必須親自看到并感受到AI-AMD決策輔助行動的優勢。AI-AMD行動涉及很多不確定因素，以及天氣、電磁干擾和地形等環境因素以及不斷變化的威脅的性質所帶來的脆弱性。操作員將預期AI-AMD決策輔助系統按照 "合同 "執行，以處理這些不確定性和脆弱性。這些合同將是人工智能-AMD決策輔助工具應該執行的感知功能或任務，以及執行這些功能或任務的理想表現。

圖2說明了操作員和AI-AMD決策輔助工具之間的信任框架。y軸代表人類對AI-AMD決策輔助系統的信任程度，x軸代表AI-AMD決策輔助系統的能力。綠色的45°虛線表示最佳的信任水平或校準的信任線，其中的信任與AI-AMD的能力相對應，導致正確的利用（Lee and See 2004）。過度信任由最佳信任水平線以上的區域表示，此時的信任超過了系統能力，導致誤用。低于理想信任水平線的區域表示不信任，這時的信任沒有達到系統能力，導致濫用。假設存在一些默認的信任水平（如黃框所示），目標是制定一個策略，以提高AI-AMD輔助決策能力的信任。在使用該系統時，可能會發生違反信任的情況，從而降低操作員的信任。因此，信任修復行動必須被納入，以保持信任在最佳水平。

圖2. 人類操作員和AI-AMD決策輔助工具之間的信任。

基于功能分配的操作員和AI-AMD決策輔助工具之間的人機交互研究表明，操作員和AI-AMD決策輔助工具應該被設計成在大多數殺戮鏈功能中作為一個 "團隊"運作。這引導論文研究了單獨和集體考慮人類和決策輔助的信任因素。對操作員和人工智能-AMD決策之間的人機交互的研究還顯示，操作員的角色已經從手動控制器變成了監督控制器。因此，一個值得信賴的決策輔助工具是很重要的，因為操作者會期望系統的表現符合預期，以幫助操作者更好地履行他的角色。另外，為了進一步幫助減輕操作者的認知工作量，信息的外部表示、決策輔助工具的建議必須易于閱讀和理解。

關于信任因素，本論文提出了一個 "由外而內 "的框架，如圖3所示。論文首先考慮了與操作環境相關的因素，這些因素描述了AMD操作系統的背景。第二，它研究了與組織環境相關的因素，操作人員和人工智能-AMD系統得到了培訓和發展。第三，論文研究了操作人員和人工智能-AMD決策輔助工具之間的交互，以提出與操作人員、人工智能-AMD、單獨和集體相關的因素。

圖3. 建議的信任因素

圖4顯示了擬議的戰略銜接圖，以實現操作者和AI-AMD輔助決策之間的校準信任。對信任定義、人機界面和信任因素的審查表明，該戰略應關注三個關鍵領域：（1）人類對自動化技術和AI-AMD決策輔助系統的集體和個人感知；（2）增強操作員和AI-AMD決策輔助系統的團隊活力；（3）AI-AMD決策輔助系統的可信度，重點是系統開發。該戰略利用DOTMLPF-P框架提出了三個關鍵原則和五個支持原則。首先，軍事作戰人員需要被告知自動化技術的真正能力和局限性，特別是AI-AMD輔助決策。第二，操作員的培訓要求必須增加，以應對新的工作范圍和不斷變化的威脅。第三，必須在人工智能-AMD決策輔助系統的開發中加入新的要求，以提高系統的可感知的可信度。這三個關鍵原則得到了DOTMLPF-P框架其他方面的支持，如組織、領導、人員、設施和政策。

圖4. 實現操作員和人工智能-AMD決策輔助工具之間校準信任的戰略銜接圖

自軍事航空業誕生以來，美國軍方一直對遙控飛機感興趣。今天的無人機系統（UAS）通常由一個無人駕駛飛行器（UAV）和一個地面控制站組成。自20世紀90年代，隨著MQ-1 "捕食者 "的推出，無人機系統在美國軍事行動中已變得無處不在。

美國軍方目前采用了幾種不同的大型無人機系統，包括

• 陸軍的MQ-1C灰鷹
• 空軍的MQ-9 "死神"
• 海軍的MQ-25 "黃貂魚"
• 空軍的RQ-4 "全球鷹"
• 海軍的MQ-4C "海獅"
• 空軍的RQ-170 "哨兵"

此外，其他幾個報告的項目計劃要么正在開發，要么目前正在進行試驗。這些計劃包括空軍的B-21突擊機和空軍的RQ-180。

當國會履行其監督和授權職能時，它可能會考慮與無人機系統有關的幾個潛在問題，項目相關的幾個潛在問題，包括

• 有人駕駛飛機與無人駕駛飛機的成本。
• 缺乏公認的后續項目記錄。
• 整個國防部對無人機系統采購的管理。
• 無人機系統與現有部隊結構的相互配合。
• 無人機系統出口管制。

在美國軍方，遙控飛行器(RPV)最常被稱為無人駕駛飛行器(UAV)，被描述為單一的飛行器(帶有相關的監視傳感器)或無人駕駛飛行器系統(UAS，或無人機系統)，通常由一個飛行器與一個地面控制站(飛行員實際坐在那里)和支持設備組成。當與地面控制站和通信數據鏈相結合時，無人機形成了無人機系統或UAS。

美國國防部（DOD）對無人機的定義，并延伸至無人機系統，是指涵蓋下列特征的飛機：

• 不攜帶人類操作員。
• 使用空氣動力提供升力。
• 可以自主飛行或遠程駕駛。
• 可以是消耗性的或可回收的。
• 可以攜帶致命或非致命的有效載荷。

根據國防部的定義，彈道或半彈道載具、巡航導彈和炮彈不被視為無人機系統。

無人機系統的作用和任務已經隨著時間的推移而演變，從收集情報、監視和偵察到執行空對地攻擊任務。此外，一些分析家預測了無人機系統的未來作用，如空對空戰斗和戰斗搜索和救援。然而，對無人機系統的未來概念和任務的詳細討論超出了本報告的范圍。

1 無人機系統（UAS）歷史

無人機系統在第一次世界大戰期間首次進行了測試，盡管美國在那場戰爭中沒有在戰斗中使用它們。美國在越南戰爭期間首次在戰斗中使用了無人機系統，包括AQM-34 Firebee，這一系統體現了無人機系統的多功能性。例如，"火蜂 "最初在20世紀50年代作為空中炮擊靶機飛行，然后在20世紀60年代作為情報收集無人機飛行，并最終在2002年被改裝為有效載荷。

美國軍隊在科索沃（1999年）、伊拉克（2003年至今）和阿富汗（2001年至今）等沖突中使用無人機系統，說明了無人機的優勢和劣勢。(下面討論的MQ-1 "捕食者 "進一步體現了這些優勢和劣勢）。當無人機系統執行歷史上由有人駕駛飛機執行的任務時，它們經常獲得媒體的關注。與有人駕駛飛機相比，它們似乎還具有兩個主要優勢：（1）它們消除了飛行員的生命風險（見關于MQ-4C的討論）；（2）它們的航空能力，如續航能力，不受人類限制的約束，并使用對人類來說可能太危險的固有不穩定設計，改進低可觀察技術。此外，無人機系統可以通過執行不需要飛行員在駕駛艙內的 "枯燥、骯臟或危險 "的任務，潛在地保護飛行員的生命。這些任務的例子包括1999年由B-2轟炸機執行的30小時長航時任務（枯燥的任務）；空軍和海軍的B-17飛機穿過核云收集放射性樣品（骯臟的任務）；以及在存在主動威脅的情況下進行的情報監視和偵察飛行，如便攜式防空系統或綜合防空系統（危險任務）。

此外，無人機系統的采購和操作可能比有人駕駛的飛機更便宜。然而，較低的采購成本可能會與國防部的意見相權衡，即無人駕駛平臺比有人駕駛平臺更有可能發生A類事故，即造成250萬美元的損失、生命損失或飛機毀壞的事故（表1）。當比較事故率時，即以每10萬小時飛行的事故報告，以便對不同類型的飛機進行比較，與有人駕駛的飛機相比，無人駕駛的飛機發生A級事故的可能性要高92%；當MQ-1的事故率從無人駕駛的子類別中刪除時，與有人駕駛的飛機相比，MQ-9和RQ-4發生A級事故的可能性高15%（見表1）。雖然與無人駕駛平臺相比，有人駕駛飛機通常有更多的A類事故，但這一結果可能是由于有人駕駛飛機的數量更多。

表1. 1998至2021財年的軍用飛機失事和毀壞率

國防部通常使用三種模式來操作無人機系統：（1）政府擁有和操作的系統，（2）政府擁有但由承包商操作的系統，以及（3）承包商擁有和操作的系統。當無人機系統首次被引入部隊時，國防部使用了承包商擁有和操作的模式，因為國防部培訓軍事人員來操作這些新型飛機。在培訓了足夠的人員后，國防部過渡到了政府擁有和經營的模式。然而，國防部對分配給承包商運營的飛機（包括政府和承包商擁有的飛機）的任務類型進行了限制，將這些類型的行動限制在情報、監視和偵察的作用。

1.1 MQ-1 "捕食者"與無人機系統的引入

最早進入軍隊服役的無人機系統之一是MQ-1 "捕食者"，當時國防部在1996年選擇了空軍來操作 "捕食者"。根據空軍的說法，"捕食者 "的設計目的是 "向作戰人員提供持久的情報、監視和偵察信息，并結合打擊能力"。20作為國防部高級研究計劃局（DARPA）合同下的先進概念技術示范機，"捕食者 "在1995年仍作為技術示范機進行了首次作戰部署，支持北約對塞爾維亞的空襲。從1999年3月到7月，"捕食者 "在科索沃上空飛行了600多架次，進行實時監視和戰損評估。2001年9月，"捕食者 "被部署到阿富汗，在2001年9月11日的恐怖襲擊之后，為支持 "持久自由行動 "提供長期的情報、監視和偵查。美國軍隊對 "捕食者 "的廣泛使用促進了其他密切相關的無人機系統（如下所述）的發展，這些系統旨在執行各種類型的任務。盡管 "捕食者 "于2018年3月9日正式退役，但美軍目前的大部分無人機系統機隊都是基于相同的技術，包括源自 "捕食者 "的機體。

“捕食者”由加利福尼亞州圣地亞哥的通用原子航空系統公司開發，以其綜合監視有效載荷和武器裝備能力幫助定義了無人機系統的現代作用。捕食者的主要功能是對潛在的地面目標進行偵察和目標獲取。為了完成這一任務，"捕食者 "配備了450磅的監視有效載荷，其中包括兩臺電子光學（EO）相機和一臺用于夜間的紅外（IR）相機。這些攝像機被安置在車頭下的球狀炮塔中。掠奪者 "還配備了一個多光譜瞄準系統（MTS）傳感器球，它在EO/IR有效載荷中增加了一個激光指示器，使掠奪者能夠跟蹤移動目標。此外，"捕食者 "的有效載荷包括一個合成孔徑雷達（SAR），它使無人機系統能夠在惡劣的天氣中 "看到"。捕食者的衛星通信提供了超越（地面）視距無線電的操作。

MQ-1捕食者的物理特征："捕食者"是一種中高度、長壽命的無人機系統。它長27英尺，高7英尺，翼展48英尺，有細長的機翼和一個倒 "V "形的尾翼。"捕食者"通常在10,000到15,000英尺的高度運行，以便從其視頻攝像機獲得最佳圖像，盡管它能夠達到25,000英尺的最大高度。每輛飛行器可以在離其基地500多海里的地方停留24小時，然后返回家園。"捕食者"的飛行員和傳感器操作員從地面控制系統中駕駛飛機。

2001年，作為一項輔助功能，"捕食者 "配備了攜帶兩枚地獄火導彈的能力。以前，"捕食者 "識別目標并將坐標轉發給一架有人駕駛的飛機，然后與目標交戰，但增加反坦克彈藥后，無人機系統能夠對時間敏感的目標發動精確攻擊，并將 "傳感器到射擊 "的時間周期降至最低。因此，空軍將 "捕食者 "的軍事名稱從RQ-1B（偵察型無人機）改為MQ-1（多任務無人機）。

在 "捕食者 "作戰成功后，陸軍和空軍都開發了變種飛機，包括MQ-1C "灰鷹 "和MQ-9 "收割者"（下文討論）。這些飛機使用了原來的 "捕食者 "機身，同時增加了發動機功率和武器裝備。

2 選定的當前無人機系統項目計劃

以下各節概述了國防部目前選定的無人機系統項目。

• 陸軍的MQ-1C “灰鷹”
• 空軍的MQ-9 "死神"
• 海軍的MQ-25 "黃貂魚"
• 空軍的RQ-4 "全球鷹"
• 海軍的MQ-4C "海獅"
• 空軍的RQ-170 "哨兵"

除了RQ-170 "哨兵 "是一個公認的機密無人機系統項目外，這些選定的系統都有國防部發布的選定采購報告，其中提供了詳細的信息和系統特征。表2提供了這些選定的無人機系統的特征摘要。

表2. 選定的無人駕駛飛機的特征摘要

2.1 MQ-1C “灰鷹”

MQ-1C“灰鷹”（圖1）是MQ-1 "捕食者 "的陸軍衍生產品。根據陸軍的說法，MQ-1C“灰鷹”為作戰人員提供了專用的、有保障的、多任務的無人機系統能力，涵蓋所有10個陸軍師，以支持指揮官的作戰行動和陸軍特種部隊及情報和安全指揮部。 陸軍表示，MQ1C灰鷹能夠以150節的最大速度在25,000英尺的高度飛行至少27小時。它可以攜帶四枚地獄火導彈，以及光電傳感器、合成孔徑雷達和通信中繼器。根據2021財年選定的采購報告，陸軍的MQ-1C“灰鷹”在2019財年飛行了超過494,000小時，實現了92%的戰斗行動可用性。

圖1. MQ-1C “灰鷹”

陸軍總共采購了204架飛機，其中11架是訓練飛機，13架是 "戰備浮動飛機"（即備件）。平均采購單位成本（基本上是每架飛機的成本）為1.275億美元。36 陸軍在2018年8月完成了MQ-1C "灰鷹 "的作戰測試和評估，目前在15個陸軍連隊運營該無人機系統。

2.2 MQ-9 "死神"

MQ-9 "死神"（圖2）--以前是 "捕食者B"--是通用原子公司對MQ-1 "捕食者 "的替代。根據空軍的說法，MQ-9 "死神 "是一種中高海拔、長續航時間的無人機系統，能夠進行監視、目標獲取和武裝對抗。盡管MQ-9 "死神 "借鑒了MQ-1 "捕食者 "的整體設計，但MQ-9 "死神 "長13英尺，翼展長16英尺。MQ-9 "死神 "還采用了900馬力的渦輪螺旋槳發動機，比MQ-1 "捕食者 "的115馬力發動機功率大得多。這些升級使MQ-9 "死神 "能夠達到最大50,000英尺的高度，240節的空速，24小時的續航時間，以及1,400海里的航程。然而，MQ-9 "死神 "與其前輩最不同的特點是其軍械能力。MQ1捕食者能夠攜帶兩枚100磅的地獄火導彈，而MQ-9死神可以攜帶多達16枚地獄火導彈，相當于陸軍阿帕奇直升機的有效載荷能力，或者混合500磅的武器和小直徑炸彈。在2018日歷年，MQ9 "死神 "總共飛行了325,000小時--其中91%的小時，即約296,000小時，是為了支持作戰行動而飛行的。

圖2. MQ-9 "死神"

2021年1月，通用原子公司披露了MQ-9 "死神 "的一個新的海上反水面戰變體。據報道，MQ-9B "海上衛士 "配備了聲納浮標投放（投放旨在識別潛艇的傳感器）和遙感能力（很可能是指 "海上衛士 "用于搜索水面艦艇的合成孔徑雷達），目前正在太平洋地區進行測試。

根據2020財年選定的采購報告，空軍已與通用原子公司簽訂合同，在該計劃的有效期內建造366架MQ-9 "死神"。按2008年美元計算，平均采購單位成本為2230萬美元（或按2022財年美元計算約為2800萬美元）。在2022財年，空軍沒有要求采購任何MQ-9 "死神"，但眾議院軍事委員會在其標記中授權額外采購6架飛機。

2.3 MQ-25 "黃貂魚"

由波音公司制造的MQ-25 "黃貂魚"（圖3）旨在為海軍的航母航空隊提供空中加油。根據海軍的說法，MQ-25將率先實現有人和無人操作的整合，展示成熟的復雜的海基C4I[指揮、控制、通信、計算機和情報]無人機系統技術，并為未來多方面的多任務無人機系統鋪平道路，以超越新興威脅。MQ-25的要求是解決基于航母的加油和持久的情報、監視和偵察能力的需要。

MQ-25 "黃貂魚 "由一個飛行器和一個控制系統組成，旨在適合航空母艦。它的首次飛行是在2019年9月進行的。MQ-25 "黃貂魚 "目前正處于采購過程的工程、制造和設計階段，海軍計劃在2023財政年度開始采購。根據2021財年的選定采購報告，海軍打算采購76架飛機，平均采購單位成本為1.21億美元。海軍在確定將加油作為其第一個航母上的無人機系統任務之前，研究了幾個無人戰斗飛行器概念。

圖3. MQ-25 "黃貂魚"

2.4 RQ-4 "全球鷹"

諾斯羅普-格魯曼公司的RQ-4 "全球鷹"（圖4）是美國空軍目前投入使用的最大和最昂貴的無人機系統之一。RQ-4 "全球鷹 "集成了多樣化的監視有效載荷，其性能被廣泛認為可與大多數有人駕駛的間諜飛機相媲美或超越。RQ-4全球鷹長47.6英尺，重32,250磅，與一架中等規模的公司飛機差不多大。根據空軍的說法，RQ-4全球鷹的飛行高度幾乎是商業客機的兩倍，可以在65,000英尺的高空停留超過34小時。它可以飛到5,400海里外的目標區域，在60,000英尺高空徘徊，同時監測一個伊利諾伊州大小的區域（近58,000平方英里）24小時，然后返回。RQ-4 "全球鷹 "最初被設計為一種自主的無人機，能夠根據預先編入飛機飛行計算機的輸入進行起飛、飛行和降落；然而，空軍通常在任務控制飛行員和傳感器操作員的配合下操作這些飛機。

圖4. RQ-4 "全球鷹"

RQ-4全球鷹目前以三種配置部署。Block 20、Block 30和Block 40：

• 20號機被稱為戰場機載通信節點（BACN，發音為 "bacon"），充當地面部隊的通信中繼。目前有四架飛機采用這種配置。

• 30號機使用合成孔徑雷達（SAR）、光電/紅外（EO/IR）傳感器、增強型綜合傳感器套件（EISS）和機載信號情報有效載荷（ASIP）的組合。Block 30的初衷是為了取代U-2間諜飛機。目前有20架Block 30飛機正在服役。

• 40號機整合了具有地面跟蹤能力的多平臺雷達技術（可跟蹤地面部隊的雷達，類似于E-8C JSTARS飛機）。10架Block 40飛機正在服役。

截至2016財年的選定采購報告，RQ-4全球鷹已經飛行了14萬小時（其中10萬小時支持作戰行動）。2014年，79.7%的飛機可用于執行任務。2014財年的平均采購單位成本為1.228億美元（或按2022財年調整后的美元計算為1.411億美元）。總統的2022財年預算請求重申了空軍計劃在2021財年退役所有Block 20飛機，并在2022財年退役所有Block 30飛機。

2.5 MQ-4C "海獅"

海軍的MQ-4C "海神"（圖5）也被稱為廣域海上監視（BAMS）系統，它以 "全球鷹 "Block 20機身為基礎，但使用不同的傳感器，與P-8 "海神 "有人駕駛飛機一起支持海上巡邏行動。根據2020財年選定的采購報告，"安裝在MQ-4C天龍上的任務傳感器提供360度的雷達和光電/紅外覆蓋"。報告稱，海軍打算在2020年10月達到初始作戰能力，并在2021年5月做出全速生產的決定。在2019年的年度報告中，作戰測試和評估主任表示，海軍結束了對該飛機的作戰評估，這支持了早期的實戰決定。MQ-4C "海獅 "的平均采購單位成本在2016財年為1.461億美元（或在2022財年約為1.626億美元）。

圖5. MQ-4C "海獅"

2019年6月，伊朗軍方在阿曼灣擊落了一架MQ-4C "海獅"，國防部稱其為BAMS飛機。根據海軍的新聞簡報，這架飛機當時正在該地區飛行，監測霍爾木茲海峽是否有伊朗對商業航運的威脅。國防部官員表示，"這次襲擊是在最近國際航運和商業自由流動受到威脅之后，試圖破壞我們監測該地區的能力。" 當時，特朗普政府似乎考慮對伊朗摧毀一架美國飛機進行報復性打擊，但據報道，在回應一架無人駕駛飛機的損失時，升級風險是不值得的。

2.6 RQ-170 "哨兵"

盡管RQ-170 "哨兵"（媒體也稱之為 "坎大哈的野獸"）被公開承認存在，但關于它的大部分信息都是保密的。RQ-170 "哨兵 "首次在阿富汗上空被拍到，但據說也曾在韓國作戰，它是一種無尾的 "飛翼"，比美國目前的其他無人機系統更隱蔽。 據報道，一架RQ-170 "哨兵 "在2011年5月1日對奧薩馬-本-拉登的駐地進行了監視和數據中繼。伊朗政府在2011年12月2日聲稱擁有一架完整的RQ-170 "哨兵"，因為它被指控侵入了伊朗領空。

RQ-170 "哨兵 "由洛克希德-馬丁公司制造，翼展約65英尺，長近15英尺，由一臺噴氣式發動機驅動。它的上翼表面似乎有兩個傳感器托架（或衛星天線外殼）。雖然該機具有像B-2隱形轟炸機那樣的固有的低可觀察性混合機翼/機身設計，但RQ-170 "哨兵 "的常規進氣口、排氣口和起落架門表明其設計可能沒有完全針對隱形進行優化。

根據空軍的說法，"RQ-170哨兵是空軍正在開發、測試和投入使用的低可觀察性無人駕駛飛機系統（UAS）"。 沒有進一步的官方狀態。

2.7 其他報告的項目計劃

盡管其他無人機系統項目正在開發中，但它們在很大程度上是保密的，因此有關它們的信息并不公開。這些項目包括B-21 "突襲者"（據說是一種能夠進行遠程駕駛的載人轟炸機）和RQ-180。2021年12月4日，空軍部長弗蘭克-肯德爾透露，空軍打算在2023財政年度啟動兩個新的無人機系統項目，但沒有其他信息。

B-21 "突襲者"

即將推出的B-21 "突襲者 "不是一個純粹的無人機系統；這種遠程轟炸機預計將由遠程或機上人員操作。B-21（圖6）打算在常規和核方面發揮作用，有能力穿透先進的防空環境并在其中生存。預計它將在20世紀20年代中期開始服役，建立一個由100架飛機組成的初始機隊。B-21將駐扎在德克薩斯州的戴斯空軍基地、密蘇里州的懷特曼空軍基地和南卡羅來納州的埃爾斯沃思空軍基地，其中埃爾斯沃思是訓練基地。

圖6. 對B-21的渲染圖

B-21是圍繞三個具體的能力而設計的:

1.一個大而靈活的有效載荷艙，能夠攜帶目前和未來的各種武器裝備。

2.航程（盡管是保密的）。

3.預計每架飛機的平均采購單位成本為5.5億美元（2010財政年度），這是公開宣布的，以鼓勵競爭廠商限制其設計。

盡管空軍已經發布了轟炸機的藝術效果圖，但具體設計仍然是機密。

為了實現5.5億美元的目標，單位成本被指定為采購戰略中的一個關鍵性能參數，這意味著達不到這個價格就會失去投標資格。(該價格是基于采購100架飛機；數量的變化可能會影響實際的單位成本）。在授標公告中，空軍透露，諾斯羅普公司中標的獨立成本估計為每架飛機5.11億美元，相當于2016財年的5.64億美元。空軍表示，截至2021年的平均采購單位成本在2010財政年度為5.5億美元，或在2022年為6.7億美元。

RQ-180

據報道，另一個正在開發的無人機系統項目是RQ-180，據說是一種轟炸機大小的無人機系統。 2014年6月9日，前空軍負責情報、監視和偵察的副參謀長羅伯特-奧托中將說，空軍正在 "研究RQ-180遙控飛機，以使其更好地進入有爭議的空域，在那里，無人駕駛的RQ-4全球鷹和有人駕駛的U-2S平臺是很脆弱的。" 關于RQ-180的其他細節幾乎沒有公開發布，空軍也沒有正式承認該計劃。

3 關于國會潛在的問題

本節討論了國會在考慮國防立法時可能出現的問題，包括與載人系統的成本比較，缺乏后續的記錄項目，組織管理，與現有部隊結構的互操作性，以及出口管制。

3.1 與載人系統的成本比較

在2021年6月的一份報告中，美國國會預算辦公室（CBO）研究了有人和無人的情報、監視和偵察（ISR）飛機之間的成本、可靠性和出動率。值得注意的是，CBO確定RQ-4全球鷹每飛行小時的成本約為18,700美元，或載人P-8海神的62%，后者可執行類似任務，每飛行小時的成本為29,900美元。報告還指出：

• 與P-8相比，RQ-4全球鷹預計每年多飛行356小時

• RQ-4全球鷹的預計壽命為20年，而P-8的預計壽命為50年

• RQ-4全球鷹的采購成本為2.39億美元，而P-8海神的采購成本為3.07億美元（約為該載人平臺采購成本的78%）。

同樣，其他UAS飛機的購置成本和每飛行小時的成本也比有人駕駛飛機低。然而，UAS飛機通常比有人駕駛飛機有更高的事故率。國會在比較飛機系統時可以考慮這種權衡--較低的成本與較高的風險。

3.2 缺少后續項目記錄

在伊拉克和阿富汗沖突期間，美國軍方每年購買數百個無人機系統，主要是MQ-1 "捕食者 "和MQ-9 "死神"，但也有RQ-4 "全球鷹 "和MQ-4 "海獅"。當這些沖突結束后，采購量驟然下降。例如，各部門在2012財政年度采購了1211架中型或大型無人機系統，但到2014年，每年的數量下降到54架無人機系統，而且這個數字還在繼續下降。2022財年的預算報告要求采購6套UAS。

國防部沒有對這一變化進行正式的評論；然而，有幾個因素可能影響了這一下降趨勢。一個是在伊拉克和阿富汗沖突期間獲得的許多無人機系統共享類似的技術，軍方可能沒有設定新的要求來納入新技術。另外，盡管那些第一代和第二代無人機系統在寬松的空中環境（如伊拉克和阿富汗的環境，那里沒有對手的空軍或防空部隊）下運行良好，但在與先進的防空部隊和飛機的近距離沖突中，它們會面臨更大的挑戰，而這些飛機越來越成為美國國防規劃的一部分。國防部也可能在更先進的技術（如噴氣動力無人機系統）成熟時，有意識地在采購方面采取戰略暫停。最后，許多無人機系統的開發被認為在這一時期轉移到了不被承認的機密系統。因此，國防部的采購可能沒有如此急劇下降，而是從非機密或公認的機密項目轉移到公共預算文件中看不到的非公認的機密項目。

3.3 組織管理

盡管大多數美國軍用無人機系統是基于MQ-1 "捕食者 "機身的，但各軍種都有無人機系統項目。在授權和監督方面，國會可以考慮以下問題。誰應該管理國防部無人機系統的開發和采購？這些項目中至少有一部分的管理應該集中起來嗎？如果是這樣，國防部的中央機構應該設在哪里？

前空軍參謀長諾頓-施瓦茨將軍提出："理想情況下，你想做的是讓美國政府以一種能夠讓我們獲得最佳能力的方式。一個例子是BAMS[MQ-4 Triton]和[RQ-4]全球鷹。為什么海軍和空軍要有兩個獨立的倉庫、地面站和訓練管道，來處理本質上是相同的飛機和不同的傳感器？我認為我們雙方有很多機會可以更好地利用資源。" 蘭德公司2013年的一項研究發現，從歷史上看，聯合載人飛機項目并沒有帶來生命周期的成本節約，但通過一個辦公室管理多個項目而不完全合并這些項目可能是可能的。

3.4 與現有部隊結構的互操作性

無人機系統在與有人駕駛飛機執行任務時帶來了潛在的互操作性挑戰，因為飛行員并不直接在飛機上，而是位于機場上，用于起飛和降落，或者位于美國的一個設施。例如，UAS飛行員依靠攝像機或傳感器與編隊中的有人飛機進行視覺接觸。在過去的20年里，陸軍和空軍都展示了將無人機系統整合到其行動中的方法；最近，陸軍在其2021財政年度的項目匯合中試驗了新的概念。然而，海軍和海軍陸戰隊在將無人機系統整合到他們目前的機隊和行動中的經驗有限，特別是在航空母艦和兩棲艦上的大型無人機系統。隨著新的無人機系統的開發，以及使用這些飛機的新概念，有人駕駛的飛機和無人機系統將如何整合仍有待觀察。同樣，目前還不清楚與空域沖突有關的問題在多大程度上會給國防部帶來挑戰。

3.5 出口管制

美國通過多邊出口管制制度和國家出口管制來控制無人機系統的出口。

導彈技術管制制度

導彈技術管制制度（MTCR）"尋求限制 "核生化武器擴散的風險，"通過管制可能有助于此類武器運載系統（除有人駕駛飛機外）的貨物和技術的出口"。1987年由美國和其他六個國家成立的MTCR，每年舉行幾次會議，目前由35個伙伴國組成，是一個非正式的自愿安排，其伙伴國同意對一個包含兩類受控物品的附件適用共同的出口政策準則。伙伴國根據國家立法執行這些準則，并定期交流有關出口許可證問題的信息，包括拒絕技術轉讓。MTCR準則適用于武裝和非武裝無人機系統。

第一類MTCR項目是最敏感的，包括 "能夠在至少300公里范圍內運送至少500公斤有效載荷的完整無人機系統，其主要的完整子系統......以及相關的軟件和技術"，以及為這些無人機系統和子系統 "專門設計的 "生產設施。伙伴國政府應 "強烈推定拒絕 "此類轉讓，無論其目的如何，但可在 "罕見情況下 "轉讓此類項目。 該準則禁止出口第一類物品的生產設施。制度伙伴在授權出口第二類物品方面有更大的靈活性，其中包括不太敏感和兩用的導彈相關部件。這一類別還包括完整的無人機系統，無論有效載荷如何，射程至少為300公里，以及具有某些特征的其他無人機系統。

MTCR準則指出，各國政府在考慮MTCR附件物品的出口請求時應考慮六個因素。(1) 對核生化擴散的關注；(2) 接受國 "導彈和空間計劃的能力和目標"；(3) 轉讓對核生化運載系統的 "潛在發展意義"；(4) "對轉讓的最終用途的評估"，包括下文所述的政府保證；(5) "相關多邊協定的適用性"；以及(6) "受控物品落入恐怖團體和個人手中的風險"。 " 該準則還規定，如果伙伴國政府 "根據所有可用的、有說服力的信息 "判斷該物品 "打算用于 "核生化武器的運載，則強烈推定拒絕轉讓MTCR附件中的任何物品或任何未列入清單的導彈。

此外，MTCR準則指出，如果出口國政府不判斷擬議的第一類無人機系統的轉讓是用于核生化運載，政府將從接受國獲得 "有約束力的政府對政府的承諾"，即 "未經 "出口國政府的同意，"該項目或其復制品或衍生品都不會被再次轉讓。出口國政府還必須承擔 "采取一切必要步驟，確保該物品只用于其既定的最終用途 "的責任。此外，政府只有在得到 "接受國政府的適當保證"，即接受國將只為其既定目的使用這些物品，并在未經出口國政府事先同意的情況下不修改、復制或重新轉讓這些物品的情況下，才可批準轉讓 "可能有助于[核生化]運載系統 "的物品。伙伴國政府的出口管制必須要求在政府通知出口商此類物品 "可能全部或部分用于......載人飛機以外的[核生化]運載系統 "的情況下，授權轉讓未列入清單的物品。這些限制被稱為 "全面 "管制。

其他多邊出口管制制度

其他多邊制度限制可能使無人機系統開發核生化有效載荷的技術的出口。例如，核供應國集團管理與核有關的出口，而瓦森納安排在常規武器和某些兩用貨物和技術方面發揮著類似的作用。澳大利亞集團是與化學和生物武器有關的技術的類似組織。

美國的出口管制

從2017年開始，美國向MTCR合作伙伴提交了一系列建議，以放寬該制度對某些無人機系統的出口準則。 這些政府以協商一致的方式作出決定，但沒有同意采納任何這些建議。2020年7月24日，特朗普政府宣布了一項新的無人機系統出口政策，將 "精心挑選的MTCR第一類無人機系統的子類，其飛行速度不能超過每小時800公里（大約每小時500英里），視為第二類"，從而克服了MTCR對這些系統的 "強烈拒絕推定"。美國已經向法國、意大利、日本、德國、韓國、西班牙和英國出口了MTCR第一類無人機系統。

美國商務部工業與安全局（BIS）2021年1月12日的最終規則實施了對美國兩用許可程序的相關修改。BIS向國會提交的2020財政年度報告指出，取消了所有2020年MTCR會議，并解釋說，美國單方面采取這一政策是因為 "在可預見的未來，MTCR沒有進一步進展的場所"。 國務院的一位官員說，該提案 "仍然是我們在MTCR中的一項優先努力，但這--與其他許多事情一樣--受到了旅行限制的阻礙"，該限制是為了應對COVID-19病毒帶來的風險。MTCR成員在2021年10月舉行了一次全體會議，但沒有通過美國的提案。

美國對無人機系統的出口施加了一些其他限制。美國務院負責管理對軍用無人機系統和其他國防物品的出口管制；這一制度的法定依據是《武器出口管制法》（AECA；P.L. 94-329）。該法第71(a)條要求國務卿保持一份MTCR附件中所有不受美國雙重用途管制的物品清單。美國出口管制法》還限制了原產于美國的國防物品的用途，并禁止未經美國政府許可向第三方轉讓此類物品。2018年出口管制法》（P.L. 115-232，B副標題，第一部分）為總統提供了廣泛而詳細的立法授權，以實施對兩用物品出口的控制，包括兩用無人機系統和相關組件。美國關于兩用物品出口的法規包含對無人機系統的全面控制。

美國政府還實施了一些法規，以確保原產于美國的無人機系統的接收者將這些物品用于其申報的目的。根據2019年5月國務院的一份概況介紹，美國將轉讓軍用無人機系統，"只有采取適當的技術安全措施"。 國務院和商務部都會進行最終監測，以確定接受國是否適當地使用出口物品。概況介紹說，一些軍用無人機系統 "可能要接受強化的最終使用監測"，以及 "額外的安全條件"。根據國務院的概況介紹，美國轉讓MTCR第一類無人機系統也 "應要求與 "美國政府就該系統的使用進行定期磋商。