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當小型無人機系統（sUAS）由疏忽、魯莽或惡意操作者操控時，將對地方及聯邦機構構成重大威脅。隨著sUAS與傳統航空器共享空域的情況日益增多，且其可能作為武器侵入管制空域，人員、設施及資產防護已成為核心議題。本研究通過集成低成本分布式傳感器與機器學習（ML）模型，提升戰場態勢感知能力，補強現有傳感平臺對sUAS的實時探測、分類與定位效能。

本文提出"無人機偵測指揮中心"（DDCC）概念架構。該系統對接分布式節點網絡，通過聲學與光學雙模態實時獲取sUAS數據，并具備截取關鍵幀能力以增強未來機器學習模型的預測性能。基于大疆Matrice 600 Pro采集的數據集，構建多組深度學習模型實現sUAS存在性分類及節點距離預測。重點評估聲學測距性能（與光學測距對比），最終融合多源數據構建定制模型，驗證融合數據是否優于單模態方案。初步實驗顯示：聲學分類準確率79.6%，光學分類準確率86.7%；獨立測距任務中聲學平均絕對誤差10.463米，光學誤差16.961米；經卷積循環神經網絡處理融合數據后，平均絕對誤差降至9.57米，較聲學數據提升0.88米，較光學數據提升7.385米。

本章首先闡明研究問題與目標，隨后介紹DDCC系統——該專有平臺可同步聯動多傳感器執行"記錄"與"預測"指令。

在sUAS激增的背景下，無論操作者性質（疏忽/惡意/軍事），均對地方及聯邦機構安全構成緊迫威脅。面對sUAS與傳統航空器空域共享及其武器化趨勢，人員設施防護已成關鍵挑戰。本研究旨在驗證"低成本分布式傳感器+ML模型"在sUAS探測、分類及測距中的有效性，并構建DDCC系統——該系統可加載預訓練模型，基于視頻、音頻及融合數據實現sUAS存在性識別與距離測算。

本文致力于解決空基威脅探測的多維挑戰（特指sUAS），通過在DDCC中融合"聲學特征卷積循環神經網絡"（CRNN）與"YOLOv8目標檢測模型"，構建可實時識別、分類及測距的全域解決方案。研究目標明確如下：

1. 一體化架構集成：研究CRNN聲學分析與YOLOv8視覺檢測在DDCC中的無縫融合，設計優化雙模態協同架構
2. 聲學測距回歸模型：構建訓練CRNN實現聲源測距（單位：米）
3. 光學測距回歸模型：構建訓練全連接深度神經網絡實現視頻源測距（單位：米）
4. 訓練驗證體系：采用多樣化sUAS場景數據集對視覺/聲學組件進行嚴格訓練驗證，優化模型魯棒性
5. 跨模態融合技術：開發創新融合算法整合視聽信息，發揮多模態互補優勢。融合核心目標在于證明"視聽結合"較單模態具有更高預測精度

DDCC作為專有系統，通過傳感器網絡執行指令（如記錄/預測）。其客戶端界面采用3x3網格排列的九宮格視頻流布局，每區塊均支持"連接"、"錄制"、"預測"、"靜音"功能鍵，配備服務器主機配置文本框及遠程重啟下拉菜單。樹莓派4服務器傳輸的實時音視頻流顯示于對應區塊，捕獲數據的分類預測結果集中呈現在日志域。系統可加載預訓練模型執行定制化預測任務，本研究特訓模型專注于基于視頻/音頻/融合數據的sUAS存在性識別與距離測算。

文檔結構如下：第二章詳述sUAS探測技術背景與研究進展；第三章解析DDCC系統設計與節點配置；第四章闡述數據采集、模型構建及訓練驗證方法論；第五章呈現全流程實驗結果；第六章探討未來sUAS數據采集路徑；第七章總結研究并給出結論陳述。

本研究探討數字裁定支持工具如何影響MUNI-KASS戰術推演中的腦力負荷，以及該工具的界面優化方案。該推演用于研究無人自主系統對海上指揮控制的影響。研究采用分布式認知方法分析推演規則與裁定員角色，揭示裁定員在MUNI-KASS推演中扮演影響進程的主動決策者角色，而非機械規則執行者。數字工具作為認知工件，將規則與推演機制邏輯外部化。通過層次任務分析與認知負荷分析結合，識別出高固有負荷任務；利用NASA任務負荷指數量表（NASA-TLX）分別測量手動裁定與數字輔助裁定的腦力負荷。數字工具旨在自動化涉及傳感器探測、單位定位及戰斗結果判定的任務——該方法已驗證有效，因這些任務被確定為具有最高固有負荷。NASA-TLX顯示使用工具后裁定員總體腦力負荷降低（尤見于前述高負荷任務）。

為評估數字工具界面，參與式設計工作坊與梅耶（Mayer）多媒體學習認知理論原則共同指導設計過程，確立界面設計四大核心原則：連貫性、空間鄰近性、分段性及標記突出性。本研究提供結構化裁定員負荷評估方法，提出迭代式理論驅動的數字輔助工具設計建議；不僅交付了數字工具用戶界面原型，更論證了數字化輔助如何提升兵棋推演質量及其成為未來推演必備組件的必然性。

背景與技術應用

無人自主系統在各社會領域普及度與能力持續提升，軍事領域尤為顯著。這類系統被視為應對日益復雜快節奏作戰場景的關鍵要素。鑒于軍事領域高度復雜、容錯率低且績效標準嚴苛，系統實施需審慎規劃。其影響尤顯于指揮控制（C2）領域——即軍事行為體規劃、協調與執行行動的核心流程，對確保資源有效分配以達成戰略戰術目標具有樞紐作用。瑞典武裝力量條令將C2定義為"協調可用資源實現任務目標所需效能的過程"（F?rsvarsmakten, 2016）。

為探索自主系統如何影響C2，瑞典國防研究院（FOI）開發了機械化陸戰兵棋推演（Saleh等人, 2022）。軍事領域運用推演研究、訓練、規劃與教學的歷史長達千年（Halter, 2006），現代形式亦有二百年積淀（Hausrath, 1972）。兵棋推演的價值在于促進體驗式學習：有效幫助參與者理解復雜不確定環境（Perla & McGrady, 2011）、突發事件及技術影響（Kriz, 2003, 2008）。體驗式學習支持知識反思與抽象概念形成：通過可視化呈現問題空間，參與者能精準指代特定單位、事件或場景，從而提升研討與學習效能（Saleh等人, 2022; Pestrea等人, 2022; Bengtsson等人, 2022）。另一優勢在于可通過規則機制融入現實約束（如單位能力）。

UNI-KASS推演框架

FOI開發的"通用自主作戰指揮與控制研究沖突棋盤推演"（瑞典語縮寫UNI-KASS）集成半自主系統——其接收策略指令后在模擬戰場環境中執行任務。該推演為自主系統研究者與參與者創造多元學習場景：研究者可捕捉分析推演生成的反思與研討；參與者則能提煉經驗以應對未來態勢。UNI-KASS作為戰術棋盤推演，配備代表現實或未來載具的3D單位模型，及模塊化六角形棋盤（如圖1數字推演界面所示）。單位數量類型與環境呈現由預設場景決定。棋盤由具差異化特性的六角形圖塊構成以模擬真實環境要素。藍方與紅方對抗推演，每方可有多名參與者組成戰隊。

圖1：UNI-KASS推演棋盤示例??

理想情況下，戰隊成員應具備機械化作戰知識。戰隊操控棋盤單位達成己方目標。場景包含雙方任務目標、預設單位類型數量，旨在為雙方設定可探索特定C2研究議題的戰術問題（Pestrea等人, 2022）。推演輪次間的狀態更新與規則執行由兩名裁定員完成行政任務，其職責同時包括引導推演進程以適配研究目標。

1.1 新型海上兵棋推演系統

無人自主系統不僅適用于陸地作戰，也涵蓋所有軍種作戰領域，海軍即是其中之一。海上作戰環境中采用自主系統，使海軍能夠通過比純載人系統更廣的覆蓋范圍實施偵察與作戰。為研究自主系統對海戰指揮控制（C2）的影響，瑞典國防研究院（FOI）正在開發UNI-KASS的海上版本——MUNI-KASS。該海上推演系統旨在反映海上作戰的復雜性（Wikstr?m等，2024）。首要區別在于：海上作戰覆蓋水面、水下與空域三維空間，而陸地作戰僅涉及地面與空中。從無人機（UAV）、無人水面艇（USV）到無人潛航器（UUV），各維度均存在對應的無人自主系統。此外，MUNI-KASS整合了以下復雜性要素：利用有源/無源傳感器探測識別目標的風險、激活傳感器時的暴露風險，以及目標優先級排序機制。其推演棋盤同樣由六邊形圖塊構成，象征不同地形類別（如陸地、島嶼、港口、淺海、深水區）。海上版最大變革在于棋盤劃分為雙層空間結構：一層處理水面與空中單位，另一層處理水下單位（Wikstr?m等，2024）。這種空間分層體現了空中-水面-水下三維海戰的復雜性。

圖2：MUNI-KASS推演棋盤模塊原型??。頂層為透明設計，其上布置島嶼與港口圖塊；底層采用海水深度標識符，色調由淺藍（淺水區）漸變至深藍（深海區）。

現代及未來艦艇等軍事單位延續UNI-KASS的3D模型呈現形式。每類單位受移動范圍、武器類型、傳感器強度、探測半徑及隱身能力等規則約束。圖2展示10x10標準模塊化棋盤及部分單位模型（實際研討會采用20x20或更大規格）。特定單位具備防御能力，其中部分單位若友軍處于防空射程內還可提供協同防御。MUNI-KASS核心機制包含："視線"限制、有源/無源傳感器探測識別、基于單位類型與地形的回合限制。每輪推演需裁定員按序列管理行動流程，行動分為兩階段：首階段執行機動與傳感器探測，次階段實施武器攻擊。對抗方分處獨立作戰室，僅可觀察己方單位及已探測識別的敵方/民用單位。此機制模擬"無法即時獲知攻擊效果"的海戰典型特征，同時體現傳感器、戰爭迷霧和視線限制等海戰要素。

為確保這些新增復雜機制正確應用，裁定員工作負荷必然增加。為緩解MUNI-KASS裁定壓力，FOI正開發數字裁定支持工具，重點自動化需計算與規則解析的任務。本研究將評估該工具用戶界面，探索優化方案以提升裁定任務輔助效能并降低工作負荷。研究采用認知科學方法：將MUNI-KASS視為認知系統，以裁定員角色為切入點進行系統分析，進而聚焦其任務域進行測繪與負荷測量。最終通過學習理論解讀負荷數據，轉化為可操作的界面設計指南。

1.2 研究目標與任務

本研究旨在評估并提升現有MUNI-KASS數字裁定工具的可用性，通過兩大研究問題實現：

1. 數字裁定支持工具如何影響MUNI-KASS裁定員的工作負荷？
2. 當前版本數字工具向裁定員呈現必要信息的有效性如何？

鑒于裁定員認知能力受任務復雜度與外部干擾制約，能自動計算、輔助記憶卸載并厘清任務結構的數字工具或可減輕腦力負荷（問題1）。這凸顯評估當前工具信息呈現方式的必要性——若數字工具無法直觀傳遞信息，則可能僅轉移而非降低工作負荷（問題2）。為解答這些問題，本研究將MUNI-KASS視為分布式認知系統，其中裁定員作為主動行為體；運用層次任務分析法（HTA）測繪裁定員任務域，識別其所需執行的所有子任務與操作。HTA與分布式認知分析為后續研究奠定基礎，提供對裁定員角色的語境化理解。該方法不僅解析裁定員的行為職責，更揭示其信息處理、注意力分配與決策制定的認知機制。

基于研究結論，本研究還將提出數字工具用戶界面改進方案，旨在降低工作負荷并提升裁定員績效。

本研究審視了加拿大國防部（DND）及加拿大武裝部隊（CAF）內開展的行動研究（AR），詳述相關經驗、成果與啟示。重點揭示了在軍事等層級化組織中開展自愿性研究面臨的潛在挑戰，并強調保持利益相關方持續參與對支持規劃研究活動的重要性。本研究采用混合方法行動研究（MMAR）路徑，旨在通過協作開發統計工具以優化加拿大國防部內部關于部署武裝部隊執行沖突預防任務的決策流程。研究過程中，通過在國防部門/武裝部隊人員研討會上引入沖突數據的結構方程建模（SEM），協同審查并完善決策流程；繼而運用驗證性因子分析（SEM-CFA）評估基于觀測沖突數據與理論概念構建的概念驗證模型。盡管取得初步進展，研究仍陷入停滯——這一局面促使研究者轉向深度解析國防部門/武裝部隊內行動研究的本質特征。研究深入剖析了停滯成因，包括研究者自身作為軍隊高級軍官的立場特殊性。獨特的是，該立場特性為特定反思提供了契機，有助于優化未來國防部門/武裝部隊行動研究實施策略以滿足組織與作戰需求。

關鍵詞：行動研究（AR）、混合方法行動研究（MMAR）、真實協作、決策、層級組織、軍事、結構方程建模（SEM）、驗證性因子分析（CFA）、沖突預測、加拿大武裝部隊（CAF）、加拿大國防部門（DND）

經與國防部門/武裝部隊多名高級軍官初步探討，判定核心研究問題在于：當前缺乏健全流程用于制定先發部署武裝部隊資源至脆弱國家以降低未來沖突風險的行動方案。據此明確研究焦點與總體目標：探索、開發、試點并評估統計工具，通過量化數據支持國防部門/武裝部隊利益相關方向加拿大政府官員提出部署建議——即武裝部隊如何在境外部署以降低國家/國際沖突風險。主研究問題及若干子問題隨之確立。各子問題與研究方法及階段化手段的對應關系見圖1概要及附錄A詳述（另見本章"初期研究設計與實施概述"）。請讀者關注圖1所示研究活動完成度標記：已完項與部分完成/未完成子問題及活動的分界。本文通篇采用"規劃路徑與實際執行"的比照框架解析研究偏離現象，第6章將深入探討偏離根源。

主研究問題：國防部門武裝部隊利益相關方如何運用沖突數據為政府決策者部署武裝部隊執行沖突預防任務提供依據？

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圖1 分階段行動研究框架 [參見附錄A及表1]

基于政治意愿、國防政策及國防部門/武裝部隊提升沖突認知與部署效能的預設共識，啟動第一階段預備性初步調查。基礎信息收集證實存在規范國防部門/武裝部隊提供軍事建議流程的條令手冊（加拿大國防部，2008），但從業者訪談顯示該條令未被嚴格執行。條令與實踐的顯著脫節印證《強健、安全、參與》關于該領域需改進的判斷——或許問題僅在于優良條令未獲貫徹。這成為研究武裝部隊部署至潛在沖突區實際決策流程的起點。預期條令與實踐偏差可為新型分析工具提供建構基礎，并啟示工具形態。構思初期，結合2008年阿富汗戰場經驗及自身實踐反思研究問題的重要性，推想武裝部隊或文職人員早期介入脆弱國家或可降低部署風險，并提升未沖突區域的和平前景。該議題值得探索且流程優化可期，遂將重心轉向軍事研究者如何對接國防部門/武裝部隊的操作實務。在第二、三章開篇前需說明：為何選擇行動研究而非軍事研究常用方法。

首章已闡明武裝部隊軍事決策與沖突預防[緩解]任務研究的理論基礎。引入社會科學、軍事科學及行動研究作為方法論體系，明確主問題與研究支撐框架。前文預示本行動研究在初期階段遭遇阻滯，此類問題在此類探索中實非罕見。但提前終止研究的成果共享在學界尚屬稀缺（見第二章），故望本研究能豐富行動研究知識庫及軍事探索體系——行動研究恰是開展多方法協作研究的適宜工具。

鑒于沖突議題與全球武裝部隊部署受到重大政策關注，本研究將產出后續建議報告：提議國防部門/武裝部隊內部開展決策機制專項研究及沖突獨立研究。本次行動研究揭示的經驗將闡明未來國防部門/武裝部隊研究需把握的效益、機遇及建議方向，旨在為決策層部署武裝部隊至全球高危區域提供更具針對性的成果。第二章將綜述相關文獻，深入解析行動研究理論，為第三章的方法論思辨奠定基礎。”

本文旨在建立無人機探測、追蹤與識別系統的標準化測試框架。此套標準化評估體系將促進對反無人機系統性能的深度認知。鑒于無人機威脅態勢日益嚴峻，且當前缺乏統一的系統評估政策應對風險管控，該框架建設迫在眉睫。本方法論于歐盟“內部安全基金警務部門”（Internal Security Fund Police）資助的“勇氣項目”（COURAGEOUS）框架內開發。標準化測試架構基于系列用戶定制場景構建，涵蓋各類實戰環境。現階段標準場景側重民用安防終端用戶，但該框架采用開放式架構設計，支持模塊化擴展標準場景體系，賦予用戶便捷添加新場景的能力。各場景均配套明確的作戰需求與功能性指標要求。基于此，本文提出綜合測試方法學，實現不同反無人機系統的公平定性與定量比較。該標準測試體系聚焦反無人機系統的定性定量評估，已通過三輪用戶腳本化驗證測試實現效能驗證。

本文組織結構??

本文章節安排如下：為厘清問題本質，第3章解析無人機系統（UAS）關聯事故案例并評估現役反無人機能力缺口；第4章探究當前反無人機作戰的技術與方法體系，深化現狀認知。基于前述研究基礎，第5章提出10項標準化反無人機應用場景，該場景框架將作為全流程標準化工作的指導準則。第6章詳述各標準場景的風險分析流程。通過平行工作路徑并結合終端用戶研討，第7章提出反無人機覆蓋的作戰需求體系，同步制定系列系統性能要求與量化指標。綜合上述成果，第8章構建反無人機系統評估方法論。該方案在希臘、比利時及西班牙開展的三次大規模試驗中完成驗證（詳見第9章）。第10章作為總結，通過實證結果研討指出現存研究缺口，并規劃未來研究方向。

反無人機技術體系??

反無人機領域的新技術研發已成為普遍研究方向。歐盟H2020-ALFA、H2020-ALADDIN及H2020-SafeShore項目代表典型范例，均針對特定應用場景開發無人機探測系統。構建高效探測系統普遍面臨兩大核心挑戰：首先，無論采用何種傳感技術，無人機平臺普遍具備極小反射截面與探測基線——具體表現為采用公共無線電頻段、有效距離內聲學特征微弱、可見光/紅外信號強度低、雷達反射截面微小等特性；其次，因多數無人機與鳥類特征相似，誤報率控制成為顯著技術瓶頸。雷達探測、聲學偵測、可見光識別、紅外識別（含熱成像與短波）、無線電頻譜感知、激光雷達等多種傳感方案可用于應對無人機探測難題。然而因實際工況的復雜性，現行主流解決方案普遍融合多類傳感技術，并結合源自計算機視覺的傳統檢測追蹤算法，最終實現多傳感器協同追蹤。??執法機構操作規范整合??同為關鍵考量要素。此背景下，SkyFall與DroneWise項目具有重要實踐意義：通過評估多類反無人機系統，將最優系統集成至執法機構培訓體系，并提供系列終端用戶導向措施以強化應對無人機恐怖襲擊的能力。

反無人機系統標準化測試??

在反無人機系統標準化測試方法開發領域，既往已取得多項進展。核心矛盾在于：評估無人機探測系統性能的標準化測試技術存在兩項對立需求。因系統通常依賴復雜數據融合與傳感器數據處理，需嚴格規范測試環境以識別性能邊界，此第一需求要求受控環境下的可重復測試。然而無人機探測系統需滿足全天候全時域作戰需求，故第二需求要求評估其在復雜環境下的實戰效能，二者存在根本性矛盾。標準化測試方法必須審慎平衡這兩類需求，目標是建立同時滿足開發者定量統計驗證與終端用戶定性實戰驗證的評估體系。

在機器人領域，美國國家標準與技術研究院（NIST）曾提出此類定性與定量驗證方案。基于NIST成果，首次提出驗證方法論并完成驗證。該方案于2017至2018年在SafeShore項目框架下首次應用于反無人機標準化測試。同期美國能源部核安全管理局也在本土開展反無人機測試評估方法論研究。雖未最終成為標準，但其定義的技術路線涵蓋測試方法、性能度量、測試無人機類型、關鍵變量及數據分析規范，為可靠評估反無人機技術奠定基礎。

標準缺失問題在2020年左右顯現：隨著多款反無人機系統上市，終端用戶愈發難以甄別性能差異。執法機構與政府部門在關鍵基礎設施保護場景開展多項測試，但此類試驗成本高昂且結果難以跨場景遷移。

該挑戰推動國際組織開展多項標準化工作。歐洲民航設備組織（EUROCAE）WG-115工作組積極推進標準建設：ED-286標準提供管制空域反無人機操作的"作戰服務與環境定義"（OSED），ED-322標準設定非合作無人機探測系統的"系統性能與互操作性要求"。這些聚焦機場環境的成果在歐洲與美國的緊密協調下推進——美國聯邦航空管理局（FAA）設立SC-238特別委員會制定反無人機技術綜合評估指南。EUROCAE與FAA協同確保反無人機系統在保持有效探測能力的同時安全融入現有航空體系。

北約是反無人機測試標準化的關鍵力量，其反無人機工作組聚焦：（i）建立技術共同體；（ii）政策、理念、條令及戰術規程；（iii）標準化建設；（iv）研發與作戰活動。年度"技術互操作性演習"（TIE）即為促進多系統互操作性的典范[31]。

德國標準化學會（DIN）正制定DIN 5452-9（專注無人機探測）及配套符合性測試規程。英國國家保護安全局（NPSA）同步開發"反無人機測試評估標準"，旨在構建結構化性能評估框架。國際標準化組織（ISO）通過ISO/CD 16746[33]（終端用戶設備部署指南）與ISO/CD 16747（制造商合規解決方案指引）推動全球標準統一。

上述行動體現國際社會對標準化測試的共識，但國別法規差異與作戰需求分歧仍存挑戰。"勇氣項目"制定的技術協議18150（CWA 18150）致力于整合各國成果，在確保與國際新標兼容前提下，為采購機構與安全主體提供透明可復現的技術評估框架。

現行反無人機框架綜述??

反無人機領域在商軍兩用無人機激增的推動下取得顯著進展。本節概述現役探測、追蹤與識別（DTI）技術及其在反無人機系統中的組合應用。

1. 探測-追蹤-識別（DTI）技術體系??

本研究初始收集260套反無人機系統數據，經數據詳實度與適用性篩選后保留144套系統樣本。這些解決方案融合多種DTI技術，圖3展示技術分布格局，其中主流方法包括：

• ??微波雷達??：55%系統采用，通過主動發射無線電波探測目標。核心優勢包括：全天候作戰能力（晝夜無休）、中強度惡劣天氣維持功能（暴雨/霧/雪環境下性能可能衰減）、可同步提供目標距離/徑向速度/高度數據（部分構型）、結合機械或電子掃描天線陣實現廣域監控。主要局限在于：低頻雷達對小截面微型無人機探測困難；高頻雷達在大氣衰減下探測距離銳減；易受電磁干擾（含蓄意干擾）；主動發射特性易暴露自身位置。

• ??可見光攝像機??：47%系統采用，多作為輔助傳感手段支持威脅識別或操作員視覺確認。其高空間分辨率特性（配合適用光學器件）支持遠距離小目標識別，被動傳感模式利于隱蔽作戰。但效能高度依賴環境光照——夜間或濃云條件下需人工補光（犧牲隱蔽性）；霧霾/雨雪等環境因素顯著降低探測概率與識別精度。

• ??熱成像儀??：35%系統集成，基于目標紅外特征實施探測。優勢體現在：全黑暗環境有效監控；通過電機/電池等熱源特征識別目標；對煙霧/偽裝等視覺遮蔽抗性強。局限包括：暴雨/濃霧/高溫環境削弱熱對比度；空間分辨率低于可見光設備；長距探測模式視場角收窄，需多傳感器協同保障覆蓋。

• ??頻率監測設備??：64%系統配置，通過截獲分析無人機與控制臺射頻信號實現探測。優勢特性有：非視距探測能力（射頻可穿透部分障礙物）；通過射頻指紋/遙測解碼識別機型狀態；被動探測不暴露自身。核心制約為：僅能監測主動發射信號的無人機（預編程自主飛行目標無效）；射頻飽和的城區環境誤報率高且定位困難。

• ??聲學傳感器??：10%系統采用，通過捕捉螺旋槳聲紋特征實施識別。優勢在于：不受電磁頻譜制約；非視距短距探測能力；設備緊湊利于機動部署。但存在嚴重缺陷：環境噪聲（風噪/車流/工業設備）易掩蓋目標特征；理想條件下有效探測距離不足300米，難以滿足早期預警需求。

• ??紅外傳感器與激光雷達??：分別占2%與4%。紅外傳感器（本文指非熱成像類的簡易設備）通過監測場景紅外輻射變化探測目標，優勢是冷背景下熱目標識別能力，常作為高精度系統觸發裝置；局限為無成像功能（僅支持探測）、易受雨霧干擾。激光雷達基于激光測距實現三維環境建模，優勢體現在：復雜環境精準定位（降低誤報）、中短距場景解析能力強；制約因素包括：主動發射易暴露、雨雪霧導致信號衰減、人眼安全標準限制功率（影響作用距離）。

這些技術的流行表明了多傳感器融合的趨勢，以提高可靠性和魯棒性。用于檢測和跟蹤的傳感器融合領域，特別是在反無人機應用中，正在通過基于人工智能的方法和對經典技術的增強而迅速發展。目標是增加系統的健壯性，減少誤報，并在不同的環境條件下提供持續的操作能力。目前影響該領域的關鍵算法方法包括：

• ??探測追蹤數據融合算法新動向??。反無人機領域的傳感器融合技術正通過人工智能方法與經典算法優化實現高速演進，核心目標為增強系統穩健性、降低誤報率并保障多變環境下的持續作戰能力。當前主導該領域的關鍵算法如下：

• ????人工智能增強型多傳感器融合??。新一代反無人機系統（C-UAS）日益采用AI增強的傳感器融合方案：通過機器學習模型整合雷達、光電/紅外攝像機、聲學陣列、射頻探測器等多源異構傳感器數據。基于神經網絡（CNN處理圖像輸入，RNN及變換器處理時序數據）的融合算法實現探測追蹤信息的協同優化。此類方法通過多模態數據集訓練模型以識別復雜威脅模式，補償傳感器固有缺陷，并實現概率化威脅分類。AI技術可動態調整傳感器權重系數，有效應對氣象/地形等環境變量導致的數據缺失或異常。

• ????卡爾曼濾波器及其現代演進??。卡爾曼濾波器及其擴展型（EKF/UKF）仍是移動目標追蹤的基礎。反無人機系統借此融合雷達、光電/紅外及射頻輸入，精確測算無人機位態信息。最新趨勢包含：基于傳感器可靠性指標在線調整過程/測量噪聲協方差的"自適應卡爾曼濾波器"，以及依據無人機行為切換懸停/機動/俯沖等運動模型的"交互多模型濾波器"。

• ????貝葉斯數據融合??。貝葉斯網絡與粒子濾波器通過概率分布建模管理不確定性，在接收新傳感器觀測值時持續更新狀態概率。現代粒子濾波器整合多假設追蹤技術應對多目標及模糊觀測場景，顯著降低誤識別率。貝葉斯融合還能整合沖突傳感器輸出，實現非二元化的柔性決策。

• ????證據融合的鄧普斯特-謝弗理論??。鄧普斯特-謝弗證據理論在異構傳感器融合中日益普及，其顯性建模傳感器間的不確定性及沖突。該方法提供置信區間（非單點估值），增強不確定情境下的決策可靠性，尤其在射頻拒止/視覺降級等傳感器可靠性動態波動的環境中具突出價值。

• ????圖譜化拓撲融合??。新興方法將多傳感器輸出轉化為圖譜節點關系，利用圖神經網絡（GNN）或拓撲數據分析建立連續追蹤路徑與檢測關聯性。該技術在傳統算法失效的場景（如蜂群無人機、建筑遮蔽頻繁的城市場景）展現顯著優勢，有效應對目標遮擋與傳感器信號中斷。

2. 反無人機解決方案的技術組合??

現代反無人機系統常集成多種探測技術以提升發現概率與追蹤精度。圖4展示不同技術組合的占比分布，具體構成如下：

• ??單一技術系統??：53%的反無人機解決方案僅依賴一種探測方法，主要為頻率監測或雷達探測。
• ??雙技術系統??：9%的方案融合兩種技術（如雷達與可見光攝像機組合）。
• ??三技術系統??：15%的方案整合三種獨立技術以強化多模態探測能力。
• ??四技術及以上系統??：23%的方案采用四種以上技術，典型組合包含雷達、攝像機、射頻監測及其他傳感器。

多技術系統趨勢凸顯對魯棒數據融合方法的迫切需求，以有效降低誤報與漏檢率。

完成目標探測識別后，可部署下列壓制手段：

• ??電子對抗??：射頻干擾、信號欺騙及協議操控以切斷通信或接管目標；
• 動能方案??：需即刻消除威脅時部署網捕系統、攔截無人機或高能激光武器；
• ??定向能系統??：微波/激光武器通過非接觸方式癱瘓無人機電子系統或結構。

3. 反無人機技術選型的挑戰與考量??

反無人機系統選型需綜合評估以下要素：

• ????探測范圍??：技術效能受制于距離與環境約束；
• ????抗氣候能力??：雷達與頻率監測比光學/紅外系統更耐惡劣氣候；
• ????誤報控制??：聲學傳感器與頻率監測易受環境噪聲或射頻干擾影響；
• ????部署可行性??：移動平臺、車載系統與固定設施需差異化運維方案；
• ????現役系統兼容??：多數方案需對接現有安防框架的軟硬件組件；
• ????法規限制??：國家及國際法規制約特定探測壓制技術的運用；
• ????作戰環境??：城區射頻擁塞與障礙物增大探測難度，開闊地帶更具優勢；
• ????無人機技術演進??：自主飛行、加密通信及低可觀測設計的普及持續推動反制技術升級。

當前反無人機技術格局呈現無人機能力與反制方案的持續軍備競賽。人工智能、傳感器融合及自主對抗技術的突破將對反無人機體系韌性升級產生決定性影響。

隨著美軍持續全球部署，其加大了在嚴酷環境下的醫療支持。遠程醫療支持的應用增強了滿足此類需求的能力。有效實施遠程醫療援助需依賴衛星通信，并常需借助民用服務供應商。本研究評估結合虛擬專用網絡（VPN）安全與隱私增強的衛星通信網絡效能，測試IPsec、OpenVPN與Wireguard三種協議在地球靜止軌道衛星供應商Viasat與低地球軌道衛星供應商Starlink上的性能影響。研究發現：VPN部署對延遲產生小幅但持續影響，對包間延遲變異（IPDV）影響可忽略；VPN應用導致吞吐量下降（尤以下行吞吐量顯著）。具體而言，OpenVPN對吞吐量影響最大，Wireguard提供最高總吞吐量，IPsec性能最穩定，推薦用于企業級應用。

多數戰區缺乏地面互聯網或蜂窩網絡等基礎設施。本研究資助方——空軍研究實驗室（AFRL）正針對軍事行動遠程醫療需求應對此現狀，重點關注南太平洋與北極區域。地面互聯網服務供應商（ISP）及其基礎設施可能滯后于普及水平，或根本不存在。這種基礎設施缺失（多數人視其為理所當然）促使衛星通信成為填補缺口的關鍵手段[2]。遠程醫療效能與網絡性能直接相關，通信系統須滿足遠程醫療應用最低需求。本研究基于文獻[3]成果（直接比較Starlink與Viasat在遠程醫療應用中的性能），評估常見VPN協議對此類系統的影響并權衡利弊，旨在支持嚴酷環境下高效遠程醫療目標。遠程醫療使部署醫務人員（通常訓練有限）能夠實施高風險或需重大后勤支持的醫療操作。此類支持稱為"實時臨床支持（RTCS）"[4]，其利用全球專家資源為部署于嚴酷環境的醫療人員提供監督指導。

文獻[3]表明，低地球軌道（LEO）衛星服務總體優于地球靜止軌道（GEO）衛星服務（尤其在協議針對LEO運行特性優化時），但未專門探討安全性特征。本研究旨在相同網絡條件下開展類似測試，引入不同VPN協議作為增強安全性的可選方案。當軍用通信衛星不可用時，此方案將尤其有益。

遠程醫療需求是軍事全球部署與當地醫療人員匱乏的直接產物。衛星技術普及使得部署基礎訓練醫務人員成為可能，同時由少數經驗豐富專家提供后方支援。這種分布式模式使少量全科醫療人員能服務同等數量病患。醫療信息處理需重點考量患者隱私與安全性，對全部流量施加VPN協議是可行解決方案，但該方案亦引入額外開銷。本研究量化衛星通信疊加VPN對遠征遠程醫療的影響，預期其網絡性能影響與地面網絡部署相同VPN協議時類似。為此構建典型遠程醫療測試網絡，配置VPN并選取網絡性能指標，通過標準化測試方法采集數據，分析各VPN協議影響程度。

本研究主要基于文獻[3]對Starlink與Viasat支持遠程醫療的效能分析，新增IPsec、OpenVPN、Wireguard三種常見VPN協議，測試衛星通信鏈路疊加VPN的可行性。測試方法部分借鑒文獻[5]——其使用iperf3程序與亞馬遜云服務（AWS）（但受AWS限制），本研究將采用AWS搭建VPN服務器，iperf3進行吞吐量測試。文獻[5]旨在對比Wireguard與OpenVPN性能，發現Wireguard在多核設備表現更優（因測試版OpenVPN無法利用多核），且研究在Wireguard未集成至Linux 5.6內核前完成。

文獻[6]基于Linux商用硬件對比IPsec、OpenVPN、Wireguard性能，在40 Gbit/s網絡（遠超本研究吞吐量）中發現Wireguard在高吞吐場景潛力最大，但Linux網絡棧引入顯著開銷。該研究采用MoonGen而非iperf進行測試。盡管硬件環境不同，本研究預期衛星鏈路影響外結果趨勢相似。文獻[7]對比兩版Wireguard與多配置IPsec、OpenVPN，發現Wireguard連接最快但吞吐最低、延遲最高，IPsec綜合最優。差異主因或是其采用支持AES-NI指令集的硬件加速（本研究未啟用），且iperf v2.0.10單線程成瓶頸。

??論文結構??

本論文共五章。第二章概述遠程醫療、衛星通信、VPN及待評估網絡性能指標。第三章詳述遠征遠程醫療測試方法，涵蓋網絡需求與測試環境構建。第四章闡述測試流程與結果，含數據分析。第五章總結研究成果，提出應用建議與未來研究方向。

本研究探討超視距（BVR）環境下的2v2空戰機動問題（ACMP）。通過構建離散時間、無限視野的馬爾可夫決策過程（MDP）模型對BVR-ACMP進行建模，旨在為雙機協同的自主飛行器確定執行戰術機動與火力決策的高質量策略。高級仿真、集成與建模框架（AFSIM）被用于表征復雜的六自由度（6-DOF）飛行器動態，涵蓋運動學、傳感器與武器系統特性。鑒于狀態與決策變量的高維度和連續性特征，研究采用深度強化學習（RL）解決方法，通過神經網絡（NN）實現價值函數近似。研究內容包括設計中立初始狀態場景用于訓練，并評估對抗行為與導彈特性對決策策略的影響。通過三階段超參數調優實驗獲取高質量策略，并開展多案例研究驗證深度RL方法在空戰行為建模中的有效性，論證了該方法為基于AFSIM的空戰仿真研究生成飛行器行為模型的可行性。

人工智能（AI）方法論的持續發展，包括強化學習（RL）的進步，對全球軍事力量而言既是復雜化的挑戰，也是戰略機遇。2022年美國《國家國防戰略》明確指出AI技術進步帶來的復雜性，強調美國對手可能引入復雜的升級動態，并對美國戰略穩定性構成新型挑戰。尤其是受這些技術飛躍推動的自主系統廣泛擴散，使軍事力量面臨來自非國家行為體與政府實體通過技術削弱其優勢的潛在脆弱性。針對這些已識別的威脅，美國空軍（USAF）認識到AI在增強自身能力、決策流程與作戰效能方面的潛力。隨著聯合部隊作戰日益依賴數據驅動技術，美國國防部（DoD）計劃實施機構改革，通過提供競爭性激勵與更靈活的任務分配來強化AI研發。此外，推動強化學習領域的國內進展可為美國空軍的一項核心任務——獲取對對手的空中優勢——提供支持力量。自主載具系統領域，尤其是空中領域的自主系統，對美國空軍具有重大戰略意義。隨著該研究領域的技術突破，美國軍方必須正視AI對實現空中優勢的潛在威脅與利益。

美國空軍正與國防高級研究計劃局（DARPA）合作推進自主無人戰斗飛行器（AUCAVs）領域的技術發展。DARPA“空戰演進”（ACE）項目下開發的AI算法已成功完成概念驗證，展示了AI指揮全尺寸戰斗機并在模擬視距內（WVR）環境中超越經驗豐富的F-16戰斗機飛行員的能力。然而，在視距內學習算法取得進展的同時，雷達制導導彈的進步使得從超視距（BVR）發起攻擊成為可能，為空戰策略帶來了新挑戰。

超視距（BVR）空戰的起源可追溯至第二次世界大戰后，其標志性事件是1946年美國海軍研發的AIM-7“麻雀”導彈的問世。在冷戰的緊張態勢中，蘇聯轟炸機或戰斗機可能配備新興BVR導彈技術被視為對美國國家安全利益的重大威脅。盡管這一威脅從未真正實現，但隨著冷戰接近尾聲，戰斗機領域先進機動性與導彈技術的融合顯著推動了BVR空戰活動的發展。與受光照條件、目標尺寸、視覺敏銳度及目標方位等因素高度影響的視距內空對空（A2A）作戰不同，現代BVR空戰的機制主要圍繞遠程制導導彈的使用展開。在實際作戰場景中，配備先進雷達系統的技術優勢戰斗機通過此類高精度遠程導彈實現對敵機的壓制。BVR空戰的性質帶來了獨特挑戰：由于缺乏成熟的戰斗機戰術與敵我識別（IFF）技術，飛行員常面臨有效運用此類武器的局限性。為解決這些難題，基于強化學習（RL）的人工智能方法有望突破這些限制，提升美國空軍（USAF）及其作戰人員在BVR場景下的能力。

自主載具訓練的傳統策略通常采用基于規則的邏輯，即自主智能體根據預定義標準做出決策。然而，該方法已被證明易受挫敗，且無法為此復雜問題提供新穎的智能解決方案。針對基于規則邏輯的局限性，強化學習（RL）提供了一種解決途徑，其核心在于考慮目標導向型智能體在不確定環境中的整體交互問題。RL具備運用先進搜索技術的能力，例如AlphaZero算法在象棋等復雜游戲中實現超越人類水平的性能即為明證。空對空作戰固有的復雜性與不確定性要求開發獨特且具有挑戰性的戰略方法。

強化學習已展現出為這一多維度問題設計制勝策略的能力，泰勒（Taylor）、波普（Pope）等人、麥格魯（McGrew）等人、樸（Piao）等人以及克倫帕克（Crumpacker）等人早期的研究均對此進行了驗證。麥格魯等人開創性地采用基于模型的方法解決空戰機動問題（ACMP），為后續ACMP的無模型研究奠定了基礎。在麥格魯等人工作的基礎上，樸等人提出了一種端到端的基于RL的競爭性空戰智能體訓練方法。泰勒則致力于以獨特方法填補超視距空戰機動問題（BVR-ACMP）研究領域的空白，其利用Q-Learning對1v1 BVR作戰場景中的自主無人戰斗飛行器（AUCAV）進行建模，以優化其作戰機動與武器運用能力。

本研究主要擴展泰勒（Taylor）的研究成果，旨在設計與評估一種基于強化學習（RL）的方法，以解決雙機對抗（2v2）超視距空戰機動問題（BVR-ACMP），并通過概念驗證填補文獻空白——該驗證不僅評估潛在新型武器能力，還探索兩架自主無人戰斗飛行器（AUCAV）因交互與通信產生的涌現行為。本研究通過多種通信方案及其實施路徑的探究，確定雙AUCAV在空戰中高效協同與通信的最優模式。

本研究將2v2 BVR-ACMP概念化為馬爾可夫決策過程（MDP）。求解MDP需要在既定策略集中識別出能夠優化該MDP對應準則的最優策略。泰勒的研究聚焦于1v1場景，其模型負責控制一架飛行器相對于被稱為敵機的對抗目標進行定位。本研究中引入的2v2場景顯著增加了環境模型的復雜性。為模擬真實戰場條件，研究在概念驗證中引入第二架敵機實施監視，要求每個智能體在機動過程中追蹤三架飛行器。除了每個智能體需追蹤敵我雙方戰斗機的復雜性外，友方戰斗機之間還需一定程度的協同合作，以在空戰中實現最優結果。這種合作體現為友方戰斗機在機動與導彈部署方面的戰略協調，從而有效壓制敵方編隊。

為應對2v2 BVR-ACMP帶來的更高復雜度，本研究采用深度Q學習（DQN）算法的能力。DQN作為Q學習算法的進階版本，通過神經網絡優化長期累積獎勵。研究中使用的RL方法依托政府所有的C++仿真框架——高級仿真、集成與建模框架（AFSIM）構建空戰環境。AFSIM專為開發與實施交戰級、任務級分析仿真及虛擬實驗設計，具備空戰戰術建模、武器運動學模擬與傳感器系統仿真的能力。作為研究的基礎平臺，AFSIM支持RL解決方案的實現，并協助生成效能指標（MOE）。這些指標（如任務成功率（友方成功交戰次數）與交戰時長）為評估RL算法性能提供了量化依據。

本研究的剩余章節分為四部分，分別聚焦2v2 BVR-ACMP的不同維度。第二章系統綜述現有BVR-ACMP相關文獻，深入解析1v1 BVR-ACMP并探討其他潛在解決方案。第三章闡述本研究針對2v2 BVR-ACMP的RL方法，詳細解釋構建的模型框架。第四章展示模型運行結果及基于AFSIM環境生成的效能指標。第五章總結研究成果，提出未來研究方向，并給出2v2 BVR-ACMP研究的最終結論。

北約 SAS-124 研究技術小組（RTG）編寫了 “國防投資不確定性和風險的可視化設計”。

決策者通常面臨著根據不確定的信息和數據做出決策的風險。這在國防投資領域非常普遍，因為在測量、規劃和問題解決（如簡化假設）以及交流行為本身中都會出現不確定性。本報告提出了一個可視化設計框架，以指導分析人員選擇可視化方式，從而更有效地向決策者傳達不確定性和風險。此外，RTG 還收集了在實踐中對交流國防投資不確定性和風險有用的可視化方法，并對其進行了編目。

本報告分三部分撰寫。第一部分是背景，向讀者介紹了可視化設計研究的概念，并針對本研究的基本要素提供了分類方法。第二部分應用了第一部分中描述的概念和方法，從識別決策支持需求（從決策者和分析師處收集）到開發可視化任務，對設計框架進行了演練。第二部分的第 6 章 “數據類型 ”和第 7 章 “數據可視化中的人為因素 ”還介紹了如何將這些任務轉化為有效的可視化。第三部分是目錄，介紹了十五種在實踐中對交流國防投資不確定性和風險有用的可視化類型。

本報告將解釋 RTG 如何從不同國家的類似需求中提取并確定其通用組件。例如，德國的要求是 “繪制生命周期成本（LCC）不確定性圖，從而繪制項目采購成本不確定性圖”，加拿大的要求是 "在任何給定的財政年度，國防投資組合的成本超出預算的概率是多少？將需求與通用的分類標準統一起來，將有助于選擇更合適的可視化方法，并促進可視化方法的重復使用。繼續以我們的例子為例，顯示資金可用性的不確定性和風險的最佳可視化方法可能是方框圖，這在目錄中有所描述，它將資金的歷史趨勢與當前的資金申請重疊在一起。選定可視化方法后，分析師可使用 Tableau、Power BI 或自定義庫等各種可用工具實現其要求。附件 A 介紹了相關的開源和商業可視化庫和工具。

總之，成立 RTG 的目的是推動與國防投資相關的不確定性和風險可視化科學的發展。這項活動匯集了國防分析方面的廣泛經驗，以及與將官/旗官和政府高管交流的經驗。撰寫本報告的目的是改進以分析和證據為依據的決策。通過改進對不確定性和風險的溝通，決策者可以在共同的分析基礎上做出更明智的決策。

本研究探討了政府和國防機構的情報搜索人員所面臨的數據超載問題。研究利用認知系統工程（CSE）文獻中的方法，對情報搜索工作領域進行深入分析。這些見解被應用于設計和評估專門用于情報搜索任務的人類-人工智能智能體團隊的支持概念和要求。領域分析揭示了 “價值結構 ”的動態性質，“價值結構 ”是一個術語，用于描述管理情報搜索過程的不斷變化的標準集。此外，領域洞察力還提供了搜索聚合和概念空間的詳細信息，可將價值結構有效地應用于情報搜索。利用這些發現的支持系統設計可以使情報搜索者在更抽象的層次上與數據互動并理解數據，從而提高任務效率。此外，新的系統設計還可以通過相關的系統提示，促進對大型數據域中未被選擇對象的 “環境感知”，從而為搜索者提供支持。通過支持概念和人工智能團隊實現的 “環境感知 ”有可能解決數據超載問題，同時提高搜索覆蓋范圍的廣度和深度。

圖 4. FAN 領域模型。為了強調整個 FAN 的抽象功能結構和目標互動，圖中模糊了流程塊的細節。詳細的智能搜索功能模型見補充材料圖 S1。

政府和國防機構的情報搜索人員面臨著越來越多的數據和文件，他們需要從中查找或 “發現 ”信息，以獲得支持明智決策的見解。這種情況被稱為數據超載問題，即個人在系統或其他代理的幫助下，難以選擇、組合或綜合所需的數據子集，以完成需要在更大的數據領域進行態勢評估的任務[1]。在這種情況下，情報搜索人員與同事一起利用搜索工具，協同努力從幾乎無限的可用于任務的文件中查找、收集和評估文件，以完成為情報目標提供信息的任務。具體地說，數據超載妨礙了搜索人員識別數據子集的能力，而這些數據子集能提供足夠的細節來滿足情報目標，這對行動任務的完成至關重要。

用于一般情報搜索任務的系統可能會導致數據超載癥狀。具體來說，情報搜索工具會表現出與 “鎖孔脆性”[2] 概念有關的缺陷。這里所說的 “鎖孔 ”是指縮小呈現數據的范圍，將剩余數據分配到更多的隱藏屏幕上。這種呈現方式要求研究人員手動瀏覽和綜合來自多個數據屏幕的信息，以了解搜索的效用。同時，這些現有工具的脆性與它們支持從情報搜索工作領域的數據中提取意義的潛力有關。因此，“脆性 ”產生于搜索工具對信息的狹隘表述。對于需要從大量數據中提取意義的復雜任務來說，這種局限性導致了效率的下降，而這些數據又超出了給定系統的表述范圍。此外，由于情報搜索工作和信息領域的結構復雜，無法充分捕捉和傳達，妨礙了對支持行動所需的信息的理解和管理。這就導致效率低下，搜索人員往往會錯過有價值的見解和與目標相關的數據，同時還要花費更多的時間瀏覽各個屏幕來完成任務。

情報工作領域的搜索所面臨的這些廣泛挑戰構成了本研究要探究的問題，圖 1 的頂部對此進行了總結。圖 1 中還列出了應對這些挑戰常用的術語和縮略語，作為本研究的路線圖。

本案例研究考察了美國陸軍將知識管理（KM）作為其指揮與控制系統內的整合流程的實施情況。探討的研究問題是美國陸軍嘗試使用知識管理成熟度模型（KM3）和知識管理評估工具（KMAT）來衡量知識轉移的情況。目的是確定知識管理的成熟度以及影響決策的知識障礙。概念方法采用了 Nonaka 和 Takeuchi 的知識型企業流程理論，并結合 Argote 和 Hora 的知識轉移框架，將其應用于 Moore 的公共價值概念。核心研究問題探討了美國陸軍總部的知識管理成熟度，以及其參謀人員如何描述知識轉移障礙。本研究采用定性單一案例研究設計，內含八個分析單元。對來自知識管理3 的檔案數據進行分析后發現，分析單元的平均知識管理成熟度水平表明，有些流程是可重復的，但不太可能是嚴格的。對 KMAT 檔案數據的專題分析揭示了四個主要的知識轉移障礙：內容管理、人員流動、門戶網站的使用以及將知識管理固定在機構治理中。軍方可以利用這些發現來指導其在職業結構、人事管理、訓練、知識管理政策和內容管理技術方法方面進行積極的社會變革。如果這些變革得以實施，還可以加強陸軍高層領導的未來決策，從而實現公共資源的有效投入。

知識創造模型

本案例研究探討了知識管理（KM）作為整合流程在美國陸軍總部各部門的實施情況。美國陸軍知識管理推進辦公室（AKM-PO）負責確保知識管理在整個部隊以及條令、組織結構、訓練、物資、領導發展、人事、設施和政策（DOTMLPF-P）等陸軍部隊現代化領域內得到發展。

陸軍將知識管理定義為 "促進知識流動以加強共同理解、學習和決策的過程"（陸軍部總部，2015b，第 1-1 頁）。陸軍的《指揮與控制手冊》（陸軍部總部，2019a）進一步將知識管理描述為一個整合過程，以幫助在眾多職能部門和組織之間同步復雜的數據、信息和知識流（第 3-26 頁）。知識管理于 2008 年首次被引入陸軍參謀人員條令，隨后于 2012 年和 2015 年進行了更新。目前正在進行第三次修訂，修訂日期為 2023 年。在條令上，知識管理被用作美國陸軍參謀部整合的多學科方法（陸軍經驗教訓中心，2017 年；陸軍部總部，2019a）。知識管理作為整合過程的實施和衡量其有效性的努力是本研究的主題。

陸軍的知識管理條令方法在概念上類似于 Nonaka 和 Takeuchi（1995 年）對組織知識創造的開創性研究。Nonaka 和 Toyama（2008 年）對這一研究進行了擴展，將組織與環境的互動作為知識創造的一個基本要素。此外，日本政府通過日本國際協力事業團將知識創造理論作為亞洲社區發展解決方案的推薦方法（Nonaka et al.） 由于陸軍是一個龐大的政府國防企業，下屬總部單位眾多，這些總部單位在全球各地不斷變化的環境中遇到復雜問題時，必須處理大量數據和信息，以便進行創新和決策。這就要求陸軍企業創造新知識，以保持在國際安全環境中的競爭力。Nonaka 的知識轉移和創造概念為解決這些問題提供了一種模式（Nonaka 等人，2008 年）。

最近的研究表明，采用知識管理實踐的組織與生產率提高之間存在相關性（Mendoza 等人，2017 年）。然而，目前還沒有關于陸軍采用知識管理作為條令整合參謀流程的實施情況和效果的研究，使用的是知識管理成熟度模型和知識管理評估工具。通過本案例研究，我試圖通過探索和分析美國陸軍采用知識管理作為整合過程來填補這一空白。本研究的結果可能會影響積極的社會變革，為陸軍未來的組織設計提供參考，從而加快數據、信息和知識的整合，增強決策能力。在本章中，我將討論研究的背景、問題陳述和目的。此外，我還將回顧理論框架和研究問題、數據來源和局限性。

這項工作由 Calian 和 C3 人因咨詢公司根據加拿大國防研究與發展-多倫多研究中心（DRDC TRC）任務 20 "未來自主系統集成的人機協作研究路線圖 "進行，是更大的人機交互（HAI）任務授權合同（TAC；合同：W7719- 185397/001/TOR）的一部分。人機交互任務授權合同的總體目標是設計、開發、實施和評估人機協作（HAT）概念、方法和技術，以提高加拿大武裝部隊（CAF）人機系統（HMS）的整體性能。

本報告介紹了一項研究的結果，其目的是根據目前從事人機協作研究的 DRDC 成員的研究要求，制定一個研究路線圖，以指導 DRDC 未來的研發活動，解決自主系統集成中的人機協作問題。研究路線圖的結構基于美國國家科學院、工程院和醫學院的 BOHSI 委員會的研究成果，該委員會為 HAT 研究確定了 10 個獨特目標和 46 個研究課題。研究路線圖說明了 DRDC 研究人員、其利益相關者（DND）和研究界（如 BOHSI 所述）之間的一致程度。這項研究的成果包括一個時間表，概述了 DRDC 的研究重點以及尚未確定優先次序的領域。

本研究中制定的研究路線圖將有助于指導 DRDC 未來的研發活動，以解決自主系統集成中的 HAT 問題，并為調查 HAT 實驗測試平臺（如合成和/或物理實驗平臺）的操作要求奠定基礎，以便開展未來的 HAT 實證研究。

本文件按以下章節編排：

1.第一部分：導言。本節介紹了本項目的前言和目的；

2.第二部分：研究路線圖： 研究路線圖。本節介紹了根據美國國家科學院、工程院和醫學院人類系統集成委員會 (BOHSI) 報告、HAT 調查和 DRDC 反饋所獲得的數據而制定的研究路線圖，包括方法和結果；以及 3、

3.第三部分： 結論。本節介紹本研究的結論。