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一體化、多域作戰能力的進步正在挑戰各國軍隊快速設計、開發、實戰、支持、測試和訓練下一代作戰的能力。目前的物理測試靶場不足以滿足未來綜合武器系統的測試和訓練需求。未來的測試能力必須借助最先進的建模和仿真技術來增強，從而形成一個虛擬靶場，能夠以快速和具有成本效益的方式滿足開發、測試和訓練需求。美國空軍打算與其他軍種協同開發一個基于建模和仿真的綜合虛擬試驗靶場，以應對這些挑戰。聯合模擬環境（JSE）利用從最近的建模和仿真活動中吸取的經驗教訓，支持空軍和海軍的聯合測試。JSE 致力于推進建模和仿真技術在測試、訓練和實驗中的應用。以下內容將討論 JSE 在支持空軍目標方面的應用、挑戰、前進方向以及潛在的北約合作機會。

1.0 引言

美空軍對 JSE 能力的總體愿景是提高開發和作戰測試的質量和效率，為跨平臺高級訓練和戰術開發提供一個穩定安全的環境，并通過多保真度實驗和能力演示提高替代研究的綜合部隊分析質量，從而更好地為未來采購決策提供信息。JSE 的具體目標包括：

(1）政府擁有的多平臺先進 M&S 能力，克服現有露天靶場的限制，包括系統可用性、威脅密度以及安全和安保問題。

(2) 開放式架構，實現不同保真度的模型和模擬的可組合性和集成性，包括藍、紅飛機在環作戰員、威脅、武器、地形和天氣。

(3) 在 "聯合安全環境 "內與其他部門和外國合者伴實現互操作性，并擴展到其他所需的模擬環境。

(4) 國際測試和培訓/實驗的機會。

JSE 的總體目標是通過提供數據，使作戰人員和采購決策者能夠在了解風險的情況下做出決策，支持最近發布的美國國防戰略，從而實現更智能、更快速的采購。——測試與評估部副主任 Eileen A. Bjorkman 博士

空軍領導層認識到有必要提供一個可靠的測試環境，以支持當前和未來的系統測試。這些因素包括地理限制、技術限制、電子戰限制、頻譜干擾、操作限制和安全問題。回顧這些因素很有啟發意義，因為它們構成或極大地促進了空軍 JSE 的需求基礎。

2.0 聯合模擬環境（JSE）要求

2017 年，美空軍參謀長（CSAF）指示空軍社區尋求合成測試能力，以解決當前和未來測試與訓練的不足。這項工作的資金由空軍提供，用于支持開發活動和測試社區內的牽頭執行組織（位于愛德華茲空軍基地的第 412 TW 組織），從 2019 財政年度開始建立。空軍測試與評估辦公室（AF/TE）指示該小組在 23 財政年度之前在愛德華茲和內利斯空軍基地開發和部署合成測試能力。這項工作與目前正在帕塔克森特河國家航空航天局（Patuxent River NAS）利用美國海軍、美國空軍和情報局聯合小組開發合成測試環境的工作相聯系。

需求開發工作主要涉及三個方面：(1) 當前物理測試范圍內的測試限制，(2) 未來能力和相關需求的預測，(3) 平衡成本和風險，以實現可隨時擴展的可用和靈活設計。

2.1 當今試驗靶場的局限性

• 地理限制影響了實彈資產的能力，使其無法在更大的任務機群/部隊內針對空中或地面威脅系統或綜合防空系統（IADS）正確設置交戰、使用遠程武器、機動或使用 CONOPS/TTP。
• 由于技術限制，在執行測試目標時，無法將實戰資產與建模和模擬實體相結合。多年來，測試界一直在測試靶場上利用合成環境來增強實戰力量，但基于技術的重大障礙限制了合成環境的有效性，例如無法實時復制使用復雜信號的密集威脅環境。
• 電子戰的限制包括以數字格式實時復制密集復雜的電子戰環境。通過使用復雜的全數字信號來實現這種具有計算挑戰性的環境，將使模擬世界能夠快速、經濟高效地擴展環境，并更能代表當今的作戰空間。
• 頻譜干擾限制了當今試驗場上允許使用的電子信號的類型和強度。這不僅包括電子戰信號，還包括不受靶場物理特性限制的 IFF 和射頻通信，這些信號可能毗鄰商用頻譜，造成意外的電磁溢出。
• 操作限制阻礙了任務效應或殺傷鏈內可能的全方位交戰。最明顯的限制是在有人駕駛系統附近使用實彈完成 "殺傷鏈 "或試驗場交戰的安全限制。
• 安全問題不僅涉及無法使用武器，還涉及多架飛機在狹小空域和地形條件下激烈機動的復雜交戰。

在對飛機進行測試時，靶場安全是首要考慮的問題，而例行的測試限制可能會對測試結果產生不利影響。JSE 試圖通過開發虛擬測試場來消除或限制這些限制，從而在測試系統或系統之系統時增強現有的物理測試場。

2.2 對未來系統測試需求的預測

下一代測試不僅包括先進的系統和武器裝備，還需要系統在以信息為基礎的系統中（美國和北約伙伴之間）密切協調工作。信息技術將提供寬帶高速連接，實現基于信息的共享應用，以支持改進的探測、跟蹤、識別和武器投送解決方案。未來的合成試驗場可能是測試未來基于信息系統/系統的系統殺傷鏈的唯一可行手段。可行性不僅意味著測試技術的能力，而且意味著以具有成本效益、風險可控和完整（全殺傷鏈）的方式進行測試。未來的測試需求可能包括

• 作戰空間密度/復雜性： 合成靶場必須能夠生產大量不同復雜程度的資產，以便在可靠的戰場環境中為被測系統（SUT）提供適當的 "饋電"，支持必要和適當的測試條件。這些 "饋送 "是分布式環境中各種仿真能力的虛擬和建構實體的組合。

• 地理特定地點/時間測試： 合成靶場必須能夠在任何試驗場或世界任何地區復制特定地理地形。這種能力不僅必須包括對非圖像傳感器的支持，還必須包括對圖像傳感器的支持，包括文化特征和測試界感興趣的威脅/目標。另一項要求是在從當年到未來任何預計年份的不同時間跨度內復制這一特定地理區域。

• 代表未來快速適應威脅的能力： 合成靶場必須能夠真實再現未來威脅以及由此產生的與被測系統（SUT）的交互。斯特普爾頓指出，我們在測試中沒有真實地再現技術，往往用當前的技術來代替尚未充分了解的未來技術，或者同樣用尚未充分了解的未來效果來代替當前的技術。這種模式經常在我們的未來威脅表述中重復出現，導致在不現實的交戰條件下出現不現實的己方和敵方力量配對。隨著越來越多的系統依賴于易于升級的軟件，這種趨勢在我們的測試中變得越來越普遍。[1]

• 多領域集成： 合成靶場必須能夠測試空中、太空、海洋、陸地和網絡等多個領域的殺傷鏈。合成試驗場必須解決未來系統及其相關作戰能力的多領域問題。此外，分布在空中、太空和網絡領域的多領域、多國、復雜的傳感器陣列的性質也提出了嚴峻的測試挑戰。需要采用新的方法和手段來應對復雜性挑戰，例如 Sheard 提出的方法和手段。[2]

• 未來殺傷鏈： 合成靶場必須能夠測試從探測（機載或機外 ISR 來源）到跟蹤、識別（ID）、瞄準和戰損評估（BDA）的殺傷鏈。實現跨學科殺傷鏈涉及從空中/空間/海上/陸地/網絡目標探測到先進傳感器、數據處理、數據挖掘、網絡、提示、跟蹤形成和維持、跟蹤相關性、跟蹤融合（包括來自不同信息源的識別）、自動化支持下的快速決策以及人工智能。雖然有可能將測試分解為多個子目標，但整個殺傷鏈必須可在合成范圍內進行測試。

• 協作： 未來的殺傷鏈可能會選擇將當前殺傷鏈中的步驟結合起來，從而減少跨網絡空間共享信息的需要，也可能會選擇啟用位于不同平臺上的許多頻譜不同的傳感器，從而實際上擴大殺傷鏈的協作范圍。在執行任務期間，這種崩潰和擴展可能會動態發生，并通過自動化加速。美國或美國合作伙伴（北約）擁有的支持平臺/傳感器或節點必須在這一動態戰斗空間內協同工作。此外，美國/美國合作伙伴必須進行通信，并動態、快速地共享原始和/或處理過的信息。未來作戰的指揮與控制（C2）方面需要更高水平的決策協作，必須與高度動態、時間緊迫的現代作戰空間保持同步，同時解決協作障礙（如語言）。合成靶場必須能夠支持這些挑戰的測試，包括提供可靠的傳感器建模、連通性，以及滿足快速和動態的決策要求。

• 自動化： 未來作戰系統的自動化程度將不斷提高，這就要求測試能力能夠支持從飛行員輔助自動駕駛到無需人工干預的完全機器對機器自動駕駛等不同程度的自動駕駛。在整個殺傷鏈中，這些不同程度的自動化給測試人員帶來了巨大挑戰，無論是否有合成測試場。

• 特定地理位置的天氣： 雖然物理靶場無法控制天氣，但合成靶場可以在測試環境中提供動態和變化的天氣條件。合成靶場必須具備在測試環境中產生和改變天氣條件的能力，并將非成像和成像傳感器、網絡和節點關聯起來。

• 電子戰（EW）： 合成靶場可以避免物理靶場上的 EW 問題。合成 EW 信號無法被敵人觀測到（不在物理空間傳播），不會侵犯商業頻譜，并可根據需要隨時修改。目前，在采用電子戰技術時，建模和仿真面臨四大挑戰：（1）在密集的電子戰環境中實時生成和傳播復雜信號；（2）在空間中擴展電子戰信號；（3）驗證和確認電子戰信號及其在環境中的影響；（4）在目前模型的保真度下，正確模擬電子攻擊和電子防護之間的相互作用。

• 安全性： 合成靶場必須解決安全問題，因為各種程序在共同的作戰空間內進行互操作。多級安全（MLS）問題是試驗場開發和運行的核心。多層次安全（MLS）問題將在設計初期得到解決，潛在的解決方案將只考慮經過驗證和先前批準的方法。

2.3 平衡成本與風險

要實現可行的合成試驗場設計和實施方法，要求設計者在現有建模和模擬技術與開發和維護成本和風險之間取得平衡。美國空軍的預算確定了開發工作的成本數字。空軍開發團隊選擇以以下方式平衡 JSE 的設計：

• 使用現有原型： 供空軍廣泛使用的 JSE 必須從海軍和空軍聯合開發的現有環境中擴展功能，以支持廣泛的作戰測試活動。由海軍牽頭，海軍、空軍和情報部門聯合單元在位于美國馬里蘭州的帕塔森特河海軍航空站（NAS）構建了第一個環境。使用工作原型使團隊能夠繼續開發，空軍能夠利用這些先前的投資，同時降低開發風險。

• 有限開發： 空軍選擇通過在現有環境中重復使用模型/組件來限制環境開發。目前環境中的重用率超過 60%。在空軍打算使用的模型中，60%（60%）已在相關社區內開發和使用。在其余的開發項目中，20%目前正在開發中，其余項目計劃在 20 財政年度開始開發。

• 測試中系統（SUT）通常包含由相應系統項目辦公室提供的重新托管的運行飛行計劃（OFP）代碼。開發承包商必須與政府 JSE 團隊合作，將 SUT 與 JSE 環境集成。這些成本和風險將與系統項目辦公室和主要武器系統承包商進行適當調整。

• 開發一個信息代理，負責適當的信息交換，支持必要的定時、調度、路由和其他服務，對于確保合成測試場按設計運行至關重要。在 JSE 的下一次迭代中，該信息代理被稱為信息交換服務矩陣 (IESM)。IESM 與信息/領域無關，不僅可用于測試，還可用于培訓和實驗。IESM 是 MITRE 公司另一篇論文的主題。

• 分布式運行： 測試和培訓界希望連接地理位置分散的站點，以具有成本效益的方式實現更大規模、更多樣化的測試和培訓，包括跨服務組件。這一要求并不包含在最初的 JSE 開發工作中，但合成靶場設計將提供設計便利，以確保靶場在不久的將來能夠支持分布式操作。這一要求通過在設計中盡早滿足分布式作戰需求以及早期原型設計來平衡成本和開發風險。

• 混合商業和政府現成（COTS/GOTS）產品，同時將新的開發限制在那些沒有 JSE 就無法成功的關鍵能力上： 這種風險控制方法使 JSE 能夠建立一個早期基線，據此衡量開發進度，同時平衡風險和成本。雖然 JSE 由政府所有，但其可組合性允許根據需要添加商業甚至專有組件。所有解決方案都必須提供特定的元數據，為解決方案提供所需的概念和技術透明度，以確保與基礎設施的集成、模擬的互操作性和概念的可組合性。[4]

• 以北約盟國合作開發和使用為目標進行開發： 基礎結構和軟件決策允許與美國盟國共享能力，支持測試和訓練應用的協作開發和使用目標。這種方法從根本上改變了開發 JSE 的技術決策。

協作有多種形式。協作可以包括合作設計通用組件，為互操作性奠定基礎。此外，合作還可促成關鍵組件的聯合開發，使盟國能夠在集成或可集成的模擬環境中采用與作戰相關的 CONOPS。

3.0 JSE架構方法

空軍為利用和進一步促進合成環境的發展而選擇的方法首先是定義三個區域。區域 A 是被測系統（SUT）所在區域，以及對被測系統測試至關重要的任何其他實體或組件所在區域。區域 A 中的實體與 SUT 直接交互。區域 B 實體可對 SUT 產生直接影響，在有限的情況下可能與 SUT 直接交互，也可能不與 SUT 直接交互。區域 C 實體為更廣泛的場景提供背景，但不與 SUT 直接交互。

區域 A、B 和 C 的開發理念遵循系統工程的最佳實踐。在系統工程中，我們非常希望在系統邊界（區域 A）內的系統中實現高分辨率和高保真的精確細節。SUT 還需要與其他系統進行交互，但保真度較低（對 SUT 性能的影響較小）（區域 B）。最后，還有提供額外輸入的上下文，它可能會影響我們的系統，但不會受我們系統的影響（區域 C）。[3]

圖 1：JSE 測試區域說明

3.1 JSE 架構的組成

JSE 體系結構的方法是將環境分解為數量有限的組件，從而實現多個并發開發流。每個組件都包含在環境中實現特定功能所需的一套特定要求。主要組件包括

• 以高保真方式呈現自身系統
• 以高保真方式呈現對立系統
• 環境的一致表示
• 以高保真方式一致地表示這些系統之間的互動
• 以較低保真度表示自身系統，以提供可信的測試環境
• 以較低的保真度表示對立系統，以提供可信的測試環境
• 行政管理、基礎設施、數據收集、分析工具和其他演練支持服務

在 JSE 設計和實施通用服務時，做法是考慮北約關于可互操作部隊的目標。北約部隊在戰區內協同使用和行動。因此，要實現這些目標，就必須進行協作測試和訓練。通用服務的開發包括射頻/紅外環境、基于射頻的通信、武器模型/效果、電子戰效果、網絡效果和空間模型/效果的開發。JSE 的目的是允許最終用戶根據需要改變邊緣服務，但要開發一套不可知的通用服務，以支持戰斗。JSE 正在利用傳統系統軟件中的射頻/紅外環境服務，升級代碼結構和建模語言，以符合當今標準。美國空軍已開發出許多保真度更高的通信模型，這些模型將成為通用通信模型的基礎。美國空軍和美國海軍商定開發一個武器服務器通用環境（WSCE）框架，作為容納武器模型的聯合框架。這項工作由美國海軍領導，為訓練界提供支持。電子戰效應通常是 SUT 的特定系統和模型特征的函數。這些效果通過實驗室或露天靶場測試進行分類和驗證。網絡效果一般采用與電子戰相同的方法，需要通過實驗室或靶場測試來驗證模擬使用的效果。最后，空間模型包括從商業空間到軍事空間系統的各種模型。JSE 的重點是利用空間支持航空系統，一般包括通信和導航模型。

最后要說明的是，鑒于 JSE 的面向對象和/或可組合性質，只要邊緣服務模擬符合 JSE 分布式模擬架構，就可以在架構內快速替換模型（作為邊緣服務）。這種靈活性為整個社區的重復使用奠定了基礎，為多個領域提供了可使用和可定制的能力。

3.2 為空軍測試運行的 JSE

圖 2 顯示了 JSE 運行視圖。以下描述定義了 JSE 的關鍵 "服務 "組件。信息代理（IESM）中包含的服務支持代理本身的不可知運行，被稱為 "核心 "服務。確保競爭的服務是 "通用服務"。允許用戶設置和執行模擬的服務是 "練習服務"。提供實體或領域特定特征的服務是 "邊緣服務"。

圖 2. 用于空軍測試的 JSE 運行視圖

根據這些定義，代表武器系統的仿真應用程序被視為邊緣服務。IESM 代理為仿真環境提供核心服務，并與通用和邊緣服務接口。通用服務包括射頻和紅外環境、天氣、彈藥模型、通信模型等。其他服務（與分析、基礎設施或演習支持相關）包括分析服務、數據和接口庫、標準庫以及作戰任務/用例等。

圖 2 展示了 JSE 中的各種邊緣服務。IESM 中包含的核心服務允許 JSE 中的各種服務以無縫的方式為用戶提供服務。演習服務的目的是讓 JSE 用戶使用適當的與作戰相關的任務規劃工具來規劃任務。一旦規劃完成，就會形成一個藍圖，該藍圖可傳遞給模擬工程師，以便通過將所需功能分配給可用組件/服務來支持模擬環境的協調。這一操作對操作用戶來說是透明的，但對測試人員或培訓人員來說卻是至關重要的，以確保有適當的保真度來支持測試或培訓要求，并與仿真資產/服務保持一致。協調后，測試或培訓人員執行成熟的藍圖。為測試或培訓目的對收集的數據進行分析。

圖 2 展示了一種 "簡潔 "的設計，即社區根據設計構建仿真組件，而在現有基礎設施內實施則能更真實地反映 JSE 隨著時間推移逐漸成熟的過程。當前培訓組合中的許多培訓系統都使用重新托管的運行飛行程序 (OFP) 代碼來表示系統。這些遺留系統利用系統 OFP 包裝與模擬接口與培訓環境互操作。JSE 必須提供一種方法，將新的和傳統的 OFP 和非 OFP 模擬器的多種保真度集成到一個無縫的戰斗空間中。JSE 接口文件和服務必須滿足系統邊緣服務和戰斗空間通用服務之間的信息交換要求，以形成一個適合測試和訓練支持的連貫統一的戰斗空間。圖 3 舉例說明了這些組件，同時強調需要接口控制說明（ICD）來管理這些不同服務之間的信息交互。

最后，環境必須為其他邊緣和/或通用服務（如空間、網絡、通信和武器）提供集成路徑。當 SUT 或訓練要求需要時，這些服務可能既包括通用服務，也包括應用獨特的邊緣服務。與許多通用服務一樣，JSE 試圖通過政府現貨供應 (GOTS)、商業現貨供應 (COTS) 和行業專有解決方案（獨特的邊緣服務）實現多種配置。這是北約合作者之間的一個潛在合作領域。

3.3 拼湊碎片

JSE 將從已建立的原型開始，利用團隊為支持在帕塔森特河 NAS 與 NAVAIR 開展的其他活動而完成的工作。原型能力的擴展利用了 MITRE 公司在建立信息交換服務矩陣 (IESM) 方面所做的工作，同時使其他關鍵組件更加成熟。麻省理工學院的原型設施、位于賴特帕特森空軍基地的仿真分析設施、位于愛德華茲空軍基地的測試設施以及內利斯空軍基地實驗室空間的使用，將使團隊能夠繼續開發，同時與帕塔森特河海軍的原始原型活動保持聯系。空軍和海軍之間的這種交叉聯系，加上情報機構對威脅模型的持續開發，為原型的成熟提供了充足的成熟組件。圖 3 提供了原型中主要組件的更多細節，以便使開發活動成熟，支持測試目標。

特別值得關注的是區域 "A "邊緣服務（使用重新托管的 OFP 和更高保真模擬器的飛機系統模型）的成熟和集成，以及由核心服務（通過 IESM）通過定義的接口（ICD/API）驅動的通用服務（射頻環境、紅外環境、視線（LOS）、氣象、武器和電子戰（EW））。其他區域 "A/B "邊緣服務包括使用下一代威脅模擬（NGTS）和其他 IADs 模型，以提供廣泛、復雜和密集的測試環境。見圖 3。

使原型成熟的首要挑戰之一是在各種邊緣服務（Rehosted OFP、更高保真模擬器）和 IESM 之間設計和部署 ICD。Rehosted OFP 飛機模擬要求跟蹤和/或融合算法以適當的速率輸入適當格式的數據，以確保正常運行。如果不能滿足這些實時要求，測試和/或培訓結果將無效。這種服務質量（QoS）要求提供了一個速度和保真度要求，IESM 必須在對系統模型中重新托管的 OFP 的運行非常重要的每個時間步驟中滿足這些要求。IESM 可在設計和協調階段捕捉到這些要求，從而選擇更高速的服務和網絡。IESM 設計用于同時處理多個不同服務質量的通道，以支持模擬。

圖3.JSE架構視圖

ICD 是 ICD 儲存庫內基礎設施的一部分。美國空軍打算為滿足美國空軍測試需求的 JSE 定義政府模擬接口 (GSI)。雖然政府標準將允許 JSE 以不受限制的方式向任何政府項目辦公室提供這些標準，但并不能保證所有 ICD 都是非專有的。政府完全預計一些主要武器系統承包商（PWSC）將為其各種重新托管的 OFP 系統模型建立專有 ICD，并聲稱 ICD 中包含的數據字段提供了對飛機系統模型本身的重要深入了解，因此可以證明其專有性。由于 JSE 在開發過程中要平衡成本和風險，因此還必須在設計中考慮現有的遺留解決方案。

政府打算允許向項目辦公室分發 GSI 庫，以支持使用符合 JSE 的重新托管 OFP 對眾多飛機系統模型進行分布式開發。這為政府支持項目辦公室內的邊緣服務開發提供了一個長期的商業案例，同時政府支持可重用、可組合、通用和政府所有的仿真環境，適合所有項目使用。使用政府所有的環境可確保評估包含透明、易于理解、由政府開發和控制的通用服務。

4.0 模型/環境驗證與確認

4.1 建立建模與仿真的驗證與確認基礎

將建模與仿真環境用于測試目的的關鍵在于其在決策測試機構中的可信度。就其本質而言，建模與仿真通常利用假設，將建模工作集中在系統/環境中被認為對支持測試目標至關重要的特征和功能上。這種方法有多種用途，包括將有限的資金和精力集中在被認為是評估測試目標關鍵驅動因素的領域，同時平衡成本和風險，只開發支持可信測試活動所需的功能和保真度。決定哪些特征和功能對測試至關重要，是建立聯合測試系統的核心問題。需要多少保真度，測試目標/目的是什么？在某一點上，增加過多的功能或保真度不僅沒有必要，反而會混淆關鍵因素，使實驗設計和由此產生的分析變得不必要的復雜，從而對分析造成損害。

JSE 試圖利用基于運籌學（OR）的成熟分析技術和實踐，以及最先進的工具和基礎設施。JSE 將利用可執行架構實踐，使設計/用戶能夠評估需求分析空間內的信息交換，驗證這些數據交換是否滿足信息交換要求。這是 JSE 必須支持的驗證和確認活動的早期關鍵步驟。

4.2 信息交換特征描述

JSE 團隊正在評估各種工具的功能，以確定支持環境需求的最佳工具。必須仔細權衡和平衡的關鍵決定之一是，在可執行架構中定義交換信息/要求的詳細程度和深度。交易包括：(1) 開環或閉環或兩者兼而有之；(2) 傳感器檢測的基本方程或包括開關和過濾在內的復雜方程；(3) 信息交換內容；(4) 用例或基于任務的用例中的信息交換上下文；(5) 與交換相關的傳感器模型特征等。這可能是一份冗長而詳細的清單，其中有許多描述信息交換的分支。困難的任務是決定有多少細節是足夠的，在哪里對許多可能的交換條件（分支）進行修剪，以及決定何時和如何修剪分支的標準。

整合不同模擬組件和/或環境生成器的重大挑戰之一是協調與細節和分辨率相關的組件。如果沒有適當的協調，JSE 最終不會得到有效的結果，因為某些模型無法正確處理錯誤的數據。例如，雷達的傳感器模型可能包括不同形式的雷達測距方程、濾波、雷達模式的不同表征、信號處理等。這些差異可能會影響通用服務以及信息在環境中傳播時的處理方式。JSE 服務的設計必須提供足夠的靈活性，不僅要支持信息交換，還要考慮到這些信息的邊緣服務提供者和消費者已知和可能存在的差異。[5]

圖 4. JSE RF 交換示例

圖 4 描述了典型參與中的交流類型： 1. 代表被測系統的邊緣服務計算射頻信號的 Tx，以檢測/跟蹤對方系統。2. 2. 利用 IESM 提供的核心服務，邊緣服務調用通用服務計算傳播損耗、天氣影響等。3. 3. 共用服務向代表對方系統的邊緣服務提供 Rx 和 RF 信號的結果。4. 4. 來自對方系統的皮膚反射由通用服務計算，但所產生的軌跡由相應的邊緣服務評估。5. 5. 共用服務對結果信號進行相應修改，并與 SUT 交換結果。6. SUT 接收修改后的信號，并計算 SUT 的檢測/跟蹤特性。7. 根據結果，SUT 決定采用 EW 手段，并調用通用服務對發射進行相應修改。8. 8. 當 EW 射頻信號在空間傳播時，共用服務對其應用適當的效果/計算。9. 對方系統通過共用服務接收修改后的 EW 信號，并在本地適當的邊緣服務中確定該信號對系統的影響。10. 對方系統通過邊緣服務對 SUT 應用 EW 并調用公共服務。11. 通用服務修改 EW 信號，以考慮射頻傳播、天氣等因素。12. SUT 通過通用服務接收修改后的射頻 EW 信號，并通過其服務確定 EW 信號對 SUT 的影響。

理想情況下，JSE 應具備生成和探測射頻信號的雷達建模特性。通常情況下，雷達測距方程的建模形式需要額外考慮處理選擇或雷達特性的其他獨特方面以及由此產生的性能。JSE 將利用射頻環境來考慮射頻信號在空間傳播時的損耗。其他大氣參數包括天氣影響（濕度等）、遮蔽物（煙霧等）以及在大氣中傳播的其他射頻能量造成的射頻干擾損失。威脅源接收射頻信號時將考慮這些損耗，并向威脅源提供射頻參數，以進行射頻信號探測，同時提供必要的參數以形成射頻集膚回波（雷達截面），從而支持發射雷達的探測計算。這些計算在 JSE 中的實際位置取決于許多因素，包括某些系統模型的現有架構、計算復雜性、企業對所需長期架構的看法、預期所需的保真度以及對社區內現有模型和產品線的影響。上圖 4 中的射頻交換示例可能會隨著 IESM 架構的成熟而演變。

使用可執行架構將使需求團隊（以及 V&V 團隊）能夠評估支持建模、仿真和分析目標所需的需求的完整性。此外，可執行架構還能通過用例比較信息交換，對建模和仿真環境進行粗略檢查。可執行架構在記錄需求的同時，還提供了一種通過接口動態評估信息執行情況的方法。仿真執行的結果可驗證架構工具中是否正確記錄了交換信息，這也是測試前進行的運行和/或開發 V&V 活動的一部分。

4.3 可執行架構的預期功能

JSE 將使用商用可執行架構工具來支持開發活動，如 Enterprise Architect、Magic Draw 和其他支持 SYSML/UML 的工具。空軍的意圖是按頻譜/頻帶（射頻、紅外、可視）描述 JSE 內的信息交互，因為它們與各種 IESM 服務（核心、通用、邊緣、演習）相關。這些交互將在工具中開發和記錄，然后在開發和/或集成和測試這些組件時，根據飛行測試、環路內硬件 (HITL) 或消聲室數據進行驗證和確認。從優先級的角度來看，區域 "A "將優先于區域 "B "和 "C"。使用可執行架構工具不僅能開發、記錄和測試信息交換，還能收集信息交換和相應的所需服務質量（QoS），以填充模擬所需的 ICD。通過重復使用 ICD，空軍其他計劃、其他部門和合作伙伴可以根據 ICD 設計自己的模擬，并確保與 JSE 的互操作性。

JSE 還需要為架構的獨特方面量身定制功能，包括根據 IESM 中定義的特征和功能鏈接和跟蹤需求的能力。如前所述，IESM 將信息代理分解為四個服務類別： 核心、通用、邊緣和演練。

回顧前面描述的服務，核心服務對所有服務和實體都是必不可少的，它們之間有著錯綜復雜的聯系，提供基本的信息中介功能，如定時、路由、對象聲明、對象管理、安全等。通用服務確保競爭，包括射頻、紅外、氣象、武器等。邊緣服務提供 JSE 支持任務執行所需的功能，如系統表示或環境中的獨特組件等。最后，演習服務允許用戶定義、配置、執行和分析環境結果。演習服務包括任務規劃、環境組成、協調、執行和分析。

回到圖 4 和信息交換示例，圖中的顏色說明了支持信息交換所涉及的各種服務。在這個示例中，圖中未顯示的定時可以以服務質量（QOS）要求的形式添加進來。圖中顯示的戰斗機是邊緣服務，為測試活動提供必要的作戰功能。以黑色表示的通用服務說明了環境中所有參與者所需的通用組件，以確保 "戰斗"。通用服務的通用表示法通過建立單一服務來滿足所有實體的需求，從而避免了這些服務表示法的不一致性。

紫色代表 JSE 內部信息交換所需的路由路徑，屬于核心服務。核心服務通過信息路徑提供各種服務和路由，以支持服務質量計時要求。圖 4 所示的完整測試就是演練服務的一個例子。

不僅能分析信息交換，還能分析可執行架構中要求和提供的服務質量，這就是空軍在可執行架構工具中尋求的定制要求的一個例子。空軍打算繼續推動這些工具的開發，以確保滿足 JSE 的需求，同時提高其快速描述環境性能的能力，以支持測試和訓練的驗證和確認要求。

5.0 討論和總結

美國空軍和美國海軍陸戰隊測試界領導層的這一決定為測試界提供了一個機會，可借以推進用于測試和訓練目的的 "虛擬-建設性 "實時環境的最新設計、集成和應用。領導層認識到，當今的物理試驗場在支持當前和未來的測試要求方面存在局限性，因為測試環境對先進傳感器、數據鏈、自動化和其他技術的依賴程度在不斷提高，而這些技術并不適合進行實時空射測試。這種認識為我們提供了一個機會，使我們可以利用在推進建模與仿真能力方面已進行的大量投資，只在需要時才開發新能力，以實現測試與訓練目標。這種風險平衡的方法避免了以往許多利用建模與仿真技術的嘗試所存在的缺陷，因為它可以形成一個可組合的環境，依賴于成熟的技術和既有的能力，而不是構建一個充滿開發和成本風險的全新環境。

JSE 以另一種方式與以往的工作形成鮮明對比。JSE 是一項團隊活動，它充分利用了社區對 JSE 的投資，同時通過可組合的政府自有架構和相關環境來滿足個別服務需求。更廣泛的 JSE 團隊提供了一種手段，可通過該通用架構跨軍種開展工作，同時允許各軍種根據需要定制邊緣或演練服務。核心服務和通用服務是一致的，事實上，許多邊緣服務和演習服務在各軍兵種之間也可能保持一致，但關鍵在于它們并非必須如此。軍種合作伙伴在架構中具有內在的靈活性，可根據其獨特的要求和/或應用來定制架構組件。

本文介紹了 JSE 的基本原理。MITRE 公司的 Andreas Tolk 博士在另一篇論文中概述了 JSE 的核心，即信息交換服務矩陣（或 IESM）。IESM 為 JSE 提供必要的服務，使 JSE 中的各個組件能夠無縫運行，最終目標是為測試和訓練提供一個完整的集成戰斗空間。[4]雖然目前 JSE 使用的是全球參考信息目錄（GRID），但下一代 JSE 開發將擴展 GRID，使其成為 IESM。

總之，本文的目的既是為讀者提供知識，也是向社會征集新的想法，以便通過與北約盟國合作，繼續推進用于測試和訓練應用的最新建模和仿真技術。

由于涉及人類對人工智能的信任、正確性、審計、知識轉移和監管等原因，可解釋人工智能目前是該領域的前沿課題。利用強化學習（RL）開發的人工智能尤其引人關注，因為從環境中學到的東西并不透明。強化學習人工智能系統已被證明是 "脆性"的，無法在安全的條件下運行，因此，無論輸入值如何，顯示正確性的方法都是人們關注的焦點。顯示正確性的一種方法是使用形式化方法（即形式化驗證）驗證系統。這些方法很有價值，但成本高昂且難以實現，因此大多數人傾向于采用其他方法進行驗證，這些方法可能不那么嚴格，但更容易實現。在這項工作中，我們展示了針對戰略戰斗游戲《星際爭霸 2》的各方面開發 RL 人工智能系統的方法，該系統性能良好、可解釋并可進行形式驗證。該系統在示例場景中表現出色，同時還能向人類操作員或設計者解釋其行為。此外，該系統還符合有關其行為的正式安全規范。

引言

近年來，強化學習（RL）中的人工智能（AI）應用因其對以往棘手問題的廣泛適用性而備受關注[1,2]。其中，DeepMind 的 AlphaGo 系統[3] 的成功點燃了該領域研究和關注的熱情，特別是引入了將 RL 與深度神經網絡 (DNN) 相結合的新技術，即深度強化學習 (DRL)。然而，盡管在 RL 和 DRL 的總體領域內取得的進步不斷提高了這些方法的可擴展性和性能，但驗證和可解釋性工作卻沒有得到同等的關注。人們一直在努力采用性能卓越的 DRL 解決方案，并在事后提高可解釋性和可信度。這方面的一個例子是 DARPA 的 XAI 計劃，該計劃旨在研究和確定人工智能中可解釋性的重要性和使用情況[4]。他們得出的結論是，許多 DRL 解決方案都很脆弱、無法驗證，而且對人類設計者/操作者來說也不透明，而人類設計者/操作者可能想要審核、驗證或從智能體學到的知識中提取知識。

模糊推理系統（FIS）是一種利用模糊邏輯和推理規則將輸入映射到輸出的函數近似器[5]，它具有一些適合 XAI 的特性，但與 DNN 相比還有其他潛在的缺點，即可擴展性。基于模糊邏輯的系統因其近似能力[6]、易于利用專家知識實現[7]、對輸入噪聲的魯棒性[8]、對人類的可解釋性和透明度[9]以及可正式驗證的能力[10]，長期以來一直被用于控制系統開發。然而，與輸入數量相關的可擴展性問題限制了其潛在應用。為了緩解可擴展性問題，同時保留可解釋性和近似能力，2015 年提出了模糊樹[11]，將多個 FIS 組合成網絡或樹狀結構。

遺傳算法是一類無梯度搜索算法，它通過變異和重組在若干代內進化解決方案，并根據適應度函數中的一個或多個指標評估其適應度。長期以來，GA 在許多領域都發揮了巨大作用，在與 FIS 參數優化相關的大量工作中也是如此[12]。將模糊樹與遺傳算法相結合，產生了遺傳模糊樹（GFTs）[11]，這是一種強大的組合，使用了一種可解釋、可正式驗證的函數近似器和無梯度優化器，并已應用于監督[13]和強化學習領域[14]的多個復雜案例。Thales 的 GFT 軟件工具包包括一個模糊邏輯引擎 Psion 和一個最先進的基于遺傳算法的優化工具 EVE[15] 。它的優勢在于易于使用，可以找到壁時間較短的解決方案，而且由于無梯度優化的特性，適用范圍很廣。阿爾法系統[14]可能是之前最著名的應用案例，它是一種超人類人工智能，可在高保真模擬中與人類飛行員專家進行超視距空對空交戰[14]。

GFT 的另一個優點是可以使用形式化方法進行驗證。形式化方法通常被定義為 "用于系統開發、規范和驗證的數學上嚴格的技術"。許多方法和技術都屬于形式方法的范疇，包括布爾可滿足性問題（SAT）[16]、可滿足性模態理論（SMT）、模型檢查、定理證明、可達性分析等。形式化驗證是利用形式化方法來驗證系統的正確性。一般來說，驗證涉及對系統正確性的信心，而形式驗證則將傳統驗證方法（如蒙特卡洛評估）擴展到正確性的最終證明。在人工智能和人工智能領域，形式驗證的應用一直進展緩慢，這主要是由于隨著 DNN 規模的不斷擴大，證明 DNN 屬性的難度也在不斷增加。

在這項工作中，我們創建了一個使用 GFT 結構的智能體，然后使用強化學習對其進行訓練，使其能夠游玩《星際爭霸 2》中的特定場景。請注意，本研究并不分析整場標準的《星際爭霸 2》比賽。相反，本研究的重點將放在具體的控制應用上，同時關注可解釋性和形式可驗證性，當然也可以通過使用 GFT 方法來研究整個標準的《星際爭霸 2》游戲。這項研究的目的并不是要證明基于模糊邏輯的人工智能方法與其他任何方法之間的性能差距，而是要證明如何以保持可解釋性和形式可驗證性的方式創建這些系統。這些能力是任務/安全關鍵型應用非常需要的，而且往往是必需的。之所以使用星際爭霸 2，是因為它是現代 RL 研究中常用的環境，允許創建可公開共享的任務/安全關鍵用例，并允許擴展這項工作，以便與其他高性能 RL 方法進行比較。

GFT 采用結構初始化，在適當情況下給定初始參數值，然后通過游戲中的互動在訓練集中進行訓練。GFT 的結構可以通過提取激活的規則和成員函數來解釋輸出動作。然后創建系統行為規范，并使用形式化方法[17] 對系統進行驗證。在違反規范的情況下，會返回反例，顯示違反規范的地方，然后進行修正。然后對修正后的系統進行驗證，以確保其不違反規范，從而顯示出所制定的行為規范的明確正確性。

本研究開發了四種規范，這絕不是一個詳盡的潛在集合。這項工作將展示學習能力，以解決一類特別困難的問題，展示潛在的可解釋性可能性，并證明遵守了一系列相關規范。本研究的主要目的是展示一個基于模糊邏輯的人工智能系統實例，該系統可以在任務/安全關鍵場景中正式驗證是否符合安全規范。

本文其余部分的結構如下。第 2 節詳細介紹了針對 SC2 中的特定場景創建、訓練和驗證 GFT 的方法。第 3 節展示了結果，包括 RL 訓練、根據規范（和生成的反例）進行的驗證，以及為確保符合規范而進行修改后的結果。第 4 節深入討論了這些結果，并就擴展和未來工作提出了想法。最后，第 5 節簡要總結了本研究的工作、結果和影響。

圖 3. 研究模型中使用的三個獨立的模糊推理系統(FIS)，分別用于 Marine Movement Control、Marine Firing Control 和 Medivac Healing Control。藍色為標準化輸入，紅色為 FIS，綠色為標準化輸出。

冷戰的結束和現代技術的出現，特別是在空間或網絡領域，為沖突帶來了新的解釋，其基礎是適應這些新事物的現代系統和決策。正是基于這些考慮，沖突性質的變化對傳統的軍事理論和戰略提出了挑戰。北約采用多域作戰方法來確定每類部隊的獨特優勢和能力。通過確定這些能力，北約將制定計劃，最大限度地發揮每個軍種的效力，可有效地應對潛在威脅。

1 引言

如果不把人類歷史與標志著人類歷史的沖突和危機聯系起來，就無法理解人類歷史。戰爭塑造或影響了社會的大多數領域。隨著時間的推移，歷史學家和軍事專家研究了大量文件，以確定和強調經驗教訓和原則，這些經驗教訓和原則可以支持理論的發展，為沖突下一階段的演變提供依據。

在沖突或競爭背景下，欺騙被用來支持特定的計劃或戰略。在大多數情況下，欺騙的成功程度與計劃的成功成正比。

與上個世紀相比，如今武裝部隊開展的行動數量要多得多（北約，2023 年）。沖突變得更加復雜，由國家或非國家行為體參與戰斗，掌握執行誤導性行動的技能至關重要。因此，在大多數沖突的動態過程中，執行和偵查欺騙行動是對抗空間內行動的重要組成部分。

多域作戰（MDO）是一種新的軍事概念，旨在應對新興技術帶來的挑戰以及來自國家和非國家行為者的威脅。這一新方法承認陸地、空中、海上、空間、信息或網絡等不同作戰領域的相互依存和相互關聯性，并尋求將它們整合起來。

如果條令方法不當，安全組織可能獲得的軍事優勢就會被削弱。例如，北約（NATO）更新其在人類沖突的基礎與帶來戰爭性質重大變化的新發展之間的概念聯系。然而，俄羅斯對烏克蘭發動的特別軍事行動為北約重新評估其某些條令方面提供了重要機會。這場沖突凸顯了控制論和空間行動的重要性、無人系統的實用性以及思維靈活的指揮官的價值，這些指揮官能夠在多個領域快速、大規模地發揮效應。

目前還沒有關于多域作戰中誤導問題的文獻著作或手冊。在誤導方面，羅馬尼亞陸軍、美國陸軍和北約都有一系列現行規定。在專業文獻方面，該領域已開始整合。

美軍是最早開始沿著多域作戰路線確定方向的，通過一系列工作，如:2018年《美國陸軍多域作戰2028》;2018年《美國陸軍概念：旅級以上梯隊的多域聯合作戰- 2025-2045》；2021年《陸軍多域轉型——準備在競爭和沖突中取勝》；2021年《軍事競爭中的陸軍》；2022年推出的最新手冊《F.M. 3-0 野戰》從理論上強化了美國陸軍的多域方法。在北約層面，2022 年推出的 AJP-01 手冊涉及從多領域角度開展行動的各個方面。在羅馬尼亞陸軍一級，仍然沒有涉及多域作戰的手冊。不過，人們對這種方法很感興趣，羅馬尼亞的教科書很可能會更新，以涵蓋這種新方法。

本文旨在強調與執行新的行動模式——多域作戰——有關的方面，重點是確定在未來背景下與這一概念有關的一些指揮和控制趨勢。

具體的研究目標是理解多域作戰的概念，并確定聯合指揮和控制系統如何在新的作戰范圍內運作。從這個意義上說，研究的基本假設是，多域作戰將為執行指揮和控制行動創造新的機會。

研究選擇了定性方法。這種方法被認為是切合實際的，因為它提供了一個機會，在了解多域作戰中指揮與控制活動的基礎上深化某些主題。

2.當前的軍事作戰方式

目前，軍事作戰的方法強調使用聯合作戰，即協調使用不同類別的部隊，以實現統一作戰并利用每類部隊的優勢。在聯合作戰中使用通信網絡、信息、監視和偵察系統、精確制導武器或無人系統等先進技術。這些作戰涉及非軍事行為體的整合，如民事機構、非政府組織和國際組織，用于規劃和執行軍事行動。

戰役和重大軍事行動是較高一級的具體行動。這些行動是北約空間直接防御任何侵略者的結果。這通常是通過有關機構武裝部隊之間不同規模、頻率和強度的常規武力對武力戰斗來實現的。他們原則上作為國家或北約政策的工具行事，很容易被識別為戰斗人員，并遵守武裝沖突法。但是，即使是重大的作戰行動，也可能被那些希望通過叛亂、恐怖主義、犯罪或動亂從不穩定性中獲益的人加劇、延續或利用。

除確定能力外，北約還采用集合方法來確定聯盟集體防御能力中的潛在差距。這包括分析現有能力，確定可能需要額外資源或培訓的領域。通過確定這些差距，北約可以對潛在威脅制定更有效的應對措施。

北約還采用聯合方法建立聯合指揮和控制結構。這包括任命一名指揮官，他有權作出決定并向所有類別的部隊發布命令。這種方法旨在使各類部隊為一個共同目標共同努力，并有效協調其工作。

羅馬尼亞有自己的聯作戰理論，其中涵蓋了在某些情況下開展這類行動所特有的不同基本方面。此外，羅馬尼亞陸軍還定期舉行聯合類型的演習，無論是在國家一級計劃舉行的演習，還是與北約或其他伙伴國家或機構共同舉行的演習。

盡管長期以來，聯合作戰方式經受住了現有挑戰的考驗，并可能以各種形式繼續保持下去，但某些因素要求改變或調整軍事行動的方式。創新武器和系統是指揮官改變戰爭思維和備戰方式的基礎。這些技術包括但不限于精確打擊攻擊平臺、先進傳感器、智能機器人、網絡系統或將社交媒體用于軍事目的。將這些技術結合起來使用，會對戰爭方式產生兩個重大影響：一些武器和系統的射程將通過壓縮軍事行動發生的時間和空間的能力，消除領域之間的僵化障礙；戰爭領域的數量從傳統的陸、海、空三大領域擴大到五大領域，其中還包括太空和網絡領域，這將要求在一個更加復雜的環境中加強指揮整合。

近年來，一些技術的引入開始壓縮戰爭領域，并減少了一些時間和距離上的行動限制。領域之間一直存在一定程度的重疊，但隨著時間的推移，領域之間的重疊范圍不斷擴大，以至于它們之間的界限實際上已不復存在。隨著某些系統射程的增加，全戰區范圍的摧毀區將成為常態，而不是例外。不排除這些能力仍然是非常強大的國家的簡單屬性。這些武器和系統越發展，就會有越多的國家，甚至是小國或一些組織，獲得一定的遠距離投射力量的能力。

遠程陸射精確導彈的使用就是一個例子，說明某些系統的大規模使用如何重新定義作戰環境之間的關系。雖然主要的影響可能是對艦隊構成的危險，但不同程度的影響可能要求改變集結部隊的基本組織原則。其次的影響可能是，在沖突中，不一定是擁有最強艦隊的一方將控制制海權，而這種控制權可以通過機動陸基精確導彈平臺來實現。

3. 多域軍事作戰方法

戰爭在不斷演變，這是一個長期持續的過程，軍事理論和戰略也需要與時俱進，以跟上技術進步、社會變革和新的地緣政治現實的步伐。如今，新技術的出現、沖突性質的變化和社會的演進導致了一種新的軍事行動方法，即多域作戰（MDO）。

多域作戰是一種新的軍事行動方法，其重點是整合所有戰爭領域（陸地、海洋、空中、網絡和太空），以最終實現一個共同目標。這些行動的目的是同步協調所有領域的所有行動，從而建立一支能夠應對任何新出現威脅的一體化部隊。MDO 的基本前提是，任何領域都不能孤立運作，現代沖突的成功需要所有領域的協調和整合。

從上文可以看出，正是沖突性質的不斷變化導致了多領域方法的出現。當今沖突的特點是復雜、模糊和使用新興技術。軍事行動不再局限于傳統的陸、海、空領域，而且還大大擴展到網絡空間甚至信息領域。軍事對手使用這些領域的目的是破壞、削弱或剝奪他方的能力，而 MDO 是對所有這些新出現的威脅的一種回應，旨在利用每個領域的特定能力，創建一種更全面、更有效的軍事行動方法。國家行為體越來越容易受到這些威脅的影響，必須適應沖突不斷變化的性質。

人工智能、機器學習或自主系統等新興技術為開展更廣泛的軍事行動提供了可能。這些技術有能力提高對態勢的認識，提高行動速度和靈活性，同時也能降低人類操作人員所面臨的風險。即便如此，它們也帶來了新的挑戰，包括需要新的理論和培訓形式，以確保有效整合。

當前的軍事行動方式面臨著新興技術的挑戰，這些技術模糊了不同領域之間的界限，造成了新的脆弱性。例如，網絡攻擊、電子戰和天基武器的使用會破壞通信網絡，使 ISR 系統癱瘓，并威脅關鍵基礎設施。無人機和機器人等無人系統的使用可為情報搜集、監視和精確打擊提供新的能力，但也會帶來倫理和法律挑戰，如平民傷亡風險和行動自主性的問責問題。人工智能和機器學習的使用可以改善決策，加快行動速度，但也會引發對偏見、透明度和問責制的擔憂。網絡和社交網絡能力的范圍甚至大于導彈。在網絡攻擊中，時間和與對手的距離所起的作用較小。這些技術壓縮時間和空間的能力表明，在計劃攻擊或組織防御時，起始點和作用點之間的距離這一現有限制因素很快將不再重要。迄今為止，還沒有哪場戰爭的時間和距離的相關性降低到如此程度（TRADOC，2018）。

簡要回顧新近出版的美國教科書《F.M.3-0野戰》，可以發現一些條令上的變化和補充，這顯示了更新條令的演變，從而使新的多域作戰也能整合和實施。

該手冊為美軍開展多域作戰奠定了堅實的基礎。下文將對一些新引入的條令方面進行分析。該手冊引入了由五個物理域（陸、空、海、網絡和空間）組成的作戰環境，通過三個維度（物理、信息和人）來理解（FM3-0，2022 年）。

另一項創新涉及更多適用于行動的原則和要務。這些原則是敏捷、持久、縱深和融合。

敏捷性被定義為 "比對手更快地調動部隊并調整其部署和活動的能力"（FM3-0，2022）。從這一原則中可以看出，比對手更快行動的能力對于行動成功的重要性。

持久的定義是 "在作戰環境的深度長期堅持的能力"（FM3-0，2022 年）。這涉及在任何地方、更長時間內使用戰斗力。

縱深是指在時間空間或目的上延伸行動，以取得最終結果。其重點是敵人在所有領域的部署。

融合是 "協同使用多領域和多層次的能力，針對任何領域中的決策點組合，對某一系統、編隊、決策者或特定地理區域產生影響所產生的結局"（FM3-0，2022 年）。融合的目的是創造可利用的機會。

當務之急包括武裝部隊為擊敗敵軍并在損失或代價可接受的情況下實現目標而必須采取的行動。這些行動包括：

• 了解自己，了解敵人，了解作戰環境。指揮官必須具備從與決策過程相關的因素來看待作戰環境的能力。他們必須很好地了解自己的部隊與任務要求的關系、部隊與上級部隊、鄰近部隊和其他領域的關系。指揮官還必須嘗試從敵方的角度看待自己，主要是通過了解自己的關鍵情報要素。必須從敵方在作戰環境中的戰斗力、優勢和意圖的角度來看待敵方；

• 考慮到自己長期處于各種形式接觸的觀察和頻譜之下；現有的空中、太空和網絡能力增加了敵方部隊與己方部隊進行視覺和電磁接觸的可能性。指揮官必須假定自己處于不同領域的觀察之下。多域作戰增加了一種新的接觸形式，即影響力。它被定義為 "通過信息維度的互動，旨在影響人們對特定政策或軍事目標的看法、行為和決策"；

• 創造和利用物質、信息和人力優勢，以追求決策主導權；

• 要求部隊與傳感器或無人系統交戰，最大限度地降低關鍵人員和能力面臨的風險；

• 給敵人制造多重困境。這一要務假定，通過以互補的方式應用各種能力，給對手制造比其解決能力更多的問題；

• 預測、計劃和執行過渡。指揮官必須在計劃過程中盡早發現潛在的過渡，并將其考慮在內。它能帶來穩定的變化，尤其是在人員和信息方面。

• 指定、權衡和維持主要工作。

• 不斷鞏固成果。作戰環境的多領域性對軍隊創造持久變革的能力，尤其是在人員和信息方面的變革能力，造成了很大壓力。指揮官必須隨時判斷何時以及如何隨著局勢的發展鞏固成果；

• 了解并管理作戰行動對軍隊的影響（FM3-0，2022 年）。

從美國的角度來看，MDO 既是國家利益的關鍵因素，也是北約威懾和抵御可能來自國家或非國家行為體的任何威脅的使命。美國是第一個理解并認識到需要適應當前安全環境并發展新概念和新能力以在新出現的威脅面前保持優勢的軍事強國。美國的 MDO 方法以 "全域優勢 "原則為基礎，這意味著北約很可能也以實現全域優勢為目標，包括陸地、海洋、空中、太空和網絡空間。要在所有領域取得優勢，就必須整合不同類別的部隊，使用先進技術，并與盟國和伙伴合作。

為了實現在所有領域的優勢，美國正在推行幾項舉措。其中之一就是聯合全域指揮與控制（JADC2）。它代表了一種現代軍事理念，可以整合當前戰場上的所有領域。它匯集了所有作戰領域，甚至包括太空和網絡，不僅確保國家層面的無縫合作，還確保北約成員國之間的無縫合作。JADC2 旨在為聯合部隊指揮官提供在多領域環境中有效控制和管理行動所需的工具（Hoehn，2022 年）。

JADC2 的一個關鍵方面是誤報。在多域行動的背景下，欺騙對于迷惑敵人、防止敵人在潛在軍事行動中了解軍方（此處指美國）的真實意圖非常重要。

JADC2 的設計目的是通過整合多來源、多領域的信息來有效使用欺騙手段，使聯合部隊指揮官能夠迅速做出明智的決策。通過使用人工智能、機器學習和大數據分析等先進技術，JADC2 可以提供更全面的戰場情況，使美國能夠有效地誤導敵人。

JADC2 還允許在多個領域協調使用欺騙手段。這意味著可以在陸、海、空、天和網絡空間同時開展欺騙行動。通過利用所有領域的要素創建一致的歪曲敘事，利用這一過程取得成功的可能性就會增加。

JADC2 與欺騙有關的另一個方面是根據需要快速改變技術和戰術的能力。在多領域環境中，情況可能會迅速變化，因此快速適應的能力至關重要。JADC2 為聯合部隊指揮官提供實時數據和分析，使其能夠迅速調整欺騙戰術和技術，以應對不斷變化的情況。這樣，美國就能使敵人失去平衡，難以識破美軍的意圖。此外，JADC2 還能使聯合部隊指揮官與所有領域的部隊進行有效溝通。這對協調欺騙行動至關重要，因為它可以協調、及時地傳播虛假信息。有了 JADC2，聯合部隊指揮官就能確保所有部隊都了解欺騙方案和說明，并明白自己在完成欺騙中的作用。

聯合全域指揮與控制（JADC2）是多域作戰演進的一個基本軍事概念，可實現現代戰場上所有作戰域的整合。它為聯合部隊指揮官提供了在所有環境中有效控制和管理作戰行動的必要工具，是多域作戰中實施欺騙的關鍵因素。基于人工智能、機器學習和大數據分析等先進技術的應用，JADC2 可提供更全面的戰場視圖，從而實現更有效的欺騙行動。此外，JADC2 還能在多個領域使用欺騙手段，快速改變戰術和技術，并與所有領域的部隊進行有效溝通，這些都是成功開展欺騙行動的關鍵。

多域作戰已被確定為美軍發展戰略以及北約新的地區防御計劃的關鍵組成部分，其目的是為更好地應對當前威脅創造條件。

北約打算以幾種具體方式將多域作戰概念用于地區防御計劃，例如：

• 確定并利用每個領域的獨特能力；MDO 概念的一個關鍵方面是認識到每個領域都有獨特的能力，可以利用這些能力實現共同目標。北約打算利用這種方法來確定和利用每個領域的獨特能力，以實現其地區防衛計劃的戰略目標；

• 協調領域之間的行動；MDO 概念的另一個重要方面是需要領域之間的協調。北約打算利用這一方法確保在一個領域采取的行動與在其他領域采取的行動相協調，以實現對潛在威脅的協調和同步應對；

• 域之間的信息整合；MDO 概念還認識到跨域信息整合的重要性。北約打算利用這一方法確保及時有效地向其他領域傳播在一個領域收集到的信息，以便更全面、準確地了解潛在威脅。

• 發展聯合指揮和控制結構；北約打算利用 MDO 概念來發展共同的指揮和控制結構，使領域決策更加高效和有效。這將有助于確保所有領域集中力量實現共同目標，并確保這些努力協調一致。

• 開展聯合演習；MDO 概念強調培訓和聯合演習的重要性，以確保所有領域都熟悉其他領域的能力和局限性。北約計劃利用這一方法來開發各種形式的培訓和演習，以改善各領域之間的協調和同步。

• 適應新出現的威脅；MDO 概念認識到，潛在威脅可能來自任何領域，而且這些威脅的性質在不斷演變。北約打算利用這一方法，通過利用各領域的獨特能力，以協調和同步的方式應對潛在威脅，從而在面對新出現的威脅時保持敏捷性和適應性。

• 改善北約的防御態勢；通過利用 MDO 概念，北約打算加強其防御態勢的總體態勢，確保所有領域都用于實現共同目標，并確保各項努力協調一致。

4. 結論

目前，軍事組織采用多領域思維方式所面臨的心理挑戰非常大，因為這涉及到部隊結構和組織要求的重大調整。

從集體思維方式向多領域思維方式過渡，除其他外，還涉及一些困難。未來的指揮官需要與今天不同的技能。他們必須帶領所領導的結構在多領域的混亂中取得勝利，而在這些領域中，一些傳統的界限已不復存在，他們必須通過綜合領域的視角來看待戰爭，并了解如何通過讓敵人面對來自多個領域的復雜情況，從而壓倒敵人的理解、反應和生存能力，來給敵人造成嚴重破壞。

多域作戰在軍事教育、兵棋推演、組織文化等各個領域既是挑戰也是機遇。北約成員國如何使本國的方法適應多域方法，將對行動的成功產生影響。作為軍事行動的一部分，欺騙將在一定程度上受到新變化的影響。

聯合全域指揮與控制（JADC2）的核心目標是向情報系統共享實時、明確的現場數據。這些系統使用這些實時數據，并將衍生的態勢感知、可能采取的行動和應對措施反饋給指揮與控制 (C2) 團隊，并在可能的情況下反饋給效應器，以便立即做出反應。在實現這一能力的過程中，以數據為中心是 JADC2 最大的架構優勢。

美國國防部對數據中心化的要求

進入JADC2 企業的實時數據流以及由此產生的行動/決策與 2020 年 9 月 30 日公布的美國國防部（DoD）數據戰略完全一致。該戰略指示國防部領導人將國防部的所有資產演變為以數據為中心的資產，將數據視為武器系統，并將國防部定位為以數據為中心的組織，利用數據的速度和規模來獲得作戰優勢和提高效率。這種以數據為中心的戰略要求所有領域的傳感器和平臺在設計、采購和部署時都以開放數據標準為門檻。現代戰場將通過整合不同數據源之間的聯系，以及通過使用分析工具實現卓越的態勢感知來推動決策優勢，這將有助于信息的協調，從而鞏固分類精確效果。

國防部文件概述了這一以數據為中心的戰略的七個目標--使數據可見、可訪問、可理解、可鏈接、可信、可互操作和安全（VAULTIS）。以數據為中心指的是一種系統架構，在這種架構中，數據是主要的永久資產，而應用程序、任務和作戰資產則來來去去。軟件組件不交換信息，而是通過共享數據對象在網絡上進行通信。應用程序直接讀寫這些對象的值，這些值緩存在每個參與者中，而不是通過代理或系統中其他潛在的單點故障。

要從以數據為中心的架構網絡中獲得回報，架構師需要：

• 建立元數據標記標準；
• 采用和使用標準化數據接口；
• 實施通用的數據可用性和訪問實踐；
• 采用數據安全最佳實踐；
• 建立符合 JADC2 的信息技術 (IT) 標準；
• 在整個企業應用 VAULTIS 目標；以及
• 按相關梯隊收集數據。

為了實現數據的快速收集、融合和整理，必須從數據共享的最初階段就考慮有效數據集成的要求，并在整個作戰領域應用單個數據主題的安全性，使所有 JADC2 參與者都能輕松共享數據。

什么是數據中心化系統？

已經確定美國國防部指令要求以數據為中心，但如何創建以數據為中心的系統呢？以數據為中心可以通過以下三個特性來定義：

• 接口就是數據。接口沒有人為的包裝或中介，如消息、對象、文件或訪問模式。
• 基礎設施能明確理解數據。這就實現了過濾/搜索、工具和選擇性。它使應用程序與數據脫鉤，從而消除了應用程序的大部分復雜性。
• 系統管理數據，并對應用程序如何交換數據制定規則。

在以數據為中心的系統中，設計工作從數據模型開始，該模型描述了系統/應用程序所需的數據及其表示方法。不同的系統組件可以訪問共享數據，并通過共享數據進行通信。可以制定訪問規則，只有經過認證的用戶才能訪問數據。由于數據方案是事先定義好的，而且所有應用程序都使用相同的數據，因此新組件的集成度極低，而且在大多數情況下，不需要進行數據轉換。這種方法的另一個優點是，應用程序之間沒有依賴性或耦合性，因為應用程序之間不直接通信。所有通信都是通過訪問（讀取或寫入）數據完成的。

DDS：實時發布-訂閱連接框架

對于實時系統來說，通過向中央數據庫寫入和讀取數據來交換數據是不現實的。除了延遲外，數據庫服務器還會成為單點故障。為了促進實時系統中的移動數據、點對點通信，由對象管理集團?（OMG?）管理的開放數據分發服務（DDSTM）標準應運而生。DDS 不僅支持以數據為中心的體系結構，還使用了簡單的發布-訂閱、點對點通信模式。由于以數據為中心的方法側重于數據并具有數據模型，因此它能感知正在交換的數據。此外，具有動態發現功能的發布-訂閱范式允許新的應用程序訂閱或發布數據模型中定義的任何數據，而不會影響系統中的其他應用程序/節點。

發布-訂閱系統的好處是，應用程序不需要知道從哪里發送信息或從哪里請求信息。傳統的消息系統（如電子郵件）就說明了這一系統弱點：參與者需要確切知道向誰發送郵件。如果有新的人想看這封電子郵件，他需要讓發件人知道，這樣新的電子郵件地址就可以添加到未來的發件人電子郵件中。

發布-訂閱的工作原理更像社交媒體，人們可以發布任何文字、照片或視頻，關注該連接的人都會收到更新。如果有新的人對該狀態感興趣，他們只需關注（訂閱）該社交媒體賬戶，就能自動獲得更新。我們不需要知道有多少關注者，只要發布一條信息，所有關注者都會收到。在網絡術語中，這被稱為多播。

DDS 還有另一個有用的功能--訂閱者可以對任何數據元素進行過濾，只有在滿足過濾條件時才會收到帖子。如果感興趣的數據發生變化，過濾標準可以隨時更改。出版商不需要為適應這些訂閱者過濾器而做任何更改。

DDS 具有開放標準和以數據為中心的基礎、高度可擴展的組播功能和數據過濾功能，是處理跨不同 JADC2 系統的海量移動數據的管理和交付的理想選擇。

RTI Connext： 推動 JADC2 系統的數據中心化

RTI Connext? 是 DDS 標準的商業實施，是在全球 JADC2 系統中實施以數據為中心架構的領先軟件連接框架。它建立在點對點、以數據為中心的架構之上，能以線速向人工智能和 ML 系統提供關鍵的實時數據，無需服務器或中間商。Connext 與網絡發現功能松散耦合，實現了網絡組件 "即插即用 "功能，可動態插入新功能，并在不觸發系統停機的情況下淘汰舊平臺。這樣，用戶就可以在不關閉系統的情況下，在網絡中動態插入新功能，并由運營技術自動發現。

Connext 架構在設計上支持 VAULTIS。它的應用編程接口（API）以一致、易懂的格式驅動多種硬件和操作系統平臺的訪問和可見性。其實時發布-訂閱（RTPS）線協議可實現快速、一致的互操作性，而其開放式安全功能可實現跨多個安全域的實時可信訪問。Connext 實現了從以網絡為中心的系統到以數據為中心的強大環境的清晰、基于開放標準的遷移，在許多情況下使用相同的網絡設備，實現了全球 JADC2 系統數據的快速交付和共享。

挑戰

我們對手的技術和戰術取得了驚人的進步，這就要求海軍在更廣闊的地理區域部署資產，以進行可信的威懾、交戰和取勝。為了在這種環境下保持決策優勢，戰略家和指揮官需要具備在實時、大規模戰役中有效管理各種分布式系統的能力。這種能力的核心是對分布式艦隊中每種可用資產的完全可見性，以及戰略協作、分析和協調決策所需的大規模支持數據的可操作性。對如此大規模的數據進行解讀并采取行動，已經超出了人類情報人員單獨行動的能力范圍，因此需要有效的軟件解決方案來輔助和提高人類操作人員的決策能力。這種軟件必須能夠在和平時期和灰色地帶沖突中提供有效的應對規劃，并在動能交戰中提供可靠的戰術決策支持。

在復雜的海上環境中權衡各種選擇時，戰略家們會遇到一些棘手的問題，其中包括：

• 哪種作戰方案（"COA"）最有可能在不暴露高價值資產的情況下緩和緊張局勢？
• 考慮到現有的各種友軍資源和能力、當前兵力定位、彈藥庫存、其他正在進行的行動以及戰區內的其他潛在目標，可以或應該部署哪些艦艇和資產來應對即將到來的威脅？
• 應為特定任務選擇哪些兵力，以在不影響生存能力的情況下最大限度地發揮效力？
• 作戰人員如何掩蓋戰術和資產，使友軍在面對優勢威脅時也能保持優勢？

在回答上述每個問題以及更多問題時，海軍規劃人員必須考慮其全部分布式系統，并平衡一系列廣泛的考慮因素，包括目標和可用資產之間的相對距離、進攻和防御戰略的優勢和缺點、友軍和敵軍的兵力和限制、彈藥能力和可用性、風險承受能力、應急計劃等等。要在未來的分布式行動中取得海上優勢，需要先進的人工智能決策工具，使水兵能夠以對手無法適應的速度做出更好的反應。

解決方案

美國Palantir公司的解決方案幫助超負荷工作的規劃人員和作戰人員利用數據更好地理解、比較和選擇作戰行動，以適應不斷變化的作戰空間中的分布式作戰。通過大規模訪問所有來源的數據，我們的解決方案可用于在單一環境中快速攝取、清理和轉換來自不同層級和許可級別的輸入數據，供安全用戶檢查、分析和發現，為指揮官和規劃人員提供可操作的見解。利用這些數據，我們的解決方案可以為以下工作流程提供動力，以幫助決策：

• 地理空間可視化、兵力追蹤和持續監護：

Palantir 軟件可將 "紅色兵力 "和 "藍色兵力 "的共同作戰圖（COP）情報整合到一個近乎實時的、不斷更新的戰斗空間地理空間描述中。在這一資源中，各梯隊用戶可以獲得所有已知目標、友軍資產和正在進行的行動的最新視圖，以支持更好的決策。作戰人員和戰略家可以深入研究單個艦艇和系統，以便更好地了解它們的能力和任務。

• 人工智能輔助決策：

無論是 Palantir、第三方供應商還是美國海軍自己開發的算法，Palantir 的軟件都能與最前沿的人工智能算法開發完全互操作。這些人工智能模型支持更快、更有效的環內人工決策。各種模型都可以加載到我們的解決方案中，幫助規劃人員針對不斷變化的作戰空間條件生成、評估和比較潛在的作戰行動。這樣做的結果是，每名人工分析師每小時可做出決策的質量和數量都得到了大幅提高，所有可用系統的分配也得到了優化。做出的決策會被自動捕獲并寫回，以便更好地完善模型和改進未來的建議。

• 任務執行：

我們的解決方案可配置任務執行儀表板。一旦在平臺內評估并確認了 COA，就可將其推送至戰區內的分布式艦艇和團隊，以便進行戰術執行。Palantir 的開放式互操作結構支持與眾多戰術數字信息鏈接，并將保持靈活性，以便在未來與通信即服務（CaaS）解決方案集成。

共同利益

Palantir 解決方案，包括為決策支持配置的解決方案，都基于相同的核心原則：

• 互操作性、模塊化和可擴展性

所有 Palantir 解決方案均采用模塊化架構和行業標準開放式 API（如 REST、JDBC 等）構建，以確保與海軍現有應用程序以及尚未開發的未來解決方案之間的互操作性。我們的解決方案優先考慮高度可配置的工作流，以便為從戰術到作戰再到戰略的大量用例提供價值。無論數據存儲在何處，我們都能讓用戶對其數據進行建模、探索、準備、轉換和交互，并使這些數據能夠被分散的外部應用程序和已在整個機隊運行的工具輕松發現。我們的解決方案利用開放式、模塊化、微服務架構。

• 信息安全和聯盟支持

Palantir 在為美國國防和情報利益相關方實施高度復雜的分類、角色和基于屬性的安全控制方面擁有多年經驗。我們高度安全的解決方案可對信息進行細化保護，直至單個數據點。此外，我們全面的訪問控制框架使美國兵力能夠在不過度共享的情況下安全地向聯盟伙伴推送情報。

• 認證和網絡可部署性

美國國防部信息系統局（DISA）已授予 Palantir 國防部影響等級 6 (IL6)、影響等級 5 (IL5) 和 FedRAMP 中度授權。我們的解決方案已獲得風險管理框架授權，可在國防部和集成電路的主要領域和安全飛地運行，包括NIPRNET、SIPRNET、JWICS、BICES等。

• 敏捷性和 DevSecOps

解決方案充分利用了敏捷性和 DevSecOps 的最佳實踐，包括持續集成和持續交付、統一配置環境、代碼和數據分支以及具有企業健康檢查功能的管理系統。因此，從數據科學家到分析師，再到軟件開發人員，各種用戶都可以在可擴展到整個企業的 DevSecOps 環境中進行安全協作。

近些年來，美軍大力推進發展聯合全域作戰（joint all-domain operation，JADO）和聯合全域指揮控制（joint all-domain command and control，JADC2），以此實現所有作戰域下所有作戰力量的完全融合，在此過程中智能決策又 占據著非常重要的地位。針對聯合全域指揮控制下的智能決策問題，梳理聯合全域作戰、聯合全域指揮控制的發展歷 程，分析解構出實施智能化指揮決策所包含的主要內容，提出一種基于人工智能和博弈論、多目標優化相結合的指揮 輔助決策方法，即智能 - 博弈 - 優化一體化指揮決策方法，并給出了此方法的理論框架和功能設計，為實現聯合全 域作戰智能化指揮決策提供技術支撐。

美軍為應對軍事優勢的不斷削弱，在美參聯會 副主席約翰·海頓提出的“全域戰”的基礎上，提出 了“聯合全域作戰”的概念［1］，其主要目的是對其所 有作戰域的作戰力量進行充分整合、融合，以實現美軍的持續軍事優勢。2020 年 3 月 5 日，美空軍發布 了《空軍條令注解 1-20：美國空軍在聯合全域作戰 中的作用》文件，其中，對 JADO 作出了明確定義： “為了獲取戰爭優勢并能夠保證完成作戰任務，多軍兵種組成的聯合部隊在所有作戰域內，經過作戰 指揮官的全面籌劃，開展的聯合協同作戰行動”［2］。 聯合全域指揮控制是由美軍聯合參謀部指揮、控 制、通信、計算機和網絡部門（J6）于 2019 年提出，關 于其內涵定義或者實現目標，美軍不同部門有著基 本近似的界定，大致定義為：在美軍所有部隊之間， 在美軍所有作戰域之間，將所有作戰要素進行無縫 連接，以實現所有作戰力量的融合，構建智能化作 戰網絡體系［3-5］。作為美軍提出的最新作戰理念愿 景，JADO 具有很強的創新性和操作性，對我國國防 安全提出了不小的挑戰。本文認為，聯合全域作戰 是在多域協同作戰的基礎上，更進一步實現所有作 戰域的跨域融合，真正實現戰爭復雜體系的體系作 戰。一方面，利用復雜體系的適應性、涌現性等優勢 特性，實現己方所有作戰域作戰能力的融合、聚合， 提升并保證作戰效果；另一方面，利用復雜體系的 不確定性、非線性等劣勢特性，對地方作戰 OODA 環形成戰爭迷霧干擾，建立己方的態勢優勢、決策 優勢和行動優勢。 關于智能指揮決策的相關理論和技術問題，胡 曉峰在智能指揮決策的不同層面上，論述了游戲博 弈與作戰對抗在指揮決策上的差別，對目前人工智 能技術運用到作戰中的不足和局限進行了分析總 結，同時也給出了解決問題的思路［6］；張婷婷等從 決策與控制的相互作用關系為視角，設計馬賽克作 戰模式的遞歸拼圖計算體系，實現組合作戰資源自 主執行和自動化控制，減少指揮決策人員在行動層 次的工作負載［7］；金欣等從知識學習和博弈學習兩 條技術路線出發，提出了基于人機混合智能方式， 來對作戰指揮領域智能進行培育的思路，并指出了 其中的關鍵技術［8］；陳曉軒等針對當前基于兵棋研 究的空戰編組對抗方法主要使用規則或運籌等手 段，存在假設不夠合理、建模不準確、應變性差等缺 陷，提出了一種知識數據和強化學習相結合的空戰 編組對抗智能決策方法［9］。本文針對聯合全域指揮控制下的智能指揮決 策問題，從定性定量分析研究的角度出發，提出了 指揮決策所包含的兩大主要內容為任務籌劃和任 務規劃，并在此基礎上從引入人工智能方法技術入 手，提出了一種基于人工智能和博弈論、多目標優 化相結合的指揮輔助決策方法，即智能 - 博弈 - 優化一體化指揮決策方法，并給出了此方法的理論框 架和功能設計。

美國陸軍志在利用和處理數據以推動決策的能力方面超過對手。決策為導向，將更有能力確定正確的數據，無論是數量還是質量。即，需要做出的決策應該用來確定作戰人員的數據需求，而不是相反。數據專業人員是陸軍的財富，應該得到一切可以利用的機會來了解梯隊的能力、限制和挑戰。如果數據專業人員以前沒有軍事經驗，這就變得特別重要。

雖然之前的軍事經驗并不是數據專業人員提供數據科學相關專業知識的先決條件，但如果數據專業人員能夠獲得對多個梯隊軍事決策過程的理解，他們將變得更有優勢。如果數據專業人員只能通過作戰部隊以外的概念和論壇來了解他們對作戰人員的貢獻，他們可能會發現很難在戰術和作戰梯隊中整合反饋和建議。經驗性的機會提供了對作戰人員在行動中使用數據/信息/知識的洞察力。

同步多域作戰（MDO）將需要采集大量有關作戰環境的數據。梯隊的數據管理和訪問權限所面臨的獨特挑戰，很可能決定了多域作戰在哪級梯隊融合。如果由于行動或任務變化，重要的數據處理和利用能力在梯隊中不可能或無法獲得，那么實現融合的能力或使用來自多個領域的能力，將從更高梯隊獲得，能夠處理同步MDO所需數據。

由于對現有記錄程序（PORs）存在限制，人們越來越依賴商業現成（COTS）解決方案來滿足數據管理和可視化需求。這些COTS解決方案給美國陸軍部隊和統一作戰伙伴（UAPs）帶來了內部和互操作性挑戰，因為它們不可避免地導致在數據標準、交換機制和由于成本原因采納特定COTS方面，存在管理挑戰。在滿足作戰人員對數據管理和可視化的作戰需求方面，PORs的局限性需要被記錄下來并加以協調。

如果沒有一個協調的學習、戰略和訓練運動，那么將數據視為“數量大于質量”的風險就會很高。在對陸軍的數據文化進行有意義的改變之前，陸軍必須首先了解為什么這些改變是必要的。可以說，陸軍一直在運用數據科學和數據分析；指揮官和參謀部一直在接收數據，將其加工成信息，將信息分析成知識，并運用判斷力將其轉化為見解。數據分析有巨大的潛力，可以優化歷史上漫長的手工過程，在時間上獲得效率。然而，對于AI/ML解決方案提供和處理大量數據的能力和限制，必須有共同的理解。雖然進行分析的人類也有可能在判斷上出錯，但圍繞著依賴AI/ML解決方案來實現決策，存在著道德上的擔憂。可能總是需要一個人在環路（HITL）來驗證AI/ML解決方案的輸出，但HITL評估和分析現有數據和信息的能力，不能因為對技術的依賴而減弱或忽視。如果人員不繼續參與驗證和核實數據分析的持續過程，那人員進行分析和評估的能力將迅速減弱。數據分析的發展決不能成為損害指揮官決策能力的同義詞；AI/ML解決方案不能被誤解為具有權威性，或替代指揮官運用戰爭藝術和科學的能力。

軍隊正在研究改善其多域作戰（MDO）中的通信和敏捷性的方法。物聯網（IoT）的流行在公共和政府領域獲得了吸引力。它在MDO中的應用可能會徹底改變未來的戰局，并可能帶來戰略優勢。雖然這項技術給軍事能力帶來了好處，但它也帶來了挑戰，其中之一就是不確定性和相關風險。一個關鍵問題是如何解決這些不確定性。最近發表的研究成果提出了信息偽裝，將信息從一個數據域轉化為另一個數據域。由于這是一個相對較新的方法，我們研究了這種轉換的挑戰，以及如何檢測和解決這些相關的不確定性，特別是未知-未知因素，以改善決策。

背景

現代世界受到了技術和全球連接的基礎設施動態的重大影響。隨著這種新環境的出現，許多領域的決策過程面臨更大的挑戰。領導者和決策者必須考慮各種因素的影響，包括那些屬于已知和未知的數據來源[9]。

雖然這不是一個新的概念，但在一些論文中已經提出了對已知和未知因素進行分類的定義。當條件是"已知-已知"（Known-Knowns）：那么條件是有我們知道和理解的知識，已知-未知（known-Unknowns）：條件是有我們不知道但不理解的知識，未知-已知（Unknown-knowns）：條件是有我們理解但不知道的知識，以及"未知-未知"（Unknown-Unknowns）：條件是有我們不理解也不知道的知識[6]。在圖1中，對知識的已知和未知分區的討論是圍繞一個問題展開的。圖中所選的是與對風險的認識和理解有關的。

在這四種情況中，"已知-已知"是最明顯的一種，人們可以對一個特定的問題有完整的了解，而 "未知-未知"則完全相反，也是最具挑戰性的一種。因此，重點應該是制定策略，以發現可能的未知數，從而將其轉換為已知數的數據。然而，在許多情況下，這可能不是小事，這可能需要應急計劃和適應性技能來應對不可預見的情況。

已知-未知的任務計劃需要被徹底觀察。然而，由于已知的部分，只要有足夠的時間和資源投入，就可以找到一個合理的方案。最后，為了處理未知數[11,22,23]，人類是最著名的直覺模型，具有很強的預知能力[5]。因此，包括來自個人或團體的建議可以幫助對那些被遺漏的數據進行分類，從而被機器學習模型認為是未知的。

我們在圖2中提供了上述與我們的 "已知 "和 "未知"知識相關的不確定性區域的可視化表示。在這項研究中，我們將未知數視為圖像數據中未見或未檢測到的對象類別，通過應用第3.1節所述的圖像-音頻編碼方案，這些對象可以被發現或重新歸類為已知數。

圖2：我們提出的方法的可視化表示，說明了已知和未知對的前提。當我們離開綠色區域外的中心，踏入其他顏色的區域時，人類知識的邊界變得模糊和混亂。"？"代表需要探索的區域。紅色區域的點狀周長表示該區域的無界性，因為對該區域及其存在缺乏任何知識。向內的點狀箭頭表示目標應該是將這個紅色區域匯聚到任何可能的黃色、藍色或綠色區域。按照這個順序，理想情況下，每一個包絡區域都應該被收斂到它所包絡的區域。

動機與挑戰

任何決策都會受到風險存在的嚴重影響，任何能夠幫助識別和了解已知和未知的過程都是理想的。此外，對未知數據的識別和檢測可以使風險最小化。然而，面對先驗知識并不奢侈，只有少數數據樣本可供分析的情況很常見。軍事決策者，如指揮官，在做出關鍵決定時可能沒有什么選擇，最終可能完全依賴于他們的專業知識和新數據的輸入。他們可能會利用以前的經驗來分析傳來的信息，并捕捉可能的未知數據，以盡量減少風險。這種方法可能仍然不能涵蓋所有的未知因素。

本文工作的動機是決策中的主要挑戰，即我們完全依靠有意義的和足夠的數據來支持決策。另外，決策者必須對用于提供數據支持決策的技術的性能和結果有信心。因此，我們研究了當深度學習模型的性能由于缺乏豐富的數據樣本而受到限制時，如何提高決策過程中的信任水平。我們關注一個訓練有素的模型如何能夠高精度地檢測和識別未知（未檢測到的）物體；該模型區分新的觀察是屬于已知還是未知類別的能力。

這項工作背后的動力來自于美國陸軍的IoBT CRA項目中的一個問題，該項目將設備分為：紅色（敵人）、灰色（中立）、藍色（朋友）資產。類的屬性和行為是非常不確定的，與前面提到的第1.1節中的已知或未知的挑戰有關，因為要么來自友好來源的數據可能被破壞，要么敵人有可能被欺騙成友好數據來源[1,2,3,4]。因此，以較高的置信度對這些資產進行分類是一項具有挑戰性的任務。應對這一挑戰的最初步驟是，從這些設備中獲取數據，例如圖像、文本或音頻，并調查未知數據是否可以被分類為已知數據。

提出的方法

我們的方法包括選擇圖像數據和建立一個深度學習框架來解決分類的挑戰。圖像類被特別選擇來代表類似于軍事行動中常用的地形景觀。

因此，我們的框架由兩個獨立的部分組成；對從原始數據集獲得的圖像進行分類，以及對使用圖像-音頻編碼方案從圖像獲得的音頻信號進行分類（第3.1節）。

由于編碼將數據從一個數據域（圖像）轉換到另一個數據域（音頻），預計會有信息損失。為了解決上述轉換后的數據樣本的挑戰，我們提出了以下問題：當數據被編碼方案轉換后，我們能否提高模型的性能，從而將未知數轉換成已知數？我們怎樣才能彌補模型的低性能，從而使以前的未知數據能夠用于提高決策過程中的可信度？在模型的性能和正確分類數據以支持決策之間的權衡是什么？

聯合全域指揮與控制

美國武裝部隊正面臨著對互操作性和多域作戰（MDO）需求增加的挑戰。這促使美國國防部（DoD）創建了聯合全域指揮與控制（JADC2）計劃。從作戰角度來看，這種現代化將提高交戰速度，通過C2節點將目標和態勢數據無縫傳輸到戰斗的前沿，獲得力量倍增效應和作戰優勢。

這一問題空間非常復雜，并受到目前實施的數以千計的脆性、孤島、遺留系統和設備、支持單一安全領域的專用網絡以及各種具有硬編碼、專有接口和結構的數據策略的阻礙，這些都需要在戰術網絡上進行數據解包、翻譯和重新打包。這種方法產生了巨大的開銷，扼殺了實時網絡，阻礙了交戰的速度--而此時，實時信息傳遞是最重要的，可能意味著成功或失敗的區別。

為了推動競爭力的提高，美國防部通過了一項數據戰略，該戰略指出："美國防部是一個以數據為中心的組織，以速度和規模使用數據以獲得作戰優勢和提高效率"。此外，它還規定："所有國防部領導人都有責任將數據作為武器系統對待，并管理、保護和使用數據以實現作戰效果"。實施全國范圍內的數據中心化政策的效果是推動各領域（陸軍、空軍、海軍、海軍陸戰隊）走向統一的行動。

JADC2計劃是為了加速實施敏捷的、高度響應的系統而設立的，它使美國空軍、美國陸軍和美國海軍分別在先進作戰管理系統（ABMS）項目、聚合項目和超配項目中實施針對具體軍種的解決方案，以滿足這些網絡和互操作性需求。這些系統的實施證明，現在有十個新出現的數據需求，指導并完善了JADC2的成功實施：

- 1. 數據中心化

- 2. 網絡傳輸不可知

- 3. 多域安全架構

- 4. 零信任/安全

- 5. 模塊化開放系統架構（Mosa）和開放標準

- 6. 云到戰術邊緣的連接和啟用

- 7. 設計具有數據持久性的斷開操作

- 8. 互操作性

- 9. 可擴展性

- 10. 網絡健康工具

1. 數據中心化

為了在戰爭速度上實現決策主導權，JADC2系統必須向決策者和決策人工智能（AI）和機器學習（ML）系統提供數據，跨越不同的作戰指揮，從戰術邊緣到霧到云。這恰恰與2020年9月30日宣布的美國防部數據戰略相吻合，該戰略指示國防部領導人將所有國防部資產演變為以數據為中心的資產，將數據視為武器系統。這份文件概述了這一戰略的七個目標--使數據可見、可及、可理解、可鏈接、可信賴、可互操作和安全（VAULTIS）。

數據中心主義指的是一種系統架構，在這種架構中，數據是主要的和永久的資產，而應用程序來來往往。軟件組件通過共享的數據對象進行通信，而不是交換信息，這些對象似乎是本地數據。應用程序直接讀取和寫入這些對象的值，這些對象被緩存在每個參與者中。

作為JADC2系統的理想選擇，RTI Connext?建立在一個對等的、以數據為中心的架構上，以線速向AI和ML提供關鍵的實時數據，不需要服務器或經紀人。Connext與網絡發現能力松散耦合，實現了網絡組件的 "即插即用 "能力。這使得用戶可以動態地將新的功能插入到網絡中，并由操作技術自動發現，而不需要關閉他們的系統。

Connext架構通過設計支持VAULTIS。它的應用編程接口（API）推動了以一致的、可理解的格式跨多個硬件和操作系統平臺的訪問和可視性；它的實時發布訂閱（RTPS）線協議推動了快速和一致的互操作性；它的開放安全功能實現了實時跨多個安全域的可信訪問。

Connext是領先的軟件連接框架，用于在下一代國防系統中實施以數據為中心的架構。Connext實現了從以網絡為中心的系統到強大的以數據為中心的環境的清晰、開放的標準的遷移，在許多情況下使用相同的網絡設備。

2. 網絡傳輸不可知

JADC2網絡必須支持所有的網絡傳輸，因為這些網絡包括眾多的物理鏈接，如高頻、V/UHF通信鏈接、SATCOM、固定電話和/或光纖。因此，有必要通過廣域網絡將數據在路徑中所有這些可能的鏈接轉移到戰術邊緣，而不損失數據的完整性。此外，JADC2網絡必須消除訓練和作戰之間的障礙，以實現 "邊戰斗邊訓練 "的模式。有了適當的泛域網絡，由空中、地面或海上的多個角色組成的混合合成[訓練]環境的機會是無限的。

Connext在所有的網絡傳輸中工作，包括UDP、TCP、InfiniBand、共享內存等等。Connext自然地將這種連接延伸到士兵訓練系統。這種方法使得從供應商鎖定的、基于服務器的、使用HLA、DIS、CIGI和TENA標準的傳統訓練環境遷移到使用Unity?和Epic Games的Unreal Engine?的現代開放游戲系統。Connext為所有的訓練系統提供了從任何行動領域獲取實時數據的機會。這就實現了非常豐富的平臺，讓士兵在戰斗中訓練，并使用他們在戰斗中的確切數據。Connext是下一代訓練系統的理想連接基礎，比如美國陸軍的合成訓練環境（STE）。

3. 多域安全架構

JADC2的挑戰是支持多域作戰（MDO），其中每個網絡域的數據可以被多個武裝部門、多個國防供應商系統和聯盟伙伴安全地共享。美國的全球軍隊目前有數以千計的網絡專門用于特定的供應商、傳感系統、武器系統或指揮與控制（C2）平臺。這些網絡中的每一個都有自己的安全策略和對該領域數據的控制，通常是通過一個單級安全的專用網絡管道。這種網絡傳統上對移動中的數據和管道內單一安全域的清晰數據有可信的端點，或對管道內的所有內容進行完全加密。許多這樣的系統使用跨域的平臺，配置起來很有挑戰性，修改起來也很麻煩，以獲得數據給任務伙伴。

Connext實現了一個開放的、安全聯合的數據結構，因此作戰數據可以在適當的安全梯隊級別上共享。

4. 零信任/安全

零信任環境假定對手在網絡中無處不在。網絡架構必須支持確保整個交付環境中所有作戰域的數據安全。每個安全域的單個數據主題都需要用獨特的數據認證和加密策略來保護，因此只有擁有適當證書的各方才能訪問這些主題。多個專用網絡管道不能再成為一種要求。相反，多個軍事領域必須能夠在允許的情況下在優化的網絡管道上安全地共享數據，從而實現高網絡效率和低運營成本。這整個環境必須是基于標準的，以便所有領域的高擴展性和快速部署。

RTI Connext? Secure，基于開放的對象管理小組（OMG?））的安全標準。數據分發服務?（DDS）安全標準，運行在工作的Connext系統之上，使其能夠快速地將成熟的認證、訪問控制、加密模塊納入混合域、零信任的JADC2網絡。Connext Secure實現了一個獨立于硬件和網絡平臺的基于標準的安全架構。Connext Secure也是保護移動數據部署的理想選擇，它可以保護單個數據元素，在共享網絡管道上有不同的安全證書。這種方法使每個安全域對專用網絡的需求變得過時。

分享來自不同安全領域的作戰數據的能力也可以使具有脆性、難以推進的網絡被剝離，為國防團隊節省數百萬的成本。

5. 模塊化開放系統結構（Mosa）和開放標準

所有JADC2的未來采購都應該完全接受MOSA和開放的工業標準。這將有助于美國武裝部隊從專有的、爐灶式的解決方案遷移到一個開放的系統結構，實現所有部門所期望的 "系統的系統 "方法。開放標準也使美國武裝部隊減少對單一供應商的依賴，為符合MOSA的供應商敞開大門，加強競爭。再往前走一步，美國國防部可以采用DDS作為建立MDO能力的基礎。這可以逐步進行，以減少風險和管理現金流。期望的結果是一個多廠商、多領域的網絡，數據在 "所有傳感器、最佳射手、正確的C2節點 "的參與范式中被無縫共享。

Connext是基于開放的DDS標準，由OMG管理。它被用于國防網絡，形成了20多個MOSA標準的連接基礎，包括FACE?，MOCU，海軍開放架構，OMS，ROS 2，SOSA，TMSC，UMAA，UCS等等。

RTI完全致力于開放標準，是第一家為其Connext TSS產品獲得FACE一致性認證的公司，該產品滿足FACE傳輸服務段（TSS）的所有要求。

6. 云到戰術邊緣的連接和啟用

JADC2網絡必須有企業云到戰術邊緣的連接。必須支持多種戰斗云和戰術云技術，包括谷歌協議緩沖區（GPB）、Apache Kafka?和其他傳統的和新興的網絡策略，以便使用最新的人工智能和ML實現即時決策。

由于云系統的相似性，云的啟用相對容易。更具挑戰性的是，利用各種不同的微處理器和圖形處理單元（GPU）與最新的嵌入式AI和ML引擎，使戰術邊緣具有類似的能力。用云環境中的先進的實時決策來啟用戰術邊緣網絡系統，將在戰場上提供一個一致的任務環境，即使是在網絡斷開、擁堵和競爭的情況下。Connext使用基于開放標準的技術推動從云到戰術邊緣的實時數據連接。Connext是松散耦合的，有一個發現機制來檢測新的能力，實現即插即用的范式。

7. 設計具有數據持久性的斷開操作

JADC2網絡肯定會受到對手在整個通信鏈中的不斷攻擊。因此，操作應該被設計成有彈性的，以處理關鍵作戰期間的有限帶寬、斷開設備和擁擠/競爭的網絡可用性。此外，數據傳輸的服務質量（QoS）必須被設計為在數據可用性降低期間提供數據的持久性，這可能會導致實地作戰人員的數據被拒絕。

Connext有超過20個QoS設置來實現數據的持久性--它的發現能力允許網絡在網絡攻擊、故障或設備、節點和系統丟失后自動修復并恢復高速運行。Connext能夠在完全連接、有損、有限帶寬和斷開連接的操作中，讓正確的作戰人員安全地訪問數據。

Connext實現了一個戰術邊緣到云的環境，支持使用共享數據的共同外觀和感覺。通過這種方式，它可以減少行動鏈中所有作戰人員的培訓要求。

8. 互操作性

JADC2必須支持不同系統之間的快速互操作性，為作戰人員帶來最新的技術和能力。做到這一點的最快和最簡單的方法是擁有一個開放的、基于標準的線路協議，這樣網絡應用就可以說同樣的語言。

Connext支持RTPS線路協議，該協議基于OMG管理的開放標準。JADC2系統中的RTPS保證了用不同編程語言編寫的、由不同國防供應商部署在不同系統上的應用程序之間的互操作性。這實現了一個單一的、集成的、連貫的JADC2網絡。

9. 可擴展性

JADC2系統必須能夠快速擴展以支持不同的部署設計。當作戰單位 "加入戰斗 "并被插入到現有的網絡中時，結構應該相應地擴大而不失去完整性。加入的單位將需要相同的數據模型知識，以正確地與現有單位對接。請注意，由于網絡是 "設備無關的"，并遵守MOSA和通用數據模型，加入的單位可以無縫接入JADC2網絡--簡單地說，這就是互操作性的體現。

Connext提供點對點架構，消除了對網絡服務器和經紀人的依賴，因此能夠在設備和作戰人員之間以物理速度提供安全數據。這一點已經在國防部署中得到了證明，包括擁有超過1000萬個發布-訂閱對的傳感器到射手平臺。

10. 網絡健康工具

JADC2網絡應該準備好不斷受到攻擊。部署具有更大速度和帶寬的新網絡并不能減輕這些攻擊，也不能使我們的決策比對手更快。將需要一些工具來確定網絡的健康狀況、連接性和可用性。

RTI Connext基礎設施服務使開發者能夠快速擴展和整合基于各種技術的實時、分布式系統。Connext基礎設施服務涵蓋了廣泛的使用案例，包括云發現服務、網絡集成服務、數據庫集成服務、路由服務和持久性服務。這些網絡健康工具提供了獨特而強大的功能，推動了任何分布式系統能力的提高，并有助于加快部署時間。

此外，RTI監控器和管理控制臺工具使JADC2網絡的跨網絡操作有了一個綜合的視角，包括對錯誤、流量、資源使用的詳細統計，日志分析和系統網絡拓撲顯示。

總結

這十項JADC2網絡能力--數據中心性、網絡傳輸無關性、多域安全架構、零信任、MOSA、開放標準、云到戰術邊緣連接性、為具有數據持久性的斷線作戰設計、互操作性、可擴展性和網絡健康工具--將實現一個真正的任務伙伴環境，包括所有聯合傳感器、指揮和控制。我們各軍種和聯盟伙伴生態系統的優化武器系統構成了一個成功、可部署和可維護的JADC2環境的基礎。

Connext是一種商業產品，已經在國防網絡中得到驗證，是唯一能夠滿足所有這些苛刻的網絡要求的技術。它現有的部署足跡大大降低了實現一個可行的和強大的JADC2環境的成本和時間。Connext的點對點架構消除了服務器和經紀人，使全世界所有的作戰域都能以物理速度實時訪問數據，并以戰爭的速度進行決策主導。Connext是理想的連接基礎，使一個統一的網絡能夠一體運作。

高超音速武器正在為戰爭的步伐增添一個新的維度，并將以極快的速度推動戰場上的交戰。這將要求軍事指揮官比對手可用的先進武器和自動化流程更快地采取行動。在這種作戰環境中獲得決策優勢必須從支撐所有軍事行動的情報活動開始。

及時準確的情報提供了支持決策周期的信息優勢。將自動化應用于情報周期的各個方面，并在這些過程中建立信任，將使傳感器到射手的結構成為攔截先進武器和滿足日益增長的及時性作戰需求所必不可少的。不能滿足對及時情報的需求將導致戰場上的決策優勢喪失，隨后喪失戰斗中的作戰主動權，并可能導致戰斗。

基于人工智能 (AI) 的解決方案將在戰場和整個情報周期中提供各種優勢。當與彈性情報、監視和偵察 (ISR) 以及高級分析相結合時，它將為作戰部隊提供前所未有的能力。然而，僅靠人工智能并不能完全解決這一挑戰。我們必須為消費者和整個情報社區 (IC) 建立對源自 AI 流程的情報的信任。信任是啟用它們的關鍵，因此我們有能力從自動化中獲得全部好處。