本報告研究了如何利用人工智能（AI）解決方案，結合傳感器數據和更高級的企業級機器學習（ML）算法，改進戰術決策，提供先進的目標定位解決方案，并為艱苦環境中的步行作戰人員推薦行動方案（COA）。該團隊采用系統工程分析方法，為戰術邊緣的人工智能輔助決策系統提出要求并進行概念設計。團隊將這一未來能力命名為 "地面感知作戰決策（GAWD）系統"。設想中的 GAWD 能力將提供一個功能強大的人工智能/ML 骨干架構，用于在邊緣傳輸戰術相關數據，供士兵實時處理和分析，以確定目標和選擇路線。此外，該能力還能監測士兵的健康狀況，并將信息提供給指揮部。未來的 GAWD 系統概念將利用人工智能、ML、增強現實 (AR)、虛擬現實 (VR) 和機身處理來分析數據，從而在終端用戶設備 (EUD) 或平視顯示器 (HUD) 上觸發實時通知和建議行動方案 (COA)，以幫助下裝作戰人員及時做出作戰決策。研究小組進行了場景分析，探討了在三種不同的地面部署士兵場景中使用 GAWD 系統的問題。研究小組研究了在軍事行動中引入 GAWD 系統的道德影響。

圖 14. 用于瞄準的地面感知作戰決策邊緣計算系統架構圖。

雖然具有未來性，但將人工智能（AI）和機器學習（ML）作為下馬兵棋推演的輔助工具，是美國在戰場內外保持優勢的下一步。美國國防部（DOD）和聯合軍種正在探索將人工智能/機器學習用于各種應用，以支持作戰人員執行任務。本畢業設計項目研究了如何使用人工智能/ML 來實現未來的兵棋推演決策輔助功能，以支持下裝士兵執行任務。頂點團隊（Linchpin 小組）采用系統分析方法，研究人工智能和機器學習的當前和預期能力，了解下裝士兵的需求和任務，并利用人工智能和機器學習開發決策輔助系統的概念設計。

頂點團隊設想實施一種前沿、全面的人工智能/ML 機器兵棋推演決策輔助系統，稱為地面感知作戰決策（GAWD）系統。該系統是一個數據套件，搭配最先進的軟件（SW），可確保步兵單元在艱苦環境中的戰術決策能力，有助于挽救生命。利用人工智能、機器學習和先進的數據分析技術，這一創新工具可以提供一個適應性強、可擴展的系統，可以滿足各種單元規模的需求，并能與現有的軍事技術和網絡無縫集成。

這種實時和不斷發展的系統有可能使下馬士兵能夠清晰、全面地了解作戰環境，包括對手陣地的位置、地形特征以及使用各種傳感器和數據集提供戰場最新信息的友軍。此外，這種兵棋推演輔助工具將通過利用機器學習和歷史數據，為士兵及其指揮部提供態勢感知（SA）。這些信息將能夠快速分析各種場景，預測敵人的潛在動向，并根據當前形勢和單元目標提出最佳行動方案（COA），從而做出關鍵的戰術決策。

Linchpin 集團為下馬士兵設計的概念性人工智能/機器學習 GAWD 系統代表了步兵戰的突破性進展。通過利用人工智能/機器學習的力量，這一尖端工具將為下馬士兵提供無與倫比的戰略部署、決策支持和協調能力。根據設想，這一工具還將作為一個訓練平臺，使士兵能夠參與虛擬兵棋推演和模擬場景。該系統可記錄個人和單元在訓練演習和真實場景中的表現，從而為行動后評估（AAR）和持續改進單兵和整個陸軍提供有價值的見解。

該小組進行了一項情景分析，以探討士兵在地面任務中如何使用 GAWD 系統。團隊確定了三種相關場景，這些場景將通過添加人工智能支持的 GAWD 系統得到增強。這三種情況是 (1) 目標交戰，(2) 路線選擇，以及 (3) 士兵健康和狀態監控。研究小組探討了每種場景，然后比較了三種場景下未來 GAWD 能力所需的功能。

人工智能/機器學習作為一種力量倍增器，有可能顯著提高下裝單元的戰斗力和生存能力，確保現代戰場上的軍事優勢。它的部署將徹底改變下裝作戰，并為軍隊的卓越戰術設定新的標準。

美國國防部的主要項目，如 F-22 猛禽和 F-35 閃電 II 項目，都面臨著軟件方面的挑戰。鑒于最近自上而下地指示要提高關鍵軟件采購、開發和部署的敏捷性，了解阻礙改進的其他因素至關重要。這項研究包括對政府報告和建議、私營部門的最佳實踐和創新以及軍方與私營部門合作的努力的廣泛回顧。這些工作揭示了阻礙進步的因素，包括國防部項目的結構往往是自說自話，開發時間漫長，預算資金周期僵化。理想情況下，軟件的采購流程與硬件的采購流程有所不同，但在實踐中往往沒有區別。項目領導者往往過于專注于有限的開發方法，對軟件專家的建議持抵制態度。這項研究指出了國防部采購項目中的幾個領域，在這些領域中可以對現行做法進行改革。這些改變應能使項目在成本、進度和性能方面得到改善。

受赭石藻啟發的微電子機械系統（MEMS）傳感器可按一定配置排列，以探測入射聲波的到達方向（DoA）。先前的研究結果表明，可以確定方位角 360 度范圍內的明確到達方向。迄今為止，一直使用實驗室儀器進行模擬讀數。本研究的目標是開發、構建和測試一種電路配置，包括 MEMS 傳感器的外殼和電源，以及設計一種圖形用戶界面（GUI），以便從傳感器陣列中讀取 DoA，并利用 GPS 定位數據對多旋翼小型無人機的位置進行三角測量。測試場使用兩個節點的配置來探測小型旋翼無人機。操作場景顯示在地圖上。這種新配置可以探測到來自任何可探測來源的聲音，并提供聲音來源的坐標。

在美國海軍及其盟國海洋行動中，最重要的是在海軍交戰中制定有效的戰略。盡管人們寄予厚望，但諸如 "約翰-麥凱恩 "號和 "菲茨杰拉德 "號這樣的事例表明，在每一次互動中確定有利的行動都具有挑戰性。本研究利用機器學習（ML）和人工智能（AI）的進步，開發了一個基于模擬的程序，將強化學習（RL）應用于海軍場景。該程序是對現有陸基兵棋推演模擬程序 Atlatl 的改編，旨在識別六種場景中己方兵力的高效行動。對深度 Q 網絡（DQN）、蒙特卡洛樹搜索（MCTS）和 AlphaStar 人工智能體在不同場景中的表現進行評估后發現，DQN 和 MCTS 能夠識別出更優越的策略，其中 DQN 一直表現出較高的得分，在某些場景中甚至超過了人類玩家。AlphaStar 顯示出的結果較少，但提供了如何改變它以在未來取得更好結果的見解。這些發現強調了人工智能作為海軍作戰決策輔助工具的潛力，有助于增強美國海軍的決策能力。建議今后開展研究，進一步挖掘這一潛力。

軍事決策過程（MDMP）包括分析地形以確保任務成功的關鍵任務。然而，傳統的地形分析方法，如二維（2D）模擬地圖、PowerPoint 演示文稿和任務式指揮系統，資源密集、耗時長，而且會使決策者無所適從。因此，本研究側重于使用移動頭戴式增強現實（AR）顯示技術進行三維（3D）地形可視化，以應對這些挑戰。AR 技術可讓用戶觀察到疊加在物理環境上的虛擬物體，從而增強身臨其境的體驗。該工具允許用戶查看和操作三維地形，添加軍事資源的表示，檢查由此產生的配置，并參與 MDMP。可用性研究評估了界面的有效性、效率和用戶滿意度，重點是三維可視化任務、衍生地形信息提取以及在有爭議的潮濕空隙穿越場景中的部隊部署。結果表明，AR 地形可視化原型為決策者提供了更全面、更準確的信息，使任務規劃和執行取得了成功。這項研究凸顯了三維地形可視化和 AR 技術在改進 MDMP、讓決策者更好地了解環境并做出更明智決策方面的潛力。

A. 研究領域

本研究側重于利用增強現實（AR）技術來支持軍事決策過程（MDMP），這是任務規劃的一個重要方面。該工具可使用戶與描述地形的本地三維（3D）數據集進行交互，并允許使用一套 3D工具。因此，該工具具有增強決策過程和提高 MDMP 會議效率的潛力。

傳統上，美國陸軍在規劃任務時依賴于二維（2D）圖形信息。然而，獲取更詳細的地形信息需要大量的時間和資源，例如創建額外的二維圖形表示法。相比之下，如果地形已被捕獲并表示為三維數據集，工作人員就能獲得所有必要信息，從而參與 MDMP 并做出更明智的決策。

論文研究包括設計和開發一種增強現實（AR）可視化工具，該工具可與三維虛擬地形一起操作，并支持 MDMP，尤其強調濕間隙穿越（WGC）的任務規劃。本論文旨在通過提供虛擬地形的精確數據、允許使用三維工具和更好地做出決策，改善 MDMP 期間的人員協作。此外，這項研究還有助于理解在 MDMP 中促進小團隊合作所需的技術前提條件。

B. 問題與動機

技術進步往往會超越其采用和融入現有系統和流程的速度，這是一種常見現象。例如，在軍事任務中使用 AR 和虛擬現實（VR）技術進行信息共享，可以顯著改善復雜多變行動的規劃和執行。然而，將這些技術納入現有的任務式指揮系統和程序可能具有挑戰性且耗時較長，這主要是由于軍事行動對安全性和可靠性的要求。此外，用戶可能會抵制引入他們不熟悉的新解決方案和技術。因此，盡管信息共享技術進展迅速，但其融入軍事部門的速度卻慢得多。因此，復雜多變的軍事行動仍在使用過時的協議進行規劃和執行，任務式指揮系統長期以來也只是略有改進。

美國陸軍在 MDMP 期間使用各種方法提取信息和分析地形。主要是陸軍的每個作戰職能部門使用二維地圖提取地形信息；參謀部門通過情報地形科請求獲得更詳細的信息。然后，參謀部門將從二維地圖上收集的信息和情報科提供的信息制作成 PowerPoint 演示文稿。指揮官利用這套演示文稿做出最終決定。然而，由于二維地圖的固有局限性及其表現形式（在 PowerPoint 幻燈片中展示靜態二維地圖），參謀部無法始終從地形中提取衍生信息，從而做出明智的決策。如果能以本地三維數據格式顯示地形，并使用一系列合適的三維工具，工作人員就能從地形中提取衍生信息，加強協作，并更好地理解共同行動圖（COP）。

增強現實技術在軍事領域并不新鮮，但在 MDMP 期間尚未得到廣泛應用。通過在 MDMP 期間使用 AR 可視化工具，工作人員可以獲得以前無法用于工作和協作的系統功能。通過 AR 顯示三維虛擬地形并與之互動，每個 WWF 都可以使用簡單的手勢在地形周圍導航，操作這些數據集，操縱和放大縮小地形，并提取決策所需的衍生信息。因此，WWF 可以通過對地形具體情況的透徹了解來證實他們的決策，并更好地闡明他們向指揮官推薦特定行動方案的原因。此外，因誤解二維數據集而可能產生的錯誤也會減少，甚至消除。

關注 WGC 是部署 AR 技術和使用 3D 數據表示的沃土，這是有充分理由的。對于美國陸軍人員來說，WGC 是最具挑戰性的聯合武器任務之一；由于需要投入大量資源和人力資本，這類任務的規劃非常復雜（美國陸軍聯合武器中心，2019 年）。美國陸軍中的六個 WFF 必須緊密配合，以確保 WGC 的安全進行。在 MDMP 開始時，美國陸軍的每個 WFF 都要聽取情報部門關于地形分析的簡報；這一階段稱為戰場情報準備（IPB）。IPB 代表了對部隊行動區（AO）內地形的高層次審視，并提供了有關地形預期的歷史數據（陸軍部總部，2019 年）；他們的大部分決策都是基于二維地圖做出的。進行 IPB 后，WFF 根據情報科提供的信息制定行動方案 (COA)。然而，依賴二維地圖有許多固有的局限性。例如，無法從任何給定點查看地形（數據集沒有三維記錄），因此缺少富有成效的 MDMP 所需的豐富地形信息。因此，使用卓越的數據表示，最大限度地減少出錯的可能性，并投入時間有效地研究替代方案和決策，有可能為此類復雜的軍事行動帶來急需的改進和戰略優勢。

C. 研究問題

本論文探討以下研究問題：

1.有可能為聯合武器 MDMP 提供最有效支持的技術框架是什么？

2.AR 支持的 MDMP 工具能否通過提供有關地形分析的衍生信息來增強作戰職能部門對地形的理解？

3.AR 支持的 MDMP 工具能否有效協助資源管理？

4.AR 支持的 MDMP 工具能否有效協助軍事參謀人員在聯合作戰場景中開展協作？

D. 研究范圍

本論文僅限于開發一種 AR 可視化工具和虛擬環境，以支持 "濕間隙穿越 "和提取 MDMP 期間每個 WWF 所需的地形衍生信息。此外，同一工具還可實現軍事參謀部門之間的人員協作和信息交流。

E. 研究方法

用于解決所有研究問題的方法包括以下步驟：

1.文獻綜述：進行文獻綜述，提供論文中使用的基本構造的背景信息。

2.任務分析：對當前開展 MDMP 的實踐進行分析，以跨越濕間隙。這包括但不限于詳細分析行動方案制定過程中不同作戰功能之間的報告和互動、當前地形可視化實踐以及團隊協作。

3.設計 AR 可視化工具： 為工具和用戶界面設計支持系統架構。此外，選擇一套支持用戶任務所需的三維對象和地形。

4.可用性研究：開展可用性研究，重點關注支持 AR 的 MDMP 工具的功能和性能。

5.數據分析：分析在可用性研究中收集的綜合數據集。

6.得出結論并提出未來工作建議。

F. 論文結構

第一章：導言。本章介紹研究空間的最關鍵要素：領域、問題、研究問題、范圍以及用于解決所有研究問題的方法。

第二章：背景和文獻綜述。本章討論美國陸軍如何開展 ADM 和 MDMP 以規劃軍事行動。本章還討論了 VR 和 AR 過去和當前的使用情況，以及在 MDMP 過程中軍事人員合作時 AR 的潛在用途。

第三章：任務分析： 當前 MDMP 實踐。本章分析了當前陸軍參謀人員在 MDMP 期間分析地形時使用的方法和工具，以及如何向指揮官推薦 COA。此外，本章還討論了向指揮官提供 2D 信息時存在的知識差距。

第四章：原型系統設計與實施。本章討論了 AR 可視化工具、系統架構、用戶界面和模擬環境的設計與開發。文中還描述了 WGC 場景和為可用性研究所需的虛擬環境而構建的 3D 模型。

第五章： 可用性研究。本章討論了使用 AR 可視化工具進行可用性研究的方法，包括制定完整的機構審查委員會文件。此外，文中還討論了虛擬環境、技術要求以及在可用性研究中收集的客觀和主觀數據集。最后，本章分析了可用性研究的結果。

第六章：結論和未來工作。本章概述了研究的要點，并對今后的工作提出了建議。

本文提出了一個海軍作戰管理系統（CMS）架構，考慮到電子戰（EW）與人工智能（AI），以應對現代高超音速和低觀測能力的威脅，其中反應時間可能很短，需要自動化。它使用一個反制措施案例研究作為數據要求，拍賣傳感器任務，人工智能過程，以及認知復合感應的數據融合。該文件還強調了已經公布的關鍵認知電子戰能力，以證明該架構的合理性。該架構的方向是用高反應時間的自動化人工智能驅動的認知DM來取代人類決策者（DM）。

引言

當把人工智能（AI）應用于電子戰（EW）時，它不僅要幫助決策者（DM）進行態勢感知（SA），還要滿足點、區域和區域防御以及反目標活動的需要。電磁波譜是密集的，有許多通信和雷達發射器。因此，挑戰在于如何將人工智能應用于能夠滿足管理部門需求的EW系統。因此，它必須能夠整理出感興趣的信號（SoI）[1]，如部隊的信號和與指定任務無關的信號。這項工作的基礎是 "常規戰爭 "中的反導彈反應，以便與傳統的交戰進行更直接的比較。影響反艦導彈（ASM）成功的一些主要因素是雷達橫截面（RCS）、紅外橫截面（IRCS）、視覺和紫外線（UV）特征。因此，目標艦的特征是決定被動軟殺傷[2]反措施（也叫伎倆）性能的一個基本因素。然而，反坦克導彈也可以使用主動雷達尋的方式進行瞄準和跟蹤。因此，射頻（RF）和微波（MW）的截面特征是重要的，同時還有光輻射量子（或光子）、方位角和機動中的方位率，以及它們的戰術影響。因此，現代操作環境在處理電磁波譜方面存在挑戰，人工智能的自動化和自主性是解決這一挑戰的理想選擇。

A. 動機、方法和限制

本文描述了一個架構，其中包括用糠和干擾器進行軟殺傷；用導彈、火炮和火控系統進行硬殺傷；以及一個跟蹤目標并協調軟殺傷和硬殺傷反應的指揮和控制系統。本文僅限于假設反坦克導彈是使用射頻主動雷達尋的目標和跟蹤的海上滑行。因此，這項工作的中心是簽名管理、大型目標船的規避動作、船上被動型誘餌系統（如金屬箔片和反射器）的操作性能，涉及反坦克導彈的跟蹤方案和交戰環境，包括風速和風向。擊敗導彈威脅的一個基本因素是反應時間；隨著高超音速的出現，時間因素成為反應殺傷鏈的決定性因素。潛在導彈平臺的識別標準是最基本的；它們將允許更精確的SA，迅速讓DM消除發射平臺。鑒于反導鏈反應的時間很短，人的頭腦無法計算巨大的信息量，并在短時間內決定反應的類型，要么是硬殺傷，要么是軟殺傷，要么是兩者兼而有之；那么人工智能就成為反導系統中的基礎[3] [4]。因此，人類的DM理論不能用于遙遠的未來，因為它要求對形勢的分析速度、識別能力、對威脅的立即反應，以及在人類思維的指揮鏈中進行計算和決定，因此不能提供所需的反應時間。本文的最后部分介紹了幫助平臺保護速度的架構，朝著定義CMS中的設備連接方向發展，同時還介紹了一些已經發表的關鍵技術。

B. 論文的結構

第1節是介紹、動機、方法和論文結構。第2節提供了一個常規條令性例子戰術和反擊方法，用于在架構中需要支持的硬殺和軟殺。同時，在第2節中，還介紹了軟殺傷反擊方法的主動、被動和綜合方法。此外，第3節是一個使用飛毛腿和機動性的交戰例子，展示了所需的關鍵數據。第4節介紹了所提出的AI/EW技術的架構。最后，第5節是結論。

AI/EW技術的架構

人工智能應用于電子戰時，不僅要保證DM（決策者）的SA（態勢感知），而且還必須滿足點和區防御以及反目標活動的需要。電磁波譜因無線電和雷達發射器而加劇，一個挑戰是將人工智能應用于能夠滿足DM需求的EW系統，因此它必須能夠分出感興趣的信號，例如其海軍部隊的信號。另外，哪些信號對指定的任務沒有影響。

一個陸軍師的基本 "有機 "通信和電子設備，在一個典型的70公里乘45公里的地區作戰，是超過10,700個單獨的發射器。一個支持性的空中遠征部隊（AEF）會帶來另外1400個，而一個典型的海軍航母戰斗群會帶來另外2400個發射器[20]。比如說： 在沙漠盾牌/沙漠風暴中，六個陸軍師和一個海軍陸戰隊師都占據了相同的地理和電磁波譜空間，還有許多其他聯軍和指揮控制網絡[21]。鑒于這種信息密度，認知型EW也必須與人工智能概念和認知循環階段的相關挑戰相一致。

A. EW活動和AI對應的術語

為幫助EW和AI的受眾，我們提供了一個AI和EW術語的表格，在表1中，這些術語有一些對應關系。

表1 等效AI和EW術語

B. EW核心概念

電子戰被正式定義為三個部分：

• ES（電子支持）：了解誰在使用頻譜，出于什么目的。使用寬窄帶探測和攔截過程，它定位、識別、辨認、轉錄、分析可能的意圖，并評估致命性、敵對性和忠誠度。現代形式包括多層次的情報產品，如網絡電磁活動（CEMA），從地理到人物網絡。
• EA（電子攻擊）：利用頻譜，以EW效應爭奪該頻譜對自己的優勢。
• EP（電子保護）：是為保護和抵制干擾等攻擊而采取的行動。反干擾也可能包括抵抗ES、EA和CEMA產品的措施。

C. 查找、定位、追蹤、瞄準、攻擊、評估

在圖10中，Haigh和Andrusenko[15]提出了一個EW和AI的組合架構，它跨越了殺傷鏈階段，將AI的特征和分類輸入一個融合引擎，以建立一個意圖，這個意圖是由因果關系和異常檢測階段推斷出來的。

圖10 與EW功能相關的EW和AI能力[15]。

Haigh和Andrusenko的論文與EA之前的ES的數據融合觀點一致，同時保持EP。因此，人工智能方法被應用于特定發射器的分析、特征描述和分類，作為數據融合之前的模式匹配工作。然后，這些方法被用于異常檢測和因果關系搜索，以實現意圖識別。這是一個信息漏斗，在EA/EP方面，這些方法更多的是優化適應性，而不是智能，這貫穿于整個殺傷鏈，并應用于任務管理的決策援助和與電子戰令（EOB）和網絡管理有關的人為因素。不難看出，AI態勢評估、DM和機器學習（ML）能力與所有EW功能相關。每個認知型EW系統的第一步是電子支持（ES），以了解射頻頻譜。在人工智能界被稱為情況評估，ES確定誰在使用頻譜，他們在哪里和何時使用，以及是否有可以 "利用 "的模式。AI/ML技術可以使用特征估計、發射器特征和分類、數據融合、異常檢測和意圖識別。圖11顯示了任務前準備和任務后分析與任務中需求的重疊。

圖11 任務中、任務前和任務后的重疊部分

ES對環境進行分析，并創造出驅動決策者（DM）的觀測數據。日益復雜的情況將頻譜態勢感知（SSA）定義為 "收集有關頻譜使用的不同信息并處理這些信息以產生一個融合的頻譜圖"[15]。SSA收集、組織和處理EW所需的頻譜數據。SSA必須以近實時（NRT）的方式進行，以滿足任務中的決策者的需要，SSA必須結合各種支持技術，包括傳統的和認知的。然而，一個挑戰在于相關技術的整合和展示，其中只有少數是認知的，以減少脆性和處理新的發射器。人工智能和ML能力可以在每個層面上改善SSA，這是在其他相關SSA技術背景下對這些AI/ML技術的看法。一個完整的EW系統必須有多層面的SSA。未來的SSA系統可以用深度學習模型來生成潛在的特征，用經典的ML模型來進行任務中的更新，以及用混合模型來抵消有限的數據。此外，SSA不一定要完全依賴射頻數據： 它可以與非射頻數據融合，如視頻和靜態圖像、自由空間光學、或開源、戰術或作戰情報。跨越多個異質來源的分布式數據融合必須創建一個在空間、時間和頻率上都準確的連貫的戰地頻譜共同作戰圖。異常檢測、因果推理和意圖推理使作戰圖更加完整，以了解事件的影響并支持管理部門。

D. 影響范圍

Rudd-Orthner等人[14]用圖12中的 "影響范圍 "概念[18]擴展了這一概念，并增加了一個 "保護洋蔥 "框架，以根據數據需要選擇對策。

圖12 影響范圍

他們指出，威脅武器系統有變得更加復雜的趨勢，這種復雜性的增加至少可以部分歸因于：戰術的演變、技術發展的速度和數字化的現代化，但也有一種趨勢，即隨著人類決策和反應時間的減少，威脅的作用也在擴大；隨著自主系統的效力和使用的增加，這種情況也許更加明顯。自主系統的崛起在所有領域都在發展： 陸地、空中、海上、太空和網絡。自主系統的規模各不相同，從無人值守的槍支系統到自主空中平臺。這些自主平臺運作的作用也在不斷擴大，因此在打擊它們時，可能需要在綜合防御輔助系統中匹配復雜性，作為打擊復雜威脅系統的戰略。這些復雜平臺的作用和能力的增加，可能導致單一平臺的作用不大，并為其他平臺提供 "保護投射 "的要求。與此相結合，利益相關者群體也更加多樣化，科學家/工程師、機組人員和任務生產程序員之間的溝通機制也是挑戰，這樣他們都可能做出有意義的貢獻，并與他們的利益相關者群體的價值互補，正如Rudd-Orthner等人所說。

E. 拒止、降級、擾亂、欺騙、毀壞

圖12中的維恩圖顯示了數據可用性的 "影響范圍"：保護平臺/部隊、威脅或武器系統和防御限制與反措施設計考慮相疊加。Rudd-Orthner等人指出，這些不同的反措施考慮加上不同的可用數據，可能對反措施戰術設計形成影響范圍。

F. 保護洋蔥的映射

Rudd-Orthner等人在[14]和[19]中應用了多視角威脅分析圖解技術，該技術基于判別器、操作視角、系統視角以及對策設計考慮和影響范圍的維恩圖，適用于保護的洋蔥。他們在維恩圖中描述了反措施的設計考慮，將反措施的設計意圖描繪成一種規范，而不是ECM干擾器技術設施。在這種情況下，反措施設計考慮表示戰術的反意圖。論文[14]和[19]還建立了一個保護洋蔥的概念，利用反措施設計的影響因素和組織成洋蔥層的數據源，將揭示的數據分層管理。其中這些層級建議的對策方法也是與該威脅殺傷鏈階段的威脅意圖直接相反的，使得它也是一個測量的反應和保護數據模型在所揭示的數據。表2顯示的是保護洋蔥的層級（第1層是最外層）和反措施設計考慮，影響范圍與威脅系統的殺傷鏈意圖的映射。表2提供了保護洋蔥的六個層次。

表2 保護洋蔥

洋蔥層/影響范圍/CM設計考慮因素	注釋
第1層發現/受保護的平臺/減少的可探測性	對抗早期預警、空中搜索或地面控制攔截雷達的探測或行為，使被保護平臺脫穎而出。該戰術針對的是殺傷鏈的意圖，并不顯眼，是利用對自身平臺數據的了解。
第2層定位/受保護的平臺/降低可探測性 誘餌和欺騙	具有欺騙性和誘騙性的反目標獲取或高度查找雷達可用于降低信息或反擊某個范圍或高度。
第三層識別/保護平臺 武器系統/降低可探測性 誘餌和欺騙 分散注意力 拒絕破壞	用旨在造成混亂的措施來對抗識別，以延遲對你的分類或身份的評估，識別可以基于行為或使用特殊雷達模式，如NCI。
第4層跟蹤/保護平臺武器系統/降低可探測性 誘餌和欺騙性分散注意力	用干擾、分散注意力和拒絕的方式來對抗威脅，可以是目標獲取雷達或更高數據率的搜索模式，如窄掃描軌道，同時掃描模式。
第5層 交戰/防御限制 武器系統保護平臺/降低可探測性 誘餌和欺騙 分散注意力 拒絕 破壞 破壞	使用所有可用的能力擊敗威脅，硬殺和軟殺取決于ROE，是傳統的平臺自我保護。可以使用破鎖和信號處理以及跟蹤目標的戰術。
第6層 處置和效應/防御性限制 武器系統保護平臺/減少可探測性 誘餌和欺騙 分散注意力 拒絕 破壞 毀滅	使用所有可用的軟硬殺傷能力擊敗威脅，是傳統的平臺自我保護。可能使用破鎖和信號與跟蹤處理的目標戰術，并可能同時采用針對尋的器和雷達的技術。

G. 認知電子戰系統

認知型電子戰系統的設計必須提供態勢感知、決策和學習能力。一般來說，系統要求推動了一系列關于哪些問題和它可能需要回答的問題的決定。決策可能是反復的，要么是集中的，要么是隨部隊效應范圍分布的。他們將一個問題表示為規格，并受制于AI代理的拍賣。就我們如何定義和調整優化函數而言，利用領域的物理學與參與的進展可能會減少狀態和交易空間。問題來自于像干擾這樣的設計結果所需的緊迫性和缺失的數據。因此，選擇對策和感覺的C4L參數、'while'或'if'條款都是數據要求，可能形成問題對話鏈或問題樹，在殺傷鏈的不同處置路線中需要。因此，這些對話鏈或問題樹就像專家系統的規則庫格式。因此，所需的數據就以拍賣的方式給投標的傳感器。這樣一來，邏輯路線總是有目的性的結果，而DM和傳感器的使用也是如此。另外，隨機森林[22]可以減少熵，增加信息增益。

雖然具有高度的適應性，但先進的雷達和軟件定義無線電（SDR）架構通常依賴于定制的API，單獨暴露每個參數。這種方法不適合EW系統中的近實時認知控制，因為緊密的耦合意味著人工智能不能做出全局性的決定。組成模塊必須是高度模塊化和可組合的，以消除這一障礙。通用接口允許模塊暴露其參數和依賴關系，從而實現全局優化和跨多個處理器的計算負載平衡。通常，由RESM（雷達電子支持措施）攔截的發射物是通過發射物數據庫識別的。發射者被識別出來，并在本地認可的海上圖像（LRMP）中得到體現。當通過數據庫確認為一種威脅時，它可以接受DM的詢問和拍賣：

• RECM C4L反措施規范可能需要威脅、獲取類型、速度、仰視距離和威脅的各種電子反措施（ECCMs）邏輯；
• DLS（誘餌發射系統）可能需要C4L數據并計算出發射角度和時間；
• CMS可能會要求C4L說明采取的最佳路線（避免武器系統的盲弧）。

為此，我們需要一個中間代理，提供一個模塊化的結構組件，允許不同的技術提供不同的服務，并確保信息/控制的一致流動，與John Boyd的OODA循環[23]一致，但適用于數據處理和DM。

圖13 模塊化架構

軟件架構的一個例子是ADROIT。自適應動態無線電開源智能團隊（ADROIT）：用中間代理認知控制SDR節點之間的協作。ADROIT項目正在建立一個開源的軟件定義的數據無線電，旨在由認知應用程序控制。模塊暴露了它的參數和它們的屬性（特別是讀/寫）。當一個模塊發生變化時（例如，增加一個新的參數），它只需揭示新的參數，并在一個發布-訂閱機制中公開參數（名稱、屬性），而不是為該新參數增加一個新的API函數；這也可以擴展為一個組播目的地，給后來仍需要定義的模塊。ADROIT用圖14所示的模塊實例化了中間代理。

圖14 ADROIT體系結構支持認知代理

處理不同的或變化的傳感器的一種可擴展的方式是，如果所有的設備可以減少不確定性或提供額外的數據來回答一個殺戮鏈階段的問題，就將它們定義為傳感器。因此，這些傳感器可以成為拍賣算法的參與者，以其回答問題的能力來競標。在不同的操作環境下，拍賣算法中的分數可以改變，因此，不同的傳感器選擇提供較低的可觀察性或與當前的ROE、受限的EMCON或當前的傳感器利用相一致。通過這種方式，形成了一個問答循環，完善了對情況的理解，同時在提問的基礎上做出增量決定，并使環境情況有利于他們的部隊使用保護洋蔥的一個版本。此外，同樣的拍賣優化可以與反措施一起執行，其概念是，如果一切都能影響當地的殺戮鏈決策或導致結論或問題發生在受害者身上，那么它就是一個影響者。由此可見，C4L提供了一種以標準形式指定反措施行動和傳感規格的方法；這些規格可以一起拍賣，以便在一個可適應的模型中獲得最佳效果和傳感，然后該模型將優化殺戮鏈的進展，為跟蹤的對手的殺戮鏈進展提供優勢。在圖15中，本文展示了EW系統如何在拍賣優化的基礎上與具有認知DM的作戰管理系統（CMS）集成。威脅的檢測/識別/鑒定/分類被轉移到不同的數據庫中，但這些過程和數據庫的不確定性導致了傳感器的重新任務。這些都是拍賣，根據傳感器解決情況的不確定性的能力來分配任務，并根據緊急程度來確定優先次序；這使用了從保護的角度預測威脅的殺傷鏈意圖。這些過程越可靠，立即識別和反應的概率就越高。為了進一步提高這一結果，管理部門必須考慮機器學習中的其他參數，以適應當地環境的傳感任務和對策效果的拍賣。

圖15 數據布局EWS與CMS集成

有些參數可能不為人所知，也可能沒有方法或傳感器來提供這些參數；因此，Rudd-Orthner等人[24]的專家系統的神經網絡形式作為數據庫的疊加，在這些情況下提供一個估計值。它還可以提供一個由貝葉斯網絡進一步引導的值，該網絡可以將從環境中收集的傳感器事實與來自其規則的知識結合起來，使其不容易被收集的事實所欺騙。此外，在圖16中，也是在人工智能的背景下，所提出的架構將EW系統與CMS結合起來。它通過一個反饋回路支持 "態勢感知"，根據威脅殺傷鏈的位置重新安排傳感器的任務，以快速解決識別和確認的不確定性，更新跟蹤的準確性，并為CMS和EW系統資源提供戰術清單作為選擇。

圖16 ID標準交互模型

在圖16中，DM能力因此積極主動地利用感知能力直接處置威脅，并為反制措施/部署制定了時間表。這些反措施/部署應按照RuddOrthner等人的保護理念，利用推斷出的威脅的殺傷鏈位置階段，直接對抗威脅的意圖。因此，傳感要求可以在拍賣算法中與可供選擇的策略/反措施交錯安排。同樣，在威脅分析和處置的關鍵時刻，一些所需信息可能無法在DM中獲得，但可以使用RuddOrthner論文中提出的神經符號-AI專家系統方法的代數專家系統部分進行估計。可控的可觀察數據可能來自人工智能環境中的數學或認知學習發展過程。我們可以認為這些有助于識別目標的元素是可觀察的，這些元素在DM中是可控的。

圖17 CMS和EW CM系統中的威脅數據路徑

在圖17中，本文展示了一個威脅發射器從EW系統進入CMS部分的順序。從EW系統的庫或數據庫中識別截獲的發射器；該數據庫包含物理雷達特征： PRI、頻率、PW、振幅、掃描類型、掃描周期平臺等級和威脅名稱；采集類型的特征，ECCM，如原點干擾（HOJ）Chaffs辨別，紅外，雙導射頻和紅外。如果發射物未被識別為威脅，則在本地識別的海上圖像中直接代表發行者。如果被確認為威脅，它將遵循不同的路徑，如前所述。導彈的獲取和ECCM的類型在反應鏈中具有巨大的價值。如果它有HOJ能力，最好是通過C4L中捕獲的特定計算直接干預硬殺傷和誘餌發射；該選定的C4L規格是由保護的洋蔥頭選擇的，它與頻譜中的感應計劃一起安排。該規格將誘餌定位在C4L所確定的與發射船的一定距離和特定的β值。除了在CMS上表示威脅的到達方向外，EW系統還將C4L搜索數據和傳感規范發送到多功能雷達（MFR）和火控雷達（FCR）作為即時硬殺傷系統。本文在圖18中畫出了由人工智能支持的戰斗管理系統（CMS）的架構基礎。在標準環境塊中，還有四個相互關聯的組件：

1.傳感器管理，提供設備監視器（資源管理器）的管理，傳感器信息的收集和軌道管理；在這個塊中，所有的相關數據都匯聚到機載傳感器，如雷達、聲納、ESM雷達、通信ESM、導航輔助設備和氣象數據。在這個架構中，一個傳感器的任務和它的優先權來自于它的成熟度和殺傷鏈。在這方面，關于Rudd-Orthner等人，威脅意圖的成熟度被評估為使用保護洋蔥的反意圖對策，并嵌入到Haigh和Andrusenko的殺傷鏈階段，其中的整合是通過ADROIT架構的發布和訂閱機制，這允許快速和靈活的整合和擴展。

2.在架構的第二塊，有信息管理，其中本地軌道與來自鏈接網絡的軌道相關聯，根據識別標準識別目標的追蹤，管理技術決策輔助工具和信息，共享共同的操作畫面，該畫面中的不確定性和異常情況引起了傳感器的任務。

3.第三塊代表戰斗管理，它提供了對威脅的評估計劃和武器優先權的分配--演習的計算和艦隊內與戰斗有關的信息交流。

4.最后一個區塊是資產管理，使用C4L規范和序列，允許艦艇同時協調幾個進攻和確定的目標。

圖18 AI應用于CMS結構

在DM處理環境之外，人工智能也同樣適用于智能處理環境，類似的技術疊加數據庫和ML提取，走向專家系統規則捕獲[25]。在人工智能輔助的CMS中，數據流入信息管理數據融合，使計算機系統在沒有明確編程的情況下利用歷史數據進行預測或做出一些決定。機器學習使用從IMDF（信息管理數據融合）獲得的大量結構化和半結構化的數據，這樣機器學習模型就能產生準確的結果，或根據這些數據提供預測。

作為戰備的一個關鍵原則，重要的是要知道--目前的跟蹤和對未來各種時間框架的預測--衡量和了解單位水平的熟練程度和個人職業的熟練程度。作為一個例子，最近在試圖評估水面艦艇軍官的熟練程度時特別強調了這一點。這項研究致力于開發一種知識管理（KM）方法來進行這種測量和理解，尋求實現當前的跟蹤和未來的預測。知識管理方法將被開發出來，以提高質量設計的特點，如直觀的操作、自然的數據輸入、敏捷性和全球覆蓋率。

海軍水面作戰部隊（SWO）群體提供了一種重要的、復雜的能力，以應對世界各地日益動態和不可預測的威脅。在水面作戰群體中的有效表現需要一套獨特的技能和能力，這些技能和能力的核心是在海上艦艇上的生活和工作。這種技能和能力一般都會以可預測的方式增長（特別是通過培訓和經驗），海軍執行既定的資格認證程序，以幫助確保其人員在負責船上的關鍵工作之前就已經熟練掌握。

然而，與任何人類的努力一樣，不同的人擁有不同的動機水平，每個人學習新技能的速度也各不相同。此外，鑒于世界各地的水面作戰行動的持續高節奏，加上SWO的培訓時間縮短，SWO的海員技能和類似的關鍵技能有很大一部分是在航行中學習的（特別是通過在職培訓[OJT]、指導[UI]、個人資格標準[PQS]）。因此，我們很難事先知道船上每個人的熟練程度，或者推而廣之，船公司和船員在開航前的準備程度。此外，并不是所有的船舶（即使是同級別的）都有相同的配置和操作，所以在一艘船上的OJT和經驗不一定能100%轉移到另一艘船上。正如最近的綜合審查（艦隊司令部，2017年）所指出的，諸如此類的因素可能會導致有問題的航海技術，無效的溝通，甚至是可避免的海上碰撞事故。

作為戰備的一個關鍵原則，重要的是要知道--跟蹤目前的情況和預測未來的各種時間框架--衡量和了解單位水平的熟練程度和個人職業的熟練程度。本研究致力于開發一種知識管理（KM）方法來進行這種測量和理解，力求實現當前的跟蹤和未來的預測。知識管理方法的開發將提高質量設計的特點，如直觀的操作、自然的數據輸入、敏捷性和全球覆蓋。

當按照這些思路來處理一個項目時，重要的是保持對知識的動態和人類本質的關注（Nissen，2014）。知識是不斷運動的（例如，當個人學習和練習個人技能時，當團隊學習和練習共同工作時，當船員遇到并與他人分享經驗時）。這尤其涉及到各種豐富的、基于經驗的、隱性的知識，這些知識是有效的航海、艦橋溝通、戰術行動和船上領導所需要的。因此，除了在每個時間點保持靜態理解外，還必須識別、測量、跟蹤和預測知識的流動（即知識流）。

知識也是無形的，不可見的，而且對量化有抵觸，這使得測量成為一個持續的挑戰。事實上，我們主要是通過人們（以及團體和整個組織）的行動和表現，來深入了解促成這種行動和表現的基本知識。此外，知識并不代表一個單一的概念：不同種類的知識（例如，隱性的、顯性的、個人的、團體的、創造的、應用的）具有質量上不同的屬性和行為，因此對行動和績效的影響也不同（Nissen，2006）。

在這項研究中，我們將知識流理論（KFT；例如，見Nissen，2014）、分析、可視化和測量（例如，見Nissen，2017；Nissen，2019）方面的技術水平--除了最近關于SWO社區的研究（例如，見Nissen & Tick，2018）--用于衡量和跟蹤SWO的能力和準備情況。我們也很謙虛，理解與SWO社區專家合作的重要性，以挖掘詳細和相關的洞察力和經驗。因此，這項工作結合了關于知識動態和測量的一些最佳思維，以及對水面戰能力和準備狀態的一些最佳理解，以創建一個綜合的、實用的、專注于水面戰的努力。

這導致了四個主要的研究問題：

問題1：什么是有助于個人和單位準備狀態的關鍵因素？

問題2：如何測量、跟蹤和預測這些關鍵因素？

問題3: 什么樣的準備狀態知識和信息是需要直觀而可靠的評估的？

問題4：什么樣的架構可以支持測量和理解的知識管理方法，實現當前的跟蹤和未來的預測，并提高質量設計的特點，如直觀的操作、自然的數據輸入、敏捷性和全球覆蓋？

這些研究問題是通過下面概述的四步法進行的。其結果增加了我們對識別、測量、跟蹤和預測水面戰熟練程度和準備情況的理解和能力。然而，顯然在一項研究中能完成的只有這么多，而本研究也不例外。然而，我們需要從某個地方開始，并開始制定哪怕是一個初步的方法和一套概念、構造和結果，作為一個隱喻的基礎，我們和其他研究人員可以在此基礎上進行研究。

人工智能（AI）是一個快速發展的領域，世界各地的政府和軍隊越來越多地將其納入其技術，以創造新的能力。人工智能有可能最終超越人類的智力能力，獲得超級智能。這篇論文研究了超級人工智能（ASI）的影響以及美國的對手如何利用它來獲得不對稱的戰略優勢。本文發現，人工智能在中期和可能的近期對未來的行動構成了極大的風險，并就美國防部應如何思考并將人工智能的威脅納入戰略規劃提出了建議。

引言

人類最偉大的力量之一是我們利用工具的能力。縱觀歷史，工具使我們能夠提高執行任務的效率，使我們的知識專業化，并創造機會反復改進和創造更復雜的工具。機器的發明給了人類一套工具，可以完全取代人類的勞動，而不是放大它，并在勞動的速度和質量上遠遠超過人類。現在，人工智能（AI）的發展正在做同樣的思考。人工智能系統已經在前幾代人認為機器永遠無法完成的任務中超越了人類，例如：圖像和目標識別，復雜的棋類游戲，如國際象棋和明顯更復雜的圍棋，需要實時戰略思考的視頻游戲，讀唇語，甚至通過投資股票市場實現盈利。目前，人工智能的所有應用都是狹窄的，這意味著盡管它們在某項任務上可以超過人類的能力，但它們只能做它們被設計的那件特定的事情，而不是其他。然而，這種情況不會一直存在。

1993年，統計學家Vernor Vinge預測，人類將有能力創造出一種超人類的智能。他推測，這種創造將導致智能爆炸，因為超級智能在自身基礎上不斷改進，變得越來越聰明，將人類的能力遠遠甩在后面。這種能力將對人類生活的各個方面產生深遠的影響。正如人工智能和決策理論家Eliezer Yudkowsky所說的那樣。"沒有困難的問題，只有對某一智能水平來說是困難的問題。向上移動最小的一點[智力水平]，一些問題會突然從'不可能'變成'明顯'。向上移動一個相當大的程度，所有的問題都會變得明顯。" 因此，超級智能將為世界舞臺上任何能夠開發和控制它的行為者提供不對稱的優勢。

自第二次世界大戰結束以來，美國一直是占主導地位的世界大國，能夠通過國家權力的四個工具：外交、信息、軍事和經濟來擴大其影響力和追求其利益。然而，歷史告訴我們，占主導地位的世界大國會因為軍事革命而非常意外和迅速地失去這種地位。西方歷史經歷了五次這樣的重大革命：現代民族國家的創建、大眾政治與戰爭的融合、工業革命、第一次世界大戰和核武器的出現。這些革命中的每一次都圍繞著為首先采用這些革命的人提供的不對稱優勢，這使得他們能夠獲得突出的地位，即使只是暫時的，直到其他人也出于需要而采用新的模式。超級智能的人工智能的出現有可能創造出下一次軍事革命，并使美國不再是世界上最大的國家。

默里和諾克斯指出，軍事革命就其性質而言是 "不可控的、不可預測的和不可預見的。"但這是一個觀點問題。納西姆-塔勒布將這些類型的事件稱為黑天鵝，并對其有三個標準：它們是罕見的，有極端的影響，并且是可追溯的。然而，他表明，某件事之所以成為黑天鵝，特別是因為沒有認真對待這種可能性，而不是沒有人想到它。舉例來說，如果有人在9-11事件之前就認為恐怖主義是一種合理的威脅，并要求在飛機艙門上加鎖，那么被劫持的飛機成為武器的黑天鵝事件就不會發生。推動這一變革的人甚至可能會因為他們的假設不正確而受到批評。如果沒有這個事件的發生，就沒有證據表明所實施的變革具有防止恐怖主義的預期效果。

對未來的正確預測在被認真對待時一般是不可能被驗證的，因為他們成功地防止了他們預測的結果。因此，被認為不值得適當考慮或規劃的想法成為決定性的。"看到一個事件的發生正是因為它不應該發生，這不是很奇怪嗎？" 如果美國希望在一個正在迅速發展并變得越來越復雜的世界舞臺上保持主導地位，它就必須對可能的和不可能的事情進行思考。正如參議院軍事委員會前參謀長克里斯蒂安-布羅斯在其《殺戮鏈》一書的結論中所說，"問題是想象力的失敗"。

問題陳述

技術正在以指數級的速度發展，并將在某一時刻導致下一次范式轉變和軍事革命。人工超級智能（ASI）有可能在國際行為者揮舞國家權力工具的能力方面創造不對稱優勢，并導致這樣一場軍事革命。從歷史上看，軍事革命的結果往往是，誰最先發揮新革命的不對稱優勢，誰就能推翻當時的世界霸主。下一次革命也會如此，美國可能會發現自己被剝奪了世界主導地位，除非它能預測并為即將到來的事情做好準備。僅僅為今天挑戰美國主導地位的差距尋求解決方案是不夠的，因為今天的問題在下一次范式轉變后將變得無關緊要。因此，如果下一次軍事革命以超級人工智能為中心，美國防部如何確定可能被利用的漏洞？

研究目的

美國防部在超級智能方面的文獻有一個明顯的空白。這次探索的目的是填補文獻空白，確定這種技術所帶來的風險程度，并確定對手可能利用ASI攻擊美國的潛在漏洞。這將為國防界的決策者提供關于該主題的相關觀點，并告知在規劃和預測中應考慮該技術的程度。通過額外的研究，如果對手率先獲得ASI，可以減輕已確定的漏洞以防止其被利用。最終，本研究的目的是防止ASI軍事革命的出現成為一個黑天鵝事件，使美國失去其世界主導地位。

研究問題

本論文試圖回答的主要研究問題是：對手如何利用ASI來取代美國作為世界主導力量的地位？為了回答這個問題并達到研究的目的，還需要回答幾個問題。 1.ASI有什么獨特的能力，使它能夠影響國家權力的信息和軍事要素？ 2.對美國有敵意的行為者如何利用ASI的能力來實現作戰和戰略效果？ 3.在信息和軍事領域有哪些弱點可以被擁有ASI的美國對手所利用？

假設

作為對一項理論技術如何在未來作戰環境中使用的探索，必須對該未來環境的狀態做出若干假設。因為本論文的目的是確定脆弱性和評估風險，所以對該環境的假設是那些被認為有可能造成最大風險的假設。這些關鍵的假設在文獻回顧中都有更深入的闡述。

1.通用人工智能（AGI）將在2035年之前初步開發，并在2040年之前推進到人工智能。

2.美國的一個對手將是第一個開發AGI/ASI的人，并且該技術不會在他們的控制范圍之外被分享或擴散。

3.一個發達的人工智能是可控的，不具備獨立于其控制者的驅動力和動機，并作為其控制者意志的延伸而發揮作用。

4.2040年的作戰環境將如國家情報委員會2040年報告中描述的競爭性共存情景，主要特點是美國和中國之間的競爭。

研究的意義

雖然近年來國防界的成員們在文獻中充斥著關于人工智能的著作，但從國防的角度來看，關于超級智能主題的文獻存在著明顯的空白。雖然人工智能本身有可能在軍事和民用領域產生變革，但本研究將開始填補有關人工智能的未來及其創造軍事革命的潛力的知識空白。此外，這項研究還試圖確定潛在的弱點，這些弱點可能被控制人工智能的對手所利用，以廢止或取代美國作為世界主導力量的地位。這項研究的結果將為預測未來部隊需求的戰略計劃者提供洞察力。識別弱點是緩解的第一步；然而，還需要更多的研究來為識別的弱點找到解決方案。矛盾的是，本研究的真正意義只有在其預測沒有實現的情況下才能實現；也許表明它在防止所設想的負面情況的發生方面發揮了作用。

美海軍部依靠目前海軍的方式，如簡報、聊天和語音報告來提供艦隊的整體作戰評估。這包括網絡領域，或戰斗空間，描繪了艦船的網絡設備和服務狀態的單一快照。然而，這些信息可能是過時的和不準確的，在決策者了解網絡領域的設備服務和可用性方面造成了混亂。我們研究了持久性增強環境（PAE）和三維可視化的能力，以支持通信和網絡操作、報告和資源管理決策。我們設計和開發了一個PAE原型，并測試了其界面的可用性。我們的研究考察了用戶對多艘艦艇上的海軍網絡戰斗空間的三維可視化理解，并評估了PAE在戰術層面上協助有效任務規劃的能力。結果是非常令人鼓舞的：參與者能夠成功地完成他們的任務。他們發現界面很容易理解和操作，原型被認為是他們目前做法的一個有價值的選擇。我們的研究提供了對新型數據表示形式的可行性和有效性的密切洞察，以及它在不同社區之間復雜的操作技術（OT）環境中支持更快和更好的態勢感知和決策能力。

引言

A.研究領域

持久性增強環境（PAE）是一個系統，它使用共享（多用戶）環境、增強現實（AR）技術和一系列傳感器的概念來創建過程和數據集的可視化表示，這些數據集被持久地（在很長一段時間內）添加、操作、可視化和分析，以支持人類操作員所做的一系列任務[1]。PAE被認為有可能給許多領域和人類任務帶來好處，包括網絡系統的可視化、網絡態勢感知和決策工作領域。

PAE的重要概念包括將實時信息傳遞給人類操作者，并以一種比傳統的信息記錄和傳遞形式更容易理解的格式。后者提高了解決整個海軍領域不同社區的許多用戶的需求的潛力，減少了錯誤的數量，并將大部分時間用于決策過程。

由于用戶數量眾多，社區各異，必須準確及時地解決收集、處理和操作大量數據的需求。此外，網絡領域的復雜性促使人們需要簡化、準確和及時的信息。與AR系統非常相似，PAE允許用戶在現實世界中處理和操縱虛擬物體，并同時看到眾多用戶之間的系統實時自動同步變化。這種虛擬和現實信息的實時無縫整合解決了網絡領域的復雜性，最終在大量用戶和不同社區之間提供了行動的準確性和及時性。

我們設計和開發了一個PAE系統原型，并分析了它如何支持海軍領域的網絡系統可視化和任務規劃操作。我們努力的主要目標是提高單用戶對水面資產上復雜網絡的理解和態勢感知，以及對設備當前網絡狀態的實時表示，從而使海軍部（DON）的任務規劃更加有效。在戰術層面上，這項研究將使我們進一步了解為支持有效的任務規劃而需要建立的技術基礎設施和流程。該系統有可能為美國防部所有部門帶來明顯的好處。

B.研究問題和動機

在美國海軍中，為了完成不同的任務，多個作戰群體依靠網絡群體來顯示網絡和通信狀態，以維持作戰畫面并提供通信。美國水面艦艇上的網絡和作戰系統的整合，在將信息和網絡狀態顯示為二維（2D）物體時，會在作戰人員中造成混亂。特別是當網絡設備發生意外變化時（即失去電力、拒絕服務、失去衛星覆蓋等），情況更是如此。設備的變化不僅影響到船上的通信，而且還影響到領導人的整體態勢感知。利用PAE系統整合三維（3D）數據和立體顯示，有可能通過實時自動顯示系統變化，大大幫助決策者了解復雜的網絡。

1. 網絡對通信至關重要（我們為什么關心）

網絡對于海軍資產之間在作戰層面的通信是至關重要的。如果沒有網絡設備，一艘水面艦艇就失去了與指揮系統（CoC）進行快速和準確溝通的能力。同樣，CoC也不能有效地將他們的信息傳達給各個水面艦艇。現在，我們可以把單艦沒有能力接收任務或發送狀態更新的想法，然后把可用的水面資產數量增加到一個多資產的航母打擊群（CSG）。這導致整個CSG中的五到六艘艦艇沒有能力與CSG指揮官就當前的任務甚至是日常行動進行溝通。即使海軍可以使用傳統的通信方式，如摩爾斯電碼和旗語信號來傳遞簡單的信息，但更復雜的信息必須以容易消化的格式來表示，以便決策者能夠了解當前的行動并迅速作出最佳決策。

通過在地面資產之間利用PAE系統，PAE系統有可能改善對復雜信息的理解，它將從紙質手冊或電子圖書館中獲取的二維信息轉化為三維可視化系統，并不斷更新三維可視化，以反映用戶的互動和該系統接收和生成的數據集的不斷更新。PAE系統也有可能訪問歷史數據，這在分析歷史趨勢或行動后報告（AAR）中可能是至關重要的。歸根結底，網絡領域值得采用新技術并尋找更好的解決方案。

2. 網絡設備狀態

為了了解單位層面的網絡設備狀態，戰略層面的決策者依賴于目前海軍傳統上使用簡報、聊天和語音報告的做法。然而，這些信息可能是過時的和不準確的，最終在需要了解網絡領域的服務和設備可用性的決策者中造成了混亂。網絡領域是一個復雜的領域，需要有效的管理和理解網絡操作，包括海軍艦隊之間的共享態勢感知（SA）。網絡設備在不斷變化，這取決于設備的狀態和水面艦艇的地理位置，這些都會影響連接性。

海軍操作員和領導傳統上使用各種格式的二維網絡拓撲圖和微軟文件來描述網絡系統的運行狀態并維護資源管理。這些二維模型最初是為了協助領導和操作員對網絡進行清晰的可視化；然而，隨著時間的推移，網絡資產的增加，從而增加了二維模型的復雜性，使得理解這些綜合系統變得更加困難。正因為如此，二維網絡圖和拓撲結構的顯示更成為理解新系統集成或系統變化的障礙。理解傳統的、印刷的二維信息（圖1）所花費的時間已經不能滿足操作人員和作戰人員的需要，也不能及時為決策者提供簡明清晰的信息。

3. 從PowerPoint幻燈片（2D信息）到增強現實（3D信息）

當代支持人類操作和決策的技術已經從過去適度的形式上有了飛速的發展。數據的表現形式現在可以采取三維信息的形式，不再是靜態的，而是動態變化的，支持用戶與相同數據集的實時互動。然而，今天大多數水面資產的重要通信包括不同級別的互聯網連接，便于分享PowerPoint簡報和接收在二維空間表示的語音或書面報告。這些傳統的通信途徑是艦艇當前作戰狀態的快照或對即將到來的任務的一系列預期；它們推動了美國海軍 "維持、訓練和裝備能夠贏得戰爭、阻止侵略和維護海洋自由的戰斗準備的海軍部隊 "的能力[3]。正如Timmerman的論文研究[4]中所認識到的，目前的二維可視化將復雜的操作技術（OT）系統顯示為網絡社區所習慣的平面信息技術（IT）圖，從而過度簡化了這些系統。另一種更優越的表示方法是在三維空間中顯示邏輯網絡元素，反映這些網絡的物理和邏輯的復雜性。通過研究數據的三維表示法，海軍可以加快關鍵的時間敏感數據的流動，這些數據原本是在二維空間，變成更容易理解的三維信息。

研究的總體目標是對PAE系統原型進行定量評估，通過可用性研究分析其如何支持海軍領域的網絡系統可視化和任務規劃操作。對復雜網絡及其相應拓撲結構的傳統理解是基于技術手冊中的藍圖的二維圖紙。這種信息的翻譯再由非主題專家（SME）通過PPT簡報（或口頭簡報）進一步稀釋，以告知高層決策者的指揮系統當前在水面資產上的通信狀態。最終，在二維信息、口頭或PowerPoint簡報和向高層決策者提供綜合信息之間會有時間損失。向決策者展示復雜系統的解決方案是通過PAE將二維信息表現為三維信息。

C. 研究問題?

本論文探討了以下問題。

• 什么是有可能為任務規劃提供更有效支持的技術框架？

• 網絡通信能力的三維可視化和PAE系統能否為網絡領域特定的任務規劃要素提供有效支持？

• PAE系統能否有效地協助戰術層面的任務規劃任務，具體到網絡通信的管理？

D. 范圍?

本論文將限于開發一個PAE系統原型，以幫助可視化用戶研究所需的網絡基礎設施。可用性研究有兩個不同的目的：檢查用戶對海軍網絡戰斗空間的三維可視化的理解，跨越多個艦艇的通信和網絡基礎設施，并評估PAE在戰術層面上有效協助任務規劃的能力。雖然海軍領域的PAE的大概念被設想為支持許多作戰任務和訓練情況[1]，并包括與作戰系統的互連性，但為本論文開發的原型系統將有足夠的功能來支持用戶研究。

E. 研究方法

本研究的研究方法包括以下步驟:

1. 進行文獻回顧。在AR、虛擬現實（VR）、SA、潛在多用戶環境、網絡可視化實踐以及應用于AR的持久性系統等領域進行文獻回顧。

2. 執行任務分析。進行任務分析，分析當前網絡操作、決策以及整個艦隊的設備和服務可用性的資源管理的做法。這包括但不限于詳細分析航母上的戰斗值班長（BWC）與巡洋艦或驅逐艦上的作戰指揮官（CRUDES）之間的報告和互動，當前的網絡可視化做法，以及PAE的有效性。我們還將對目前的報告標準和現有的SA任務和實踐進行詳細的任務分析。

3. 確定三維模型。確定一套支持虛擬環境和可用性研究所需的用戶任務的三維模型。

4. 設計和開發一個PAE原型。設計和開發一個支持可用性研究的PAE系統原型。

5. 設計和執行可用性研究。設計一個可用性研究，制定機構審查委員會（IRB）文件，對人類參與者進行研究，并檢查用戶執行所需任務的經驗。可用性研究的設計將針對網絡領域的可視化，側重于用戶更好地理解網絡設備如何與其他系統相互連接的能力，并實時描述網絡戰斗空間。此外，該設計將被定制為展示多艦情況下的決策，并衡量界面在支持任務規劃和資源管理方面的有效性。

6. 分析數據。分析研究中收集的人類性能數據，并檢查PAE原型系統的技術性能。

7. 確定建議和未來工作。收集并確定對未來可能的工作的建議。

F. 論文結構

第一章：導言。本章介紹了研究空間的最關鍵要素：領域、問題、研究問題、范圍和用于解決所有研究問題的方法。

第二章：背景和文獻回顧。本章強調了VR、AR、混合現實（MR）、持久性系統和SA的定義。文中回顧了關注AR和VR技術的研究經驗，并討論了多用戶環境、現有網絡可視化實踐和持久性系統與AR技術結合應用時帶來的潛力。

第三章：任務分析。本章分析了目前整個艦隊的網絡操作、決策以及設備和服務可用性的資源管理的做法。

第四章：系統原型。本章闡述了PAE系統的設計和開發、系統結構和模擬環境。本章還描述了訓練場景和一套支持建立可用性研究所需的虛擬環境的三維模型。

第五章。可用性研究。本章介紹了可用性研究的要素，文中還討論了從可用性研究中收集的數據集中得出的結果。

第六章：結論和未來工作。本章概述了本研究的主要內容，并對未來的工作提出了建議。

通過這項美海軍的頂點研究，人工智能（AI）三人小組利用系統工程（SE）的方法來研究人工智能輔助的多任務資源分配（MMRA）如何使所有軍種的任務規劃者受益。這項研究的動力來自于優化我們武裝部隊中的MMRA問題集，對于戰術領導人有效管理現有資源至關重要。存在著一個將人類決策者與人工智能支持的MMRA規劃工具相結合的機會。在計算速度、數據存儲和商業應用中的整體公眾接受度方面的快速技術進步促進了這一點。

該團隊從三個任務集著手處理MMRA問題：車隊保護、航空支援和航母打擊群（CSG）行動。車隊保護用例探討了利用定向能（DE）的移動式地基防空系統。航空用例探討了美國陸軍的未來垂直遠程攻擊機（FLRAA）的能力組合，這是一個未來垂直升降機（FVL）的前里程碑B計劃。最后，CSG用例從高度復雜的系統（SoS）角度探討了MMRA。

盡管這些用例各不相同，但團隊探討了這些觀點之間的相似性和矛盾性。每個用例都應用了一般的MMRA流程架構。然而，每個用例的輸入和輸出都是單獨評估的。圖A描述了MMRA的總體流程架構。

如圖A所示，MMRA被設想為在確定的決策點由人在回路中激活。在這些事件中，MMRA系統用實時輸入進行一次循環。由黑盒MMRA系統確定的輸出被顯示給人在回路中的人，以進行標準決策程序。雖然這項研究僅限于問題的分解，但未來的研究領域是開發一個由人類系統集成（HSI）驅動的產品實現。MMRA通過對日益復雜和相互依賴的資源分配問題進行客觀評估，加強了指揮系統的決策。圖B描述了MMRA人工智能系統過程的行動圖。

MMRA決策已經超出了傳統決策過程的復雜程度。這種復雜性適用于任務規劃的各個層面。戰術層面是在士兵個人的直接指揮系統或單位層面進行的。行動和戰略層面則是在梯隊或總部層面進行。所有這些都需要對現有資源進行準確和有效的分配。

圖C中的圖形，"戰術評估過程。圖C "戰術評估過程：MMRA決策的復雜性 "描述了MMRA是如何在一個作戰場景的決策點上隨時間推移而進行的。初始規劃是在??0進行的，與 "MMRA過程結構 "中的 "初始 "黃色活動塊相關。之后的某個時間，??1, ??2, ??3, ..., ????決策點與 "MMRA過程流 "中的 "決策點重新規劃 "黃色活動相關。"初始 "和"決策點重新規劃 "這兩個黃色活動塊啟動了一個完整的 MMRA 過程流，它包含了 "初始 "和 "決策點重新規劃 "連續體中描述的所有活動。

決策點在三個MMRA用例中被普遍定義。然而，為了解情況，對設想中的場景采用了獨特的故事情節。雖然這里不能列出所有的案例，但CSG獨特決策點的一個例子是CSG內部、CSG外部或自然災害援助的應急反應。通常，所有的決策點都發生在出現新的任務、提供不同的任務優先級、資源耗盡、資源被破壞或任務無法繼續完成時。

為了更好地理解MMRA問題集的范圍，該團隊對所有三個用例進行了可擴展性和復雜性分析。可擴展性分析抓住了靜態MMRA問題集的范圍，與該用例的歷史背景相比較。因此，可擴展性分析為最初的MMRA規劃問題集提供了一個從傳統系統到現在用例方案的背景。在DE Convoy Protection和CSG用例中，可擴展性都有不可量化的增加。對于DE車隊保護來說，由于精確攻擊的技術進步，紅色部隊的能力增加。此外，CSG的藍軍能力增加了，在某些地方是三倍，因為反措施能力、導彈類型的可用性和不同級別驅逐艦之間的數量擴大了。作為補充，航空用例產生了15%的可擴展性，從傳統的實用級直升機到FVL FLRAA。

復雜性分析抓住了動態MMRA問題集的范圍，與各自用例的歷史背景相比較。這些復雜性分析提供了進一步的MMRA背景，因為當MMRA在交戰中被重新規劃時，戰術決策發生在多個決策點。所有三個用例的復雜性分析都構建了故事情節，展示了無形的、越來越具有挑戰性的MMRA考慮。隨著MMRA的可擴展性和復雜性的增加，未來對人工智能輔助的MMRA決策的關鍵需求變得清晰。

繼續分解人工智能輔助的MMRA問題集可能會引起美國武裝部隊的興趣。在所有的使用案例中，在初始和重新規劃的作戰場景中，戰術決策的復雜性都顯示出隨著時間的推移而增加。我們強烈建議對人工智能支持的MMRA問題集進行進一步研究。確定的未來研究領域有：工具的倍數、硬件/軟件部署戰略、戰術與作戰與戰略層面的資源配置、連續與離散的重新規劃節奏、人工智能機器學習的考慮，如數據的數量/質量、人類在環路中對人工智能的接受程度、人工智能輸出儀表板的顯示以及人工智能的倫理。