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美國陸軍對核武器效果的解釋需要改變和現代化。兵棋推演演習在今天的軍隊中很常見，然而，盡管非戰略核武器（NSNW）的威脅越來越大，但在告知戰場指揮官其真實效果方面卻做得很少。我們的研究旨在為指揮官開發一種工具，以方便解釋非戰略核武器的可量化影響。利用蒙特卡洛模擬，我們正在開發一種新的方法來分析非核戰爭的影響。我們的模型可以讓指揮官計算出非核動力武器打擊后的預期部隊實力，這將有助于他們的作戰決策能力。分析核影響的蒙特卡洛模擬方法提供了一種新的方法來考慮變化，同時給指揮官一個可分析解釋的輸出，作為避免概率的描述性統計。

本報告記錄了通過利用深度學習（DL）和模糊邏輯在空間和光譜領域之間整合信息，來加強多模態傳感器融合的研究成果。總的來說，這種方法通過融合不同的傳感器數據豐富了信息獲取，這對情報收集、數據傳輸和遙感信息的可視化產生了積極的影響。總體方法是利用最先進的數據融合數據集，為并發的多模態傳感器數據實施DL架構，然后通過整合模糊邏輯和模糊聚合來擴展這些DL能力，以擴大可攝入信息的范圍。這項研究取得的幾項進展包括：

• 將DL模型實施到片上系統（SoC）硬件中
• 高光譜圖像（HSI）數據的DL
  • 1.在HSI上建立DL，以獲得水的特性和底層深度
  • 2.在HSI上使用開放集識別方法
• 框架內融合方法的消融研究
• 使用DL和模糊聚合的HSI和LiDAR多模態傳感器融合的新框架
• 探討神經模糊邏輯在遙感數據中復雜場景的不確定性下自動推理的作用和實用性

出版物[1, 2, 3, 4, 5]進一步詳細介紹了取得的進展。

本報告總結了對美國防部（DOD）數字孿生實踐狀況的評估和相關的驗證、確認和認證（VV&A）工作，以及在武器系統和部署部隊中使用商業虛擬化技術的計劃。本報告是基于作戰測試與評估主任辦公室（DOT&E）對DOT&E監督下的項目和軟件采購途徑進行的調查。DOT&E通過與部分項目辦公室和DOT&E工作人員的訪談驗證了調查數據。本報告是根據眾議院報告117-118編寫的，該報告伴隨著眾議院軍事委員會關于2022財政年度國防授權法的報告。

DOT&E監督下的約14%的項目正在應用持續集成/持續交付（CI/CD）方法，約7%的項目已經建立或正在計劃建立數字孿生。在DOT&E監督下的8個項目中，有一個項目正在使用CI/CD方法，一個項目正在建立數字孿生。

數字孿生還沒有被用來支持作戰或實彈測試和評估（T&E）。雖然關于數字孿生的VV&A工作仍在開發中，但DOT&E與國防部研究與工程副部長辦公室協調，正在為建模和仿真（M&S）的驗證和確認（V&V）制定指導，將適用于數字孿生。許多影響M&S的差距也影響了數字孿生的可信使用。需要更多的案例研究來證明和規范適當的程序，以支持M&S或數字孿生的更敏捷的VV&A。

在武器系統和部署部隊中使用商業虛擬化技術的計劃，要求評估商業虛擬化的好處，如能源節約、潛在的可靠性改進和硬件節約，同時創建和維護更復雜的安全邊界。該計劃還強調要求評估系統及其組件對專門的實時計算機處理的依賴性，其中虛擬化可能對戰術應用構成性能或功耗方面的擔憂。最后，該計劃致力于開發必要的工具和程序，以充分評估采用這種技術的系統的運行性能。

多域作戰環境的復雜性和相關的作戰限制正日益使數字技術成為技術與評估的關鍵方面。例如，隨著威脅和系統本身的發展，可以反復遭受網絡攻擊的數字孿生，并將允許對任務的網絡生存能力進行持續評估，以保持同步。

雖然數字孿生為T&E創造了新的機會，使不斷發展的系統得到保證，但需要專門的投資和倡議來規范和實施這種方法。有機會解決使用這種能力的挑戰，以及整合基于模型的工程，以優化從項目開始到其生命周期結束的綜合T&E方法。

表 1. DOT&E 監督清單或軟件采購途徑 (SWP) 下的項目摘要及其在本報告中的涵蓋范圍

隨著作戰區域的日益復雜和對手的不斷推進，開發低成本的無人機系統蜂群可以為美國部隊提供引人注目的能力。因此，研究問題涉及現有小型無人機系統的最佳組合，這些系統提供了平均/標準偏差探測時間和任務成功率的最佳性能指標，同時受限于給定的預算和機群規模。對這些小型無人機系統的要求是，它們屬于美國空軍1-3組無人機系統。研究小組使用Python模擬，在半徑為5海里的隨機目標地點收集不同無人機系統的個人性能數據。然后，這些指標被輸入一個優化程序，該程序在某些硬約束條件下選擇最佳組合。結果表明，在測試的所有三種情況下，6個ALADiN和24個平行螢火蟲的混合物是最佳組合。其綜合成本為160萬美元。利用模擬的洞察力，團隊還能夠建議哪些屬性對成功的任務最重要，在開發過程中節省時間和費用。

許多現代機器人系統的運動針對單個目標域（空中、水面或水下）進行了優化。在這項工作中，我們解決了開發能夠在空中和水下控制運動的機器人系統挑戰。此外，我們探討了空氣和水之間動態轉換的特殊挑戰。我們提出了 Dipper，一種水上混合動力航行器。 Dipper 是一種輕型固定翼無人機 (UAV)，具有主動后掠翼。仿生系統不僅能夠在飛行和水下進行高效機動，還可以進行動態的空中-水上過渡。我們描述了 Dipper 原型的設計、構造和測試，并展示了可重復性和穩健性，尤其是在過渡階段。

本報告總結了迄今為止在路線偵察領域的本體開發的進展，重點是空間抽象。我們的重點是一個簡單的機器人，一個能夠感知并在其環境中導航的自主系統。該機器人的任務是路線偵察：通過觀察和推理，獲得有關條件、障礙物、關鍵地形特征和指定路線上的敵人的必要信息。路線偵察通常是由一個排的騎兵和非騎兵進行的。這項研究探討了機器人執行部分或全部必要任務的合理性，包括與指揮官進行溝通。

1.1 背景與動機

這是一項具有挑戰性的對抗性任務，即地形穿越加上信息收集和解釋。偵察的解釋方面需要考慮語義學--確定相關的信息和確定它如何相關（即有意義）。語義信息在本質上是定性的：例如，危險是一個定性的概念。為了將危險與某些特定的區域聯系起來，我們需要一種方法來指代該區域。這意味著至少能夠給空間的某些部分附上定性的標簽。

Kuipers在他的空間語義層次的早期工作中指出了空間的定性表示對機器人探索的重要性。例如，層次結構的拓撲層次包含了 "地方、路徑和區域的本體"，歸納產生了對較低層次的因果模式的解釋。

最近，Izmirlioglu和Erdem為定性空間概念在機器人技術中的應用提供了以下理由：

• 各種任務，如導航到一個目的地或描述一個物體的位置，涉及處理物體的空間屬性和關系。......或某些應用（如探索未知環境），由于對環境的不完全了解，可能并不總是有定量的數據。......可理解的相互作用和可接受的解釋往往比高精確度更可取（Kuipers 1983）。對于這些應用，定性的空間關系似乎更適合。

對于負責路線偵察的無人地面車輛（UGV）來說，其架構中的不同模塊將消費和產生語義信息：負責語義感知和目標識別、計劃和執行、自然語言對話等的模塊，加上主要負責維護信息的語義世界模型。例如，在美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室的自主架構中，語義/符號世界模型被用來 "實現符號目標（例如，去接近一個特定的物體）"，*其中接近是一個語義概念。

一個關鍵問題是如何在世界模型和其他模塊之間分配維護和處理不同類型語義信息的責任。從語義世界模型的角度來看，這取決于有多少符號推理是合適的。例如，假設要接近的物體位于一個給定區域的某個位置，而不是靠近該區域的外部邊界。一旦機器人靠近物體，就可以推斷出機器人在物體的位置附近，而且也在同一區域內。如果有公制信息，就可以用幾何例程得出這個結論。在沒有公制信息的情況下，是否會出現在純粹的定性空間中推斷有用的情況？

本報告不涉及這個問題。我們的目標是確定什么應該被代表，而把如何代表和在哪里代表留給未來的工作。

1.2 路線偵察

以下片段取自FM7-92中對路線偵察的描述。空間表達是彩色的，周圍有一些文字作為背景。

• 路線偵察的重點是獲得關于一條指定路線和敵人可能影響沿該路線移動的所有地形的信息。路線偵察的方向可以是一條道路、一條狹窄的軸線（如滲透通道），或一個總的攻擊方向......防御陣地。......部隊可以機動的可用空間......所有障礙物的位置和類型以及任何可用的繞道位置。障礙物可包括雷區、障礙物、陡峭的峽谷、沼澤地或核生化污染 ......沿途和鄰近地形的觀察和火力范圍 ......沿途提供良好掩護和隱蔽的地點 ......。橋梁的結構類型、尺寸和分類。著陸區和接駁區。與路線相交或穿越的道路和小徑。. . 如果建議路線的全部或部分是道路，則該排認為該道路是一個危險區域。它使用有掩護和隱蔽的路線與道路平行移動。當需要時，偵察和安全小組靠近道路，以偵察關鍵區域。

路線偵察的結果是一份報告，以圖表的形式，并附有文字說明。FM7-92給出了一個例子，我們可以從中提取一些更必要的概念：

• 網格參考。磁性北方箭頭..道路彎道..陡峭的坡度..道路寬度的限制（橋梁，隧道等）..岔道的位置..隧道..

讓我們把這段關于路線偵察的描述中提到的概念建立一個綜合清單，重點放在空間概念上，并盡可能地保留軍事術語:

1）必須指定環境中的位置、路線、區域和感興趣的物體。稱這些為 "實體"。

2）這些實體之間的空間關系是相關的（例如，一個地點在另一個地點的北邊）。值得注意的是，不同類型的實體之間的關系是被指定的。

a. 物體（例如，障礙物）在位置或區域。

b. 一些地點在空間上與路線有關（例如，沿著路線，毗鄰，或靠近道路）。

c. 地點可能代表更大的區域（例如，雷區的位置）。

d. 道路和小徑可以與路線相關：它們可能相交、重疊（部分疊加），或平行運行。

3. 一些實體對路線具有戰術價值，無論是進攻還是防御（例如，雷區）。

a. 一些地點相對于其他地點或區域有方向性的定位（例如，一個防御性的位置）。

b. 有些區域是由其與另一個區域或地點的關系來定義的，這可能不是一種局部的關系（例如，觀察和火力場是由一個潛在的遠程位置來定義的，該位置有一條通往路線上的一個區域的線路）。

4）路線可能被障礙物阻擋，障礙物可能是明確的物體或更大的區域（例如，一個障礙物與一個雷區）。

5. 路線和地形的三維幾何特性是相關的：道路上的急轉彎，陡峭的坡度，等等。

6）有時，描述物理基礎設施（如道路、橋梁）及其屬性是很重要的。

1.3 路線偵察抽象

路線偵查收集和解釋不同種類和不同來源的信息:

• 背景知識。這包括關于環境特征的類型和預期成為任務一部分的物體的信息，包括道路、障礙物、溝壑、橋梁等等。

• 任務規范。確定偵查的區域和路線，以及當時可獲得的任何信息。

• 環境。通過空間分析（包括幾何學、拓撲學等）、感知、地圖衛星數據的離線圖像處理和其他類型的分析，確定環境的相關特征。

• 任務執行期間的通信。我們假設指揮官或人類操作員在偵察過程中可以向UGV提出詢問或命令，提供新信息或集中注意力。

• 如前所述，一份報告。

原則上，所有這些信息都以某種抽象的形式組合在一個語義世界模型中。我們把環境的物理屬性和特征稱為 "實體"。把我們用來表示這些實體和它們之間關系的抽象概念稱為 "概念"。

不同類型的實體的概念。層次結構在語義表征中很常見，用來捕捉關于世界上遇到的實體類型的一般知識。一個類型就是一個概念，類型被組織在一個層次中：MRZR是一種輕型的、戰術性的、全地形的車輛，它是一種輪式地面車輛，它是一種地面車輛的類型，等等。屬性和關系可以與一個給定的概念相關聯，而下級概念則繼承這些屬性。在路線偵察中，如果有信息說某一地區有一條道路，但沒有更多的細節，仍然可以從道路的概念中推斷出它的預期屬性：它比它的寬度長得多；它在人們感興趣的地點之間通向；在其他條件相同的情況下，它可能比周圍的地形行駛得快。從實用的角度來看，這意味著如果有可能將某物歸類為一個已知的概念，那么語義世界模型就不需要記錄關于該物的每一條相關信息。

用于實體的目的和用途的概念。一個代表道路典型用途的概念可以進一步區分其長度和寬度的語義，這反過來又導致了跨越和沿途、穿越和跟隨等概念之間的區別。這將使UGV能夠以不同的方式對待 "偵察道路對面的區域 "和 "偵察前方的道路 "的命令。前方的道路也是一個語義概念：它取決于對過去去過的地方的了解。

代表部分信息的概念。有時可能會有定性的信息。想象一下，任務規范的一部分是關于雷區在計劃路線上存在的信息，但不知道具體位置，或者知道雷區的位置，但不知道其范圍。這種無知可以很容易地在代表實體的概念中得到體現。

新概念適用于新環境。另一個交流的例子可能是信息性的。想象一下，當一輛UGV穿越一條東西走向的道路時，它與遠程指揮官進行交流，指揮官問道："道路北側是什么？"* 需要識別的物體可能不在道路和地形的邊界上（與 "建筑物的一側 "形成對比），而是在以道路邊緣為界的某個感興趣的區域內，距離UGV的位置向北不遠，向東和向西也有一些距離。這個區域可能沒有事先作為一個概念被劃定；相反，它是在當前的背景下構建或推斷出來的。這是一個有趣的例子，一個概念不是從公制數據中抽象出來的，而是被強加在公制數據上的。

背景中的概念的適應和組合。想象一下，對一張地圖的分析產生了對代表區域、道路等等的概念的分解。這些概念可能直接適用于某些目的。例如，與道路相聯系的概念在推理兩點之間的導航時是有用的。然而，在其他情況下，這些概念可能需要調整或與其他概念相結合。例如，如果一條道路被指定為 "危險區域"，那么這個區域的概念可能會超出道路的邊界，延伸到周圍的地形。

該研究項目的目標是開發高效的大規模非線性優化算法，以解決通信和導航方面的數據分析問題。這些問題被公認為在數學上具有挑戰性，并與空軍的利益直接相關。

在資助期間，我們成功研究了兩個研究方向。首先，我們設計了大規模非線性優化問題的最佳一階方法。在這個方向上，我們提出了兩個一階方法，可以對決策變量進行近似梯度更新。這兩種方法都可以解決分散通信的多Agent優化所產生的非線性優化問題。通過將多代理優化重新表述為約束性問題，我們開發的方法可以以最佳梯度/操作者評估復雜度來解決問題。我們開發的方法也可用于解決圖像重建問題。

第二，我們分析了機器學習模型中的解決方案質量和安全問題。在這個方向上，我們完成了兩個研究結果。我們的第一個成果是關于在多集群環境下，從二元結果的條件邏輯回歸模型中計算出來的估計值的屬性。我們表明，當每個單獨的數據點被無限次復制時，來自該模型的條件最大似然估計值漸進地接近最大似然估計值。我們的第二個結果是關于安全的矩陣乘法問題，我們設計了一種準確和安全地進行分布式矩陣乘法的方法。我們的安全協議可以確保在進行這種矩陣乘法的通信過程中沒有任何信息被泄露。

兩名博士生作為研究生研究助理得到支持，并在執行期間接受培訓。擬議項目的成果包括四篇學術期刊論文。一篇論文已經發表，另一篇正在進行第二輪審查，另外兩篇正在準備，不久將提交發表。[1-3]

本報告從技術角度對一份有關人工智能（AI）系統輔助空軍指揮和控制（C2）的潛力的報告進行了分析。作者詳細介紹了10個 C2 問題特征的分類法。他們展示了結構化訪談協議的結果，該協議能與主題專家一起對 C2 流程的問題特征進行評分。使用問題分類法和結構化訪談協議，作者分析了10個推演和10個 C2 流程。為了演示 C2 問題的分類法和結構化訪談協議，他們隨后將其應用于由空戰管理人員執行的傳感器管理。

作者隨后轉向了8項人工智能系統解決方案能力。至于 C2 問題的特征，他們創建了一個結構化協議，以便對給定的人工智能系統的解決方案能力進行有效和可靠的評分。使用解決方案分類法和結構化訪談協議，作者分析了10個人工智能系統。

作者提供了有關專家小組設計、實施和結果的更多細節，由該小組在8種解決方案能力中擇一處理10個問題特征中的每個特征。最后，作者展示了3個技術案例研究，針對各種 C2 問題演示了廣泛的計算、人工智能和人工解決方案。

目錄

第一章 問題特征分析

第二章 解決方案能力分析

第三章 專家小組設計、實施和其他結果

第四章 評估人工智能解決方案的指標

第五章 案例研究 1：主空襲計劃

第六章 案例研究 2：自動目標識別與學習

第七章 案例研究 3：人員恢復的人機協作

附錄 A 人工智能歷史

附錄 B 閉環自動目標識別的數學細節