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當今的潛艇一般被描述為最復雜的系統工程設計問題之一，這項研究涵蓋了這一巨大設計問題空間中性能的一個方面。操縱和控制性能傳統上至少被視為兩個不同的問題，即深潛潛艇的性能和潛艇在海面等邊界附近運行的性能。多年來，對深水潛艇操縱和控制性能的研究一直是一門活躍的學科；此類研究的主要目的是高水平地了解潛艇的操縱特性，以幫助確保設計的安全性和操作的有效性。

然而，當潛艇在使用潛望鏡時所需的典型深度、在電池充電期間噴鼻息或在某些情況下在低速至零速盤旋時運行時，潛艇會因高階海洋載荷而經歷復雜的振蕩運動。二階垂直平面載荷可以有效地表現為時間變化的吸力，這可能會導致潛艇被吸到海面上，冒著被拉斷的危險，增加被探測到的可能性，或者潛艇可能需要吸收海水壓艙物來抵消吸力效應，這可能意味著如果潛艇需要迅速脫離海面，就會有很大的失穩。使用傳統的準穩態方法對這些非穩態效應進行建模的保真度不夠，而這種方法在對深潛潛艇進行建模時非常成功。

因此，為了在設計初期就了解潛艇在水面波浪影響下的行為，以及從艇體的水動力形狀、內部布置、壓載艙和壓載泵的性能要求以及控制面的要求等角度了解對全艇設計的影響，需要一個合適的設計工具和分析過程。

本論文包括不同工程學科的成果；主要是海軍建筑學（特別是潛艇流體力學和海洋工程的專業領域）和控制工程。論文特別借鑒了海洋工程領域的研究成果，尤其是量化二階效應的方法，為波浪下潛艇控制問題的控制系統設計提供了啟示。為此，論文提供了一種可能的方法，用于根據現有的評估方法制定控制系統規范。

在海軍陸戰隊的戰術部隊中，有一個關于技術進步和認知負荷的認知問題；具體來說，現代戰場上幾乎無窮無盡的新信息流正在過度消耗人腦。無人戰術自主控制與協作（UTACC）是一種替代性作戰概念，它的開發可以澄清技術進步與認知負荷之間的關系。UTACC的目的是通過自主協作，在提高任務完成度的同時減輕海軍陸戰隊員的認知負荷。

本論文制定了UTACC作戰概念，其中包含了海軍陸戰隊作戰實驗室提供的場景邏輯、作戰活動排序和初始信息交換要求。要應對UTACC的復雜性，還需要對協同自主、人機系統集成因素和決策支持進行深入分析。

本研究發現，在早期階段，UTACC 可以作為一種可擴展的決策支持工具，實現常規計劃流程的自動化，從而提高小型戰術部隊的效率。此外，本研究還發現了未來的工作領域，其中三個領域是：衡量能力差距、共同行動圖像管理/融合和安全。

戰爭中出現了各種旨在幫助作戰人員完成任務的先進技術。這些進步也引入了信息超載的概念。決策者在做出決策之前，必須從龐大的信息庫中收集特定的信息。大量的信息很容易使作戰人員的認知負荷過重，從而導致任務性能下降，這是一個意想不到的后果。無人戰術自主控制與協作（UTACC）的目的是通過自主協作提高任務完成度，同時減輕操作員的認知負荷。UTACC的概念是武裝陸戰隊員在半自主無人地面和空中飛行器的協助下開展行動。一個UTACC系統由人類組件、空中組件和地面組件三部分組成（SOW，2014年）。

A. 研究目的和方法

盡管人們擔心幾乎無窮無盡的新信息流會過度消耗人腦（Bates，2010 年），但目前專門針對技術進步與認知負荷之間現象的研究極少。UTACC這一另類戰爭概念的提出，可以澄清技術進步與認知負荷之間的關系。要有效地做到這一點，研究必須包括對作戰環境的深入分析；可能的任務及相關任務；協作自主、人類系統集成（HSI）因素；以及信息交換要求（IERs）。該系統需要高度的語義互操作性和創新的技術流程，使操作員能夠將所有 UTACC 組件（人類或機器）視為隊友。 海軍陸戰隊作戰實驗室（MCWL）于 2013 年啟動了 UTACC 項目。MCWL 在其任務說明中指出： 利用兵棋推演、基于概念的實驗、技術評估和分析的整體組合，嚴格探索和評估海軍陸戰隊的服役概念，以驗證、修改或否定概念的可行性，并確定能力差距和機會，為未來兵力發展提供信息。（"MCWL"，未注明日期，任務）

MCWL 邀請海軍研究生院協助對UTACC 概念進行探索性研究，以實現 "以決策為中心、半自主、分布式、多代理、多領域機器人系統 "的愿景（SOW，2014 年，第 1 頁）。

本論文是這一研究計劃的第一步，即制定 "操作概念"。這項探索性研究捕捉到了 MCWL 的邏輯、操作活動排序和初始 IER，并提供了范圍有限的場景。系統工程方法與海軍陸戰隊部隊領導步驟相結合，用于在任務規劃和執行的整體流程中構建任務和子任務。這項研究探索了將機器組件納入這些步驟中的每一個步驟，以幫助實現自動規劃和執行。

作為一種未來軍事概念，UTACC 必須以現有的條令和戰術、技術與程序（TTPs）為框架，以便 MCWL（注：任務）驗證、修改或拒絕概念的可行性。規劃與執行模型（見附錄 A）完成后，針對選定的單一任務，共確定了 38 項任務和子任務。創建了任務分析工作表（見附錄 D），作為記錄與 "作戰概念 "相關的輔助信息的中央資料庫。這些工作表將幫助潛在的系統建模人員、開發人員、設計人員和未來的UTACC研究人員了解基線UTACC作戰概念，并對其進行修改以滿足新的要求。

外部評審和反饋對于確定項目范圍，使其成為論文級別的工作非常重要。2014 年進行了兩次外部評審，以聽取各領域責任專家的不同觀點。第一次評審強調，在開發的早期階段，UTACC 最好用作決策支持工具，使任務規劃期間的常規流程自動化。第二次外部審查強調，UTACC 的許多支持技術已經存在；挑戰在于將技術融合到一個共享的共同環境中。

卡內基梅隆大學（CMU）于 2015 年 2 月舉辦的概念驗證演示證明，只要有適當的可互操作軟件，無人機（UAV）和無人地面飛行器（UGV）就能在沒有人類協助的情況下協作尋找目標、拍攝目標照片并將照片發送給上級總部。雖然該演示是在受控環境下利用 CMU 設備進行的，但演示結果證明，UTACC 是一個可行的概念，并有能力隨著技術的進步而不斷成熟。

2015 年 2 月演示的成功以及自 2014 年 1 月以來所有與UTACC 相關的探索性研究工作獲得了尊敬的雷-馬布斯（海軍部長）和凱文-基里亞準將（MCWL 總司令）的關注。在2015年海空博覽會期間，兩位領導人討論了UTACC的價值。馬布斯的評論側重于創新，他說UTACC計劃的成員 "開發了一種無人地面飛行器與無人空中飛行器無縫通信、自主識別目標并執行任務的方法"（馬布斯，2015年，第7頁）。Killea 的評論集中于 UTACC 作為戰場自主性的下一個層次為戰場帶來的戰術價值（Tucker，2015 年）。Killea 進一步解釋說："無人系統必須認識到他們被告知要做什么，制定計劃，然后執行對任務要求的共同理解......海軍陸戰隊操作員告訴無人系統做什么，而不是怎么做。這樣，操作員就可以騰出手來處理其他任務，而自主系統則可以共同協作完成手頭的任務"（Tucker，2015 年，第 1 頁）。

B. 主要結論

1.在有足夠制圖和傳感器數據的條件下，UTACC 的早期階段可完全設計為一種規劃工具。海軍陸戰隊規劃流程中的許多任務和過程都屬于常規性質，可以實現自動化。盡管強調自動化，但作者認識到在特定的關鍵點上仍需要人工輸入和監督。

2.UTACC 軟件應完成約 80% 的規劃，并允許人工完善最后 20% 的規劃。

3.任務規劃自動化的一個風險是會損失人類在規劃過程中獲得的隱性知識。可以通過使用 3D 演練和虛擬演練來降低這一風險。

4.支持UTACC行動概念的許多技術已經存在，盡管還處于起步階段。應立即開始行動，了解當前技術存在的問題，并不斷發展以適應技術的進步。

5.在計劃和執行模型中，明確的反饋回路是必要的，這可以讓機器組件補充人類的自然思維過程。

C. 對未來研究的主要建議

1.UTACC是一個模塊化的系統（SoS）。未來的研究工作需要利用這種模塊化設計，納入更多的任務、條件和威脅。

2.通過度量解決能力差距問題對于了解UTACC的戰術價值至關重要。這種分析應比較UTACC輔助單位與非UTACC輔助單位在執行任務中的表現。通過這一過程，應開發出評估人機協作的新指標。

3.未來研究應解決共同行動圖像（COP）管理和融合方面的挑戰。這項研究應解決以下方面的挑戰：大數據管理；信息過濾；信息推與拉；共同行動畫面顯示硬件選擇；以及聯合/機構間共同行動畫面融合。

4.如果從一開始就不考慮系統的安全性，UTACC 將無法完成任何任務。使用保密性、完整性和可用性（CIA）三要素，通過人員、操作和技術（Batson & Wimmer，2015 年）的視角完成了初步的威脅和漏洞評估。未來的工作應在這一初步評估的基礎上進行擴展。

D. 結論

UTACC是一個有效的探索性研究領域，它研究了未來海軍陸戰隊中人與機器組件之間協作自主的概念。本論文是企業級潛在的更大規模倡議的第一批種子之一。成果摘要是討論UTACC戰術價值的起點。對進一步研究的建議說明了協作自主的復雜性。盡管UTACC能力的實戰化面臨無數挑戰，但利益相關者必須始終牢記，UTACC的概念是利用機器人技術提高海軍陸戰隊的戰斗力。

海軍任務規劃器（NMP）是一種基于優化的作戰計劃工具，適用于設計海軍部署的各級決策者，從戰區級計劃到單個航母打擊群（CSG）或驅逐艦中隊（DESRON）。調度人員的任務過多，卻沒有足夠的艦艇來完成這些任務。該輔助決策系統采用多任務能力艦艇，在給定的規劃范圍內將其分配到任務中，目標是最大限度地提高完成任務的總價值，同時考慮到任務集的地理位置以及艦艇的能力和局限性。以前的版本使用獲得許可的商業軟件和求解器進行優化，并對可供選擇的艦艇部署進行有限的列舉。本論文的重點是通過使用開源軟件和求解器，使所有海軍人員都能使用海軍任務規劃器。此外，它還在優化過程中提供了持久性，允許調度人員在規劃期限內重新配置計劃，并將對之前公布的計劃的改動降到最低。我們還開發了兩種部署規劃方法，即隨機路徑枚舉和網絡流表述，這兩種方法都提高了海軍任務規劃器的任務完成水平。此外，我們還創建了一個 "兵力比護航"參數，允許非作戰艦艇在多艘具備防御能力的艦艇護航下通過危險區域。

執行總結

海軍任務規劃器（NMP）是一個基于優化的決策支持系統，適用于從海上聯合部隊作戰指揮官（JFMCC）作戰視角到驅逐艦中隊（DESRON）和航母打擊群（CSG）戰術視角的各級海軍規劃決策者。在考慮到多艘艦艇、它們的多種任務能力以及從一個地理區域轉運到另一個地理區域所需的時間之前，在整個規劃范圍內規劃任務已經是一項極具挑戰性的任務。我們還必須考慮到任何需要與支援任務同時完成的前提任務。確定后勤支持，預測在同一規劃范圍內何時何地艦船需要更多燃料和其他補給，也是一項挑戰。這對于 JFMCC 或海上行動中心 (MOC)、DESRON 或 CSG 來說，仍然是一個人工和耗時的過程。

NMP 接收用戶輸入的信息，包括任務、地理區域、可用艦船、綜合任務能力、按任務和艦船能力劃分的商品消耗率。NMP 將有能力的艦船分配到執行任務的地區，從而最大限度地提高完成任務的總價值。NMP 包括一個作戰后勤部隊（CLF）規劃要素，能夠跟蹤艦艇的物資水平，并就何時何地與客戶艦艇開展海上補給（RAS）活動提出建議。NMP 還提供護航和近距離護航選項，允許非戰斗艦艇由防御戰斗艦艇護航，可以是同一區域的一艘防御艦艇護航所有非戰斗艦艇（護航），也可以是同一區域的防御艦艇和非戰斗艦艇一對一護航（近距離護航）。

本研究探討了改進 NMP 的方法，即從未獲批準在海軍陸戰隊互聯網（NMCI）計算機、保密互聯網協議（SIPR）計算機或其他保密網絡上使用的昂貴的特許專有軟件轉向開源軟件。通過將 NMP 轉換為開源代數建模語言，我們消除了所有成本，而且該軟件已被批準或可被批準在安全計算機上使用。求解器也從特許優化軟件轉為開源混合整數編程求解器。

我們還將研究如何改進船舶在區域之間的轉運方式，并增加一種對之前公布的時間表影響最小的時間表變更方式。

NMP 以前計劃從一個區域到另一個區域的船只部署的方法涉及基于堆棧的部分枚舉，這限制了船只探索區域的多樣性。在這項研究中，我們將重點放在通過兩種額外的方法來改變這種區域間探索的多樣性。第一種是隨機路徑生成法；與基于堆疊的部分枚舉法類似，這種方法為每艘戰艦生成一定數量的部署路徑。但是，船只的部署路線是隨機的，這就增加了船只交替路線的多樣性。隨機路徑生成通過增加完成任務的數量來改進 NMP，并通過讓艦船到達 RAS 事件所需的位置來大大減少對商品消耗的懲罰。

我們的第二種方法在 NMP 中添加了網絡流部署模型，允許艦船探索從區域到區域的所有可能路線。與其他路由模型相比，網絡流大大縮短了 NMP 的運行時間，并為我們提供了一個接近最優甚至是最佳的解決方案。我們將隨機路徑生成和網絡流部署模型與基于部署堆棧的枚舉法進行了比較，在我們的韓國行動區域場景中，我們有 695 項任務需要在 15 天的規劃期限內完成。

這項研究專門為航空母艦或兩棲攻擊艦增加了額外的護航功能，因為它們在一個區域內需要不止一次護航。這種兵力配比要求每艘非戰斗艦艇在通過高危區域時都要由多艘具備防御能力的艦艇護航。我們在 NMP 的一個新場景中測試了這一功能，即一支從關島經菲律賓海前往菲律賓宿務的有防御能力的 CLF 護航艦隊。

最后，這項研究為 NMP 增加了優化的持久性，這一調度功能允許用戶在規劃期內隨時隨地增加或減少任務和/或艦船，并且只需對原有調度進行少量修改即可完成任務。這極大地減少了因命令過多艦船進行過多計劃調整而造成的動蕩、信息傳遞和混亂。

隨機部署路徑生成、網絡流部署模型和持久性的加入使 NMP 有了顯著的改進。隨機部署路徑生成顯示，在某些情況下，目標函數的增幅高達 45%，而對 500 萬條可能路徑的采樣率不到 1%，即對 1,058,826,559,993 條可能部署路徑的采樣率為 0.000019%。我們的網絡流部署模型探索了超過一萬億條可能的部署路徑，取得了最佳結果，使我們在某些情況下的目標值提高了 50%。與基于堆棧的枚舉法和隨機路徑生成法相比，網絡流部署模型的求解時間最快，大多數場景的求解時間都在一小時之內。

蜂群是戰爭的下一個進化步驟。激光武器系統（LWSs）將是在這個新的戰斗空間中競爭的一種具有成本效益的方法。無人機系統正被用于各個層面，從恐怖組織到世界超級大國，廉價的無人機系統作為采用蜂群戰的一種方式。目前，無人機群已經被用于異質配置，并在軍事演示中被展示出來（Hambling 2021）。作為反擊，國防部必須制定一個具有成本效益的對策，而LWSs具有每次射擊成本低、見效時間短的優點。

隨著通信方法、機器學習和蜂群理論的發展，無人機系統的能力也在增長。它們按重量、范圍和速度的不同組合進行分類。無人機系統執行廣泛的任務類型，包括監視、反制、誘餌、傳感器失效和有效載荷的交付。它們通常由高強度低重量的材料制成，如鋁或碳纖維增強聚合物；然而，最近也在探索使用鎂基復合材料以實現更廉價的制造（Hoeche等人，2021）。容易獲得和廉價的無人機系統使得形成蜂群成為一種具有成本效益的方式。LWS將是準備應對這種新型威脅的有效方式。

通過適當的使用，LWS將成為對廉價的蜂群攻擊的相稱和有效的反應，變得非常寶貴。擬議的每發1美元將使海軍在這些交戰中贏得經濟損耗（Smalley 2014; Perkins 2017）。然而，也有一些需要注意的障礙，如大氣效應、湍流和熱膨脹。LWS還需要能力很強的傳感器和控制系統來精確跟蹤遠距離目標，并在所需的停留時間內保持訓練好的光束。這種需求在海洋環境中被放大了，船舶的湍流和運動使問題更加復雜。戰術官做出的復雜決定是對蜂群戰和LWS使用的另一個關注。在蜂群戰環境中，交戰時間可能短至個位數分鐘。幫助決策者快速過濾大量信息的自動化決策輔助工具將是贏得這些快速小規模戰斗的關鍵所在。這篇論文探討了各種無人機威脅情況和LWS交戰策略，以確定一些關鍵因素。

無人機群可能由同質群或異質群組成。使用同質群可以簡化獲取和使用具有成本效益的蜂群，而異質群則會增加蜂群的復雜性和能力。同質蜂群的操作者可以改變攻擊的規模和隊形。異質蜂群可以利用各種角色的單位，如戰斗機、轟炸機、誘餌、干擾器和偵察兵。改變蜂群的組成可能會對整體的成功機會產生相當大的影響。

使用的LWS交戰策略會嚴重影響交戰的結果。最直接的技術是基于距離的方法，即武器系統僅根據距離來確定目標的優先次序。最短交戰 "算法提供了一個模型，它也考慮了LWS的回轉時間。如果來襲的威脅是一個異質的蜂群，LWS可以采用更復雜的策略，優先考慮蜂群的各種功能，如感知或通信。這些異質性交戰方法將要求防御者對蜂群有大量的了解，因此需要有能力很強的傳感器和數據融合系統。

本論文使用建模虛擬環境和模擬（MOVES）研究所的一個名為 "蜂群指揮官戰術"（SCT）的程序來探索和模擬蜂群戰環境。SCT被用來測試各種蜂群編隊，包括直線、楔形和波浪形楔形。此外，本論文還開發了一種采用誘餌無人機來掩護轟炸機部隊的異質蜂群編隊。對于LWS，本論文評估了一種交戰策略，使轟炸機部隊優先于任何其他部隊。

主要的發現是，最大限度地增加單位之間的角位移的蜂群編隊比緊密聚集的群體更成功。這些結果是由于每個目標之間需要增加LWS的回轉時間。裝甲誘餌方案增加了整個蜂群的存活率，因此也增加了性能。在艦艇幸存的模擬中，轟炸機能夠活得更久，在被摧毀前更接近艦艇。在艦艇被摧毀的模擬中，有更多的轟炸機幸存下來。關于LWS的交戰策略，這一轉變對結果造成了巨大的影響。在艦艇存活的模擬中，交戰時間要短得多，轟炸機被摧毀的距離也遠得多。在艦艇被摧毀的模擬中，交戰持續時間更長，轟炸機群的大部分被摧毀。這些結果強調了利用各種編隊、異質無人機群以及制定LWS交戰策略來對付它們的潛在好處。

圖1. 使用艦載LWS來防御無人機群的威脅。改編自洛克希德-馬丁公司（2020）和愛德華茲公司（2021）。

對手對美國在太空、網絡空間和電磁頻譜上的優勢的競爭的崛起要求海軍陸戰隊的指揮、控制和通信（C3）發生變化。戰術空中指揮中心（TACC）是海軍陸戰隊中最關鍵的C3節點，在海軍陸戰隊的遠征先進基地作戰（EABO）概念下，在有爭議的通信環境中，目前所采用的方式將無法生存。

海軍陸戰隊必須轉變其對通信的概念化和理解，以促進在有爭議的通信環境中的指揮和控制。爭奪電磁頻譜內外的通信途徑將需要預測在通信斷續期間做出作戰決策所需的信息。TACC應該成為一個低可觀察性、小型和移動、具有聯合互操作性的網絡化的C3節點，在對手的武器交戰區內運作。通過這些改變，TACC將成為符合海軍陸戰隊EABO概念的有彈性、有條件的前方海軍空中作戰中心（AOC），并將為海軍-海軍陸戰隊團隊和聯合部隊提供重要的C3能力。

在作出魚雷裝載決定時，規劃者必須考慮不同反潛戰（ASW）單位的能力和實力、有限的預算和不同的對手潛艇艦隊。目前，Mk-54輕型魚雷的裝填決定是人工做出的，而且沒有一個系統的方法來處理威脅的不確定性。這項研究試圖通過使用隨機優化來確定美國水面艦艇、固定翼飛機和直升機上裝載魚雷的類型和數量，從而為這些決策提供參考，以面對不確定的潛艇威脅，達到預期的殺傷概率。開發了兩種魚雷分配隨機優化模型（TASOM）的配方： TASOM-1，最小化錯過的潛艇數量；TASOM-2，最小化殺傷概率閾值以下的偏差。為了顯示隨機編程方法比典型的確定性規劃的價值，提出了一個概念性案例，旨在代表一個行動，即反潛部隊在一個區域內巡邏對手的潛艇。隨機生成100個威脅場景，其中部署在該地區的潛艇的數量和級別各不相同。TASOM-2的裝載量明顯優于確定性的平均裝載量。所提出的模型與可訪問的用戶界面相結合，為規劃者提供了一個決策輔助工具，以進行敏感性分析，指導不確定情況下的魚雷分配和預算決策。

反潛戰（ASW）被定義為 "為了不讓敵人有效使用潛艇而進行的行動"（參謀長聯席會議2021年，第IV-10頁）。這些行動包括定位、跟蹤和消滅敵人的潛艇。這項研究的重點是最后一項任務。隨著對手繼續現代化和增長他們的潛艇艦隊，尋求以最佳方式為美國海軍的反潛平臺配備能夠有效瞄準這些潛艇的武器。

A. 背景情況

ASW主要由海上巡邏機、水面作戰艦艇及其搭載的直升機和潛艇執行。通信限制和水域管理要求通常使潛艇無法與其他類型的平臺協同作戰。假設友好的潛艇將在不與水面和空中資產重疊的區域進行反潛作戰。本報告將不進一步討論潛艇行動。

巡洋艦和驅逐艦都可以從其水面艦艇魚雷發射管（SVTT）和垂直發射反潛火箭（ASROC）系統中發射輕型魚雷。

P-8 "海神 "是一種多任務海上巡邏機。在進行反潛作戰時，它可以配備輕型魚雷，用來對付對手的潛艇。與水面平臺相比，P-8在搜索潛艇時可以覆蓋更大的區域，并且可以在沒有敵人魚雷的威脅下進行交戰。一個P-8中隊由六或七架飛機組成，一個分隊由四或五架飛機組成。中隊和分隊可以在世界各地的美國、盟國和合作伙伴的空軍基地進行部署和行動。

MH-60R海鷹直升機與P-8一樣具有水面平臺的優勢，但可以攜帶較少的魚雷，作戰范圍也短得多。MH-60R分隊可以搭載在Flight IIA阿利-伯克導彈驅逐艦、提康德羅加導彈巡洋艦、獨立和自由級瀕海戰斗艦以及航空母艦上。驅逐艦、巡洋艦和瀕海戰斗艦最多可以搭載兩架MH-60R。

美國海軍必須準備好面對一個非常多樣化的威脅。根據Janes（Janes 2021a）的說法，俄羅斯海軍有27種。

俄羅斯等潛艇艦隊組成的分歧給國防規劃帶來了復雜的挑戰。

Mk-54輕型魚雷可從水面艦艇上的SVTT和ASROC系統發射。在進行反潛作戰時，它也可以被裝載到MH-60R和P-8上。考慮分配由0型、1型和2型變體組成的魚雷庫存。

B. 技術現狀和動機

在這項研究中開發的模型是具有追索性的兩階段隨機模型。具體來說，在第一階段（武器分配）將魚雷分配給反艦導彈部隊，在第二階段（武器目標分配，WTA）將魚雷分配給潛艇。武器分配決定往往是在不完全了解威脅的情況下做出的，這就促使了隨機優化和模擬。

自從Manne（1958）提出WTA問題以來，在武器分配和WTA方面已經做了大量工作。佩奇（1991）開發了一個混合整數編程模型，以獲得火炮系統和彈藥的最佳組合。Jarek(1994)利用模擬得到空戰所需的艦載防空導彈的數量。Tutton（2003）開發了一個使用隨機優化的傳感器分配模型，在不確定的敵方作戰順序下將搜索包分配給目標。Avital（2004）開發了一個兩期的隨機供應鏈模型，以確定在不確定的目標需求下，應該采購多少反艦巡航導彈以及如何分配這些導彈。Uryasev和Pardalos（2004）表明，與隨機對應的決定性武器分配決策相比，缺乏穩健性。Buss和Ahner（2006）開發了一個戰斗模擬，稱為DFAS，用于評估軍隊的未來戰斗系統（Havens 2002）。DFAS是一個離散事件模擬，代表實體運動、探測和武器效果事件。它還包括定期優化，以修訂WTAs。Hattaway（2008）通過考慮雷達和電子傳感器以及海軍軍械，將DFAS調整為海戰應用。Laird（2016）考慮了混合武器，以分配對抗來自空中、地面和地下的蜂群威脅。Cai（2018）使用基于代理的時間階梯式模擬，為城市環境中的進攻行動找到精確和區域火炮彈藥的有效組合。Brown和Kline（2021年）考慮了任務覆蓋范圍而不是目標交戰，以確定VLS艦的最佳武器裝載。不同類型的導彈，每一種都用于不同的任務（打擊、防空或反潛戰），可以被容納在VLS單元中。Adamah等人（2021）建立了一個非線性優化模型，用于確定分配給進行反潛作戰的潛艇的Mk-48重量級魚雷的類型和數量。Templin(2021)考慮了以啟發式方法解決的WTA問題的衍生物，其簡化的假設是只有一個目標要參與。研究的重點是為發射政策提供信息，特別是對威脅使用的導彈的數量和類型。

在上述文獻中的武器分配模型中，與本研究有關的是，注意到Page（1991）和Avital（2004）都使用了指揮官指定的期望成功的閾值；然而，他們在模型中著重于最小化武器成本，并將目標視為總需求。Jarek（1994）和Cai（2018）的模擬為所需的總導彈或彈藥組成提供了一般建議，但沒有提供可作為可操作的裝載計劃的閉合式解決方案。Tutton（2003）的模型將傳感器分配給單位，這與魚雷分配不同，傳感器不在目標上消耗（使用后）。Brown和Kline（2021）考慮的是任務覆蓋范圍，而不是目標，這對問題來說不是一個合適的方法，因為魚雷的使用只是為了與對手的潛艇交戰（或反擊對手的潛艇魚雷）。只有Adamah等人（2021年）涉及魚雷作為武器類型；然而，他們的模型是非線性的，也沒有推薦一個考慮到多個目標的魚雷裝載計劃。

另外，除了DAFS，上面審查的WTA模型只考慮一個射手。雖然希望對不確定的威脅進行計劃，在一個場景中出現不同類型和數量的目標，但Uryasey和Paradalos（2004）對一個場景進行計劃，但對武器的殺傷概率不確定。和其他的模擬工作一樣，DAFS（Havens 2002；Buss和Ahner 2006；Hattaway 2008）并沒有提供一個關于武器應該如何分配給目標或分配給單位的閉合式解決方案。Laird（2016）和Templin（2021）都是為給定的威脅做計劃，并沒有考慮到威脅情況下的任何不確定性。

盡管在武器分配和指派模型方面有大量的文獻，但注意到大多數模型沒有使用隨機優化。此外，目前，魚雷的裝載決定是由人工做出的。這項研究的目標是利用正式的數學優化來幫助魚雷分配決策。具體來說，隨機優化將使決策者能夠對不確定的威脅進行規劃。對威脅構成的不確定性進行規劃是現實的，因為通常情況下，必須在發現敵方潛艇或甚至部署反潛部隊之前作出裝載決定。

在購置海軍平臺的資本有限的限制下，需要應對海上挑戰。像波浪滑翔機這樣的無人平臺可能有助于解決這個問題。波浪滑翔機是一種無人水下航行器，它可以配備一個被動陣列，并可以在感興趣的區域（AOI）保持長時間的部署。它們能夠提供分層防御，防止對手在不被發現的情況下穿越該區域，從而提供低成本、持久性的反潛戰（ASW）解決方案。在2016年由英國皇家海軍領導的 "無人勇士 "演習中，展示了反潛波浪滑翔機成功追蹤一艘載人潛艇的能力。然而，如何部署一定數量的波浪滑翔機來探測一艘過境的對手潛艇的問題仍然相對沒有被探索。本論文旨在開發一個模型，以確定部署的波浪滑翔機的探測能力，該模型考慮了與探測水下接觸有關的變量，在具有聲學挑戰性的水下環境中使用被動聲納，并在部署無人資產方面受到限制。該模型規定了實現特定探測概率所需的波浪滑翔機的最佳數量，并為其在AOI中的位置提供了參考，以盡量減少對手潛艇穿越該區域而不被發現的概率。

為了利用無人系統提供的無數優勢，近年來，它們在軍事行動中的地位越來越突出。無人系統，在這里是指無人水下航行器（UUV），被用于各種任務，如海洋學、反地雷、情報、監視和偵察（ISR），僅舉幾例。最近，UUV在反潛戰（ASW）領域的使用也有所發展。本論文探討了在反潛戰中使用 "波浪滑翔機"--一種配備了被動陣列的UUV。該方案圍繞著反潛波浪滑翔機在AUO中的最佳位置發展，以最大限度地提高探測到穿越該地區的敵方潛艇的概率。開發了一個模型來計算具有特定估計聲納范圍（ESR）的特定數量的波浪滑翔機所累積的探測概率。

為了開發這個模型，使用被動聲納方程闡明了裝有被動聲納的波浪滑翔機的水下探測特性。諸如設備、目標和環境特征等方面的因素被考慮到方程中。還考慮了影響聲音在水下傳播的各種因素，如傳輸損耗和水下噪聲的存在，它阻礙了從目標接收的整體聲音。被動聲納方程和其中涉及的參數被用來計算聲納的性能，稱為優點數字（FOM）和信號過剩（SE），它告訴我們目標發出的信號是否會被波浪滑翔機上的傳感器檢測到（Urick，1967）。此后，Poisson掃描模型（Washburn，2014年），它將探測模擬成一個Poisson過程，被用來制定探測的累積概率的表達。該表達式為橫向范圍函數鋪平了道路，該函數描述了在給定的環境條件下，波浪滑翔機在特定范圍內探測目標的能力。

為了最大限度地提高總體探測概率，探索了將波浪滑翔機置于不同的編隊中--即AOO中的障礙物、扇形、圓形和多障礙物。實驗是通過模擬潛艇穿越該地區周邊的隨機點來進行的。然后改變不同編隊中的ESR和波浪滑翔機的數量，以深入了解特定情況下的最佳位置。通過改變關鍵參數，如目標速度、泊松過程的檢測率和模擬中的FOM，也進行了敏感性分析，以分析它們對總體檢測概率的影響。模擬結果表明，將波浪滑翔機放置在AOO的障礙物陣中，可以最大限度地探測到穿越該區域的海底接觸物的概率。盡管屏障編隊總是比多屏障編隊提供更高的探測概率，但它可以作為一種戰術選擇，使潛艇在較長的時間內處于防御狀態，因為潛艇必須穿越穿插在一起的波浪滑翔機層。探測的概率隨著ESR探測率的增加而增加，而保持所有其他因素不變，則隨著目標速度的增加而減少。

聯合全域指揮與控制（JADC2）是將知識和信息迅速轉化為決策和行動的藝術和科學。它試圖通過所有的通信環境，在所有的戰爭領域整合所有的服務。本報告所描述的研究從海軍的角度出發，實現JADC2的概念化。一個比較性的案例研究被用來分析一個以海上為重點的聯合特遣部隊（JTF）的指揮和控制（C2），該部隊涉及跨軍種的綜合火力和灰區行動。主要結果強調了衛星通信對聯合特遣部隊整合的重要性，并闡明了在拒絕、降級、間歇或有限（DDIL）通信環境下出現的關鍵通信鏈接矩陣。這個DDIL通信矩陣可作為JADC2的優先需求集。建議的中心是確定這些要求的優先次序；闡明和傳播在DDIL環境中可以理解和實施的明確的指揮意圖；練習任務指揮、戰斗節奏擴張和邊緣C2；記住人仍然是JADC2中最重要的因素；以及發展JADC2成功所需的新知識、教育、培訓和實踐。

背景

JADC2試圖解決所有領域和部門的C2的許多挑戰，但它需要周到的概念化，特別是從海軍的角度。一個比較性的案例研究被用來分析一個以海上為重點的聯合特遣部隊的C2，該部隊涉及綜合火力和灰區行動。基準案例代表了地理上分布的航母打擊群（CSG）、水面行動群（SAG）、空軍（AF）聯隊和海軍陸戰隊遠征部隊（MEF），通過常規的C2，以充分的通信能力聯合行動。對比案例描述了這個沒有衛星通信的聯合特遣部隊。

對這些案例的比較分析暴露了許多C2方面的挑戰，并有助于概念化JADC2如何必須支持作戰和戰術層面的戰爭，沿著通信能力的連續體。這一分析還提供了對C2要素的洞察力，這些要素遠遠超出了技術的范圍；特別是組成聯合特遣部隊的人員、流程和組織，以及必須流動的知識、信息和數據，使他們相互聯系。

該分析使我們能夠應用代表最新技術水平的理論，并將代表知識管理、組織和C2實踐水平的工具和技術應用于聯合特遣隊的組織和行動。這也使我們能夠從對聯合特遣部隊行動的分析中獲得新的知識，從而有可能轉化為增強和完善海軍C2組織和方法。

關鍵發現與結論

主要結論強調了衛星通信對于實現聯合特遣部隊整合的重要性。這尤其適用于地理上分散的服務，尋求以綜合方式進行互操作。此外，通過對DDIL環境的分析，出現了一個關鍵通信鏈路的矩陣。這個DDIL通信矩陣可以作為JADC2的優先需求集。

海軍、空軍和海軍陸戰隊在CSG和SAG、AF翼和MEF內的戰術行動在DDIL環境中并沒有像他們尋求跨軍種綜合火力和行動的聯合和作戰對應方那樣受到很大影響。細節仍然超出本文件的分類水平。

此外，優先考慮的JADC2需求集涉及的不僅僅是技術。事實上，所有組織級別的指揮官都需要表達和傳播明確的指揮意圖，這些意圖在DDIL環境中可以被理解和執行，而各級下屬必須能夠理解并將這種意圖轉化為所需的行動。這需要實踐： 各級組織的指揮官和各級單位都需要在任務指揮和戰斗節奏擴張下進行長時間的操作練習，就像綜合潛艇作戰那樣。此外，這些指揮官和單位需要通過非常低的帶寬DDIL通信模式來練習綜合行動，這就闡明了邊緣C2的一個令人信服的案例。

最后，人仍然是JADC2中最重要的因素。在DDIL環境中，地理上分散的聯合行動可能與大多數軍事人員遇到的各種教育、培訓和經驗大相徑庭。這為額外的教育、培訓和經驗提供了一個使用案例，以發展和完善有效戰斗所需的必要技能和能力。

此外，這種行動可以促使人們重新思考標準操作程序（SOP）；技術、戰術和程序（TTP）；作戰命令（OPORD）；以及類似的明確知識。關鍵是要預測、發展和完善那種豐富的、基于經驗的隱性知識，這種知識需要滲透到從甲板到指揮部的所有組織層面。這種隱性知識--一旦獲得和完善--可以指導對SOPs、TTPs、OPORD和類似文件的有效反思。

像海軍研究生院（NPS）這樣的海軍教育機構是按照這些思路進行反思的一個重要場所，戰術訓練小組也是如此： 海軍研究生院可以開發和教授適當的知識，而戰術訓練小組可以將其轉化為有效的程序和實踐。這可能代表了我們研究者最重要的發現：新的知識、教育、培訓和實踐是JADC2成功的必要條件。

相應地提出了五項建議： 1）使用溝通矩陣來確定本研究中出現的JADC2要求的優先次序。2) 教導和指導組織領導者闡明和傳播明確的指揮意圖，這些意圖可以在DDIL環境中長期被理解和執行。3）通過任務指揮、戰斗節奏擴張和邊緣C2，學習并實踐海軍和聯合行動。4）記住，人仍然是JADC2中最重要的因素。5）通過沿著這些方向繼續學習，以及通過新的教育和培訓課程的開發，發展JADC2成功所需的新知識、教育、培訓和實踐。

進一步研究建議

有五個建議供進一步研究。

1）通信矩陣指出了有效聯合特遣部隊（JTF）的知識和信息在服務、單位、平臺和地理邊界之間流動所需的關鍵通信環節；它顯示了哪些環節受到被拒絕的、退化的、間歇的或有限的（DDIL）通信影響最嚴重。這為更深入地研究每個環節提供了機會--從相關人員、流程、組織和技術方面。

2）教導和訓練領導者表達和傳播明確的指揮意圖，使其能夠在DDIL環境下長期理解和執行，應該從聯合特遣部隊的戰斗節奏的擴張開始。DDIL可能需要聯合特遣部隊指揮官減少接收知識和信息的頻率，而在指揮和指導下級指揮官和部隊的機會之間，間隔時間也相應延長。訓練和實踐將是必不可少的。這就為開發相應的課程和演習提供了機會。

3）任務指揮可能被理解得相對較好，但仍不清楚在艦隊和各軍種中的實踐頻率和持久性如何。在知識和信息交流不那么頻繁的情況下，聯合特遣部隊和大多數下屬指揮部都會遇到戰斗節奏緊張的問題，而不同層次的指揮部可能會遵循不同的節奏。對于只習慣于24小時節奏的指揮部和部隊來說，這可能需要大量的調整和練習。這就為制定相應的課程和演習提供了機會。

另外，邊緣C2不太可能被很好地理解，然而對于指揮官和部隊來說，通過極低帶寬的DDIL通信模式來整合行動是至關重要的。C2領域已經積累了超過20年的關于邊緣C2的研究，但令人驚訝的是，很少有相應的知識能夠進入海軍的理論和訓練。這為開發相應的課程和演習提供了機會。

4）像JADC2這樣的項目很容易淪為技術工作的組合，這也是慣例。然而，JADC2在實現 "感知-決策-行動 "循環的自動化之前，還有很長的路要走（如果有的話）。這尤其適用于后兩個步驟：決策者和其他人必須對情況有所了解，而戰士和其他人則發起并執行相關行動。循環變得越快--快速循環代表了JADC2的明確期望，DDIL限制變得越差--嚴峻的環境代表了JADC2的明確期望，循環的每一步都變得更有挑戰性。這為進一步研究提供了機會。

5）這些進一步研究的建議都指出了知識差距。有些差距（如2和3）是相對明確的，可以通過開發更多的教育和培訓課程，以及相應的練習和實踐來填補，而其他差距（特別是1和4）則不太明確，需要進一步研究。

許多國家都使用了像“三角洲” (Delta) 這樣的作戰管理系統（BMS），包括烏克蘭，使指揮部能夠共享態勢感知信息；本研究的重點是信息在作戰網絡中的分配。與自然系統類似，螞蟻和蜜蜂等自主代理遵循一套簡單的規則，BMS是一個由基地和電子作戰平臺組成的網絡，在國防條令的指導下，軍事資產作為網絡內的智能體。這種系統的可操作性的原理是基于多個子系統相互作用時每個子系統都是可靠的。然而，潛在相互作用的排列組合會引起不可預測的負反饋或正反饋循環，導致不可預測的和不想要的結果。突現行為的結果是出乎意料的，有時在情報和無線網絡等領域是不受歡迎的。理解突發行為對于理解復雜的工程系統是勢在必行的，并且要提出新的見解，采取切實可行的措施來改善復雜系統的設計和分析。本文介紹了BMS和網絡與用戶定義的系統集成的網絡士兵概念的例子。作者認為，烏克蘭和其他軍隊可以直接從利用元控制論、元元系統模型分析來控制突現。

圖2：作戰管理系統（BMS）的集中式指揮通信網絡

美國海軍陸戰隊正在建設反水面作戰領域的能力，特別是在獲得地基反艦導彈（GBASM）及其相關發射平臺方面。研究為分析與這種新能力相關的部隊結構提供了一種方法。研究方法使用離散時間馬爾可夫模型對GBASM炮組和敵方水面艦艇之間的戰術級決斗進行建模。這些模型有足夠的復雜性來解決關鍵的部隊設計問題，并且對決斗的關鍵特征進行了參數化，以便進行強有力的敏感性分析。

在海軍導彈作戰中，重要的是確定所需的炮彈規模S，以使炮彈有足夠高的概率殺死敵艦。GBASM概念的獨特之處在于，與從水面艦艇上發射導彈相比，它能夠將這種炮彈分散到幾個平臺上，并以更適合特定戰術場景的方式進行發射。在這種情況下，如果有一個大小為K的禮花彈，并將該禮花彈分散到N個平臺上，那么每個平臺在特定的禮花彈中發射?枚導彈，這樣K × N = S。有了這個公式，就能夠分析平臺數量和每個平臺發射的導彈數量在這些配置的殺傷力和生存能力方面的權衡。這為成本-效益分析提供了基礎。

對GBASM炮臺與敵方水面艦艇發生接觸的情況進行模擬。從簡單的場景開始，然后逐漸復雜化。讓GBASM發射器與一艘敵方水面艦艇進行決斗。GBASM一方被稱為藍方，水面艦艇被稱為紅方。最初假定雙方都有足夠的導彈供應，并且交換的時間是有限的，因此可以把供應視為無限的。GBASM以彈丸為單位進行發射，每個彈丸至少包括一枚導彈。在藍方的炮擊之后，紅方的水面艦艇有機會進行還擊。

在所描述的環境中，假設藍方具有首發優勢。鑒于GBASM的引入在沿岸地區造成的不對稱情況，首發優勢的假設并不是不合理的。GBASM是移動的，有可能移動到難以探測的地方，只有在準備開火時才出來。GBASM的目標是保持不被紅方船只發現，直到它成功瞄準紅方船只。一旦紅方船只成為目標，GBASM系統就會開火并移動到一個新的位置。如果沒有關于GBASM移動的完美信息，紅方艦艇將持續處于不利地位。

此外，該模型捕捉到了紅方對藍方的炮擊進行防御措施的能力。這些防御性的反措施是用參數λ來說明的，這個參數是紅方根據泊松分布可以攔截的藍方導彈的平均數量。以這種方式對紅方采取反措施的能力進行建模，說明了隨著藍方導彈規模的增加，紅方采取反措施的能力也在減弱。同樣，也說明了紅方針對藍方分布式發射器的能力下降。紅方殺死藍方分布式平臺的能力用參數?表示，根據泊松分布，紅方在還擊中可以殺死藍方平臺的平均數量。這再次說明，隨著藍方平臺數量的增加，紅方瞄準和殺死藍方的效果有限。

在對該模型的分析中，遇到了幾個關鍵的發現。首先，最重要的是確定理想的炮擊規模S，以提供足夠高的殺死敵艦的概率。這不是一個簡單的 "越多越好 "的問題，因為炮擊規模有一個收益遞減點。正如人們所期望的那樣，還得出結論，增加平臺的數量K可以提高生存能力，從而提高GBASM炮臺的殺傷力。然而，改進的幅度對其他參數很敏感，當炮彈規模足夠大時，改進的幅度通常很小。

該研究的主要產出是創建的模型和對它們進行進一步分析的能力。本論文中任何地方使用的參數值都不是由具體的GBASM系統或潛在的敵方水面艦艇的能力來決定的。因此，結果應該被看作是對參數空間可能區域的探索的概括。這些模型提供了根據有關特定系統的能力進行具體分析的能力。