計算機視覺與現有艦載飛機傳感器的集成為利用通常被忽視或丟棄的數據提供了機會。每天，旨在幫助機組人員導航或瞄準目標的傳感器都會收集數千小時的圖像，這些圖像可用于情報收集。在不影響飛機任務和機組人員程序的情況下，計算機視覺可作為附加功能安裝。

本論文提出了將計算機視覺集成到海軍戰術飛機上的基本概念（CONOPS）。論文探討了樣本飛機的能力，以檢驗基于航空計算機視覺的可行性。監視、持續觀察和目標識別（SPOTR）系統的程序和演示能力被用作 CONOPS 的起點。征求了主題專家對 CONOPS 草案的初步意見和反饋。基本工程流程被用作制定 CONOPS 的框架。

在飛機上增加計算機視覺功能的時間相對較短，而且成本較低，這使得 SPOTR 等系統成為為作戰人員提供新能力的可行選擇。

許多武裝部隊正變得以網絡為中心并高度互聯。數字化戰場的技術進步促成了這一轉變和分散決策。隨著戰場的演變，任務要求部隊具有機動性并支持多種戰術能力，目前部署靜態無線電中繼節點以擴大通信范圍的概念可能不再適用。因此，本論文旨在設計一種使用無人機系統（如航空浮空器和戰術無人機）的作戰概念，為戰術部隊提供視距外通信，同時克服全球定位系統失效環境下的限制。鑒于聯邦通信委員會規定工業、科學和醫療頻段的最大有效各向同性輻射功率為 36 dBm，擬議的概念分為三個階段，以評估操作和通信系統需求。兩個節點之間的最大通信距離可使用 Friis 傳播方程進行研究。此外，還使用 Simulink 軟件研究了有效應用吞吐量與距離的關系。分析結果表明，IEEE 802.11ax 可提供更高的數據吞吐量，并支持 2.4 GHz 和 5.0 GHz 兩個頻段。通過模擬環境和運行場景，確定了在 50 千米乘 50 千米的區域內提供通信覆蓋所需的航空系統估計數量。

隨著數字化戰場的擴展，以及對可進行多域作戰的高度互聯部隊的需求日益增長，目前在戰區采用靜態中繼節點的通信概念可能不再可行。因此，本論文旨在設計一種作戰概念，利用無人機作為戰術部隊的通信中繼節點，同時克服全球定位系統（GPS）封閉環境的限制。具體來說，這項研究的主要重點是確定這一作戰概念的最大通信范圍，并研究兩個空中中繼節點之間的有效數據吞吐量。此外，研究還試圖確定提供 50 千米乘 50 千米或同等通信覆蓋所需的空中中繼節點數量。最終，本論文的研究結果旨在進一步提高作戰行動環境中的通信效率。

擬議的作戰通信框架將采用一種混合通信系統，同時使用航空浮空器系統和戰術無人機作為通信中繼節點。利用戰術無人機的靈活性，在需要時可以方便地增加網絡數據帶寬。為分析行動需求和可部署的通信系統類型，擬議的行動構想分為三個不同階段。

為了研究擬議概念的可行性，采用了 IEEE 802.11ax 和 IEEE 802.11n Wi-Fi 標準來檢查網絡性能，并確定估計的有效通信范圍。之所以采用這些 IEEE 標準，是因為它們可以在 2.4 GHz 和 5.0 GHz 頻段上運行。

根據美國聯邦通信委員會 (FCC) 的規定，在 2.4 GHz 頻段工作時，工業、科學和醫療 (ISM) 頻段的最大有效各向同性輻射功率 (EIRP) 規定為 36 dBm。通過限制輸出功率和有效輻射功率，可以確定在 2.4 GHz 和 5 GHz 頻段工作時的理論有效通信范圍。利用弗里斯傳播方程，計算出的范圍分別約為 5.5 千米和 2.6 千米。

通過修改 MATLAB Simulink 軟件中現有的 IEEE 802.11 MAC 和應用吞吐量測量模型，確定了使用 IEEE 802.11ax 和 IEEE 802.11n 標準的有效應用吞吐量。從仿真結果可以看出，隨著距離的增加，兩種工作頻率的應用吞吐量都會下降，這是由延遲和數據包丟失數量增加等因素造成的。此外，與 2.4 GHz 相比，5 GHz 頻段的傳輸距離較短。因此，為了彌補傳輸距離的限制并優化在 5 GHz 頻段工作時的數據吞吐量，建議使用比在 2.4 GHz 頻段工作時更高的信道帶寬。

從模擬結果來看，IEEE 802.11ax Wi-Fi 標準的數據吞吐量高于 IEEE 802.11n。這是因為 IEEE 802.11ax 采用了比 IEEE 802.11n 更有效的調制和編碼方案。因此，以 IEEE 802.11ax 作為推薦的 Wi-Fi 標準，在 2.4 GHz 和 5 GHz 上運行時的最大應用吞吐量分別約為 4.403 Mbps 和 4.488 Mbps。

為了估算在 50 千米乘 50 千米的作戰區域內提供通信覆蓋所需的空中中繼節點數量，使用了地圖規劃工具軟件 ArcGIS Pro 來模擬作戰區域并規劃通信網絡。根據計算得出的有效通信距離和地圖規劃，估計總共需要 23 個航空浮空器系統才能在 2.4 GHz 頻段上提供網絡覆蓋，另外還需要 24 架戰術無人機才能支持在 5 GHz 頻段上運行的更高數據帶寬網絡。

值得注意的是，本論文僅限于分析兩個空中中繼節點之間的性能，并使用了仿真模型。在現實世界中，有多種因素可能會影響室外環境中的網絡性能，例如地形影響造成的衰減。因此，為了更好地了解系統的性能，建議在實地進行深入的開發測試，并考慮環境造成的衰減和干擾。在這種情況下，提供通信覆蓋所需的空中中繼節點的估計數量可能會有所不同。此外，性能和有效通信距離也可能下降。

除中繼通信外，空中中繼節點的高度優勢還可提供額外服務，如執行監視和偵察任務。因此，為了最大限度地提高系統性能，建議未來的研究人員研究不同傳感器系統可能造成的干擾影響。為了最大限度地降低干擾幾率，可能有必要制定詳細的頻率分配計劃，以確保不同系統之間有足夠的頻率間隔。

當前用于自動規劃的戰斗模擬軟件開發在其方法中沒有考慮到戰爭迷霧。這使得他們的輸出不太現實，因為在現實世界的規劃中不可能有精確的敵人位置。人工智能控制的部隊應該能夠在沒有信息的情況下運作，而這些信息在相同的情況下是人類無法獲得的。本文提出了一種AI智能體在給定典型情報的情況下預測和評估敵方兵力位置的方法。我們還提出了一種方法來匯總這些位置的風險影響。我們在一個戰斗模擬環境中展示了這些技術，并評估了它們在多個戰斗場景中的表現。結果顯示了戰斗模擬中不確定性的重要性，并說明我們的風險匯總方法是有效的。

在將人工智能（AI）技術與作戰模擬相結合時，重要的是要將戰爭迷霧的考慮因素包括在內并加以考慮。目前的自動規劃方法依賴于對敵方部隊位置的完美了解，使得人工智能控制的智能體行動不太現實。為了使智能體的行為更加自然，人工智能兵力應該接受與人類指揮官在類似情況下可用的相同類型和數量的信息并采取行動。這將要求人工智能依賴對其對手和環境條件的理解，就像人類一樣。

這篇論文著重討論了人工智能在模擬環境中處理戰爭迷霧的能力的兩個方面。第一個方面是人類對提交給人工智能的關于敵人和環境的知識的表述。這包括敵人的優先級和程序，以及環境因素，如能見度和視線。第二方面是當給定這些知識時，人工智能可以預測戰霧中可能的敵人位置，并評估可能的敵人編隊的風險影響。

關于第一個方面，我們審查了人工智能在模擬環境中跟蹤對手和戰術注釋的方法。我們發現有必要將戰斗地形離散為一個導航圖。這個導航圖將有支持實體運動的邊和可以被注釋的節點，為人工智能代理提供戰略信息。我們還確定了在戰斗模擬環境中對單位幾何的戰術評估技術。

然后，我們發現適用于檢查軍事決策過程（MDMP）中進行的分析，特別是由戰斗空間情報準備（IPB）產生的產品。IPB的輸出包括將已知的對手戰術分層到當前的作戰環境中，以產生一個預期的敵人行動路線（ECOA），如圖1所示的態勢模板。

節點的戰術注釋可以看作是圖1中所示的頂層敵人威脅模型。當這些注釋被應用于地形的導航圖（環境層）時，其結果是將ECOA編碼到模擬中。然后，我們可以評估潛在的敵人位置與編碼的ECOA有多大的一致性。

我們把這種評估稱為編隊評分函數。這個評分函數是讓人工智能預測和評估戰爭迷霧中風險的起點。該函數產生一個數字分數，它取決于一個給定的敵方編隊在保持理想的單位幾何形狀和火力掩護的同時瞄準目標優先事項的能力。分數越高，表明越符合編碼的ECOA的要求。我們把一個能使給定評分函數最大化的編隊稱為預測。

不幸的是，識別一個最大化的編隊并不是一項微不足道的任務，因為它涉及到多個實體平衡幾個競爭性因素以產生一個分數。我們采用的方法是將未被發現的實體隨機放置在地形上的可能位置，讓它們爬到對陣型得分貢獻最大化的位置。通過幾輪的隨機放置和爬坡，產生了候選陣型集，每個陣型都是評分函數的局部最大值。每個編隊由一組不同的敵人實體位置和導航圖中節點的相關威脅值組成。

然后，我們使用吉布的典型集合方程，將候選集合中的每個編隊視為實際敵方編隊可能處于的一種 "狀態"。這使我們能夠為候選集合中的每個編隊計算出一個概率值。然后，我們可以根據每個編隊的計算概率來匯總其節點威脅值。這使我們能夠將可能的敵方陣地的估計風險表示為一個單獨的圖，我們稱之為不確定性威脅圖。由于該圖僅由現有的情報產品和觀察結果產生，它不依賴于人類指揮官無法獲得的無關信息。

本論文介紹了我們在WOMBAT XXI（WXXI）中對這些方法的實施和評估，WXXI是一個用Unity 3D游戲引擎構建的輕型戰斗模擬環境（圖2）。

使用WXXI的單位模板和真實世界的地形表現，我們進行了60次模擬戰斗，跨越三個不同層次的敵軍陣地信息。這些戰斗模擬了攻擊一個藍軍排，對抗一個靜態的紅軍小隊。在第一種情況下，我們將藍方的知識限制在一組探測到的紅方防御者。在第二種情況下，我們使用檢測到的紅色防御者和一個陣型評分函數來產生一個不確定性威脅圖，以估計實際的紅色陣型。在最后一個場景中，藍色被賦予了關于紅色陣地的全部信息。在每場戰斗中，我們都收集了關于藍方和紅方的傷亡、零散交換率（FER）和任務完成情況的數據。我們發現，當藍方得到紅方陣地的估計時，他們的表現與得到實際陣地時相當。表1提供了在三個戰斗場景中收集到的定量數據。

論文中預測和不確定性建模的新方法在自動計劃和改善兵棋推演中人工智能控制的兵力方面有很大的應用潛力。論文還提供了運動到交戰行動的進一步測試實例，并提供了一種使用編隊評分功能的計劃識別方法。最后，我們為WXXI作戰模擬環境貢獻了附加功能。

為了使多域作戰的概念取得成功，聯合部隊之間需要有一種共同的語言，而且這一概念決不能以犧牲在現有領域的機動性或通過創造一個新的領域來放棄單一領域的主導地位。并非所有的問題都需要一個僵化的理論來克服，多領域作戰需要模糊性，以最大限度地發揮其潛力。如果不這樣做，就有可能使概念僵化，使概念的效用受挫。

在美國陸軍和聯合部隊中，最近出現了實施多域解決方案以克服新出現的戰略和戰術挑戰的勢頭。應對這些挑戰的首要機制是制定理論，讓各部門承認并提供跨領域的效果以支持彼此。迄今為止，這一努力遇到了挑戰，因為聯合部隊有定義方面的挑戰，并且最終必須默許在零和資源環境中以犧牲自己的能力為代價來發展支持其他部門的能力。這項任務在最好的情況下是具有挑戰性的，在最壞的情況下是無法實現的。此外，產生一個解決方案本質上增加了與執行有關的復雜性。然而，重大的理論改革是沒有必要的，多領域合作的有利影響最好通過內在的模糊性來體現。

為多域作戰提供一個激烈的理論解決方案既無法實現，也沒有必要。允許思想上的模糊性提供了機會，使各部門能夠保持主要領域的主導地位，這對于多領域合作和跨領域的成功來說是必要的。它還允許制定與特定情況相關的解決方案，利用創造力，而沒有在零和資源環境中進行資源競爭的風險。各部門之間的同步性可以通過更加集中和一致的語言來克服，并通過使用現有的基礎設施來實施變革而不產生重大動蕩，使美國的軍事優勢保持不變，并能夠確保美國持續的全球力量投射。

無人駕駛地面車輛（UGVs）可用于軍事領域，以減輕士兵承擔的風險，以及為體力要求高、枯燥或危險的任務提供解決方案。雖然使用UGV有好處，但也有需求和限制。本論文探討了最終用戶--瑞典武裝部隊的一個輕步兵營--對于為城市地形中的軍事行動而設計的UGV在功能方面的要求。這是通過一個帶有焦點小組的探索性案例研究來完成的，來自第31游騎兵營的士兵和軍官使用兩種不同的UGV原型來完成任務。隨后是半結構化的小組討論，探討了需求、限制和要求。然后，通過主題分析方法對收集的數據進行分析。

主題分析的結果發現，焦點小組的要求有幾個重復出現的意見。這些要求被分為四類：（1）速度，（2）用例，（3）圖像生成的傳感器，以及（4）自主功能。總之，本論文在四個類別中共確定了13個需求。總而言之，這些要求意味著用于城市地形的軍事行動的UGV必須能夠跟上沖刺的士兵，提供視覺掩護，能夠與附近的物體互動，有幾個高質量的傳感器和強大的自主功能，使士兵能夠專注于控制UGV以外的其他事情。

訓練一名步兵軍官在軍事行動中選擇適當的排隊，傳統上需要投入大量的訓練資產。步兵訓練將受益于在普遍可用的平臺上進一步發展高容量的訓練。2018年，創建了一個基于計算機的模擬排編隊決策任務（PFDT），并利用認知與績效目標訓練干預模型（CAPTTIM）來確定哪些參與者達到了最佳決策以及何時發生。本研究在該工作的基礎上，在兩個流行的平臺上完善和測試PFDT。PFDT包括32個場景，每個場景隨機呈現四次，總共128次試驗。在這些場景中，有五個因素被操縱，一個中小企業確認了最佳、可接受和差的決策反應。基礎學院和海軍研究生院的27名學生在三種平臺中的一種完成了PFDT：平板電腦、虛擬現實（VR）或帶編隊的VR（為參與者提供在虛擬背景上描繪編隊的能力）。CAPTTIM表明，在達到最佳決策所需的試驗數量上不存在平臺效應。此外，參與者的經驗水平并不影響專家或新手在對方之前達到最佳決策。因此，PFDT是一個可行的軍事訓練模擬器，無論所使用的技術平臺或步兵訓練的數量如何。

在從有機組人員的飛機向無機組人員的飛機過渡的過程中，海軍航空部門把重點放在了技術方面，而不是人的方面。這一轉變挑戰了傳統的飛行員身份，即基于坐在駕駛艙中實際操作飛機的身份，因為無機組人員飛機的飛行員是通過遠程控制飛機或管理戰場而不是駕駛艙。本論文使用身份理論和社會認同理論來分析19世紀海軍從風帆到蒸汽動力的過渡中的類似文化因素，以確定一些直線軍官如何以及為什么抵制和拒絕蒸汽技術，抑制了過渡。在這個案例研究中，海軍領導層通過命令來鼓勵抵制蒸汽動力，并且在工程師奪走了推進控制權并取代了與軍官身份相關的符號時，未能引導軍官身份的必要變化。為了避免重復這種失敗，海軍必須監督飛行員身份的轉變，以便充分利用技術和人類的潛力。海軍領導人應該強調團結，而不是制造分裂，創建一個包容性的飛行員身份，在提及飛機類別時使用不以人為主的術語，并為所有人創造可行的職業道路。

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

自主和半自主系統在一個系統的框架內運行，利用其自身的感知、認知、分析和執行行動的能力來實現其目標。無人系統對美國國防部（DoD）的采購程序提出了重大挑戰，該程序是為開發和部署人在環型能力而建立的。本論文的目的是對通過軍事采購程序開發半自主和自主系統的挑戰進行分析，以確定增加項目成功的可能性所需的最佳做法和趨勢。

分析的第二個目標是比較和對比具有自主能力的系統的測試和評估方法。測試和評估過程的目的是使決策者能夠管理技術風險，并在做出實戰決定之前評估能力的強大和成熟程度。自主系統需要嚴格的測試/制造策略，對大多數項目來說，這將導致成本超支和進度違反。此外，試圖跟上快速變化的技術步伐超過了美國防部使用尖端技術的成熟系統的能力。

圖12。DoDI 5000.02自適應采購框架。

前沿作戰基地（FOB）防御是一項人力密集型任務，需要占用作戰任務的寶貴資源。雖然能力越來越強的無人駕駛飛行器（UAV）具備執行許多任務的能力，但目前的理論并沒有充分考慮將其納入。特別是，如果操作人員與飛行器的比例為一比一時，并沒有考慮提高無人機的自主性。本論文描述了使用先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）蜂群系統開發和測試自主FOB防御能力。開發工作利用了基于任務的蜂群可組合性結構（MASC），以任務為中心、自上而下的方式開發復雜的蜂群行為。這種方法使我們能夠開發出一種基于理論的基地防御戰術，在這種戰術中，固定翼和四旋翼無人機的任意組合能夠自主分配并執行所有必要的FOB防御角色：周邊監視、關鍵區域搜索、接觸調查和威脅響應。該戰術在軟件模擬環境中進行了廣泛的測試，并在現場飛行演習中進行了演示。實驗結果將使用本研究過程中制定的有效性措施和性能措施進行討論。

第1章：導言

1.1 背景和動機

2019年，美國海軍陸戰隊司令大衛-H-伯杰將軍發布了他的規劃指南，作為塑造未來四年的部隊的一種方式。他在其中指出："我們今天做得很好，我們明天將需要做得更好，以保持我們的作戰優勢"[1]。這句話摘自海軍陸戰隊司令大衛-H-伯杰將軍的《2019年司令員規劃指南》（CPG），呼吁采取集中行動，以應對海軍陸戰隊在未來戰爭中預計將面臨的不斷變化的挑戰。在為海軍陸戰隊確定未來四年的優先事項和方向的CPG中的其他指導，呼吁建立一個 "適合偵察、監視和提供致命和非致命效果的強大的無人駕駛系統系列"[1]。伯杰將軍進一步呼吁利用新技術來支持遠征前沿基地作戰（EABO）。EABO將需要靈活的系統，既能進行有效的進攻行動，又能進行獨立和可持續的防御行動。簡而言之，實現EABO將需要最大限度地利用每個系統和海軍陸戰隊。

從本質上講，伯杰將軍正在呼吁改變無人駕駛飛行器的使用方式。通過使用大型的合作自主無人飛行器系統，或稱蜂群，將有助于實現這一目標。無人飛行器蜂群提供了在人力需求和后勤負擔增加最少的情況下成倍提高戰場能力的機會。正如伯杰將軍所提到的 "下一個戰場"，海軍陸戰隊將必須利用各種技術，最大限度地利用自主性和每個作戰人員在戰場上的影響。

目前的無人系統使用理論是以很少或沒有自主性的系統為中心。另外，目前的系統依賴于單個飛行器的遠程駕駛；也就是說，每輛飛行器有一個操作員。部隊中缺乏自主系統，這在監視和直接行動的作戰能力方面造成了差距。此外，側重于一對一操作員-飛行器管理的無人系統理論要求操作員的數量與車輛的數量成線性比例。這對于 "下一個戰場 "來說是不夠的。相反，海軍陸戰隊將需要能夠讓操作員擺脫束縛或提高他們同時控制多個飛行器的能力系統[2]。

考慮到這些目標，美國海軍研究生院（NPS）的先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）已經開發并演示了一個用于控制大型、自主、多飛行器的系統，該系統利用了分布式計算的優勢，并將駕駛的認知要求降到最低。ARSENL在現場實驗中證明了其系統的功效，在該實驗中，50個自主無人駕駛飛行器（UAV）被成功發射，同時由一個操作員控制，并安全回收[3]。

1.2 研究目標

這項研究的主要目標是證明使用無人機蜂群來支持前沿作戰基地（FOB）的防御。特別是，這需要自主生成、分配和執行有效的、符合理論的基地防御所需的子任務。這部分研究的重點是開發基于狀態的監視、調查和威脅響應任務的描述；實施支持多飛行器任務分配的決策機制；以及任務執行期間的多飛行器控制。

輔助研究目標包括展示基于任務的蜂群可組合性結構（MASC）過程，以自上而下、以任務為中心的方式開發復雜的蜂群行為，探索自主蜂群控制和決策的分布式方法，以及實施一般的蜂群算法，并證明了對廣泛的潛在蜂群戰術有用。總的來說，這些目標是主要目標的一部分，是實現主要目標的手段。

1.3 方法論

基地防御戰術的制定始于對現有基地防御理論的審查。這一審查是確定該行為所要完成的基本任務和子任務的基礎。然后，我們審查了目前海軍陸戰隊使用無人機的理論，以確定這些系統在基地防御任務中的使用情況。

在確定了任務要求的特征后，我們為基地防御的整體任務制定了一個高層次的狀態圖。子任務級別的狀態圖等同于MASC層次結構中的角色。

ARSENL代碼庫中現有的算法和游戲以及在研究過程中開發的新算法和游戲被用來在ARSENL系統中實現子任務級的狀態圖。最后，根據高層次的狀態圖將這些游戲組合起來，完成基地防御戰術的實施。

在游戲和戰術開發之后，設計了基于理論的有效性措施（MOE）和性能措施（MOPs）。通過在循環軟件（SITL）模擬環境中的廣泛實驗，這些措施被用來評估基地防御戰術。在加利福尼亞州羅伯茨營進行的實戰飛行實驗中，也展示了該戰術和游戲。

1.4 結果

最終，本研究成功地實現了其主要目標，并展示了一種包含周邊監視、關鍵區域搜索、接觸調查和威脅響應的基地防御戰術。此外，開發工作在很大程度上依賴于MASC層次結構，以此來制定任務要求，并將這些要求分解成可在ARSENL蜂群系統上實施的可管理任務。這一戰術在實戰飛行和模擬環境中進行了測試，并使用以任務為中心的MOP和MOE進行了評估。最后的結果是令人滿意的，在本研究過程中開發的戰術被評估為有效的概念證明。

1.5 論文組織

本論文共分六章。第1章提供了這項研究的動機，描述了這個概念驗證所要彌補的能力差距，并提供了ARSENL的簡短背景和所追求的研究目標。

第2章討論了海軍陸戰隊和聯合出版物中描述的當前海軍陸戰隊后方作戰的理論。還概述了目前海軍陸戰隊內無人機的使用情況，并描述了目前各種系統所能達到的自主性水平。

第3章概述了以前自主系統基于行為的架構工作，ARSENL多車輛無人駕駛航空系統（UAS）和MASC層次結構。

第4章對基地防御戰術的整體設計以及高層戰術所依賴的游戲進行了基于狀態的描述。本章還詳細介紹了用于創建、測試和評估這一概念驗證的方法。在此過程中，重點是對每一戰術和戰術所針對的MOP和MOE進行評估。

第5章詳細介紹了所進行的實戰飛行和模擬實驗，并討論了與相關MOPs和MOEs有關的測試結果。

最后，第6章介紹了這個概念驗證的結論。本章還提供了與基地防御戰術本身以及更廣泛的自主蜂群能力和控制有關的未來工作建議。