该项目通过模拟各种无人机的能力并评估其贡献，研究了使用无人机系统完成超视距任务的效用。我创建了任务的 Excel 概率模型，以确定优化的武器装载量和蜂群配置，其中假定电子对抗（ECM）无人机因其领先编队位置和较大的雷达信号，与敌方交战的概率最高。ExtendSim 模拟为研究增加了时间元素。模型和模拟都显示，空对空和攻击武器的最大装载量，即每种作用四种武器，能以最低的无人机伤亡概率获得最高的成功概率。空对空和打击武器最大装载量的成功概率和无人机伤亡概率分别为 98% 和 3%。成本比较分析评估了用无人机取代有人驾驶平台的经济可行性。分析结果表明，除了发挥 ECM 作用的无人机平台外，其他所有无人机平台的单元成本和每飞行小时成本均低于载人平台。不过，使用 ECM 无人机消除了飞行机组人员伤亡的可能性。
海军空战中心武器处正在开发一种用于超视距瞄准（OTH-T）和打击（OTH-S）的自动辅助决策系统，称为战备接战管理（BREM）系统。BREM 系统目前正处于研发阶段，其设想是通过基于博弈论和人工智能评估不同的 OTH 行动方案，为军事决策者提供决策辅助。BREM 项目已开发出一个 OTH 目标定位和打击游戏原型，用于评估基于复杂的 "真实世界 "冲突的各种挑战、行动和结果。
BREM 游戏的初始范围包括空射 OTH 智能武器和类似的敌对威胁。本项目的主要兴趣领域是扩大 BREM 的范围，使其包括无人驾驶飞行器（UAV）的使用。无人平台可增强许多现有能力，如携带攻击性导弹有效载荷和电子战吊舱，以及提供 OTH 传感器监视和防御能力，从而有可能重新定义战斗空间。多架无人机以蜂群方式运行，可以混合使用具有特殊有效载荷的无人机，进一步塑造作战空间。
研究工作从制定作战概念（CONOPS）开始。作战概念包括无人机系统如何为 OTH 任务提供能力的基本互动、策略和配置。结合 BREM，目标是在使用最少资源的情况下实现最高的任务成功率。为此，需要将行动方案、可用资源和威胁数据等输入到决策矩阵中。此时，决策矩阵就像系统的大脑，自主生成优化的攻击计划。该计划包括任务所需的无人机数量、哪种类型的无人机最有效、每个单元的载荷配置以及执行任务的策略。
建立这一功能是架构分析的起点。美国防部架构框架（DoDAF）2.02 被用作捕捉整体架构的指南。UGN 团队能够捕捉并说明 OTH 任务的许多因素：有形资产、外部系统的交互、功能流、内部系统、内部通信和功能分配。从这些 DoDAF 模型中获得的深入知识促进了建模和仿真参数的开发。
建模和模拟工作的目标是量化 OTH 攻击任务中各种因素的有效性。建模重点关注两个关键概率：打击 OTH 目标的概率和蜂群无人机被击中的概率。这两个概率都受无人机选择、无人机性能和敌方熟练程度等因素的影响。模拟使 UGN 小组能够通过建模来加强收集到的数据。虽然使用了相同的性能参数，但模拟能更好地再现实战场景（即不瞄准被击落的目标）。通过建模和模拟，发现攻击型无人机是成功攻击 OTH 目标的关键无人机平台。此外，失去攻击型无人机对 OTH 攻击任务的成功概率影响最大。
该 UGN 小组相信，建模和仿真工作的结果有助于开展进一步的分析，从而在 OTH 任务中释放出新的能力。Excel 应用程序和 ExtendSim 模型将是支持 BREM 开发的近期交付成果。这些数据提供了足够的基线，但 UGN 小组建议使用真实世界中无人机有效性和可靠性的概率来重复蜂群规模分析。
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