本报告着重于2025年混合部队的任务工程过程。来自OPNAV N9I的最新任务强调了关注使用成本保守的无人系统的必要性。具体来说，重点放在近邻的竞争对手大国以及在南海的反介入/区域拒止（A2/AD）情况下可能出现的问题。海军水面作战中心的任务工程方法被用来确定拟议的替代舰队架构的具体事件，然后使用作战模拟和优化模型进行分析。对目前的无人系统，特别是那些正在开发的高技术准备水平无人系统的性能特征和成本的研究进行了汇编。提议的无人系统架构是作为A2/AD问题的解决方案而开发的。然后，无人系统架构通过优化模型运行，以最大限度地提高系统性能，同时最小化成本。然后，架构优化的结果被输入到建模和仿真中。然后比较每个架构的整体有效性，以找到最有效的解决方案。对结果进行了分析，以显示预期的任务有效性和利用拟议解决方案的无人架构的拟议成本。最有效的架构包括搜索、反蜂群、运送和攻击系统。

执行总结

A 引言

系统工程分析31组由美海军作战司令部战争整合处（OPNAV N9I）负责确定一个解决方案，以弥补与大国在2025年的预期能力差距（Boensel 2021）。该解决方案系统必须具有成本效益并能在2025年之前交付。SEA团队利用任务工程过程来确定候选的未来舰队架构来解决问题（工程副主任办公室2020）。

B 问题陈述

到2025年，如何才能有效地对抗近邻对手的反介入和区域拒止能力？

C 能力需求

以具有成本效益的方式调整目前的能力，并创建一个未来的架构，以加强美国海军的作战能力，包括存在、欺骗、ISR以及在反介入和区域拒止环境中的防御和进攻能力。

D 任务描述

利用任务工程流程，总体情景被设定在2025年的南海。大国已执行了其九段线的领土要求，并建立了一个反介入/区域拒止（A2/AD）区。大国不断扩大的舰队、对人造岛屿的使用、远距离ASCMs以及对无人系统的扩大使用使美国的水面作战舰艇处于高风险之中。总体任务是美国海军DDG通过提高其杀伤力和生存能力，在A2/AD区域内进行FONOPS。在整个方案中，有三个小场景被开发出来。OTH ISR、目标选择和交战，威胁无人机蜂群，以及提供目标选择的威胁无人机ISR资产。

E 任务衡量

衡量任务成功与否的总体标准是美国海军部队在近乎同行的反介入区域拒止环境中的作战能力。有助于衡量成功的有效性的措施是DDG的生存能力和杀伤力的提高程度与解决方案系统的成本相结合。

F 分析设计

为了分析拟议的系统解决方案（SoS）是否能达到既定的成功标准，设计了一个价值体系。利用通用的海军任务列表，项目组确定了拟议的系统解决方案需要完成的三个二级任务，以完成任务（海军部，2008）。

对三个选定任务下的后续任务进行了评估，以确定拟议系统需要完成的具体功能。通过这次审查，确定了候选无人系统需要完成的四项高级功能。这些功能是交付、搜索、通信中继和打击。为每项功能选择了性能措施，以用于多属性价值分析。

多属性价值分析被用来比较完成四个功能中一个或多个功能的候选系统。一个系统的价值是根据每个性能指标对完成一个特定功能的重要性，给每个性能指标分配一个权重而得出的。权重从1到5不等，其中5表示最重要的MOP。计算MOP和权重的乘积，并将每个乘积相加，以获得系统的价值。

为了确定可行的候选系统，项目组成员各自研究了一个不同的无人系统，并收集了每个候选系统的性能衡量标准。如果一个特定的无人系统的MOP值不知道，则推断其值与一个类似的系统相同。如果不存在这样的类似系统，则使用启发式方法估计该值。对于每项功能，至少有一个系统符合技术成熟度，可考虑用于2025年的混合部队。

F.1 建议的系统簇

为了实现所有四个功能，候选系统的组合被排列组合成16个系统簇。每个备选方案的系统价值和成本都被计算出来。系统价值的计算方法是将每个备选方案中的每个系统的价值相加。

F.2 优化

为了产生用于比较的替代方案，该团队使用整数线性规划生成了架构。这是用Pyomo的优化功能完成的。线性规划被创建、约束以更好地表示现实，并被解决以生成分别针对性能、预算和替代合约选项进行优化的替代架构。

F.3 使用炮击作战模型计算MOE

现代导弹战可以使用炮击作战模型进行评估。这个模型被用来计算每个小场景中的每个SoS备选方案的有效性。结果显示了超视距ISR平台的重要性，一个独立的武器系统来对付敌人的无人机，目前IAMD作战系统的有限防御能力，以及超视距搜索和瞄准能力。

F.4 基于电子表格的战斗模拟

“大国”和美国都拥有深入的综合空中和导弹防御。为了证明这种互动，在微软Excel中使用反二项式函数对不同的交战进行了建模。每一个拟议的舰队架构都被输入到三个小插曲的战斗模拟中。为了获得随机的结果，试验的数量被设定为300次，每个概率都有一个可能的值范围。该模型中的自变量可分为防御性或进攻性变量。防御性变量是每个单位的综合防空和导弹防御武器的杀伤数量和杀伤概率。PLAN的进攻性变量是YJ-18 ASCM和Harpy无人机的命中数。美国海军的进攻性变量是海上攻击战斧、ASCM和特定攻击无人机的进攻性命中数量。

模拟的结果显示了击中敌方水面平台或美国海军水面部队的数量。通过比较建议的系统与基线的命中率，可以得出变化的百分比。在我们的分析中，进攻和防御的有效性被平均加权，允许将进攻和防御百分比变化的高值相加，以计算出高低变化的总百分比。

F.5 使用基于智能体的建模和仿真进行模型验证

基于智能体的建模和仿真（ABMS）被用来验证每个设想的系统架构与所需的MOE。ABMS旨在通过对智能体之间的相互作用进行建模，来捕捉战争交战的随机性，但又很复杂。进行了蒙特卡洛分析，以收集每个系统性能的个体层面的数据。随后的统计分析提供了一个途径，以确定和量化每个拟议的系统架构所实现的改进。为此目的，指挥部：现代行动（CMO），是一个跨领域的现代兵棋推演计算机软件，旨在模拟战术到作战水平的行动，被用作仿真引擎。CMO模拟的是基于规则的智能体，它们相互之间以及与环境之间的互动，包括感兴趣的场景中的武器系统（Coyote, YJ-18, Chaff）和平台（例如PLAN DDG, Luyang）。与多属性价值分析方法相比，CMO允许对定量的系统MOP进行建模，并在模拟结果中观察其相对差异。

G 电子表格作战模拟结果

电子表格战斗模型模拟的第一个结果是解放军DDG在三个不同的迭代中对美国海军DDG的命中率，即只用YJ-18攻击，只用哈比攻击，以及YJ-18和哈比同时攻击。同时使用YJ-18和Harpy的命中率被作为防御性MOE的基线值。接下来，两种不同的防御性无人机系统被分别加入到作战模型中。对只有哈比的攻击和YJ-18与哈比的同时攻击进行了重复模拟。每个系统的防御性百分比变化是用前面描述的公式计算的。

接下来的结果是美国海军DDG在三次不同的迭代中击中PLAN DDG的次数。模拟了仅用MST攻击、仅用ASUW无人机攻击以及MST和ASUW同时攻击的结果。只用MST攻击的命中率作为进攻性MOE的基线值。接下来，七个不同的运载系统被分别加入到作战模型中。对仅有ASUW无人机攻击和同时进行的MST和ASUW无人机攻击进行了重复模拟。每个投送系统的进攻百分比变化被计算出来。

将同等权重的进攻和防守百分比变化相加，计算出高和低的总变化百分比。根据该模型，期望值是这样的：在0.95的置信度下，增加SoS将使水面部队的有效性增加一个介于高值和低值之间的百分比。

H. 基于智能体的建模和仿真结果

总的来说，从ABMS观察到的性能与从电子表格模型观察到的性能MOE相关。在所有提议的架构中，都观察到了防御和进攻MOE的明显改善。这是预料之中的，因为在DDG上增加任何防御性武器系统应该减少舰队DDG的直接命中数量。同样，增加一个具有增强OTH感知能力的进攻性武器系统会增加对目标直接作用的武器数量。

对防御性和进攻性MOE与每一方所消耗的平均武器数量的比率的进一步分析显示，由于美国海军DDG上增加了反群武器系统，防御性MOE得到了改善。这种增加被证明是对所有架构的一种有效的广泛改进。三种提议的架构之间最明显的差异来自于进攻性MOE（%），其中性能系统优于其他架构。与发射的武器总数相比，预计一个性能更好的系统会向目标发射更少的武器，同时造成更多的命中。

I 结论

这项工作证明了低成本的无人驾驶威胁系统给传统水面战舰带来的危险，这些系统可以在几乎没有警告的情况下进行协调和攻击，并为船员提供很少的反应时间。为了避免强制增加对峙距离以提高生存能力，有必要使用增程传感器系统和反无人机系统来弥补预期的能力差距并提供进入被拒绝区域的机会。为了使这些系统可行和安全，高带宽的通信系统将是必需的。

为了满足这些需求，建议的解决方案系统利用Dive-LD来运送Coyote无人机平台。搜索和通信中继将由两个VBAT无人机平台提供。这种平台组合为每一美元的系统成本提供了最高的进攻和防御能力的提高。丛林狼 "无人机也将作为一个蜂群来防御威胁性无人机群和威胁性无人机ISR资产。增加解决方案系统的采购将提高舰队的生存能力和杀伤力，并允许在其他舰队优先领域进行额外投资。

建议通过为无人机平台配备额外的无源传感器来改进该系统，以利用电磁频谱的所有部分，从而提高在所有天气和战斗条件下探测敌方威胁的能力。此外，拟议的解决方案系统可以扩展到许多其他领域和任务区，如港口防御和反对出口。