远望智库科技预警中心 防御君 随着作战平台的多样化，预计未来战场上空将越来越拥挤，大量人员\无人机、弹药和导弹充斥着战场天空。为了消除友军空域活动的冲突并在战场上快速对抗敌方行动，需要新技术来有效整合各个领域的影响。
为此，美国国防高级研究计划局 (DARPA) 今天（4 月 8 日）宣布了与陆军和空军合作的空域快速战术执行全面感知 (ASTARTE) 计划，旨在为空域用户提供真实的在联合全域指挥和控制（JADC2） 行动）期间，通过联合火力支持战术部队以及反介入和区域拒止 (A2/AD) 系统，以低风险的方式消除冲突在引擎盖下。 ASTARTE 由一个运行理解和决策算法的人工智能 (AI) 引擎、一个结合了创新、传统和非传统传感器的网络层组成。
ASTARTE 项目将提供更准确和及时的空域图像，允许同时和动态的远程火力任务、有人驾驶和无人驾驶飞机系统 (UAS) 在同一空域内以安全有效的方式运行。它将与现有的指挥和控制（C2） 系统进行互操作和协调，以确保空域用户和运营商获得最新和相关的信息。ASTARTE 不仅将为蓝军提供不断更新的实时四维（空间和时间）战斗空间的动态图像，还将利用其传感器网络检测和绘制敌方空域使用情况，增强 A2/AD 环境中的态势感知。
当前的空域规划和控制方法主要涉及手动和静态程序来分配禁止适应性重新分配任务的“路线”和“区域”，因此也增加了任务完成和错过任务机会的风险。此外，这种方法通常被视为提供任何灵活性的唯一方法，但代价是对可用空域的使用效率极低。远程火力和空域用户之间的空域分辨率是这个更大的空域操作问题的症状。火力和空域用户之间的协调缓慢且不精确，通常需要在执行火力任务之前通过语音通信手动消除冲突，从而大大提高军队的火力和机动能力。
空域被划分为不支持多用途的大型三维块，并在较长时间内受到限制。此外，航迹关联和空域清空都是人工完成，新武器和新系统无法有效整合，并非所有机载平台都可见或被追踪，现有空域管理系统由于数据连通性和格式限制难以相互连接。随着战场上自动驾驶汽车和远程弹药群的预期增加，当前空域管理系统和流程将难以支持的复杂性将会增加。此外，在 A2/AD 环境中 JADC2 空域作战的传统方法可以通过易于检测的射频 (RF) 发射来暴露目标。最后，目前的空域管理系统对敌方空中和地面活动的了解不完整，而这是全面了解空域所必需的基本要素。
以前创建更加动态和联合的空域图像的尝试（例如单一综合空中图像项目）依赖于一种过于复杂和繁重的集中式方法，该方法试图将所有操作、数据以及指挥和控制系统结合起来进入一个共同的框架，并试图维持所有飞行轨迹的无法实现的高分辨率、实时更新。相比之下，ASTARTE 寻求收集数据以形成完整的空域地图，并根据需要重新规划以支持动态 JADC2 操作。
ASTARTE 项目将利用先进的理解和决策算法与传统的空域管理技术相结合，例如预先提交的飞行计划、来自任务规划软件的详细路线、空中平台的自动报告以及创新等非传统手段无线电频率和光学方法来创建更完整的空域图。无线电发射器的普及、低成本的处理能力、战场上传感器的普及以及机器学习的进步都将有助于 ASTARTE 的成功。 Astarte 方法的一个关键方面是理解，为了确定实体在哪里，我们只需要确定它不在哪里。大多数平台和武器只是短暂地占据空域，因此当前指定和限制大块空域以支持平台的做法将大大改进为动态时间系统，允许多个平台和武器在同一空域共存。将通过评估与不同选项相关的风险（后果和可能性）来确定行动方案（COA），从而在时间和空间上最大限度地利用空域。图 1 是使用大型空中走廊和受限作战区域的当前空域运行的图形表示，与设想的未来相比，ASTARTE 将把受限空域减少到每个机载平台和武器周围估计概率很小的系统，从而为所有人提供准确的定位空域实体。这些概率系统将在数字世界模型中发展，允许 ASTARTE 试验不同的计划、预测冲突、优化任务传感器的放置、提出包括风险评估在内的替代方案，并提供四维通用作战地图 (4dcop)。
图 1-ASTARTE 项目未来空域运营
ASTARTE 计划将专注于最具挑战性的空域问题 - A2/AD 系统下的陆军师上方的空域。如图 2 所示，这个空域约为 100 公里乘 100 公里，从地面延伸到空中 18,000 英尺。范围包括陆军、空军、海军、海军陆战队、特种作战部队、联军、敌方有人和无人驾驶飞机，以及在空域内和通过空域作战的弹药。它还包括执行火力任务和近距离空中支援的部队。空域还可能包括商用飞机和其他飞机。但是，系统必须了解相邻空域和分区空域上方的空域，以便将资产包含在该空间中。陆军师级空域管理是第一个使用联合和联盟规划工具的梯队。这些工具的接口将有助于确保 ASTARTE 从头开始设计，以支持所有联合和联盟空域作战。
图2-ASTARTE项目关注的战斗空间体积
图 3 显示了当前的军事 C2 系统：战区战斗管理核心系统 (TBMCS) 和陆军作战指挥系统 (ABCS) 中的其他系统，例如战术空域集成系统 (TAIS)、先进野战炮兵战术数据系统 (AFATDS)、防空和导弹防御工作站 (AMDWS)、无人机系统 (UAS) 地面控制站、分布式通用地面系统 - 陆军 (DCGS-A)。这些系统使用标准的军用消息格式，例如数据分发服务 (DDS)、可变消息格式 (VMF)、美国消息文本格式 (USMTF) 和其他数据交换来相互共享信息。 ASTARTE 算法解决方案应该是无中心的，并且设计有一个应用程序编程接口 (API)美国未来作战系统，可以轻松地与这一系列系统集成和互操作，以便操作员可以在本地环境中使用 ASTARTE 功能。
图 3 - 当前的军用空域管理和操作系统
图 4 显示了 ASTARTE 在规划和执行空域行动中的作用的概念可视化。图中的云代表C2系统接口和传感器系统。指挥和控制系统接口将通过许多现有的军事系统（如 TAIS、AFATDS、TBMCS、AMDWS、UAS 地面控制站、DCGS-A 等）提供规划、指挥和决策。ASTARTE 引擎将驻留在指挥所计算中环境 (CPCE)，它已经托管了图中所示的多个 C2 系统。但是，ASTARTE 应该可以扩展到其他计算平台或云托管。传感器系统可以包括光电、红外、反迫击炮雷达、单基地雷达、射频传感器、激光指示器、气象雷达等。与 C2 系统接口层一样，ASTARTE 算法解决方案也应具有面向传感器的 API，以便与各种传感器和数据源轻松集成和互操作。
图 4-ASTARTE 空域作战中的作战执行
ASTARTE 项目技术领域
ASTARTE 项目将包括三个技术领域：理解和决策算法、传感器和虚拟实验室测试台。
技术领域 1（TA-1）理解和决策算法：TA-1 的目标是开发利用人工智能、数据分析、强化学习和认知人机界面。这些算法将模拟多个空域用户的行动过程，识别冲突，确定直接限制的操作区域，并为评估风险级别提供建议。TA-1 算法将使用机载实体的状态，这些实体的信心基于位置精度椭圆和更新的任务分配来预测和动态估计空域需求，以在空域操作的规划和执行阶段协助空域用户。
此外，TA-1 算法将开发和执行传感器收集策略以监控空域运行，同时考虑资源可用性、网络负载和信息需求。这些算法将细化和更新空域中的实体位置和平台不确定性置信椭圆，并根据传感器网络或其他数据源提供的信息预测未来位置。运营商将被告知空域和火力计划中的潜在冲突，并将为包括风险和正当性在内的替代行动方案提供解决方案。 TA-1 算法的潜在方法可以包括图论、强化学习、粒子群优化、全局优化和博弈论等方法来生成动作过程。鼓励提案人与多个技术团队合作，例如大学和有成就的 AI 专家，他们可以为整体创新算法解决方案做出贡献。
提案应提供详细的方法，该方法将：
技术领域 2（TA-2）传感器：TA-2 的目标是开发一种创新的分层传感器网络系统，能够在 A2/AD 环境中检测和跟踪飞机、武器和地面实体。传感器网络覆盖方法如图5所示，它由空域的多个覆盖区域组成，可以利用各种传统和非传统传感器来优化实体位置，对传感器进行建模和仿真以确定性能、传感器放置规则、延迟和准确性。传感器系统包括但不限于：新型光电/红外、雷达、激光指示器、轻型反火雷达、转发器和通信系统。
图 5-ASTARTE 传感器功率覆盖范围
TA-2 将包括传感器网络中每个传感器组件的设计和原型设计，其中可能包括高质量、低成本的商用现成技术或重新用于 ASTARTE 计划的现有传感器。除了创新但不太成熟的技术外，这些传感器预计将是两种相对成熟的技术的混合体。提议的传感器网络应包括每个贡献组件的足够性能细节，以及整个系统的足够性能细节。要考虑的传感器可以是静止的、移动的随机传感器。 DARPA 鼓励支持者与多个技术团体合作，这些技术团体可以提供具有不同和不同功能的创新传感器，以实现有效的系统系统传感器网络解决方案。提案应包括传感器网络中单独定价的单个传感器技术。
提案应提供详细的方法，该方法将：
技术领域 3（TA-3）虚拟实验室试验台：TA-3 的目标是开发一个虚拟试验台环境，包括空域、传感器和虚拟机模型或现有 C2 的真实视图系统支持比实时更快的模拟。图 6 显示了虚拟机实现、世界模型估计、支持 AI 的冲突识别和冲突概率空间之间的关系。ASTARTE 还将与智能反馈接口，这将使 ASTARTE 能够理解并影响联合任务。该测试平台将充分利用开放式架构和最佳 DevSecOps 实践和软件。它将允许探索空域操作算法和感兴趣的传感器模型的完全虚拟实现。通过利用通用陆军指挥后计算环境 (CPCE) - 基于软件框架，该环境将支持从虚拟仿真到实际操作的无缝过渡。系统的性能将通过建模和仿真 (M&S) 以及现场试验和演示进行评估。
图 6-ASTARTE 系统组件和功能表征
提案应提供详细的方法，该方法将：
跨技术领域的互动
每个 ASTARTE 技术领域都是独立的，有独立的目标，并且会被独立评估。但是，ASTARTE 实施者必须从整体系统的角度了解一个技术领域的决策如何影响另一个技术领域。
图 7 - ASTARTE 系统技术之间的连接和相互依赖的概念表示
图 8 - ASTARTE 的跨技术领域数据和概念信息交换示例
设想当基于真实作战场景、真实情报或指挥和控制数据、真实威胁系统或真实蓝军平台和武器的算法用于开发、训练、实验或测试系统时，ASTARTE 引擎和传感器网络将在秘密级别运行。 ASTARTE 执行者必须具备适当的能力来处理和生成机密级别的机密信息。但是，此要求不适用于可能作为分包商参与的组织，例如大学。
ASTARTE 项目架构
ASTARTE项目分为3个阶段，共46个月，如图9所示。三个阶段如下： 第1阶段：组件开发，14个月；第 2 阶段：虚拟环境集成，14 个月；第 3 阶段：实时环境集成，18 个月。
提案者必须在一个提案中提出解决方案，涵盖所有技术领域，即 TA-1、TA-2 和 TA-3。 DARPA 强烈鼓励投标人与在每个技术领域具有专业知识的组织合作。每个投标应包括第 1 阶段（基本）和第 2 和第 3 阶段的单独定价计划。不包括所有助教奖学金和第 2 和第 3 阶段的单独定价选项的提交将不予考虑。 ASTARTE Phase 1 预计会有多个演示验证器。关于执行第 2 阶段和第 3 阶段选项的决定将基于前一阶段的绩效和资金可用性。该计划的奖励数量将根据政府的决定而变化。
图9-ASTARTE项目进度
第 1 阶段，基准期，14 个月 第 1 阶段，TA-1 的任务是开发和单元测试算法以验证性能。这些算法将模拟多个空域用户的行动过程，识别冲突，确定当前和预计的空域使用要求和相关的置信水平，并提出具有评估风险水平的替代解决方案。这些算法还将制定传感器收集策略，按计划监控空域运行，并将任务分配给网络中的多个传感器源。所开发的算法有望从虚拟环境无缝过渡到真实环境，并在虚拟环境中比实时运行得更快。实施者还将开发方法和接口，使算法能够在 TA-3 虚拟实验室测试平台上运行。实施者将确保 TA-1 技术能够从空域管理和操作系统中检索和传输数据。在第一阶段结束时，执行者将他们的算法提交给政府。
在第一阶段，TA-2 的任务是设计符合 ASTARTE 标准的传感器网络架构，为虚拟环境开发传感器模型，采购传感器原型，将传感器接口保护为标准军事信息格式，以及联合传感器进行测试以验证表现。在第一阶段结束时，实施者将向政府提供传感器网络架构规范、模型和模型软件。
在第一阶段，TA-3 将负责开发一个虚拟实验室测试台架构，TA-1 和 TA-2 将如何集成到该架构中的规范美国未来作战系统，并将与政府合作提供该系统的虚拟机实现定义了接口。 TA-3 将开发一个基于陆军 CPCE 的虚拟实验室测试台，利用政府提供的硬件和现有空域管理系统的虚拟机实施。 TA-3 将与政府合作，确保 TA-1 和 TA-2 技术可以集成到虚拟实验室试验台中。在第一阶段结束时，演示验证者将展示一个与现有空域管理和操作系统集成的虚拟世界模型。
第 2 阶段，备选方案 1，14 个月 在第 2 阶段，TA-1 的任务是支持将理解和决策算法集成到虚拟实验室测试平台中，并支持基于指标的性能评估。这些算法将根据集成和性能评估进行改进，并将根据需要继续改进。
在第 2 阶段，TA-2 的任务是支持将传感器模型集成到虚拟实验室测试台中，并根据指标进行性能评估。传感器模型和评估将根据需要进行改进和持续改进。
在第 2 阶段，TA-3 的任务是将理解和决策算法以及传感器模型集成到虚拟实验室测试台中，并将根据第 1 阶段开发的指标评估性能。在操作环境中，实际模型将比实时模型运行得更快。将进行迭代改进，并根据需要重复进行性能评估。
第 3 阶段，选项 2，为期 18 个月 在第 3 阶段，TA-1 和 TA-2 任务将通过实时 TAI、AFATD、TBMCS、传感器和其他涉及空域管理和在实时环境中操作。
在第 3 阶段，TA-3 的任务是通过集成 TA-2 传感器并连接实时版本的 TAIS、AFATDS、TBMCS 和其他涉及空域管理和操作。在战斗环境中，实际模型会比实时模型运行得更快。在国家训练中心 (NTC) 或其他政府设施进行的实验将包括旅级联合作战和师级指挥所的实战演习，以演示场景。
联合旅的行动将持续大约 3 周，这是一个真实的战斗环境，包含模拟和实弹射击以及近距离空中支援任务。师指挥所演习将在陆军师总部进行，为期一周，包括模拟火力和近距离空中支援任务。表演者应部署传感器网络和算法来支持这些活动，全面参与空域作战，并展示 ASTARTE 的能力。
