美国陆军重点研究项目发展综述

美国陆军重点研究项目发展综述

梁宇

陆军炮兵防空兵学院

摘  要：为了应对未来日益复杂的作战环境和增强自身核心竞争能力，美国陆军加强对可能影响未来战场形态的能力与技术理念的研究。从网络/通信/导航技术领域，人工智能领域，雷达与高超声速武器领域三个方面，梳理探讨了美国陆军当前主要重点项目最新发展情况、取得成就、研究规划等，以其对我有启示意义。

关键词：美国陆军；网络/通信/导航；人工智能；雷达；高超声速武器；研究进展

2018年，美国陆军研究实验室（ARL）发布了《未来陆战展望》，对2050年未来战争的作战形态、陆地战场环境以及作战方式进行了预测与论述，从可能改变未来战场形态的能力与影响作战形态的主要技术理念两个方面指明了未来研究的重点所在。网络/通信/导航技术领域，人工智能领域，雷达与高超声速武器领域是美国陆军未来发展规划的重中之重，是美国陆军应对未来日益复杂的作战环境和增强自身的核心竞争能力的重要支撑，本文从以上三个领域探讨美国陆军最新研究进展。

一、网络/通信/导航技术领域

（一）基于“软件定义网络”的MTD技术

美国陆军研究实验室、新西兰坎特伯雷大学与韩国光州科学技术研究所于2018年开始合作，共同研究移动目标防御技术（MTD）以应对网络威胁。目前，该技术已经在“软件定义网络”（SDN）中取得了新进展。MTD技术主要是通过高频率地更改计算机的IP地址，导致黑客无法识别攻击对象。而“软件定义网络”技术则可以通过将网络中的各个设备的网络控制转移到集中控制器上，提供对网络策略的动态管理。由于软件定义网络控制器可定义网络配置，因此在可变条件下能够使网络操作更具可靠性，反应速度也更快。

尽管MTD技术作为主动防御手段能够在攻击者进入目标系统之前采取防御措施，从而增强安全性，但该技术仍然面临以下问题：MTD技术在系统安全性和整体性能之间的平衡问题；MTD技术需要不断改变IP地址，使得部署主动防御和安全系统会产生一定的成本的问题。目前研究人员通过利用“软件定义网络”的技术，使计算机保持真实IP地址不变的情况下，通过频繁改变虚拟IP地址将真实地址与网络隔离，已经能够在一定程度上降低成本。未来基于“软件定义网络”的MTD技术一旦成熟应用，将大幅提升陆军的作战能力。

（二）陆军战场物联网

美陆军十分重视利用战场物联网来保持并增强优势，以应对未来跨域协同、无人化、网络化作战环境。为此，美陆军研究实验室早在2017年就成立了“战场物联网合作研究联盟”（IoBT CRA），而战场物联网的建立旨在将作战人员与装甲、无线电、武器等方面的智能技术有效联系起来，为其提供态势感知与理解、战场预测及风险评估等能力，并对战场上自主代理与作战人员间的协同作战能力等进行研究。

此外，美陆军还将“远程广域网”部署在智能城市，将密集的城市地区的物联网设备和传感器集中在一起，并不断进行相关测试，以进一步研究如何利用智慧城市技术提高战场物联网的能力，为战术作战中心的态势感知及决策支持能力提供支持。

表1  美陆军战场互联网研究现状

（三）GPS拒止环境下人/机定位新技术

ARL于2018年开发了一种能够同时对GPS拒止区域内的人和机器人进行定位的新算法，并研发了一种能够确定频率信号源波达方向（DoA）的新技术，能够根据在不同空间地点所采样的接收信号强度（RSS）的梯度，获取关于信号源方向的信息。该项研究利用几个公开的与内部收集的测量数据集，以及高保真仿真数据对40兆赫和2.4千兆赫波段进行了验证，结果证明该项新技术能够在多径信号情况下发挥作用，未来技术一旦成熟应用将对复杂军事环境中的下车步兵以及人/机编队产生重要的实战意义。

表2  GPS拒止环境下人/机定位新技术

二、人工智能领域

（一）黑暗及远距离面部识别

美国陆军研究实验室于2018年利用卷积神经网络和一系列算法，实现了黑夜中的人脸识别，识别准确率超过80％，并且该人脸识别技术能够在红外面部图像与现有生物识别人脸数据库之间进行匹配，但其所达到的准确率尚且很难进入实用阶段。2020年ARL与国防部其他组织机构等合作研发了可将数据集成至软件和硬件平台中的初始算法，计划在未来两年内继续完善该算法且开发实验原型，并在作战相关的环境中开展战场试验。目前用于将热成像与图像数据库关联的算法在受控测试数据集上的准确率已经能够达到约90％。

未来美国陆军还将致力于开发一种将面部识别技术应用于使用热成像设备拍摄的图像的方法，旨在能够从建筑物外拍摄人物，使用可在几乎完全黑暗中穿过墙壁的摄像头拍摄照片，人工智能能够识别影像中的人物，以辅助战场侦察和协助士兵识别政府监视名单上的敌方贵宾或个人。

（二）人-人工智能代理编队

陆军研究实验室正在开展人类和智能设备之间如何更好地相互理解的基础研究，通过自然语言以对话形式进行人工智能和人的鲁棒性互动，并进行澄清和交流。通过向人工智能系统提供人对其行为的反馈，陆军研究实验室已经在基于透明度的接口方面，在允许人工智能系统从人身上探测身体线索的研究方面，以及在人在回路的强化学习方面取得了重大进展。

此外，在“基于态势感知的机器代理透明度”（SAT）模型研究的基础上，ARL还于2018年完成了两个项目——IMPACT项目与“自主班组成员”项目，研究了通过增强代理透明度这一方法来改进人与人工智能代理之间的协作，成功验证了提升人与人工智能代理编队工作效率的新方法，即机器人、无人车或软件代理向人类传达其意图、行为、未来计划和推理过程的能力。

其中，IMPACT项目由ARL开展，主要研究有关利用人机编队进行无人车管理的人工智能。“自主班组成员”项目由ARL和海军研究实验室（NRL）联合开展，主要研究代理透明度对操作员任务表现的影响。在完成IMPACT项目与“自主班组成员”项目的基础上，ARL将进一步解决来自设计用户界面（包括视觉、听觉和其他形态）的挑战，从而实现人与代理的双向透明交互，并且不会给操作人员造成超量信息和过度负担。其最终目标是建立并保持凝聚力，且表现优异的人-智能机器团队。

表3  IMPACT和“自主班组成员”进展

（三）人机协作编队之脑科学研究

ARL在2019年开始着手进行关于人工智能如何适应士兵思维与生理状态变化的研究工作，并将重点放在个人层面的保护状态，使技术能够适应个人，以有助于预测士兵在一种情况下的行为或反应，定义大脑的运作模型。其主要从以下三个阶段开展工作：1.测量人体生理信号，预测士兵状态；2.根据所检测到的生理信号，确定将采取的方案；3.确定AI与士兵之间建立闭环实时系统与否。

目前该项研究已经取得了初步研究成果，所获得的大脑活动协调模式，能够增强士兵与机器人的连接。同时，ARL还拟定了短期、长期的研究内容与目标，如下表所示。

表4  人机协作编队项目研究内容与目标

总而言之，ARL该项研究的意义在于将士兵与人工智能结合，探究作战时士兵的思维模式与物理状态，让人工智能能够适应人类的实时状态变化，最终实现强大的人机协作编队。

（三）雷达与高超声速武器领域

（一）雷达技术路线图及下一代相控阵雷达技术

美陆军研究实验室多年来一直致力于提升未来陆军雷达的技术水平，尤其自2018年以来更是开发了一系列雷达技术新概念，其中包括认知资源管理、多波段天线以及应用于低成本协同传感器的软件定义无线电技术，旨在解决目前陆军面临的电磁频谱资源紧张、干扰强度增大等问题，并适应当前高度动态化的电磁环境。

美陆军雷达技术的发展趋势主要包括波形多样化、认知处理以及模块化、多波段硬件/软件技术，旨在通过研发新型雷达体系架构，使其具备更大的应用潜力，以满足未来陆军雷达作战多任务功能需求。

雷神公司于2020年上半年完成首部陆军低层防空反导系统雷达——LTAMDS雷达的制造工作，为美陆军新一代低层防空反导系统提供搜索和火控导引，并以能够应对高超声速武器等新一代空袭兵器的威胁，能够发现并稳定跟踪和捕捉高超声速目标为最终研发目标。LTAMDS雷达结合广泛的自动化技术，采用了下一代相控阵雷达技术，氮化镓材料组件是其关键技术之一。该雷达的有效探测跟踪距离，对隐身目标的探测能力，以及对多批次目标的处理能力均远优于“爱国者”系统雷达，据称其综合探测性能更是达到“爱国者”最新改进型号雷达的两倍以上。该雷达的制造成功，标志着美国陆军低层防空反导系统项目已经取得了突破型进展。

表5  美陆军研究实验室雷达路线图

（二）新型高超声速武器研发

作为美国近年来大力发展的多域战技术的重要组成之一，高超声速技术及武器的研究也备受美陆军重视，并相继开展了多个项目研究。在此对近几年较为典型的相关项目进行梳理。目前美陆军对于高超声速武器的耐高温材料、3D打印实现冷却结构与武器结构一体化以维持低温等领域较为关注，未来将在此基础上深入研究并继续推进高超声速武器的实用化进程。

表6  美陆军高超声速武器项目研究

四、结语

美国陆军未来重点研究方向，网络/通信/导航技术领域主要关注基于“定义软件网络”的MTD技术、陆战场互联网、网络适应策略、通信技术优化与量子信息技术及GPS拒止环境下人/机定位；人工智能领域主要关注黑暗及远距离面部识别、人-人工智能代理编队研究、人机协作编队之脑科学研究、自主智能机动等；下一代雷达将以氮化镓材料组件为关键技术，综合探测性能够达到“爱国者”最新改进型号雷达两倍以上；移动式陆射高超声速推进系统、原型化的战略打击武器系统以及在拓展高超声速武器应用范围的同时引入新的飞行器结构将是高超声速武器领域的研究重点。网络/通信/导航技术领域，人工智能领域，雷达与高超声速武器领域所涉及的诸多相关技术，将改变未来陆战场规则，推动美国陆军在多维度、跨领域的对抗中进一步向网络化、智能化方向深度发展。

小参考文献：

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