美国海军反水雷无人系统进展

美国海军强调，最近在无人水面和水下项目研发上取得了成功，但负责这些工作的官员指出，在可靠性、自主性和某些特定作战装备需求方面仍面临着挑战。

美国海军海上系统司令部（Naval Sea Systems Command，NAVSEA）无人海上系统项目办公室USV自主性负责人Erin Kampschroer，在2023年6月底举行的“美国海军工程师学会多机构（译注：指政府、军队和海洋界中的相关部门和机构）快艇2023年年会”（American Society of Naval Engineers Multi-Agency Craft Conference 2023）上说“自主性必须更好些”。

Kampschroer解释道，系统和平台仅完成单一任务或“只做1次”并不够，并强调“需要始终依赖系统的性能”。

NAVSEA海军无人系统官员称，对于一些特定系统，仍需要满足其需求。例如：需要更好的USVs布放与回收系统，也需进一步减小尺度、重量和功率。

濒海战斗舰任务模块舰上集成助理项目经理（Littoral Combat Ship Mission Modules Ship Integration Assistant Program Manager）Alexander Schaps在同一次会议的专题小组讨论会上称“对布放和回收系统特别有兴趣”。

他以下一代远征型MCM中型UUV——“蝰鱼”（Viperfish）将取代MK18 Mod 2 UUV为例，说明需要研发改进型布放与回收系统。

图1  USN想为USV配备更好的布放与回收系统

（图片来源：US Navy 1761222）

Schaps说，对小型USVs而言，对SWaP的考虑仍然是一项挑战，特别是关注重量。他指出，“需要在数字环境下进行更多的合作”。

无人项目官员竭力宣传这些系统的成功和潜力，特别是对NAVSEA的远征任务项目办公室的水下弹药处理（EOD）舰队产品主任（Fleet Product director）William Cooper指挥官所称的“远征任务”的意义。

USVs和UUVs能提供适装不同传感器和效应器（译注：effector，一般指软硬杀伤武装系统）的经济可承受的模块化自主平台，为水面战、反潜战和任务提供舷外攻防能力。

Cooper提到了项目中一些正在开展的工作，包括实现USV的武装化——为“梭鱼”（Barracuda）半自主一次性灭雷UUV配备0.50英寸（12.7毫米）口径机枪或2.75 英寸（70毫米）制导火箭弹。

项目官员也看到了在USVs和UUVs上迅速插入和部署人工智能（AI）和机器学习（ML）技术和能力的潜力，以及提高在GPS拒止环境下联合作战能力的潜力，如将跨域（海/空）无人航/飞行器组合在一起对抗快速攻击艇/快速近岸攻击艇。

官员们正致力于开发更好的自主性，以实现MCM任务中的自动目标识别以及国际海上避碰规则（International Regulations for Preventing Collisions at Sea）。海军也希望获得更好的感知传感器、火控解决方案，以及单航次完成从探测到摧毁的MCM任务能力。

此外，项目官员正在寻求USVs的海上补给/加油、ISR和电子战、云服务、更安全的超视距远程通信等能力。未来的USVs将具备更好的反UAV系统能力，并实现USV-UAV集成和组队。

至于更短期的项目，Cooper提到了海军的高温超导扫雷研发工作。为此，海军研究办公室（ONR）于2023年3月向德事隆系统公司（Textron Systems）授予了一项0.208亿美元的合同，用于开发“下一代无人超导声磁扫雷”（Magnetic and Acoustic Generation Next Unmanned Superconducting Sweep）技术，其特征是在MCM-USV上安装一套高温超导磁铁和一套先进的发声器。

Textron公司称，使用高温超导磁铁的优势是它能在几乎零电阻的极高电流下工作，当与发声器联合工作时，能扫除磁感应水雷。

Cooper也强调了其它更成熟项目取得了相对成功，如“海上远征远程响应”（Maritime Expeditionary Standoff Response）项目，这是包括以VideoRay Defender ROV为基线航行器的海军下一代ROV在内的一个系统族。

海军正计划利用增量改进来升级基线航行器，提高远程能力和降低风险。

“增量I”（Increment I）聚焦于时间受限的MCM中的水雷清除任务。海军正致力于将自主性、灭雷和传感器载荷集成到基本ROVs上，以满足需求。

目前正在为“增量II”进行备选系统审查，海军希望能够通过“增量II”增强能力、增加载荷、提高远程和控制能力、提高航行器载体上的处理能力。

海军也正在进行努力，通过AMMO项目来改善自动目标识别（automated target recognition，ATR）ML技术，以更快地探测和识别水雷，AMMO项目是五角大楼国防创新单位（Defense Innovation Unit，DIU）、“超越项目”（Project Overmatch）和NAVSEA合作开展的ML开发项目。

海军计划通过开发和向GovCloud环境部署独特的ML工具来加速和改善UUV ATR ML的学习流水线（ML operation pipeline）。这一使用GovCloud基础设施的ML流水线意味着将加速MCM的杀伤链。

海军也打算提供额外的能力，以监测ML算法在边缘航行器（edge vehicle）上的性能，在边缘航行器上运行一些只占用很小内存的模型。

有了这些计划及能力，海军希望加快改进ATR能力的周期，从1年缩短到数周。边缘航行器性能监测是为了增加用户对AI自主系统的信任，将通过Overmatch项目对系统进行可扩展性设计，使其可在美国国防部项目中跨项目应用。

Cooper指出，现有的成功项目之一是“狮子鱼”（Lionfish），它是海军下一代远征MCM项目中的小型UUV（sUUV）。

Lionfish是一型改进型HII Remus 300 UUV，用于满足USN的安全需求，计划于2024财年部署给作战部队。

图2  USN在“狮子鱼”项目中采用改进型Remus 300 UUV

（图片来源：HII 2002998）

与DIU联合开发的Lionfish项目利用“其它交易权限”（OTA）合同（译注：OTA是在《美国法典》授权下，不受《联邦采购条例》（FAR）约束的国防采购模式，拥有灵活的合同、知识产权以及成本和审计标准，允许通过合作伙伴或联盟等多种方式构建采办关系，从而吸引传统和非传统国防承包商、学术界、非营利组织和其他小企业参与广泛的研究和原型开发活动）来加快对sUUV原型设计的竞争性采购。小口径UUV可由各种平台布放，用于远征行动。

Lionfish包括或计划包括；一系列传感器，如按基线配置的实孔径声呐；1个未来视频ATR通用模块；1部计划中的前视声呐和1部计划中的合成孔径声呐。

这是第1型被批准使用国家安全局（National Security Agency，NSA）批准的静态数据和传输数据加密的UUV。这一集成能力意味着可保护UUV上的保密数据。

Lionfish参加了2022年的几次演习，如3月在阿拉斯加举行的“北极边缘”演习（Arctic Edge 22）、6月在德国举行的“波罗的海行动”演习（BALTOPS 22）和9月在葡萄牙举行的“REPMUS 22”演习。

项目已实现了几个目标，包括：抵达3日内的数据获取；通过商业货轮运输锂电池；多航行器合作及MK 28 Mod 2向Lionfish下达新任务；自动目标识别（ATR）机动；大范围“搜索-分类图”（Search-Classify-Map）构建。

“蝰鱼”（Viperfish）UUV与“剃刀鲸”（Razorback）项目合作，采用了支持远征和潜艇任务的独特设计，可由水面舰船或潜艇使用。用布放与回收吊车，可从各种舰船或岸基平台上安全地部署UUV。

有了Viperfish UUV，USN计划将多种先进传感器集成到单平台上，为单航次水下任务提供选项。

这些传感器包括：1部前视声呐、1部高分辨率侧扫声呐、1台面朝底部的视频摄像机、带有多普勒计程仪和GPS的惯导陀螺系统；还具有远程数据传输（data-at-range）能力、24小时的续航力、以及模块化软件架构。

尽管USN已经进行了许多无人水面和水下系统方面的行动和实验，但国会仍然不愿对建设和部署无人舰队的项目进行大量投资，只是表达出对相关技术和一般项目监督的关切。