过去几年，反无人机系统的研发和部署已大大加速，以应对各类无人机系统威胁。探测与跟踪系统、交战系统以及包括指挥控制在内的杀伤链其他环节的整合工作正在进行。一个重大的关切在于，这些研发大多旨在为海上舰船提供防御。然而，由于可能造成高附带损伤，以及目前这些技术尚不易于向舰队普及，这些技术进步大多无法在受限水域或港口内（无论是外国还是本国）使用。本项目所要解决的问题是，在当前已有武器系统的情况下，如何防御停泊在码头的高价值舰艇免受武器化无人机的威胁。本研究将采用基于现有技术的参数驱动方法，以确定与标准制式武器集成的增强型火控系统，能否提高安全防御码头侧高价值舰艇所需的值班人员精度。

本研究的科研问题包括：

• 在假定的系统之系统探测与警报架构下，安装在现有标准制式武器上的先进火控技术，能否增强舰载反无人机系统防御能力以及值班人员的表现、精度和效能？

具体研究目标包括：

• 建立框架并确定所需指标，以提供成功防御海军设施内高价值舰艇免受自主武器化小型无人机攻击的必要响应？

• 有效开发带有适用指标的仿真模型，以确定集成到现有武器上的增强型火控系统如何能改进现有值班人员的表现。

• 高效解读数据，以支持或反对该系统在未来应用和战略中成功进行反无人机系统防御的能力。

本研究采用一种参数驱动方法，该方法基于一个假设的探测系统与增强的值班人员能力，旨在成功防御位于海军设施内的高价值舰艇，使其免受自主小型无人机的攻击。

本研究论文将利用基于智能体的建模软件，用于调整和确定那些可能导向成功海上安全或港口安全防御的参数。本研究将基于拟议的传感器数据以及处于研发中和已部署的拦截系统，来设定海军设施探测平台和拦截技术的前提。之所以使用AnyLogic建模软件，是因为无法对一套完整的威胁探测、跟踪与拦截系统进行实地测试。在进行此类现场测试时，成本、风险和时间本质上是不切实际的。该软件能够以可承受的成本、高效且快速地协助开发针对实时问题的实时解决方案。

该模型将基于假设的港口监控传感器性能数据和一个假设的、自主武器化小型无人机威胁。模拟中的变量将包括改变武器化小型无人机威胁的速度和接近轨迹。此外，不同的值班人员响应时间也可能影响成功率。值班人员将采用的拦截方式为动能拦截，包括使用标准制式M4步枪以及集成了"智能射手"公司SMASH系统的标准制式M4步枪。M4 SMASH系统具有高成功率与低附带损伤可能性的特点，这使其成为反无人机系统防御的一个可行选项。

由于该自主武器化小型无人机实际上是武装化的，模拟的目标是在其抵达高价值舰艇之前，探测并安全地将其消除。模拟将提供数据，包括探测时间、拦截成功率、拦截耗时、值班人员响应时间，以及拦截前无人机与舰船的距离（如适用）。所有建模与配置工作所基于的AnyLogic模型项目如图所示。

图. AnyLogic模拟模型项目