作为探讨美国军队未来作战网络（即所谓的联合全域指挥与控制 (JADC2）的两部分系列中的第一篇，本文探讨了作战网络对现代军事行动和展示了构成战斗网络的五个功能元素的框架。该框架为概念化和比较现有系统和提议的新功能提供了一个共同基础，即它们如何为 JADC2 做出贡献。该系列的第二篇简报探讨了国防部 (DoD) 在为未来部队设计作战网络时必须考虑的因素，包括作战限制、战略和政策问题以及替代采购方法。

定义挑战

军队使用战斗网络来检测战场上正在发生的事情，将这些数据处理成可操作的信息，决定行动方案，在部队之间传达决定，对这些决定采取行动，并评估所采取行动的有效性。战斗网络有时被称为“传感器到射手的杀伤链”（或简称“杀伤链”），它们被广泛认为是现代战争中越来越重要的要素。

近年来，虽然战斗网络的重要性越来越受到关注，但战斗网络本身并不新鲜。早期的战斗网络使用侦察员、信使、旗帜、电报和有线野战电话在战场上的部队之间传输信息和决策。随着雷达、声纳、无线电通信和空中侦察等技术的广泛采用，更先进的战斗网络在第二次世界大战中开始出现。随着战斗网络变得更快、射程更远、对军队更有利，网络本身也成为一个有吸引力的目标。正如约翰斯蒂利安和布莱恩克拉克所指出的，战斗网络之间的竞争是第二次世界大战的一个关键因素，特别是在潜艇战和反潜战中。

近几十年来发生的变化是传感器产生的信息量、通信的速度和普遍性，以及通过处理信息和比对手更快地做出决策而可能获得的战术优势的大小——有些人称之为“信息化”战争。在这种“新的战争方式”中，那些看得更远、更清晰、行动更快、射程更远的人获得了优势——而对方却没有能力做同样的事情。

促成这种新作战方式的技术进步部分是由商业发展驱动的：更轻、更便宜、保真度更高的传感器；提高蜂窝、光纤和卫星通信网络的数据吞吐能力和覆盖范围；海量云计算和数据存储中心；以及大数据分析、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 系统。这些商业技术在军事战斗网络中的应用已经被广泛认可了三十多年，并且多年来已经全部或部分地体现在许多不同的概念、倡议、战略和流行语中。这条长长的思路包括军事革命和苏联所谓的军事革命。1980 年代和 1990 年代的远程侦察打击综合体；1990 年代和 2000 年代的转型倡议、以网络为中心的战争和全球信息网格；以及2010 年代的第三次抵消战略（仅举几个例子）。

尽管对美军作战网络现代化以提高速度、弹性和互操作性的必要性进行了大量思考和制定战略，但进展缓慢。正如 Chris Brose 在他的《杀伤链》一书中指出的那样，“与其考虑购买可以比以往更快地关闭杀伤链的新战斗网络，他们 [美国军方] 还考虑购买他们几十年来依赖的相同平台的渐进式更好版本 - 坦克、有人驾驶短程飞机、大型卫星和更大的船只。”正如博泽继续讨论的那样，专注于购买下一代平台，而不是让现有平台和下一代平台更有效地协同工作所需的传感器、有效载荷和通信系统，这是军方的深层文化限制。这是当今部队存在的许多互操作性限制的根本原因，例如美国空军的两架第五代战斗机（F-22 和 F-35）无法直接相互通信。

为了解决一些互操作性问题，国防部正在使用变通办法，例如配备通信有效载荷的U-2，可将 F-22 和 F-35 相互连接并与地面部队连接。同样，战场机载通信节点(BACN) 可以在 RQ-4 和 E-11 等平台上飞行，充当通信网关，使用各种战术数据链路（例如 Link 16 和 E-11）连接飞机和地面用户。态势感知数据链 (SADL)。诸如此类的变通方法是必要的第一步，但它们未能实现网状网络的完整愿景，该网状网络允许跨军事服务、域以及盟军和伙伴部队的动态和弹性互操作性。

目前的努力

军队现在正处于构建未来战斗网络的关键时刻。国防部对此的总体概念被称为联合全域指挥与控制 (JADC2)，2021 年 5 月 13 日，国防部长劳埃德·奥斯汀正式签署了军方的 JADC2 实施战略。然而，在 JADC2 概念中，有多重重叠且有时相互矛盾的努力。空军正在寻求先进战斗管理系统 (ABMS)，该系统最初是为了替代老化的E-8C 联合监视目标攻击雷达系统(JSTARS) 飞机机队，后来演变为一项旨在开发“安全、军事数字网络环境”，但程序仍然不明确就它正在构建的战斗网络的哪些元素而言。几年来，美国海军一直在开发和扩展其海军综合火控防空 (NIFC-CA)架构，以集成更多平台、传感器和武器，包括 F-35、宙斯盾舰艇和 SM-6飞机导弹。海军还在通过“超越”计划探索自己未来的网络架构，该计划旨在“使海军能够蜂拥而至，从近处和远处、每个轴和每个域提供同步的致命和非致命效果。”美国陆军正在通过其“融合项目”采取一种更加渐进的方法，它称其为“围绕连续的、结构化的一系列演示和实验而组织的学习活动。。”陆军还在试验陆地层系统，该系统旨在将一系列传感器（包括情报机构传感器）联网，以实现精确的动能、电子和网络攻击，并且该服务已开始初步生产其综合作战指挥系统（ IBC）。

除了军事部门之外，联合参谋部、负责研究和工程的国防部副部长办公室 (OSD/R&E)、特种作战司令部 (SOCOM) 和国防高级研究计划局 (DARPA) 都有与以下方面相关的持续举措JADC2。联合参谋部的任务是为 JADC2制定总体战略，并在该主题上领导一个联合跨职能团队。OSD/R&E 有一项名为全网络化指挥、控制和通信(FNC3)的研究工作，最初专注于为未来的战斗网络开发弹性和多样化的通信路径。SOCOM 正在制定多项举措，以提高部队之间的互操作性，例如数据结构和特种作战部队的数据管理环境。DARPA 开发了一个名为“马赛克战”的概念，旨在“通过低成本传感器、多域指挥和控制节点以及协同有人和无人系统的快速组合网络，将复杂性转变为一种强大的新型非对称武器。”作为这项工作的一部分，DARPA赞助了一系列项目，这些项目使用人工智能将原始传感器数据转化为可操作的信息，连接不兼容的无线电，并执行空域冲突。

复杂因素

虽然 DoD 正在同时开展许多计划和活动，但取得有意义进展的一个主要障碍是没有人“拥有”整个 JADC2 任务区。每个军种都拥有各自的计划、平台和战斗网络（以及资助它们的预算），但没有有效的强制功能来确保军种的系统能够协同工作。例如，在 ABMS 中，空军正在开发一个系统，可以很好地连接几千架飞机，但同样的系统可能无法很好地工作用于连接地面上数十万士兵（及其装备）。如果陆军和海军开发自己的独立作战网络，将它们连接到 ABMS 最终可能会成为事后的想法，或者更糟糕的是，没有资金支持。当前方法的风险在于，每个军种、战区司令部或机构都朝着自己的方向发展，并开发了多个烟囱式网络，这些网络不允许使用更协调的方法可能实现的那种互操作性和弹性。

更复杂的是，关于 JADC2 的争论在用于描述愿景、正在开发的技术和执行服务计划的程序的通用语言中变得模糊不清。虽然对 JADC2 的需求已经得到充分确立和阐明，但在许多情况下，在涉及特定项目和活动时，军事部门和国会似乎在相互交谈。

以下部分提供了一个框架，用于讨论战斗网络以及各种有效载荷、平台和其他构成它们的组件。该框架旨在提供用于比较和评估不同概念和程序的通用词典，并概述每个功能元素中可用的各种选项。它没有就应采取哪些选择提供具体建议。关于如何构建未来的战斗网络以及应该或不应该采用哪些技术，已经存在许多相互竞争的想法。本文旨在通过提供一个框架来提高辩论的水平，通过该框架可以比较相互竞争的想法，并且可以更准确和有意识地阐明角色和使命。本系列的第二篇论文探讨了战略、战役和政策。

定义战斗网络：五个功能要素

本文提出的框架将战斗网络的组成部分划分为五个功能元素，如图 1 所示。在每个功能元素中，人员、流程和工具（即技术）的组合控制着该元素的工作方式和它可以在整个战斗网络中提供的能力。网络的每个元素可以包括多种类型的平台和有效载荷，其中一些平台和有效载荷可以同时成为多个功能元素的一部分。例如，E-3 AWACS 飞机可以成为战斗网络中传感器和处理功能元件的一部分，因为它装有强大的雷达，用于检测和跟踪飞机以及实时处理和分析该数据所需的计算机系统和人员时间。

图 1：战网五个功能要素示例图

传感器

传感器元件的功能目的是收集关于战场上发生的事情的数据。这些数据可用于检测和定位部队、确定所涉及的人员或内容、描述所用部队的活动或类型，以及在部队在战场上移动时跟踪部队。传感器元件还可用于评估所采取行动的有效性——即通常所说的战损评估。数据收集的目标可以包括敌军、友军和非战斗人员，传感器元件最重要的作用之一就是区分这些。

操作员可以使用各种传感器技术来获取所需的数据。有源传感器，例如有源扫描雷达和声纳，会发射能量源并测量该能量从物体反射回来，以确定其位置、大小、相对运动或其他特性。无源传感器，例如光学和红外摄像机或无源雷达和声纳，依赖于收集物体发出的或从自然源反射的能量。主动传感器可能会被对手检测到并泄露传感器的位置及其使用方式，而被动传感器可以以较低的检测概率运行。

传感器可以在域内或跨域使用，具体取决于其功能和用户的需求。表 1 提供了一些特定传感器平台示例的人行横道，包括军事和商业系统。例如，跟踪地面上的移动目标可以通过许多不同类型的传感器来完成。地面传感器可以检测到一些运动，但它们的范围仅限于传感器本身周围相对较小的区域。机载传感器可以监控更广泛的区域并提供对地面目标的持续跟踪，但它们的使用可能会受到天气条件、飞机飞行持续时间、敌方防空以及传感器的最大有效范围（随高度成比例）的限制。

表 1：域内和跨域传感器应用示例

通讯元素

战斗网络的通信元素通常受到最多的关注，因为它提供了在系统和操作员之间传递信息的数据链接。传输的信息可以包括语音、视频、单向数据广播或双向数据链路。来自高保真传感器的原始数据通常需要高数据速率的通信链路，而压缩数据、处理后的数据或遥测数据可以使用低得多的数据速率。物理通信方式可以是有线（铜缆或光纤）、射频 (RF) 或自由空间激光通信（即激光通信）。有线链路只能连接地面域内的固定站点，而移动和跨域数据链路则需要射频或激光通信。通信系统使用范围广泛的加密和波形，这些加密和波形对于特定任务区域或系统来说可能是独一无二的。以前的努力，如联合战术无线电系统（JTRS）和相关的软件通信架构（SCA），试图授权兼容性与整个通信系统有限的成功. 网关（或远程端口）可用于连接各种协议和标准的系统，并充当其他不兼容无线电之间的转换器。例如，空军设想空中加油机（如KC-46）作为飞行网关，将敌方防空系统内的飞机与战斗网络的其他部分连接起来。

在选择用于特定任务的最佳通信链路类型时，军方必须权衡几个因素，包括：延迟；检测和拦截的概率；以及对干扰、欺骗和天气干扰的适应能力。延迟是数据在系统之间传输所需的往返时间，这可能是实时数据至关重要的任务的一个因素，例如传递用于空中和导弹防御的跟踪和目标数据。虽然射频、光纤和激光通信链路以接近光速运行，但长距离传输时间可能会开始增加。例如，到地球静止轨道 (GEO) 卫星和返回地球的传输时间大约为 0.25 秒。如果需要在 GEO 中的卫星之间进行多次跳跃来关闭链路，则总往返延迟可能会上升到 0 以上。5 秒——对于语音或视频通信等应用程序来说，这是一个明显的延迟。然而，到 LEO 卫星的往返时间约为 0.01 秒，具体取决于卫星的高度和用户的视角。

射频通信链路，无论是直接在用户之间还是通过机载或卫星通信系统中继，都容易受到检测、拦截和干扰。有多种方法可以使射频信号免受这些威胁的影响，例如使用跳频扩频波形、天线调零、自适应滤波和高增益/窄波束宽度天线。RF 信号的带宽也受到分配给它们使用的频率范围的限制，以帮助避免干扰其他军用和民用信号。取决于所使用的频段、大气衰减、天气条件、太阳耀斑，或其他自然形式的干扰会降低通信质量。包括光纤电缆在内的有线通信系统没有与 RF 信号相同的带宽限制，因为通常可以根据需要在同一路径上运行更多的线路，但有线通信仍然容易受到沿电缆路线物理篡改的检测、拦截和干扰或针对网络中的路由器或终端的网络攻击。

Lasercom 系统可以克服射频和有线通信的许多限制。由于波束宽度极窄，Lasercom 链路具有固有的保护，免受检测、拦截和干扰激光和接收器的狭窄视野。这限制了对手能够检测、拦截、干扰或以其他方式干扰传输，除非它物理上位于波束内。然而，激光通信链路极窄的波束宽度也意味着它们不适合广播通信。RF 链路可以同时为许多用户在广阔的区域内传输，而激光通信链路最适合需要专用高数据速率链路的点对点通信。穿过大气层的激光通信链路（与空对空激光通信链路相反）会受到大气变形和天气干扰的影响，但空间和机载平台之间的激光通信链路可以避开大部分大气层，具体取决于飞机的高度涉及。

天基激光通信是空军 2003 年开始的转型卫星通信 (TSAT) 计划的关键组成部分，但该计划于 2009年取消，没有部署任何卫星。尽管遭遇了这种挫折，但在政府计划内外的十年中，天基激光通信的进展仍在继续，例如通用原子公司和 Tesat-Spacecom于2020 年展示的机载激光通信系统。该演示使用激光通信链路将 MQ-9 Reaper 与地球静止轨道上的卫星连接起来。SpaceX最新一代的Starlink通信卫星配备了激光通信交叉链接，用于在卫星之间直接传递数据。太空发展署 (SDA) 启动了低轨卫星星座的开发，计划将激光通信用于高数据速率链路，并资助了一对带有红外线和激光通信有效载荷的卫星来演示该技术，如图 2 所示。DARPA 的Blackjack 计划单独资助了一场关于其 Mandrake 2 任务的激光通信演示。作为拼车任务的一部分，两套卫星于 2021 年 6 月 30 日一起发射，在撰写本文时，正在进行初步测试和评估。

图 2：General Atomics 和空间发展局 Lasercom 演示任务的渲染图

来源：General Atomics 电磁系统。

处理单元

战斗网络中最容易被忽视但至关重要的功能要素之一可能是处理要素。处理元件用于分析、聚合和合成来自各种传感器源的数据，以告知决策。例如，必须对来自 SAR 系统的原始数据进行处理以生成雷达图像并识别战场中感兴趣的目标或运动。处理还可用于在传输前压缩数据，过滤或标记决策者可能感兴趣的数据，以及生成特定的情报产品。例如，商业公司已经开发了算法分析卫星图像以计算停车场中的汽车数量或区域内的船只数量。重要的是，处理元件的输出有时可以是一组数字（带有统计置信参数），而不是图像或定性评估。

处理元件中的一个关键鉴别器是处理发生的地方：在传感器上、在云中或在战术边缘。承载一些传感器的平台也可能具有足够的尺寸、重量和功率 (SWAP)，以承载在传输之前处理它们产生的数据所需的计算组件。例如，成像仪可能具有压缩数据的处理能力（并大大降低通信要求），而雷达可能具有机载处理器，可以从它们产生的原始数据中过滤和计算初始产品。机载处理在提高分析速度、自动执行某些传感器提示和跟踪功能以及降低通信要求方面具有许多优势。但是对于某些平台，尤其是小型飞机和卫星，SWAP 非常有限，

基于云的处理提供了基本上无限的处理和数据存储容量的优势，而没有许多平台的 SWAP 限制。传感器可以将原始或部分处理过的信息传输到地面数据中心进行最终处理和分析。在过去的 20 年中，商业公司在全球建立了大规模的数据中心，其处理、存储容量和（在某些情况下）可靠性远远超出了美国军事和情报机构拥有和运营的数据中心的范围。国防部的云战略于 2018 年 12 月发布，指出云计算作为任务成功的关键差异化因素的重要性。然而，为国防部构建通用云计算环境的主要合同，即联合企业防御基础设施（JEDI），多年来陷入法律纠纷，最终被取消。

一些军事任务需要高频或低延迟的处理数据，而进出云计算中心的通信链路可能无法支持这些数据。此外，在竞争激烈的通信环境中，这些长距离数据链路可能会降级或中断，尤其是对于在边缘或有争议的战斗空间内作战的部队而言。这些部队可能需要传感器直接连接到战区内其他平台，并具有足够的处理能力，以快速可靠地关闭传感器到射手的杀伤链。机载或卫星传感器可以将其数据直接下行传输到地面用户终端，在现场处理数据，而无需依赖其他数据链路。U-2 上的开放任务系统计算机或新 F-15EX 中使用的高级显示核心处理器 (ADCP) II。鉴于其规模和发电能力，空中加油机可以兼作战术边缘的通信网关和数据处理和分发中心。

决策单元

决策元素可能是战斗网络中最重要的部分，因为它是将信息转化为行动的地方。决策发生在何处、如何做出以及涉及谁取决于正在考虑的行动类型。在可预见的未来，使用致命武力等重大决策可能会在一定程度上涉及人机参与，从历史上看，这一直是战斗网络中大多数决策的默认设置。人在环决策仍然可以涉及多种形式的计算机辅助或人工智能和机器学习 (AI/ML) 增强流程，以更好地为决策提供信息并加速流程。

几乎所有超出视觉范围的交战已经在使用计算机辅助决策。人眼只能检测大约两英里或更短距离的物体，超出这个范围，操作员必须依赖某种形式的电子传感器。例如，在有争议的空域中，一架战斗机将寻求在可能的最大范围内与敌方飞机交战——远远超过两英里。飞机的雷达将探测该地区的其他飞机，并将它们的特征与数据库中的其他飞机进行比较，以确定所涉及的飞机类型，以及它们是朋友、敌人还是非战斗人员。该信息显示在战斗机的驾驶舱显示器上，并且可以与来自其他传感器的数据进行确认，以增加操作员对结果的信心。但最终，

人工智能/机器学习系统更进一步帮助决策和自动化一些不一定需要人工参与的决策。AI/ML 系统可用于决策元素以快速分析数据以查找感兴趣的信息或模式，并且随着收集到更多信息，它们可以动态地改进分析和解释数据的方式。在上面的战斗机示例中，在雷达数据上运行的 AI/ML 算法可以检测尚未编入其数据库的数据中的新特征或模式，例如使用以前从未见过的电子对抗措施的飞机，并在飞行期间更新其算法关于这个新信息。AI/ML 系统的优势在于能够在人类可能错过的数据中建立联系，并在人类完成相同任务所需的一小部分时间内分析大量数据。对于相对良性的决策，例如重定向传感器以寻找某些东西或在干扰环境中重新分配带宽，AI/ML 系统可用于在没有人工输入的情况下做出决策。这有助于减轻人类操作员的工作负担，以便他们可以将精力集中在最需要人类的流程和决策上。

对于许多类型的军事任务，战斗网络中最慢的部分可能是决策元素，对于某些应用程序，由于需要快速响应才能有效，因此可能无法实现人在回路中。许多近距离防空和导弹防御系统已经如此，例如图 3 所示的近程武器系统 (CWIS)。这提出了几个重要的政策问题，涉及 AI/ML 系统在未来战斗网络中的作用以及政策制定者在不同情况下所适应的自动化水平。通过增加与额外传感器的连接和数据处理能力，可以提高 AI/ML 系统以及人类做出的决策的质量和信心。这种更高级别的连接性可能会改变平衡，有利于在未来的战斗网络中自动化更多决策和更高级别的决策。在本系列的第二篇论文中更详细地讨论了在决策中使用 AI/ML 系统的战略和政策影响。

图 3：USS Vella Gulf (CG 72) 发射其近距武器系统 (CWIS)，2019 年 7 月 10 日

来源：美国海军大众传播专家/三级士官 Gian Prabhudas 通过国防视觉信息分发服务拍摄的照片。

效果元素

战斗网络的第五个也是最后一个元素是信息在战场上转化为效果的地方。这些影响包括动能火力（对敌方部队造成物理伤害或摧毁）和非动能火力（例如电子战、定向能武器或网络攻击）。联合作战的一个关键部分是能够在时间和地点跨域协调这些影响，以在对友军和非战斗人员的风险最小的情况下对敌方产生预期的影响。战斗网络是这种协调发生的方式。跨域效应——一个域中的力量对另一个域中的力量发起攻击——是利用不对称优势并使对手失去平衡的一种特别有效的方式。1991年第一次海湾战争初期的空袭这是一个典型的例子，美国军队利用其在空中和太空的优势在地面上取得比单独地面部队更大的效果。

在选择在交战中产生效果的最佳方法时，必须考虑几个因素，包括：目标的范围和数量、威胁环境、附带损害的可能性、攻击后损害评估的必要性以及公众是否可见、可逆性和归因是一个问题。短程动能武器，例如联合直接攻击弹药(JDAM)，是需要大量低成本火力且目标可能具有高度机动性的理想选择。远程和防区外动能武器，例如远程反水面巡航导弹(LRASM) 和联合空对地防区外导弹(JASSM)，更适合少量高价值目标和更具竞争性的环境，在这些环境中，并非所有交付平台都能够穿透对手的防御。精确制导武器用于减少所需武器和运载平台的数量以及附带损害的风险，特别是对于密集城市地区的目标。动能武器通常会产生可见且永久的效果，允许使用战斗网络的传感器元件进行战斗损伤评估。

非动能攻击方法，例如网络攻击、定向能武器和电子战，可以通过不同的方式实现一些与动能武器相同的效果。例如，操作员可以使用高功率激光瞄准它，而不是用枪支或导弹攻击具有威胁性的无人机或小型船只，如图 4 所示的系统。对于某些非动能形式的攻击，例如干扰，效果是可逆的，在需要的时间和地点产生临时效果。对于某些类型的非动能攻击，第三方可能无法看到攻击已经发生，或者被攻击的一方可能无法立即知道谁在攻击。由于这些原因，在某些情况下，非动能攻击可能会被认为不那么升级，尽管这仍然是一个争论点。很难确定某些非动能形式的攻击是否有效，尤其是在效果不公开的情况下。并且某些攻击方法（例如在网络攻击中利用零日漏洞）可能在攻击者针对它们制定防御措施之前的有效性时间有限。由于这些原因，当动力学效应可以达到相同的结果时，操作员可能不愿意依赖无法验证的非动力学效应。

图 4：激光武器系统 (LaWS) 正在美国海军庞塞号上进行测试，2014 年 11 月 17 日

来源：美国海军照片由约翰·F·威廉姆斯通过国防视觉信息分发服务提供。

在构建和集成战斗网络的效果元素时，一个重要的考虑因素是在不断变化的战斗空间中将武器与目标匹配的动态过程。这需要传感器、决策和效果元素之间的紧密集成，以优化如何根据所需的效果类型和可用的交付方法来选择和确定目标的优先级。在未来的战斗网络中，这个过程可能会比现在更快、更有活力，所有领域的载人和远程载人系统都在滚动的基础上识别和起诉目标。正如一些人所假设的，它可能更像是一种商业拼车服务（例如 Uber 或 Lyft），它会根据乘客的相对位置、预计路径以及可用人数和座位数量，不断地将乘客与司机进行匹配。但是，如果没有弹性和可互操作的战斗网络，就无法实现高度优化和快速适应效果元素的愿景。

最后的想法

以上部分提供了一个框架，用于定义构成战斗网络的五个功能元素以及构成它们的各种有效载荷、平台和其他组件。传感器元件收集关于战斗空间中发生的事情的数据，并将其传递给处理元件，在那里它分析、聚合和合成来自各种来源的数据。然后，决策元素使用数据产品为决策提供信息，并将信息转化为战斗网络效果元素中的行动。通信元素允许所有其他元素在战场上自由传递数据和决策。

也许这个框架产生的最重要的见解是未来的战斗网络不是一个网络——它是一个网络的网络。未来的战斗网络不是使用传统的中心辐射型网络架构，而是应该是动态可重构的网状网络，能够更好地适应威胁和中断。这些网络可以根据需要拆分为战术子网络，以不可预测的方式通过不同系统和替代路径重新路由数据，并在机会出现时重新连接到更大的网络。通信元素是使这种更高水平的互操作性和弹性成为可能的重要组成部分，

未来的战斗网络也不仅仅由按照新标准构建的新系统组成。虽然新系统和新标准是实现新能力的重要组成部分，但构成未来战斗网络的绝大多数平台、传感器、无线电和其他有效载荷已经投入使用——这些现有系统将继续发挥重要作用。未来几十年的一部分力量。现有系统必须与未来系统集成到同一网络中，以充分发挥联合全域作战的潜力。此外，国防部已经拥有或可以访问涵盖每个功能要素的各种美国政府、商业、盟国和合作伙伴系统。构建未来的战斗网络既要整合现有系统以相互连接，以新方式执行新任务，也需要部署全新的系统和能力。随着军方追求其联合作战概念中提出的愿景，它为决策者提出了几个战略、战役和采购问题。本系列的第二篇论文讨论了这些问题以及决策者在制定前进方向时应考虑的关键因素。

作者：托德·哈里森 (Todd Harrison) 是华盛顿特区战略与国际研究中心国防预算分析主任和航空航天安全项目主任。这份简报是在 General Atomics 的支持和对 CSIS 的普遍支持下成为可能的。

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