合成孔徑激光雷達(SAL)與合成孔徑雷達(SAR)有幾個不同的現象,使其成為自動目標識別(ATR)有希望的候選者。SAL的漫射性質導致目標上有更多的像素。光學波長提供厘米級的分辨率,其孔徑基線比SAR基線小10000倍。雖然漫反射散射和光學波長有一些優勢,但也有一些挑戰。與SAR相比,SAL的漫反射性質導致了更明顯的斑點效應。光學波長更容易受到大氣噪聲的影響,導致形成的圖像失真。雖然這些優點和缺點在理論上被研究和理解,但還沒有被付諸實踐。本論文旨在量化從鏡面SAR切換到漫反射SAL對算法設計的影響。此外,鑒于CAD模型的幾何和物理特性,提出了一種性能預測和模板生成的方法。這種方法不依賴于形成圖像,并減輕了生成多個斑點場和冗余光線追蹤的計算負擔。
圖2.1: MSTAR目標的例子和目標的照片。MSTAR圖像包含目標、背景和陰影信息。
自動目標識別(ATR)是指從收集的傳感器信息中自動檢測感興趣的目標并進行分類的行為[72]。ATR是一個多學科的領域,包括但不限于信號處理、圖像處理、人工智能、統計和人的表現。一個ATR系統要經歷一個多步驟的過程。這些步驟包括但不限于:
圖1.1顯示了ATR過程的一個例子。
為了收集ATR數據,我們利用了各種傳感方式。這些模式包括合成孔徑雷達(SAR)、合成孔徑聲納(SAS)、3-D激光雷達、超光譜成像(HSI)、廣域運動圖像(WAMI)、激光測振和紅外圖像。這些模式的例子見圖1.2。
圖1.1: 一個改編自[14]的ATR管道實例。在這個例子中,收集的傳感器信息是一個場景的圖像。另外還采取了一些步驟,如雜波抑制。
圖1.2:各種傳感模式的例子。每種模式都有自己的一套優勢和劣勢,普遍的操作條件和使用案例。圖片分別來自[22、28、24、80、1、55]。
每種模式都有其自身的優勢、劣勢和使用案例。每種模式都有一套獨特的因素,影響ATR系統的有效性。這些因素被稱為操作條件(OCs)。對OCs的研究以及它們如何影響ATR系統是ATR研究的前沿問題。OCs可以分為三個主要類別[72, 54]:
傳感器OCs - 影響傳感器收集高質量數據能力的因素。此類OCs包括傳感器噪聲、相位誤差和運動補償。
環境因素--改變傳感器和目標的環境屬性的因素。此類OCs包括天氣、對抗性干擾器、無源能源、雜波、樹葉和大氣噪聲。
目標OCs--改變物理屬性或感興趣的目標的因素。此類OCs包括偽裝網、銜接、材料特性、型號變化、誘餌和操作模式。
任何給定的傳感器的OC空間可能大得無法估量。第2章討論了克服這一問題的策略。
本節前面提到的模式有大量的知識,討論了傳感器現象學、ATR算法和傳感器現象學。本論文的重點是合成孔徑LADAR。對于ATR的目的,SAL是相對未被探索的。正如第二章所討論的,SAL的知識體系主要包括傳感器設計和現象學。對現象學和設計進行了很好的研究,可以確定在SAL數據上設計一個有效的ATR的潛在問題。此外,還討論了SAR ATR的技術現狀。
本文件的其余部分組織如下。
第2章是對SAR ATR技術現狀的回顧。討論了分類技術、預測性能、操作條件和合成數據策略。對SAL現象學的歷史和討論進行了更全面的介紹。
第3章介紹了基于第2章的回顧,在SAL和ATR的知識體系中的研究差距。列出了目標貢獻和影響。
第4章介紹了SAL ATR研究的方法和結果,以及SAL ATR性能預測的擬議技術。
第5章總結了第4章的結果并討論了擬議的未來工作。列出了所提出的和擬議的工作的發表時間表。
由于太空商業化和軍事化的增加,超越空間態勢感知 (SSA) 的空間態勢理解 (SSU) 是必要的。要真正了解潛在的對手能力,僅僅檢測和識別衛星是不夠的。威脅評估和態勢理解的第一步是描述觀察到的衛星的能力。所提出的研究旨在通過獨特的(一組)特征來確定敵方衛星的能力。特征包括物理、情境和行為方面。關系信息模型用于將特征映射到能力,并將特征映射到觀察和信息處理方法。該模型的概念演示器被創建并實施到一個工具中。模型和工具都被命名為空間能力矩陣 (SCM)。 SCM 可以識別衛星能力,也可以找到對能力確定貢獻最大的特征。該模型用于確定最佳測量組合,以表征被觀測衛星的能力,以及對可增強此過程的新型傳感器技術和處理的需求。通過實際例子展示了能力矩陣在軍事應用中的用途和研究目的的潛力。為了使 SCM 幫助從空間態勢感知 (SSA) 過渡到空間態勢理解 (SSU) 進一步發展,主要是添加更多數據和創建用戶友好界面,并且需要進行測試。
美國導彈防御局(MDA)和空間發展局(SDA)目前正在開發高超音速導彈防御系統的要素,以防御高超音速武器和其他新興的導彈威脅。這些要素包括國防空間架構(NDSA)的跟蹤和運輸層以及各種攔截器項目。隨著MDA和SDA繼續開發這些系統,國會可能會考慮對監督和國防授權及撥款的影響。
高超音速武器,像彈道導彈一樣,飛行速度至少為5馬赫,或大約每秒1英里。與彈道導彈不同,高超音速武器不遵循彈道軌跡,可以在到達目標的途中進行機動。據報道,俄羅斯在2019年12月出動了其第一批高超音速武器,同時一些專家認為,中國早在2020年就出動了高超音速武器。預計美國在2023年之前不會裝備高超音速武器。(關于俄羅斯、中國和美國的高超音速武器項目的概述,見CRS報告R45811,高超音速武器:國會的背景和問題,作者是凱利-M-賽勒)。
高超音速武器的機動性和低飛行高度可以挑戰現有的探測和防御系統。例如,由于雷達探測的視線限制,大多數地面雷達在武器飛行后期才能探測到高超音速武器。這給防御者留下了極少的時間來發射攔截器,以抵消入境武器的影響。圖1描述了陸基雷達對彈道導彈和高超音速武器探測時間的差異。
圖1. 基于地面的彈道導彈探測與高超音速武器的探測
美國國防官員表示,現有的地面和天基傳感器架構都不足以探測和跟蹤高超音速武器;前國防部負責研究和工程的副部長邁克-格里芬指出,"高超音速目標比美國通常通過地球靜止軌道上的衛星跟蹤的目標要暗淡10到20倍。"
SDA開發了國防空間架構,以 "統一和整合整個[國防部(DOD)]和行業的下一代能力"。NDSA的目標是成為一個 "單一的、連貫的、有七個層次的擴散空間架構",其中包括圖2中描述的數據跟蹤和傳輸層,并在下面討論。其他層包括支持移動地面資產目標的監護層;提供基于空間的指揮和控制的戰斗管理層;提供 "潛在的GPS否認環境的替代定位、導航和授時"的導航層;探測深空潛在敵對行動的威懾層;以及為其他NDSA層促進衛星操作的支持層。一旦全面投入使用,NDSA將包括550顆衛星并提供全面的全球覆蓋。
跟蹤層是為了 "提供全球指示、警告、追蹤和瞄準高級導彈威脅,包括高超音速導彈系統"。作為該層的一部分,SDA正在開發一個寬視場(WFOV)衛星的結構,最終將提供全球覆蓋。SDA要求在2023財政年度為第0階段跟蹤活動提供8130萬美元,為第1階段跟蹤活動提供4.998億美元(也稱為彈性導彈預警導彈跟蹤-低地球軌道)。
與SDA的跟蹤衛星協同工作的將是高超音速和彈道跟蹤空間傳感器(HBTSS),以前被稱為空間傳感器層,它是由MDA與SDA和美國空軍合作開發。與WFOV相比,HBTSS將提供更靈敏,但更有限的(或中視場[MFOV])覆蓋范圍。出于這個原因,WFOV旨在為HBTSS提供提示數據,然后HBTSS可以為地面攔截器提供更具體的目標質量數據。到2023年,SDA計劃擴大跟蹤層,包括70顆WFOV和MFOV衛星,據SDA主任德里克-圖爾尼爾博士說,"這將使我們在低地球軌道上有足夠的覆蓋面,以便我們基本上可以有區域性的持久性"。MDA要求在2023財政年度為HBTSS提供8920萬美元。
2020財年NDAA(P.L. 116-92)第1682條要求導彈防御局局長 "開發一個高超音速和彈道導彈跟蹤空間傳感器有效載荷"。2021財年NDAA(P.L. 116-283)第1645條確認,MDA局長與SDA局長協調,負責開發和采購傳感器有效載荷,"至少到2022財年"。第1645節還要求最遲在2023年12月31日開始對傳感器有效載荷進行在軌測試,并在 "此后技術上可行的情況下 "盡快將傳感器有效載荷納入SDA更廣泛的天基傳感器架構。最后,2022財年NDA(P.L. 117-81)第1662條禁止MDA主任"[授權]或[承諾]為生產衛星或與此類衛星運行相關的地面系統的記錄計劃提供資金"。如果滿足某些條件,包括確定 "由于技術、成本或進度因素,這種限制會延遲交付可運行的[HBTSS]",空軍負責空間采購和集成的助理部長可以放棄對HBTSS的這種限制。
圖2. NDSA的部分內容
美國防部表示,NDSA的傳輸層旨在將跟蹤層與地面的攔截器和其他武器系統連接起來,將 "加強包括導彈防御在內的若干任務領域"。據國防部稱,SDA已經為運輸層的第1階段授予了三個原型協議,"一個由126個光學相互連接的空間飛行器組成的網狀網絡",將于2024年9月開始發射。運輸層最終將包括一個由大約300-500顆衛星組成的星座。SDA要求在2023財政年度為 "數據傳輸層、傳感器能力和備用位置、導航和計時能力 "提供8.164億美元。
MDA已經探索了一些消除對手高超音速武器的方案,包括攔截導彈、超高速彈丸、定向能武器和電子攻擊系統。2020年1月,MDA發布了一份關于高超音速防御區域滑行階段武器系統攔截器的原型提案要求草案。該計劃旨在 "減少攔截器的關鍵技術和集成風險";然而,據當時的MDA主任喬恩-希爾海軍中將稱,它在2030年代的某個時候才會準備好過渡到開發。MDA轉而將重點轉向較近的解決方案,并在2021年4月啟動了滑翔階段攔截器(GPI),它將與宙斯盾武器系統整合,并在2020年代中期至末期提供高超音速導彈防御能力。洛克希德-馬丁公司、諾斯羅普-格魯曼公司和雷神導彈與防御公司已經獲得了GPI的 "加速概念設計 "階段的合同。
此外,2022財年NDAA(P.L. 117-81)第1664條授予MDA主任 "預算、指導和管理適用于 "高超音速導彈防御的定向能源項目的權力。國防高級研究計劃局(DARPA)也正在進行一項名為 "滑翔破壞者 "的計劃,其目的是 "開發關鍵的組件技術,以支持一種輕型飛行器,用于在非常遠的距離上精確對付高超音速威脅。" DARPA要求在2023財年為 "滑翔破壞者 "提供1830萬美元。總體而言,MDA在2023財年為高超音速防御申請了2.255億美元,低于其2.479億美元的2022財年申請和2.878億美元的撥款。
一些分析家認為,天基傳感層--與跟蹤和瞄準系統相結合以引導高性能攔截器或定向能量武器--理論上可以提供防御高超音速武器的可行選擇。2019年導彈防御審查報告指出,"這種傳感器利用了從空間可看到的大面積,以改善跟蹤,并可能瞄準先進的威脅,包括高超音速[武器]。" 其他分析家對高超音速武器防御的可負擔性、技術可行性和/或效用提出質疑。此外,一些分析家認為,美國目前的指揮和控制架構將無法 "快速處理數據,以應對和消除即將到來的高超音速威脅"。
一些分析家還對目前SDA和MDA在高超音速導彈防御方面的分工提出質疑。SDA主任Tournear此前曾對這兩個機構之間可能存在冗余的批評作出回應,稱兩者都向負責研究和工程的國防部副部長報告。然而,從2022年10月1日起,SDA將改為向負責采購和整合的空軍助理部長報告。國會可以監督這種新的報告結構對效率和效能的影響。
加快對高超音速導彈防御方案的研究是否必要且在技術上可行?高超音速導彈防御方案的技術成熟度是否值得目前的資金水平?
SDA和MDA是如何在高超音速導彈防御的各種要素上進行合作的?它們目前的作用是增加還是減少了成本以及技術發展的速度和效率?
國防部是否具備執行高超音速導彈防御所需的能力,如適當的指揮和控制架構?
本研究回顧了人工智能(AI)系統在漁業中的主要應用,并確定了當前有可能通過AI處理的漁業挑戰。
漁業中的人工智能相關法律分析發現:1)在最相關的歐盟漁業立法中沒有明確提到人工智能系統,但提到了可能包括人工智能系統的數字化;2)最相關的漁業立法是以能夠使用人工智能系統的方式起草的;3)人工智能法(AIA)提案的廣泛性使其直接應用于漁業部門;5)存在一些擔憂,即《通用數據保護條例》將需要適應人工智能技術帶來的新現實;以及6)幾個第三國正在考慮用人工智能方法進一步實現電子監測系統的自動化。
對漁業中的人工智能技術的審查表明:1)機器學習(ML)方法已被用于自動處理生物樣本;2)ML已被應用于圖像分析后和聲學數據上,以計數和測量生物體;3)使用AI按物種和大小分類漁獲物的研究已經增加;4)ML正被應用于自動分類或確定漁民的行為;5)基于知識和專家系統已被應用于早期預警系統和海洋空間規劃;6)傳統的基于規則的專家系統主要應用于數據有限的情況;7)統計方法、貝葉斯估計、搜索和優化方法傳統上不被認為是人工智能,但可被整合到人工智能系統中;8)確定的一些用途被應用于種群評估和物種分布模型;以及,9)漁船可通過使用人工智能系統提高能源效率并減少其二氧化碳足跡。
首先,分析了所有供應鏈中的海產品:1)人工智能在可追溯性和海產品完整性方面顯示出有希望的用途;2)有限的數據生成和收集是主要障礙;3)加工行業開始在自動化過程中使用人工智能系統;4)在物流領域已經開發了人工智能概念驗證;以及,5)ML已經被用來推斷消費者行為和經濟增長預測。
所分析的第二個主題是將人工智能用于更有選擇性的捕撈技術。1)漁業選擇性改善的管理目標和行業遵守法規的工具之間存在不匹配;2)物種選擇性可以通過人工智能進一步改善;以及,3)旨在自動預測物種和檢測、識別和確定漁獲量的人工智能系統可以允許改善捕魚決策并實現配額跟蹤。
第三個討論主題評估了使用人工智能作為年輕人尋求漁業工作的驅動力。1)人工智能,類似于數字化,可能創造新的技術工作,同時減少漁業部門對低技術工作的需求;2)海洋運輸部門已經開發了專注于船舶故障預測和異常檢測的人工智能系統,可應用于漁船;以及,3)一個更加數字化和基于人工智能的漁業部門可能吸引新的青年人才,但將與目前提供更高激勵的其他行業競爭。
還分析了在發展或使用人工智能時對漁業領域內未來的良好做法有用的漁業良好做法。不同漁業方面的最佳實踐準則是管理組織通常用于提高其可持續性,人工智能技術應遵循這個例子。
最后,在歐洲層面有一般的人工智能團體和網絡,但他們缺乏海洋領域的知識,無法為漁業開發合適的人工智能系統。至少有一個專注于漁業人工智能的歐洲工作組和幾個討論過人工智能的漁業團體,但缺乏足夠的資源。
最后一章根據前幾章的發現,總結了在漁業領域應用人工智能的機會和障礙。
確定的主要機會是 1)增加捕魚活動的透明度,減少對環境的影響,從而改善該部門的公眾形象;2)早期預警、預測和空間規劃系統可以幫助規劃活動,考慮它們之間的權衡;3)加速和增加數據采集和覆蓋,用于種群評估、可持續性指標評價和其他管理數據需求;4)通過減少運營成本,增加漁業的經濟可持續性;以及,5)漁業的現代化及其隨后對年輕人口的吸引力。
確定的主要障礙是 1)行業信任和不情愿;2)初始成本和缺乏專業知識;以及,3)法律和官僚主義的不確定性。
雖然一些人工智能方法被認為是黑箱(如人工神經網絡),但也有其他合適的人工智能方法來理解基礎、過程和模型預測及其不確定性(如貝葉斯網絡)。
最后,研究結束時提出了以下政策建議,以便在漁業及其供應鏈中最好地使用人工智能。
1.修訂該領域正在或將要修訂的法規,在提到數字轉型和新技術的段落中提及AI系統和AIA定義。
2.修改AIA提案,以包括漁業部門。其建議3目前為"[......]在醫療保健、養殖業、教育[......]",可以修改為"[......]在醫療保健、養殖業和漁業、教育[......]。
3.促進形成具有AI相關技能的跨學科漁業專家和多學科團隊(例如AI、生物、經濟和法律學科)。
4.找到激勵就業機會的方法,不僅在學術界而且在私營漁業部門促進多學科和跨學科專家。
5.通過傳播信息計劃和提供適當的激勵措施,吸引年輕工人并賦予婦女在漁業部門工作的AI技能。
6.促進私人數據收集和共享,包括適當的數據匯總和匿名化安全協議,以促進行業信任。
7.支持發展良好的人工智能實踐和統計驗證和地面真相驗證的標準,以增加消費者和行業對人工智能性能的信任,也得到與可持續性目標相一致的強大的科學適合目的的應用的支持。
8.規范人工智能技術提供者的作用,確保有一定程度的漁業經驗,以防止不值得信任和不適合的人工智能系統(例如,建立審計的注冊計劃)。
9.制定限制某些類型的人工智能系統進入漁業部門的法規,以幫助避免其應用于非法或不道德的活動(例如,通過區域漁業管理組織(RFMOs)或來自值得信賴的組織的船舶遵守可持續性做法的登記冊)。
10.通過與利益相關者和組織(例如RFMOs、認證機構、非政府組織)合作,利用在 其他類型的漁業最佳實踐準則中被證明是成功的機制和原則,支持制定漁業的良好 AI實踐準則。
11.在管理者和產業界中促進對人工智能的認識,包括好處和限制,以改善整個供應鏈的采用過程。
12.促進大學、公司、人工智能開發者和其他漁業利益相關者之間的合作,通過專門的資金、專門的中心和多學科網絡。
13.通過資助人工智能研究和船舶數字化,促進與人工智能系統相結合的技術發展,以開發更具選擇性的漁具和捕撈戰略。
為了支持未來的多域作戰分析,美國DEVCOM分析中心(DAC)正在探索如何在陸軍的作戰模擬中體現天基情報、監視和偵察(ISR)資產的貢獻。DAC正在使用基于能力的戰術分析庫和模擬框架(FRACTALS)作為方法開發的試驗基礎。用于預測衛星軌道路徑簡化一般擾動的4種算法已經被納入FRACTALS。本報告的重點是來自商業衛星群的圖像產品,其分辨率為1米或更低。報告介紹了預測分辨率與傳感器特性、傾斜范圍(包括地球曲率)和觀察角度的關系的方法。還討論了在不同分辨率下可以感知的例子。
在2021年建模與仿真(M&S)論壇期間,空間情報、監視和偵察(ISR)建模被確定為當前/近期的建模差距。美國陸軍作戰能力發展司令部(DEVCOM)分析中心(DAC)提交了一份陸軍M&S企業能力差距白皮書(Harclerode, 2021),描述了幫助填補這一差距的行動方案。陸軍建模和仿真辦公室已經資助DAC開發方法,以代表商業、國家和軍事空間和低地球軌道資產的性能及其對聯合作戰的影響,并在基于能力的戰術分析庫和模擬框架(FRACTALS)內進行測試實施。
FRACTALS是DAC開發的一個仿真框架,它提供了通用的結構 "構件",用于模擬、仿真和評估ISR系統在戰術級任務和工作中的性能。FRACTALS作為DAC開發的各種ISR性能方法的測試平臺,將文件或數據被納入部隊的模擬中。FRACTALS還作為DAC的一個分析工具,在戰術環境中對ISR系統進行性能分析比較。
這項工作需要在一定程度上體現衛星飛行器(高度、軌跡和運動學)、傳感器有效載荷(光電[EO]、紅外、合成孔徑雷達和信號情報)、網絡、控制系統、地面站(時間線、通信、處理、利用和傳播)、終端用戶以及連接它們的過程和行為。本報告描述了DAC為支持這一工作所做的一些基礎工作,重點是可見光波段相機圖像。
報告概述了反無人機技術及方法,介紹了美國國防部面臨的無人機威脅及反無人機投資計劃,以及美海軍、陸軍、空軍、海軍陸戰隊及國防部其它機構的反無人機武器研究進展情況,并指出了國會在監管方面可能面臨的問題。
無人機系統技術迅速擴散,易被國家、非國家行為者和個人使用,這些系統可為美國對手提供一種低成本的手段,執行針對或攻擊美軍的情報、監視和偵察任務。大多數小型無人機尺寸小、使用特殊結構材料且飛行高度較低,無法被傳統的防空系統探測到。在2023財年,美國國防部計劃至少花費6.68億美元用于反無人機(C-UAS)技術研發,至少花費7800萬美元用于反無人機武器采購。隨著國防部繼續開發、采購和部署這些系統,美國會對其使用的監督可能會增加,也必須就未來的授權、撥款和其他立法行動做出決定。
反無人機技術可以采用多種方法探測敵對或未經授權的無人機目標。一是使用光電、紅外或聲學傳感器分別通過目標的視覺、熱量或聲音特征探測目標;二是使用雷達系統探測,但由于小型無人機信號特征不明顯,該方法探測效果不佳;三是識別用于控制無人機的無線信號,通常使用射頻傳感器探測。這些方法通常被組合使用,以提供更有效的分層探測能力。
各類系統探測到無人機后,電子戰“干擾”裝置即可干擾無人機與其操作人員的通信鏈路。干擾裝置通常可分為便攜式、固定式或可移動式,根據其類型的不同,重量可從幾公斤至數百公斤。除電子戰干擾裝置外,也可以使用槍支、網絡、定向能、傳統防空系統,甚至訓練有素的動物(如鷹)擊敗或摧毀無人機系統。目前,美國防部正在研發多種反無人機技術,以確保其具備強大的反無人機防御能力。
美空軍正在進行高功率微波和高能激光武器反無人機測試工作。2019年10月,空軍接收了一套車載高能激光反無人機武器系統 (HELWS)樣機。HELWS旨在在幾秒鐘內識別并壓制敵對或未經授權的無人機,幾乎可無限次射擊。此外,空軍還在尋求機載反無人機武器,目前工作狀態尚不明確。
圖1 便攜式反UAS技術
2014年,美海軍在“龐塞”號(LPD-15)上部署了第一款可作戰的激光武器系統(LaWS),LaWS是30千瓦激光武器樣機,能夠執行反無人機任務。自那時起,美海軍就一直在開發和安裝更多的低、慢、小(LSS)無人機激光武器原型,以提高對抗水面艦艇和無人機的能力。
海軍正在研發部署的干擾無人機傳感器的光學致盲器“奧丁”(ODIN)及60千瓦“太陽神”(HELIOS)激光器,均旨在保護美海軍裝備和系統免受無人機襲擊。此外,在2019年3月28日的一份備忘錄中,海軍部宣布將與國防數字服務局合作,快速開發新的網絡賦能反無人機武器,以應對不斷演變的無人機威脅。
海軍陸戰隊通過其地基防空(GBAD)計劃辦公室資助了多個反無人機系統。2019年,海軍陸戰隊完成了海上防空綜合系統(MADIS)的海外測試,該系統采用電子干擾與炮彈相結合技術,可安裝在MRZR全地形車輛、聯合輕型戰術車輛和其他平臺上。2019年7月,拳師號USS BOXER LHD-4兩棲攻擊艦上的海軍陸戰隊員使用海上防空綜合系統壓制了一艘被認為在該艦“威脅范圍”內的伊朗無人機。作為地基防空計劃的一部分,海軍陸戰隊也在采購緊湊型激光武器系統(CLaWS),該是美國防部批準的首個陸基激光武器,具有2千瓦、5千瓦和10千瓦三種型號,目前陸軍也在使用。盡管海軍陸戰隊已試驗了單兵攜帶反無人機技術,但海軍陸戰隊司令大衛·伯杰(DavidBerger)在2019年向國會作證時認為,由于重量和功率的要求,單兵攜帶反無人機技術沒有取得成功。
圖2 海上防空綜合系統
2016年7月,陸軍發布了反無人機戰略,以指導其反無人機能力的發展。2017年4月,陸軍技術出版物3-01.81《反無人駕駛飛機系統技術》概述了作戰期間防御低、慢、小無人機威脅的規劃考慮,以及如何規劃并將反無人機士兵任務納入陸軍訓練活動。
反無人機是美陸軍作戰能力發展司令部的六層防空和導彈防御概念的一部分,六層概念包括:彈道導、低空無人機交戰(BLADE)、多任務高能激光(MMHEL)、下一代火控雷達、機動防空技術(MADT)、高能激光戰術車輛驗證機(HEL-TVD)、低成本增程防空(LOWER AD)。目前,上述系統仍在開發中,美陸軍已部署了一些便攜式、車載和機載反無人機系統。此外,美陸軍與國防數字服務局還在合作開發計算機支持的反無人機產品。
美國防部正在研究和開發多種反無人機技術。聯合參謀部和其他國防部機構參與了反無人機研究工作,如“黑鏢”(Black Dart)演習,該演習旨在“評估和驗證現有和新興的防空和導彈防御能力及反無人機任務集特有的概念”和“倡導士兵所需的反無人機能力”。國防高級研究計劃局積極開展“反蜂群人工智能”等研究,為反無人機技術研發提供資金。2019年12月,國防部精簡了各種反小型無人機項目,指定陸軍為執行機構,負責監督美國防部所有反小型無人機的開發工作。
2019年12月,美國防部成立由陸軍領導的聯合反小型無人機系統辦公室(JCO),負責監督美軍所有反無人機研發工作。通過與作戰司令部和負責采辦和保障的國防部副部長辦公室協商,該辦公室已評估了超過40種反小型無人機系統,并確定未來美軍反無人機項目的研發方向和標準,該辦公室還選擇了10種小型無人機防御系統和一個標準化的指揮控制系統,以進行后續研發工作。聯合反小型無人機系統辦公室還制定了一份聯合能力發展文件,概述了未來系統的作戰需求,并于2021年1月發布了《國防部反小型無人機系統戰略》。該辦公室還將制定另外一份國防部關于反小型無人機指揮和反小型無人機能力評估的文件。
根據計劃,美國防部將于2024財年在俄克拉荷馬州的福特希爾建立一個聯合反小型無人機學院,以在各軍種同步開展反無人機戰術訓練。
此外,美國會《2021財年國防授權法案》第1074節要求國防部向國會提交一系列報告,包括聯合反小型無人機系統辦公室開展的反小型無人機活動報告和獨立評估情況,以及無人機帶來威脅的報告等。
伴隨美國防部開發、使用及部署反無人機系統武器,美國會需對其進行更多監管,并可能面臨如下潛在問題:
美國參謀長聯席會議主席(CJCS)最近就美軍新的聯合作戰概念(JWC)以及相關的新的全域聯合指揮與控制(JADC2)框架對其實現的重要性向國會作證。具體而言,他在2021年6月23日向美國眾議院表示:
JWC的基礎是全域作戰概念。這是美軍在優化協同效應過程中的下一步發展,這種協同效應是通過在空中、太空、海上、陸地和電磁波譜等所有領域的綜合行動而產生的。這一過程始于1986年戈德華特-尼科爾斯法案的通過,該法案旨在提高美國武裝部隊進行聯合(軍種間)和集成(聯盟間)作戰的能力。如果發展和實施得當,JWC將產生比今天的 "聯合"作戰更決定性、更強大的戰斗結果,在許多情況下,"聯合"作戰只是涉及軍種之間的沖突和整合。為了實現這一目標,美國國防部(DOD)需要認真地將理論轉化為現實。這意味著要采取漸進但具體的步驟來實現JADC2的目標,而不是在實施之前等待一個完整的解決方案。JADC2將需要大量的時間來設計,因為它涉及到現有概念、能力和服務觀點的巨大轉換。然而,為了加速這些工作可以通過快速改進當前的指揮和控制模式來完成。具體來說,現在是時候超越大型的、集中的、靜態的C2設施,轉向移動的、分布式的C2,有能力處理與區域空天聯合行動中心(CAOC)相同的信息量和多樣性。
由于它尋求所有領域的協同作用,包括來自不同領域的能力的互補性,而不僅僅是相加,JADC2的目標是尋求相互依賴,以提高有效性,并彌補每個領域的脆弱性。所期望的軍事效果將越來越多地由共享信息和相互授權的系統互動來產生。JADC2的愿景是通過數字連接的 "膠水"將資產結合起來,成為一個 "武器系統",在整個作戰區域內進行分解、分布式作戰,而不是在每個領域中建立一套互不相干的、單一的作戰系統。這將需要把每個平臺作為傳感器和 "效應器 "來對待。它將需要一個新的戰斗指揮架構和指揮與控制范式,以實現自動連接,就像今天的移動電話技術一樣。它還將需要安全、可靠和無縫地傳輸數據,而不需要人的互動。
實現JADC2的總體目標,并將其與實現自我形成、自我修復的綜合體所需的整合程度結合起來,將需要做出巨大的努力,而且并不容易。每個軍種和每個作戰司令部都將參與其中。它將需要克服組織、文化、訓練、采購和政策方面的幾個主要障礙。它將需要連接、決策和快速響應,需要有彈性的網絡和尚未達到的軍種和盟國之間的共享能力。
這些是眾多的、多方面的挑戰,我們的軍隊、軍種和作戰指揮部都在解決這些問題。然而,由于其復雜性,要實現一體化、相互依存、自我形成、自我修復的全域聯合和集成作戰的最終愿景還需要很多年,甚至幾十年。然而,我們所面臨的威脅正在增長,并需要今天的解決方案。因此,現在是時候對JADC2中那些現在就可以改變的要素采取行動,以應對我們今天面臨的威脅和挑戰。
每個軍種和作戰指揮部都有成熟的指揮和控制概念、設施和程序,這些在過去的沖突中證明是可行的。然而,目前存在的各種C2架構都需要進行廣泛的修改,以便在出現的現代威脅面前生存,更不用說運行。
【越來越多的信息獲取需要對指揮和控制進行重組,以促進對易逝目標的快速采取行動,并利用我們的技術能力。信息綜合和執行權力必須轉移到盡可能低的級別,而高級指揮官和參謀人員必須約束自己,以保持適當的作戰層級。】
在所有領域的成功行動的一個核心前提是對航空航天環境的控制。一旦建立,它將促進所有其他聯合和集成部隊的行動和移動自由--沒有它,有效的聯合或集成作戰是不可能的。因此,對航空航天作戰的有效指揮和控制是必須優先考慮的關鍵部分。
我們指揮與控制(C2)空中和太空部隊的能力受到三個主要因素的影響:威脅、技術和信息速度。自美國空軍的空天作戰中心(AOC)--AN/USQ-163 "獵鷹 "的設計、建立和運行以來,這三個領域的變化是巨大的,并在繼續加速。因此,現在是時候確定我們是否可以通過發展目前的作戰概念、組織和采購流程來實現現代化,或者我們必須尋求對這些影響目前戰區空天控制系統的每個要素進行根本性的改變。在提供答案之前,讓我們簡單看一下影響我們有效指揮和控制航空航天作戰能力的每一個趨勢。
今天,當試圖在A2/AD環境中作戰時,同行的威脅使目前的C2手段處于不可接受的風險之中。30多年來,我們基本上一直在享受C2優勢,在航空航天領域不受競爭的影響。這些日子已經過去了。軍事競爭對手已經以前所未有的規模完成了現代化。他們已經迅速縮小了與美國、盟國和友好國家軍隊在包括飛機、航天器、導彈、武器、網絡、指揮和控制、干擾器、電子戰、數據鏈接和其他廣泛能力方面的差距。潛在的對手也研究了美國的戰爭方式,與其面對我們(美國)的戰斗力,不如讓我們(美國)遠離他們。他們已經采用并正在擴散反介入和區域拒止(A2/AD)能力,旨在拒絕美國及其盟友的行動自由。減輕這些A2/AD能力帶來了巨大的挑戰,促使我們在更大的風險和遠離潛在沖突地區的情況下行動。
A2/AD能力以三種方式威脅著我們指揮和控制空天作戰的能力。近距離的對手可以使用動能和非動能武器,從我們的天基資產中拒絕我們(美國)的通信和情報、監視和偵察(ISR),從而孤立我們(美國)的部隊并蒙蔽我們(美國)的視野。網絡攻擊正變得越來越復雜,可以破壞我們完善的空中和太空聯合作戰中心的運作。精確的遠程巡航導彈和彈道導彈現在威脅著這些大型、固定和脆弱的設施。作為產生戰略、計劃和空天資產任務指令的工廠,建設空天聯合作戰中心已經成為一個極其有利可圖的目標。
新技術正在促成新的能力,以優化C2機制,達到預期效果。我們需要超越傳統文化對新技術的限制來思考。例如,下一代飛機在傳統術語中可能仍被標記為戰斗機、轟炸機、空運機等,但由于傳感器、處理能力、武器、能源生產和其他能力的微型化,在技術上它們有能力執行多種任務。它們實際上是飛行的 "傳感器效應器",可以形成由冗余節點和多殺傷路徑組成的高度彈性網絡的基礎,以盡量減少目前高度集中和有限的C2節點(如CAOC)的關鍵系統價值,這些節點敵人可以輕易地將其作為目標。
【JADC2將需要很多時間來設計,因為它涉及到對現有概念、能力和服務觀點的巨大轉變。然而,加速這些工作可以通過快速改進當前的指揮和控制模式來完成。】
這將需要領先的網絡能力、有保障的通信,以及解決我們的數據帶寬挑戰的不同方法。例如,為了解決來自先進傳感器的爆炸性數據增長,與其建造更大的管道來傳輸收集的數據,不如現在提高處理能力,使得機載數據的處理成為可能,并且只對用戶感興趣的內容進行分發。這種方法顛覆了我們今天處理情報、監視和偵察的方式。
快速的信息交流在戰斗的前沿尤其重要,因為實際數據的價值往往是短暫的,并隨著時間和環境的推移而減少。開發一種技術方法,在不同的用戶之間、在多個分類和盟國及伙伴國之間自動和快速地分享信息,將是創建未來部隊的一個關鍵。
古老的格言,"速度就是生命",不再僅僅是指飛行--它也是指快速發展的軟件工具,用于戰斗和勝利。我們必須跳出歷史上刻在我們集體心靈中的組織結構的思維。以網絡為中心的、相互依賴的、功能整合的作戰是未來軍事成功的關鍵。
電信、傳感器、數據存儲和處理能力方面的重大進步每天都在出現。因此,瞄準周期已經從幾周到幾天發展到幾分鐘,從多架、專門和獨立的飛機發展到一架飛機在幾分鐘內 "發現、修復和完成 "的能力。越來越多的信息獲取需要對指揮和控制層次進行重組,以促進對易逝目標的快速介入,并利用我們的技術能力。信息綜合和執行權力必須轉移到盡可能低的級別,而高級指揮官和參謀人員必須約束自己,以保持適當的戰爭水平。
要超越大型的、集中的、靜態的指揮和控制設施,轉向移動的、分布式的C2,并有能力處理與今天的區域性聯合空天作戰中心相同的信息量和多樣性,將需要重新評估該部門如何處理信息流。這種未來能力的兩個最重要的方面將是通過它所提供的同步 "控制 "實現 "指揮 "的蛻變。
"指揮的藝術"將實現梅特卡夫定律的網絡價值(梅特卡夫定律指出,電信網絡的價值與系統連接用戶數量的平方成正比),而控制的科學將繼續應用摩爾定律的擴展技術來擴展人類能力。
我們現在正處在一個威脅、技術和信息速度要求改變指揮和控制空天部隊的既定架構的關口。所有軍種都已認識到這一點,并已開始行動,為各自的領域制定新的作戰概念。面臨的挑戰是如何確保每個軍種的作戰概念都被整合到一個統一的聯合全域指揮和控制架構中。
該作戰云的開發理念是建立一個情報、監視和偵察、打擊、機動和維持綜合體,利用信息時代的技術進行高度互聯的分布式作戰,它將迎來一個完全不同的戰爭架構。JADC2的根本基礎是將準確的、高質量的信息下放到最低的信息節點,以達到預期的效果,而不考慮服務、領域或平臺。
美國空軍實現這一目標的方法是努力設計和開發一個先進的戰斗管理系統(ABMS)。ABMS的要素已經被定義,但它們還沒有發展成一個可執行的指揮和控制架構。要達到JADC2和ABMS所期望的最終狀態,即以安全、可靠和強大的方式在整個戰斗空間進行無處不在的無縫信息共享,將需要多年時間。鑒于重大威脅的快速演變和當前C2設施的脆弱性,軍方必須現在就修改當前的空天部隊的指揮和控制結構。
需要一個新的架構來支持一個作戰概念,以實現最近被納入美國空軍理論的集中式指揮、分布式控制和分布式執行的C2范式。建立一個新的作戰指揮架構不需要技術上的突破,因為已經存在的技術可以應對分布式指揮和控制功能的直接挑戰,使其不能通過對幾個關鍵的C2節點的打擊而被消除。
美國空軍一直在開發一個支持其新理論的作戰概念,即敏捷作戰部署(ACE)。敏捷作戰行動是一個概念,它在短時間內將部隊和資產分散到多個分離的地點,以使對手的計劃變得復雜。有了適當的C2系統,ACE可以從許多可防御、可持續和可轉移的地點將對手的目標置于危險之中。應用這一概念的細節取決于使用的戰場,但從根本上說,想法是一樣的,指揮和控制是這一概念成功的根本。
空天聯合作戰中心將仍然是在不太嚴重的地區沖突期間進行C2操作的可行手段。然而,為了實現JADC2的目標,該部門將必須向戰斗空間邊緣的作戰人員提供信息,而不依賴于傳統的聯合空天作戰中心模式,即數百人圍繞著獨立的任務區組織起來的小部門。
因此,該部門必須迅速超越我們今天所依賴的大型集中式聯合空天作戰中心結構,發展為一套更加靈活和分布式的流程和指揮與控制結構。同時,這個新架構必須能夠適應空戰管理系統和JADC2的發展。但鑒于這些項目的緩慢發展,我們不能等待開始改變空天部隊的C2架構。
這個新架構有許多選擇:建立加固的空天聯合作戰中心,并將功能遠程分配給指定的單位;將目前納入空天聯合作戰中心的規劃功能分配到多個地點,并在它們之間共享所產生的規劃;通過轉移與連接水平相對應的執行權力,建立基于作戰單位和其各自指揮要素之間連接程度退化的執行過程和程序。
無論選擇什么樣的發展方式,有一點是肯定的,美國空軍必須做出堅定的努力來分配必要的指揮和控制功能,以確保在有爭議的環境中有效使用空天部隊,而且這種努力必須現在就開始。
JADC2的根本基礎是將準確的、具有決策質量的信息下推到最低的信息節點,以達到預期的效果,而不考慮服務、領域或平臺。
David A. Deptula,美國空軍中將(退役),是弗吉尼亞州阿靈頓的米切爾航空航天研究院院長,也是美國空軍學院的高級軍事學者。他是1991年 "沙漠風暴 "行動空襲的主要策劃者;1990年代末伊拉克上空禁飛區行動的指揮官;2001年阿富汗上空空襲行動的指揮官;兩次擔任聯合特遣部隊指揮官;并擔任2005年南亞海嘯救援行動的空中指揮官。他是一名戰斗機飛行員,擁有超過3000個飛行小時--400個戰斗小時--包括F-15戰斗機的多個指揮任務。他曾擔任空軍第一個情報、監視和偵察(ISR)三星級主管,在那里他改造了美國的軍事ISR和無人機事務。
低速、慢速和小型 (LSS) 飛行平臺的普及給國防和安全機構帶來了新的快速增長的威脅。因此,必須設計防御系統以應對此類威脅。現代作戰準備基于在高保真模擬器上進行的適當人員培訓。本報告的目的是考慮到各種商用 LSS 飛行器,并從不同的角度定義 LSS 模型,以便模型可用于LSS 系統相關的分析和設計方面,及用于抵制LSS系統(包括探測和中和)、作戰訓練。在北約成員國之間提升 LSS 能力并將 LSS 擴展到現有分類的能力被認為是有用和有益的。
【報告概要】
在安全受到威脅的背景下考慮小型無人機系統 (sUAS)(通常稱為無人機)時,從物理和動態的角度進行建模和仿真遇到了一些獨特的挑戰和機遇。
無人機的參數化定義包括以下幾類:
描述無人機飛行動力學的分析模型在數學上應該是合理的,因為任務能力在很大程度上取決于車輛配置和行為。
考慮到剛體在空間中的運動動力學需要一個固定在剛體本身的參考系來進行合適的力學描述,并做出一些假設(例如,剛體模型、靜止大氣和無擾動、對稱機身和作用力在重心處),可以為 sUAV 的飛行動力學開發牛頓-歐拉方程。
在檢測 sUAS 時,必須考慮幾個現象,例如可見波范圍內外的反射、射頻、聲學以及相關技術,如被動和主動成像和檢測。
由于需要多個傳感器檢測 sUAS,因此有必要考慮識別的參數以便針對不同類型的檢測器對特征進行建模。此外,對多個傳感器的依賴還需要在信息融合和集成學習方面取得進步,以確保從完整的態勢感知中獲得可操作的情報。
無人機可探測性專家會議表明了對雷達特征以及不同無人機、雷達和場景的聲學特征進行建模的可能性,以補充實驗數據并幫助開發跟蹤、分類和態勢感知算法。此外,雷達場景模擬的適用性及其在目標建模和特征提取中的潛在用途已得到證實。
然而,由于市場上無人機的復雜性和可變性以及它們的不斷增強,就其物理和動態特性對無人機簽名進行清晰的建模似乎并不容易。
sUAS 特性的復雜性和可變性使得很難完成定義適合在仿真系統中使用的模型的任務。這是由于無人機本身的幾個參數,以及考慮到無人機的所有機動能力和特性所需的飛行動力學方程的復雜性。
此外,sUAS 特性的復雜性和可變性不允許定義用于評估相關特征的參數模型。
圖1 無人機類別與其他類別/參數的關系(part 1)
圖2 無人機類別與其他類別/參數的關系(part 2)
圖3 參考坐標系
【報告目錄】