XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System情境意识
芬兰的情境意识解决方案
一组芬兰和芬兰的技术公司为非军事应用提供并建立情境意识系统。这些公司在自己的技术领域具有深厚的专业知识，并且作为一个集群，它们满足了各种各样的客户需求。小组的能力领域和产品涵盖了情境意识系统的所有方面，从卫星和传感器到基于人工智能的数据处理系统。根据系统的应用和要求，将相应选择参与公司。以下图显示了情境意识系统中的联合芬兰产品。
多域情境意识
G. Denaro，D。Gaglione，N。Forti，A。 Simone，F。Daffina，G。Bottini，D。Quattrociocchi，L.Millefiori，P.Braca，S。Carniel，P。Willett，A。Iodice，D。Riccio，D。Riccio，A。Farina，“空间全球海上监视”。 第一部分：卫星技术，“ IEEE航空和电子系统杂志，2021年。Simone，F。Daffina，G。Bottini，D。Quattrociocchi，L.Millefiori，P.Braca，S。Carniel，P。Willett，A。Iodice，D。Riccio，D。Riccio，A。Farina，“空间全球海上监视”。第一部分：卫星技术，“ IEEE航空和电子系统杂志，2021年。
飞机座舱数字信息界面交互设计与情境意识研究综述
高的问题，在全面进入 2D 数字屏幕界面阶段后，飞 机座舱只有少数的传统机械仪表被保留，大部分的飞 行信息数据都由计算机分析后再在主飞行显示器 （ PFD ）上显示出来，这种获取信息的方式大大增强 了飞行员驾驶的安全性。平视显示器（ HUD ）是飞机 座舱人机交互界面的另一种形式。 HUD 可以减少飞 行技术误差，在低能见度、复杂地形条件下向飞行员 提供正确的飞行指引信息。随着集成化和显示器技术 的不断进步， 20 世纪末至今，飞机座舱有着进一步 融合显示器、实现全数字化界面的趋势。例如，我国 自主研发生产的 ARJ21 支线客机、 C919 民航客机， 其座舱的人机界面设计均采用触控数字界面技术代 替了大部分的机械仪表按钮 [2] 。 20 世纪 70 年代，美军在主战机上装备了头盔显 示系统（ HMDs ），引发了空中战争领域的技术革命。 在虚拟成像技术成熟后，利用增强现实（ AR ）技术 可以直接将经过计算机运算处理过的数据和图象投 射到驾驶员头盔的面罩上。例如，美国 F-35 战斗机 的飞行员头盔使用了虚拟成像技术，将计算机模拟的 数字化信息数据与现实环境无缝融合，具有实时显示 和信息叠加功能，突破了空间和时间的限制。 20 世纪 90 年代，美国麦道飞机公司提出了“大 图像”智能化全景座舱设计理念，之后美国空军研 究实验室又提出了超级全景座舱显示（ SPCD ）的概 念，充分调用飞行员的视觉、听觉和触觉，利用头 盔显示器或其他大屏幕显示器、交互语音控制系统、 AR/VR/ MR 系统、手 / 眼 / 头跟踪电子组件、飞行员 状态监测系统等，把飞行员置身于多维度的显示与 控制环境中。此外，在空间三维信息外加上预测信 息的时间维度功能也是未来座舱显示器的发展趋势 [3] 。 2020 年，英国宇航系统公司发布了一款第六代 战斗机的概念座舱，去除了驾驶舱中所有的控制操 作仪器，完全依靠头盔以 AR 形式将操作界面显示 出来。由上述分析可知，未来基于 XR 环境下的虚拟 增强型人机界面将成为飞机座舱人机交互的全新途 径之一。 在学术界，有关飞机座舱人机交互界面的研究也 取得了较为丰硕的成果，其中代表性研究成果见表 1 。
中国的空间情境意识能力超越地理i
中国有许多传感器来支持其月球和火星勘探计划，但目前尚无任何公开的专用地面或空间传感器，能够扫描地球与月球之间的空间量以发现未知物体。中国正在采取措施在未来5 - 10年内提高其能力。中国直到最近才开始扩大其行星防御系统的系统，这可以使超越乔奥扫描未经通知的航天器扫描。即使Chang'e 5 Orbiter仍位于Lunar Distant Retrograde Orbit（DRO），如下所述，其更新的相机似乎更加调整为特写和遥远的明亮对象，而不是扫描未知的昏暗对象。这种赤字可能会在2023年就会发生变化，但是到2024年底，中国将推出Chang'e 7，其中包括计划持续几年的月球OBITER。2,3,4
调查主观工作量评级 (NASA TLX) 和主观情境意识评级 (SART) 对认知复杂的人机工作的有效性
主观工作负荷和态势感知指标，如 NASA 任务负荷指数 (TLX) 和态势感知评分技术 (SART)，经常用于人机系统评估。然而，这些评分的解释存在争议。在本研究中，通过比较操作员在执行场景后立即收集的评分和操作员通过视频回顾场景获得实际系统状态知识后收集的评分，调查了这些指标理论假设的经验证据。18 名有执照的控制室操作员参加了模拟器研究，运行了 12 个相对具有挑战性的场景。结果发现，在操作员获得事实场景知识后，对涉及内省的 TLX 项目的解释保持稳定，而对涉及对外部事件的感知的项目（如态势感知和表现）的解释则取决于操作员的场景知识。结果表明，操作员的评分可以区分心理努力、表现、挫折和态势感知。没有发现 SART 指数作为态势感知衡量标准的明确证据。相反，为本研究开发的主观情境意识测量方法与工作量不同，与操作员绩效相关，表明这种类型的测量方法值得未来研究其有效性。研究结果有助于制定测量程序
通过ELSA-D任务探索的空间情境意识（SSA）活动
由于此特定任务的受控性质，Astroscale可以很容易地可以直接命令和控制两个航天器的仪器数据，包括准确的时间依赖于时间依赖的状态向量和航天器动力学。这可以评估任务的关键阶段中使用SSA服务的使用。本文旨在评估SSA要求，包括轨道传播和确定航天器，态度分析（州和进化率），方法分析和避免碰撞。通过评估和遗传后的这些需求，希望更好地了解哪些服务对于将来的RPO任务是必不可少的或理想的，无论它们是否是积极的碎片清除（ADR），EOL，EOL，轨道内检查还是寿命延长（LEX）。
集成的空间情境意识系统：SDA和SSA
摘要：SDA（太空领域意识）和SSA（空间情境意识 - SSA）被定义为对太空对象的全面知识以及跟踪，理解和预测其未来位置的能力。本文的目的是提出SSA计划来保护太空系统，现在被认为是每个国家可持续发展的基本资产。即使破坏了太空基础结构的一部分，也会对公民和经济活动的安全产生严重的影响。这些系统假定在太空和地球上运行的各个实体获得的所有数据的组合，以创建一个共同的数据库。SSA系统是根据美国军事计划SDA（太空领域意识）创建的； SSA和SDA几乎相似，但是SDA是一个替代SSA的新术语，该术语以前存在。SDA是一个更好且改进的SSA。越来越多地，SSA计划是国家和欧盟太空战略的一部分，但尚无法将其纳入国际太空法。
一种新的群体收集任务方法，用于持续的情境意识
涉及移动临时传感器代理的群技术应用程序越来越多地扩展到多个军事问题领域，例如战术智能，监视，目标获取和侦察（ISTAR）。在Istar中，由半自主传感器组成的团队合作实现了收集任务和执行，以弥合信息需求和信息收集之间的差距，以保持持久的情境意识。最新的贡献在很大程度上暴露了多维问题的复杂性。突出显示有限的板载传感器平台资源能力和能源预算，他们经常采用临时规定的传感器行为，从而导致过度保守的连接限制，偏见的决策和/或融合解决方案结构。这些可能会任意传达巨大的机会成本，并有害影响整体绩效。提出了一种创新的方法来处理移动临时传感器网络/群集收集任务问题，但要遵守有限的处理能力和有限的能源预算，以进行数据传播/通信路由。在有限的车载电源注意事项的驱动下，收集计划是集中式的，并由群体领导者进行了情节介导，而计划执行则分散。收集计划依赖于带有反馈决策模型公式的新开环。它是反复解决在退缩时间范围内最大化收集值的静态决策问题。情节决策由传入的请求，累积收集价值，持续的资源承诺，剩余资源能力和上一个阶段的反馈来调节。该方法结合了一个新的紧凑图表表示和一个合理的近似决策模型，以执行传感器代理路径计划优化，但要定期连接，以实现信息共享，融合，情境意识和动态解剖/计划。提出的最小跨越树沟通方案赋予了群体拓扑意识，并结合主张的连通性约束处理方法提供了理想的灵活性，以显着扩大整体可观察的域；探索更大的解决方案空间；减少能耗；最大化网络范围；并提供预期的收集最终提高情境意识。
总统文件TC 3-22.69高级情境意识
Chapter 8 UNDERSTANDING INDICATORS LEFT BEHIND BY PEOPLE ............................ 8-1 Definition ................................................................................................................... 8-1 Types of Sign ............................................................................................................ 8-1 Classification of Sign ................................................................................................. 8-2 Origin of Sign ............................................................................................................ 8-2 Examples of Sign ...................................................................................................... 8-8 Rules of Analyzing Sign and the Effects of Light .................................................... 8-21 Assessing the Age of Sign ...................................................................................... 8-23 Interpreting Information ........................................................................................... 8-26 Using the Information Collected .............................................................................. 8-29
不同脑力负荷水平下的情境意识研究
这是一篇根据知识共享许可协议（ http ： / / creativecommons.org / licenses / by / 4.0 ）分发的开放获取文章，