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World File Search System指挥和控制
联合全域指挥和控制战略摘要
LOE 5：实现任务伙伴信息共享的现代化 联合部队指挥官通过与任务伙伴共享态势感知，不断努力建立和保持对作战环境的共同理解。当每个合作伙伴的 C2 系统的数据都可以被其他所有获准的合作伙伴访问、查看和处理时，理想的任务合作伙伴系统集成就实现了。然而，新兴任务、大型联盟和不断发展的技术为实现这一目标带来了持续的障碍。最终，JADC2 系统互操作性是快速、精确、相关和安全地开展联合和合作行动的基础。该 LOE 致力于扩大和提高联合部队在所有类型的联合行动中交换信息和协调行动和效果的能力。
遥控飞机指挥和控制延迟在视距内空对空作战中的影响
本论文由候选人的论文委员会主席 David Cross 博士指导撰写，并已获得论文委员会成员的批准。已提交给航空学院，并被接受，部分满足航空哲学博士学位的要求
物流转型：集中空军物流信息指挥和控制
本论文由 AFIT Scholar 的学生研究生作品免费开放访问。它已被 AFIT Scholar 的授权管理员接受纳入论文和学位论文。如需更多信息，请联系 richard.mansfield@afit.edu。
ARL 主任战略计划第一年报告（20-23 财年）：多域作战 (MDO) 指挥和控制 (C2) 的人工智能 (AI)，作者：Priya Narayanan、Manuel Vindiola、Song Park、Anne Logie、Nick Waytowich、Mark Mittrick、John Richardson、Derrik Asher 和 Alexander Kott
估计此信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查收集信息的时间。请将有关此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188)，1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。
维持致命自主的指挥和控制（c2）...
* 约翰·切里中校 (美国海军陆战队) 是美国海军战争学院斯托克顿国际法中心副主任兼国际法军事教授，也是美国参加致命自主武器系统新兴技术政府专家组代表团的成员。杜沃德·约翰逊中校 (美国) 担任美国海军战争学院斯托克顿国际法中心国际法军事教授兼陆战法副主任。我们感谢皮特·佩德罗佐教授和斯托克顿国际法中心对本项目的协助。本文表达的观点为作者个人观点，不代表美国海军战争学院、海军部、国防部或美国政府任何部门的观点。
空中指挥和控制（C2）分散化...
在“态势趋于强硬”、冲突区域不断扩大的背景下，法国及其盟友的军队规模已处于次要地位。因此，无论是在美国领导下与主要竞争对手（俄罗斯和中国）交战，还是在非结构化空间对抗地区对手（国家或非国家），常规冲突的风险越来越大，越来越需要建立可信的威慑机制。后者也受益于深度精确打击、防空和地面攻击能力的传播，即使是最基本的。因此，我们的部队必须变得更加有效和有韧性。实现这种有效性的主要条件之一是使决策过程更加灵活，并大力加强决策过程各要素之间的协同作用。
需要深厚的系统知识：重新审视 UCD 在复杂指挥和控制系统设计中的贡献
摘要。指挥和控制系统将来自多个底层系统的信息集中起来，以支持操作员执行任务。除了任务本身（可能很复杂）之外，操作员还必须确保这些系统（通常称为平台）的正确运行。平台系统（例如发动机或电气系统）可能彼此非常不同，并表现出大量的功能状态。当应用于指挥控制系统的设计时，以用户为中心的设计方法支持理解和捕捉操作员执行任务的需求，以及提出设计可用的任务相关用户界面的解决方案。但是，平台管理的用户界面需要呈现和组织有关底层复杂系统的信息。理解这些系统并抽象出有关其行为的信息（以便操作员可以管理它们）需要超出 UI/UX 设计师和 UCD 方法专家的深厚知识。在本文中，我们提出了一个以系统为中心的过程，该过程将补充 UCD 方法用于指挥和控制系统的设计。该过程将底层系统的详细功能作为输入，并提供抽象和结构化信息以告知 UCD 方法。除了支持可用性属性之外，集成过程还支持 UCD 方法通常忽略的可靠性和安全性属性。我们介绍了所提出的流程如何应用于大型民用商用飞机预警系统的设计，并展示了对其他领域的通用性。
空中力量指挥和控制的人工智能
呈指数级增长。人工智能 (AI) 的进步表明，它能够在无数领域增强人类的思想和行动，其中包括联合空中力量的指挥和控制 (C2)。为了在未来战争中取得胜利，美国需要有能力以压倒性的速度在多个领域创造多重困境，同时阻止敌人做同样的事情。人工智能将为 C2 部队提供所需的认知敏捷性，以提供这种能力优势。拥有信息优势和高速决策反应能力的一方将决定未来战争的结果。本文试图让读者熟悉人工智能的一些常见类型和功能，探讨具体的应用领域，并推荐协助使用空中力量进行联合瞄准的解决方案。以配对系统为目标的武器的开发通过一个示例 AI 创建过程揭示了具体细节。除了解释 AI 模型的构建之外，本文还提出了一种准备和验证 AI 以供作战使用的过程，并讨论了必要的实施考虑因素。联合空中力量 C2 中 AI 使用的理想最终状态是高效的人机协作和增强的认知敏捷性。
海军陆战队空中指挥和控制系统 - DTIC
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