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海上力量中心 - 澳大利亚 - 澳大利亚皇家海军
ADF 澳大利亚国防军 ADHQ 澳大利亚国防总部 ASW 反潜战 CIWS 近距武器系统 DE 决定性效果 DSTO 国防科学技术组织 EBO 基于效果的作战 EE 使能效果 EHF 超高频 ESM 电子支援措施 ET 使能技术或战术 FFG 阿德莱德级导弹护卫舰 FPS 功能性能规范 HQJOC 总部联合作战司令部 HSV 高速船 JTF 联合特遣部队 MEU 任务核心单位 OODA 观察、定位、决策、行动 RAN 澳大利亚皇家海军 R&D 研究与开发 SES 表面效应舰 SHF 超高频 SLOC 海上通信线 SM 潜艇 SURTASS 表面拖曳阵列声纳系统 SWATH 小型水面双体船 UAV 无人驾驶飞行器 UUV 无人驾驶水下航行器 US 美国 USN 美国海军 WWII 第二次世界大战
USS CARR (FFG-52) 指挥官
CARR 于 6 日进入地中海，船员们感觉离家又近了一步。CARR 进行了四个月来的首次双站航行补给 (uNREP)，由于在苏伊士运河停泊处的“快速巡航”演习，补给过程出奇地顺利。UNREP 与 USNS TRUCKEE 一起进行。4 月 7 日，近距武器系统 (CIWS) 射击演习在 CARR 击落 TDU 后结束。CARR 还为 SIMPSON 的直升机“骄傲战士”提供了停机位，以进行紧急维护。8 日，CARR 与 USNS TRUCKEE 一起进行了清晨海上加油 (FAS)，并搭载工程机动评估小组 (EMAT) 开始评估访问。在继续向西航行的同时，CARR 于 4 月 10 日清晨进行了垂直补给 (VERTREP)。EMAT 继续进行评估，并进行了一次主要太空消防演习。由于地中海西部可能出现恶劣天气，CARR 还继续确保船舶安全出海。
海上力量中心 - 澳大利亚 - 澳大利亚皇家海军
ADF 澳大利亚国防军 ADHQ 澳大利亚国防总部 ASW 反潜战 CIWS 近距武器系统 DE 决定性效果 DSTO 国防科学技术组织 EBO 基于效果的作战 EE 使能效果 EHF 超高频 ESM 电子支援措施 ET 使能技术或战术 FFG 阿德莱德级导弹护卫舰 FPS 功能性能规范 HQJOC 总部联合作战司令部 HSV 高速船 JTF 联合特遣部队 MEU 任务基本单位 OODA 观察、定位、决策、行动 RAN 澳大利亚皇家海军 R&D 研究与开发 SES 表面效应舰 SHF 超高频 SLOC 海上通信线 SM 潜艇 SURTASS 表面拖曳阵列声纳系统 SWATH 小型水面双体船 UAV 无人驾驶飞行器 UUV 无人驾驶水下航行器 US 美国 USN 美国海军 WWII 第二次世界大战
利用机器学习优化穿越高射炮射击的飞行路径
我们提出了一种方法，旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这与穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的所有类型的飞机、导弹和无人机相关。为此，我们使用 Q 学习 - 一种强化（机器）学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接对高射炮进行建模的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的反应，但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里，我们使用内部工具来生成防空火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近防武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以通过神经网络（即所谓的深度 Q 学习 (DQN)）进行补充，以处理更复杂的问题。在这项工作中，我们使用经典 Q 学习（无神经网络）展示了一个防空炮位的亚音速飞行走廊通行结果。
海军舰载激光器：国会背景和问题
5 其中包括：以其他方式操作舰船，使他人难以发现和准确跟踪海军舰船；干扰或摧毁敌方目标传感器；干扰从传感器到武器发射器的目标数据传输；攻击导弹发射器（可以是陆基发射器、舰船、潜艇或飞机）；以及对抗向海军舰船飞来的导弹和无人机。海军对抗向海军舰船飞来的导弹和无人机的措施包括：干扰导弹或无人机的传感器或制导系统；使用各种诱饵将敌方导弹引离海军舰船；以及使用地对空导弹和密集阵近防武器系统 (CIWS)（本质上是一种雷达控制的加特林机枪）击落敌方导弹和无人机。采取所有这些措施反映了海军长期以来建立多层防御敌方导弹的方法，并从多个点攻击敌人的“杀伤链”，以增加打破杀伤链的机会。（杀伤链是敌人必须完成的步骤序列，才能成功对海军舰艇进行导弹袭击。干扰序列中的任何步骤都可以打破杀伤链，从而阻止或击败攻击。）
利用机器学习优化防空炮火下的飞行路径
我们提出了一种方法，旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这适用于穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的各种飞机、导弹和无人机。为此，我们使用 Q 学习 - 一种强化（机器）学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接模拟高射炮的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的响应，但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里，我们使用内部工具来生成高射炮火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近距离武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以补充神经网络 - 所谓的深度 Q 学习 (DQN) - 来处理更复杂的问题。在这项工作中，我们使用经典 Q 学习（无神经网络）展示了亚音速飞行走廊通过一个高射炮位置的结果。
海军任务模块化
•反对马林战（ASW）（拖曳的身体传感器，自动驾驶汽车和ASW鱼雷管）•卸货索雷诱饵•矿山柜台（MCM）（MCM）（自动驾驶汽车和对潜水手术的支持，对固定空气供应的潜水操作） Warfare (ASuW) (advanced missile systems such as the RBS15 from SAAB to be accommodated in our containers/modules) • Humanitarian Assistance and Disaster Relief (HADR) (advanced medical facilities, reverse osmosis water treatment plant and electrical generation plant can be accommodated in our modules) • Special Forces (SF) support (SF mission planning and Command and Control capability can be securely accommodated in our modules) • Maritime Interdiction Operations (MIO) and Resource and Border Protection Operations (RBPO) (the Cube system can provide stowage and launch and recovery systems for additional boats in addition to modular accommodation for boarding parties and other government agency staff) • Sea Mine Laying module that consists of a container-based minelaying module and one or more storage modules • Research Support modules for for inspection, surveillance and repair of subsea installations • Launch and Recovery module for ROV´s,无人机（UAV），USV，AUV，UUV和MINI-SUBS