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RQ-4B 全球鹰 Block 30 - 空军杂志
RQ-4B 全球鹰 Block 30 展示了在低作战节奏（每周使用三架飞机飞行两到三架次）下提供所需情报、监视和侦察 (ISR) 覆盖率约 40% 的能力。但是，该系统在执行空军使用概念中规定的近乎连续、持续的 ISR 方面在作战上并不有效。1 增强型图像传感器套件 (EISS) 提供的图像可满足或超出大多数作战要求，并为作战用户提供可操作的图像情报 (IMINT) 产品。机载信号情报载荷 (ASIP) 提供有限的作战效用，用于检测、识别和定位一些威胁雷达以及检测一些通信信号，但由于技术性能缺陷和不成熟的训练、战术、技术和程序，无法持续向作战用户提供可操作的信号情报 (SIGINT) 产品。RQ-4B 全球鹰 Block 30 不适合作战。由于飞行器可靠性低，全球鹰长航时飞行通常无法提供持续的 ISR 覆盖。评估基于 2010 年 10 月至 2010 年 12 月进行的操作测试。来自开发测试和现场观察的附加数据补充了操作测试数据。
机载移动网状网络如何克服太空……
首字母缩略词和缩写列表 A2AD 反介入区域拒止 AESA 有源电子扫描阵列 AFRL 空军研究实验室 AJ 抗干扰 ALE 自动链路建立 AOR 责任区 ASARS 先进合成孔径雷达系统 ASAT 反卫星 ARGOS 先进侦察地理空间轨道系统 ATR 自动目标识别 BLOS 超视距 BMC2 战斗管理指挥和控制 C4ISR 指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察 COP 通用作战图 COSS 天体瞄准系统 DCGS 分布式通用地面系统 DE 定向能 DOD 国防部 DODIN 国防部信息网络 ECCT 企业能力协作小组 EM 电磁 EWS 电子战系统 FMV 全动态视频 GPS 全球定位系统 HF 高频 I&W 指示和警告 IA 信息保障 IFDL 飞行中数据链 IMINT 图像情报 IP 互联网协议 ISR 情报、监视和侦察 JUON 联合紧急作战需求 LEO 低地球轨道 LLAN 低拦截概率、低检测概率、抗干扰网络 LO 低可观测 LOS 视距 LPD 低检测概率
主任、副主任、职员主任、项目主任，
2002 年 5 月，国家侦察局 (NRO) 历史办公室出版了《国家侦察局领导人，1961-2001》。这部重要著作很快成为了解 NRO 的形成和组织以及提供其领导背景信息的重要参考工具。在历史项目于 2005 年加入国家侦察研究中心 (CSNR) 后，更新和重新出版《国家侦察局领导人》成为 CSNR 的责任。这部更新的参考书现在分为三部分，第一卷涵盖 1961 年至 1992 年的领导人，第二卷涵盖 1993 年至 2001 年的领导人，计划中的第三卷将涵盖 2002 年至出版时的领导人。这些卷提供了第一版的更新信息。第一卷结束于 1992 年，因为那一年 NRO 进行了迄今为止最重大的重组——废除了“按字母顺序排列的”A、B 和 C 计划（NRO 于 1974 年取消了 D 计划），取而代之的是职能理事会（IMINT、COMM 和 SIGINT）。同年，NRO 领导层提议将所有组成办公室集中到弗吉尼亚州尚蒂伊的一座总部大楼中。第二卷结束于 2001 年 9 月 11 日恐怖袭击事件。最后一卷将包括自反恐战争开始以来的 NRO 领导人。
图像、GMTI 和信息融合的神经方法 - DTIC
根据 JDL 数据融合组过程模型，在 0、1、2 和 2+/3 级进行数据和信息融合。为了支持多传感器 IMINT 和 GMTI 融合和 3D 可视化，我们构建了阿拉巴马州莫比尔码头和周边地区的 3D 站点模型，该模型允许使用我们现有的图像挖掘工具进行搜索，并提供 COP 环境，可以在其中模拟和可视化场景。我们开发了用于模拟交通和编写单个车辆移动脚本的软件，以支持场景创建。我们探索了几个新概念来支持 2+/3 级的更高级别的信息融合。一种方法源于对动态脉冲信息网络及其同步形式的神经处理的洞察。这些网络可以以关系和学习到的关联的形式绑定数据和语义知识。我们证明了使用这些网络在移动数据集中学习动态城市场景中移动车辆之间的简单关联的可行性。第二种方法涉及从图像和/或文本数据中提取知识结构。我们开发了两种从数据集中的概念共现中发现分类法的机制。我们证明了这些方法对融合图像和文本语料库的有效性。最后一种方法利用神经启发机制从移动的跟踪实体中学习正常行为模型。这些模型随后被使用
Hélène SPORTOUCHE 论文
这项博士研究工作是在 Télécom ParisTech（巴黎）的 TSI 部门和 Thales Communications（马西）的 IMINT 部门之间建立的 CIFRE 协议框架内进行的。这篇论文让我有机会探索实验室研究的世界和商业世界，从而让我获得双重经历，极大地丰富了作为员工的专业水平。我要感谢这三年来陪伴我度过这场伟大的科学和人类冒险的所有人。我要特别感谢我的论文导师、巴黎高科电信教授 Florence Tupin 女士和我的工业经理、泰雷兹通信公司工程师 Léonard Denise 先生，他们在这三年里对我进行了指导。我很高兴与他们合作，并非常感谢他们的优质监督、长期投资、宝贵建议、倾听技巧、友善和随时待命。在此向他们表示感谢，感谢他们在本论文的不同阶段给予我的帮助。我还要感谢他们在令人兴奋的遥感、光学和雷达成像领域所提供的卓越教学，以及我们围绕这些主题进行的所有富有成效和激励人心的对话。我还要感谢巴黎高科电信教授 Jean-Marie Nicolas 先生，他发起了这个博士项目，并参与了这项工作的每个关键方向。我热烈感谢他的参与、他的善意以及我们的多次交流，总是非常丰富。我还要感谢我的辩护评审团的所有成员。非常诚挚地感谢格勒诺布尔INP教授Jocelyn Chanussot先生和波尔多ENITA教授Christian Germain先生同意报告本论文，他们的建设性言论和开明的意见极大地促进了论文的进展。这项工作和手稿的定稿。我非常热烈地感谢马赛中央理工学院教授 Philippe Réfrégier 先生担任我的答辩评审团主席，我对他在菲涅尔研究所硕士实习期间给我的明智建议表示衷心的感谢，并且他鼓励我在实习结束时写一篇论文。我还要感谢评审团的评审员、CNES 工程师 Jordi Inglada 先生和 ESGT 勒芒讲师 Élisabeth Simonetto 女士，感谢他们对这项研究工作的关注和兴趣。我还要感谢巴黎南理工大学教授 Sylvie Le Hégarat-Mascle 女士、LIP6 / UPMC 讲师 Séverine Dubuisson 女士以及巴黎高科电信教授 Isabelle Bloch 女士，他们是我的评审团成员