国防部委托国防分析研究所 (IDA) 开展一项独立研究,审查并就导弹防御局 (MDA) 的长期任务、角色和结构提出建议。完整的任务在第一章中描述。审查范围包括与陆军、海军、空军、联合参谋部、国防部政策副部长、国防部采购、技术和后勤副部长、作战测试和评估主任、项目分析和评估以及国防信息系统局以及 MDA 的领导层进行小组讨论。还与支持 MDA 的承包商进行了几次讨论。审查还包括对美国战略司令部 (USSTRATCOM)、美国北方司令部、空军太空司令部、导弹防御一体化和作战中心以及红石兵工厂的 MDA 进行实地考察。
S 模式 CONOPS 2.0 版代表了 1995 年 6 月由作战需求和数据处理小组 (ODT) 成立的 S 模式增强监视作战使用 (MOUSES) 工作队的成果。MOUSES 工作队负责进一步开发核心区域 S 模式的作战概念,以达到实现增强监视所需的水平。这项任务是 S 模式增强监视初步实施监视域战略 (IIMSES) 的重要组成部分,其中包括在拟议的地面系统监视功能设计中提取和向地面传输下行链路飞机参数 (DAP)。因此,与 S 模式转发器的承载和操作相关的 DAP 的定义和使用将 IIMSES 与基本监视以及可能由 S 模式子网和航空电信网络 (ATN) 的未来发展产生的监视区分开来。
国防威胁降低局 (DTRA) 为对抗化学、生物、放射性、核武器和增强型常规 (CBRNE) 武器威胁的作战人员提供回溯支持。通过 DTRA 的回溯能力可获得的资产包括技术和专业知识。随着战术数据基础设施被越来越多的 CBRNE 检测系统使用,有机会通过远程处理和融合传感器数据以及对作战环境进行建模来提高防区外检测性能。DTRA 正在积极开发技术,以实现和支持未来的作战模式,其中战术通信基础设施从位于作战区域内和周围的 CBRN(和非 CBRN)传感器的异构网络实时传输数据以进行远程处理。相同的网络还可用于向作战人员提供响应,例如实时传感器任务和回溯能力的分析产品。
能源部 2022 年基本分类指南审查最终报告 2021 年 12 月 9 日,信息安全监督办公室 (ISOO) 向能源部 (DOE) 提供了一份任务备忘录,用于进行 2022 财年基本分类指南审查 (FCGR)。能源部技术指导办公室 (OTG) 维护的所有 128 个分类指南 (CG) 都经过了国家安全信息 (NSI) 指南检查。其中 88 个 CG 被发现包含 NSI 主题。OTG 评估了这 88 个 CG 中的 3,374 个 NSI 分类主题,并验证了相关分类指南: 符合当前的运营和技术情况, 符合行政命令 (EO) 13526 下的分类标准,并且 符合书面分类指南的意图。 2022 年 FCGR 流程完成了以下工作:1. 确定了 NSI 主题的总数、事件驱动和日期驱动的解密以及自动解密的豁免。
图像和 IMINT 不是一回事。图像是包含嵌入位置数据的相似物或表示;尚未针对其他情报进行分析或评估。另一方面,图像情报是 G-2/S-2 执行的功能,涉及图像分析和与其他情报相关活动的集成,以生成全源情报产品。图像解释人员进行规划并向指挥官执行任务、收集、处理、利用和传播 (TCPED) 情报。需要经过适当培训的人员、充足的时间和先进的设备来生成和提供 IMINT。原始图像可以传播给战术指挥官以支持行动;但是,必须谨慎行事,以确保这些指挥官意识到当情报基于单一、未经评估的来源时可能出现误导性信息。图像情报通过以下两种方式为指挥官和规划人员提供帮助:
为了实现这些目标,学院制定了一套基于三门核心课程、选修课和相关研究项目的广泛课程。根据海军教育战略 2025,该课程旨在培养联合作战人员和战略领导者。毕业生在战区战略和战役层面思考问题,利用所有军事系统以及国家和合作伙伴的能力,并熟悉在综合作战中选择、分配和指派空中、陆地、海上、太空和特种部队。他们准备领导战区战略和战役层面的规划工作,对影响战区战略层面资源分配决策的经济、政治和组织因素以及国际和国内环境有广泛的了解。他们对在动荡、不确定、复杂和模糊的条件下进行决策的复杂性有着深刻的理解,并准备在这些条件下根据海军职业的共同价值观做出合乎道德的决策。
C2BMC 能够持续获取、跟踪、提示、识别和分发火控质量数据,以支持宙斯盾武器系统、陆基中段防御 (GMD)、末端高空区域防御 (THAAD)、爱国者、太空 C2 和联盟伙伴,以支持国土和区域防御。MDA 的 C2BMC 功能通过为作战指挥官提供管理和用户节点、弹道导弹防御 (BMD) 规划器、态势感知工具和战斗管理能力,满足全球作战人员的需求。这些工具支持全球导弹防御态势感知、联盟行动、国土防御武器投放权以及对各种导弹防御系统雷达的控制和任务分配。C2BMC 运营商和维护人员部署到世界上一些最具威胁的地区,并继续为当地指挥官提供全天候支持。
雷达系统能够适应收集要求的变化,而不会在任务执行和产品分发之间产生过多的延迟,这为探索各种新的操作概念创造了机会。为了最大限度地减少这种延迟,雷达系统应实时生成雷达控制参数,而无需人工参与,并且必须使用低级编程语言将原始射频数据缩减并处理为标准化格式。学生将与实验室工作人员合作,根据 MATLAB 中的算法描述生成可重复使用、高度优化的 C++ 模块,遵循标准化接口,以控制雷达和处理返回信号。这些模块将使用合成和/或收集的数据进行测试,以便将它们部署到实验室运营的机载系统中。该计划将增加学生对优化代码开发、雷达控制、数字信号处理和集成软件设计的知识。
图像和 IMINT 不是一回事。图像是包含嵌入位置数据的相似物或表示;尚未针对其他情报进行分析或评估。另一方面,图像情报是 G-2/S-2 执行的功能,涉及图像分析和与其他情报相关活动的集成,以生成全源情报产品。图像解释人员进行规划并向指挥官执行任务、收集、处理、利用和传播 (TCPED) 情报。需要经过适当培训的人员、充足的时间和先进的设备来生成和提供 IMINT。原始图像可以传播给战术指挥官以支持行动;但是,必须谨慎行事,以确保这些指挥官意识到当情报基于单一、未经评估的来源时可能出现误导性信息。图像情报通过以下两种方式为指挥官和规划人员提供帮助:
国防部委托国防分析研究所 (IDA) 开展一项独立研究,审查并提出有关导弹防御局 (MDA) 的长期使命、角色和结构的建议。完整的任务将在第一章中描述。审查范围包括与陆军、海军、空军、联合参谋部、国防部政策副部长、国防部采购、技术和后勤副部长、作战测试与评估主任、项目分析与评估、国防信息系统局以及 MDA 的领导进行小组讨论。还与支持 MDA 的承包商进行了几次讨论。审查还包括对美国战略司令部 (USSTRATCOM)、美国北方司令部、空军太空司令部、导弹防御一体化和作战中心以及红石兵工厂的 MDA 进行实地考察。