欺骗、扰乱或摧毁敌方监视、指挥和控制 (C2) 以及与敌方综合防空/区域防御网络相关的武器系统/传感器(例如预警、捕获和瞄准功能)。电子战还包括识别敌方系统攻击或交战美国或友军的企图、自动启动适当的反制措施或防御反应以及通过冗余和强化保护友军系统的关键能力。
ITA 参照第 0209 段,ITA 坚持认为,只有在动态瞄准的情况下,目标的 PID 才应始终在瞄准周期的第 5 阶段(任务规划和强制执行)中获取。具体而言,PID 是在 F2T2E2A(查找、修复、跟踪、瞄准、交战、攻击、利用和评估)过程的修复步骤中获取的,通常用于执行动态瞄准。
• 交战双方都在加强南部战线的作战能力,其中俄罗斯联邦武装部队(AFRF)正在抵抗乌克兰的进攻。在东北部,最激烈的战斗集中在巴赫穆特地区。双方深度打击持续进行。特别是,FAFR 几乎每天都会骚扰多瑙河和敖德萨地区的港口基础设施。
詹姆斯·L·塔利中士,美国陆军,1964 年 6 月 19 日在越南参与军事行动时,因英勇行为而声名鹊起。塔利中士作为一名顾问,陪同一支越南战斗巡逻队进行搜索和清除行动,当时友军与一支强大的敌军交战,而敌军正保卫着一个戒备森严的阵地。在随后的战斗中,他勇敢地站在领先位置为越南同行提供建议,然后机动到一个极其危险的位置,为配备榴弹发射器的支队指挥官提供掩护,抵御冲来的敌人。在三次凶猛的敌人进攻中,塔利中士在猛烈的武器火力下表现出了无畏的决心,尽管敌军的攻击势不可挡,但他仍继续以出色的效率与敌人交战。塔利中士的坚毅、勇敢的行动以及卓越的英勇行为体现了美国陆军的最高传统,并为其本人和军队带来了巨大的荣誉。
本论文展示了机器学习的一种应用,它为在复杂战术情况下操作激光武器系统的战士提供自动决策支持。该论文使用 NPS 建模虚拟环境与仿真 (MOVES) 研究所的 Swarm Commander 建模和仿真软件环境来开发模拟数据集,模拟涉及舰载激光武器系统防御无人机群威胁的战争游戏场景。模拟数据集用于训练机器学习算法,以预测复杂战场中异构无人机群的最佳交战策略。评估了多种机器学习技术,并选择分类树技术作为首选方法。最终算法在根据无人机威胁类型、数量和激光武器系统攻击策略正确预测交战结果方面总体准确率为 96%。研究结果表明:(1)建模和仿真对于支持战术机器学习应用开发的实用性;(2)机器学习对支持未来战术行动的潜力;(3)机器学习和自动化总体上可以减轻未来作战人员在复杂威胁环境中做出关键决策时的认知负荷。
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空中威胁,并修改长期战术、技术和程序,以提高部队在空中袭击中的生存能力。联合和军种空中优势不再是理所当然的,也不能假设友军的空中保护就足够了。在未来的战斗中,空中领域在最好的情况下将是争夺,在最坏的情况下将是敌对的。部队必须拥有强大的防空、反导弹和反无人机系统 (C-UAS) 武器,并具备有效操作它们的能力。为此,海军陆战队必须优先考虑并持续投资于现代、坚固和先进的防空和指挥控制 (C2) 能力,以便在敌方武器交战区内有效行动并保护我们的部队。如果包括东道国设施在内的设施和前沿部署部队无法在武器交战区内坚持下去,它们将变得无关紧要,甚至更糟,成为负担。联合部队正在见证无人机、巡航导弹和防空战新时代的到来,必须具备缓解这些威胁所需的能力。防空和导弹防御能力对于预备部队在任何责任区取得成功都至关重要。直到最近,精确射击还与小型无人机 (sUAS) 无关。随着无人机和 sUAS 技术的普及,很明显,反无人机的发展对于“应对美国国内外军队迅速发展的挑战”至关重要。1
陆军第 39 任参谋长最近认识到了这种训练的价值,因为我们正在为全球远征行动做好准备。马克·米利将军告诉聚集在一起的 CTC Huddle,他希望每个旅指挥官都能从在国家团队领导下和与国家团队合作时克服摩擦和迷雾的经验中受益。为了让这些旅指挥官尽可能真实地体验这种体验,同时使我们未来的统一行动伙伴受益,JRTC 将自己定位为我们整个政府伙伴的协作培训中心。JRTC 于 2012 年 10 月进行了第一次决定性行动训练环境 (DATE) 轮换,即轮换 13-01。该轮换包括大量跨机构和 SOF 整合。从那时起,我们收集了跨机构的经验教训,以加快整个部队和我们的统一行动伙伴的学习速度。同样恰当的是,当陆军考虑确定和澄清交战作为潜在的第七种作战功能的作用时,JRTC 设立了特遣部队交战作为作战功能观察员-教练/培训师,并在行动审查后完成轮换。
• • 适用于直升机和固定翼飞机的单一解决方案 • • 可靠、持久且经过验证的保护 • • 经过验证的能力,可以击败现代先进威胁,包括超短程和多枚导弹交战 • • 灵活的飞机安装选项,超越客户的操作和集成要求 • • 极高的激光目标能量 • • 大大降低全寿命成本和支持要求 主要系统细节