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欧洲-大西洋框架内的 Forza NEC 计划
技术创新与军事环境始终相互作用。自冷战结束以来，这种重要的相互作用显著增加。在此背景下，本研究论文主要关注信息通信技术 (ICT) 与意大利、美国、法国、英国和德国武装部队之间的关系。在欧洲-大西洋领域，其目的是通过意大利陆军在过去十年中实施的 Forza NEC 计划分析网络支持能力 (NEC) 的发展路径。NEC 的首字母缩略词是指在一个网络中将不同武装部队要素互连，目的是获得它们的相互作用以达到战略优势。这个过程可以通过适当的通信、指挥、控制和计算机 (C4) 架构以及武装部队装备的数字化来实现，这样就可以将其连接到网络。本研究论文分为三章，分别对美国案例研究进行分析，概述法国、德国和英国的发展情况，最后仔细研究意大利的情况。在 IAI 研究论文“武装部队的转型：Forza NEC 计划”发表四年后，本卷旨在关注技术创新与国防部门发展之间的关系。通过 ICT 数字化和互连武装部队装备的发展和努力面临着运营和预算问题。这些现实使这里考虑的武装部队网络中心能力发展的道路变得复杂。
基于模型的系统工程（MBSE）A Ghost Robotics Vision 60 Q-ugv未来电力系统和新兴军事要求猎人Hughes，C
免责声明：此处表达的观点是作者的观点，不反映美国空军学院，空军部或国防部的立场。作者注意：作者感谢Jordan Caldwell和整个Ghost Robotics团队以及Lonewolf Logistics的Wyatt Woolsey，为这个Capstone项目提供了极大的支持。摘要：本文介绍了基于模型的系统工程（MBSE）来建模Ghost Robotics Vision 60 60四足动物无人接地车（Q-ugv），并指导军事工程师和领导者的未来决策。系统的CATIA魔术系统用于与系统内部和外部交互作用，包括从这些过程和交互中汲取的功率。通过将此模型连接到基于MATLAB的程序，创建了Vision 60的整体模型，可以在设计阶段的早期进行修改，改进和更好地理解。我们工作的一种应用是帮助预测和分析从各种附件和内部流程中汲取的权力，以预测军事环境中的未来绩效。这项研究的结果提供了对未来电力系统设计的见解，尤其是在添加了机器人的附件，并证明了MBSE建模在军事环境中复杂系统的潜力。最后，本文验证了国防部（DOD）内MBSE的潜在实施，以在当前数字化转型中保持优于对手的优势地位。关键字：机器人技术，基于模型的系统工程，幽灵，Q-ugv，技术1。简介机器人在国防和工业中的使用变得无处不在。在使用的各种机器人中，四足动物无人接地车辆（Q-ugv）由于其多功能性和以安全有效的方式扩展人类能力的潜力而获得了知名度。例如，陆军已将Q-ugv用于清理建筑物和确定潜在威胁等任务。陆军机动卓越中心部署了Flir Packbot EOD机器人和通用动力任务系统（GDMS）进行侦察和炸弹处理（Grizzle，2018年）。执法机构还使用Q-UGV来寻找失踪人员或嫌疑人（Holt，2020）。这些机器人在灾难反应方案中也有潜力，可以使用它们来定位幸存者并评估损害（Kusaka，Miyawaki和Nakamura，2020年）。Q-ugv的其他应用包括指导视觉障碍的人（育儿，2023年），监视（Hougen等，2000）和伴侣（Banks等，2008； de Visser等，2022）。本文重点介绍了Ghost Robotics Vision 60 Q-UGV（图1）。Vision 60是中型的高耐用，敏捷且耐用的全天候无人机无人机，旨在在各种非结构化的城市和自然环境中用于防御，国土和企业应用。可以携带各种有效载荷，包括电光传感器，机器人臂以及致命和非致命武器。Vision 60由1,250 WH锂离子电池提供动力，宣传范围为10公里，尽管真实范围和运营时间高度依赖于任务配置文件（例如有效负载重量，配件的功率要求，移动速度）和环境因素。作为组织，包括特种作战部队，执法和公共安全，开始使用这些机器人，必须了解任务概况和环境影响范围和操作时间，因为这可能会影响机器人所需的机器人数量，也可以影响机器人对特定任务的实用性。
Counter-UAS-directory.-July-2020.pdf - 无人空域
NO-DRONE 探测器 34 North Drones 于 2019 年 10 月宣布与 IDS North America 合作，为民用市场提供 NO-DRONE 雷达反无人机系统。NO-DRONE 雷达探测系统以前用于军事环境，旨在识别来袭迫击炮、火炮和火箭弹等小物体，并探测、定位和跟踪固定翼和旋翼无人机以及小型无人机。该系统提供 360° 全方位覆盖，无论白天还是夜晚，以及在恶劣天气条件下。该系统可以升级为可选的“旋转提示” EO/IR 转塔和 RF 探测器，以增强无人机跟踪和识别能力。NO-DRONE 反无人机雷达系统利用一套 EMC/EMI 模拟工具来预测评估机场周围各种辐射和接收元件之间可能产生的干扰，该工具模拟了对任何现有导航设备和通信设备的任何潜在干扰。合作伙伴已在中国湖海军航空武器站和国际上进行了演示和测试，该系统已安装在各个机场和监狱。NO-DRONE 系统还可以通过移动平台租用，由经过培训的操作员在美国各地的设施和活动中临时使用，之后在国际上用于无人机缓解，因为永久安装不切实际或不需要。
JSP 912 国防系统人为因素整合
前言 能力不仅仅是设备性能的函数，还取决于相互作用的元素的组合。一些最难解决的问题在于能力的人为因素。设备和系统必须在疲劳、饥饿、压力甚至恐惧等苛刻而多样的军事环境中运行。最终，它们在这些苛刻环境中的可用性将决定我们的作战成功。我们现在指定和采购的设备和系统类型也将影响我们招募的未来服务人员的角色、职责和职业道路，以及我们留住他们的能力。从能力方向而不是平台、系统或设备方向来处理我们的国防需求，会加剧国防系统对人为因素集成 (HFI) 的需求。我们必须着手提供解决方案，以增强我们的能力愿望，并更深入地了解人员在未来系统的操作、维护和支持中的作用。挑战在于将武装部队（包括预备役军人）提供的人员与工业界开发并由国防部提供的设备整合在一起，以最大限度地提高实际作战环境中的能力。联合服务出版物 912 公布了开展 HFI 的政策要求和全面的实践指导。JSP 912 的第 1 部分提供了国防部授权的方向，并由国防技术和质量保证局赞助。它提供了符合政策的业务实践，在没有任何矛盾指示的情况下应采用这些实践。我向您和您的员工推荐它。
JSP 912 国防系统人为因素整合
前言 能力不仅仅是设备性能的函数，还取决于相互作用的元素的组合。一些最难解决的问题在于能力的人为因素。设备和系统必须在疲劳、饥饿、压力甚至恐惧等苛刻而多样的军事环境中运行。最终，它们在这些苛刻环境中的可用性将决定我们的作战成功。我们现在指定和采购的设备和系统类型也将影响我们招募的未来服务人员的角色、职责和职业道路，以及我们留住他们的能力。从能力方向而不是平台、系统或设备方向来处理我们的国防需求，会加剧国防系统对人为因素集成 (HFI) 的需求。我们必须着手提供解决方案，以增强我们的能力愿望，并更深入地了解人员在未来系统的操作、维护和支持中的作用。挑战在于将武装部队（包括预备役军人）提供的人员与工业界开发并由国防部提供的设备整合在一起，以最大限度地提高实际作战环境中的能力。联合服务出版物 912 公布了开展 HFI 的政策要求和全面的实践指导。JSP 912 的第 1 部分提供了国防部授权的方向，并由国防技术和质量保证局赞助。它提供了符合政策的业务实践，在没有任何矛盾指示的情况下应采用这些实践。我向您和您的员工推荐它。
与...
I.介绍在过去的十年中，无人驾驶汽车（UAV）的进步非常出色，在平民和军事环境中远远超出了其最初的目的。最初用于救援任务，监视和映射等任务，但无人机现在在紧急撤离工作和创新智能城市的创建中至关重要。这些多功能飞机在民用建设项目，有效的房地产管理和监测气候模式中也发挥了至关重要的作用。无人机具有由大小，重量和功率（交换）等因素确定的独特分类，这些因素会显着影响其飞行持续时间，高度范围和沟通能力。高空平台（HAP）的集成提高了沟通能力，从而导致海拔平台之间的至关重要的战略决策，以最大程度地提高存储和覆盖范围。尽管无人机的进步迅速迅速，但对其进化和潜力的彻底评估仍然难以捉摸。从2010年到2022年将无人机应用到Sky Rocket的潜力，重点是尖端第五代连接性（5G）连接的整合。这种技术飞跃增强了无人机在多个领域的性能，包括可操作性，可伸缩性和通信。毫不奇怪，无人机应用市场在2022年飙升至200亿美元以上，展现了其对全球规模的重大影响。[1]
人机交互中的雷达感应
探索新型传感技术以促进新的交互模式仍然是人机交互领域的一个活跃的研究课题。在众多 HCI 会议中，我们可以看到新交互形式的发展，其基础是采用或改编基于声音、光、电场、无线电波、生物信号等测量的传感技术。在商业上，我们看到雷达传感技术在车辆/汽车和军事环境中得到了广泛的工业发展。在超长距离，雷达技术已在天气和飞机跟踪中使用了数十年。在长距离、中距离和短距离，雷达已用于 ACC、EBA、安全扫描仪、行人检测和盲点检测。雷达通常被认为是一种远程传感技术，它全天候工作，提供 3D 位置信息，无需照明，可以穿透表面和物体，因此可以随时运行。在超短距离，雷达已用于脱粘检测、腐蚀检测和泡沫绝缘缺陷识别。此外，研究界已探索雷达技术用于各种用途，例如存在感知和室内用户跟踪 [5]、生命体征监测 [6] 和情绪识别。在这个范围内，雷达被吹捧为解决隐私、遮挡、照明和视野受限等问题，这些问题是视觉方法所面临的，或者用于传统方法无法解决的医疗条件
军用车辆中的空间定向障碍
空间定向障碍 (SD) 是一种病症，其特征是操作员无法在由地球表面和重力垂直线提供的固定坐标系内正确感知飞行器或其自身的位置、姿态或运动。自动力飞行诞生之初，SD 就一直困扰着飞行员，尽管人们已经了解了 SD 的原因，改进了空间定向信息的显示，并更加重视 SD 培训，但主要归因于 SD 的事故仍然时有发生。与过去 30 年来逐步下降的整体事故率相比，SD 事故率在过去 15 年中基本保持不变。这似乎至少部分归因于新技术的引入，例如夜视镜，这些技术使飞行员能够在以前不可能的环境中操作。鉴于在打击 SD 方面明显缺乏进展，以及人员伤亡和飞机损失不断，人为因素和医学小组 (HFM) 认为，鉴于新兴技术和科技可能不仅适用于飞行中的 SD，还适用于其他军事环境，因此有必要重新审视 SD 主题。由此产生的研讨会题为“军用车辆中的空间定向障碍：原因、后果和治疗方法”，于 2002 年 4 月 15 日至 17 日在西班牙拉科鲁尼亚举行，会上进行了 1 次主题演讲、32 次口头演讲和 14 次海报展示
空中战术多代理增强学习中的解释性
人工智能（AI）在塑造未来的技术景观方面至关重要。多机构增强学习（MARL）已成为一种重要的AI技术，用于模拟各个领域的复杂动态，从而为自主代理之间的先进战略计划和协调带来了新的潜力。但是，其在敏感军事环境中的实际部署受到缺乏解释性的限制：可靠性，安全性，战略验证和人机相互作用的关键因素。本文回顾了MARL内解释性的最新进步，并提出了新颖的用例，强调了其不可或缺的检查代理决策过程。我们首先对现有技术进行了严格评估，并将其与军事策略的领域联系起来，重点是模拟空中战斗场景。然后，我们介绍了一种新型信息理论解释性描述符的概念，以分析代理人的合作能力。通过我们的研究，我们旨在强调精确理解AI决策并将这些人为产生的策略与人类理解和战略军事教义保持一致的必要性，从而提高AI系统的透明度和可靠性。通过阐明解释性在推进MARL进行操作防御方面的关键重要性，我们的工作不仅支持战略计划，而且还支持对军事人员进行洞察力和可理解的分析的培训。
JSP 912 国防系统人为因素整合第 1 部分
前言 能力不仅仅是设备性能的功能，还取决于相互作用的元素的组合。一些最难解决的问题在于能力的人为因素。设备和系统必须在疲劳、饥饿、压力甚至恐惧等苛刻和多样化的军事环境中运行。最终，它们在这些苛刻环境中的可用性将决定我们的作战成功。我们现在指定和采购的设备和系统类型还将影响我们招募的未来服务人员的角色、职责和职业道路，以及我们留住他们的能力。从能力方向而不是平台、系统或设备方向来处理我们的国防需求，加剧了国防系统对人为因素集成 (HFI) 的需求。我们必须着手提供解决方案，以增强我们的能力愿望，同时更深入地了解人员在未来系统的运行、维护和支持中的作用。挑战在于将武装部队（包括预备役军人）提供的人员与工业界开发并由国防部提供的设备结合起来，以最大限度地提高实际作战环境中的能力。联合服务出版物 912 颁布了开展 HFI 的政策要求和全面的实践指导。JSP 912 的第 1 部分提供了国防部授权的方向，并由国防技术和质量保证局赞助。我向您和您的员工推荐它。它提供了符合政策的商业实践，在没有任何矛盾的指示的情况下应该采用。