我们对空中和太空部队的 C2 能力将受到三大相互关联趋势的影响:新兴威胁、新技术和信息速度。自空中和太空作战中心(AN/USQ-163 Falconer)设计、建立和运行以来,这三个领域的变化非常显著,而且正在加速。因此,现在是时候确定我们是否可以通过改进当前的作战概念 (CONOPS)、组织和采购流程来实现现代化,从而在未来的作战中取得成功,或者我们是否必须寻求对影响我们战区空中控制系统 (TACS) 的每个要素进行根本性变革。在给出答案之前,让我们简要介绍一下影响我们有效指挥航天作战能力的每种趋势。
该项目涉及移动展览巴士,将在国家太空日庆祝活动期间前往各个大学和学院。2023 年 1 月 24 日,印度空间研究组织与致力于促进科学知识和意识的著名科学组织 Vijnana Bharati (VIBHA) 签署了一份谅解备忘录 (MoU),以合作开展一项名为“车轮上的太空”的独特计划。该计划的主要目标是向印度所有州的学校学生传播有关印度空间研究组织活动和印度太空任务的信息。此次合作代表了 VIBHA 和印度空间研究组织之间的共同努力,旨在增强公众对空间科学的了解并激发人们对太空探索的兴趣。“车轮上的太空”:目标
十多年来,全球航天界一直在致力于空间交通管理 (STM)。美国制定了关于 STM 的空间政策指令,并提出了一套“空间交通协调与管理”标准。这些发展加强了围绕 STM 的对话,并促使欧洲进一步发展了 STM、SST 和 SSA 方面的举措和计划,认识到其对空间活动的安全性和可持续性的重要性。欧盟委员会最近发布的《民用、国防和航天工业协同行动计划》定义了一项关于 STM 的行动项目,并提到了“欧盟空间交通管理战略”。本文概述了 STM 的发展和现状。随后,欧盟、欧空局和部分成员国制定了空间政策和计划。展望了共同的欧洲方法的发展。
这些事态发展影响了各州的威胁观念,增强了战略竞争,在某些情况下甚至加速了武器的行为。在俄罗斯联合会在2022年2月对乌克兰的全面入侵之后的安全环境中不断变化的情况下,这种动态在欧洲很突出。俄罗斯对核武器的威慑作用以及双方在冲突中对太空的军事使用的重视引起了人们对升级的担忧,甚至可能是核用途。这并不意味着对太空系统的所有威胁或攻击都必须导致使用核武器。然而,人们认为威胁要在范围内加剧升级的威胁,尤其是由不确定性,误解和外层空间错误计算的无意升级。这突出了对空间域中埃斯卡特风险的共同理解的必要性。
如今,SSI 专注于六个任务领域:空间态势感知(对空间活动的观察)、空间操作保障(在空间中进行的活动以降低风险)、发射和再入、网络和频谱、载人航天和地月空间。地月空间是 SSI 的新正式重点——我们对企业中多个参与者发出的在那里建立可持续生态系统的明确需求信号的回应。它在 2024 年版的纲要中拥有自己的章节,我们的其他重点领域也是如此。同样新的是发射和再入安全建议,用于改进和验证再入模型,支持对航天排放的全球影响的研究,并将环境影响纳入设计考虑。
瑞典已经购买了一架基于 NH90 的新型多用途直升机。为了支持采购适合空中和地面人员的训练媒体套件,国防物资管理局 (FMV) 决定调查实际的培训需求。瑞典国防研究局 (FOI) 被委托通过对空中和地面人员进行所谓的培训需求分析 (TNA) 来分析未来的培训需求。由此产生的文件将作为选择合适培训媒体的基础。TNA 包括两个主要阶段,其中第一阶段专注于确定培训目标,从而确定培训需求和一组技术要求。第二阶段涉及将第一阶段的结果映射到可想象的培训媒体的选择,并获得推荐的培训解决方案。
数据的战略消费者 这个群体包括市长、城市 C 级高管、城市和运营经理、安全经理以及智慧城市规划师。他们专注于收集数据的结果和影响,因此需要尽可能多的实时信息来输入决策和规划,以确定未来战略。他们需要全面了解其管辖范围内发生的事情,以便可以交叉引用数据来识别趋势和模式。例如,如果将来自交通信号灯上具有车辆分类和计数功能的边缘设备的数据与空气质量传感器数据相结合,则可以帮助识别污染热点区域。如果将其与医疗应急系统数据相关联,就可以更容易地确定交通信号灯持续时间和车辆怠速对空气质量的影响。
根据 1969 年《国家环境政策法》 (NEPA)、总统环境质量委员会 (CEQ) NEPA 法规(40 联邦法规 [CFR] 第 1500 至 1508 部分)和 32 CFR 第 989 部分环境影响分析流程 (EIAP),本环境评估 (EA) 征求公众意见。本 EA 是根据 2020 年 9 月更新的 CEQ NEPA 规则(85 联邦公报 43304 至 43376)编制的,并经 CEQ NEPA 实施条例修订最终规则修改,于 2022 年 5 月 20 日生效。EIAP 为公众提供了对空军部 (DAF) 决策的意见的机会,允许公众就 DAF 实现其提议的替代方法提供意见,并征求对 DAF 对环境影响的分析的意见。
摘要:空心线圈电流互感器是数字化变电站建设中的关键设备,但与传统的电磁式电流互感器相比,其更容易受到各种故障的影响。为了了解各种参数对空心线圈电流互感器性能的影响,该文利用最大信息系数法研究了这些因素的影响,并分析了影响因素对互感器误差的干扰机理。最后,采用Stacking模型融合算法对互感器误差进行预测。开发的基础模型由深度学习、集成学习和传统学习算法组成。与门控循环单元和极端梯度提升算法相比,本文提出的基于Stacking模型融合算法的预测模型具有更高的准确性和可靠性,有助于提高未来数字化变电站的性能和安全性。