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空军技术学院 2016 年研究报告 - DTIC
空军理工学院的自主和导航技术中心、网络空间研究中心、定向能中心、作战分析中心、技术情报研究中心、空间研究与保障中心和其他研究小组是我们许多研究计划的焦点。新兴研究小组正在研究包括超音速和人机系统在内的改变游戏规则的技术，探索能源安全战略，并开发与国防相关的增材制造应用。空军理工学院通过科学测试与分析技术测试与评估卓越中心为 30 多个主要采购项目提供建议，以实现测试资源的最大效率。新的咨询工作包括探索空军核心任务的多领域方法。
地月自主定位系统技术操作和导航实验 (CAPSTONE) 任务
CAPSTONE 是…… • 一颗 12U 立方体卫星，将作为第一颗进入近直线晕轨道 (NRHO) 的航天器，该轨道的目的地是 Gateway，Gateway 是 NASA 的 Artemis 计划的一部分，是绕月前哨。 • 预计将成为第一个在地月空间飞行的立方体卫星。 • 计划使用自己的推进系统耗时 3 个月到达月球周围的目标目的地。 • 计划绕月球这一区域运行至少六个月，以了解轨道特性并进行技术演示。 • 通过验证创新导航技术和验证 NRHO 的动态，帮助降低未来航天器的风险。 • 计划于 2021 年搭载 Rocket Lab Electron 火箭发射。
Vinod Kumar博士
他还担任印度宇航学会执行秘书（ASI）。社会通过会议，讲座和网络研讨会在国内和国际上促进太空技术发挥了积极作用。在加入空间之前，他将领导Geo Control Dynamics设计部门，并在班加罗尔ISRO的U R RAO卫星中心（URSC）担任态度和轨道控制系统副项目主管。他是印度工程师和电子和电信工程师机构的院士。他于1997年加入URSC，在过去的近25年中，他参与了超过三十个卫星的态度和轨道控制系统的设计和开发。他已经开发了针对卫星的关键技术和ISRO气象卫星系列的关键镜面运动补偿技术。他还开发了Geo卫星的自主权，这已成为ISRO飞船队的骨干，包括火星轨道特派团。他在2006年被印度前总统A.P.J.阁下授予ISRO团队卓越奖 Abdul Kalam用于航天器操作的轨道管理。 他再次被选为2011年GSAT-12航天器AOC的设计，开发和实现的Team Excellence奖。 Vinod博士是孟买印度理工学院的校友。 在他的博士研究中，他使用印度区域导航卫星系统（IRNSS/NAVIC）开发了在期望的经度，用于在期望的经度上共处的自主导航技术。他在2006年被印度前总统A.P.J.阁下授予ISRO团队卓越奖Abdul Kalam用于航天器操作的轨道管理。他再次被选为2011年GSAT-12航天器AOC的设计，开发和实现的Team Excellence奖。Vinod博士是孟买印度理工学院的校友。在他的博士研究中，他使用印度区域导航卫星系统（IRNSS/NAVIC）开发了在期望的经度，用于在期望的经度上共处的自主导航技术。他是印度质量管理学院的ISO 9001：2015认证的首席审计师。
UUV技术在水雷对抗中的适用性综述
UUV 操作概念在四个重要领域受到技术限制：导航精度、通信带宽、强大的自主任务控制功能和电力系统能量密度。当前导航领域的进展令人鼓舞，在开发紧凑型高效导航系统和基于地图的导航技术方面取得了良好进展。通过使用光纤数据链路、研究最大化声学通信带宽和先进的数据压缩技术，正在解决通信能力的限制。然而，不利的水下信道将阻止高数据速率的声学信息传输。高容量、低成本的数据存储允许完成一些 UUV 任务而无需在线通信。实现 UUV 的强大自主控制的问题与 UUV 传感器技术的进步密切相关。最近的发展已经见证了智能导航、制导和控制系统以及智能在线任务规划系统的部署。然而，高能量密度电力系统的高成本限制了更先进的 UUV 系统概念的实现。
美国空军的新参考系统 - TRUTHon the Range
美国空军 (USAF) 的下一代“真实”参考系统——超高精度参考系统 (UHARS)——目前正在由位于新墨西哥州霍洛曼空军基地的第 746 测试中队 (746 TS) 开发。746 TS 是中央惯性和 GPS 测试设施 (CIGTF)，负责为美国国防部提供制导、导航和导航战 (NAVWAR) 系统的测试和评估。UHARS 旨在满足未来导航和制导系统越来越精确的参考要求，提供比现有真实系统高出七倍的定位和速度精度。CIGTF 参考系统 (CRS) 目前作为 746 TS 测试活动的真实参考系统，并在过去十年中为大量高精度导航测试提供了支持。 CRS 无疑是目前飞行和地面测试中最精确的参考系统。然而，随着导航技术在不久的将来取得的进步，CRS 很快将不再足够精确
联合机构间实验24-4
Bavovna AI是双重使用AI驱动的替代导航，用于在GPS贬低和电子战的威胁性环境中运行的无人车辆。该实验的主要目的是基于无人机平台Aurelia X6 Max（US MADE）的非GNSS导航技术Bavovna AI，同时使用ES Airborne有效负载 - 平台 - 无向SIGINT解决方案来实现电台智能和Emittic Emitting Targets in 40 KOLE范围内，同时执行了准确的RF目标检测（信号智能任务）。将收集以下数据： - 遥测数据，以详细分析非GNSS和SIGINT应用程序期间的飞行和任务更正； - 从接收器获得的无线电频率（RF）原始数据，以在500 MHz和12 GHz之间进行进一步的信号处理。- 到达角度（AOA）数据无人机将通过矩形轨迹（至少4次），侧面为500米，高度为150-200米，以全自动任务进行150-200米。