RQ-11B(渡鸦)是美国陆军的一项计划,旨在为战术部队的最低级别部队提供专用的空中侦察和监视。渡鸦目前在伊拉克自由行动和持久自由行动中服役。渡鸦自 2006 年 6 月起开始在现役和预备役旅战斗队和装甲骑兵团服役。2008 年,美国陆军的《基本发行计划》将渡鸦的部署扩展到了宪兵、工兵和野战炮兵部队。渡鸦系统是情报、监视和侦察增援行动的重要组成部分。渡鸦为连级及以下指挥官提供了一种有机的、按需的资产,以发展态势感知、加强部队保护以及保护路线、点和区域。渡鸦在常规作战行动中进行监视,其方式与观察哨或筛选部队非常相似。作为综合侦察和监视计划的另一项资产,Raven 将响应来自其他传感器系统的排队或为这些传感器和反作用力提供排队。系统提供的第二个地面控制站可作为指挥官的远程视频终端。Raven 系统是独立的,可放在背包中携带。Raven 的数据链路于 2009 年升级为数字链路,提高了安全性和可靠性。
为履行飞行员认证流程的职责,联邦航空管理局 (FAA) 飞行标准服务处 (AFS) 计划、开发和维护与飞行员认证测试相关的材料。这些材料包括几个部分。FAA 知识测试衡量对《联邦法规》第 14 章 (14 CFR) 第 107 部分列出的航空知识领域的掌握程度。其他材料,例如 FAA-CT-8080 系列中的飞行员知识测试补充和 FAA 在线培训课程,为申请人提供航空知识和风险管理方面的指导。
测量单位 本文件通篇使用国际单位制 (SI 单位) 和美国习惯单位 (英制单位)。每个单位制中的近似等价物使得可以使用不同国家/地区的现成材料。这避免了过高的采购和制造成本。所述单位尺寸之间的差异对于测试方法结果的比较微不足道,因此每组单位都被视为这些测试方法的标准。
紧急降落是飞行器的关键安全机制。商用飞机具有三重冗余系统,可大大增加飞行员在紧急情况下能够将飞机降落在指定机场的概率。在通用航空中,始终到达指定机场的几率较低,但成功的飞行员可能会使用地标和其他视觉信息在未准备好的地点安全降落。对于小型无人机系统 (sUAS),由于尺寸、重量和功率限制,三重甚至双重冗余系统不太可能出现。此外,对超视距 (BVLOS) 操作的需求日益增长,在这种情况下,sUAS 操作员无法将车辆安全引导到地面。
我们最初的努力旨在满足各军种和作战指挥官的迫切需求。然而,随着 sUAS 技术和扩散继续以挑战国防部在当前范式下有效响应的能力的速度发展,显然我们不能仅仅依靠物资解决方案。相反,我们必须重新审视如何应对 sUAS 给联合部队带来的日益严峻的挑战,方法是考虑和开发涵盖整个条令、组织、培训、物资、领导和教育、人员、设施 - 政策 (DOTMLPF-P) 范围的解决方案。该战略为解决本土、东道国和应急地点的危险和威胁等各种 sUAS 问题提供了框架。随着技术和系统的发展,该战略将需要持续评估以确保国防部跟上步伐。成功需要国防部所有利益相关者的共同努力。各军事部门、作战司令部、联合参谋部和其他国防部部门将持续警惕 sUAS,确保美国及其盟友和伙伴国家采取最有效的应对措施。
我们最初的努力旨在满足各军种和作战指挥官的迫切需求。然而,随着 sUAS 技术和扩散继续以挑战国防部在当前范式下有效响应的能力的速度发展,显然我们不能仅仅依靠物资解决方案。相反,我们必须重新审视如何应对 sUAS 给联合部队带来的日益严峻的挑战,方法是考虑和开发涵盖整个条令、组织、培训、物资、领导和教育、人员、设施 - 政策 (DOTMLPF-P) 范围的解决方案。该战略为解决本土、东道国和应急地点的危险和威胁等各种 sUAS 问题提供了框架。随着技术和系统的发展,该战略将需要持续评估以确保国防部跟上步伐。成功需要国防部所有利益相关者的共同努力。各军事部门、作战司令部、联合参谋部和其他国防部部门将持续警惕 sUAS,确保美国及其盟友和伙伴国家采取最有效的应对措施。
我们最初的努力旨在满足各军种和作战指挥官的迫切需求。然而,随着 sUAS 技术和扩散继续以挑战国防部在当前范式下有效响应能力的速度发展,显然我们不能仅仅依靠物资解决方案。相反,我们必须重新审视如何应对 sUAS 给联合部队带来的日益严峻的挑战,方法是考虑和开发涵盖整个条令、组织、培训、物资、领导和教育、人员、设施政策 (DOTMLPF-P) 范围的解决方案。该战略为解决本土、东道国和应急地点的危险和威胁等各种 sUAS 问题提供了框架。随着技术和系统的发展,该战略将需要持续评估以确保国防部跟上步伐。要取得成功,国防部所有利益相关方必须齐心协力。各军事部门、作战司令部、联合参谋部和其他国防部部门将持续关注 sUAS,确保美国及其盟友和伙伴国家采取最有效的应对措施。
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摘要:随着战区日益复杂和对手不断推进,开发大量具有成本效益的无人机系统可能会为美国军队提供令人信服的能力。因此,研究问题涉及现有小型无人机系统的最佳组合,这些系统在给定预算和集群规模的情况下,提供最佳性能指标,即平均/标准偏差的检测时间,以及任务成功率。这些小型无人机系统的要求是它们属于美国空军 1-3 组无人机系统。研究小组使用 Python 模拟在 5 海里半径范围内的随机目标位置内收集不同小型无人机系统的单独性能数据。然后将这些指标输入到优化程序中,该程序在某些硬约束条件下选择最佳组合。结果表明,6 个 ALADiN 和 24 个并行 Firefly 的组合是所有三个测试场景中的最佳组合。总成本为 160 万美元。利用模拟得出的结论,该团队还能够推荐哪些属性对于成功的任务最为重要,从而节省开发过程中的时间和金钱。