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态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。基于收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。
2022 年美国国防战略，包括 2022 年核态势评估和 2022 年导弹防御评估
2022 年国防战略 (NDS) 详述了国防部进入这个决定性十年的道路——从帮助保护美国人民，到促进全球安全，到抓住新的战略机遇，再到实现和捍卫我们的民主价值观。国防部首次以综合方式开展战略评估——NDS、核态势评估 (NPR) 和导弹防御评估 (MDR)，确保我们的战略与资源紧密联系。NDS 指示国防部采取紧急行动，维持和加强美国的威慑力，而中华人民共和国 (PRC) 是国防部面临的步调挑战。NDS 进一步解释了我们将如何与我们的北约盟国和合作伙伴合作，在面对俄罗斯侵略时加强强有力的威慑力，同时减轻和防范来自朝鲜、伊朗、暴力极端组织和气候变化等跨境挑战的威胁。
芬兰态势感知解决方案 - SpaceFinland
一组芬兰和芬兰的技术公司提供和构建用于非军事应用的态势感知系统。这些公司在自己的技术领域拥有深厚的专业知识，作为一个集群，它们满足了各种各样的客户需求。该集团的能力领域和产品涵盖了态势感知系统的所有方面，从卫星和传感器到基于人工智能的数据处理系统。根据系统的应用和要求，将相应地选择参与公司。下图显示了芬兰在态势感知系统方面的联合产品。
Bonci 先生努力方向 #2：未来...
• 为 DAF 网络态势测量框架建立基准，以了解和阐明网络安全风险，包括准备情况、评估和合规性的可见性。此网络态势将为整个 DAF 的运营风险审查提供信息。• 简化和明确网络角色和职责，符合法规和 DAF、USAF 和 USSF 商定的方向。• 与 AF/A30 任务保障团队和相关 OCR 协调，以建立网络安全 MARPA 流程。在 DCA、TCA 和 DCI 识别后，提倡提供资源以完成资产和基础设施的 MRT-C 映射。利用现有评估和新的映射工作，执行网络安全态势分析。利用结果创建风险知情消息并提倡提供资源以增强关键基础设施的弹性。• 发布企业软件物料清单 (SBOM) 服务战略和政策框架，以支持我们关键软件供应链的安全，与现有的国防部努力保持一致。
库更新 I&S 多传感器数据融合
本书详细介绍了多传感器数据融合系统和国防应用的功能架构分类。介绍了当代传感器、源和通信链路，并描述了传感器管理。在目标跟踪应用的背景下单独讨论了状态估计的数据融合。本书的一个重要部分涵盖了态势和威胁评估的军事概念。关于态势和威胁评估实施方法的讨论对于所有在该领域工作的专家都非常有用。他们将在书中找到数据融合系统架构设计指南、如何建模此类系统以及如何评估其性能。还介绍了人工智能技术的新兴作用。
信息作为任务变量 - 摩尔堡
《战地手册》 (FM) 3-0《作战》的出版将信息作为最新的任务变量引入，与任务、敌人、时间、地形、可用部队和民事考虑并列。然而，FM 3-0 明确指出，信息不是一个独立的任务变量，而是一个必须包含在其他任务变量分析中的变量。1 信息优势是一个新术语，但其定义与联合兵种机动非常吻合。信息优势是“一支部队在态势理解、决策和相关行为者行为方面占据主动权。” 2 旅战斗队的电子战 (EW) 排、军事情报公司、骑兵中队和营侦察排都试图通过保护或实现态势理解来为其指挥官提供信息优势。防御性战术任务，如扰乱或转向，是通过攻击敌人的态势理解和打断他们的决策来影响敌人，迫使他们过早地做出不利反应。烟幕和电子战干扰只是攻击敌人在战术层面指挥和控制能力的两个例子。战术级领导者在整个大规模作战行动 (LSCO) 中开展信息行动；然而，战术级理论目前很难在整个规划过程中刻意将信息作为任务变量纳入其中。