字幕D - 航空部队计划。131。最小操作中队水平。sec。132。修改轰炸机飞机的力结构目标。sec。133。最小炸弹飞机部队水平。sec。134。需要战术空运飞机的最低库存。sec。135。空气加油油轮飞机的库存要求。sec。136。授权使用F – 35A战斗机AT – 1至AT – 6。sec。137。F – 35飞机枪系统弹药。sec。138。扩大了用于退休RC – 135飞机的资金的限制。sec。139。修改U – 2和RQ – 4飞机的退休限制。sec。140。修改了E – 8 JSTARS飞机退休资金的限制。sec。141。限制了欧洲剧院内F – 15C飞机剥离的限制。sec。142。空中情报,监视和侦察的现代化计划。sec。143。RC – 26B载人的情报,监视和侦察飞机。sec。144。禁止对亲密空气支持集成小组的资金进行禁令。sec。145。KC – 46飞机远程视觉系统限制所需的解决方案。sec。146。sec。147。分析移动目标指标要求和高级战斗管理系统功能。研究措施评估关键任务领域的每项效果的措施。
本指令执行美国空军部 (DAF) 政策指令 13-1《指挥和控制 (C2) 企业》中的政策指导。本文件制定了培训、资格审查和评估分配到空军教育和训练司令部 (AETC) 内战斗管理培训组织的民用模拟器教员 (CSI) 的程序和标准。它仅适用于正规空军。本指令不适用于空军预备役司令部、空军国民警卫队或美国太空部队。本指令要求收集和/或维护受美国法典第 10 篇第 9013 节空军部长授权的 1974 年隐私法保护的信息。适用的记录系统通知 (SORN) F011 AF XO A,航空资源管理系统 (ARMS),可在以下网址获取:http://dpclo.defense.gov/Privacy/SORNs.aspx。确保根据空军指令 (AFI) 33-322《记录管理和信息治理计划》维护本出版物中规定的流程生成的所有记录,并根据空军记录信息管理系统中的空军记录处置时间表进行处置。使用 DAF 表格 847《出版物变更建议》将建议的变更和有关本出版物的问题提交给主要责任办公室 (OPR),将 DAF 表格 847 从现场通过适当的职能指挥链进行路由。本出版物可在任何级别进行补充,但所有直接补充必须在认证和批准之前发送至 OPR 进行协调。本出版物中豁免联队或部队级别要求的权限在合规声明后以层级(“T-2、T-3”)编号标识。根据第 1.2 段提交豁免请求。
116 ACW 第 116 空战联队 339 FLTS 第 339 飞行测试中队 402 AMXG 第 402 飞机维修大队 402 CMXG 第 402 物资维修大队 402 EMXG 第 402 电子维修大队 402 MXSG 第 402 维修支援大队 402 SWEG 第 402 软件工程大队 5 CCG 第 5 战斗通信大队 638 SCMG 第 638 供应链维修大队 78 ABW 第 78 空军基地联队 78 CEG 第 78 土木工程大队 94 APS 第 94 航空港中队 ABMS FoS 先进战斗管理系统系列 ACAM 航空一致性适用模型 ACHP 历史保护咨询委员会 ABDR 飞机战斗损伤修复 AE 弹药和爆炸物 AF 空军 AFB 空军基地 AFCEC 空军民用工程师中心 AFFF 水成膜泡沫 AFMAN 空军手册 AFMC 空军物资司令部 AFMC/A4C 空军物资司令部土木工程师理事会 AFSAS 空军安全自动化系统 AGL 地上 AGM 地上弹药库 AICUZ 空中装置兼容使用区 APE 潜在影响区域 BAH 住房基本津贴 BASH 鸟类/野生动物-飞机撞击危险 BOD 生物需氧量 CCRPI 大学和职业阅读绩效指数 C&D 建筑和拆除 CEQ 环境质量委员会 CF 立方英尺 CFE 无碳电力 CFR 联邦法规 CHP 热电联产 COC 比较社区 COD 化学需氧量 CREAT 气候适应力评估和意识工具 C TIT 摄氏度涡轮入口温度 CY 日历年或立方码 DAF 空军部 DAFI 空军部指令 DB 分贝 DBA A 加权分贝 DLA 国防后勤局 DNL 昼夜声级 DoD 国防部 DSOR 仓库 维修来源决策 EA 环境评估 EIS 环境影响声明 EISA 能源独立和安全法案 EO 行政命令
摘要-人们对使用多个传感器来提高智能系统能力的兴趣日益浓厚。将多个传感器集成到系统运行中所涉及的问题是在这些传感器能够提供的独特信息类型的背景下提出的。通过协同使用多传感器信息所获得的优势可以分解为四个基本方面的组合:信息的冗余性、互补性、及时性和成本。多个传感器在特定系统运行中的作用可以定义为这四个方面在传感器提供的信息中的存在程度。多传感器集成与更严格的多传感器融合概念之间存在区别,以将在系统架构和控制级别集成多个传感器设备所涉及的更一般的问题与实际组合(或融合)多传感器信息所涉及的更具体的问题(可能是数学或统计问题)区分开来。本文概述了近年来文献中出现的越来越多的多传感器集成与融合问题方法,包括集成与融合多传感器信息的一般范例、框架和方法,以及用于不同应用领域的现有多传感器系统。本文概述了一般的多传感器融合方法、传感器选择策略和世界模型,以及集成与融合来自不同类型传感器组合的信息的方法。本文简要描述了多传感器集成与融合在许多现有移动机器人操作中的作用,并提出了适用于移动机器人导航和控制的高级多传感器表示。本文概述了现有多传感器系统在以下应用领域的应用:工业任务,如材料处理、零件制造(例如焊接)、检查和组装;军事指挥与控制,用于战斗管理;空间;目标跟踪;惯性导航;以及沿海水域的遥感。讨论包括创建多传感器集成和融合的通用方法可能出现的问题,重点关注用于建模集成和融合过程中的误差或不确定性的方法(例如,配准问题)、实际传感信息(即传感器模型)以及整个系统的操作(例如,多传感器校准)。
摘要-人们对使用多个传感器来提高智能系统能力的兴趣日益浓厚。将多个传感器集成到系统运行中所涉及的问题是在这些传感器能够提供的独特信息类型的背景下提出的。通过协同使用多传感器信息所获得的优势可以分解为四个基本方面的组合:信息的冗余性、互补性、及时性和成本。多个传感器在特定系统运行中的作用可以定义为这四个方面在传感器提供的信息中的存在程度。多传感器集成与更严格的多传感器融合概念之间存在区别,以将在系统架构和控制级别集成多个传感器设备所涉及的更一般的问题与实际组合(或融合)多传感器信息所涉及的更具体的问题(可能是数学或统计问题)区分开来。本文概述了近年来文献中出现的越来越多的多传感器集成与融合问题方法,包括集成与融合多传感器信息的一般范例、框架和方法,以及用于不同应用领域的现有多传感器系统。本文概述了一般的多传感器融合方法、传感器选择策略和世界模型,以及集成与融合来自不同类型传感器组合的信息的方法。本文简要描述了多传感器集成与融合在许多现有移动机器人操作中的作用,并提出了适用于移动机器人导航和控制的高级多传感器表示。本文概述了现有多传感器系统在以下应用领域的应用:工业任务,如材料处理、零件制造(例如焊接)、检查和组装;军事指挥与控制,用于战斗管理;空间;目标跟踪;惯性导航;以及沿海水域的遥感。讨论包括创建多传感器集成和融合的通用方法可能出现的问题,重点关注用于建模集成和融合过程中的误差或不确定性的方法(例如,配准问题)、实际传感信息(即传感器模型)以及整个系统的操作(例如,多传感器校准)。
摘要-人们对使用多个传感器来提高智能系统能力的兴趣日益浓厚。将多个传感器集成到系统运行中所涉及的问题是在这些传感器能够提供的独特信息类型的背景下提出的。通过协同使用多传感器信息所获得的优势可以分解为四个基本方面的组合:信息的冗余性、互补性、及时性和成本。多个传感器在特定系统运行中的作用可以定义为这四个方面在传感器提供的信息中的存在程度。多传感器集成与更严格的多传感器融合概念之间存在区别,以将在系统架构和控制级别集成多个传感器设备所涉及的更一般的问题与实际组合(或融合)多传感器信息所涉及的更具体的问题(可能是数学或统计问题)区分开来。本文概述了近年来文献中出现的越来越多的多传感器集成与融合问题方法,包括集成与融合多传感器信息的一般范例、框架和方法,以及用于不同应用领域的现有多传感器系统。本文概述了一般的多传感器融合方法、传感器选择策略和世界模型,以及集成与融合来自不同类型传感器组合的信息的方法。本文简要描述了多传感器集成与融合在许多现有移动机器人操作中的作用,并提出了适用于移动机器人导航和控制的高级多传感器表示。本文概述了现有多传感器系统在以下应用领域的应用:工业任务,如材料处理、零件制造(例如焊接)、检查和组装;军事指挥与控制,用于战斗管理;空间;目标跟踪;惯性导航;以及沿海水域的遥感。讨论包括创建多传感器集成和融合的通用方法可能出现的问题,重点关注用于建模集成和融合过程中的误差或不确定性的方法(例如,配准问题)、实际传感信息(即传感器模型)以及整个系统的操作(例如,多传感器校准)。
摘要-人们对使用多个传感器来提高智能系统能力的兴趣日益浓厚。将多个传感器集成到系统运行中所涉及的问题是在这些传感器能够提供的独特信息类型的背景下提出的。通过协同使用多传感器信息所获得的优势可以分解为四个基本方面的组合:信息的冗余性、互补性、及时性和成本。多个传感器在特定系统运行中的作用可以定义为这四个方面在传感器提供的信息中的存在程度。多传感器集成与更严格的多传感器融合概念之间存在区别,以将在系统架构和控制级别集成多个传感器设备所涉及的更一般的问题与实际组合(或融合)多传感器信息所涉及的更具体的问题(可能是数学或统计问题)区分开来。本文概述了近年来文献中出现的越来越多的多传感器集成与融合问题方法,包括集成与融合多传感器信息的一般范例、框架和方法,以及用于不同应用领域的现有多传感器系统。本文概述了一般的多传感器融合方法、传感器选择策略和世界模型,以及集成与融合来自不同类型传感器组合的信息的方法。本文简要描述了多传感器集成与融合在许多现有移动机器人操作中的作用,并提出了适用于移动机器人导航和控制的高级多传感器表示。本文概述了现有多传感器系统在以下应用领域的应用:工业任务,如材料处理、零件制造(例如焊接)、检查和组装;军事指挥与控制,用于战斗管理;空间;目标跟踪;惯性导航;以及沿海水域的遥感。讨论包括创建多传感器集成和融合的通用方法可能出现的问题,重点关注用于建模集成和融合过程中的误差或不确定性的方法(例如,配准问题)、实际传感信息(即传感器模型)以及整个系统的操作(例如,多传感器校准)。