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World File Search System战斗识别
空军手册 2007 - 情报资源计划
A-10/OA-10 雷电 II __________________________26 AC-130H 幽灵 ________________________________28 AC-130U 幽灵 ________________________________30 先进极高频 (AEHF) 系统 ___________32 AGM-65 小牛 _______________________________34 AGM-86B 空射巡航导弹 (ALCM) _______________36 AGM-86C/D 常规空射巡航导弹 (CALCM) ____38 AGM-88 高速反辐射导弹 (HARM) ___________40 AGM-129A 先进巡航导弹 (ACM) _________________42 AGM-130 防区外攻击武器 _____________________44 AIM-7M 麻雀 ________________________________46 AIM-9M 响尾蛇 ______________________________48 AIM-9X 响尾蛇 ______________________________50 AIM-120 先进中程空对空导弹 (AMRAAM) ___52 空军战斗识别 (AFCID) __________________54 空军卫星控制网络 _____________________56 空军气象武器系统 (AFWWS) _______________58 机载激光器 (ABL) ______________________________60 AN/GSQ-272 空军分布式通用地面系统 (AF DCGS) ____________________________________62 AN/USQ-163 Falconer 空中和太空作战中心武器系统 (AOC-WS) ____________________________________64 B-1B Lancer ___________________________________66 B-2 Spirit ____________________________________68 B-52H Stratofortress ______________________________70
IFF Mark XIIA 系列产品 - PIT-RADWAR
现代空域日益复杂，给民用空中交通管制和战场上的战斗识别带来了新的挑战。IFF 和 SSR 设备需要快速且高度可信地识别大量物体。电子设备必须提供卓越的安全性、可靠性和抗干扰能力。联网系统需要先进的通信协议来确保可靠和安全的互操作性。北约于 2002 年采用的 IFF Mark XIIA 标准消除了自 1960 年代以来用于军事识别的老化模式 4 的缺陷。IFF Mark XIIA 的模式 5 将广泛的数据功能与高可靠性和强大的加密安全性相结合。其民用对应模式 S 提供对现代空中交通管理至关重要的选择性飞机识别和数据报告功能，目前已成为全球主要的 ATC 标准。PIT-RADWAR 提供全系列 IFF Mark XIIA 设备，包括一系列地面/车载询问器和飞机/船舶/车载应答器。
IFF Mark XIIA 系列产品 - PIT-RADWAR
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使用机器学习的暴力检测
计算机工程系Sanghavi工程学院，Varvandi，Nashik摘要 - 暴力行动识别在自动化视频监视系统的开发中起着关键作用。虽然先前的研究主要依赖于手工制作的特征探测器，但最近的查询探讨了基于学习的表示模型，以实现更高的精度。但是，这些技术在有效学习区分特征时面临挑战，尤其是在具有突然摄像机运动的视频中。利用基于深度表示的方法在图像识别和人类行动检测任务中的成功，本文提出了一种基于深度代表的模型，利用转移学习进行暴力场景检测。所提出的方法的表现优于最先进的精度，在曲棍球和电影基准数据集上分别达到99.28％和99.97％的精度。通过学习最歧视的特征，该模型在识别监视视频中的侵略性人类行为方面表现出了卓越的表现。关键字：暴力检测，战斗识别，监视视频，Deep CNN，Googlenet，转移学习。
华盛顿空军国民警卫队现役警卫队预备役 (AGR) 公告
职责概要 根据指挥官的意图和可接受的风险水平，在正确的时间和地点优先考虑传感器、武器和燃料。负责配对资产和定位空中/太空领域能力，以实现国土防御任务中的作战协同作用。这项工作需要快速的批判性思维、有效的沟通、及时的决策和明智的风险承担。领导团队并管理由入伍的航空航天指挥和控制战斗管理行动部队组成的人员。其他职责：管理信息和部队，同时整合监视和战斗识别，以提供信息优势和决策优势。职业发展将导致担任空中武器官、高级主管、空中监视官、任务机组指挥官等主管职位，并可能在空战司令部/北美防空司令部/第一空军/WADS 担任职员。24/7 轮班工作是这份工作的强制性要求。WA ANG 政策要求初始 AGR 任期为 3 年，初始任期结束时可以续签。后续 AGR 任期最长不得超过 4 年。
广泛机构公告
适应性高级计算增材制造架构和先进系统工程人工智能自主和控制算法“大数据”分析战斗识别指挥和控制（C2）虚拟和自适应通信和网络复杂性管理关键基础设施防御决策辅助和 C2 技术DevOps 和新型软件开发和集成定向能（DE）分布式自主和协作（机器对机器、人对机器）经济安全效果链功能（分解查找、修复、完成、瞄准、参与、评估）电光/红外传感器电磁战（EW）高频（HF）通信和传感高压电力系统和架构人类行为建模人机共生工业工程集成和可靠性技术互操作性物流建模和仿真微波和毫米波通信和传感新型动能效应非动能效应（电子战、定向能、网络）光学技术光子学无线电技术（特别是软件定义和新型波形和处理）雷达和自适应阵列弹性系统机器人技术导引头和其他消耗性传感器和处理传感器和分析信号处理空间传感器、通信、自主性和架构（特别是支持扩散的低地球轨道星座）战略分析技术
多假设结构、分类法和识别...
daniel.d.wilson@lmco.com 摘要 开发融合过程的最大困难之一是确定所提供信息的类型、数量和质量。即使完成了这一点，信息的效用（关系）也常常难以确定。对于战斗识别（Combat ID 或 Combat ID）问题，这尤其费力。通常，许多来源提供信息，但关系指南尚未完善，或者含糊不清或不一致。这种缺陷导致融合架构和方法构建不良，因为信息在融合过程中被忽略或组合不当。使用联合实验室主任 (JDL) 信息融合模型作为指导，本文将讨论跨多个假设类别的属性信息移动，因为它与开发不同对象的识别有关，以及如何在 JDL 融合级别内和之间对其进行组合。此分析的结果将导致一种信息架构，无论信息的质量、级别或特异性如何，它都能自然地适应信息。这种完整的战斗 ID 架构必须能够促进各个级别的广泛信息。在本文中，我们提供了分类法、多种假设和战术元素识别的示例，以说明相关问题并提出架构模型。此外，当为边缘单元提供可识别的“战术元素”级别的战斗 ID 信息并为其做出决策时，这种架构的实施可能会促进边缘决策方法的力量。
1 委任空军专业代码 (AFSC)
1. 专业摘要：在 C2 飞机和地面平台上执行战斗管理和指挥控制 (BMC2)，并指挥任务机组完成战斗、战斗支援、训练和其他任务。相关国防部职业组：220700。 2. 职责和责任 2.1. 计划和准备任务。审查任务任务、情报和天气信息。监督任务规划、飞行计划准备和机组简报。确保飞机和 BMC2 系统在飞行前进行检查、装载、装备和人员配备以执行任务。 2.2. 操作可用的传感器/BMC2 系统并指挥机组人员。为分配的联合武器系统（动能/非动能、空中/太空/地面/网络）、部队、功能和效果提供战术流体控制。执行、监督、协调或指挥联合火力、部队问责、包开发、实时瞄准和空域控制的动态战斗管理。进行战区空中、地面和水面监视，检测和验证新出现的目标、完成战斗识别、应用交战规则，并整合联合/联盟 C2 和 ISR 能力。执行多个战术 BMC2 传感器、数据链路和通信系统的动态信息管理，以便优先考虑战术和作战任务、信息和通信流，以实现战场态势感知。在作战层面整合空中、太空和网络领域，以直接规划、协调
2007 Lockheed Martin MS2 第 1 页，共 17 页 12 ICCRTS
使用基于代理的建模为联合 C2 系统工程提供信息：分析和案例研究 Greg Schow 博士 Michael DiMario 任务系统 Ambrose Kam Mitchell Kerman Chuck Lutz 系统工程系统 Lockheed Martin MS2 Moorestown，新泽西州 08057 摘要……本文阐述了通过使用基于代理的建模“通知”系统工程过程的好处。虽然建模和仿真工具经常用于系统工程过程，但它们的典型用途为决策者提供了额外的信息。因此，这些工具用于在系统工程过程中“通知”决策者。最近进行了一项分析，以确定分布式系统 (SoS) 集成架构行为模型 (IABM) 环境中对复合战斗识别 (CCID) 推理算法 (CRA) 的意外影响。使用基于代理的模型 (ABM) 模拟方法来评估潜在的突发行为。基于 Dempster-Shafer 证据推理算法的 CRA 最近被引入文献中。对其有效性的研究仅限于该算法的单个实例。在调查分布式 CRA 有效性时，我们考虑了传感器和 CCID 信息在网络中共享的行为。特别是，网络延迟在不同时间将分布式传感器信息传递给 CRA 节点，从而扭曲了各个节点对给定轨迹的 CCID 建议。必须通过某种合适的仲裁方案来解决差异。我们在研究中考虑了四种方案：加权贝叶斯、朴素贝叶斯、多数投票和最大信念值。众所周知，分布式 SoS 架构表现出“突发”行为，而这种行为实际上不可能通过完全脚本化的模拟进行建模。我们选择应用 ABM 来捕捉这种行为，以“自下而上”评估我们的分布式 SoS 架构。在这种环境下，我们能够研究网络延迟和仲裁方案的变化对分布式 CRA 性能的影响。….