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World File Search System排雷
伊马斯 09.31
在当今的不对称环境中，重要的是，排雷行动部门要做好准备，应对冲突带来的各种威胁，包括简易爆炸装置 (IED) 带来的威胁。传统上，国际排雷行动标准 (IMAS) 提供的指导反映了这样一个事实：排雷行动主要侧重于减轻按照正式规定的制造标准生产和组装的爆炸物 (EO) 带来的风险。因此，制定此标准是为了补充现有的排雷行动指导。它不应被视为一份独立的文件，而应被视为 IMAS 框架的一个组成部分，该框架在应用时可确保所开展活动的安全、质量和效率，从而为排雷行动提供信心。因此，下文中对其他标准的引用应被视为构成标准这一部分的规范性规定。 IED 是指以临时方式放置或制造的装置，其中包含爆炸性、破坏性、致命性、有毒性、燃烧性、烟火性材料或旨在破坏、毁坏、分散或骚扰的化学品。它们可能包含军用物资，但通常由非军用部件设计而成 1 。根据定义，IED 构造没有制造标准；此外，制造
2024 年学术课程指南 - 北约 ACT
M3-116，“小武器（SALW）和排雷行动（MA）课程”（NU）目的：为学生提供重要的入门但全面的概述，介绍从国家、地区或全球角度处理小武器和排雷行动主题时将遇到的最重要的实质性、政治、实际和监管问题。学生在完成本课程后，应该对这两个问题所带来的问题有充分的了解；当前为解决这些问题而进行的区域和国际努力；参与此类努力的参与者及其各自的角色；相关的最佳做法和协议；最后，学生应该获得一定程度的理解，使他们能够洞察小武器和排雷行动项目是如何设计、开发和实施方案的。
金属探测器的标准化测试
用户。很难对仪器进行比较，以确定哪种仪器最适合任何特定需求。为了解决这个问题，CEN 研讨会 7，“人道主义排雷行动 - 测试和评估 - 金属探测器”（CWO?）成立。CWO? 的目标是制定人道主义排雷行动中使用的金属探测器的测试和评估规范。
利用贝叶斯网络进行排雷传感器建模和特征级融合
摘要—开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法在 BN 模型中对地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和不同环境条件的情况下，使用推理来估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量值的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。 BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量特征的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确度相对于单传感器测量提高了 64%，并且同时检测到和分类的物体数量增加了 62%。
利用贝叶斯网络进行排雷传感器建模和特征级融合
摘要—开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法在 BN 模型中对地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和不同环境条件的情况下，使用推理来估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量值的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。 BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量特征的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确度相对于单传感器测量提高了 64%，并且同时检测到和分类的物体数量增加了 62%。
利用贝叶斯网络进行排雷传感器建模和特征级融合
摘要—开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法在 BN 模型中对地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和不同环境条件的情况下，使用推理来估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量值的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。 BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量特征的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确度相对于单传感器测量提高了 64%，并且同时检测到和分类的物体数量增加了 62%。
液体推进剂燃料系统指南
最近的冲突中大量部署或使用了液体推进剂燃料系统。使用这些弹药的后果仍然存在，它们可能成为未来排雷组织的清理或处置任务。它们可能对当地居民构成重大危害，而它们的安全清理和处置是一项特别复杂的技术任务。尽管如此，简单的程序可以大大降低当地居民面临的风险，同时制定清理和处置方法。排雷计划遇到的典型液体推进剂燃料系统是俄罗斯 SA 2 GUIDELINE Sustain Motor。（母系统显示在封面上）。最近在冲突后环境中遇到的其他系统包括 SS1-SCUD 及其变体、HY-2 SILKWORM、STYX 和 AS-9 KYLE。排雷组织可能会在以下情况下接触液体双推进剂系统的有害烟雾、蒸汽或残留物：a) 位于对目标进行武装打击的下风处，系统中的燃料和化学物质被释放到大气中，并继续缓慢释放；
检测到的物体的金属探测器信号印记 - CORE
人道主义排雷任务是将操作员安全和时间消耗作为关键问题的活动。为了提高我们一直在使用的 ATMID 金属探测器的识别能力，我们扩展了探测器的功能，在探测器头部安装了惯性测量单元 (IMU)，并辅以两个光学距离传感器。这使我们能够根据 IMU 在所有三个轴上测量的加速度和角速率进行航位推算。光学距离传感器已用于补偿目的和初始距离测量。我们的主要目标是将探测器感测到的磁性印记与其头部的精确定位互连，从而估算印记尺寸及其位置。由于基于低成本微机电系统 (MEMS) 的 IMU 实现，我们不得不处理不稳定的航位推算结果。为此，我们使用了我们设计的复杂磁标记 (CMM)，它可以标出搜索区域，并为我们在其两个边缘提供精确定位。本文的主要贡献在于研究和识别 CMM 磁印特征及其与 CMM 在排雷过程中使用的各个方面及其条件相关的差异。根据几个实验室实验研究和分析了 CMM 的特性，并给出了结果。
金属探测器探测物体的信号印记 - CORE
人道主义排雷任务是将操作员安全和时间消耗作为关键问题的活动。为了提高我们一直在使用的 ATMID 金属探测器的识别能力，我们扩展了探测器的功能，在探测器头部安装了惯性测量单元 (IMU)，并辅以两个光学距离传感器。这使我们能够根据 IMU 在所有三个轴上测量的加速度和角速率进行航位推算。光学距离传感器用于补偿目的和初始距离测量。我们的主要目标是将探测器感测到的磁性印记与其头部的精确定位互连，从而估算印记尺寸及其位置。由于基于低成本微机电系统 (MEMS) 的 IMU 实现，我们不得不处理不稳定的航位推算结果。为此，我们使用了我们设计的复杂磁性标记 (CMM)，它标出了搜索区域，并为我们提供了其两侧的精确定位。本文的主要贡献在于研究和识别了 CMM 磁印特征及其与 CMM 在排雷过程中使用的各个方面及其条件相关的差异。根据多项实验室实验研究和分析了 CMM 的特性，并给出了结果。
爆炸物的储存、运输和处理...
在处理任务过程中遇到的 EO 状况可能受到诸如射击力或其他处理和环境力量等因素的影响。这就是为什么首选方案是始终考虑就地处理，而不是将 EO 物品移至处置场。与采购的爆破炸药和爆炸材料相比，EO 物品的储存、运输和处理可能会增加风险。在大多数情况下，没有涵盖 EO 物品储存、运输和处理的国家立法或法规。然后，NMAA 和排雷行动组织应制定反映当地情况的标准和程序。