2020 年 12 月 22 日 — ... 化学、生物、放射和核武器 (CBRN)。这种情况还可能使美军面临 CBRN 威胁和危害。CBRN 威胁和。
积极本土化清单积极本土化清单中所列的项目可以为国内国防工业提供充足的可见性和机会,以了解武装部队的趋势和未来需求,并在国内创造必要的研发和制造能力。平台/武器/系统/设备名称 进口禁运年份 捕蝇器的后继者和升级版超级蝙蝠 2020 年 12 月 (USFM)/AD 火控雷达 (ADFCR) 用于 AD 牵引式和自行火炮的模拟器 2020 年 12 月 陆基 MRSAM 武器系统 2021 年 12 月 海军反无人机系统 (NADS) 2022 年 12 月 舰载中程地对空导弹 (MRSAM) 2022 年 12 月 反无人机系统(硬杀伤) 2022 年 12 月 反无人机系统(软杀伤) 2022 年 12 月 L 70 综合防空作战模拟器 (IADCS) 2023 年 12 月 用于陆军 AD 的单位级目标系统 2025 年 12 月 基于增强现实 (AR) 的头戴式显示系统 2025 年 12 月船舶探测雷达 2027 年 12 月
摘要:在无人机技术快速发展及其在现代冲突中越来越频繁使用的背景下,改装和使用防空炮火来对抗无人机已成为世界各国武装部队的优先事项。本文探讨了修改和改装最初设计用于对抗大型飞机的防空炮火系统的可能性,以便它们能够有效对抗不同尺寸、速度和飞行高度的无人机。因此,通过改进探测系统、使用近距弹头的射弹以及集成先进的传感器和 IA 算法来探测、拦截和对抗无人机,分析了经典防空炮火系统的改装。本文强调了改装这些系统所面临的技术和战术挑战,包括常规防空系统对无人机的局限性
在大多数联合或合成作战中,空中和防空控制将是作战层面的首要任务。先进的武器使防空系统能够在更远的距离上打击空中威胁,从而增加了意外打击友军飞机或同时使用多个系统打击威胁的可能性。近期的几次绿旗演习(GF 88-3 和 89-41)表明,在友军战斗机所在的同一空域使用地面防空系统会增加自相残杀和地面系统的导弹支出。作为联合防空作战 (JADO) 的一种替代方案,JEZ 概念可以使用基于非合作目标识别 (NCTR) 的新兴识别技术来提高防空效能,同时降低友军飞机自相残杀的可能性。本研究分析了联合交战区概念,以确定其对作战级防空的影响。JEZ 概念通过减少程序控制并通过积极敌方识别 (PHID) 交战规则最大限度地实现积极控制,从而提供了更大的灵活性。本研究首先通过研究自飞机进入战场以来对防空的需求而发展起来的理论和使用概念来回顾防空基础知识。然后分析两个战役,以验证评估防空效力的标准。对服务和联合条令的审视完成了对基础知识的审查。本研究最后讨论并分析了联合交战区概念对美国作战的可能效果。本研究得出结论,JEZ 概念在战争的作战层面上是有效的,未来美国军队在规划和开展战区战役时应准备使用联合交战区。
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(U) 在 CONAD/ADC 指挥官首次表示需要一个新的地下作战行动中心的近十年后,科罗拉多州科罗拉多斯普林斯附近夏延山下的新 COC 开始了初步行动。1956 年 1 月,ADC 指挥官兼 CONAD 总司令 Earle E. Partridge 将军告诉他的工作人员,需要一个新的地下 COC。*l 开始寻找这样一个中心。本研究的主题是 CONAD/NORAD-ADC 这十年的规划和努力。
生物启示是一个多学科领域,涉及用于测量,监测和操纵生物系统的系统和设备的开发和应用。通过提供有关人体生理,生化和电气参数的精确数据,这些仪器在医学诊断,研究和治疗中起着至关重要的作用。生物工程,电子和医学科学的整合导致创建了各种设备,这些设备从简单的温度计到MRI和CT扫描仪(例如MRI和CT扫描仪)的复杂成像技术。本文探讨了生物启示的范围,其在医疗保健中的应用,该领域的挑战以及生物启发技术的未来方向。随着技术的快速发展,生物启示仍然是改善患者护理,实现早期疾病检测并增强治疗性干预措施的关键工具。
托马斯将军检查了战斗机空中巡逻 (CAPS) 的状态。与空中预警机一样,自从敌人两天前部署到其前方机场以来,它们一直处于高度戒备状态。从那时起,一架空中预警机和四架战斗机就一直昼夜不停地飞行。两架空军 F-15 和两架海军陆战队 F/A-18 目前处于前方 CAP 轨道上。这四架战斗机已通过呼号和任务被所有防空系统明确识别。其他战斗机处于 15 分钟警戒状态,但托马斯将军再次希望能有更多的战斗机可用。他通过总司令 (CINCI) 向参谋长联席会议 (JCS) 发出了无数请求,但由于世界各地可能出现其他突发事件。他不得不使用他目前的 72 架战斗机——其中 24 架是属于他们所执行任务的盟国的较旧飞机。
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我们提出了一种方法,旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这适用于穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的各种飞机、导弹和无人机。为此,我们使用 Q 学习 - 一种强化(机器)学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接模拟高射炮的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的响应,但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里,我们使用内部工具来生成高射炮火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近距离武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以补充神经网络 - 所谓的深度 Q 学习 (DQN) - 来处理更复杂的问题。在这项工作中,我们使用经典 Q 学习(无神经网络)展示了亚音速飞行走廊通过一个高射炮位置的结果。
