现代化陆军未来司令部 (AFC) 的 AMD CFT 推动 AMD 现代化,这是陆军“六大”现代化重点之一; SMDC 的技术中心开发定向能平台,而其未来战争中心则推进理论、概念、能力和培训。火力卓越中心是 AMD 的部队现代化支持者,但陆基中段防御除外,SMDC 是其支持者。14 AMD CFT 预计将在 2020 财年至 2024 财年获得 88 亿美元。这将用于解决关键 AMD 能力差距所需的四个标志性项目:IAMD 战斗指挥系统;M-SHORAD;间接火力保护能力;和低级 AMD 传感器。15
克里斯托弗·斯皮尔曼是诺斯罗普·格鲁曼公司陆军账户战略总监。他曾担任过多个陆军高级防空军官职位,曾任第 32 陆军防空反导司令部指挥官,在联合作战和综合防空反导方面拥有丰富的经验。
技能:防空军官是具有远征精神的作战部队领导人,他们既可以独立工作,也可以作为团队成员在复杂的联合、跨机构、跨政府和多国 (JIIM) 环境中工作。他们精通技术先进的武器系统,本能地运用 ADA 原则进行火力打击和保卫指定资产。ADA 军官既了解机动作战,也了解联合作战。他们具有文化敏锐性,能够运用他们的理解在全球范围内创新地开展作战。防空领导人身体强健、意志坚强、鼓舞人心,他们能为士兵和受援部队树立信心。他们是复杂战术、战役和战略环境中的问题解决者,能够做出合理决策并同时完成多项任务。利用他们的人际交往技能,防空军官还必须有效地传达要求并为受援部队提供建议。鉴于陆军防空部队分散的性质,军官必须具有主动性,能够根据意图采取行动。
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。
13 JM Sánchez-Lozano、J. Serna 和 A. Dolón-Payán,“通过结合多标准决策过程和模糊逻辑评估军用训练飞机。西班牙空军学院案例研究”,航空科学与技术 42,(2015 年):第 58-65 页。
1. 高速化光波ドームの评価手法について、限られたソースの中で十分な成果を得られたことは评価できる。特に、所内试験で実测された情报と基本设计を基にしたシミュreshonの结果がよく一致しており、基本设计が优れていること及びシミュureーshon の缺陷されている。シミュラションの精度向上を引き続き进め、光波ドームの形状等の改良につながることがまれる。
2.图表见《航空航天防御司令部历史数据,1946-1973》,ADCHO 73-4-12(Ent AFB,CO:指挥历史办公室,总部,航空航天防御司令部,1973 年 4 月),AFHRA (1006100),卷。1-2,与《战略防空与弹道导弹防御史》2 卷略有重叠。(1972 年;重印,华盛顿:美国陆军军事历史中心,2009 年)。以下大部分段落的叙述概述编入 Richard F. McMullen 的《航空航天防御司令部和反轰炸机防御,1946-1972》,航空航天防御司令部历史研究编号。39(科罗拉多州恩特空军基地:指挥历史办公室,总部,航空航天防御司令部,1973 年 6 月),删节版由美国北方司令部指挥历史办公室提供,位于科罗拉多州彼得森空军基地。
战场或海上,并评估系统对不断演变的威胁的有效性。在本文中,我们回顾了 APL 通过将系统工程流程应用于防空和导弹防御任务而取得的许多重大先进雷达开发成就。我们从多功能相控阵雷达技术的开发和原型设计开始,该技术是宙斯盾计划的基础。我们继续回顾 APL 对建模和表征环境对雷达性能的影响所做的贡献,早期的宙斯盾测试强调了这一点的重要性。反舰巡航导弹的进步和扩散推动了固态雷达的发展需求。我们描述了 APL 对有源电子扫描阵列 (AESA) 技术发展的贡献。然后,我们讨论了 APL 在弹道导弹防御 (BMD) 雷达开发中的作用,最后总结了 APL 对