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GPS不可用环境下定位技术 | 舰载无人机作战中心初始安装 | 机器学习和人工智能监控3D打印 | 远程识别雷达

战略前沿技术 • 5 年前 • 523 次点击  


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战略前沿周报 

2018年10月20日

远望智库技术预警中心 王璐菲  敖锋

美陆军研究GPS不可用环境下的定位技术  


美陆军需在复杂、未知和基础设施贫乏的环境下定位下车士兵和机器人,并实现有效的人机编队。GPS等传统定位方法依赖无线信号的功率或延迟(信号从信号源到达目标所需时间),在障碍物较少的室外环境中效果良好,在障碍物较多的环境中则表现不佳。在军事环境中,敌人可能已摧毁GPS定位所依赖的卫星等基础设施,抑或复杂而混乱的障碍物影响了无线信号的直线传播。为解决这一问题,陆军研究实验室的科学家开发出一种可以确定射频信号源到达方向(DoA)的新技术。与依靠信号的相位或到达时间来估算到达方向的传统方法不同,该技术方法即使在无线信号遭遇障碍物并散射到不同方向的情况下也能准确估测信号源的方向。该方法的基本思想是,空间中采样接收信号强度(RSS)的梯度承载了关于信号源方向的信息。该方法的关键发明是一种可以在统计学上模拟RSS梯度并控制空间异常值和关联的算法。当信号极其嘈杂时,相关估测结果将显示没有DoA,而不是错误地估测出一个方向。目前,研究人员已通过若干测量数据集验证了该方法,证明其在传统定位方法不可用的多路径环境下可行。这一技术除了不需要任何固定基础设施以外,也不依赖任何提前训练数据、环境相关知识、天线,并且不需要在节点之间进行提前校准。(美国军事网站10月16日消息)

美陆军研发极大提升士兵杀伤能力的机器外骨骼  

鉴于美陆军二战以来百分之九十的作战伤亡人员都来自近战部队,陆军参谋长将如何提高士兵的杀伤、机动、移动和存活能力列为其战略关注领域之一。陆军希望通过外骨骼、其他可穿戴设备等创新性技术概念,实现在未来的战场中利用更少数量的士兵控制更大范围的区域。为此,陆军纳蒂克士兵研究、发展与工程中心授予洛克希德·马丁公司空间与导弹部一份“其他交易协议”(OTA)合同,寻求研发一套人体强化外骨骼系统原型,命名为“ONYX”,是一套加强移动能力的膝带式动力系统,可以帮助士兵在作战中保持联络、长时间保持巅峰作战状态并提高其作战能力。洛·马公司ONYX研发团队将根据用户的试用反馈对系统进行改进,并于2019财年推出演示性原型系统。(美国军事网站10月15日消息)

美海军为近海战斗舰研发新型水雷对抗措施无人水面艇  

美国防部近期批准海军海上系统司令部开发一种无人水面艇,替换老化的水雷对抗措施(MCM)基础设施,目标是研制一种可容纳若干种不同模块化系统的通用平台,执行猎雷、扫雷和灭雷任务,最终能搭载反海盗、监视、反潜战有效载荷以及通信中继;该平台最初将部署AN/AQS-20C拖曳声呐。美海军当前正在开发近海战斗舰(LCS)水雷对抗措施任务包,德事隆公司研制的“通用无人水面艇”(CUSV)作为该项目的一部分正在接受扫雷试验(拖曳“无人感应扫雷系统”进行试验)。与此同时,海军海上系统司令部计划通过一个最早于2020年启动的采办项目竞争近海战斗舰项目的水雷对抗措施无人水面艇方案,水雷对抗措施任务通用型无人水面艇的研发是相关方面最新进展。(美国军事网站10月17日消息)

美海军“艾森豪威尔”号航母完成舰载无人机作战中心初始安装  

美海军9月底宣布,已在“艾森豪威尔”号航母(CVN-69)上完成航母舰载无人机作战中心(UAWC)第一阶段安装工作,配置好相关基础物理空间;第二阶段安装工作将安装可以操控首款舰载无人加油机MQ-25A“黄貂鱼”的必要系统。所有装配工作完成后,无人机作战中心将成为MQ-25A的操作中心,操作员可在无人机作战中心内利用MD-5控制台(包括显示、处理、网络、通信硬件,尚未实现上舰安装)对MQ-25A进行操控。中心的视频管理系统由大幅显示器、接入多源视频、数据的支持平台组成,能提供关于飞行甲板和周围环境的态势感知。无线电通信系统则可以实现MD-5和MQ-25A之间的UHF超高频指挥控制数据交换。(美国军事网站10月16日消息)

美海军寻求利用机器学习和人工智能监控3D打印成品质量  

美海军研究办公室10月份与洛克希德·马丁公司签订了一份为期两年、金额为580万美元的合同,致力于通过机器学习和人工智能提高3D打印技术的可靠性,减少3D打印成品检测耗时耗力的工作量。洛·马公司将开发多轴机器人,以利用激光监控零部件的打印。项目前期工作主要是开发能够预测3D打印材料微结构和机械特性的计算机模型,生成可用于训练的仿真数据。洛·马公司在此项目上有多个合作伙伴:卡内基·梅隆大学研究团队负责研究关键变量,比如激光束束斑大小、材料在制造过程中接受的能量密度等,以预测可影响增材制造零部件物理性能的材料微结构或组织结构;艾奥瓦州立大学研究团队将进一步把这些信息输入一个模型以预测3D打印零部件的机械特性;科罗拉多州矿业学院和美国制造公司将对规模庞大的数据进行精简和处理,以提取关键信息来训练算法;所得算法将送到橡树岭国家实验室,这里的机器人将开始生产3D打印零部件,并学习如何可靠地构建几何和结构上合理的零部件。与此同时,研究人员也要应对人工智能机器学习挑战,即确保算法所学习的是正确的数据,此前建立的模型只是为算法的设计提供了一个好的开始,后续还要依靠算法的自我纠错能力。一旦获得能生产结构合理3D打印零部件的可靠算法,耗时耗力的成品检测工作将成为过去。(美国军事网站10月14日消息)

洛·马公司实现远程识别雷达关键里程碑  

洛克希德·马丁公司研制的“远程识别雷达”(LRDR)近期完成闭环卫星轨道跟踪试验,标志着该项目向着2020年实现交付又进一步。美国导弹防御局2015年授予洛·马公司远程识别雷达项目研发、制造和测试合同,项目于2017年完成关键设计评审,2018年9月开始阿拉斯加州雷达站的建造工作,计划于2019年初进入全速率生产阶段,2020年实现向导弹防御局的交付。该雷达将成为美国导弹防御局本土导弹防御方面分层防御战略的关键传感器,可提供全年365天、全天24小时目标获取、跟踪和识别数据,使防御系统能锁定并应对弹道导弹威胁。固有的宽波段硬件能力加上先进软件算法使该雷达具备远距离识别威胁的能力;其成熟的固态雷达(SSR)技术与弹道导弹防御算法均基于能够满足未来发展的开放式架构平台。SSR概念采用氮化镓基雷达构建模块,除了可提供最先进的性能以外,还提高了国土防御任务的效率和可靠性。洛·马公司将SSR视为当前及未来雷达发展的基石,也是其远程识别雷达发展的关键。(美国军事网站10月17日消息)

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