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传感器介绍

则可能会在电磁环境中提供近实时的事件警告

  在未来复杂的、数字化战场中,态势感知将成为左右战争胜负的关键。工程师和科学家通过优化当前能力、开发新传感器并利用数据分析的强大功能,帮助指挥官更好地了解赛博空间和电磁频谱。

  美陆军参谋长马克·米利在2017年美国陆军协会(AUSA)年会上表示,“未来的冲突大多集中在人口密集的城市地区。”联合国预计2050年世界人口的70%将集中在城市,按照目前增长率计算,到那时互联网连接设备(包括计算机、智能手机、家用电子产品、个人设备甚至人员)的数量预计将大幅增加至6000多亿。目前美军的军事能力将无法应对这种环境中信号的复杂性和绝对密度,而强大的通信链路和广泛的基础设施却能为顽固的对手提供许多优势。

  为了应对这一新的挑战,美军必须重新评估如何给系统分派任务以实现超预期能力。必须开发新传感器,并挖掘新方法来利用现有的传感器,从而可以在这种密集的信息环境中获取和辨别有用信号。同时还须使用创新的数据处理技术(例如机器学习)来帮助理解这些信息。

  为了支持任务规划和执行,指挥官需要获得物理域和赛博空间域的态势感知。例如:该地区存在哪些对手?他们如何通信?他们是否在使用本地的可用基础设施?他们使用什么应用程序来交流和共享信息——他们使用Gmail吗?他们在Telegram或Snapchat上聊天吗?使用什么射频频谱?他们在哪?为了帮助回答这类问题,美国陆军的研究和开发机构正在调研新方法,从未来这种多层面、信号丰富的环境中识别有用信号。

  商业通信日益复杂,预计未来十年将出现多种技术改进。在拥挤的竞争环境中,陆军的电磁频谱实时作战能力将面临挑战。

  陆军目前利用大型专用电子支援和情报收集系统来获取对电磁频谱的态势感知,这些系统大多数安装在飞机上,数量相对较少,且超负荷运作,在无法保证制空权的情况下,这些飞机必须位于友军航线后方相当远的距离,以维持机动自由。在电子系统密集的未来战场中,这种远距离使用大型昂贵系统的传统方法不适合在这种环境中收集和筛选各种各样的信号。

  为了应对这些技术挑战,美国陆军通信电子研究、开发和工程中心(CERDEC)启动了“每个接收器都是传感器(ERASE)”项目。该项目至少包括六项相关的科学和技术研究工作。每项工作都是一个独特的构建模块,结合起来将创建一种可显著增强和扩展陆军战术感知能力的整体方法。

  散射传感器。CERDEC计划通过ERASE项目在竞争或拥挤作战区域内进行试验,分发大量体积小且便宜的一次性传感器,以获取特定的有用信号(例如地震数据或射频信息)。

  美国陆军每支旅战斗队在战场上都有成千上万的战术接收器。这些资源(包括无线电、平台保护系统、雷达)各自具有不同的特定功能。当空闲或正常运行时,这些设备也可用作传感器。如今,大多数通信设备基于标准通用硬件,结合软件提供专用功能。这些系统具有可在多种不同场合使用的技术灵活性。

  ERASE项目将建立在以往能力基础之上,例如国防高级研究计划局的无线电地图(RadioMap)项目,该项目论证了战术无线G)如何被用作射频传感器。尽管与专用频谱感知能力相比,这些系统中的每一个组成部分的性能都受限,但是它们的绝对数量以及覆盖几乎整个战场的潜在有用信号等优势使其可以获取有价值的新数据。此外,这种扩大陆军赛博和电磁范围的方法提供了新的能力,却无需额外增加新设备的维护和保障成本。

  当在车辆、飞机和直升机的机动性受限的竞争环境中作战时,陆军仍必须有能力获取理解战斗空间所需的信息。通过利用新兴的平台,例如高空气球和小型无人机,可以将传感器范围扩展到这些拒止区域。这些技术在过去几年中已经成熟,并且已被证明能够为受飓风影响的地区提供数据和语音服务。

  目前这项技术正在用于向波多黎各提供无线级飓风“玛丽亚”中恢复建设。此外,在ERASE计划下,CERDEC正在研究使用大量的小型廉价传感器(类似射频传感器或地震传感器),散布在关注地区以获得对局部环境的详细了解。

  在常规作战中,美军的战术系统收集了大量信息。但是,这些数据隐藏在设备内部,并且通常无法供外部系统进行进一步处理。例如几乎所有已部署的现代化通信系统都会监控自己的运行性能,以维持服务质量。系统通过测量诸如接收信号功率电平和误码率之类的数量来完成此操作。然而大多数此类监控以及设备采取的任何补救措施对操作员都是不可见的。

  对于用户而言,此类信息通常是多余的。但是,如果将当前不可见的数据变为可见并在大量系统之间进行关联,则可能会在电磁环境中提供近实时的事件警告。一个无线电出现高错误率并不严重。然而,如果彼此邻近的几十个无线电的报告都高于正常错误率可能意味着对手要发起电子攻击行动。

  数据采集只是获得态势感知的第一步。之后,必须以各种方式提取、汇总和分析数据以归纳出有意义的信息。例如简单地收集一段时间内发生的汽车事故总数看似无用。但是,将这些数据与其他因素(如位置、天气状况和一天中的时间)相关联,就可以确定危险的路段和十字路口,然后进行整改。

  未来的作战环境需要收集极其庞大和多样化的数据集,通常人们无法使用传统软件方法处理这些数据集。为了解决这个问题,CERDEC将采用新颖的大数据处理和机器学习技术来减少处理大量信息所需的时间。

  此外,将这些数据集作为分布式数据管理系统的一部分进行存储,从而可以在邻近战术边缘的地点对其进行处理;理想的情况是尽可能在最底层、接近采集点来处理数据,这样就不会浪费资源将大量数据发送回高层司令部,避免因跨战术通信链传输数据而导致战术网负担过重,同时还能使相关见解在最能发挥作用的级别更方便地得到使用。在这样的体系结构中,源自底层数据的结论可以被压缩并在传输链中进一步汇总、分析和上报,促成更全面的理解。

  未来美军部队可以利用所有可用的专用和潜在传感器来验证和丰富已知的情报。机器学习和高级分析可以为指挥官提出各种行动方案,随后指挥官可采取果断行动。通过利用并拓展商业技术的先进能力来扩展延伸陆军战术感知能力,ERASE项目正在改变陆军使用其所有可用的战术资源来感知赛博电磁环境,并从战术指挥官可用的信息中推导出作战意图的方式。返回搜狐,查看更多

  

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