DIU项目征集:前沿反无人机系统指制(FCUAS C2)系统

文摘   2024-12-13 10:29   美国  

Forward Counter Unmanned Aircraft Systems Command and Control 
(FCUAS C2) System

项目描述

问题描述 PROBLEM STATEMENT

敌方无人机系统(UAS)的威胁日益增加,对关键基础设施和部队集中构成了重大的全球风险。当前的指挥和控制(C2)系统并未针对应对无人机系统必须做出的杀伤链决策(探测、跟踪、识别/评估、打击 detect, track, identify/ assess, defeat)的速度进行优化。随着UAS威胁的增加,单个执行防空行动的作战人员可能会不堪重负。这种威胁对人类决策者防御空中威胁的观察、定位、决策和行动(OODA)过程提出了挑战。威胁的快速发展意味着新传感器、能力和效应器的开发速度快于它们集成到C2系统中的速度。

解决方案 PROPOSED SOLUTION

为了应对这种不断增加且适应性强的威胁,国防部寻求一种基于战术优势的C2系统,该系统使单个作战人员能够管理多个目标,并能够进行火控,从而能够快速适应对抗无人系统蜂群以及其他潜在的有人或无人系统威胁。该解决方案应减少作战人员的认知负荷并加速决策过程,以同时进行多个动能或非动能交战,易于操作,可以快速集成其他数据源、功能、传感器和效应器,并能够在需要时自主操作。

初步演示和测试的最小可行解决方案将集成Ku波段射频系统(KuRFs)雷达、Coyote Effector和LIDS(低、慢小型无人机综合失效系统)以及潜在的其他C-sUAS系统。

Northrop Grumman FAAD C2
Northrop Grumman FAAD C2

主要要求 Primary Attributes:

系统 System:

  • 作为单一硬件单独在笔记本电脑、平板电脑或其他便携式系统上运行,无需外部通信即可获得额外的处理能力或服务,以支持移动和战术操作;
  • 利用或获取传感器数据进行检测、跟踪和识别/表征,并能够自动创建交战计划并为各种系统提供火控,包括动能、定向能(DE)和电子战等效应器以及攻击UAS(拦截器);
  • 支持目标的自动识别和分类、武器配对、目标追击,并协助用户将最佳传感器与最佳效应器选项配对以应对威胁;
  • 软件应能够以4Hz的频率支持至少2000条轨迹,同时保持最小的处理和通信延迟(对硬件资源的影响有限);
  • 支持进行避免自相残杀和空域冲突消除的能力;
  • 减轻电子战系统的干扰;
  • 支持轨迹提示和轨迹转发;

Land-based Phalanx Weapon System (LPWS)

互操作性和连接性 Interoperability and Connectivity:

  • 支持第三方快速集成新的传感器和效应器,以支持在对软件架构进行少量更改的情况下引入新的或新兴的功能;
  • 在机密和非机密网络上运行;
  • 使用IP Mesh网络无线电以模块化开放系统方式与其他子系统(即传感器、效应器)通信;
  • 与可能位于受保护区域同一位置或本地的前沿区域防空(FAAD)传统或新兴的现场C2系统进行互操作,以保持共享的空中图像;
  • C2/火控解决方案必须能够确定和显示可用的导弹系统(如Coyote Block 2或3)、动能系统(如陆基密集阵武器系统)、电子战系统和定向能系统,为作战人员提供最佳的武器与目标配对;
  • 支持单一综合空中图像(SIAP),其中所有传感器(本地和外部)都利用相关轨迹(MIL-STD-6016C 相关标准)提供C2空中图像;
  • 与FAAD通信以与其他系统(即机动近程防空M-SHORAD和陆基密集阵武器系统LPWS)保持共享空中图像;
  • 支持由多个作战人员但只有一个主作战人员组成的主客户端构造;

Coyote Block 2

附加信息 Additional Information:

  • 该原型将需要进行几次实地演习,包括与现有传感器和效应器系统集成,并在预计于2025年夏季举行的实弹CUAS测试活动中执行完整的杀伤链;
  • 作为商业解决方案开放(Commercial Solutions Opening,CSO)的一部分,承包商在非机密环境中展示他们的解决方案。作为商业解决方案开放过程的一部分,承包商能够与政府提供的模拟工具相关防御系统模拟(CDS3)进行交互,以在非机密环境中展示他们的解决方案。
  • 该计划目前使用的是MILDEF RB14笔记本电脑,希望未来的解决方案能够在这些计算机上运行。

团队合作/伙伴关系

政府鼓励团队合作以应对这一领域。政府可能会寻求将拥有AI/ML解决方案的公司与反无人系统技术领域的集成商公司进行合作。

负责任的AI(RAI)

  • 所有项目都应遵守DIU的RAI指南和其他国防部AI框架。鼓励承包商阅读指南并制定实施计划,该计划可作为提交的一部分提交。该项目特别相关的问题包括:
  • AI生成的内容和建议的透明度和可解释性
  • 减轻训练数据或模型输出中的潜在偏差
  • 人类监督的方法和超越AI系统的能力
  • 敏感规划信息的安全和隐私保护
  • AI在重大军事决策中的作用的道德考虑

https://www.diu.mil/work-with-us/submit-solution/PROJ00568

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