8月15日,北京,科技部发布《人工智能伦理指南》,强调数据安全与隐私保护。

发布时间:2025年8月9日    来源:szf
8月15日,北京,科技部发布《人工智能伦理指南》,强调数据安全与隐私保护。

快速阅读: SNC公司开发Vindlér太空RF收集与分析工具,提升全球监控和态势感知能力,应对反介入/区域拒止威胁,支持军事和国家安全。

作为全球航空航天和国家安全领域的领导者,SNC公司凭借超过60年的经验,始终关注客户需求,以保持竞争优势。面对近邻威胁和反介入/区域拒止(A2/AD)环境的增加,美国迫切需要全球覆盖和对禁入区域的监控能力。信号检测与定位技术为敌方行动提供关键洞察,并通过集成数据填补情报空白,支持全域作战。

SNC公司面临的挑战在于如何捕捉、评估并传递所需数据,以提高军事人员对其作战环境的全面了解和决策能力。为此,SNC利用其在信号情报和数据分析方面的专长,特别是射频(RF)信号数据领域,开发了一种能够覆盖最大范围的技术解决方案——Vindlér。

Vindlér是一种基于太空的RF收集与分析工具,可基于目标RF发射检测并定位特定对象,并将结果直接提供给最终用户。通过复杂的算法,该工具能够在海上及其他环境中识别可疑行为。部署于卫星星座上的Vindlér使美国及其盟友能够实现跨域态势感知,无论是在海洋、空中、陆地还是太空。

项目初期,SNC团队意识到需要收集射频信号以获得不同作战环境中的一般理解。“我们希望具备识别感兴趣信号的灵活性,”SNC公司MST业务部门项目总监大卫·林奇表示,“这在太空中更容易实现,因为可以使用软件定义无线电。”

随着对现有商业数据源的使用和评估,SNC发现了市场缺口和引领行业的机会。“真正收集基于太空的地理定位RF信号的供应商并不多,需求远超供应,”林奇指出,“我们还担心一些来源提供的数据质量和准确性。尽管有些位置误差在5至20公里之间,但这只是个不错的起点,我们希望将这个范围缩小到1公里以内。”

为了达到这一精度水平,SNC决定探索不同的收集模式,最终选择了太空。2023年,SNC成功发射了首个纳米卫星星座Vindlér 1.0,预计2025年还将增加三颗较大的ESPA级卫星Vindlér 2.0。

为何选择基于太空的RF地理定位?SNC业务发展部MST总监贝克·比尔解释说:“过去,我们可以相对容易地使用高空和空基源进行信号收集,因为我们主要在较为宽松的空域操作。现在,由于大国竞争的加剧,我们无法再采用相同的作战概念。太空平台使我们能够在其他方式可能无法到达的地区实现每日全球收集,而无需冒险将飞机或飞行员置于危险之中。”

Vindlér设计用于从低地球轨道(LEO)检测并定位特定对象的RF发射,以更好地理解GNSS频谱和潜在干扰风险。每颗Vindlér 1.0卫星每天可下载高达4GB的数据,定位精度可达1公里内。Vindlér 2.0卫星将大幅提高工作周期,增强同时收集多个感兴趣的RF信号的能力,扩大RF频谱覆盖范围,每天可收集和存储高达1.5TB的数据供下载。

Vindlér的应用范围广泛,包括管理RF发射、保护免受RF和GPS干扰,以及追踪暗船、GPS干扰器等,支持国家安全工作。例如,这项能力对盟国国家检测暗船和打击非法、未报告和不受管制(IUU)捕鱼具有立竿见影的好处。即使这些船只关闭了强制系统,其他设备仍会发出RF信号。Vindlér将有助于执行制裁、实施拦截行动和保护重要自然资源的团队。

此外,Vindlér还能改善GPS不可用或不可靠情况下的应急响应工作,保护其他类型的野生动物和自然资源;并在做出关键战场决策之前,为活动设定基线。

未来,随着承载Vindlér任务的卫星星座不断扩大,其应用也将持续扩展。从一开始,SNC就冒着风险,在推进系统上投入了大量资金,以实现交错编队飞行,从而达到1公里的地理定位精度。其他公司通常采用标准线性编队,而交错编队则允许Vindlér围绕目标空间,提供更好的视角,优化地理定位计算。

SNC将继续投资于卫星的推进和机动性,以实现最佳的地理定位精度。未来几年,公司计划将能力扩展至20个卫星集群。该项目已经讨论了Vindlér 3.0的客户要求。

“SNC的一个关键优势是我们真正与客户合作,”比尔说道,“我们可以根据客户的需求创建更加定制化的解决方案,以适应不断变化的任务需求。”

从Vindlér 1.0到2.0的进步就是这种以客户为中心方法的体现。第一代用户表达了对更高频率捕获的需求,以提高准确性和扩大观测范围。SNC利用这些反馈,确定了新的技术合作伙伴,并在12个月内开发出了新的卫星集群Vindlér 2.0。

SNC拥有超过14年的先进算法、分析、流程自动化和领先实验室开发经验。公司将继续增加数据分析工具,包括其Digital Grid™解决方案,以实现近乎实时的洞察,提高态势感知和关键战场决策能力。

“我们在数据分析方面取得了很大进展,特别是如何在边缘、传感器和卫星上处理这些信息,”林奇表示,“我们还希望加快数据传输速度,以便尽快将这些洞察传递给战术环境中的最终用户。”

(以上内容均由Ai生成)

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