洛克希德·马丁推出Sanctum系统，强化多层次无人机防御与AI融合

快速阅读: Sanctum采用开放式架构，通过连接指挥中心和传感器网络扩展防御范围，无需全面重建。系统支持灵活增减模块，适用于固定和移动防御，利用AI处理多源数据，提高目标识别和决策效率，提供电子战和动能中和选项，确保操作员在复杂环境下的有效应对。

Sanctum 采用开放且模块化的架构构建。它不是取代现有基础设施，而是通过连接指挥中心和已部署的传感器网络来扩展覆盖范围，无需进行全面重建。根据任务需求，可以灵活地增加或撤除模块，从固定地点的近身保护到大面积监视。其目标是在保持通用软件基线的同时，允许用户混合使用库存中的第三方传感器和效应器，从而减少集成障碍并有助于系统维护。

检测与跟踪层利用人工智能处理来自多个信号的实时数据，特别是无线电频率和光电输入。这种多源数据融合在复杂环境中提高了目标关联性和识别质量，尤其是在难以区分的小目标情况下。从首次检测到授权交战的决策时间通过威胁分级和过滤误报而缩短。学习过程是持续的：每次交战后模型都会调整，以反映实际威胁的行为特征，从而更新阈值和跟踪参数。

对于操作员而言，Sanctum 提供了一个集中显示战术画面、传感器控制和效应器任务分配的统一界面。操作员可以在不切换系统的情况下完成监控、警报、识别和交战流程，同时指挥链保留最终的释放权限。决策辅助功能基于真实案例设计，提供符合标准程序的选择，而非临时工作流程。

中和选项包括电子战和动能手段。一方面，干扰和欺骗旨在破坏无人机的控制链接、定位或导航，使其无法完成任务。另一方面，在非动能效果不合适时，物理拦截器用于应对低特征小目标。管理战斗的软件将传感器和效应器连接起来，优先排序目标，并在出现集群时协调多层次响应。该包设计旨在降低附带风险，并在多次交战中保持足够的弹药深度。

对于国防读者，有三点技术值得留意。首先，开放架构支持与现有指挥控制系统的渐进集成，消除了对单一供应商的依赖并简化了升级过程。其次，射频和光电数据融合提高了正确识别低特征小型无人机的概率。第三，实时模型更新随着操作员经验的积累调整检测阈值和跟踪滤波器，这一点在战术和机体快速变化时尤为重要。

Sanctum 解决了两个常见问题。对于固定站点防御，它能够在关键节点周围形成密集的传感器网，并根据威胁密度的变化分配效应器。对于移动单元，它在编队移动时保持战术画面的连续性，跨网络交接跟踪，并提出符合交战规则的比例响应。在这两种情况下，重点都放在使用现有的指挥控制路径上，以便机组人员保持正常的作战节奏。该系统旨在保持决策时间，并将效应器与目标特性相匹配，特别是在小型无人机饱和攻击给操作员带来压力时。

公司表示，最近的实地测试展示了在现实条件下检测、跟踪和击败小型无人机的能力。这些事件被视为迈向更广泛操作可用性的步骤，并为算法的完善提供了学习资料。与此同时，发展路线图强调通过围绕战斗管理核心组装传感器和效应器，实现针对小型无人机的多层次防御，提供了逐步扩大覆盖范围的实用选项，无论是站点还是区域，都不会中断服务。

小型无人机的迅速扩散正在改变多个领域的成本曲线，从边境地区到远征部署。随着更多行动者使用低成本机架并且战术向混合群集演变，武装部队和关键基础设施运营商需要在联盟环境中可维护的互操作反无人机层。像 Sanctum 这样的方法，专注于集成和增量升级，符合出口规则和国家采购选择，可能会影响合作伙伴如何共享数据和协调交战权限。更广泛的问题不仅是无人机的扩散，还有反制措施的扩散；因此，能力规划者寻找避免快速过时、保持与现有指挥控制框架兼容并能适应规范、预算和威胁行为变化的解决方案。

(以上内容均由Ai生成)