<title>Vehicle-network defensive aids suite</title>
Notice bibliographique
Résumé
Defensive Aids Suites (DAS) developed for vehicles can be extended to the vehicle network level. The vehicle network, typically comprising four platoon vehicles, will benefit from improved communications and automation based on low latency response to threats from a flexible, dynamic, self-healing network environment. Improved DAS performance and reliability relies on four complementary sensor technologies including: acoustics, visible and infrared optics, laser detection and radar. Long-range passive threat detection and avoidance is based on dual-purpose optics, primarily designed for manoeuvring, targeting and surveillance, combined with dazzling, obscuration and countermanoeuvres. Short-range active armour is based on search and track radar and intercepting grenades to defeat the threat. Acoustic threat detection increases the overall robustness of the DAS and extends the detection range to include small calibers. Finally, detection of active targeting systems is carried out with laser and radar warning receivers. Synthetic scene generation will provide the integrated environment needed to investigate, develop and validate these new capabilities. Computer generated imagery, based on validated models and an acceptable set of benchmark vignettes, can be used to investigate and develop fieldable sensors driven by real-time algorithms and countermeasure strategies. The synthetic scene environment will be suitable for sensor and countermeasure development in hardware-in-the-loop simulation. The research effort focuses on two key technical areas: a) computing aspects of the synthetic scene generation and b) and development of adapted models and databases. OneSAF is being developed for research and development, in addition to the original requirement of Simulation and Modelling for Acquisition, Rehearsal, Requirements and Training (SMARRT), and is becoming useful as a means for transferring technology to other users, researchers and contractors. This procedure eliminates the need to construct ad hoc models and databases. The vehicle network can be modelled phenomenologically until more information is available. These concepts and approach will be discussed in the paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».