猎敌​:2035年战场上的传感器 | 美国陆军内刊获奖征文

2021-09-23
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摘要 如需查看本文内容原版《Hunting the Adversary:Sensors in the 2035 Battlespace》(8P,英文,PDF),请在传感器专家网公众号主页对话框回复关键词【2035战场传感器】获取保存、下载链接。

本文来自美国陆军内部刊物《军事评论》,2020年度“杜普伊杯”获奖征文,三等奖内容《Hunting the Adversary:Sensors in the 2035 Battlespace》。

“杜普伊杯”是美国陆军内刊一个以美国军事智库“杜普伊中心”命名的征文比赛,一年一度。

作者是美国陆军少校Hassan M. Kamara,这一切都并非空想,而是非常严肃的基于详尽理论支持给出的建议,原文中相关论文、出处引用达27处。

传感器在日常生活中的应用重要性毋庸置疑,而在军事上,甚至比我们平时见到的传感器发挥更大的作用。有些传感器,军用远多于民用,譬如电子罗盘传感器。

传感器在军事领域发挥怎样的作用?2035年战场中的传感器会怎么演进?我们来看看这位美国陆军少校的观点。

如需查看本文内容原版《Hunting the Adversary:Sensors in the 2035 Battlespace》(8P,英文,PDF),请在传感器专家网公众号主页对话框回复关键词【2035战场传感器】获取保存、下载链接。


通过过去一年的研究结果表明,未来大国间的全面战争,第一个,毫不奇怪,它肯定是高烈度的……到处都是传感器,被随时观察到的可能性非常高。和往常一样,如果你能被看到,你就会被击中。你会被精确或随意的弹药快速击中,但无论哪种方式,你都会死。

——美军参联会主席Mark A. Milley上将

图示:低层级部队的智能目标侦察环境(Smart Targeting Environment),士兵们能够在多域作战中实战化运用机器人,快速使用、构建和共享目标数据。(美国陆军作战能力开发司令部C5ISR中心)


跨情报学科领域的传感器帮助军队发现并最终摧毁他们的对手。未来学家 Michael O'Hanlon 表示,“传感器是提供有关目标、地形和天气、平民人口、关键基础设施和友军信息的军事技术。” 

到 2035 年,随着传感器技术和军事事务的变化,战场空间在战斗人员定位和迅速摧毁对手的能力将呈指数级增长。

O'Hanlon 在 2000 年出版的《技术变革与未来战争》一书中,同样设想了一个未来的战场空间,“一个具有实时数据处理和信息传播能力的网络,协同集成传感器、车辆和武器,足以产生令人印象深刻的新型军事能力。”

因此,根据 2035 年传感器技术和军事方面的变化预测,美国陆军应该适应使用传感器来寻找对手的方法。

到 2035 年,陆军应在条例、组织、训练、物资、领导和培训、人员、设施和政策 (DOTMLPF-P) 的转型框架中进行调整,以在避免被敌军发现的同时发现敌军。

这种调整将确保陆军在 2035 年之前,最好地利用传感器技术和军事方面进行发展。


到 2035 年传感器的演变


文中的分析是在与对等或近等对手的常规冲突背景下编写的,探讨了传感器发展到 2035 年的演进趋势。对陆军应如何转变 DOTMLPF-P 的各个方面以充分利用传感器的设想。

在 2035 年战场空间中,图像情报 (IMINT) 学科中的传感器将受到严重限制,迫使更多地依赖其他情报学科中的传感器来帮助陆军部队定位对手,同时避免被发现。

这些其他情报学科包括信号情报(SIGINT)、电子情报 (ELINT)、通信情报 (COMINT)、计量和特征情报(MASINT)、人力情报(HUMINT)和开源情报(OSINT)。

图像情报

利用导弹、雷达和定位技术到 2035 年的进步,美国的竞争对手(中国和俄罗斯)将在未来的冲突中与美国在空中和太空领域的图像情报收集工作中展开竞争。

美国领导人已经预见到,在未来与俄罗斯和中国等同级对手的高端冲突中,太空将成为一个充满激烈竞争的环境,这就是美国创建美国太空部队的原因。

以下例子强调了,到 2035 年,像中国这样的竞争对手将显著增强其在空天领域挑战美国的实力,从而剥夺陆军寻找对手所需的图像情报(IMINT) 的能力。中国已经展示了限制美国机载和天基 IMINT图像传感器的能力。

关于限制美国机载 IMINT 图像情报传感器,2016 年,兰德公司评估称,中国“现代战略地空导弹(射程至少 100 公里)约占 PLAAF [中国人民解放军空军]库存的 30%;然而,随着中国本土生产的 HQ-9 的出现以及最先进的俄罗斯地对空导弹(SA-21)的采购,这一比例将继续上升。

就限制天基 IMINT 图像情报传感器而言,据报道,2019 年 9 月,美国太空司令部和空军太空司令部的司令John Raymond将军,在米切尔航空航天研究所的讲话中,断言中国正在开发束能武器——可能是制造激光来使美国卫星失明。

此外,中国已经在广泛宣传,在 2007 年 1 月成功试验的基础上展示了反卫星导弹能力。中国还在开发光学望远镜和雷达,除了跟踪太空中的物体外,还可以提供导弹预警。

在 2020 年的一份报告中,世界安全基金会写道:“中国正在开发一个复杂的地面光学望远镜和雷达网络,用于探测、跟踪和处理天体信号,作为其空间态势感知 (SSA) 能力的一部分。” 



上述预测到 2035 年,获得 IMINT图像情报 的能力,将因远程火力距离和准确性的提高而进一步削弱。像这样的进步将越来越多,地面战斗中超视线交战将常态化。

反 IMINT 的传感器与远程火力的进步叠加,将使陆军首先发现敌人,并拦截敌人的工作更加复杂;将“先看到,先发射”的理论发展为“先探测,先发射”。换句话说,陆军将被迫利用其他情报学科的传感器,在 2035 年的战场上快速发现对手。这需要对其他情报学科中的传感器将如何开发进行一些探索。

信号情报

到 2035 年,美国陆军的 IMINT 图像情报收集能力将受到同级对手的严峻挑战,迫使陆军主要依靠信号情报学科中的传感器来寻找对手。

信号情报传感器将通过雷达和武器系统等设备产生的电子信号以及无线电、手机等通信信号帮助陆军定位对手。两类信号情报传感器对于在 2035 年发现对手至关重要。

ELINT 电子情报是一种信号情报。根据 ELINT 研究员 Richard L. Bernard 的说法,“ELINT 是主要来自不包含语音或文本的电子信号的信息。” 根据该定义,电子情报传感器能够检测、识别和分析对手的信号结构、发射特性、操作模式、发射器功能以及这些发射器关联的武器系统,包括雷达、信标、干扰器和导航信号。

到 2035 年,同级对手的竞争和阻止美国 IMINT 图像情报的获取,将迫使美国陆军广泛使用电子信号情报传感器来寻找对手,同时确保部队避开对手部署的类似传感器。

ELINT 电子情报传感器与其他传感器联网,将通过提高部队从对手的电子信号和发射设备中收集信息或数据的能力,使陆军能够在 2035 年的战场空间中发现对手并保持全面的态势感知。


尽管到 2035 年,在外太空的交战可能会使天基 ELINT 电子情报传感功能降低,但陆军仍将能够通过使用先进的(远程)地面传感器,快速找到对手并保持态势感知,如为其战术情报设想的泰坦目标访问节点 (TITAN)。

TITAN 是陆军计划的模块化远程地面情报站,它将连接一系列太空、空中和地面传感器,直接向陆军火力网络提供目标数据。

通信情报。根据 ELINT 电子情报的上述定义,COMINT通信情报可以定义为主要从包含语音或文本的电子信号中获得的信息。从这个意义上说,COMINT 通信情报包括从无线电传输、广播、电话交谈、文本消息和在线通信中收集的信息。

信号情报传感器的当代进步表明,陆军未来的信号情报传感器将更加先进,能够快速定位对手。对 COMINT 通信情报传感器来说更甚。

例如,2018 年,陆军科学家开发了一种量子接收器,该接收器采用高度活跃、灵敏的“里德伯”(Rydberg)态原子来检测通信信号。在这一成果基础上,美国陆军研究实验室于 2020 年 3 月宣布其研究人员已经创建了一种量子传感器。据陆军研究室称:

量子传感器可以为士兵提供一种检测整个无线电频谱(从 0 到 100 GHz)的通信信号的方法。单个天线的如此宽的频谱覆盖对于传统的接收器系统来说是不可能的,即使做到,也需要多个独立天线、放大器和其他组件来支撑。

图示:玻璃蒸汽电池中的原子群受激光束刺激呈现“里德伯”(Rydberg)态,他们探测到来自背景黄金天线的电场,并将信息标记在激光光束上。该技术可用于探测整个无线电频谱的通信信号。

计量和特征情报

到 2035 年,军事武器、技术、隐身方法等的快速演进,将产生精确侦察、定位、识别和摧毁某些敌方能力的需求。MASINT 计量和特征情报作为一门情报学科,将证明在这方面很有用。

MASINT 是分析从传感器收集的各种类型的数据中获得的信息,这些数据有助于识别固定或移动目标能力的不同特征,即辐射源、信号发射器或发送器。

MASINT 传感器能够收集雷达信息;来自设备和人类活动的声音;电磁脉冲;激光和定向能;以及化学、生物、放射性和爆炸材料。

到 2035 年,计算能力和传感器技术的进步,将使MASINT 传感器能实时提供信息,以用于识别现有的,具有紧急威胁能力和力量的特征。这一发展将帮助陆军通过实时态势感知,冲破敌人的迷惑,快速瞄准和摧毁对手。

人力情报

HUMINT 人力情报是公开或秘密地用人力资源收集的信息。传感器技术的进步,加上快速使用致命精准火力的军事能力,将导致 2035 年战场上部队的大分散。

这种日益分散的军队信息传播,将更多地依赖和利用人力情报,作为寻找对手同时避免被发现的手段。换句话说,战斗中的分散部队将激发陆军这样的需求:需要创造性地将单个士兵用作综合作战空间网络中的传感器。

大城市内外的冲突将增加陆军使用人员作为人力情报传感器,来识别隐藏在平民人口里面及周围的敌军情况。鉴于世界许多地区城市人口稳步增长,2035 年的冲突很可能会在特大城市及其周围发生。

根据美国陆军 2014 年对特大城市(人口超过 1000 万的城市)的研究,“在未来需要美国军事干预的任何危机中,特大城市很可能成为战略关键地带。” 到 2035 年,全球特大城市的数量将增加。据陆军称,“目前世界上有 20 多个特大城市,到 2025 年将接近 40 个。” 

开源情报

OSINT 开源情报是可通过各种形式的媒体(电视、广播、报纸、公开网站、网页等)公开访问的信息。

根据美国海军战争学院的说法:“OSINT 开源情报是指广泛可用的多种信息和来源,包括从媒体(报纸、广播、电视等)、专业与学术记录(论文、会议、报纸等)和公共数据(政府报告、人口统计、听证会等)获取的信息” 。

OSINT 开源情报易于访问,但情报人员需要整理的数据量过多。到 2035 年,这个问题将变得更加复杂,网络空间作为一个冲突领域和包罗万象的存在,将有许多错误信息和不同形式的网络攻击等问题,试图干扰传感器、军事行动和日常生活。

Pete Singer和Allan Friedman断言“虽然网络空间曾经只是一个通信领域,然后是电子商务,但它已经扩展到维持我们文明生活的支柱部分,例如食品分配、银行、水、电力等”。

这些担忧将有助于推动 OSINT 传感器到 2035 年的发展,从而使传感器不仅能够更好地快速扫描大量数据,以收集有用的可操作信息,而且还能检测网络空间中的恶意活动。

到 2035 年对美国陆军的转型影响

到 2035 年,跨情报学科的军事变革和传感器的演进,对陆军产生了相当大的影响。鉴于2035 年军事和传感器的预期变化,为了优化其发现对手的能力,陆军不得不适应 DOTMLPF-P 转型框架。


2020 年 9 月 3 日,在内华达州内利斯空军基地进行的高级战斗管理系统演习期间,Ghost Robotics Vision 60 原型机与安全部队飞行员一起在基地行走。该原型机使用人工智能和快速数据分析来检测和应对对美国太空军事资产的威胁以及可能通过导弹或其他方式对美国本土进行的攻击。(美国空军空军一等飞行员 Zachary Rufus 摄 )

作战理论

为了优化陆军在 2035 年的战场空间中发现对手和躲避侦查的能力,陆军将得不调整作战理论,以确保其能够定位敌人并先敌进行打击。为此,陆军必须假设它在大部分时间里,因为有限的图像情报,不得不与隐藏的敌人作战。

它将需要发展概念和理论来支持信号情报( SIGINT) 和其他情报学科中的传感器,以快速准确地定位目标。换句话说,陆军必须发展概念和理论,以优化其在看不见敌人的情况下确定敌军位置和交战的能力。

陆军部队将不得不在比 2003 年 3 月 25 日至 28 日伊拉克自由行动期间遇到的沙尘暴更严重的情况下,与看不见的敌人战斗。

根据 Greg Fontenot 与其合著者的说法,这场沙尘暴严重降低能见度,并使陆军航空力量丧失,严重阻碍了行动。

因此,陆军部队不得不严重依赖地面监视雷达 (GSR) 之类的传感器,特别是 AN/PPS-5D监视雷达,这是一种能够在极端天气条件限制下,能见度极低时通过听觉检测目标的传感器。作者写道,在这场史诗般的沙尘暴中:

虽然所有其他侦察器材都严重退化,但 GSR 始终持续报告敌方目标。GSR 在战争期间取得的最大成就是在 3 月 26 日,在沙尘暴中探测到了 40 个敌方目标。随后这些目标被间瞄火力和近距离空中支援手段摧毁。

组织

2035 年战场中预期的技术进步和传感器的普遍使用将使大型编队容易被检测和攻击。前陆军参谋长、现任参谋长联席会议主席Mark Milley将军预计,传感器将扩展未来战场空间,大大增加被发现和摧毁的可能性。

因此,陆军应该更新作战理论,并试验优化其组织结构,以分散作战,同时保持大规模杀伤效应的能力。

退役上将William Wallace断言,在未来与同级或接近同级对手的战争中,鉴于军事能力的不断进步,“集中部队将成为灾难的根源。编队将学习在时间和空间中保持广泛分散,并能同时集中杀伤效果。” 陆军炮兵已经能够从广泛分散的部队中集中火力,所以对这个概念很熟悉。

训练

2035 年战场空间更加分散,以及权力下放,将要求陆军训练有能力、适应性强的人员,能够及时做出有效决策,加快作战行动。

这可以在一定程度上通过养成训练来促进任务指挥或信任战术的哲学和文化,同时消除思想盲从和非必要顺从的官僚作风。

根据 Donald E. Vandergriff 的说法,任务式指挥“源于德国的任务式战术(Auftragstaktik) 思想,这意味着一旦理解了指挥官的意图,他或她就有责任利用创造力和主动性来适应不断变化的环境并完成任务。” 

陆军可以通过确保士兵在训练期间,获取更多的知识、技能和经验来促进任务式指挥文化。这种对专业化的培养将建立任务式指挥文化所必需的能力和信任。

装备

预计到 2035 年,在和平时期下,传感器的发展将对陆军创新和能力发展产生影响。有趣的是,这对陆军在战时的适应也有影响。

考虑到它已经预计 2035 年在充满传感器的战场上战斗,在相对和平时期,陆军应该大力投资开发先进的信号情报(SIGINT)、计量与特征情报(MASINT)、人力情报(HUMINT) 和 开源情报(OSINT)传感器,以及传感器对抗能力。

随后,陆军应该投资能够相对快速且经济地生产有效、易于使用的传感器。这种采购方法将通过降低单位成本和操作员工作量,同时优化战斗性能来促进传感器的广泛使用。

依赖可再生能源而不是消耗性弹药和化石燃料的武器,将通过减少部队对后勤保障的依赖来帮助陆军分散作战。因此,陆军应该投资于定向能武器系统和可再生能源动力系统。

与和平时期较慢的创新步伐不同,陆军将不得不在战争中迅速适应,特别是在 2035 年的年限内对抗工业化的同级对手,届时制造速度可能会快得多。

根据军事变革专家威廉逊·默里的说法,由于“可怕的战争压力,以及一个试图杀死我们的机动性、适应性强的对手”,战时适应的时间更少。因此,陆军在 2035 年的冲突中必须比以往任何时候都更快地适应。

因此,为了帮助自身传感器发展,并挫败对手的传感器,陆军应该在某些作战系统中投资遥测学习作战能力。这些能力将帮助陆军获取正在进行的作战中对手的性能数据,并使用这些数据来快速制造超越敌方的传感器以获得优势。在这方面,投资于 3D 打印等快速制造方法将有所帮助。

此外,在构建到 2035 年的作战系统中采用模块化设计和开放式架构将有助于陆军在战时快速适应。关于快速创新,Dan Ward 断言“模块化设计、开放式架构、友好的接口……帮助系统很好地应对未来的变化。” 

领导力培养

分散在 2035 年战场空间的战斗将需要陆军教育和培养具有强大创造力和果断能力的专业、称职的领导者。

能力、创造力和决断力对于建立任务式指挥文化或 任务式战术(Auftragstaktik) 至关重要,根据 Jörg Muth 的说法,这意味着“上级有指示,但没有严格控制”。

能力由知识、技能和经验组成,这些知识、技能和经验将使及时有效的决策成为可能。创造力和决断力将使领导者能够制定创新的有效解决方案,并在缺乏持续监督和指导的情况下迅速实施这些解决方案以实现指挥官的意图。

在对美国内战和德国战争两次大战期间陆军军官/领导者教育的创造力分析中,穆斯写道,在德国军事学院,创造力被视为解决问题的原则,这确保了“整个德国职业军事教育体系为实现 任务式战术(Auftragstaktik) 铺平了道路。” 

人员

离散的战斗将在 2035 年分散单位编队,需要在陆军中建立健全的任务式指挥文化。任务式指挥需要整个指挥链中指挥官之间基于能力的信任。

到 2035 年,来自当时人才调整和管理工作的大数据将增强陆军筛选和任命称职人员的能力,从而激发基于能力的信任,这对健康的任务指挥文化至关重要。

设施

相对于 2035 年充满传感器的战场,DOTMLPF-P 框架在这方面的关注点集中在避免敌人发现和攻击陆军的移动野战设施,例如前沿指挥所、后勤补给点等。

William Wallace认为这一点很关键,他写道“对任何大规模后勤编队的威胁,事实上,任何显眼的特征,无论是视觉的、热的、声学的还是电子的,都需做防范。” 

作为其电子战能力开发工作的一部分,陆军必须考虑到 2035 年开发和部署能够躲避敌方信号情报 SIGINT 传感器检测的移动掩体系统。

政策

在 2035 年的时间框架内,根据当前趋势,将需要创新政策来解决军事人员使用社交媒体、可穿戴蓝牙以及可能的生物嵌入纳米技术个人使用设备所带来的信息和操作安全问题。

适应性的陆军政策治理,将有助于减少个人使用的设备暴露给敌军传感器和情报收集的可能性。

结论

到 2035 年,由于国家之间持续的战略竞争,军事、传感器技术和使用方法将发生重大变化。这一探索性分析表明,在此时间范围内,美国陆军将不得不全面调整,以便有效利用传感器。

此后,陆军必须继续积极监控和探索传感器跨情报学科演进的可能性,并密切关注不断扩大的网络战争。这将使陆军在未来与同级对手的冲突中能够“先敌感知、先敌射击”。

通读这篇论证严密的军事文章,动感传感内心的想法是:愿世界和平。

希望2035年军用传感器卖的不比民用传感器多。

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