无人机航空系统（UAS）的发展与增长

内容提要：无人航空系统（UAS）的发展和实际运用在过去10年里呈爆炸式增长。在伊拉克和阿富汗，它们是每天的情报，侦查和监视任务中的一部分，而且新的武装无人机已经用来攻击使用。

在战场上向无人科技的巨大变化为训练和模拟机构带来了挑战。UAS的飞行员和操作者怎样有效地训练和未来UAS训练将会是怎样的。

美国陆军影子无人机，由AAI公司制造，是在战场上大规模使用的样板。虽然影子部署的总数量没有对外公布，但是AAI说它最近交出了它的第71个影子系统，每个系统由3个作战飞机和一架备用设备组成。在9月份350000个飞行小时之后，利用率超过了每个月12000个小时“陆军对影子有一个非常健全的支持结构，和大量的经验”AAI测试和训练系统副总Bob Peters 如是说。

初期的影子训练在Ariz的Fort Huachuca进行，那里“在基本技能上的训练开展的非常好。那些开始实际操作的士兵都是从那里得到他们的第一次操作经验的。”PETER 说。

AAI公司同陆军也有一个表演目的的后勤训练合同，连同实用目的的代表为士兵提供部署前的实时，实地训练。之后一个第三级别的实战训练提供更多的实操训练和团队发展技能和作战条例。

团队训练已经成了UAV机组人员训练的一个重要方面。“所有机组成员按照一个团队来训练达到共同的任务目标变得至关重要。”意大利 都灵的Alenia Aeronautica 模拟和航空一体化负责人，技术主管Cristiano Montrucchio说。“这个平台是较大单位执行任务的一部分—所以团队训练对于每一个成员都非常重要。”

经验积累

很少国家拥有比以色列字无人机操作上更多的经验。Roy Peshin 在成为以色列Simlat 研究和发展副总之前，他就在以色列空军无人机中队服役6年的时间，当时他负责保证训练可以满足不断变化的实战要求。

“一个重要的问题是指导人员的缺乏。为UAS训练挑选的每5个人中有1个或2个不会持续太久或者不能制定出正确的技能指导。还有升任到其他职位或者退休等等原因。而且目前情况经验的增长速度比我们的预期的要慢，这意味着好的指导人员会长期缺乏”PESHIN 说。

还有一个问题就是如果部署时间超过训练时间，那么持续的技能学习就无法满足。例如美国国家防卫队，当它的士兵从部署中返回时不会把UAS带回国。一旦到美国，如果要在联邦航空管制空间飞行UAS就必须要获得繁杂的特别批准。这样的限制也让获得执行持续训练要求的时间和设备更加困难。

为了帮助应对这一差距，美国陆军模拟训练和仪器项目执行官员给与AAI公司一项价值1190万美金的合同，另加今年早期的一套训练资助服务，模拟器和模型（TADSS）来支持陆军国家防卫人员的影子无人机训练。

“最为明显的问题是—如果他们没有飞机他们就无法进行飞行—所以TADDS这一将在10月或11月交付的解决办法，意味着他们在向战场再次部署之时没有必要开始训练”peter 说。

团队合作

在团队训练上面，人们不断意识到指导人员必须要考虑到那些操控非遥控无人机的组员。

“训练无人机产品的使用者—被动使用者—是训练链上最重要的一环，特别是新一代的感应器的训练。例如合成孔径雷达，是更难掌握的—它提供的数据较少可以直接描述---因为它的复杂程度和相对较新的特性”CAE市场和战略副总Claude Lauzon 说。“UAS 的实际操作中，所有事情都是通过遥感感应器生成的合成环境中发生的。一切都跟感应器有关—它们是我们在无人机训练上的中转器”.

遥控视觉终端（RVT）系统弥补了无人机驾驶员和感应器操作之间的差距“RVT的使用非常重要，因为RVT的使用者的整体效果目前比UAS操控着更重要，因为前者可以做出实时决定。我们认为这个到目前为止还没有受到足够的重视—但是对被动使用者的训练是在未来无人机训练中将会非常重要的一部分。”LAUZON 说。

一位RVT使用者可以综合一个或多个部署的UAS感应器中的静态图片和全副动作的录影进入到一个扑通的实际图片，并同作战指挥实时分享。

实时图片数据整合是UAS解决办法的一个持续的益处，而且还是正在部署的相关训练环境中不断提高的部分。

nalytical Graphics 公司的产品经理Tom Urie，说过将图片数据实时地以视觉方式表达，在那些实际的和模拟的数据无缝整合的环境中使用，会对训练，熟悉和操作效果会有莫大的帮助。  

“在模型和模拟世界里，我们可以把数据可视化（通过几种资源），因此使得操作和训练在更直观的情形下进行。”URIE说。“可视化可以帮助计划UAS任务，把接收到的数据模型化整合到包括了UAS本身的实时图片之中，对操作和分析方向起到帮助作用。它可以增加关于飞行的分析和原始数据，并协助制定预后观测或者先例分析”。

“我们可以把感应器会看到的目标模式化，把这些内容实时地加入综合环境中，然后把飞机感应器实际看到的内容加以模拟。这样，我们可以提供最终客户更好，更有效的数据。”

最高程度的精确度不仅仅可以拥有，而且非常重要。LAUZON相信这种方式利用高解析数据库，而且在某些情况下可以达到25厘米的程度，以及把数据库更新到接近实时程度。“如果在一个任务中显示一座建筑在早上被摧毁，那么数据库就要在下午的任务中显示一个已经被摧毁的建筑。”他说。

Lauzon 相信UAS操控者在对有效训练的需要上的理解变得越来越复杂。“他们需要一个训练中心，这个训练中心要有非常快速的新一代感应器的更新效率，可以把各种资源的数据加以综合，为飞行注入大量更新的任务参数。”

长期战略UAS任务要求可以在复杂的命令下达环境中发扎操控技能的训练工具。

“一个UAS任务训练中心同BENSON 的Thursday War 非常相似，但是拥有更多的科技，而且环境更为复杂，”Lauzon 说。他参考南英格兰的皇家空军 BENSON 基地的MSHATF（中等支援直升机机组人员训练设施），这个地方由CAE至今运营了10年。

UAS的训练需求扩展到世界范围，并且超过了常规的军事使用者。CAE同加拿大政府一起发展模拟（并最终使用于）UAS在平民和军事角色上的使用。这些产生了一系列的与平台无关的工具，来用于可以植入与平台相关的特性的综合环境，并可以折中高海拔，耐久或中度海拔，耐久的UAS，迷你UAS，不同的感应器之间的差别，而且可以测试有效负载。

例如加拿大司法部门为了区别UAS的不同角色，将之划分为15个不同的平台，并想要一个单独的训练平台可以应付当前和未来的平台和感应器特性来作为整体计划的一部分。

CAE也同另外一个未公布的国家进行一项为其交付一个完整UAS任务训练中心的合同。

操控技能

除了团队训练和任务排练，还需要对UAS的操控技巧进行教育的要求。

CAE在这上面的方法基于合成环境训练辅助设备。“对于那些没有自动升降功能的UAS的操控需要基本技能的训练。这意味着训练设施要有360度的视角，并且意味着要给与受训者练习在例如侧风情形下的升降控制训练。”Lauzon说。

Montrucchio 说操控技巧在类如自动系统视效或者哪里出错时的“紧急备用模式”非常必要。“控制一个UAS的主要风险常常是效果延迟，数据连接质量降低或者当地空气旋流导致在操控上诱发的事故。这些情形可以通过一个良好设计的训练系统以及它的人机交互接口来降低，但还是不能完全避免。”

对UAS的武装上面也有训练的趋势。“UAS的火力系统会看到一个重大的提高，这些将会要求发展提高的防错协议，”LAUZON 说。

在有人驾驶的飞机中，在大雾的情形下作战不可避免会发生被友军击中的事故。但是如果在无人机系统中发生类似事故对UAS的操控者和训练者都是一个噩梦。

“创造一个在高度紧张环境下消除此类命令的系统，而成为一个消息更灵通的系统是个巨大的挑战”LAUZON 说。

再次强调，真实地训练和对复杂的模拟和模型工具的使用可能是最好的解决办法。