현대 UAV 위협을 해결하려면 대UAV 협력 작전의 명령 및 제어 기능을 강화하는 것이 중요합니다. 이는 정보 융합 시스템, 데이터 전송 네트워크 및 지능형 의사 결정 모델의 구축을 통해 정보 융합 및 명령 의사 결정의 효율성을 최적화함으로써 달성될 수 있습니다. 효율적인 의사결정 프로세스를 구축하고 협력 지휘 아키텍처를 개선하여 협력 전투 조직의 효율성을 강화합니다. 지능형 기술 수단의 통합을 통해 대무인기 협력 작전에 대한 지휘 및 통제 수준을 지속적으로 향상시킵니다.
1 정보 융합 및 공유 메커니즘 최적화
복잡한 전장 환경에서는 단일 정보 소스가 전장 상황을 완전하고 정확하게 반영하기 어렵습니다. 그러나 다양한 소스의 정보를 융합하고 공유하면 상황 인식의 정확성과 의사결정의 과학성이 크게 향상될 수 있습니다. 따라서 정보 융합 및 공유 메커니즘을 최적화하는 것은 명령 및 통제 능력을 향상시키기 위한 주요 과제입니다.
1.1 다소스 정보융합 시스템 구축
다중 소스 정보 융합의 핵심은 이종 데이터의 표준화와 서로 다른 센서의 시공간 등록과 관련된 문제를 해결하는 데 있습니다[3]. 통일된 데이터 표준과 인터페이스 사양을 확립하고, 다양한 센서와 데이터 소스에서 획득한 정보의 표준화된 처리를 구현하고, 데이터 품질과 일관성을 향상시키는 것이 필수적입니다. 다중 소스 정보의 심층 융합을 달성하고 표적 식별 및 추적의 정확성을 높이며 명령 의사 결정을 위한 포괄적이고 정확한 정보 지원을 제공하기 위해 고급 정보 융합 알고리즘을 활용하는 다중 소스 정보 융합 시스템을 구축해야 합니다. 한편, 시스템이 다양한 전장 환경과 표적 특성에 대해 자동으로 학습하고 적응할 수 있도록 머신러닝과 딥러닝 기술을 도입하여 정보 융합의 효율성을 지속적으로 최적화해야 합니다.
1.2 정보 처리의 효율성 및 품질 향상
대UAV 작전에서는 전장 상황이 급격하게 변화하므로 정보 처리의 속도와 정확성이 중요합니다. 정보 처리 속도를 가속화하려면 고성능 컴퓨팅 장비를 배포해야 합니다. 과거 UAV 비행 데이터를 마이닝하고, 목표 위험 수준을 사전 보정하고, 실시간 정보 처리를 위한 참조를 제공하려면 빅 데이터 분석 기술을 채택해야 합니다. 분산 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅과 같은 병렬 컴퓨팅 기술을 사용하여 여러 노드에 걸쳐 분산된 방식으로 데이터를 처리하여 중앙 노드의 계산 부하를 줄여야 합니다. 오류 및 중복 정보를 제거하고 입력 데이터의 품질을 보장하려면 데이터 정리 및 품질 평가 메커니즘을 확립해야 합니다. 또한 정보의 정확성, 완전성, 적시성을 실시간으로 평가하여 부정확하거나 품질이 낮은 정보를 신속하게 제거하려면 적응형 필터링 알고리즘과 동적 가중치 할당 모델을 개발해야 합니다. 이는 정보 처리의 정확성을 더욱 향상시키고 명령 결정을 위한 신뢰할 수 있는 데이터 지원을 제공합니다.
1.3 안전하고 효율적인 데이터 전송망 구축
안정적이고 안전한 고속 데이터 전송 네트워크를 구축하는 것은 다양한 전투 부대 간에 데이터를 정확하고 시기적절하게 전송하는 데 핵심입니다. 암호화 알고리즘과 신원 인증 메커니즘을 도입하고, 데이터 전송 과정의 보안을 보호하며, 명령 정보 유출이나 도난 등의 위험을 방지하는 등 네트워크 보안 보호를 강화하는 노력이 필요합니다. 모바일 5G 기지국은 전투 지역에 배치되어야 하며, 5G 통신 기술을 활용하여 레이더, 광전자, 내비게이션 및 기타 센서의 감지 데이터를 지휘 본부에 신속하게 전송하는 동시에 지휘 본부의 결정과 지시를 전투 부대에 신속하게 전달해야 합니다. 정보 전송 시간을 단축하면 OODA 운영 주기가 단축되고 운영 응답 속도가 향상됩니다. 또한 데이터 링크 및 위성과 같은 다중 통신 수단을 통합하여 다중 데이터 전송 링크가 설정된 중복 네트워크 및 동적 라우팅 메커니즘을 구축해야 합니다. 메인 링크 장애나 간섭이 발생하는 경우 백업 링크로 자동 전환하여 네트워크 취약성과 자가 복구 기능을 강화하고 중단 없는 데이터 전송을 보장할 수 있습니다.
