美军F-15E战机投放JDAM卫星制导炸弹资料图。

      美国《国家利益》双月刊网站9月25日发表题为《迎接新一代战场制导系统》的文章，作者为克里斯·奥斯本，全文摘编如下：

　　美国陆军武器研发人员正致力于开发抗高科技干扰和敌人反制措施的制导系统。俄罗斯等主要对手所构成的威胁环境，使美国对此类系统产生了需求。众所周知，这些国家拥有新一代拦截武器、防御系统和先进干扰反制措施（如射频和红外干扰）以及电子战攻击能力。美军需要反坦克制导导弹、可编程弹药等各种精确打击手段来“反击”敌人的“反制措施”（具备抗干扰能力——本网注）。

　　美国通用原子电磁系统集团和美陆军作战能力发展司令部“航空和导弹中心”已签署一项合作研发协议，旨在提高这些导弹的瞄准精度和杀伤力。这项合作可能包括强化精确制导导弹或火箭弹的射频瞄准系统。例如，一项正在研发的技术被称为“跳频”，这意味着一旦某个频段被敌人干扰、占领或破坏，武器的制导系统可以切换到另一个频段。虽然电磁频谱是有限的，但一种武器可以跳跃的电磁频段和射频信号种类繁多，从而从根本上确保武器（弹药）在受到敌方干扰和电子战威慑的环境下，仍能够继续朝着目标飞行。

　　另一项正在开发的新战术是“协同轰炸”。以美空军的“金帐汗国”武器系统（无人机）为例。该系统包括两枚空投炸弹，它们通过双向独立数据链自动协调目标信息。这两枚炸弹可以识别目标，并在必要时调整飞行轨迹。人工智能赋予的自主能力正越来越多地用于克服反制措施（干扰系统）或应对移动目标和新信息。它的运作基于有人操作平台、无人机和其他武器系统之间的强化数据链接。

　　新目标的获取和传感技术大都是通过要素小型化和提高功率效率来实现的。网络化和计算机处理也发挥了作用。从本质上说，各种类型的计算机处理和数据共享使一种武器能够在几秒钟内从看似无穷无尽的数据库中搜集、分析甚至拒绝目标信息。人工智能计算机算法可以用于识别相关点或收集大量传感器数据，并以更快的作战节奏识别目标。这些信息随后将被传送给人类决策者。

　　此外，目标获取能力的进步可以利用计算手段，将过去的场景与可用的武器进行对比，实现在战术环境中向发射者“推荐”行动路线或匹配传感器。此外，激光系统也可用作光学传感器，帮助识别目标或传递信息。其他进展很可能以“威胁数据库”的形式出现，类似于F-35隐身战斗机的“威胁数据库”，它可以提供特定地理区域内（敌方）目标的详尽数据。这种机载计算机数据库也被称为“图书馆”，它将传入的传感器数据与固定或“已知”信息进行比对，以识别威胁和目标。如果美通用原子电磁系统集团能够通过大小、重量与功耗改进这种技术，那么像无人机这样的小型武器有朝一日也能具备同样的能力。