전자 광학 MASINT

Electro-optical MASINT

전자 광학 MASINT는 측정 및 시그니처 인텔리전스(MASINT)의 하위 분야로, 신호 인텔리전스(SIGINT), 이미지 인텔리전스(IMINT) 또는 휴먼 인텔리전스(Human Intelligence, HUMINT)의 정의에 맞지 않는 이질적인 요소들을 한데 모으는 인텔리전스 수집 활동을 말한다.

전자광학 MASINT는 IMT와 유사하지만 그것과 구별된다. IMINT의 주요 목표는 훈련된 사용자가 이해할 수 있는 시각적 요소로 구성된 그림을 만드는 것이다. 예를 들어, 분석가는 녹색 영역이 식물인지 위장 페인트인지 구별할 수 있도록 전기 광학 MASINT를 사용하여 그림의 유효성을 확인할 수 있다. 또한 전자 광학 MASINT는 적외선, 가시광선 또는 자외선 스펙트럼에서 전자기 에너지를 방출, 흡수 또는 반사하는 현상에 대한 정보를 생성하는데, 이는 보고된 에너지의 양이나 종류보다 "그림"이 덜 중요한 현상이다. 예를 들어, 원래 배기열을 기반으로 로켓 발사를 조기에 경고하기 위한 인공위성의 종류는 에너지 파장과 강도를 위치 함수로서 보고한다. 이 특정한 맥락에서 로켓에서 불꽃이 뿜어져 나오는 사진을 보는 것은 아무런 가치가 없을 것이다.

그 후, 로켓 배기가스와 센서 사이의 기하학적 구조가 배기가스를 명확하게 볼 수 있게 할 때, IMINT는 그 형상의 시각적 또는 적외선 사진을 제공하는 반면, 전기 광학 MASINT는 특성을 가진 좌표 목록이나 "거짓 색" 이미지, 온도 분포 및 분광식 정보를 제공한다.그 구성에 관하여

즉, MASINT는 IMINT에 보이는 특성이 명확해지기 전에 경고를 주거나 IMINT가 촬영한 사진을 검증하거나 이해하는 데 도움이 될 수 있다.

MASINT 기술은 미국에만 국한된 것이 아니라, 미국은 MASINT 센서를 다른 나라보다 더 구별한다. 미 국방부에 따르면 MASINT는 기술적으로 파생된 정보(전통적인 이미지 IMINT 및 신호 인텔리전스 SIGINT 제외)로서 전용 MASINT 시스템에서 수집, 처리 및 분석할 때 서명(간결성 charac)을 탐지, 추적, 식별 또는 설명하는 인텔리전스가 된다.고정 또는 동적 대상 소스. MASINT는 1986년에 공식적인 정보 규율로 인정받았다.[1] MASINT를 설명하는 또 다른 방법은 "비문학적인" 규율이다. 대상의 의도하지 않은 방출 부산물인 열 에너지, 화학적 또는 무선 주파수 방출의 '트레일'을 공급한다. 이러한 추적은 구별되는 서명을 형성하며, 이는 특정 사건의 특성을 파악하거나 숨겨진 대상을 공개하기 위한 신뢰할 수 있는 판별자로 이용될 수 있다."[2]

MASINT의 많은 분과와 마찬가지로, 특정 기법은 MASINT를 전기 광학, 핵, 지구 물리학, 레이더, 재료 및 무선 주파수 분야로 나누는 MASINT 연구 및 연구 센터에서 정의한 6대 개념 분야와 중복될 수 있다.[3]

이 영역의 MASINT 수집 기술은 레이더, 레이저, 적외선 및 비주얼의 조준 배열을 사용하여 센서의 관심 정보를 가리킨다. IMINT와는 반대로 MASINT 전자 광학 센서는 그림을 생성하지 않는다. 대신에 그들은 로켓 엔진이나 미사일 재진입 차량과 같은 광원의 좌표, 강도, 스펙트럼 특성을 나타낼 것이다. 전자 광학 MASINT는 적외선, 가시광선, 자외선 파장을 통해 방출되거나 반사된 에너지로부터 정보를 얻는 것을 포함한다. 전기 광학 기법에는 복사 강도, 동적 운동 및 대상의 재료 구성의 측정이 포함된다. 이러한 측정은 대상을 스펙트럼과 공간적 맥락에 놓이게 한다. 전자광학 MASINT에 사용되는 센서는 방사선계, 분광계, 비문학 영상 시스템, 레이저 또는 레이저 레이더(LIDAR)를 포함한다.[4]

예를 들어 외국 미사일 시험의 관찰은 다른 분야와 함께 MASINT를 광범위하게 사용한다. 예를 들어, 전자 광학 및 레이더 추적은 SIGINT 센서가 수신하는 TELINT 원격측정 인텔리전스를 검증하는 데 사용할 수 있는 궤적, 속도 및 기타 비행 특성을 설정한다. 레이더 유도 전자 광학 센서는 항공기, 지상국, 선박에서 작동한다.

공중 전자 광학 미사일 추적 MASINT

미국의 RC-135S 코브라 BOL 항공기에는 "...실시간 광학 시스템(RTOS)과 LATS(Large Apropure Tracker System)라는 두 개의 연결된 전자 광학 센서인 MASINT 센서가 있다. RTOS는 표적 획득을 위한 광범위한 분야를 포괄하는 일련의 응시 센서로 구성되어 있다. LATS는 부가적인 추적기의 역할을 한다. 간극이 커서 RTOS보다 감도와 해결력이 월등히 크지만, 그 외에는 유사하다.[5]

네브래스카주 오푸트 공군기지에서 비행선에 있는 코브라 볼 항공기 2대.

다양한 RC-135 항공기의 아키텍처를 표준화하여 부품의 공통성을 높이고 임무를 전환할 수 있도록 하는 광범위한 프로그램이 있다. 코브라 볼은 리벳 조인트 RC-135의 SIGINT 임무를 수행할 수 있다.

코브라 볼은 코브라 다인 지상 레이더와 코브라 주디 함선 기반 레이더에 신호를 보낸다. 레이더 MASINT 참조

전술적 대증류소 센서

전자 광학 센서와 레이더 센서 모두 현대적인 역조류소 시스템에서는 음향 센서와 결합되어 있다. 전기 광학 센서는 지향적이고 정밀하기 때문에 음향 또는 기타 전방위 센서에 의해 계량되어야 한다. 제1차 세계 대전캐나다 최초의 센서는 지구 물리적인 음향 센서뿐만 아니라 전자 광학 플래시를 사용하였다.

퍼플 호크

대격포 레이더 보완은 이스라엘 퍼플호크 마스트 장착 전자광학센서로 박격포를 탐지해 경계경비를 제공한다. 광섬유나 마이크로파를 통해 원격으로 작동되는 이 장치는 레이저 지정기를 갖도록 되어 있다.[6]

로켓 발사 스폿터

미국의 새로운 시스템은 전자 광학 시스템과 음향 시스템을 결합하여 로켓포 발사 스폿터(RLS)를 제작한다.[7] RLS는 기존 시스템인 전술항공기 유도 적외선 대응(TADIRCM)과 UTAMS의 부품을 결합한 것으로, 당초 TADIRCM용 지대공 미사일을 탐지하도록 설계됐다. 컴퓨터 프로세서, 관성 항법 장치(INU), 검출 및 추적 알고리즘을 포함한 다른 TADIRCM 컴포넌트도 RLS에 적응되었다.

센서 한 개씩 자동으로 신호를 보내는 훌륭한 사례다. 용도에 따라 민감하지만 선택성이 떨어지는 센서는 음향 또는 비이미징 전기 광학이다. 선택적 센서는 전방 적외선(FLIR)이다.

로켓 발사 스폿터 시스템의 전기광학적 구성 요소

RLS는 각 타워에 2개의 TADIRCM 센서와 INU, 그리고 더 작은 FLIR(Field-of-view Single Color) 카메라를 사용한다. GPS 수신기가 포함된 INU는 전자 광학 센서가 탐지된 위협 서명의 방위각과 표고에 맞춰 정렬할 수 있도록 한다.

로켓 발사는 밝은 플레어를 주기 때문에, 기본 시스템 모드는 로켓 탐지를 위한 것이다. 기본 운용에서 RLS는 3개의 타워에 2~3km씩 떨어져 있는 전자광학 시스템을 탑재해 전방위 커버리지를 제공한다. 타워 장비는 무선망을 이용하여 관제소에 연결된다.

센서가 잠재적 위협을 측정할 때, 통제소는 그것이 위협 서명을 하기 위한 다른 측정과 상관관계가 있는지 판단한다. 위협이 인식되면 RLS는 광학 신호를 삼각측량하여 지도 디스플레이에 POO(원점)를 표시한다. 그런 다음 가장 가까운 타워 FLIR 카메라가 위협 서명에 연결되며, 운영자는 탐지 후 2초 이내에 실시간 비디오를 볼 수 있다. RLS 모드가 아닐 경우 FLIR 카메라는 운영자가 감시 카메라로 사용할 수 있다.

UTAMS-RLS 타워 헤드

모르타르 발사는 로켓만큼 강한 전자광학적 시그니처를 생성하지 않기 때문에 RLS는 무인 과도 음향 측정 신호 인텔리전스 시스템(UTAMS)에서 발생하는 음향 시그니처에 의존한다. 3개의 RLS 타워 각각 상단에 UTAMS 어레이가 있다. 타워 헤드는 원격으로 회전할 수 있다.

각각의 배열은 4개의 마이크와 처리 장비로 구성되어 있다. 어레이 UTAMS의 각 마이크와 음향파 전선의 상호작용 사이의 시간 지연을 분석하면 원점 방위성이 제공된다. 각 타워의 방위각은 관제소의 UTAMS 프로세서에 보고되며, POO는 삼각측량하여 표시된다. UTAMS 서브시스템도 충격 지점(POI)을 감지해 위치를 파악할 수 있지만 음속과 빛의 속도 차이로 인해 13km 떨어진 로켓 발사용 PU를 결정하는 데까지 UTAMS가 30초 정도 걸릴 수 있다. 즉, UTAMS가 POO보다 먼저 로켓 POI를 감지할 수 있으며, 경고 시간이 거의 제공되지 않는다. 하지만 RLS의 전자 광학 부품은 로켓 PUE를 더 일찍 감지할 것이다.

적외선 MASINT

적외선 IMINT와 MASINT가 같은 파장에서 동작하는 반면, MASINT는 기존의 의미로 '사진 촬영'을 하지 않고 IMINT 사진을 검증할 수 있다. IR IMT 센서가 프레임을 채우는 사진을 찍을 경우 IR MASINT 센서는 좌표로 IR 파장과 에너지의 목록을 제공한다. 검증의 전형적인 예는 사진에서 녹색 영역의 상세한 광학 스펙트럼을 분석하는 것이다: 녹색은 자연 식물 생물의 녹색인가, 아니면 위장 페인트인가?

육군 AN/GSQ-187 원격전장센서 시스템(I-REMBASS)에는 패시브 적외선센서, DT-565/GSQ가 들어 있어 "추적 또는 바퀴 달린 차량과 인력을 탐지한다. 또한 탐지 구역을 통과하는 물체의 개수에 대한 정보를 제공하고 위치를 기준으로 이동 방향을 보고한다. 모니터는 이동 방향을 결정하기 위해 두 개의 서로 다른 [자기 및 수동 적외선] 센서와 식별 코드를 사용한다.

수심이 얕은 운영에는[8] 주간/야간, 고해상도 적외선(IR) 및 영상촬영을 하는 선박에 비개발형 열영상센서 시스템(TISS)을 포함하도록 IR영상을 일반화해야 하며, 특히 소형 보트와 부유 지뢰에 대해 기존 광학 및 레이더 센서를 증강하는 레이저 레인지파인더 기능이 필요하다. 이와 유사한 시스템이 현재 육군 헬리콥터와 장갑 전투 차량에서도 이용 가능하다.

핵폭발의 광학적 측정

가시광선 범위에는 핵폭발로 인한 몇 가지 독특한 특징이 있다. 그 중 하나는 항미터로 측정한 특징적인 "이중 플래시"이다. 이것은 1967년에 처음 발사된 첨단 벨라 핵 탐지 위성에서 일상적으로 사용되기 시작했다. 초기 벨라스는 X선, 감마선, 중성자만 검출했다.

이 항계 기법은 1961년 소련이 예고한 차르 봄바 실험을 감시하는 개조된 미국 KC-135B 항공기에 탑재된 것으로, 지금까지 폭발한 것 중 가장 큰 핵폭발이다.[9] Bangmeter를 포함한 광대역 전자파 센서와 광학 센서를 모두 탑재한 미국의 테스트 모니터링은 SPEEDLING이라는 이름이 붙었다.

버닝 라이트 작전의 일환으로, 한 MASINT 시스템은 밀도와 불투명도를 측정하기 위해 프랑스 대기권 핵실험의 핵구름을 촬영했다.[10][11] 작전은 핵 MASINT와 경계를 이룬다.

어드밴스트 벨라 위성의 방미터는 1979년 9월 22일 벨라 사건 또는 남대서양 사건이라고 다양하게 불리는 것을 탐지했다. 서로 다른 보도로는 그것이 핵실험이었거나 아니거나 그랬다고 주장해 왔으며, 만약 그랬다면 아마도 남아프리카와 아마도 이스라엘이 관련되었을 것이다. 프랑스와 대만도 제안했다. 미국 해군 수족관이 저유량 폭발을 시사하지만 이중 플래시를 검출한 곳은 단 한 곳뿐이었다. 다른 센서들은 음성이거나 모호했으며 아직 명확한 설명은 공개되지 않았다.

슐리렌 포토그래피

슐리렌 포토그래피는 엔진 컷오프 후에도 스텔스 항공기, 무인항공기, 미사일 비행 등을 탐지하는 데 사용할 수 있다. 슐리렌 분석은 뜨거운 커피에서 나오는 증기와 뜨거운 공기를 통해 태양이 드리운 그림자처럼 주변 공기에 대한 어떤 교란도 감지될 수 있다는 원칙(슐리렌 효과)이나 심지어 여름날 포장도로에서 뜨거운 공기로 인한 미라지 파동 효과까지 있다. 그것은 본질적으로 적응광학의 역행이며, 대기 교란의 영향을 최소화하기 보다는 Schlieren 검출이 그 효과를 활용한다. 이러한 형태의 MASINT는 지구물리학적(대기권) 효과의 광학적 검출 때문에 광학적, 지구물리학적 둘 다이다. Schlieren 사진은 임박한 위협이나 임박한 공격에 대한 조기 경고를 제공하는 데 사용될 수 있으며, 충분히 진전된 경우 스텔스 목표물을 제거하는 데 사용될 수 있다.

레이저 MASINT

이 부문은 관심 레이저의 성능 측정과 MASINT 센서의 일부로 레이저를 사용하는 것을 포함한다. 외국 레이저와 관련하여, 수집의 초점은 레이저 탐지, 레이저 위협 경고 및 레이저 시스템 전략 및 전술 무기, 레인지 찾기 및 광원과 관련된 주파수, 전력 수준, 파장 전파, 동력원의 결정 및 기타 기술 및 작동 특성에 대한 정밀 측정에 있다.rs.[4]

MASINT 시스템은 다른 레이저의 수동적 측정 외에도 거리 측정에는 액티브 레이저(LIDAR)를 사용할 수 있지만 분광학에는 전원이 공급되는 파괴적 원격 감지에도 사용할 수 있다. 클로즈인 레이저는 레이저에 의해 기화된 검체의 화학적(즉, 재료 MASINT) 분석을 수행할 수 있다.

레이저 시스템은 대체로 개념 증명 수준에 있다.[12] 유망한 영역 중 하나는 숲 캐노피를 통해 영상을 만들 수 있는 합성 영상 시스템이지만, 현재의 능력은 기존의 SAR이나 EO 시스템보다 훨씬 떨어진다.

더 유망한 접근법은 특히 도시 환경에서 먼지, 구름, 안개와 같은 외설물을 통해 이미지를 찍을 것이다. 레이저 조명기는 펄스를 보내게 되고, 수신기는 귀환하는 첫 번째 광자만 포착하여 산란과 개화를 최소화하게 된다.

정밀도 상승과 지도를 위한 LIDAR의 사용은 훨씬 더 가깝고, 주로 도시 상황에 사용된다.

분광형 MASINT

분광기는 엔진 배기가스 등 이미 흥분해 있거나 레이저나 기타 에너지원으로 자극을 받은 표적에 적용할 수 있다. 이미지로부터 더 많은 정보를 추출하는 데 사용될 수 있지만, 그것은 이미징 기법이 아니다.

IMT 센서가 프레임을 채우는 사진을 찍을 경우 분광형 MASINT 센서는 좌표로 파장과 에너지의 목록을 제공한다. 다중 스펙트럼 IMT는 특히 IR이나 UV로 확장될 경우 뛰어난 색감을 가진 사람일지라도 차별할 수 있는 파장보다 더 많은 파장을 구별할 가능성이 있다.

결과는 에너지 대 빈도를 표시한다. 스펙트럼 그림은 순간적으로 복사 강도 대 파장을 나타낸다. 센서 시스템의 스펙트럼 대역의 수는 보는 물체의 근원에 대해 얻을 수 있는 세부 정보의 양을 결정한다. 센서 시스템 범위:

  • 다중 스펙트럼(2 ~ 100 밴드) ~
  • 과대망상(100~1000 밴드) ~
  • 초경량(1,000개 이상의 밴드)

더 많은 대역은 더 많은 이산형 정보 또는 더 큰 분해능을 제공한다. 특성 방출 및 흡수 스펙트럼은 지문을 제공하거나 관찰된 형상의 구성을 정의한다. 방사선도는 복사 강도 대 시간을 나타낸다. 다중 대역 또는 파장에 플롯이 있을 수 있다. 시간 강도 방사선 플롯을 따라 각 지점에 대해, 비산물이 비행 중일 때 비산물 배기 플룸의 복사 강도 플롯과 같은 수집기의 스펙트럼 밴드의 수에 기초하여 스펙트럼 플롯을 생성할 수 있다. 물체의 강도나 밝기는 온도, 표면 특성 또는 물질, 그리고 물체가 얼마나 빨리 움직이는지를 포함한 여러 조건의 함수다.[4] 전리방사선 검출기와 같은 추가적인 비전자 광학 센서는 이러한 대역과 상호 연관될 수 있다는 점을 기억하십시오.

국가과학재단 워크숍에서[13] 대테러 지원 및 일반 정보 커뮤니티의 필요성에 대한 높은 우선순위로 광학 분광학의 발전이 확인되었다. 이러한 필요성은 대량살상무기의 맥락에서 가장 중요한 것으로 여겨졌다. 실제 공격이 이뤄지지 않은 경우 원격으로 위협을 분석해야 하기 때문에 분광형 스캐너의 민감도를 높이는 것이 최우선 과제였다. 조기경보를 시도하는 현실 세계에서는 분명 무기가 되는 무언가의 서명을 받기를 기대하는 것은 비현실적이다. 역사상 최악의 화학 중독은 산업 사고, 보팔 참사였다고 생각해 보자. 참석자들은 "정보화 커뮤니티가 공급 원료, 전구체, 시험이나 생산 부산물, 기타 부주의하거나 피할 수 없는 서명을 이용해야 한다"고 제안했다. 잘못된 긍정은 불가피하며, 다른 기법들은 그것들을 걸러낼 필요가 있다.

둘째로, 우선 소음과 배경을 거부하는 것이 우선이었다. 특히 샘플의 실험실 분석보다 원격 감지로 탐지해야 할 최대 WMD 난제인 바이오와이어 요원들은 더욱 어렵다. 방법은 특정 스펙트럼을 다양하게 방출하거나 흡수할 수 있는 관심 영역에 시약을 은밀하게 분산시켜 신호 향상에 의존해야 할 수 있다. 형광 반응은 실험실에서 잘 알려져 있다; 그것들은 원격으로 비밀리에 이루어질 수 있을까? 다른 접근법은 아마도 몇 개의 파장에서 적절하게 튜닝된 레이저로 샘플을 펌프질할 수 있다. 참석자들은 소형화된 항공기와 표면, 심지어 수면 아래 차량까지 포함해 무인 센서를 이용해 해당 지역에 진입할 수 있는 센서의 소형화가 필요하다고 강조했다.

전기광 분광학(Electro-optical Spectroscopy)은 화학적 검출의 한 수단이며, 특히 비분산 적외선 분광학을 사용하는 것은 고의 또는 실제 방출에 대한 조기 경고에 스스로를 빌려주는 MASINT 기술이다. 그러나 일반적으로 화학 센서는 물질 MASINT와 더 관련이 있는 기체 크로마토그래피질량 분광법을 조합하여 사용하는 경향이 있다. 화학전즉석 화학장치를 참조하라.

다중 스펙트럼 복귀 분석을 통한 레이저 흥분은 유망한 화학적, 가능한 생물학적 분석 방법이다.[12]

다중 스펙트럼 MASINT

고고도 U-2 정찰기에 탑재된 SYERS 2는 유일하게 운용 중인 공중급유군 다중 스펙트럼 센서로 고해상도 영상과 적외선 영상 7개 대역을 제공한다.[12]

과대망상 MASINT

과대망상 MASINT는 가시광선 및 근적외선 광선에 의해 보이는 이미지의 합성을 포함한다. 이 지역의 US MASINT는 군사작전에 대한 초경계 MASINT 지원(HYMSMO) 프로젝트에 의해 조정된다. 이 MASINT 기술은 단순히 보이는 것이 아니라 보이는 것의 물리적 특성을 이해하려고 한다는 점에서 IMINT와 다르다.[14]

초경량 이미징은 일반적으로 거위실 스캐너, 푸시브룸 스캐너, 단층 촬영, 지능형 필터 및 시계열과 같은 여러 가지 이미징 모드를 필요로 한다.

설계 문제

가시 및 적외선 과대망상 처리의 주요 문제에는 가시 및 단파 적외선에 대한 대기 보정(0.4–2.5 마이크로미터)이 포함된다. (0.4–2.5 마이크로미터) 지시 센서 분산을 표면 반사율로 변환해야 한다.[15] 이는 다음을 측정하고 연결할 필요성을 지시한다.

  • 대기 흡수 및 산란
  • 에어로졸 광학 깊이,
  • 수증기,
  • 바이 터보 반사율 분포 함수의 효과에 대한 보정,
  • 인접 효과와 그림자의 반사율 검색으로 인해 흐릿함

다중 스펙트럼과는 대조적으로 과대 스펙트럼 프로세싱은 공중 및 우주 기반 센서 플랫폼에서 개선된 스펙트럼 시그니처 측정의 가능성을 제공한다. 그러나 이러한 플랫폼의 센서는 대기 영향을 보상해야 한다. 이러한 보상은 고르게, 신뢰할 수 있는 조명으로 잘 정돈된 분위기를 통해 감지되는 고대비 표적과 함께 가장 쉬우며, 현실 세계가 항상 그렇게 협조적이지는 않을 것이다. 더 복잡한 상황의 경우, 단순히 대기 및 조명 조건을 꺼냄으로써 보상할 수 없다. 표적 탐지를 위한 불변 알고리즘은 영상에 대해 이러한 조건들의 가능한 많은 조합을 찾도록 설계되었다.[16]

센서스

여러 개의 참조 센서를 갖춘 복수의 조직은 사막, 숲, 도시 등 방해받지 않는 지역을 시작으로 과대망상 서명의 라이브러리를 수집하고 있다.

  • AHI, AHI, 공중 과대망상 이미저,[17] DARPA의 과대망상 지뢰탐지(HMD) 프로그램을 위해 장파 적외선 스펙트럼에서 작동하는 과대망상 센서. AHI는 헬리콥터 기반 LWIR 과대 스펙트럼 이미저로, 실시간 온보드 방사선 측정 및 지뢰 탐지가 가능하다.
  • 400~2350nm의 384밴드용 주간 전용 센서인 컴팩트 항공 스펙트럼 센서인 컴팩트 항공 스펙트럼 센서는 육군 야간 비전 및 전자 센서 책임자(NVESD)에 의해 개발되었다.[12]
  • HyLite, 전술 환경을 위한 육군 주간/야간 초대파장파 이미저.[12]
  • HIDICE, Hughes Danbury 광학시스템에 의해 구축된 HYPerspectral Digital Images Collection 실험과[18] Convair 580에서 비행을 시험했다.
  • SPIRITT, 공군의 스펙트럼 적외선 원격 영상 전환 테스트베드,[19] 고해상도 영상 통합이 가능한 초경량 센서 시스템으로 구성된 주간/야간 장거리 정찰 영상 테스트베드

서명 라이브러리

HYMSMO 프로그램 하에서, 다양한 종류의 지형에서 과대망상 영상 서명을 구축하기 위한 많은 연구가 있었다.[20] 방해받지 않는 숲, 사막, 섬, 도시 지역의 서명은 COMPACH, HIDICE, SPIRITT 등의 센서로 기록되고 있다. 이들 영역 중 다수는 합성개구레이더(SAR)를 비롯한 보완센서로도 분석되고 있다.

과대망상 서명 라이브러리 개발
작동/환경 날짜 위치
사막 광도 1호[21] 1994년 10월 화이트 샌즈 미사일 사거리, 뉴멕시코 주
사막 래디언스 2세 1995년 6월 애리조나 유마 증명장
Forest Radiance I[22](도시 및 수변 요소도 포함) 1995년 8월 메릴랜드 애버딘 증명장
Island Radiance I[23](호수, 해양 및 얕은 수분의 성분도 포함) 1995년 10월 캘리포니아/네바다 주 타호 호수; 하와이 주 가네오헤 만

대표적인 시험 범위는 매장된 금속이 있는 경우와 없는 경우, 유마 입증장의 강철 분화구 시험장이다.[24] 이는 레이더 측정을 위해 개발되었지만 다른 센서의 다른 시그니처 개발 영역과 비교 가능하며 매립 물체의 과대망상 감지에 사용될 수 있다.

적용들

지능적 관심의 적용에서, 존스 홉킨스 대학교 응용 물리학 실험실(JHU/APL)은 과대망상 감지가 넓은 스펙트럼에 걸쳐 다수의 좁은 주파수 대역을 바탕으로 정제된 서명을 구별할 수 있다는 것을 입증했다.[25] 이러한 기법은 특정 국가의 서명의 특징인 군용 차량 도료를 식별할 수 있다. 그들은 위장술과 실제 식물을 구별할 수 있다. 지구상의 교란을 탐지함으로써, 그들은 발굴과 매장된 물질 모두를 탐지할 수 있다. 가볍게 또는 심하게 밀거래된 도로와 표면은 기준서명과 다른 측정치를 산출할 것이다.

그것은 종종 NBC 오염 물질 탐지를 지원하는 토양, 집단 무덤, 지뢰밭, 캐쉬, 지하 시설 또는 단풍의 식별을 지원하는 방해된 토양, 토양, 단풍 및 수문학적 특징의 다양성을 감지할 수 있다. 이것은 이전에 거짓 색 적외선 사진 필름으로 행해졌지만, 전자제품은 더 빠르고 유연하다.[14]

지뢰밭탐지

JHU/APL 표적 탐지 알고리즘이 육군 광역 공중 지뢰밭 탐지(WAAMD) 프로그램의 사막과 숲에 적용되었다. 나침반과 AHI 과폭센서를 사용하면 거짓 경보 발생률이 매우 낮은 양면 및 매립지 지뢰밭의 강력한 탐지를 달성할 수 있다.

지하공사

초경량 영상촬영은 교란된 지구와 단풍을 감지할 수 있다. 지면의 높이 변화를 정밀하게 측정할 수 있는 일관성 있는 변화 감지 레이더와 같은 다른 방법과 함께. 이 두 가지가 함께 지하 공사를 탐지할 수 있다.

아직 연구 수준에 머무르고 있지만, Gravitimetric MASINT는 이러한 다른 MASINT 센서를 사용하여 깊이 매장된 지휘소, WMD 시설 및 기타 중요한 목표물에 대한 정확한 위치 정보를 제공할 수 있다. 일단 표적을 찾을 수 있으면 죽일 수 있다는 것은 진리로 남아 있다. 복수의 정밀 유도폭탄이 더 길지 않은 보호구조에 도달할 때까지 연속적으로 구멍을 깊게 할 수 있는 경우에는 '벙커버스터' 핵무기가 필요하지 않다.

도시 스펙트럼 표적 검출

육군 나침반과 공군 SPIRITT 센서에 의해 미국 도시 전역에서 수집된 데이터를 이용하여 도시 과대망상 서명에 JHU/APL 표적 검출 알고리즘을 적용하고 있다. 제한된 보조 정보로 지상 검사가 거부된 도시 지역에서 고유한 스펙트럼 표적을 강력하게 검출할 수 있는 능력은 미래 운용 과대망상 시스템의 개발과 해외 전개에 도움이 될 것이다.[25]

집단묘지

평화 작전과 전범 조사에는 종종 밀폐된 집단 무덤의 탐지가 필요할 수 있다. 비밀스러움 때문에 목격자의 증언을 얻거나, 의심되는 묘지에 직접 접근해야 하는 기술(예: 지상 침투 레이더)을 사용하는 것이 어렵다. 항공기나 인공위성의 과대망상 영상은 그러한 무덤을 탐지하는 데 도움이 되는 원격 감지 반사 스펙트럼을 제공할 수 있다. 실험적인 질량묘와 실제의 질량묘를 영상화하는 것은 초경량 원격 촬영이 실시간으로 질량묘지를 찾아내는 강력한 방법이며, 경우에 따라서는 소급하여 질량묘를 찾는 데에도 강력한 방법이라는 것을 보여준다.[26]

지상 전투 순서 대상 탐지

JHU/APL 표적 탐지 알고리즘이 HYMSMO 사막과 산림 도서관 등에 적용돼 지상 군사장비를 보호하는 위장, 은닉, 기만 등을 밝힐 수 있다. HIDICE 데이터를 사용하여 도로와 기타 지표면의 교란을 기반으로 통신선을 식별할 수 있는 다른 알고리즘이 입증되었다.[25]

바이오매스 추정

초목과 토양의 분수를 아는 것은 바이오매스를 추정하는 데 도움이 된다. 바이오매스는 군사작전에 크게 중요한 것이 아니라 국가 차원의 경제·환경 지능을 위한 정보를 제공한다. 잎 화학성분(질소, 단백질, 리닌, 물)과 같은 상세한 과대망상 이미지는 마약 퇴치 감시와 관련이 있을 수 있다.[27]

공간 기반 응시 적외선 센서

1970년 미국은 로켓 모터뿐만 아니라 다른 강력한 열원으로부터 적외선 열 신호를 감지하고 위치를 찾아내는 일련의 우주 기반 조준 배열 센서들 중 첫 번째를 발사했다. 에너지 및 위치 측정과 관련된 그러한 서명은 IMINT의 의미에서의 그림이 아니다. 현재 위성 조기경보시스템(SEWS)으로 불리는 이 프로그램은 여러 세대의 국방지원프로그램(DSP) 우주선의 후손이다. USSR/러시아 US-KMO 우주선은 DSP와 유사한 능력을 가진 것으로 미국 소식통에 의해 설명되어 왔다.[28]

STS-44 중 DSP 위성 전개

원래 ICBM 발사의 강한 열을 감지하기 위해 고안된 이 시스템은 1990-1991년에 극장 수준에서 유용하게 사용되었음을 입증했다. 이라크 스커드 미사일 발사를 제때 감지해 잠재적 목표물에 대한 조기 경보를 발령했다.

얕은 물 운영

얕은 수역의 해상 작전을 위해서는 몇 가지 새로운 기술이 필요할 것이다.[8] 음향센서(즉, 수동식 수력 및 능동형 음파탐지기)는 공해상에 비해 얕은 수역에서 성능이 떨어지기 때문에 추가 센서를 개발해야 한다는 강한 압력이 있다.

감지하기 위해 전기 광학 센서가 필요한 한 가지 기술은 생물 발광이다: 플랑크톤과 다른 해양 생물을 통해 선박의 움직임에 의해 발생하는 빛이다. 전기광학 방식이나 레이더, 조합 등으로 해결할 수 있는 또 다른 패밀리는 해저 선박과 무기로 인한 수면에 미치는 영향뿐만 아니라 표면 선박의 절전 상태를 탐지하고 있다.

참조

  1. ^ Interagency OPSEC Support Staff (IOSS) (May 1996). "Operations Security Intelligence Threat Handbook: Section 2, Intelligence Collection Activities and Disciplines". Retrieved 2007-10-03.
  2. ^ Lum, Zachary (August 1998). "The measure of MASINT". Journal of Electronic Defense. Retrieved 2007-10-04.
  3. ^ Center for MASINT Studies and Research. "Center for MASINT Studies and Research". Air Force Institute of Technology. Archived from the original on 2007-07-07. Retrieved 2007-10-03.
  4. ^ Jump up to: a b c US Army (May 2004). "Chapter 9: Measurement and Signals Intelligence". Field Manual 2-0, Intelligence. Department of the Army. Retrieved 2007-10-03.
  5. ^ Pike, John. "COBRA BALL". Retrieved 2000-10-06. 날짜 값 확인: access-date= (도움말)
  6. ^ Daniel W. Caldwell. "Radar planning, preparation and employment of 3-tiered coverage: LCMR, Q-36 and Q-37". Retrieved 2000-10-19. 날짜 값 확인: access-date= (도움말)
  7. ^ Mabe, R.M.; et al. "Rocket Artillery Launch Spotter (RLS)" (PDF). Archived from the original (PDF) on 2007-07-13. Retrieved 2007-12-01.
  8. ^ Jump up to: a b National Academy of Sciences Commission on Geosciences, Environment and Resources (April 29 – May 2, 1991). "Symposium on Naval Warfare and Coastal Oceanography". Retrieved 2007-10-17.
  9. ^ Sublette, Carey. "Big Ivan, The Tsar Bomba ("King of Bombs"): The World's Largest Nuclear Weapon". Retrieved 2007-10-31.
  10. ^ History Division, Strategic Air Command. "SAC Reconnaissance History, January 1968-June 1971" (PDF). Retrieved 2000-10-01. 날짜 값 확인: access-date= (도움말)
  11. ^ Office of the Historian, Strategic Air Command. "History of SAC Reconnaissance Operations, FY 1974" (PDF). Retrieved 2000-10-16. 날짜 값 확인: access-date= (도움말)
  12. ^ Jump up to: a b c d e Office of the Secretary of Defense. "Unmanned Aircraft Systems Roadmap 2005-2030" (PDF). Retrieved 2007-12-02.
  13. ^ Moniz, Ernest J.; Baldeschwieler, John D. (August 2003). "Approaches to Combat Terrorism (ACT): Report of a Joint Workshop Exploring the Role of the Mathematical and Physical Sciences in Support of Basic Research Needs of the U.S. Intelligence Community" (PDF). National Science Foundation. Moniz 2003. Retrieved 2007-10-21. Cite 저널은 필요로 한다. journal= (도움말)
  14. ^ Jump up to: a b Gatz, Nahum (February 23, 2006). "Hyperspectral Technology Overview". NASIC Distinguished Lecture Series in Remote Sensing. Wright-Patterson Air Force Base, Dayton, Ohio: Center for MASINT Studies and Research. Gatz 2006. Retrieved 2007-10-04.
  15. ^ Goetz, Alexander (February 3, 2006). "Hyperspectral Remote Sensing of the Earth: Science, Sensors and Applications". NASIC Distinguished Lecture Series in Remote Sensing. Wright-Patterson Air Force Base, Dayton, Ohio: Center for MASINT Studies and Research. Retrieved 2007-10-04.
  16. ^ Gold, Rachel (May 2005). "Performance Analysis of the Invariant Algorithm for Target Detection in Hyperspectral Imagery" (PDF). Archived from the original (PDF) on 2008-09-06. Retrieved 2007-12-01.
  17. ^ Lucey, P.G.; et al. "An Airborne Hyperspectral Imager for Hyperspectral Mine Detection". Archived from the original on 2007-07-13. Retrieved 2007-12-02.
  18. ^ Nischan, Melissa; John Kerekes; Jerrold Baum; Robert Basedow (1999-07-19). "Analysis of HYDICE noise characteristics and their impact on subpixel object detection". Proceedings of Imaging Spectrometry. 3753: 112–123. hdl:1850/3210.
  19. ^ "Spectral Infrared Remote Imaging Transition Testbed". Commerce Business Daily. 2000-12-21. Retrieved 2007-12-02.
  20. ^ Bergman, Steven M. (December 1996). "The Utility of Hyperspectral Data in Detecting and Discriminating Actual and Decoy Target Vehicles" (PDF). US Naval Postgraduate School. Retrieved 2007-12-02. Cite 저널은 필요로 한다. journal= (도움말)
  21. ^ Fay, Matthew E. (1997). "An Analysis of Hyperspectral Data collected during Operation Desert Radiance". US Naval Postgraduate School. NPS-Fay-1995. Cite 저널은 필요로 한다. journal= (도움말)
  22. ^ Olsen, R.C.; S. Bergman; R. G. Resmini (1997). "Target detection in a forest environment using spectral imagery" (PDF). US Naval Postgraduate School. Archived from the original (PDF) on 2011-06-06. Retrieved 2007-12-16. Cite 저널은 필요로 한다. journal= (도움말)
  23. ^ Stuffle, L. Douglas (December 1996). "Bathymetry by Hyperspectral Imagery". US Naval Postgraduate School. Archived from the original on 2008-02-13. Retrieved 2007-12-16. Cite 저널은 필요로 한다. journal= (도움말)
  24. ^ Clyde C. DeLuca; Vincent Marinelli; Marc Ressler; Tuan Ton. "Unexploded Ordnance Detection Experiments Using Ultra-Wideband Synthetic Aperture Radar" (PDF).[영구적 데드링크]
  25. ^ Jump up to: a b c Kolodner, Marc A. (2008). "An Automated Target Detection System for Hyperspectral Imaging Sensors" (PDF). Applied Optics. 47 (28): F61-70. doi:10.1364/ao.47.000f61. PMID 18830285. Retrieved 2007-12-01.
  26. ^ Kalacska, M.; L.S. Bell (March 2006). "Remote Sensing as a Tool for the Detection of Clandestine Mass Graves". Canadian Society of Forensic Science Journal. 39 (1): 1–13. doi:10.1080/00085030.2006.10757132. S2CID 110782265. Archived from the original on 2008-02-12. Retrieved 2007-12-02.
  27. ^ Borel, Christoph C. (July 17, 2007). "Challenging Image Analysis Problems in the Exploitation of Hyperspectral Remote Sensing Data for the Visible and Infrared Spectral Region". NASIC Distinguished Lecture Series in Remote Sensing. Wright-Patterson Air Force Base, Dayton, Ohio: Center for MASINT Studies and Research. Retrieved 2007-10-04.
  28. ^ Interagency OPSEC Support Staff (May 1996). "Operations Security Intelligence Threat Handbook, Section 3, Adversary Foreign Intelligence Operations".