在为 LSCO 进行训练的同时,随着战术军团在陆军中的重新引入,空域控制和空军空中支援作战中心(ASOC)在陆军师梯队进行调整的可行性受到质疑。自2014年以来,ASOC通常设在作为高级战术梯队运作的陆军师,对空域用户实施程序控制,以支持地面部队。过去二十年来,技术进步和不断增加的空域用户(如旋转翼、固定翼、无人机系统、地对地火力和巡飞弹药)改变了作战方式。以前有效的 C2 和态势感知系统和结构从未经历过今天这样大量的空域用户。

本出版物旨在提供有关如何计划和执行联合空中作战的信息,描述陆军师和军团指挥官当前可用的空域控制能力,并讨论 JAGIC 战术、技术和程序 (TTP) 如何增强军团/师指挥官和 JFACC 的 C2/态势感知能力。

空中支援作战中心(ASOC)

作为 JAOC 的直属 C2 要素,空中支援作战中心(ASOC)负责指挥和控制其指定区域内的空中行动,包括火力支援协调线以内和协调高度以内的空中行动。在空中支援作战中心控制区域内执行的、不直接支援地面部队的空中任务都要通过空中支援作战中心进行协调。ASOC 负责协调地面部队的机动和火力,并为支援飞机提供目标和威胁的最新情况。师级 ASOC 保持一致可提高联合部队的态势感知能力。一旦获得信息,ASOC 将立即反馈给 JAOC,并直接与其他 TACS 要素共享。将 ASOC 从师指挥中心移除可能会导致信息流出现不必要的延误,降低联合空中力量的执行效率。

师是最相关的梯队,在这里可以获得有关当前行动的最准确、最相关的信息。JAGIC TTP 可能是 ACA 控制陆军师开展战术行动的空域范围的最佳选择。在师指挥中心工作的 ASOC 人员要深入了解火力计划和地面机动计划。在大规模作战行动(LSCO)期间,通常会有高密度的间接地表火力和其他空域使用者,要想有效控制这些空域,就必须对态势有所了解。

陆军空域控制在师一级最为有效

采用联合空地一体化中心(JAGIC)TTP 的师更适合代表军团指挥官和空域管制当局(ACA)执行空域控制,因为他们接近敌人,了解地面机动计划和支援火力。师指挥官需要有能力在师行动区内有效指挥/调整为地面部队提供支援的联合空中力量的行动,以积极打击敌人的行动,确保在近距离战斗中取得胜利。

在陆军师指挥中心内保持 ASOC 的一致性,有助于满足空军分布控制和分散执行的要求。在师指挥中心内运行的 ASOC 可增强联合空军指挥中心对战术态势实时进展的态势感知。ASOC 向联合部队空军指挥官(JFACC)的 JAOC 内的决策者和其他 TACS 要素提供战术信息。ASOC 确保在适当梯队确定陆军的需求。ASOC 为支持战术地面作战编队的飞机提供有效及时的指挥控制。在陆军师指挥中心内工作的 ASOC 人员对当前行动了如指掌,他们最有能力在任何特定时间向陆军指挥官提供关于最有效使用空中力量的宝贵见解,从而确保可用空中力量不会被无意浪费或滥用。

在 LSCO 期间,师是陆军的主要战术作战编队,因此,师需要 ASOC 提供的能力,以便在对等作战行动中集结战斗力。陆军指挥官在 CP 中行使 JAGIC TTP 很可能是 ACA 可用来控制将发生重大地面战术作战行动的大量空域的最佳手段。知识渊博、见多识广的指挥官可向 ACA 提出强有力的理由,支持在师一级保持 ASOC 协调,通过 JAGIC TTP 对空域和空域用户进行程序控制。

在请求控制一定量的空域时,指挥官必须通过使用理论上准确的术语来描述其行动区域内的战术条件、空域需求以及将风险降低到可接受水平的技术,并通过理解和使用 TACS/AAGS 来展示其对空域的了解。陆军指挥官有责任向 ACA 清楚地阐述其空域要求,并证明 CP 包含下放一定空域所需的能力。

成为VIP会员查看完整内容
3

相关内容

人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
《美国空军信息战的可操作性》最新171页报告
专知会员服务
23+阅读 · 8月1日
《美国空军决策训练》38页报告
专知会员服务
43+阅读 · 1月23日
《部队结构评估模型》2023最新92页技术报告
专知会员服务
56+阅读 · 2023年12月11日
《将无人机和其他新兴技术融入美军》2023最新56页报告
专知会员服务
73+阅读 · 2023年10月21日
美国陆军:作战云
专知会员服务
87+阅读 · 2023年10月14日
中文版《作战层面的JADC2》2023最新报告
专知会员服务
179+阅读 · 2023年5月16日
国家自然科学基金
32+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
40+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
395+阅读 · 2023年3月31日
Neural Architecture Search without Training
Arxiv
10+阅读 · 2021年6月11日
Arxiv
26+阅读 · 2019年3月5日
VIP会员
相关VIP内容
《美国空军信息战的可操作性》最新171页报告
专知会员服务
23+阅读 · 8月1日
《美国空军决策训练》38页报告
专知会员服务
43+阅读 · 1月23日
《部队结构评估模型》2023最新92页技术报告
专知会员服务
56+阅读 · 2023年12月11日
《将无人机和其他新兴技术融入美军》2023最新56页报告
专知会员服务
73+阅读 · 2023年10月21日
美国陆军:作战云
专知会员服务
87+阅读 · 2023年10月14日
中文版《作战层面的JADC2》2023最新报告
专知会员服务
179+阅读 · 2023年5月16日
相关基金
国家自然科学基金
32+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
40+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员