二、美军LVC训练网络发展计划

LVC训练网络规划（美军图片，图中斜线阴影表示还未获得资金支持）

1．  “L”域

实装之间的之间对抗是目前最成熟的一种方式，是当今最具沉浸感的作战训练形式。

得到资金支持的项目：FY2016到FY2018，支持了SLATE－ATD项目（SecureLVC Advanced Training Environment）。该项目是美国为了加快国防高技术预研成果的应用转化而推出的先进技术演示项目（ATD， 2015年2月），已经在2018年的红旗军演中得到了初步应用。FY2016到FY2027，支持了用于F－35的LVC能力所需软硬件开发，在F－35的block 3f状态中加入以嵌入式训练（ET）为基础的LVC功能，未来在block 4．x ／ 5状态中进一步开发LVC功能。

F－35训练嵌入式设备（美国立方体公司图片）

还未得到资金支持的项目：FY2020到FY2027，择机建设用于LVC环境的任务数据集（Mission Data Set， MDS ），可能是用于仿真的平台参数、武器参数、传感器参数等；FY2020到FY2028，建设和升级试验场所需的LVC硬件／软件，落实企业资源规划（enterprise resource planning， ERP）和优化实时任务作战中心（ Live Mission Operation Center， LMOC），旧称ACMI；FY2028到FY2029，F－35部署，形成初始作战能力（Initial Operational Capability， IOC）。

2． “LVC”域

LVC是指以实兵或实装、地面模拟器、数字仿真节点的合成技术，通过将地面模拟器和数字仿真节点通过安全、动态适应性强的网络注入到实装中，以增加场景的复杂性。

得到资金支持的项目：从2016财年到2018财年，将SLATE－ATD用于空军作战部队高级实战训练（CAF ALOT）发展规划。

SLATE机载吊舱（美国立方体公司图片）

还未得到资金支持的项目：FY2019到FY2023，在增量1中的目标是 LVC基础建设，使技术成熟和风险降低，以及工程与制造发展。包括波形设计、P5系统频率重新定位，防止频谱冲突、“VC”标准规范（SCAR）、规则分类、研究多个安全级别、开发下一代威胁模拟系统、F－16集成、优化LMOC、简报／汇报系统；FY2021到FY2028，在增量2中的目标是F－35 LVC能力的集成，使技术成熟和风险降低，以及工程／制造开发，融合F－35作战飞行软件（operational flight program， OFP）；增量3是目标是开发F－22战斗机和B－21轰炸机的LVC训练能力，以及集成联合末端攻击引导员（Joint Terminal Attack Controller，JTAC），但是没有明确的年份。

3．“VC”域

“VC”域是由多个模拟器设备和本地闭环网络组成，支持高级战术训练。

得到资金支持的项目：FY2018到FY2023，支持了SCARS开发、优化、部署。FY2016到FY2018，支持了虚拟测试与培训中心（Virtual Test ＆ Training Center， VTTC）阶段1的任务，融入五代机的仿真。

还未得到资金支持的项目：FY2024到FY2029，SCARS增量部署；FY2024到FY2029，虚拟测试与培训中心阶段2的任务，融入全任务的仿真；FY2024到FY2029，虚拟测试与培训中心阶段3的任务，支持空军联合LVC仿真。

三、小结

LVC建设是一个负责系统工程问题。LVC涉及到了众多的领域和军方部门，并且建设周期长，经费需求大，因此需要各机构紧密配合，致力于建立技术、管理、财政的路径。在过程中需要作战部门、采办部门和工业部门紧密沟通和协作，以定制功能完备、成本可控、使用方便的作战训练系统。同时，也要研究LVC训练理论，确定LVC在空战训练中的占比，调整传统训练科目，设计适合LVC的训练科目，也不能盲目的追求场景复杂、成员庞大的训练。

美军可能按照LVC＝L＋VC的发展模式。实装对抗（L）是LVC构建的基础，美军从70年代开始发展，如今已经形成了完善的训练能力。其它各国空军也在积极推广实装训练，但实装对抗相对需要投入的研发成本高，对人力资源和硬件投产的要求高，而且很多工作是不可复用的；虚拟和构造（VC）成本相对较低，可复用。美军目前在LVC方面可能只是初步应用，未来通过研究SCARS实现虚拟和构造的集成，再利用更通用化的架构（可能是SLATE系统所用的）集成实装对抗已有的基础，从而在2024年和2029年分别实现美军四代机IOC和F－35 IOC。

LVC对训练网络集成架构有很高的要求。互用性、可集成性和可组合性被认为是自1996年以来LVC－IA最具技术挑战性的方面。一些问题源于仿真系统的能力限制和其他系统间的不兼容性，以及未能提供一个具体架构，导致在不同的系统之间不能实现完整的语义级交互而引起的。在LVC训练增强了场景复杂性后，收发数据量巨大和传输延迟的问题也会更加明显。

（中国航空工业发展研究中心  何晓骁）

本篇供稿：系统工程研究所

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