Northrop Grumman的MQ-4C Triton无人机成功完成北极地区试飞验证极端环境性能

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THEAVIATIONIST 2024-09-23

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此次“试飞”验证了无人机在北极恶劣、严酷和寒冷环境下的关键情报、监视、侦察和瞄准能力。

诺斯罗普·格鲁曼公司在 2024 年 9 月 19 日发布的新闻稿中表示,该公司的 MQ-4C Triton 高空长航时 (HALE) 监视和情报无人机“成功展示了”其“导航系统在北极圈深处高纬度地区运行的能力”。

此次试飞始于阿拉斯加的戴德霍斯,无人机在五小时内飞到了距北极 100 英里的范围内,利用诺斯罗普的“专有导航系统、任务管理计算机和升级的作战飞行程序,成功展示了 Triton 在北极的导航能力”。

此次飞行测试是在 2023 年 6 月“北方边缘 2023”演习期间在阿拉斯加湾进行的类似演示。当时,MQ-4C 飞行试验台 (FTB) 展示了其雷达“无与伦比的能力,能够在高海况环境下以武器相关的精度和可生存的射程探测、跟踪和成像目标”。该公司描述了 Triton 的战略作用“以加强联合、分布式海上作战,并进一步支持有争议环境中的海上控制”。当时,Triton 正在为其初始作战能力 (IOC) 做准备。

最新的“试飞”验证了该无人机“在北冰洋上空严酷的北极环境中执行关键情报、监视、侦察和瞄准任务的能力”。Triton 的先进技术设计使其成为唯一能够在 50,000 英尺以上的高度飞行超过 24 小时的自主高空长航时飞机。

Triton 的重要性日益增加

Triton 还适用于印度太平洋地区的情报-监视-侦察 (ISR) 任务,因为澳大利亚皇家空军 (RAAF)于 6 月 16 日在其廷达尔皇家空军基地接收了其计划中的四架飞机中的第一架。序列号为“A57-001”的无人机在黑暗中降落在基地并被移入机库。至于欧洲战区,美国海军于 4 月宣布第一架 MQ-4C Triton抵达意大利锡格内拉海军航空站,为无人巡逻中队 19 (VUP 19) 提供服务。

Triton 支持“多种”任务,包括“海上巡逻、信号情报和搜索救援”。MQ-4C Triton 的飞行高度更高,续航时间也比中空系统更长。它还结合了同步多情报传感器操作,使其能够提供成倍增加的任务信息。这意味着该飞机可以与其他盟军海基、空基、陆基和天基资产交换数据,凭借超过 24 小时的续航时间实现最佳战略态势感知。

此次试飞正值俄罗斯重启使用核动力破冰船探索北极、瑞典和芬兰加入北约以及俄罗斯和中国图-95和轰-6战略轰炸机8月在阿拉斯加海岸附近的“国际空域”飞行的地缘政治背景下进行。换句话说,该地区是欧洲、北极和印度太平洋战区的重叠区域,这凸显了 Triton 等平台的重要性。

最新北极航班

诺斯罗普表示,“测试飞机在 5 小时的飞行过程中收集了导航数据,并在整个飞行过程中一直处于美国和加拿大领空内。”此次演示还验证了地面 GPS 校准和初始化程序,以便能够在北纬 70 度以上的跑道上进行操作。作为 HALE 级平台,Triton 可以在 50,000 英尺的高度“飞越”北极的“北极风”,并避免在“10,000-30,000 英尺的“中等高度”对“航程和速度”造成“影响”。

其独特的“除冰”和“防冰”功能有助于实现这一能力。在“具有挑战性的环境”和“极端北极条件”下进行的试飞对于展示 Triton 的运动学、航空电子设备和传感器性能至关重要,“因为盟友正在考虑购买无人海上监视飞机的选择。”

诺斯罗普·格鲁曼公司全球监视部门副总裁兼总经理简·毕晓普 (Jane Bishop) 表示,“严酷而寒冷的条件下飞行操作带来了独特的导航挑战。”“我们的演示凸显了 Triton 在这种充满挑战的环境中成功执行任务的能力。”

美国海军 Triton 项目经理 Josh Guerre 上尉表示:“北极地区是一个日益重要的作战区,具有独特的威胁和环境。我们已准备好为国内外客户提供这些任务支持。”

2023 年北方边缘演习

如前所述,Triton 飞行试验台 (FTB) 在 2023 年 6 月的北方边缘演习中进行了类似的试飞。当时,Triton 被飞行以执行“联合部队”的“关键远程瞄准能力”,以“有效作战并应对太平洋或世界任何地方的突发事件”。

Triton FTB 演习场景在七天内的多次飞行中执行,重点关注任务分配、信息收集、处理、利用和传播,以帮助维持强大的通用作战图景。演习期间,Triton FTB 跟踪并监控其广阔视野内的所有海上交通。

收到数据后,安克雷奇附近埃尔门多夫-理查森联合基地的地面操作员能够使用 Triton 的 Minotaur 任务界面处理阿拉斯加湾海上通用作战图并将其分发给指挥和控制单位。此次演习与美国海军持久海上无人机系统项目办公室 (PMA-262) 合作实施,展示了 Triton 正在开发的技术,例如人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。

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