美陆军寻求供应商开展GNSS拒止环境下光学跟踪系统的可行性研究。

GPS World网站2025年12月12日报道，美国陆军发布市场调研公告，寻求具备能力的潜在供应商，以开展全球导航卫星系统（GNSS）拒止环境下光学跟踪解决方案的技术研究。该项目旨在为陆军测试靶场获取能够在GNSS拒止环境中运行的时空位置光学跟踪系统，官方代号为T-SPOT系统，用作时空位置信息真值传感器。该原型研发项目的核心目标并非交付可部署的作战系统，而是通过建模与仿真完成系统架构设计、作战概念制定以及全面的技术权衡分析，从而验证该类系统能否达成预期性能指标以及如何实现这些指标。根据公告要求，未来T-SPOT系统需在三维空间实现与实时动态定位GNSS导航系统相当的时空位置信息精度，并以接近GNSS导航系统的更新速率近连续生成定位数据。系统必须在白天和良好能见度条件下达到全性能运行标准，长远目标是实现昼夜全天候作战能力。平台集成方面，系统需支持与受试空中系统的临时性模块化集成，运行高度需涵盖美国空军货运机和单发训练机的典型作战高度范围，最终目标是支持更低高度或地面附近的航空器。对于有人驾驶航空器，系统必须最小化尺寸、重量和功耗预算，长远目标是支持小型无人机系统的集成需求。在技术实现路径上，除安装在受试单元上的传感器硬件外，T-SPOT系统必须完全依赖由被动地标构成的地面特征，不得产生主动辐射或需要电源供应。系统可采用人工部署的基准标识物等合成地标，或利用自然或人造来源的既有地标。尽管系统必须独立于GNSS运行，但允许在试验前后阶段使用GNSS进行地标测绘。该市场调研公告的响应截止日期为2026年1月30日。

美Infleqtion公司宣布获美陆军一份价值200万美元合同，用于开发“边缘定位、导航与授时安全人工智能”。

2025年12月11日，美Infleqtion公司宣布获得美国陆军一份价值200万美元的直接进入第二阶段小型企业创新研究（SBIR）合同，用于开发“边缘定位、导航与授时安全人工智能（SAPIENT）”，该18个月项目将应用其情境机器学习（CML）技术，增强陆军在对抗环境中提供具备韧性的导航与授时数据的能力，此前Infleqtion在xTechScalable AI挑战赛中从133份初始提交中脱颖而出获第一名，为该合同奠定基础，CML技术于2025年3月在NVIDIA GTC上首次推出，能让AI模型从多样化数据源和更长时间范围内学习；SAPIENT结合量子启发的多模态学习技术与玻尔兹曼机模型，可整合多种来源数据（即便部分信号受损或遭故意干扰），并能在紧凑、节能的边缘平台运行，该合同将资助项目至2026年10月完成全系统开发与测试；Infleqtion在量子技术、人工智能和高性能计算交叉领域创新成果丰硕，其CML技术依托NVIDIA的CUDA-Q平台及量子启发算法，已在陆军QuIRC（应用于射频信号处理）等军种项目中初步应用，此外，该公司已于2025年9月宣布计划通过与Churchill Capital Corp X公司合并上市，业务涵盖量子计算机、精密传感器及量子软件等。

芬兰启动欧盟资助项目，通过系统性测试和技术验证应对波罗的海地区的全球导航卫星系统干扰和欺骗威胁。

Inside GNSS网站2025年12月11日报道，芬兰国家土地测量局正实施一项针对波罗的海地区全球导航卫星系统干扰问题的系统性研究项目“GNSS-Itä——芬兰东部弹性定位项目”，项目由欧盟区域发展基金共同资助，执行周期至2027年3月；核心目标是测量和缓解全球导航卫星系统干扰，量化接收器容忍度，并针对波罗的海地区激增的干扰和欺骗事件制定应对方案。项目实施地点选择在芬兰东部的约恩苏，毗邻俄罗斯边境和卡累利阿地区。技术方案结合频谱监测、地基信号记录和商用接收器对比测试，以生成干扰敏感性和优雅降级行为的客观指标。项目执行层面，国家土地测量局与私营企业合作，后者提供抗干扰封装和信号过滤系统供测试使用。供应商Infinidome已提供加固型抗干扰全球导航卫星系统天线和滤波系统，相关站点正在评估全国范围推广的可行性。监管机构Traficom的公共干扰报告框架和指导文件为研究人员提供实证基线，用于优先考虑航空和海事用户的缓解措施。海事通告和区域咨询已常规性提醒海员报告异常情况，并在全球导航卫星系统性能下降时遵循应急程序。该项目采取务实路线，不承诺单一的“防全球导航卫星系统干扰”解决方案，而是旨在生成可验证的接收器容忍标准、检测算法和部署方案，供波罗的海运营商采用。