Oscilloquartz网站发布文章《复杂环境下确保PNT（定位、授时和导航）可靠性的多层次保护方法》。

2026年1月14日，Oscilloquartz在其官网发布文章，提出复杂环境下确保PNT（定位、授时和导航）可靠性的多层次保护方法。文章指出，现代国防与关键基础设施运营依赖可靠PNT，而GNSS干扰（如干扰、欺骗、转发干扰等）愈发频繁复杂，单一保护层存在单点故障风险，会引发连锁反应影响系统同步与关键操作。拥有75余年授时经验的Oscilloquartz公司，其多层次策略经实际测试验证，符合美国国土安全部（DHS）弹性PNT合规框架及IEEE P1952标准，通过四层保护形成叠加弹性：第一层为天线系统前端保护，用抗干扰天线等减少信号干扰；第二层是GNSS信号监测验证，结合伽利略OSNMA等实时验证信号可信度；第三层通过探测与交叉参考验证检测转发干扰，对比GNSS与独立可信时间源；第四层为系统管理控制与智能，依托网络管理平台及人工智能/机器学习实现集中管控与预警。该方法已在国防、航空等领域部署，未来将持续聚焦网络安全与冗余，助力构建适应复杂环境的PNT架构。

iHLS网站发布文章《为什么未来的战场无人机可能完全不需要GPS》。

2026年1月14日，iHLS网站发布文章称，现代军用无人机高度依赖卫星导航（如GPS、GNSS）实现定位、地形测绘及支援地面部队，但在信号受干扰、欺骗或不可用的电子战密集环境中，其能力会迅速下降，导致侦察受限、计划延迟并使部队暴露于地雷等未知威胁。为解决此问题，一套新的人工智能（AI）算法应运而生，该算法是“安全专业目标威胁检测（SPOTD）”战场图像分析平台的一部分，该平台可处理无人机采集的视频以识别和测绘小型爆炸威胁，最新升级聚焦提升无人机在无GPS环境下的性能，同时加快整体处理速度。该系统不单纯依赖实时卫星输入，而是通过分析视觉数据生成精确的地形及潜在危险2D和3D模型，几乎所有无人机拍摄的画面均可用于建模，处理可在边缘端实时进行或通过云基础设施完成，且这些新算法是在乌克兰实战演习后优化的，当时终端用户要求提升在强电子干扰下的性能。在GPS中断时，该AI系统能持续测绘地形、识别爆炸威胁并辅助路线规划，降低地面部队和无人平台风险，可支持传统工具失效环境下的侦察、任务规划及人道主义排障任务。该平台基于大量真实训练数据构建，迄今已分析超220万张无人机图像，在约11400公顷区域识别出超41000个威胁，这些数据支撑计算机视觉模型在导航数据降级时仍能检测目标并生成地图。此外，该系统还有其他运行模式，如快速测绘功能可生成地形模型用于无需自动威胁识别的情报、监视与侦察任务，还能提供详细地形和危险地图辅助无人地面车辆路线规划，近期更新将处理时间缩短了多达10倍，提升了时间敏感行动的响应速度。随着电子战成为现代冲突的关键特征，不依赖卫星导航的工具正从小众解决方案转变为核心能力，此类AI驱动的测绘与威胁检测系统预示着未来无人机及自主平台在传统导航手段失效时仍能有效运作。

美国阿内洛光子公司推出抗干扰航空惯性导航系统，填补无人机GPS拒止环境作战空白。

Unmanned Systems Technology网站2026年1月12日报道，美国阿内洛光子公司（ANELLO Photonics）发布ANELLO Aerial INS航空惯性导航系统，该系统采用硅光子光学陀螺仪技术，可使无人机在GPS干扰或欺骗环境下维持超过98%的导航精度。ANELLO Aerial INS是一套高性能惯性导航系统（INS），专为在对抗性环境中作业的自主航空平台设计。该系统以该公司专有的硅光子光学陀螺仪（SiPhOG）为核心，集成多频段GNSS（全球导航卫星系统）接收器，定向服务于超视距无人机系统（BVLOS UAS）、海事垂直起降平台及重型货运无人机等高要求载体。在技术性能方面，系统搭载基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的传感器融合引擎和飞行剖面优化算法，导航精度超过98%。其三轴SiPhOG光学陀螺仪的无辅助航向漂移低于0.5度/小时，能够在GNSS信号中断期间实现可靠的航位推算（dead-reckoning）。该系统在应对GNSS干扰、欺骗或遮挡时，无需依赖外部摄像头或传统光纤陀螺仪即可保持精确制导与控制，并可在夜间、弱光及云雾穿透等复杂条件下正常工作。系统配置包括双三频全星座GNSS接收器，支持RTK/PPP（实时动态/精密单点定位）修正，采用抗振设计适配固定翼与多旋翼机体。接口兼容性涵盖PX4和ArduPilot飞控协议栈，通信协议支持以太网、RS-232、RS-422及CAN总线，可作为传统GNSS接收器的直接替换方案。该产品已通过美国国防部多场次作战测试验证，目前正向多类客户批量交付。