Wie KI-gesteuerte kognitive Systeme Radar und elektronische Kriegsführung neu definieren
Dieses Whitepaper von IEEE Spectrum und Wiley erklärt, wie traditionelle Radar- und elektronische Kriegsführungssysteme gegenüber modus-agilen Bedrohungen anfällig sind und wie kognitive KI/ML-Architekturen adaptive Gegenmaßnahmen ermöglichen. Es behandelt die Schlüsselkomponenten kognitiver HF-Systeme, Trainingsherausforderungen und Closed-Loop-Testumgebungen für die Algorithmenentwicklung.
Herkömmliche Radar- und elektronische Kampfsysteme stützen sich auf statische Bedrohungsbibliotheken, aber modusagile Emitter können in nicht-traditionellen Modi arbeiten, die vordefinierte Datenbanken umgehen. Ein kognitives Hochfrequenzsystem nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für die autonome Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Reaktion auf unbekannte Bedrohungen im Hochfrequenzspektrum. Das Whitepaper untersucht die Architektur solcher Systeme, einschließlich Hochfrequenzerfassung, KI-gesteuerter Analyse und Inferenz, Wellenformsynthese und Hochfrequenzerzeugung. Es behandelt auch Trainingsherausforderungen wie die Erfassung realer und simulierter Signaldatensätze, Hardware-in-the-Loop- und System-in-the-Loop-Tests und beschreibt, wie geschlossene Testumgebungen KI/ML-Algorithmen iterativ entwickeln, validieren und verbessern, um unbekannten Bedrohungen entgegenzuwirken.
Quelle: IEEE Spectrum AI —
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