Cómo los sistemas cognitivos impulsados por IA están redefiniendo el radar y la guerra electrónica
Este documento técnico de IEEE Spectrum y Wiley explica cómo los sistemas tradicionales de radar y guerra electrónica son vulnerables a amenazas de modo ágil, y cómo las arquitecturas cognitivas de IA/ML permiten contramedidas adaptativas. Cubre los componentes clave de los sistemas cognitivos de RF, los desafíos de entrenamiento y los bancos de prueba de circuito cerrado para el desarrollo de algoritmos.
Los sistemas tradicionales de radar y guerra electrónica dependen de bibliotecas de amenazas estáticas, pero los emisores con capacidad de cambio de modo pueden operar en modos no tradicionales que evaden las bases de datos predefinidas. Un sistema de radiofrecuencia cognitiva utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para la percepción, el razonamiento y la respuesta autónomos ante amenazas desconocidas en el espectro de radiofrecuencia. El libro blanco revisa la arquitectura de dichos sistemas, incluyendo la adquisición de RF, el análisis y la inferencia impulsados por inteligencia artificial, la síntesis de formas de onda y la generación de RF. También aborda desafíos de entrenamiento como la adquisición de conjuntos de datos de señales del mundo real y simuladas, las pruebas con hardware en el bucle y sistema en el bucle, y describe cómo los bancos de prueba de bucle cerrado desarrollan, validan y mejoran de forma iterativa los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para contrarrestar amenazas desconocidas.
Fuente: IEEE Spectrum AI —
original