AI駆動の認知システムがレーダーと電子戦を再定義する方法

従来のレーダーや電子戦システムは静的な脅威ライブラリに依存していますが、モードアジャイル型のエミッターは従来のデータベースでは対応できない非伝統的なモードで動作することができます。コグニティブRFシステムは人工知能と機械学習を活用し、RFスペクトル内の未知の脅威に対して自律的な認識、推論、対応を行います。本ホワイトペーパーでは、RF取得、AI駆動の分析と推論、波形合成、RF生成を含む、このようなシステムのアーキテクチャをレビューします。また、実世界およびシミュレーションによる信号データセットの取得、ハードウェアインザループ（Hardware-in-the-Loop）およびシステムインザループ（System-in-the-Loop）テストなどのトレーニング上の課題についても議論し、クローズドループテストベッドがAI/MLアルゴリズムを反復的に開発、検証、改善して未知の脅威に対抗する方法について説明します。