Hoe AI-gestuurde cognitieve systemen radar en elektronische oorlogsvoering herdefiniëren
Dit whitepaper van IEEE Spectrum en Wiley legt uit hoe traditionele radar- en elektronische-oorlogsvoeringssystemen kwetsbaar zijn voor moduswisselende dreigingen, en hoe cognitieve AI/ML-architecturen adaptieve tegenmaatregelen mogelijk maken. Het behandelt de belangrijkste componenten van cognitieve RF-systemen, trainingsuitdagingen en closed-loop testomgevingen voor algoritmeontwikkeling.
Traditionele radar- en elektronische oorlogvoeringssystemen vertrouwen op statische dreigingsbibliotheken, maar modusflexibele zenders kunnen in niet-traditionele modi werken die vooraf gedefinieerde databases omzeilen. Een cognitief radiofrequentiesysteem (RF-systeem) gebruikt kunstmatige intelligentie en machine learning voor autonome perceptie, redenering en reactie op onbekende dreigingen in het RF-spectrum. Het witboek bespreekt de architectuur van dergelijke systemen, waaronder RF-acquisitie, AI-gestuurde analyse en inferentie, golfvormsynthese en RF-generatie. Het behandelt ook trainingsuitdagingen, zoals het verkrijgen van real-world en gesimuleerde signaalgegevenssets, hardware-in-the-loop- en systeem-in-the-loop-testen, en beschrijft hoe closed-looptestbanken iteratief AI/ML-algoritmen ontwikkelen, valideren en verbeteren om onbekende dreigingen tegen te gaan.
Bron: IEEE Spectrum AI —
origineel