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這份白皮書為工程師與研究人員提供了全面的概述，說明了模式靈活的威脅如何超越傳統的靜態資料庫雷達與電子戰（EW）系統。同時也解釋了認知型 AI/ML 架構如何在充滿無線電頻譜競爭的環境中，實現適應性與自主性的反制措施。
您將從中了解：為何模式靈活的威脅發射器會讓傳統的靜態威脅資料庫系統失效，因為它們部署了無法與預定義資料庫匹配的意想不到的頻率、調變技術和跳頻方案。
人工神經網路、深度神經網路、模糊邏輯和基因演算法如何構成認知型雷達與電子戰系統的 AI/ML 基礎，使其能夠自主分類威脅並即時生成反制措施。白皮書也探討了主要的實作挑戰，包括戰術邊緣的運算資源需求、最小化偵測到反制的延遲、寬頻頻譜覆蓋、SWaP-C 限制、低截獲機率模式，以及確保定位、導航、授時的準確性。
此外，您還會了解硬體在環（HIL）與系統在環（SIL）訓練系統，結合實際訊號採集和建模/模擬軟體，如何在受控實驗室環境中實現認知型 AI/ML 演算法的迭代開發與驗證。
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IEEE Spectrum 和 Wiley 很榮幸為您帶來這份由 Rohde & Schwarz 贊助的白皮書。
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面對當今新興的威脅，依賴靜態威脅資料庫的傳統雷達與電子戰（EW）系統面臨著關鍵的弱點：模式靈活的發射器以非傳統模式運作，無法與預定義的資料庫匹配。認知型射頻（RF）系統透過人工智慧和機器學習技術解決了這個挑戰，使其能夠自主感知、推理並應對射頻頻譜中未知的威脅。
這份白皮書審視了認知型 AI/ML 雷達與電子戰系統的架構，包括射頻採集、AI 驅動的分析與推論、波形合成和射頻生成等關鍵功能區塊。它還探討了訓練這些系統所面臨的挑戰，從獲取真實世界和模擬訊號資料集，到執行硬體在環（HIL）和系統在環（SIL）測試。
白皮書也描述了閉環測試平台如何能迭代開發、驗證和改進所需的 AI/ML 演算法，以應對未知威脅。