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美陆军利用机器学习算法改善拥挤频谱环境下的雷达性能
2020-11-27

据美国陆军官网20201126日报道,美国陆军作战能力发展司令部、陆军研究实验室和弗吉尼亚理工大学的研究人员,在《认知通信与网络》期刊发表了一篇名为《拥挤频谱环境下雷达探测与跟踪的深度强化学习控制》,展示了一种适用于拥挤频谱环境的快速跟踪自适应雷达系统。

该系统利用机器学习算法来学习频谱中不断变化的干扰行为,以识别可用的安全频谱;一旦识别出可用频谱,雷达会自动修改波形来适应频谱,进而提高雷达性能。

该团队研究未来国防部雷达系统如何与商业通信系统共享频谱,该研究是一个大型国防计划的一部分。该计划将自适应信号处理和机器学习算法应用于软件定义雷达平台,以实现自主实时行为,使认知雷达成为可能。(中国电科发展战略研究中心 李祯静)


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