机器学习(ML)在发射机识别与资源管理的应用

电子战（EW）涉及在受干扰的频谱环境中，通过多个无线电频率传感和发射平台进行非合作交互。操作人员需要管理频谱资源、共享关键情报，并有效干扰威胁发射器。现代RF系统的复杂性和威胁发射器的敏捷性，要求系统能够以机器速度处理大量信息，并且通常需要很少或无需人工干预。

下面我们来看看机器学习(ML)在发射机识别和资源管理中的应用：

传统的EW系统在应对现代威胁发射器的敏捷性方面存在困难。ML技术可以实时适应电子攻击（EA）技术，比人类操作员更快。EW系统需要对电磁（EM）频谱进行精确的态势感知。传统系统在同时监控大范围频谱方面能力有限。ML可以高效处理大量信号数据，提前识别关键模式并减少系统负载。

有效的EW操作需要根据任务和威胁环境平衡传感和干扰资源。传统的人员操作方法不足以应对越来越多的适应性对方目标。ML可以提供自主优化方法，实现实时决策。发射器识别将威胁、友方和中立发射区分开来。传统方法依赖于已知发射器特征的预定义库，这对于现代适应性威胁是不够的。ML方法，特别是特征学习方法，可以动态识别和分类新型发射。

自动调制识别（AMR）

AMR是一种技术，用于自动识别和分类无线电信号的调制类型。在电子战、通信和信号处理领域，识别信号的调制类型是至关重要的，因为它有助于解码、干扰或保护通信信号。

AMR涉及使用ML算法自动识别截获信号的调制方案，对于理解和对抗敌方通信和雷达系统至关重要。将ML应用于AMR可以显著提高信号识别的速度和准确性，从而增强电子战操作的效果。

文档中FEATHR项目探索了深度特征表示模型在AMR中的应用。特征学习模型可以识别和分类超出预定义标签的新调制类型。另外，三重损失是一种特征学习方法，通过学习调制类别之间的关系来聚类数据。这种方