挑战
为什么重要
接收机每秒会接收来自不同信号源的数千个脉冲。快速、可靠地将它们分开并识别背后的辐射源，是一个大数据问题。
解决方式
数据、模型、解决方案
- 01
数据
脉冲描述字（PDW）：到达时间（TOA）、频率、脉宽、幅度和到达方向（DOA）。脉冲重复间隔（PRI）由到达时间推算得出。
- 02
模型
基于机器学习的聚类与分类，并给出置信度。
- 03
方案
识别辐射源，并提出辐射源库的更新建议。
包含内容
详细介绍
- 对多个信号源的脉冲序列进行分选
- 带有可解释置信度的分类
- 辐射源库的管理与版本控制
- 使用逼真的合成数据训练
常见问题
大家常问的问题
什么是辐射源库？
一个记录已知雷达特征的数据库，用于在探测到时识别它们。
与固定规则相比，人工智能有什么优势？
它能适应参数多变的辐射源和人工规则失效的密集环境，并说明每次识别的置信度。