• 增强信号处理、频率范围和瞬时带宽 (IBW) - 提高系统应对下一代 CIED 威胁和多功能 RF 要求的能力 • 通用开放和安全软件开发环境 - 降低许可成本并实现跨适用 EW 平台的技术共享 • 增强用户界面 - 开发新的直观界面以增强功能 • 分布式 EW - 与 ONR 协调拟议的无处不在的边缘 FNC • 智能资源管理 - 研究 AI/ML 定制使用系统资源并提高兼容性
本报告的目的是展示在相关空中海上监视任务中,为实现真实的传感器模拟而精心选择的数据/信息融合和对象识别算法所取得的性能。测试平台架构基于 LM Canada 与 DRDC Valcartier 合作开发的知识库系统 (KBS)。所选的多传感器数据融合 (MSDF) 和图像支持模块 (ISM) 算法是此数据驱动 KBS 上的代理。针对各种复杂因素(如对抗措施、密集目标环境、未击中关联、ISM 分类器错误等),给出了海上空域作战 (MAAO) 和直接舰队支援 (DFS) 场景的完整结果。研究了几种场景变体,以确定使用 ISM 报告和选择使用 ESM 报告(包括电磁静音版本)的优势。因此,对 Dempster-Shafer 身份 (ID) 估计证据推理进行了充分测试,发现其能够很好地处理这些类型的冲突。提出了最终结论并对未来研究提出了建议。