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ExPATSS Kdd Paper_v7 - Stottler Henke Associates，Inc.
更糟糕的是，下一代海军系统正在向集成多平台、多传感器平台发展，这些平台将来自多辆车的原始传感器数据的实时传输整合到集中指挥和控制框架中进行分析。这种转变有许多优点，包括有可能显著提高战术图景变化被理解和向上传达到指挥链的速度，以及有机会更多地融合来自不同传感器源的数据，从而随着战术形势的发展生成更完整、更准确的图景。然而，可用的人力很可能在未来保持不变甚至减少，导致集中指挥和控制分析岗位上的单个传感器操作员需要分析大量数据
自动地面 EMI 发射器检测、分类...
自动地面 EMI 发射器检测、分类和定位 Richard Stottler Stottler Henke Associates, Inc.，加利福尼亚州圣马特奥 94002 Chris Bowman，博士。数据融合和神经网络，科罗拉多州布鲁姆菲尔德 80020 Apoorva Bhopale 空军研究实验室，RVSV，新墨西哥州阿尔伯克基 87123 摘要 地面站天线位置的清晰操作频谱对于与卫星通信、指挥、控制和维护卫星健康至关重要。电磁干扰 (EMI) 会干扰这些通信，因此追踪 EMI 源对于防止其将来发生至关重要。基于 CasE 推理的地面 RFI 定位自动化 (TRACER) 系统旨在自动定位和识别地面 EMI 发射器，提供改进的空间态势感知，实现显著的人力节省，大大缩短 EMI 响应时间，提供系统无需程序员参与即可发展的能力，并提供对对抗场景（例如干扰）的更多支持。TRACER 已经针对卫星通信天线和位于其附近的扫描测向 (DF) 天线进行了原型设计和真实数据（随时间变化的幅度与频率）测试。TRACER 监控卫星通信和 DF 天线信号，以使用根据过去正常通信和 EMI 事件案例训练的神经网络技术来检测和分类 EMI。基于 d