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解码战场：NPS 学生开发解决方案来支持美国和北约的迫切需求
敌方士兵、车辆、无人机和其他无线通信资产（无论是静止的还是在战场上移动）都会发出可被检测和记录的电磁 (EM) 信号。由于破译混合在一起的信号可能极其困难，因此有关其来源的信息通常是未知的。
来源:美国海军热门故事然而，理解此类信号的性质具有决定性的优势。这就是为什么北约盟军最高指挥官转型部门的作战分析部门寻求一种新方法来更好地揭示未知信号背后的起源。这将使情报、监视和侦察 (ISR) 能够更有效地询问信号。
为了解决这个具有重要意义的数据驱动问题，北约求助于一个由职业中期军官学者组成的小团队，他们正在海军研究生院 (NPS) 的数据科学分析小组 (DSAG) 中研究作战数据科学和统计机器学习。
有编码能力的军事操作员
北约向 NPS 团队提供了来自乌克兰的合成战场排放数据，并为解决方案提出了以下三个要求：
NPS 团队拥有知识、技能和操作经验，可以确定一种方法，从他们收到的看似混乱且无模式的排放数据集中提取含义。 NPS 团队开发的概念验证分析界面被称为基于频率的阈值空间和时间聚类分析算法 (FASTCAT)，作为北约的解决方案，事实证明可以成功揭示有关敌人活动可能存在和行踪的线索。
FASTCAT 搜索各个数据点之间的空间、时间和频率关系。使用开源资源来增强每个数据点的信息，确定土地的地理性质以帮助进一步分析。 FASTCAT 通过将其结果呈现在带有仪表板的地图应用程序上来可视化，该仪表板允许用户添加和删除分析层并调整参数以协助目标区域细化。