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现代雷达通信系统具有快速改变信号特征的能力，这是飞机侦察系统或其他系统平台难以截获和模仿的。
这一现实促使darpa亲自带领行业团队将人工智能应用于电子战(ew)，形成了一种新的作战方式，称为“认知电子战”。
今天的技术与20世纪70年代的技术之间的区别在于采用了易于访问的数字处理技术。这种处理方法使操作员能够有效地改变雷达和通信系统使用的波形。蒂尔曼说:“现在的问题是，如果我们继续依赖旧的方法，我们预期的雷达波形将会迅速改变。”认知电子战的发展就是为了应对这种突发情况。”
Darpa的新方法是使用机器学习算法来实时检测和标记雷达通信的发射。它可以立即了解和分析其特征，然后制定对策。这并不是说系统会发明新的对策。相反，蒂尔曼说，认知电子战“可以推断出应该采取的正确对策。”当然，安全部门没有透露人工智能的探测、评估和反应有多快，只是说“时间足够满足雷达对抗的需要”。
电子战认知始于2010年，分为两部分:自适应雷达对抗(arc)和自适应电子战行为学习(blade)。这两种方法在阻断敌方雷达和通信方面有不同的特性。
认知电子战的第一次出现可能是在十年内，观察家们推测它可能会被用于现代系统，例如美国海军的下一代干扰机(即ea-18g咆哮电子战飞机)，或者作为f-35主动电子扫描阵列(aesa)的附加干扰能力。Darpa含糊地说:“我们专注于算法和人工智能。”蒂尔曼说:“我们实际使用的电子战系统可能意味着任何形式。”
Darpa今年早些时候发起了频谱协作挑战，挑战竞争对手开发协作自动频谱系统，并在密集通信环境中共同优化带宽。
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