据美国陆军官网2020年11月26日报道 ， 美国陆军作战能力发展司令部、陆军研究实验室和弗吉尼亚理工大学的研究人员 ， 在《认知通信与网络》期刊发表了一篇名为《拥挤频谱环境下雷达探测与跟踪的深度强化学习控制》 ， 展示了一种适用于拥挤频谱环境的快速跟踪自适应雷达系统 。
该系统利用机器学习算法来学习频谱中不断变化的干扰行为 ， 以识别可用的安全频谱；一旦识别出可用频谱 ， 雷达会自动修改波形来适应频谱 ， 进而提高雷达性能 。
【研究|美陆军利用机器学习算法改善拥挤频谱环境下的雷达性能】该团队研究未来国防部雷达系统如何与商业通信系统共享频谱 ， 该研究是一个大型国防计划的一部分 。 该计划将自适应信号处理和机器学习算法应用于软件定义雷达平台 ， 以实现自主实时行为 ， 使认知雷达成为可能 。 （中国电科发展战略研究中心李祯静）
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