¿Cómo se puede modelar la interacción Radar y Jammer a través del aprendizaje automático?

Antes de comenzar a modelar cualquier cosa y todo con ML, sepa cuándo usarlo.

Como cualquier otra ingeniería, ML también viene con sus ventajas y desventajas. Su uso depende de si es económico y cuándo los profesionales superan a los contras.

Un punto a favor es que ML puede usarse para problemas complejos de la vida real en los que no existe una solución analítica simple (léase: ecuación para la respuesta) o es demasiado complicada de derivar. Aquí, ML ayuda al aprender esta solución. La desventaja es que generalmente requiere una gran cantidad de datos, lo que puede ser costoso.

El problema Radar-Jammer es un problema clásico para el que se pueden encontrar soluciones muy simples, sin ML. Es solo una interacción entre la geometría Radar – Jammer, la propagación de la señal a través del espacio y la forma de onda de la señal. Lea cualquier libro de Electronic Warfare (EW) si lo desea.

El hecho de que ML suene elegante no significa que deba usarse en todas partes. Newton no tenía ML para derivar ecuaciones de movimiento.

Como mencionó el Sr. Bhardwaj, obtener esa cantidad de datos no solo es costoso sino también imposible ya que requiere muchos datos ELINT altamente clasificados. Sin embargo, las redes neuronales se pueden usar para la clasificación rápida, etc. de radares.

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