印度国防电子研究实验室（DLRL）正在率先实施一项尖端计划，通过开发先进的基于人工智能的电子战数据分析系统（AI-EWDA）来增强电子战（EW）能力。该系统利用机器学习和深度学习技术来预测未知辐射源并提供对抗建议，这标志着印度国防技术领域的重大飞跃。
AI-EWDA 系统旨在处理和分析来自多个传感器的数据，提供有关潜在电子威胁的全面而精确的信息。电子战依赖于检测和分析各种类型的电磁信号，如雷达和通信信号，以识别敌方辐射源并制定应对策略。然而，这一过程传统上需要大量的人工干预和专家分析。DLRL的新型Al-EWDA 系统旨在实现这一过程的自动化和加速，从而改变 EW 行动的实施方式。
该系统由两个核心部分组成：
控制中心系统： 接收、处理和存储辐射源数据的中心。 平台单元系统： 部署在舰船、飞机或地面车辆等移动平台上的更为紧凑的系统。
这两种系统都配备了专门的软件，利用机器学习模型分析接收到的数据，并识别未知的辐射源，如敌方雷达或通信系统。控制中心系统负责执行繁重的任务，训练机器学习模型并存储来自各种传感器的海量数据，而平台单元系统则使用控制中心的部分功能，使其能够在战场上实时运行。
Al-EWDA 系统的一个突出特点是能够融合来自多个传感器的辐射源数据，如 ESM（电子支援措施）、COMNT（通信情报）和 ELINT（电子情报），从而可以更加全面地了解电磁环境。这一过程被称为 “多传感器数据融合”（MSDF），它整合了来自不同来源的数据，以更准确地识别辐射源及其相关平台。
控制中心训练的机器学习模型在这一过程中发挥了关键作用。通过分析 EW 数据库中存储的历史辐射源数据（包括雷达、通信和其他电磁信号），Al-EWDA 系统可以学会越来越准确的预测未知辐射源。这种预测能力对于现代战争至关重要，因为识别威胁的速度和准确度与任务执行的成败息息相关。
Al-EWDA 系统的另一个强大功能是其执行任务后分析的能力。任务结束后，系统会收集所有截获数据，将其与历史记录融合，并使用其机器学习模型来改进未知辐射源的识别。这些数据存储在任务库中，使系统能够不断学习并改进对未来行动的预测。
在实时场景中，Al-EWDA 系统可协助构建图形和表格形式的电子作战序列（EOB），提供电子环境的全面视图。利用开源地图工具，可将这些信息可视化，以便快速决策和部署应对措施。
