想象一下，你作为一位作战司令官(CCDR)，装备了最先进的军事技术，但在面对有对等实力的竞争对手时遭遇了很严重的问题：通信中断、系统无法整合以及战术和操作指令传递延迟导致战场上布满了“迷雾”。
在这种情境下，你该怎么办？
今天给大家分享的这篇文章主要探讨了将人工智能（AI）和机器学习（ML）技术整合到指挥与控制（C2）系统中，以提升联合电磁频谱操作（JEMSO）的潜力与风险。
这篇文章介绍了AI和ML解决方案如何改善作战司令官（CCDR）对电磁操作环境（EMOE）的可视化、理解以及决策能力，同时分析了潜在的数据质量和数量问题。
首先，建立对为何将AI和ML应用于提升作战司令官对电磁频谱可视化能力的共识。其次，探讨AI和ML支持的EMS可视化系统的潜在角色，并提供当前可用技术的示例。最后，分析与AI和ML集成相关的数据类型对系统性能的影响，并提出降低风险的考虑方法。
通过对当前能力、AI/ML在提升EMS可视化和理解能力方面的潜力，以及对这些系统的数据输入的作用的深入探讨，可以更好地理解AI和ML支持的EMS可视化系统如何缩短EMOE中的决策周期。
这些技术能够快速连接战场上的成千上万个传感器，并将数据反馈至指挥系统，提供大数据和深数据集。这些数据集能够应用于AI和ML系统，深入学习EMOE的细节。
凭借这些系统和数据网络，可以迅速探测、报告，并生成可视化工具，使你能够了解EMOE中的变化，从而及时做出有效的决策，确保部队对EMS的使用权。
有了AI和ML系统的帮助，是时候驱散电磁战争的“迷雾”了！
本文来源：雷达通信电子战
关注公众号了解更多
会员申请 请在公众号内回复“个人会员”或“单位会员
欢迎关注中国指挥与控制学会媒体矩阵
CICC官方抖音
CICC头条号
CICC微博号
CICC官方网站
CICC官方微信公众号
《指挥与控制学报》官网
国际无人系统大会官网
中国指挥控制大会官网
全国兵棋推演大赛
全国空中智能博弈大赛
搜狐号
一点号
