中国人民解放军信息支援部队成立
英国研发出一款新型无线电频率定向能武器系统
通用原子公司为升级后的灰鹰(Gray Eagles)无人机添加有源相控阵雷达
美国发布“脉冲星”电磁战系统,认知电子战装备有现货了？
美空军正进行认知电子战系统“类脑”计算算法的开发
PPT资料 | 美空军研究实验室发布先进电子战算法的需求
PPT资料 | DARPA数字射频战场仿真系统 (DRBE) 项目
2024年4月19日，中国人民解放军信息支援部队成立大会在北京八一大楼隆重举行。根据中央军委决定，新组建的信息支援部队由中央军委直接领导指挥，同时撤销战略支援部队番号，相应调整军事航天部队、网络空间部队领导管理关系。
英国国防部装备与保障部门（DE&S）展示了一款新型无线电频率定向能武器系统（RFDEW），该系统能够探测、跟踪并打击1公里范围内的陆海空威胁。这一进展是在英国国防部宣布将国防预算增加至GDP的2.5%后，对英国国防工业进行战备升级的一部分。
图2：原型反无人机射频武器
RFDEW系统的成本效益极高，每次射击成本仅为10便士（约合13美分），是传统基于导弹的防空系统的有效替代方案，能够击落无人机群。该系统的高度自动化意味着可以由单人操作。RFDEW技术可以安装在各种军用车辆上，使用移动电源产生无线电频率能量脉冲，能够快速连续射击单个目标，或扩展波束同时打击波束内的所有威胁。
关于定向能武器，在此前文章中所提到DragonFire激光定向能武器系统则是这种采购策略的一个例子，它最初是一个技术演示器，后来迅速进入英国军事服务。
原文网址
https://www.army-technology.com/news/uk-develops-radio-frequency-anti-drone-system-as-threats-multiply/?cf-view
相关内容
https://mp.weixin.qq.com/s/6xoH2-xE6xEDhUupGcjc1Q
”
通用原子公司（General Atomics）为升级后的灰鹰（Gray Eagles）添加AESA雷达和软件
无人系统制造商通用原子公司（General Atomics）宣布，将在其EagleEye多模雷达上增加一个有源电子扫描阵列天线，该雷达将安装在灰鹰25M系统上。
图3：MQ-1C灰鹰无人机的照片，可以携带MFEW-AL吊舱
原文网址
https://defensescoop.com/2024/04/26/general-atomics-adding-aesa-radar-and-software-to-upgraded-gray-eagles/
相关内容
”
04 美国安杜里尔(Anduril)公司发布了“脉冲星”(Pulsar)电磁战系统
近日，美国安杜里尔(Anduril)公司发布了“脉冲星”(Pulsar)电磁战系统，公司高管称，Pulsar系统可以使用人工智能工具快速识别新威胁并设计防御措施，从而压缩了应对快速发展的电子战的时间线。
图四：“脉冲星”系统
“脉冲星”系统采用紧凑的地面固定站配置，集成了GPU、机器学习算法和软件定义无线电，可以在数小时或数天内识别和对抗新的威胁。“脉冲星”系统可以全向覆盖，也可以定向覆盖。根据安杜里尔公司的描述，“脉冲星”系统自带的GPU可以满足认知电子战任务的算力需求，其机器学习算法可以在战术边缘识别新的威胁并生成对抗措施，并不需要后方的运算和分析中心的支持。“脉冲星”系统可以支持广泛的任务功能，包括电子对抗、反无人机、测向等。到目前为止，Anduril已经提供了空基和陆基版本，并带有便携式模型，可以由部队携带。
据了解，“脉冲星”系统应该是公开报道中的全球首型可供货的软件定义多功能模块化认知电子战装备。
原文链接
https://breakingdefense.com/2024/05/anduril-debuts-pulsar-ai-powered-electronic-warfare-system/
相关内容
05 西南研究院为美国空军完善认知电子战
美国西南研究所（Southwest Research Institute，SwRI ）的高级电子战团队与美国空军签订了一份价值 640 万美元的重大合同，旨在推动认知电子战 (EW) 算法的研究。
“通过认知电子战和机器学习方法，我们可以立即识别出库中还没有的新信号。”为了开发这种自主电子战系统，SwRI工程师正在使用两阶段方法。第一阶段是特征提取，使用人工智能和机器学习过程来提取威胁性雷达信号的特定特征。这些数据在第二阶段用于对数百万个脉冲进行分组，突出信号的致死性和脆弱性。
SwRI 工程师正在先进的平台上开展特征提取算法，包括神经形态处理硬件。神经形态计算（神经形态计算也称类脑计算）系统使用尖峰神经网络来模拟人脑如何保留 "记忆"，从而使处理速度更快、更准确、更高效。
原文链接
https://www.jedonline.com/2024/04/26/southwest-research-institute-matures-cognitive-ew-for-usaf/
https://www.swri.org/press-release/swri-awarded-64-million-advance-cognitive-electronic-warfare
相关内容：
美国空军研究实验室综合能力理事会（AFRL/RST）正在面向工业界征集“瞬态示范”(E-Gon)项目的白皮书提案。该项目旨在提升单个武器平台的态势感知和电子战(EW)性能。
根据项目描述，“E-Gon是一套为作战人员提供先进的战术单平台电子战（EW）能力软件套件。该软件套件增强了作战人员对电磁作战环境（EMOE）的理解，并侧重于算法适配、电子战系统管理和电磁作战环境的数据管理。该软件将使用符合Big Iron、传感器开放系统架构（SOSA）和开放任务系统（OMS）标准的硬件进行开发、加速、集成和测试。”
原文网址
https://www.jedonline.com/2024/05/15/afrl-solicits-advanced-ew-algorithms/
PPT下载地址https://pan.baidu.com/s/1omOgp6yt2w8eMpLCLEscHA?pwd=v9k0 提取码：v9k0
2018 年，DARPA 启动了“数字射频战场仿真系统 (Digital RF Battlespace Emulator, DRBE)” 项目，计划旨在创建世界上第一个大规模虚拟射频 （RF） 环境，用于开发、训练和测试先进的射频系统，例如雷达和电子战（EW）系统。目标DRBE环境将使众多射频系统能够在完全闭环的射频领域中相互交互，复制密集、响应迅速的真实射频环境。
随着射频系统越来越多地使用人工智能 (AI) 来帮助自动化和增强国防用途的功能。为了帮助满足测试和训练这些人工智能系统 的严格要求，需要虚拟模拟器。DRBE旨在开发一个大规模、交互式、射频仿真环境，为美国国防部提供急需能力，以经济高效的方式评估自适应、智能和分布式的下一代射频系统。
然而，当前的模拟环境依赖于传统计算，而传统计算无法产生计算吞吐量和速度来准确复制现实世界的射频交互、模拟物理测试范围的规模或满足更复杂系统的技术要求。为了克服这些限制，DRBE 将利用大规模多核计算硬件和高带宽数字交叉连接技术的进步模拟现实射频环境，考虑射频平台移动、信号传播效应和延迟、信号干扰以及射频系统之间的相互作用。根据这种仿真环境所需的功率和延迟要求，支持这些目标的电子架构超越了目前任何现有的电子架构。
原文网址
https://www.jedonline.com/2024/05/15/afrl-solicits-advanced-ew-algorithms/
扫描二维码，关注我们
