电子战（EW）涉及在受干扰的频谱环境中，通过多个无线电频率传感和发射平台进行非合作交互。操作人员需要管理频谱资源、共享关键情报，并有效干扰威胁发射器。现代RF系统的复杂性和威胁发射器的敏捷性，要求系统能够以机器速度处理大量信息，并且通常需要很少或无需人工干预。
下面我们来看看机器学习(ML)在发射机识别和资源管理中的应用：
传统的EW系统在应对现代威胁发射器的敏捷性方面存在困难。ML技术可以实时适应电子攻击（EA）技术，比人类操作员更快。EW系统需要对电磁（EM）频谱进行精确的态势感知。传统系统在同时监控大范围频谱方面能力有限。ML可以高效处理大量信号数据，提前识别关键模式并减少系统负载。
自动调制识别（AMR）
AMR是一种技术，用于自动识别和分类无线电信号的调制类型。在电子战、通信和信号处理领域，识别信号的调制类型是至关重要的，因为它有助于解码、干扰或保护通信信号。
AMR涉及使用ML算法自动识别截获信号的调制方案，对于理解和对抗敌方通信和雷达系统至关重要。将ML应用于AMR可以显著提高信号识别的速度和准确性，从而增强电子战操作的效果。
文档中FEATHR项目探索了深度特征表示模型在AMR中的应用。特征学习模型可以识别和分类超出预定义标签的新调制类型。另外，三重损失是一种特征学习方法，通过学习调制类别之间的关系来聚类数据。这种方法允许分类已知调制和新观察到的例子。
自主资源分配
自主资源分配指的是在不依赖人工干预的情况下，系统能够根据实时数据和预设目标自动调整和优化资源的分配。其核心在于利用先进的算法和技术，如机器学习和人工智能，来分析和预测资源需求，并动态调整资源配置，以确保最佳的效能。
现代电子战环境复杂多变，传统的人工干预方式难以应对实时性和灵活性的要求。电子战系统需要在瞬息万变的电磁频谱环境中快速识别和干扰敌方信号，同时保护己方信号不受干扰。
使用ML技术实时优化电子战资源（如干扰和感知资产）的分配确保了资源的高效利用，以对抗威胁并实现任务目标。自主资源分配有助于管理电磁频谱的复杂和动态特性，提高电子战操作的整体效果。
文档中IL'EA Maestro项目开发了使用基于模型的随机优化和近似贝叶斯推理的方法来解决资源分配问题。这种方法结合了领域知识，减少了学习负担并提高了系统性能。
