Un nuevo enfoque de aprendizaje de la máquina podría mejorar el rendimiento del radar en entornos congestionados.
Un nuevo enfoque de aprendizaje de la máquina podría mejorar el rendimiento del radar en entornos congestionados.Los investigadores del Laboratorio de Investigación del Ejército y de Virginia Tech han desarrollado una forma automática de que los radares funcionen sin problemas en entornos congestionados y de espectro limitado, originados por los sistemas de comunicaciones comerciales 4G LTE y los futuros 5G.
«Las futuras implantaciones de este algoritmo en los radares actualmente en servicio y en desarrollo del Ejército proporcionarán un dominio del espectro sin precedentes», dijo el investigador del Ejército, Dr. Anthony Martone. «Esto permitirá el uso de los radares para el rastreo de objetivos atacantes, mientras se mitigan las interferencias para maximizar el rango de detecciones».
Los investigadores examinaron cómo los futuros sistemas de radar del Departamento de Defensa compartirán el espectro con los sistemas de comunicaciones comerciales. El equipo empleó el aprendizaje por máquina para aprender el comportamiento de las interferencias siempre cambiantes en el espectro y encontrar un espectro limpio para maximizar el rendimiento del radar. Una vez que se identifica el espectro limpio, las formas de onda se pueden modificar para que encajen mejor en el espectro.
Esta investigación forma parte de un programa de defensa más amplio para implementar el procesamiento de señales adaptables y algoritmos de aprendizaje automático en plataformas de radar definidas por software para un comportamiento autónomo en tiempo real.
El equipo está liderando los futuros trabajos de investigación y desarrollo para hacer posible el radar cognitivo y compartir nuevas áreas de investigación dentro de la comunidad de radares, con la intención de continuar el desarrollo usando plataformas de radar definidas por software más avanzadas.
El equipo publicó su investigación, Deep Reinforcement Learning Control for Radar Detection and Tracking in Congested Spectral Environments, en la revista IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking.
Fte. Army.mil
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