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　　現代雷達通訊系統具備快速改變信號特點的能力，很難被飛機偵查系統或其他系統平臺截獲模仿。
　　這一現實促使美國國防部高級研究計劃局（DARPA）親自領導業界團隊將人工智能應用于電子戰（EW），形成一種新型作戰樣式，稱為“認知電子戰”。
　　今天和1970年代的技術之間的區別在于采用了易獲取的數字處理。這種處理方法使運營者可以有效地改變雷達和通信系統使用的波形。Tilghman說：“現在的問題是，如果我們繼續依賴舊方法，我們期待的雷達波形會被迅速改變，發展認知電子戰就是為了處理這類意料之外的情況。”
　　DARPA的新方法是使用機器學習算法實時偵測和標記雷達通信的發射，它可以瞬間學習分析其特點，然后產生一個對策。這并不是說系統會發明一個新對策。相反地，Tilghman說，認知電子戰“能推導出應該采用的正確對策。”當然，保密部門并沒有透露AI偵測評估和響應的速度有多快，只表示“時間足以滿足雷達對抗的需要”。
　　電子戰認知工作始于2010年，分為兩個部分：自適應雷達對策（ARC）和自適應電子戰行為學習（BLADE）。這兩種方法在阻斷敵人的雷達和通信上有不同性質。
　　認知電子戰的首次亮相可能在十年內，觀察家們推測可能會用于現代系統，如美國海軍的下一代干擾機（即用于EA-18G“咆哮者”電子戰飛機）或作為F-35有源電子掃描陣列（AESA）的一個附加干擾能力。DARPA模糊地表示：“我們專注于算法和人工智能。”Tilghman說：“我們實際使用的電子戰系統可能意味著任何形式。”
　　DARPA在今年早些時候開始了頻譜協作挑戰，挑戰競爭對手開發協作自動光譜系統，在密集的通信環境中共同優化帶寬。