인지 EW 실시간 시스템을 가진 고정 라이브러리를 대체합니다. 관찰, 학습, 결정 및 행동. 반복은 OODA 반복 같이 보입니다:
- 이름 * — 알 수없는 이미터는 캡처 및 특징 (주파수, 펄스 패턴, 변조).
- 지원하다 — 시스템은 위협의 유형을 인식하거나 새로운 무언가이며, 그 자리에 모델을 구축합니다.
- 사이트맵 — 적절한 대책은 선택 또는 심지어 합성 ( 아직 도서관에 있지 않은 파도 형태를 움직이지 않게 함).
- 이름 * — 카운터 측정은 적용되고 효력은 응답을 조정하기 위하여 반전됩니다.
아래 엔진은 기계 학습: 신호의 분류, 알 수없는 이미터에 대한 anomaly detection, 및 학습 방법 관찰 된 효과에 따라 잼을 최적화합니다. 이 시스템은 실제로 상대로 실험하고 어떤 일을 배우는 — 인간 또는 정적 라이브러리보다 빠른.
Adaptive 대인지
적응 EW predetermined limits 내의 매개 변수를 조정합니다 (예를 들어, 자동으로 잼 프로파일을 선택합니다). 인지 EW 계속: 그것은 새로운 해결책일 수 있습니다 뚱 베어 디자이너가 감독하지 않았다는 상황을 위해. 차이는 점차이지만 방향은 명확합니다. 미리 프로그래밍 된 학습.