​Von spektraler Komplexität zu spektraler Überlegenheit: Herausforderungen und neue Ansätze in EMSO

Da elektromagnetische Spektrumoperationen (EMSO) immer komplexer werden, stellen sich Unternehmen, die Funktionen der nächsten Generation entwickeln, möglicherweise einige der folgenden Fragen:

• Was treibt die zunehmend umkämpfte elektromagnetische Umgebung von heute an?
• Welche technischen Herausforderungen prägen die EMSO-Entwicklung?
• Wie verändern integrierte Ansätze die Art und Weise, wie Systeme entwickelt und validiert werden?
• Welche Fähigkeiten werden benötigt, um die EMS-Überlegenheit in Zukunft aufrechtzuerhalten?

Dieses Whitepaper untersucht Trends, Herausforderungen und neue Ansätze, die moderne EMSO prägen, und untersucht, wie integrierte Entwicklungs- und Validierungsworkflows Unternehmen helfen, sich an eine zunehmend dynamische elektromagnetische Umgebung anzupassen.

DieElektromagnetische Spektrumoperationen (EMSO) umfassen die koordinierte Nutzung des elektromagnetischen Spektrums (EMS) zum Erfassen, Schützen und Handeln. Kurz gesagt, es umfasst drei Hauptmissionsbereiche: elektromagnetische Unterstützung (ES), elektromagnetischer Angriff (EA) und elektromagnetischer Schutz (EP). 

• ​ES konzentriert sich auf das Erfassen und Charakterisieren der Umgebung durch Erkennung, Abfangen und Identifizierung von Signalen.
• ​EA bedeutet, die gegnerische Nutzung des Spektrums zu stören, zu verwehren oder zu beeinträchtigen.
• ​EP gewährleistet die kontinuierliche Betriebsfähigkeit eigener Systeme auch bei Vorhandensein von Störungen, unabhängig davon, ob diese vorsätzlich oder unbeabsichtigt sind.

​Diese Funktionen arbeiten zusammen, um Bewusstsein, Entscheidungsfindung und Handeln innerhalb des Spektrums zu ermöglichen.

​EMSO ist wesentlich komplexer als noch vor einem Jahrzehnt, bedingt durch Veränderungen in der Umgebung und der Bedrohungslandschaft. Das Spektrum umfasst nun eine deutlich höhere Dichte an kommerziellen Sendern und Infrastruktur. Städtische und betriebliche Umgebungen werden von weit verbreiteten Systemen wie 5G-Mobilfunknetzen, Wi-Fi 6 und Wi-Fi 7 und einer wachsenden Anzahl von IoT-Protokollen mit geringem Stromverbrauch geprägt. Diese Technologien führen adaptive Verhaltensweisen in großem Umfang ein, einschließlich dynamischem Spektrumszugriff, Strahlformung und Frequenzagilität. Signalumgebungen sind daher weniger statisch, weniger vorhersehbar und mit vorkonfigurierten Ansätzen schwieriger zu charakterisieren.

​Gleichzeitig operieren gleichrangige und nahezu gleichrangige Gegner mit vergleichbarer technischer Raffinesse und fechten das Spektrum aktiv an. Elektronische Angriffstechniken, Wellenformen mit geringer Abhör- und Entdeckungswahrscheinlichkeit sowie koordinierte, domänenübergreifende Operationen gehören zunehmend zu den erwarteten Einsatzbedingungen. In diesen Szenarien wird allgemein davon ausgegangen, dass der Zugang zum Frequenzspektrum für Teile eines Einsatzes eingeschränkt, gestört oder verwehrt sein kann.

​Diese Faktoren verstärken die Mehrdeutigkeit innerhalb der elektromagnetischen Umgebung. Eine höhere Emitterdichte führt zu Überschneidungen in Frequenz, Zeit und Raum. Sowohl adaptive kommerzielle Systeme als auch vorsätzliche gegnerische Verhaltensweisen tragen dazu bei, dass sich Signale im Zeitverlauf verändern, was die Wirksamkeit statischer Klassifizierungsverfahren und Systeme mit starren Reaktionsmechanismen verringert. Der Erfolg der Mission hängt von der Fähigkeit ab, das Bewusstsein für die Umgebung aufrechtzuerhalten und auf diese Veränderungen zu reagieren und sich ihnen anzupassen.

Dieoperativen Strategien für EMSO haben sich parallel zur Umgebung entwickelt, wobei ein konsequenter Schwerpunkt auf der Erreichung und Aufrechterhaltung der Überlegenheit im elektromagnetischen Spektrum liegt. Dieses Ziel spiegelt die Notwendigkeit wider, die Handlungsfreiheit innerhalb des Spektrums beizubehalten und gleichzeitig die Fähigkeit eines Gegners einzuschränken, dasselbe zu tun. Jüngste Bestrebungen in der gesamten Branche zeigen eine Verschiebung hin zur Operationalisierung dieses Ziels durch Doktrin, organisatorische Ausrichtung und Investitionen in unterstützende Technologien.

​Innerhalb der US-Armee konzentrierten sich Initiativen wie das I2CEWS-Konstrukt auf die Integration von Geheimdienst-, Informations-, Cyber-, elektronischer Kriegsführungs- und Weltraumfähigkeiten, um die Koordinierung und Entscheidungsfindung zu verbessern. In neueren Übungen wurde die Zusammenarbeit dieser Funktionen in umkämpften Umgebungen betont, wobei besonderes Augenmerk auf die Verkürzung der Entscheidungszeiträume und die Ermöglichung der verteilten Ausführung gelegt wurde. Diese Änderung spiegelt einen umfassenderen Vorstoß wider, Sensorik, Analyse und Handlung so zu verbinden, dass sie mit den sich ändernden Signalbedingungen Schritt halten können.

​Die US Air Force hat ähnliche Prioritäten durch Konzepte verfolgt, die an Joint All-Domain Command and Control (JADC2) ausgerichtet sind. In den letzten Jahren wurden Anstrengungen unternommen, um den Datenaustausch, die Sensorintegration und die bereichsübergreifende Koordinierung zu verbessern, um schnellere und fundiertere Antworten zu unterstützen. Übungen und Demonstrationen haben die Rolle des elektromagnetischen Spektrums als Informationsquelle und Manöverraum verdeutlicht, was die kritische Notwendigkeit von Systemen verstärkt, die in Luft-, Weltraum-, Cyber- und terrestrischen Umgebungen kohärent arbeiten können.

​Diese Prioritäten spiegeln sich auch in umfassenderen Bemühungen des Verteidigungsministeriums wider, wie z. B. dem Combined Joint All-Domain Command and Control (CJADC2), das den Informationsaustausch und die Koordinierung zwischen teilstreitkräfteübergreifenden und koalitionären Streitkräften ausweitet. Mit zunehmender Reife dieser Konzepte beeinflusst die Fähigkeit, Daten über interoperable Architekturen auszutauschen und auf sich ändernde Bedingungen in verschiedenen Bereichen zu reagieren, weiterhin die EMSO-Entwicklung. Diese operativen Prioritäten werden durch die Eigenschaften der elektromagnetischen Umgebung selbst bestimmt.

​Die Überlastung des Spektrums bleibt ein bestimmendes Merkmal moderner Operationen. Hohe Emitterdichte führt zu Überschneidungen zwischen Frequenz, Zeit und Geographie, wobei Systeme mit unterschiedlichen Leistungspegeln, Prioritäten und Koordinierungsebenen arbeiten. Kommerzielle Infrastruktur, verbündete Systeme und gegnerische Signale tragen zu einer sich im Laufe der Zeit verändernden Umgebung bei. Ein effektiver Betrieb in diesem Bereich hängt davon ab, dass das Bewusstsein für die Umgebung gewahrt und zwischen Signaltypen unterschieden wird, wenn sich die Bedingungen ändern.

​Die Geschwindigkeit der Anpassung ist immer wichtiger für die betriebliche Effektivität. Entscheidungsfristen werden sowohl durch das Tempo der kommerziellen Technologieentwicklung als auch durch die Reaktionsfähigkeit der gegnerischen Systeme komprimiert. Dabei wird Wert auf Architekturen gelegt, die eine schnelle Neukonfiguration, kontinuierliche Updates und die Möglichkeit zum Einbeziehen neuer Informationen ohne Unterbrechung des laufenden Betriebs unterstützen. Die enormen Änderungen in der EMSO-Komplexität erfordern komplexere Tests, um die Komplexität der Betriebsumgebung zu imitieren.

​Die Integration über Domänen hinweg beeinflusst weiterhin, wie EMSO-Fähigkeiten entwickelt und eingesetzt werden. Das Spektrum erfordert Koordination zwischen traditionell getrennten Systemen und Organisationen. Fortschritte in diesem Bereich hängen von gemeinsam genutzten Datenmodellen, interoperablen Plattformen und Ansätzen ab, die es ermöglichen, dass in einer Domäne entwickelte Fähigkeiten Maßnahmen in einer anderen Domäne unterstützen und beeinflussen. Zusammengenommen spiegeln diese Strategien einen vernetzteren und zeitsensibleren Ansatz für EMSO wider, bei dem die Effektivität davon abhängig ist, wie gut Systeme und Betreiber in einer sich ständig ändernden elektromagnetischen Umgebung koordinieren, anpassen und handeln können.

​Die Umsetzung der EMSO-Strategie in die Praxis stellt eine Reihe technischer und betrieblicher Herausforderungen dar, die eng mit der Leistung von Systemen in realen Umgebungen verknüpft sind. Störungen bleiben ein hartnäckiger Faktor, der sowohl aus unbeabsichtigten Quellen als auch aus absichtlichen Aktivitäten von Gegnern stammt. Systeme müssen die Leistung auch bei Signalüberschneidungen, -verzerrungen und -unterbrechungen beibehalten, oft ohne klare Trennung zwischen nichtfeindlichen und gegnerischen Auswirkungen. Diese Bedingungen werden durch gegnerische Techniken erschwert, die Frequenzagilität, Wellenformen mit geringer Abfangwahrscheinlichkeit und koordinierte Übertragungsstrategien umfassen, wodurch die Effektivität statischer Erkennungs- und Antwortmethoden verringert wird.

​Diese Dynamik übt direkten Druck auf die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Signalklassifizierung und -antwort aus. Das Datenvolumen steigt weiter an, während die Zeit, die zur Verfügung steht, um auf diese Daten zu reagieren, weiter schrumpft. Es wird erwartet, dass Systeme in nahezu Echtzeit von der Erkennung zur Entscheidung übergehen und Modelle und Strategien aktualisieren können, wenn sich Signalbedingungen ändern.

​Die Erfüllung dieser Erwartungen wird oft durch fragmentierte Entwicklungs- und Bereitstellungsabläufe eingeschränkt. Tools zur Signalerzeugung, -erfassung, -analyse und -validierung sind häufig nicht miteinander verbunden, was den effizienten Übergang vom Konzept über den Prototyp zum einsatzbereiten System erschwert. Diese Herausforderung schränkt die Wiederholbarkeit ein und erschwert die Validierung der Leistung unter repräsentativen Bedingungen. Als Reaktion darauf konzentrierten sich die Bemühungen der Industrie auf integriertere und flexiblere Ansätze, die diese Phasen miteinander verbinden.

​Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen wird immer stärker, insbesondere zur Signalerkennung, -klassifizierung und -charakterisierung in komplexen Umgebungen. Diese Verfahren verbessern die Leistung unter Bedingungen, unter denen traditionelle Methoden kämpfen, und führen gleichzeitig neue Überlegungen zu Trainingsdaten, Validierung und Modelllebenszyklusmanagement ein. Diese Funktionen werden durch offene Architekturen und modulare, softwaredefinierte Plattformen unterstützt, die es Systemen ermöglichen, sich im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln. Der Funktionsumfang kann aktualisiert werden, ohne dass Hardware ausgetauscht werden muss, wodurch die Anpassung an neue Signale und Missionsanforderungen ermöglicht wird.

​Gleichzeitig werden hochgenaue Simulationen und digitale Zwillingsumgebungen verwendet, um komplexe elektromagnetische Szenarien vor dem Einsatz zu modellieren. Diese Modellierung ermöglicht es, Systeme unter einer Reihe von Bedingungen zu testen, die in Live-Umgebungen schwierig zu reproduzieren sein können, wodurch das Vertrauen in die Leistung vor dem Einsatz erhöht wird.

​Diese Elemente werden in Entwicklungsabläufen zusammengefasst, die schnelle Prototypenerstellung und Bereitstellung betonen. Die Verbindung von Entwicklungsumgebungen mit repräsentativen Testsystemen ermöglicht eine frühere Validierung und effizientere Übergänge vom Labor zum Einsatz, einschließlich der Möglichkeit, realistische Multi-Emitter-Szenarien zu erzeugen, RF-Daten zu erfassen und wiederzugeben und Systemantworten als Teil eines iterativen Prozesses zu emulieren.

​Industrieansätze für EMSO sind zunehmend um integrierte Fähigkeitsebenen strukturiert, die Entwicklung, Validierung und Betrieb innerhalb eines kontinuierlichen Workflows unterstützen. Diese Ebenen spiegeln wider, wie Systeme über den gesamten Lebenszyklus hinweg getestet, evaluiert und angepasst werden, anstatt sich auf einzelne Technologien isoliert zu konzentrieren.

​Realistische Umgebungserzeugung bildet die Grundlage für Entwicklung und Test. Systeme müssen anhand von Bedingungen bewertet werden, die die Komplexität von Betriebsumgebungen widerspiegeln, einschließlich des Vorhandenseins mehrerer Emitter, sich überlappender Signale und dynamischer Verhaltensweisen. Realistische Umgebungserzeugung umfasst die Möglichkeit, koordinierte RF-Szenarien und Radar-Zielumgebungen zu erzeugen, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln und eine kontrollierte Möglichkeit bieten, die Systemleistung unter repräsentativen Bedingungen zu bewerten.

​Aufbauend auf dieser Grundlage ermöglicht die High-Fidelity-Signalerfassung und -wiedergabe eine wiederholbare Analyse und Validierung. Die Mehrkanalaufzeichnung ermöglicht es Systemen, den gesamten Kontext der elektromagnetischen Umgebung zu erfassen, wobei Timing, Phase und räumliche Beziehungen zwischen Signalen beibehalten werden. Die deterministische Wiedergabe dieser Daten unterstützt konsistente Tests, Vergleiche des Systemverhaltens und Regressionsanalysen bei der Weiterentwicklung von Algorithmen und Konfigurationen.

​Diese Eingänge unterstützen die adaptive Verarbeitung und Neukonfiguration im System selbst. Softwaredefinierte Plattformen ermöglichen es, Signalverarbeitung, Wellenformerzeugung und Systemverhalten durch Software zu modifizieren, so dass Updates ohne Änderungen an der zugrunde liegenden Hardware möglich sind. KI und maschinelles Lernen unterstützen die Überlegenheit des elektromagnetischen Spektrums und hängen davon ab, wie effektiv sich Systeme an kontinuierliche Veränderungen in der Umwelt und der Bedrohungslandschaft anpassen. Das Tempo der Entwicklung über kommerzielle Technologien und gegnerische Fähigkeiten hinweg stellt kontinuierlich Anforderungen an die Schnelligkeit der Aktualisierung, Validierung und Bereitstellung von Systemen.

​Die künftige EMSO-Fähigkeit wird von der Fähigkeit geprägt sein, das Bewusstsein für die Umgebung aufrechtzuerhalten und innerhalb komprimierter Zeitpläne zu handeln. Dazu gehören kontinuierliche Fortschritte bei der Signalerkennung und -klassifizierung sowie Ansätze, mit denen Systeme die Leistung verbessern können, sobald neue Daten verfügbar werden. Diese Funktionen hängen vom Zugriff auf repräsentative Daten und der Fähigkeit ab, das Systemverhalten unter verschiedenen erwarteten Bedingungen zu validieren. Softwaredefinierte Ansätze unterstützen diese Anpassungsfähigkeit, indem sie eine Neukonfiguration über Software ermöglichen, die Notwendigkeit von Hardware-Neuentwürfen reduzieren und Systemen ermöglichen, sich im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln.

​Die Verbindung zwischen Entwicklungs-, Test- und Bereitstellungsumgebungen bleibt ein kritischer Faktor. Workflows mit realistischer Szenario-Erzeugung, hochgenauer Datenerfassung und -wiedergabe sowie wiederholbarer Validierung ermöglichen es, Systeme als Teil eines iterativen Prozesses zu testen und zu aktualisieren. Die Aufrechterhaltung der EMS-Überlegenheit hängt davon ab, wie gut Systeme und Workflows die kontinuierliche Entwicklung, Validierung und Anpassung im Laufe der Zeit unterstützen.

​Die Integration über Domänen hinweg beeinflusst weiterhin, wie EMSO-Fähigkeiten entwickelt und eingesetzt werden. Systeme müssen Informationen austauschen und kohärent in Luft-, Land-, See-, Weltraum- und Cyberumgebungen arbeiten, unterstützt durch interoperable Architekturen und zugängliche Daten.

​KI und maschinelles Lernen werden zunehmend innerhalb der adaptiven Verarbeitungsschicht eingesetzt, um Erkennung, Klassifizierung und Entscheidungsfindung in komplexen und zeitvariablen Umgebungen zu verbessern. Die Integration dieser Funktionen ist entscheidend für eine einheitliche und zuverlässige Leistung. Test- und Validierungsworkflows werden weiterentwickelt, um Umgebungserzeugung, Signalerfassung, -verarbeitung und -analyse in einem einheitlichen Rahmen zu verbinden. Dieses Framework ermöglicht die iterative Prüfung von Systemen, wobei Feedback aus jeder Phase die nächste beeinflusst. Das Ergebnis ist ein effizienterer Weg von der Entwicklung zur Bereitstellung, mit größerer Zuversicht, dass Systeme unter realen Bedingungen wie erwartet funktionieren.

​Die Aufrechterhaltung der EMS-Überlegenheit hängt davon ab, wie effektiv sich Systeme an kontinuierliche Veränderungen in der Umgebung und der Bedrohungslandschaft anpassen. Das Tempo der Entwicklung über kommerzielle Technologien und gegnerische Fähigkeiten hinweg stellt kontinuierlich Anforderungen an die Schnelligkeit der Aktualisierung, Validierung und Bereitstellung von Systemen.

​Die künftige EMSO-Fähigkeit wird von der Fähigkeit geprägt sein, das Bewusstsein für die Umgebung aufrechtzuerhalten und innerhalb komprimierter Zeitpläne zu handeln. Diese Fähigkeit umfasst kontinuierliche Fortschritte bei der Signalerkennung und -klassifizierung sowie Ansätze, mit denen Systeme die Leistung verbessern können, sobald neue Daten verfügbar werden. Diese Funktionen hängen vom Zugriff auf repräsentative Daten und der Fähigkeit ab, das Systemverhalten unter verschiedenen erwarteten Bedingungen zu validieren. Softwaredefinierte Ansätze unterstützen diese Anpassungsfähigkeit, indem sie eine Neukonfiguration über Software ermöglichen, die Notwendigkeit von Hardware-Neuentwürfen reduzieren und Systemen ermöglichen, sich im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln.

​Die Verbindung zwischen Entwicklungs-, Test- und Bereitstellungsumgebungen bleibt ein kritischer Faktor. Workflows mit realistischer Szenario-Erzeugung, hochgenauer Datenerfassung und -wiedergabe sowie wiederholbarer Validierung ermöglichen es, Systeme als Teil eines iterativen Prozesses zu testen und zu aktualisieren.

​Die Integration über Domänen hinweg beeinflusst weiterhin, wie EMSO-Fähigkeiten entwickelt und eingesetzt werden. Systeme müssen Informationen austauschen und kohärent in Luft-, Land-, See-, Weltraum- und Cyberumgebungen arbeiten, unterstützt durch interoperable Architekturen und zugängliche Daten.

​​Die beschriebenen Workflows basieren auf integrierten Tools, die realistische Szenario-Erzeugung, wiederholbare Validierung und schnelle Iteration unterstützen. Das NI-EMSO-Portfolio umfasst Radar Target Generation Software, Software zur Generierung von HF-Szenarien mit mehreren Emittern sowie Software zur mehrkanaligen HF-Aufzeichnung und -Wiedergabe, was Engineering-Teams dabei unterstützt, repräsentative Testumgebungen zu erstellen, die Systemleistung zu validieren und effizientere Entwicklungs- und Validierungs-Workflows zu etablieren.

• Das NI-System zur HF-Aufzeichnung und -Wiedergabe kennenlernen
• Weitere Informationen zum Multi-Emitter Generation System
• Neu in der Radar Target Generation Software
• Das USRP SDR für SDR-Anwendungen kennenlernen