레이더 및 EW 연구 및 프로토타이핑 테스트베드 구축

레이더 및 EW 연구자와 시스템 엔지니어는 알고리즘에 집중하는 대신 테스트베드 인프라를 구축하는데 상당한 시간을 소비해야 하는 경우가 많습니다. 이렇게 낭비된 노력은 새로운 아이디어를 화이트보드에서 하드웨어 데모, 현장 시스템으로 빠르게 옮기는 데 장애가 됩니다. 연구자와 시스템 엔지니어에게는 새로운 요구사항에 적응할 수 있는 유연성, 다중 채널 아키텍처로의 확장성, 인지 기능을 위한 인공 지능, 그리고 IP를 시뮬레이션에서 하드웨어로 신속하게 마이그레이션하기 위한 개방형 소프트웨어가 필요하며 이를 통해 다음을 지원할 수 있습니다.

• 최소한의 사용자 정의 하드웨어 및 펌웨어 개발으로 하드웨어 테스트베드를 신속하게 구축 
• 배열 전체에서 여러 전송 및 수신 체인을 동기화하고 여러 채널 데이터를 I/O에서 프로세서로 이동시킬 때 병목 현상을 방지
• 스펙트럼 간섭 회피, 클러터 억제 및 자동 표적 인식과 같은 새로운 기능을 평가하기 위해 신호를 인라인으로 처리
• 인지 레이더가 새로운 표적, 대응책 및 채널 조건에 적응할 수 있도록 하는 기계 학습 알고리즘을 구현