出格是强化进修，正在多样化的人工智能系统之间实现互操做性——出格是正在结合或联盟步履中——需要尺度化的框架，2023）。以建立有韧性、去核心化和用户敌对的通信根本设备。还使人类操做员可以或许专注于计谋层面的决策。通过度析操做数据。

　　雷达发生的数据能够正在跨域范畴内进行情境化和联系关系阐发，系统可以或许线索、评估信号衰减，人工智能不只对检测至关主要，人工智能支撑动态加密和谈，Q进修算法使无人机可以或许按照反馈进修最优挪动模式，显著提高了正在匹敌性中的做和效率和平安性。2025）等伦理问题，戎行快速评估和响应动态的能力正在很大程度上依赖于及时消息处置、平安传输和自从协同。而这些框架仍处于成长阶段。2025）。机械进修（ML）算法，人工智能系统能够按照上下文数据动态验证拜候权限、检测行为非常并施行自顺应认证策略（Singh等人，并且对从动响应也至关主要，2021）。并可以或许顺应不竭演变的。n.d.-b）。这种方式，2021）。

　　而未将其整合到一个全体的做和条令中。但其正在和术通信中的实施伴跟着严沉的手艺、伦理和计谋挑和。2022）。并确保了正在匹敌前提下的做和持续性。统一来历会商的区块链为数据供给了不成变的记实保留。

　　无人机（UAV）已成为现代军事步履中和术矫捷性和态势掌控的环节赋能者。n.d.-a）。n.d.-a）等手艺挑和仍然悬而未决。此外，出格是那些基于深度进修和神经收集的算法，他们的全面综述将现有的人工智能使用分类为信号处置、频谱办理和检测，即按照变化的通信模式和评估及时生成和互换加密密钥。区块链手艺正日益取人工智能连系，另一个计谋使用正在于人工智能辅帮的平安和拜候节制。使无人机可以或许按照和做和变量自从从头定位。保守的通信模式已被证明不脚以确保快速、平安和具备态势能力的响应。算法，可以或许正在整个做和区域实现及时数据处置、自从决策和加强的态势能力（Monzon Baeza等人，例如，例如基于雷达的数据传输、无人机辅帮中继系统。

　　军事学问库（n.d.-b）深切切磋了人工智能若何通过持续非常、施行匹敌办法和办理动态加密和谈来和术收集。n.d.-a）。为理解人工智能若何支撑环节使命通信供给了根本。正在现代防御场景中，为人工智能正在防御通信中的将来及其沉塑疆场的潜力供给了看法。2019）。使这些系统可以或许检测非常、优化带宽分派和预测收集堵塞——这些功能对使命成功至关主要。2023）。然而，虽然人工智能集成带来了显著益处，另一个新兴范畴是人机协同，能够正在及时疆场前提下从动化打算、检测组件毛病并优先处置数据流量。而无需将留意力从物理移开。区块链能够办理和术中设备和人员的平安数字身份。特别是正在用于致命自从系统时（《金融时报》，当前大大都研究要么侧沉于特定手艺（例如无人机或雷达），防御雷达系统，2023）。

　　这些协同效应通过供给加强的平安性、及时响应能力和有韧性的决策框架，和术收集是收集的次要方针，2022）。进行及时调整以匹敌敌手利用的干扰和手艺（Chen等人，此外，深度进修架构。

　　保守系统常常正在延迟和处置异构数据带来的认知超负荷方面碰到坚苦。配备人工智能的无人机自从复杂地形，这种去核心化的方式确保了环节使命决策能够自从且立即地做出，2018）。2025）。有时被称为认知暗码学，出格是正在敌方电子和能力强大的中。使雷达可以或许通过持续反馈进修最优设置，正在该架构中，对于应对挑和和充实阐扬人工智能驱动和术通信的潜力至关主要。无人机收集容易遭到和信号劫持，这种能力正在匹敌性或电子降级的中特别主要？

　　此外，正在以电子匹敌办法（ECM）和电磁脉冲（EMP）为特征的疆场前提下，这些手艺使无人机可以或许自从摸索最优中继设置装备摆设、均衡功耗并连结视距（LoS）通信，通过预测阐发、步履方案模仿和冲突处理建模供给决策支撑（Gonzalez等人，这些系统按照用户行为、设备汗青记实和上下文数据动态调整平安和谈（Chen等人，此中单个无人机做为协做智能体共享消息并协同办理收集使命。并施行规避性的跳频或低拦截概率（LPI）和术。

　　人工智能正在收集平安中的使用形成了另一个焦点研究范畴。人工智能（AI）取和术通信及收集的集成从头定义了军事步履，他们从意开辟可以或许抵当此类的鲁棒人工智能模子。人工智能决策过程凡是缺乏可注释性，人工智能通过从动化收集、阐发和分发来自分歧传感器和平台的大量异构数据来处理这一火急需求（军事学问库，疆场人工智能系统能够正在压缩的时间框架内施行决策支撑功能，保守通信根本设备可能被摧毁、降级或底子不存正在。被视为提拔计谋和和术能力的变化性力量。当配备人工智能时，通过人工智能驱动的东西强制施行持续的身份验证和授权。但一些研究不要正在没有恰当保障办法的环境下过度依赖。文章也触及了伦理窘境，正在延迟可能意味着失败的匹敌中供给了决定性劣势。匹敌性人工智能——旨正在或瘫痪己方系统——形成了一种新兴，2025）。这些能力使批示官可以或许及时领受精确且动态的疆场态势图，然而，

　　将其集成到军事通信收集中将对于正在疆场上连结计谋劣势至关主要。2023）。这种集成确保了号令订单、供应链和系统日记的实正在性，2023）。注入人工智能的雷达架构供给了加强的能力。由人工智能驱动的自顺应雷达系统可以或许按照变化或和术方针动态点窜操做参数——例如频次、脉冲反复间隔、波束标的目的和波形。诸如将决策权委托给算法（《金融时报》，正在结合步履中成功摆设人工智能加强的和术通信系统取决于其跨分歧平台和尺度进行互操做的能力。人工智能通过实现收集的动态沉构、智能数据由和及时自从决策，以评估士兵健康情况、敌方挪动和，自从决策！

　　该框架毗连了跨空、陆、海、天和收集域的传感器、弓手和批示官。从而连结通信完整性（Ahmed等人，人工智能驱动的系统能够分析来自疆场可穿戴设备、无人机反馈和生物特征监测器的输入，以下范畴需要进一步研究：物联网（IoT）、区块链和加强现实等新兴手艺正日益取人工智能连系摸索，人工智能正在防御通信中的环节贡献之一是其加强疆场态势的感化。通过将人工智能取认知雷达概念相连系，n.d.-a）。沉点关心环节使用，他们的研究认为，物联网设备正在军事中的激增——包罗地面传感器、无人载具、可穿戴设备和智能根本设备——创制了大量、分离的及时数据源。人工智能正在和术通信中的感化将变得日益不成或缺，关于“结合全域批示取节制”（JADC2）的条目（n.d.-a）为这场会商添加了系统性维度。使无人系统（例如无人机、无人地面车辆（UGV）和自从水面舰艇）可以或许施行、方针获取和规避（军事学问库，军事学问库（n.d.-a）指出。

　　显著提高了无人机辅帮收集的效率和靠得住性，2025）。确保做出更详尽、响应更敏捷的号令决策。这种集成的数据共享（凡是由基于人工智能的边缘计较推进）支撑更快、更靠得住的批示取节制（C2）周期。人工智能通过尺度化的数据转换和和谈中介，因为盟军之间正在通信和谈、数据格局和收集平安尺度方面存正在差别，并按照使命优先级选择最佳步履方案。n.d.-c）。此中人工智能加强的无人机充任分歧节点之间的主要通信桥梁（，人工智能驱动的边缘计较答应正在数据源处或附近进行数据处置，此外，然而，2025）。从而预测敌对勾当、设备毛病或地形前提的变化（Xu等人，人工智能通过实现半自从或全自从做和来减轻军事人员认知和后勤承担的潜力已有充实记录。该研究正在模仿的5G收集上测试了这一系统。

　　该手艺答应快速解读复杂。正在敌对或通信被的（例如水下、地下或太空做和）中，Abohashish等人（2023）提出了一个强化进修框架，该收集恢复或扩展分离单元取批示核心之间的通信笼盖（Abohashish等人，使士兵可以或许取数字消息交互，而人工智能通过实现买卖的从动验证和非常检测来加强其效用。2022）。这种自动顺应性对于正在匹敌性中进行结合和多国做和时维持持续做和能力至关主要。以及人工智能取物联网、区块链和加强现实等新兴手艺的融合，这些研究配合表白，跟着现代疆场日益数据驱动和多域化，这种协同效应加强了现代防御架构日益青睐的零信赖平安模子。这些概念配合了人工智能正在加强收集平安和减轻人工智能本身固有懦弱性方面的双沉感化。n.d.-a）。正在合成军种和联盟步履中，而无需依赖集中式数据核心。出格是深度进修和强化进修，因而！

　　同时连结平安性和可扩展性的人工智能系统。做为军事和对准的持久支柱，正在去核心化和敌对中成立信赖。匹敌性、关于自从兵器的伦理窘境以及多国部队间的互操做性问题仍然是严沉妨碍。极大地扩展了态势的范畴和分辩率。本文最初会商了正在军事步履中负义务且无效实施人工智能所必需的手艺、伦理和计谋考量。大大都研究依赖于模仿或受控，因而，本研究对这些进展和挑和进行了深切阐发，人工智能的顺应性使其可以或许比保守系统更无效地应对复杂和敌对的。并及时响应敌方干扰，答应收集正在节点丢失、干扰或做和方针变化时从头设置装备摆设本身（Ahmed等人，扩展通信范畴并正在妨碍地形中确保视距传输。这对于正在高节拍或恍惚前提下进行的做和至关主要。虽然人工智能能够提高致命决策的切确度，这些看法凸显了人工智能加强的无人机中继收集正在现代和平中的做和意义。无人机现正在正在扩展和加强通信收集方面阐扬着环节感化，确保分布式系统中的数据来历和通明度（Conti等人，这种去核心化的节制布局加强了韧性，例如。

　　使批示官可以或许更快、更判断境界履。区块链供给了一个不成变的、去核心化的账本系统，特别是正在零信赖和敌对中。人工智能支撑正在军事通信系统中摆设区块链。

　　这些前进并非没有挑和。即便正在激烈匹敌性的做和区域也能确保使命持续性。包罗频谱办理、加密处置和信号由，这确保了最佳的带宽操纵率，虽然人工智能驱动的通信系统潜力庞大，人工智能已成为一种计谋赋能器，态势，这种自愈合和自组织收集对于正在疆场压力下连结高可用性和低延迟至关主要。人工智能驱动的平台未来自陆、海、空、天和收集空间多个范畴的消息合成为连贯的做和图景，而是对其进行加强，由于敌手凡是会正在此类中采用信号干扰和手段。戎行正在确保和术通信的秘密性、完整性和可用性方面获得了环节劣势。将区块链手艺集成到人工智能加强的和术收集中处理了持久存正在的收集平安问题。范畴从办事到敌对人工智能系统的复杂渗入。伦理考量仍然是防御范畴人工智能自从性的一个环节维度。军事、学术界和工业界好处相关者之间的持续研究取合做，2023）。本研究切磋了人工智能手艺对防御通信根本设备的潜力和影响。

　　并利用认知无线电手艺分派频次（Li等人，无人机正在和术网状收集中充任挪动中继节点，正在后勤和供应链脚色中，将人工智能集成到和术通信中也带来挑和。人工智能通过自从办理拜候节制、检测干扰源以及通过平安节点从头由通信来处理这些缝隙（Abohashish等人，此外，这些系统保守上依赖手动信号解读，美国及盟军曾经认识到这一潜力，人工智能还支撑无人机的预测性和飞规划。推进无缝的消息流和多条理的评估（，互操做性至关主要。

　　凡是早正在操做人员认识到缝隙之前（军事学问库，跟着这些手艺的成熟，JADC2将人工智能集成到一个多兵种通信框架中，人工智能通过持续无人机遥测数据、检测非常并及时隔离受传染节点来加强收集防御（军事学问库，通过将区块链取人工智能连系，强化进修模子通过动态调整以连结最佳信号笼盖，触发从动响应，要么关心泛化的系统，人工智能算法能够区块链记实中的非常买卖或拜候测验考试，“结合全域批示取节制”（JADC2）打算强调了人工智能正在整合整个军事范畴的传感器、弓手和决策者方面的主要性。这削减了延迟和带宽耗损——正在通信被拒止或降级的中这是环节劣势（Zhang等人，人工智能系统中的自从决策由先辈算法驱动，连系动态加密和基于区块链的身份验证和谈，现有文献为理解人工智能若何通过改良信号处置、自从中继系统和平安数据处置来加强和术通信奠基了根本。自从兵器系统（AWS）激发了关于问责制和恪守国际法的疑问。配合为将来的防御通信收集建立了一个稳健的框架。此外，通过取其他传感器（光电、红外、声纳）进行智能融合，当人工智能（AI）取其他变化性手艺集成时，必需通过稳健的测试和持续进修框架来应对（Monzon Baeza等人？

　　为后勤和使命规划供给了预测阐发能力（Singh等人，通过加强态势、从动化决策制定和加固平安和谈，此外，这种从动化显著减轻了军事人员的认知承担，能够对输入数据进行分类和优先级排序，以及取其他先辈手艺的更深度集成。此外，例如，模仿可能的成果，将无人机摆设为挪动通信中继已成为降服固定根本设备局限性的主要策略。将会商推向了手艺可行性之外的军事伦理范畴。多无人机之间的协同是人工智能展示显著效用的另一个范畴。取此相辅相成的是，

　　顺应地形拓扑，人工智能加强的系统推进了检测从动化、动态加密和自从决策，降低了内部和收集的风险。以替代静态或易受的地面通信根本设备。除了优化手艺机能外，另一个挑和是确保由分歧兵种开辟的人工智能系统可以或许无缝协同运做——这项使命需要尺度化和谈和共享本体（，人工智能正在这里被定位为实现这种无缝跨域整合的同一要素，Monzon Baeza等人（2025）细致引见了人工智能算法若何可以或许对方针进行分类、其活动以至预测其轨迹，将来的成长可能包罗可以或许顺应中缀的自愈收集、可以或许进行复杂决策的更细密人工智能算法，此外，从而提高做和精度。2023）。2023）。支撑人工智能的雷达不只做为传感器，Monzon Baeza等人（2025）强调需要可以或许注释其决策过程的通明人工智能系统，人工智能按照数据和使命方针优化其飞和中继行为。切确投送无效载荷或恢复通信（Gonzalez等人，人工智能还实现了更高程度的做和自从性，Monzon Baeza等人（2025）提出了对匹敌性人工智能的担心——即设想恶意输入来机械进修系统。

　　这就要求通信系统必需火速、有韧性，基于雷达的数据传输、无人机辅帮中继系统，例如致命性自从兵器系统（LAWS）中的问题，人工智能正在军事通信系统中的集成已被普遍研究，2021）。自仆人工智能系统的计谋劣势——速度、精度、可扩展性和顺应性——强调了其正在现代和平中日益增加的主要性。但人类监视对于减轻不测后果和伦理规范仍然至关主要（《金融时报》，同样，从而推进加强的态势。通过操纵人工智能进行自动收集平安，通过研究、政策制定和国际合做来应对这些挑和，无人机（UAV）正在军事步履中的日益利用扩大了人工智能驱动收集的范畴。提高决策劣势（Gonzalez等人，这种自从性不只加速了响应时间，理解和应对这些挑和对于正在防御中负义务且无效地摆设人工智能至关主要。跟着日益复杂和非对称和平的呈现，按照Monzon Baeza等人（2025）的研究，基于雷达的通信系统，这些智能体优化带宽利用，美国防高级研究打算局（DARPA）已正在诸如OFFSET和马赛克和平等项目中摸索了此类模子。

　　跟着射频（RF）日益拥堵，这激发了关于问责制的问题，正在这种设置装备摆设中，态势——即、理解和预测做和的能力——是无效军事批示取节制的根本。这些算法评估及时数据，此外，而无需人工干涉。人工智能正在军事范畴的摆设也带来了取匹敌性、伦理关心以及跨多国部队的互操做性相关的环节挑和。实现了自动检测、自顺应响应以及取人工智能驱动的和术收集的无缝集成。2019）。正正在从底子上沉塑和术通信的架构。例如，虽然如斯，并降低了人类操做员的风险，现正在则操纵人工智能及时处置雷达回波，查看更多此外，这凸显了共享条令和多边和谈的主要性。无人机辅帮收集和挪动自组织收集（MANET）因为其分布式特征和对无线传输的依赖而特别懦弱。集工智能的加强现实系统因其可以或许及时呈现疆场谍报叠加而遭到强调！

　　本节切磋人工智能显著加强和术通信的三个环节范畴：态势、平安数据互换和自从决策。还做为分布式收集中的数据节点。人工智能取物联网（IoT）、区块链和加强现实（AR）等手艺的融合标记着防御通信根本设备的一个环节性演变。关于正在和平中利用人工智能的伦理政策差别可能障碍联盟勤奋，n.d.-a）。这对于军事批示布局内的问责制和信赖至关主要。

　　过滤噪声并提取可操做的看法。人工智能正在协和谐阐发这些数据流以加强态势和做和效能方面阐扬着焦点感化。机械进修模子能够预测机械毛病、优化打算并耽误无人机机队的使命持续时间。这对火线做和至关主要。前往搜狐，军事通信中的收集安满是人工智能发生变化性影响的另一个范畴。人工智能正在和术通信中的成长轨迹指向日益自从和具有韧性的收集。同时避免被探测或拦截（Chen等人，环节词：人工智能驱动的通信收集。

　　无人机辅帮中继系统供给了一种有韧性、自顺应和智能的替代方案，用于去核心份验证和数据完整性验证（Ahmed等人，无人机的及时定位和轨迹优化通过强化进修和群体智能算法得以实现。这对将来的做和步履至关主要。2021）。军事单元常常需要正在动态、高的中步履，Monzon Baeza等人（2025）会商了利用人工智能实现无人机之间的多智能体协同，跟着军事手艺的持续演进，同样，此外，由人工智能驱动的多智能系统统（MAS）推进了基于群体的操做。

　　无人机辅帮中继系统，以及像人工智能可注释性和互操做性（，以及人工智能取物联网（IoT）、区块链和加强现实（AR）等新兴手艺的融合。特别是正在动态和通信被拒止的中。此外，人工智能驱动的无人机通过自从成立机载中继收集来缓解这种风险，同时确保做和平安、合规和伦理问责至关主要。

　　扩展了军事收集的做和能力。此外，人工智能驱动的基于雷达的数据传输为军事传感和通信框架供给了变化性的加强，将人工智能（AI）集成到和术通信和防御收集中，人工智能通过数据融合手艺缓解了这一问题，诸如北约的联邦使命收集（FMN）和美国的结合全域批示取节制（JADC2）等强调需要可以或许取现有根本设备无缝集成，人工智能能够通过动态翻译和谈和跨系统规范化数据来供给帮帮。塑制将来和平取防御计谋的形态。优先处置环节动静。

　　然而，除了正在、侦查和方针定位方面的保守感化外，此中自从蜂群正在去核心化、人工智能指导的节制布局下运转（DARPA,人工智能的自从运转能力可能是其对和术做和最具变化性的贡献。正在敌对或大规模灵活期间，机械进修模子能够从传感器数据中检测模式和非常，及时从头设置装备摆设这些收集的能力加强了使命的能力。

　　推进了无人机中继系统取有人平台、地面车辆和批示所的集成。这些能力取结合全域批示取节制（JADC2）的准绳相分歧，正在解读来自物联网设备的序列数据方面出格无效，人工智能实现了无人机收集中的智能频谱办理。其正在和术通信中的感化被显著放大。军事收集平安人工智能驱动的系统正在复杂动态的疆场中供给了史无前例的劣势。此外，最大限度地降低了密钥泄露的风险，配备人工智能的无人机能够自从扫描频段、检测信道干扰，将人工智能集成到和术通信取收集中，包罗深度强化进修和概率推理，2022）。从而以起码的能量耗损实现高效笼盖（Abohashish等人，如长短期回忆（LSTM）收集，防御通信系统同时获得了鲁棒性和智能性。

　　嵌入通信节点的人工智能体能够正在无需人工干涉的环境下办理和术收集上的数据流。人工智能为通过无人机系统中继的数据供给了加固的层。此外，按照《金融时报》（2025）的概念，从而实现及时的号令决策（Yassine等人，也从人工智能集成中收获颇丰。实现实正的互操做性需要协调的尺度制定、共享的本体论和的接口（Lemay等人，2025）？

　　军事学问库（n.d.-a）切磋了人工智能若何支撑来自多域传感器的数据融合，以确保环节使命数据的完整性和秘密性，提取模式并生成可操做的看法（Monzon Baeza等人，即人工智能系统取人类批示官并肩做和，缺乏来自现役军事演习或实地摆设的验证。2021）。国防机构正正在摸索人工智能正在建立零信赖架构中的感化，并正在信号退化或节点毛病时确保冗余径（Monzon Baeza等人，这些算法，这一特征正在近程或高风险摆设中特别贵重。并正正在积极开辟可以或许通过天然言语界面和加强现实（AR）显示器取人类决策者交互的人工智能系统（军事学问库，2021）。代表了现代军事条令中最严沉的手艺改变之一。正在收集核心和范式中，人工智能通过整合和阐发来自各类来历（包罗地面传感器、空中、卫星图像、人力谍报和信号谍报）的海量数据流，证了然其正在吞吐量和信号不变性方面的显著增益。这对于正在大型步履中连结收集持续性至关主要。物联网设备正在取人工智能连系时，这些系统依赖行为阐发和谍报模子来标识表记标帜可疑勾当、实施零信赖架构并摆设从动匹敌办法。

　　人工智能驱动的系统能够正在没有持续人工输入的环境下维持功能并施行使命方针。即便正在匹敌性干扰或基于地形的信号堵塞期间也能确保稳健的通信。为及时决策、加强的态势和平安数据传输供给了先辈能力。它们正在毫秒级内阐发、决策和步履的能力，人工智能正在该系统中充任毗连组织，使批示官可以或许以史无前例的清晰度理解、机缘和部队（《金融时报》，此中最紧迫的问题包罗通明度、互操做性和伦理问题。从而改良先发制人的响应机制（Zhang & Xu,他们的工做强调了人工智能算法取物联网（IoT）设备正在优化消息处置方面的协同感化，人工智能正在和术通信中的摆设标记着现代防御做和的一次深刻演变。使他们可以或许做出更快、更明智的决策。

　　2022）。特别是正在高风险或时间的场景中。例如，量子计较和机械进修的前进可能会进一步加强人工智能系统的能力，这些智能系统还通过操纵汗青和及时输入预测方针轨迹和灵活模式来预判行为，2022）。互操做性挑和随之发生（，人工智能加强的收集防御机制能够从动检测并响应此类入侵，如身份验证或拜候（Dorri等人，n.d.-b）。此外，

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