Militer.or.id : Berita Militer Indonesia dan Dunia

Northrop Kembangkan Algoritma Guna Meretas Radar Musuh

Militer.or.id – Northrop Kembangkan Algoritma Guna Meretas Radar Musuh.

Jet tempur peperangan elektronika Boeing EA-18G Growler © Senior Airman John Linzmeier via Wikimedia Commons

Militer.or.id – Northrop Grumman berencana akan mengembangkan algoritma pembelajaran mesin guna membantu sistem peperangan elektronika Boeing EA-18G Growler untuk menyematkan dan meretas sinyal radar musuh yang berubah cepat, seperti dilansir dari laman Flight Global.

Algoritma pembelajaran mesin seperti itu akan diperlukan terhadap radar-radar musuh yang gesit, adaptif dan tidak dikenal atau mode radar, menurut pengumuman kontrak cost-plus-fixed-fee sebesar $ 7,3 juta oleh Angkatan Laut AS (US Navy) pada 25 April.

Pemancar frekuensi radio (RF) modern, termasuk radar pemindai secara elektronik aktif (AESA), dapat mempergunakan teknik yang disebut sebagai “frekuensi hopping” untuk membingungkan sistem yang mendeteksi dan mengacak sinyal mereka.

Melawan teknik radar dinamis seperti itu jauh lebih rumit dengan beroperasi di wilayah udara yang semakin ramai dengan sinyal RF sipil dan juga komersial.

Dengan pembelajaran mesin alias “machine learning” ini dapat membantu kru EA-18G Growler menemukan sinyal radar yang tidak bersahabat di antara “noise” dan lantas mengarahkan unit serangan elektronik pesawat untuk mengacak sinyal-sinyal itu.

Perangkat lunak “machine learning” menggunakan metode statistik untuk menemukan pola dalam pengaturan atau set data besar yang akan sulit untuk bisa dianalisis secara efisien dengan perhitungan tangan atau metode komputasi lainnya.

EA-18G Growler milik US Navy memang dirancang untuk membutakan musuh dengan mengacaukan atau menghancurkan radar dan sistem komunikasi mereka. Pekerjaan kontrak ini direncanakan akan dilakukan di Bethpage, New York, dan diharapkan akan selesai pada bulan Desember 2019.

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *