频谱感知
频谱感知
频谱感知技术 - 隐马尔可夫模型
有N个桶，M个不同颜色的球，按某一概率分布a选出 桶1，然后再桶1中按某一概率分布b选球i，报告球i的颜色。
噪声在周期频率a上不呈现谱相关特性； 当a=0时 当a 0时
a a a Sx ( f ) Sn ( f ) Ss ( f ) ，存在主用户 a a Sx ( f ) Sn (f)
，不存在主用户 ，存在主用户 ，不存在主用户
a a Sx ( f ) Ss (f)
a Sx (f)0
频谱感知技术 - 主用户接受端检测
H*表示次用户检测出主用户信号存在事件；
H * 表示次用户未检测出主用户信号存在事件；
则：检测概率：Pd =P(H*|H1）
虚警概率：Pf=P(H*|H0)
单点感知 - 能量检测
• 原理：通过检测一定频带范围内作能量积累，看能量 是否高于一定门限，作为信号是否存在的判断标准。
在AWGN(加性高斯白噪声)信道下，次用户对接受信号进行N次采样， 在第n次采样中接受信号的检测模型表示为：
频谱感知
—— 杨劲松
主要内容
频谱感知简介
单点感知
协作感知 隐马尔可夫模型
控制信道设计 感知系统设计上的权衡
频谱感知简介
• 背景：研究发现，在无线电通信中，一些频段资源在很多时候 并没有被充分利用，一些频段只是被部分利用，而另一些频段 在同一时刻或同一地方却严重紧张。 • 频谱共存方式：在不改变频谱分配总体结构的前提下，允许无 线电用户以“伺机介入”的方式介入授权用户的空闲频段，以 提高频谱利用率。 主用户：共享频谱资源的授权用户。 次用户：择机使用主用户频谱资源的非授权用户。 频谱空穴：没有被主用户使用的频段。 • 频谱感知的本质：次用户通过对接受信号进行检测来判断某信道 是否存在主用户。（频谱感知的目的就是发现频谱空穴）
无线通信中的频谱感知技术研究
无线通信中的频谱感知技术研究随着移动互联网的快速发展，无线通信技术也逐步进入了人们的日常生活。
随之而来的频谱资源的紧张状况也引起了各界的关注。
对于频谱资源的高效利用已经成为了无线通信技术研究的重点之一。
频谱感知技术的出现，成为了频谱资源高效利用的重要手段。
本文对于无线通信中的频谱感知技术进行总结和探讨，以期为该领域的研究工作提供一定的参考。
一、频谱感知技术的概念频谱感知技术是指通过一定的信号处理算法和系统架构，使无线通信终端设备能够在工作过程中实时感知到当前环境中可用的频谱资源，然后根据感知到的结果进行合理的频谱分配和组网，以达到更有效的频谱利用能力。
二、频谱感知技术的分类频谱感知技术根据不同的应用场景和技术手段，可以分为以下几类：1.基于能量检测的频谱感知技术基于能量检测的频谱感知技术是通过检测周围环境中噪声等信号所占用的频谱带宽，然后减去该噪声信号，得到该频段的空闲带宽。
这种感知技术的优势在于硬件成本低，但是在弱信号环境下性能会受到限制。
2.基于协作感知的频谱感知技术协作感知的频谱感知技术是指当一个节点无法感知到某一频段时，它可以将任务协作给其他节点进行感知，将结果反馈给请求节点。
这种感知技术的优势在于感知的效率更高。
3.基于定位感知的频谱感知技术基于定位感知的频谱感知技术是通过无线信号的传输距离、接收信号的强度等信息，将信号源的位置信息联合利用到频谱感知过程中。
这种感知技术的优势在于依赖信息更加全面，能够进行更加准确的频谱感知。
三、频谱感知技术的应用领域随着移动互联网的不断普及，频谱资源的利用效率越来越受到重视。
频谱感知技术作为一种提升频谱利用效率的手段，已经得到了广泛的应用。
目前，频谱感知技术主要应用在以下几个领域：1.增强无线电波接收的能力利用频谱感知技术，可根据当前环境的变化调整无线通信设备的天线参数，以使设备的接收能力得到提升。
2.提高频谱利用效能频谱感知技术可以帮助终端设备快速找到空闲的频段，增加频谱利用效能，从而提高系统吞吐量。
通信电子中的频谱感知技术
通信电子中的频谱感知技术随着通信电子技术的不断发展，频谱感知技术逐渐成为了一个备受瞩目的研究领域。
频谱感知是通过合理利用无线电频谱，减少电磁波污染和有效提高无线电频谱利用率的一种新型技术。
本文从频谱感知技术的应用背景、原理、技术路线、应用前景等方面进行介绍。
一、应用背景频谱感知技术主要应用于无线电通信、雷达、电子战等方面。
无线电通信如今已经成为了日常生活中不可或缺的一部分，如手机、无线路由器等。
而这些设备对于频率资源的需求不断增加，因此频谱感知技术应运而生。
同时，雷达与电子战也是频谱感知技术应用的其他领域。
雷达系统通过接收回波信息，可以实现目标探测和跟踪等功能。
而电子战则是利用电磁波干扰敌方的通信、雷达、导航系统等。
频谱感知技术的应用可以有效提高雷达和电子战系统的性能，以更好地完成任务。
二、原理频谱感知的核心是对无线环境中的电磁波进行探测和识别。
传统无线电通信中，频谱资源是通过分配一定的频率范围给不同用户实现的。
而频谱感知技术则实现了对无线环境中的未利用频率资源进行探测，并进行利用。
具体而言，频谱感知技术分为两个方面：一是通过信号处理技术对电磁波信号进行分析，以确定信号频率、功率、带宽等参数；二是通过数据处理和运算，确定无线电频谱的利用情况和未利用部分，以便随时进行动态频谱分配。
三、技术路线频谱感知技术的应用在各个领域都有所不同，因此技术路线也有所不同。
以无线电通信领域为例，其技术路线主要包括以下阶段。
第一步是频谱探测：通过无线电接收器对频道中的电磁波进行探测，获取信号参数并提取其中的控制信号和语音数据等信息。
这个阶段的物理性质包括信号的影响范围、探测临界值的选择和加速快速探测等。
第二步是频谱分析：利用通信设备和计算机进行分析处理，获取信号的频谱特性和频谱特征等。
数据的处理包括对信道带宽和噪声等参数的分析。
运算分析的流程包括数字滤波器的参数处理、谱分裂分析的参数运算、锁相环和分频部分的设计等。
第三步是频谱控制：通过软件定义无线电等通信技术，控制频谱资源的动态分配和共享。
无线电频谱感知技术研究
无线电频谱感知技术研究无线电频谱感知技术（Radio spectrum sensing technology）是一种能够对当前环境中的无线电频谱进行实时监测和感知的技术。
在无线通信系统中，频谱是一种十分重要的资源，但是由于无线电频谱的有限性和复杂性，频谱的利用效率一直是无线通信系统的瓶颈之一。
因此，频谱感知技术的使用对于提高无线通信系统的频谱利用效率和性能至关重要。
频谱感知技术的主要目标是通过对无线电频谱进行实时监测和分析，以获得当前环境下的频谱使用情况。
通过感知到的频谱信息，无线通信系统可以根据实际情况进行频谱资源的分配和管理，避免频谱的冲突和争夺，提高系统的容量和可靠性。
频谱感知技术主要包括两个关键环节：频谱检测和频谱识别。
频谱检测是指通过对频谱信号进行实时采样和处理，来检测是否存在较强的信号传输。
一般采用能量检测和周期检测等方法来实现频谱检测。
频谱识别是指通过对检测到的信号进行分析和处理，来判断信号的类型和属性。
常用的频谱识别方法包括周期识别、功率谱密度估计和模式识别等。
频谱感知技术的研究主要集中在以下几个方面：首先，频谱感知技术需要解决的一个重要问题是如何精确地感知到当前环境中的频谱信息。
由于无线电频谱是一个动态变化的环境，有时信号非常微弱，有时信号强度很大，因此如何准确、快速地感知到频谱信号是一个挑战。
目前，有很多成熟的频谱感知算法和技术被提出来，包括基于能量检测的方法、基于周期性的方法和基于功率谱密度估计的方法等。
通过采用合适的感知算法和技术，可以使系统能够实时监测并反馈当前频谱使用情况，从而合理分配频谱资源。
其次，频谱感知技术需要解决的另一个重要问题是如何准确地识别感知到的频谱信号。
不同类型的无线电信号具有不同的特点和属性，因此准确地识别信号类型对于频谱感知至关重要。
传统的频谱识别方法主要依赖于专家经验和手动设置的规则，其性能受限。
近年来，随着机器学习和模式识别等技术的发展，基于机器学习的频谱识别方法逐渐成为研究的热点。
无线电频谱管理中的频谱感知技术研究
无线电频谱管理中的频谱感知技术研究在现代社会，无线电通信已经成为了人们日常生活中必不可少的一部分。
但是频谱资源是有限的，其利用效率也成为了无线电通信领域中的一个不断发展和完善的问题。
因此，在无线电频谱管理中，频谱感知技术的研究也受到了广泛的关注。
一、频谱感知技术的概念频谱感知技术是指通过一种具有智能特性的无线电系统，利用先进的信号处理技术和智能算法，对周围的无线电环境中的频率、功率、占用等参数进行实时感知，从而能够有效地预测、检测、识别和管理周围的无线信号。
这一技术可以显著提高频谱资源的使用效率和频谱管理的安全性，是目前业界普遍关注和推崇的技术。
二、频谱感知技术在无线电频谱管理中的应用1. 频谱监测和冲突检测频谱感知技术可以实现对无线电环境中的频率占用情况进行实时监测和感知，从而能够预测各种无线电信号的占用情况，检测到未经授权的频率和占用冲突情况。
这一技术可以有效地提高频谱管理的安全性和协调性，保护无线电通信的正常进行。
2. 频谱资源的共享利用频谱产权制度下，频谱资源的利用主要由频率使用者或者持有者进行管理。
但是对于部分频率资源来说，因为其占用较少或者存在部分闲置，其利用率也相对较低。
频谱感知技术可以将这些闲置的频率资源进行感知和捕捉，并为其他频率使用者提供共享利用的机会，从而有效提高频谱资源的利用效率。
3. 管理与调试频谱感知技术还可以有效地辅助于无线电频谱的管理和调试。
其可以获取无线电环境中较为详细的频率和占用情况，并且可以在无线电频谱中搜索到错误发射源，实现频率的占用与保护，提高频段利用率。
三、频谱感知技术的研究方向1. 感知技术的精度和性能优化由于无线电环境中存在多种干扰和复杂信道，频谱感知技术的精度和性能优化显得尤为重要和难点。
需要进一步对感知技术的信号处理算法和网络优化进行探索和应用，提高感知技术的精度和可靠性。
2. 共享经济模式下的频谱共享频谱感知技术在频谱共享、频谱交易等方面也有着广泛的应用前景。
频谱感知算法演示版
频谱感知算法演示版频谱感知算法是一种用于无线电通信系统的关键技术，通过对无线电频谱的实时监测与感知，可以有效地提高频谱利用率、减少干扰，为无线通信提供更好的服务。
本文将介绍频谱感知算法的原理和应用，并根据实际情况进行一次演示。
频谱感知算法的原理是基于无线电通信系统中的主动监听和动态频谱分配。
传统的频谱分配方式是静态分配，即将一定频谱范围内的频率资源按照特定规则分配给不同的用户或系统。
但这种分配方式存在很大的浪费和低效问题，因为不同时间和空间上的频率资源利用率会有很大差异。
1.频谱监测：频谱感知设备首先对指定频谱范围内的信号进行采集和分析，获取到该范围内的频率分布和信号强度等信息。
2.频谱解析：通过对采集到的信号进行解调和解码，频谱感知设备可以分析不同信号的频谱占用情况和使用模式，找出频谱资源分配的规律和差异。
3.频谱评估：根据频谱分析的结果，频谱感知设备可以评估当前频谱资源的利用率和可用性，以便进行下一步的频谱分配决策。
4.频谱分配：基于频谱评估的结果，频谱感知设备可以动态分配频谱资源给需要通信的用户或系统，以最大限度地提高频谱利用率和减少干扰。
频谱感知算法的应用非常广泛，可以用于各种无线通信系统中。
例如，在移动通信中，频谱感知算法可以用于智能天线系统，即根据当前的信道状态和负载情况，动态地选择最佳的接收和发送天线，以提高通信质量和容量。
在物联网中，频谱感知算法可以用于协调多种无线设备的频谱使用，避免干扰和冲突。
在无线传感器网络中，频谱感知算法可以用于动态调整节点的通信频率和功率，以实现能耗优化和网络自适应。
下面通过一个演示来说明频谱感知算法的具体应用。
假设有一个无线通信系统，其中包括若干个用户和一个频谱感知设备。
首先，频谱感知设备需要对所有可能的频率资源进行监测，并记录下当前的占用和信号强度信息。
然后，频谱感知设备可以根据这些信息对频谱资源进行评估，找出可用的频率资源。
接下来，频谱感知设备可以根据用户的通信需求和信号质量要求，动态地分配可用的频谱资源给不同的用户。
频谱感知技术在5G网络中的应用
频谱感知技术在5G网络中的应用5G技术是当前互联网发展最具前途的技术之一，它将为世界带来更快更稳定的网络连接。
而频谱感知技术则是在这个过程中不可或缺的一环。
本文将深入介绍频谱感知技术在5G网络中的应用。
一、什么是频谱感知技术频谱感知技术，又称频谱感知（Spectrum sensing），是指通过某种方式（如软件无线电等）对当前可用的无线电频谱进行实时检测和分析，以确定信号传输的空闲频段，从而最大程度地利用当前可用的频谱资源。
频谱感知技术的主要优势在于，能够为5G网络提供更为精准的频谱检测和分析，从而最大限度地提高无线网络的传输效率和可靠性。
同时，频谱感知技术还可以更好地适应不同类型的信号传输需求，为5G网络提供更为灵活和多样的信号传输方式。
二、频谱感知技术在5G网络中的应用1. 频谱分配5G网络中采用的毫米波技术需要更大的频谱带宽以提供更高的传输速度，并提高网络的稳定性和可靠性。
而频谱感知技术可以自动检测网络中可用的频谱资源，并根据网络的需求动态调整分配方式，从而保证网络传输的高效性和稳定性。
2. 去干扰在实际的网络中，有可能会受到其他电磁干扰信号的影响，导致网络传输存在各种问题。
而频谱感知技术可以通过实时进行干扰检测和跟踪，从而及时进行干扰消除，提高网络传输的稳定性和可靠性。
3. 跨网络协调在不同的网络之间进行通信时，由于网络制式和传输技术的差异，会导致数据传输和接收的效果不尽如人意。
而频谱感知技术可以通过检测不同网络的频谱分布情况，提供更为灵活和精确的信号转换方式，从而更好地适应不同网络之间的传输需求。
4. 多重连接5G网络要实现无缝连接和切换，需要更为精准和高效的信号检测和分析。
而频谱感知技术可以为5G网络提供多重连接的支持，同时可以精确地检测和分析所有连接的频谱，以确保数据传输的高效性和稳定性。
三、总结频谱感知技术是5G网络中不可或缺的精准信号检测和分析技术。
它通过实时检测和分析无线电频谱来确定信号的空闲频段，从而为5G网络提供更高效、更可靠和更灵活的信号传输方式。
无线通信中的频谱感知技术使用教程
无线通信中的频谱感知技术使用教程在快速发展的无线通信领域，频谱资源的有效管理和利用变得尤为重要。
频谱感知技术（Spectrum Sensing）被广泛应用于无线通信系统中，以实现对无线频谱的实时监测和利用。
频谱感知技术是指通过对无线信号进行分析和识别，获取频谱使用信息的过程。
它的基本原理是利用无线接收器对当前频谱环境进行扫描和监测，以确定频谱是否被其他用户占用。
一、频谱感知技术的作用和意义频谱感知技术可以实现无线频谱资源的智能管理和利用，具有以下重要作用和意义：1. 频谱利用效率提高: 频谱感知技术可以实时监测频谱使用情况，避免频谱浪费和冲突，提高频谱利用效率。
通过及时发现闲置频谱和利用瞬时间隙，其他用户可以共享这些闲置频谱，从而提高整体的频谱资源利用率。
2. 频谱共享机会增加: 频谱感知技术可以帮助无线通信系统实现频谱共享，减少频谱争用。
通过对频谱的实时检测和感知，可以确定频谱是否被其他用户占用，并在无干扰的条件下利用这些频谱。
这将为不同的无线通信网络提供更多的频谱共享机会，促进交叉网络的互操作性。
3. 频谱调整和优化: 频谱感知技术可以对频谱环境进行全面的分析和评估，找出频谱使用的瓶颈和问题。
通过对频谱利用情况的监测和感知，可以对频谱资源进行合理的调整和优化，以满足不同无线通信系统的需求。
二、频谱感知技术的分类根据感知信息的来源和处理方式，频谱感知技术可以分为以下几类：1. 盲感知技术（Blind Sensing）: 盲感知技术是指通过对接收信号的特征进行分析，获取频谱使用信息。
这种技术不需要预先了解周围频谱环境的信息，可以自适应地感知频谱。
常见的盲感知技术有能量检测、周期性特征检测和冲击响应检测等。
2. 协作感知技术（Cooperative Sensing）: 协作感知技术是指通过多个用户共同感知和分析频谱使用情况。
在协作感知中，不同用户之间可以进行频谱感知结果的交互和共享，以提高频谱感知的准确性和可靠性。
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/article/11-09/422921315975560.html
频谱感知，是指认知用户通过各种信号检测和处理手段来获取无线网络中的频谱使用信息。
从无线网络的功能分层角度看，频谱感知技术主要涉及物理层和链路层，其中物理层主要关注各种具体的本地检测算法，而链路层主要关注用户间的协作以及对本地感知、协作感知和感知机制优化3 个方面。
因此，目前频谱感知技术的研究大多数集中在本地感知、协作感知和感知机制优化3个方面。
文章正是从这3个方面对频谱感知技术的最新研究进展情况进行了总结归纳，分析了主要难点，并在此基础上讨论了下一步的研究方向。
1 本地感知技术
1.1 主要检测算法
本地频谱感知是指单个认知用户独立执行某种检测算法来感知频谱使用情况，其检测性能通常由虚警概率以及漏检概率进行衡量。
比较典型的感知算法包括：
能量检测算法，其主要原理是在特定频段上，测量某段观测时间内接收信号的总能量，然后与某一设定门限比较来判决主信号是否存在。
由于该算法复杂度较低，实施简单，同时不需要任何先验信息，因此被认为是CR系统中最通用的感知算法。
匹配滤波器检测算法，是在确知主用户信号先验信息(如调制类型，脉冲整形，帧格式)情况下的最佳检测算法。
该算法的优势在于能使检测信噪比最大化，在相同性能限定下较能量检测所需的采样点个数少，因此处理时间更短。
循环平稳特征检测算法，其原理是通过分析循环自相关函数或者二维频谱相关函数的方法得到信号频谱相关统计特性，利用其呈现的周期性来区分主信号与噪声。
该算法在很低的信噪比下仍具有很好的检测性能，而且针对各种信号类型独特的统计特征进行循环谱分析，可以克服恶意干扰信号，大大提高检测的性能和效率。
协方差矩阵检测算法，利用主信号的相关性建立信号样本协方差矩阵，并以计算矩阵最大、最小特征值比率的方法做出判决。
文献[1]提出基于过采样接收信号或多路接收天线的盲感知算法。
通过对接收信号矩阵的线性预测和奇异值分解(QR)得到信号统计值的比率来判定是否有主用户信号。
以上这些算法都是对主用户发射端信号的直接检测，基本都是从经典的信号检测理论中移植过来的。
此外，近期一些文献从主用户接收端的角度提出了本振泄露功率检测和基于干扰温度的检测。
有些文献对经典算法进行了改进，如文献[2]提出了一种基于能量检测-循环特征检测结合的两级感知算法。
文献[3]研究了基于频偏补偿的匹配滤波器检测、联合前向和参数匹配的能量检测、多分辨率频谱检测和基于小波变换频谱检测等。
表2归纳了文献中提及较多的一些感知算法，并对其优缺点进行了比较。
1.2 有待解决的问题
单用户本地感知主要面临以下挑战：首先，对感知设备提出了较高的硬件要求，如高速高分辨率的数模转换器、高速的信号处理器、宽带射频(RF)单元、单 /双链路结构等等，以达到所需的检测速度和灵敏度;其次，由于多径衰落、阴影和本地干扰等因素的影响，单用户本地频谱检测往往不能获得满意的性能。
再次，如何检测基于扩频技术的主用户信号也是个难点问题。
Ghasemi将频谱感知的主要难点问题归结于3种不确定性：信道不确定性，即在阴影、衰落信道中，认知用户很难从噪声背景下区分出经历深衰落的主信号;噪声不确定性，主要是能量检测的性能会因为噪声估计的偏差受到严重影响;聚合干扰不确定性，当网络中存在多个认知用户时，单个认知用户的发射可能不会干扰主用户，但是多个用户同时发射可能会超过主用户的干扰温度门限(最大干扰的容忍程度)。
基于以上分析，下一步的主要研究方向包括：针对衰落、阴影等恶劣的信道环境，研究能量检测、循环特征检测等算法的改进或者进一步探讨更为新颖的感知算法;针对正交频分复用技术(OFDM)频谱池系统的多带检测算法;将传统的时域、频域、空域的三维信号检测进行拓展，并研究包括角度、编码等维度的多维频谱感知算法。
2 协作感知技术
为了克服本地检测的弊端，进一步提高检测性能，协作感知得到了广泛而深入的研究。
通过不同次用户间的交互与协作，不仅仅能降低各认知用户的检测灵敏度需求，大幅度提高认知用户的捷变能力，还能有效缓解"隐藏终端"问题以及噪声不确定性等问题。
2.1 协作方案的分类
根据协作网络结构和协作策略选择不同，协作感知方案可分两类：
(1)集中式协作感知
这种方案中，通常有一个中心基站(或接入点)和多个参与协作的认知用户(也称认知节点)，并且需要专用控制信道将各用户本地感知信息传送到中心点进行融合处理以及最终判决。
目前大部分文献研究的都是该类型的协作感知。
Cabric等人于2004年开始这方面研究，指出集中式协作感知可以减小多径衰落信道的影响，改善检测性能，并分析了节点数、门限值等参数的选取以及阴影相关性对协作的影响[4].随后，Ghasemi更加详细讨论了在独立同分布(I.I.D.)瑞利衰落信道和对数正态分布阴影信道条件下，基于能量检测和硬融合的协作感知方案的检测性能及其对频谱利用率、检测灵敏度、检测时间带宽积、噪声不确定性抵抗能力的影响。
文献[5]还从聚合干扰的角度，进一步分析了协作感知对于聚合干扰分布的影响，并在给定干扰概率情况下，给出了单用户感知灵敏度和协作半径之间的权衡。
(2)分布式协作感知
分布式协作感知中，各协作节点彼此可以交互和共享感知信息，并分别对各自感兴趣的频谱做最终判决。
该方案最大的好处是简化了认知网络结构，因而减小了开销成本。
2005年，G.Ganesan等人提出了基于前向放大协议的中继协作感知方案，主要原理是在时分多址(TDMA)系统中，各协作用户间以正交方式传输，一旦某个次用户检测到主用户信息，则在下个时隙发送本身信号的同时转发检测到的主信号给邻近的次用户，再退出频段。
该方案利用了网络所固有的非对称性来提高增益，同样可以降低检测时间，保持较低的中断概率，从而提高网络的捷变性。
2.2 信息融合问题
传统的数据融合是指多传感器的数据在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和评估而进行的信息处理过程。
信息融合最早用于军事领域，定义为一个处理探测、互联、估计以及组合多源信息和数据的多层次多方面过程，以便获得准确的状态和身份估计、完整而及时的战场态势和威胁估计。
它强调信息融合的三个核心方面：第一，信息融合是在几个层次上完成对多源信息的处理过程，其中每一层次都表示不同级别的信息抽象;第二，信息融合包括探测、互联、相关、估计以及信息组合;第三，信息融合的结果包括较低层次上的状态和身份估计，以及较高层次上的整个战术态势估计。
多传感器数据融合是人类或其他逻辑系统中常见的功能。
人非常自然地运用这一能力把来自人体各个传感器(眼、耳、鼻、四肢)的信息(景物、声音、气味、触觉)组合起来，并使用先验知识去估计、理解周围环境和正在发生的事件。
2.2.1 数据融合算法
随着计算机技术、通信技术的快速发展，且日趋紧密地互相结合，加之军事应用的特殊迫切需求，作为数据处理的新兴技术--数据融合技术，在近10年中得到惊人发展并已进入诸多军事应用领域。
数据融合技术，包括对各种信息源给出的有用信息的采集、传输、综合、过滤、相关及合成，以便辅助人们进行态势/环境判定、规划、探测、验证、诊断。
这对战场上及时准确地获取各种有用的信息，对战场情况和威胁及其重要程度进行适时的完整评价，实施战术、战略辅助决策与对作战部队的指挥控制，是极其重要的。
未来战场瞬息万变，且影响决策的因素更多更复杂，要求指挥员在最短的时间内，对战场态势作出最准确的判断，对作战部队实施最有效的指挥控制。
而这一系列"最"的实现，必须有最先进的数据处理技术。