该数据集由Emirhan Bulut ( kaggle.com/emirhanai ) 创建
高分辨率信号数据：来自最先进传感器的详细读数，包括雷达、声纳和红外系统。
AI 系统输出：反映 AI 对传感器输入的处理的数据，例如目标识别和威胁评估。
操作日志：人工智能系统在各种模拟场景中的决策和行动的记录。
环境背景：有关影响传感器性能的天气、地形和信号干扰等条件的信息。
时间序列数据：按时间顺序排列的数据，适合时间分析和序列建模。
特征
真实的传感器输出：真实的信号处理数据反映国防应用中真实世界的传感器行为。
复杂场景：数据涵盖各种操作情况，从常规监控到关键事件响应。
互连数据流：可组合用于多模式分析和建模的多个数据集。
异常包含：结合罕见和意外事件来挑战和改进机器学习模型。
应用
深度学习模型：训练神经网络以完成信号分类、对象检测和模式识别等任务。
强化学习：开发在复杂、动态环境中学习最佳策略的智能代理。
信号处理研究：信号过滤、特征提取和传感器融合的高级研究。
自主系统开发：增强在关键环境中运行的无人机、机器人和其他自主平台的算法。
用法
该数据集非常适合：
旨在探索先进信号处理技术的研究人员。
为国防、安全或关键基础设施开发人工智能系统的工程师。
数据科学家寻求复杂、真实世界的数据来进行机器学习模型的训练和验证。
对人工智能在信号处理和防御技术中的实际应用感兴趣的学者和学生。
