de.wedoany.com-Bericht: Das US-amerikanische Unternehmen DeepSig hat die neue, KI-gestützte Plattform zur Erkennung und Analyse von Hochfrequenzsignalen, OmniSIG 4.0, veröffentlicht. Dieses Update verbessert nicht nur die Signalerfassungsleistung, sondern bringt auch das erste große Redesign der Benutzeroberfläche seit der ursprünglichen Veröffentlichung, sodass HF-Operatoren Echtzeit-Spektrumaktivitäten intuitiver anzeigen, filtern und analysieren können. Die neue Version ist ab sofort für bestehende Kunden verfügbar.
OmniSIG 4.0 verwendet ein neues Standarderkennungsmodell auf Basis der Transformer-Architektur, um die Genauigkeit und Inferenzgeschwindigkeit der HF-Signalidentifikation zu verbessern. Die Plattform verlässt sich nicht auf traditionelle, manuell erstellte Signalverarbeitungsmethoden, sondern nutzt für den HF-Bereich optimierte Deep-Learning-Techniken, um Signale unter verschiedenen Arbeitsbedingungen zu erkennen und zu klassifizieren.
Die neu gestaltete Spektrogramm-Oberfläche bietet verbesserte Echtzeit-Visualisierungs- und Interaktionsmöglichkeiten. Benutzer können per Drag & Drop den Frequenz- und Zeitbereich zoomen, Bereiche für die Analyse durch das KI-Modell auswählen und die Erkennungsempfindlichkeit in Echtzeit an die Gegebenheiten vor Ort anpassen. Diese Funktionen helfen Operatoren, Signale in komplexen Spektrumumgebungen schneller zu lokalisieren und die vom Modell bereitgestellten Erkennungs- und Klassifizierungsergebnisse einzusehen.
Die neue Version der Plattform bietet zudem Unterstützung für acht zusätzliche Hardware-Empfänger, wodurch die Gerätekompatibilität von OmniSIG erweitert wird. Neben Laborumgebungen kann die Plattform auch am Netzwerkrand, in Feldbetriebsgeräten und in autonomen Systemen eingesetzt werden, um HF-Signalanalyseaufgaben in verschiedenen Szenarien zu bewältigen.
Jim Shea, CEO von DeepSig USA, erklärte, dass der moderne Spektrumbetrieb schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten und eine klarere Informationsdarstellung erfordere. OmniSIG 4.0 kombiniere das neue KI-Erkennungsmodell mit der überarbeiteten Bedienoberfläche, sodass Benutzer Signale in Laboren, am Netzwerkrand und in missionskritischen Szenarien schneller erkennen, klassifizieren und verstehen können.
