《基于大型语言模型的信号处理管线研究：推进军事电子情报工作流程》最新76页

人工智能（AI）在现代国防领域已发挥关键作用，而数据日益成为战略资产。用于雷达辐射信号检测、识别与分类的信号处理技术亦不例外，但大型语言模型（LLMs）在电子情报（ELINT）领域更广泛的适应性仍未被公开研究充分探索。面对复杂不兼容数据集、海量数据及信息过载的环境挑战，本研究深入探究LLMs解决此类难题的可行性及实施路径。我们提出具备结构化与非结构化数据整合能力的AI驱动型聊天机器人系统，其模块化架构设计旨在提升透明度与可解释性。该系统在合成数据集上接受评估，其架构与设计选择基于该敏感领域特性设定的约束条件。单元测试结果显示：提示分类准确率达97.8%，生成SQL查询正确率达93.3%，较人工查询显著节约时间成本。系统还通过决策日志与过程溯源实现可解释性与透明度。然而对话测试暴露出错误传播、模糊输入应对缺陷、模型能力及用户熟练度依赖等局限。尽管多数问题可被解决，研究仍揭示系统可靠性与资源可用度的强关联性，凸显作战环境中的机遇与风险。尽管模拟数据与通用假设存在局限，该原型系统证实在军事情报环境广泛应用LLMs具备技术可行性与应用潜力。

本文由六章节构成：第一章为绪论，第二章文献综述，第三章深入阐述雷达技术军事应用、电子战、电子情报、信号处理管线及LLMs等理论基础，第四章介绍方法论，第五章呈现并讨论实验结果，第六章给出最终结论。