电磁波频谱拥挤的一大后果就是产生了大量噪声，而这些噪声大多是由无线信号和其他发射器产生的不同频率的信号和调制信号所引起的。在过去，研究人员一直致力于对频谱共享和有效利用的研究，但是研究过程十分艰难，且没有太多成效，因此，美军为了保障其战斗实力，一直依赖于移动通信。
近期出现了一种能够消除频谱空隙的新方法，该方法是一种被称为“调制识别”的信号分析技术（最常见的调制方案是调幅和调频：对振幅和频率进行调制），该领域的大量研究都集中在开发可用于自动识别通信信号的算法，一旦信号被识别，运营商就能通过该方法实现对空闲频率的有效利用。
为此，美国国防先期研究计划局（DARPA）鼓励硬件及软件工程师研究新方法或新算法，以解决新的天线技术遇到的一些问题。日前，DARPA资助了一个名为“调制识别之战”项目，旨在开发新方法以实现对无线电频谱中“波形丛林”的信息传输“导航”。
“调制识别之战”项目的目标之一就是开发一种可识别信号来源和类型的新的调制识别技术，为了能够在拥挤光谱波段更好的实现对实时情报数据的发送和接收，DARPA开发了大约30种调制方案。
DARPA微系统技术办公室的研究人员Paul Tilghman解释说：“一直以来，我们对频谱是否有信号存在都有很好的定义和描述，由于频谱现在越来越拥挤，我们现在需要更多的信息。”
Paul Tilghman补充道：“调制识别是第一步，我们不再只是简单的判断在某频段信号是“存在”还是“缺席”，而是在此基础上，描述出来，是什么“存在”在该频段。”
DARPA的项目经理Tom Rondeau表示，该项目的另一目标是开发能推动频谱的利用率的方法，并将该方法带离实验室，检测该技术的真实使用情况。
DARPA资助的“调制识别之战”项目致力于手工编码系统研究。与新兴的机器学习技术相比，手工编码系统系统在识别信号特性方面具有更好的表现，但是Rondeau预测，机器学习技术将很快缩小与手工编码技术的差距。
Rondeau表示：“如今，在追求更有效地管理频谱的过程中，我们更好地了解了技术发展的水平，并且明确了我们将要探索的方向。”
该机构认为，调制识别是努力实现"无线情景感知"的关键一步，可以从拥挤的电磁波谱段中挤出更多的容量。这种感知可以被用来预测频谱的使用，并最终提高吞吐量，从而使数据以更快的速度通过无线电波传输。
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