Die Herausforderung
Moderne Signalnachrichtendienstoperationen sehen sich einem Spektrumumfeld von beispielloser Komplexität gegenüber. HF-Sender proliferieren in bestrittenen Gefechtsräumen, kommerzieller Infrastruktur und verbotenen Gebieten — und erzeugen Sensordatenvolumen, die manuelle Auswertung um Größenordnungen übersteigen. Die meisten Organisationen stehen vor vier sich überlagernden Problemen:
- Fragmentierte HF-Spektrumsabdeckung. Sensoren arbeiten isoliert: Jedes Erfassungsgerät produziert rohe IQ-Proben oder grundlegende demodulierte Ausgaben ohne gemeinsames Schema für die nachgelagerte Verarbeitung.
- Multi-Source-Fusionslücken. ELINT-, COMINT- und ESM-Feeds werden in separaten Datenbanken mit inkompatiblen Formaten gespeichert, was die domänenübergreifende Korrelation verhindert, die hochwertige Nachrichtendienste produziert.
- Echtzeit-Korrelationslatenz. Emitterparametrische Daten müssen innerhalb von Sekunden — nicht Stunden — mit Zielbibliotheken, historischen Spuren und Bedrohungsmodellen abgeglichen werden.
- Fehlender geospatialer Kontext. Signalrichtungs- und Geolokalisierungsdaten fließen selten automatisch in GEOINT-Überlagerungen ein, was Analytiker zur manuellen Querverweisarbeit zwischen SIGINT- und Kartierungstools zwingt.
Corvus Intelligence adressiert alle vier Dimensionen durch zweckgebaute SIGINT-Plattform-Entwicklung: sensoragnostische Erfassung, Echtzeit-Fusion, ML-gesteuerte Klassifizierung und native geospatiale Integration.
Was wir entwickeln
Unsere Ingenieurteams entwerfen und liefern produktionsreife Signalnachrichtendienst-Software entlang der gesamten Erfassungs-bis-Auswertungs-Kette.
HF-Erfassungs- & Verarbeitungs-Pipelines
Hochdurchsatz-Erfassungsebenen, die rohe I/Q- und demodulierte Ausgaben von heterogenen Sensor-Arrays in einen einheitlichen Stream für nachgelagerte Analyse und Speicherung normalisieren.
ELINT / COMINT / ESM-Datenfusion
Domänenübergreifende Fusionsmaschinen, die elektronische Nachrichtendienste, Kommunikationsnachrichtendienste und ESM-Datensätze zu einheitlichen Emitterspuren mit Konfidenzwerten korrelieren.
Zielklassifizierung mit ML-Modellen
PyTorch- und TensorFlow-Klassifizierungs-Pipelines, trainiert auf beschrifteten Emitterparametriken, Modulationsfingerabdrücken und Verhaltensmustern — ermöglicht automatisierten Zielbibliotheksabgleich im Maßstab.
Geospatiale Korrelation (GEOINT-Überlagerung)
Native PostGIS- und GDAL-Integrations-Pipelines, die Signalpeilung, TDOA- und Multilaterationsergebnisse auf Kartenebenen mit dynamischen Unsicherheitsellipsen und Spurhistorie projizieren.
Offline- / Disconnected-Betrieb
Air-Gapped-Deployment-Architekturen mit lokaler Inferenz, gerätegebundenen Bedrohungsbibliotheken und Store-and-Forward-Synchronisation — ermöglicht vollwertige SIGINT-Auswertung ohne Netzwerkkonnektivität.
Domänenübergreifender Datenaustausch
Konforme Adapter für STANAG 4609 (Bewegtbildmetadaten) und STANAG 7085 (interoperable Datenverbindungen), die Nachrichtendienstprodukte über koalitions- und NATO-Systeme hinweg verteilen.
Entwickelt mit Corvus.Wings
Jede SIGINT-Plattform, die wir entwickeln, profitiert von operativen Lektionen, die wir bei der Entwicklung unseres eigenen eingesetzten Signalnachrichtendienst-Produkts gewonnen haben.
Geo-referenziertes WLAN-Geräte-Tracking
Corvus.Wings ist unsere operative Signalnachrichtendienst-Plattform, die passiv WiFi-Probe-Erfassung, Gerätefingerabdruck und geo-referenzierte Spurzuordnung im Maßstab durchführt — ohne vorwärtseingesetzte Hardware. Sie demonstriert die HF-Erfassungs- und geospatialen Korrelationsfähigkeiten, die wir in jedes maßgeschneiderte SIGINT-Plattformengagement einbringen. Die Muster, die wir für Corvus.Wings entwickelt haben — Sensornormalisierung, Echtzeit-Spurfusion und Mapbox-GL-geospatiales Rendering — informieren direkt unsere maßgeschneiderte Entwicklungsmethodik.
Unser Ansatz
SIGINT-Plattform-Entwicklung ist keine generische Softwarelieferung. Wir wenden eine dreigliedrige Methodik an, die durch operative Erfahrung mit realen HF-Umgebungen und Nachrichtendienstabläufen geprägt ist.