Технологии объединения данных направлены на разработку систем со-
вместной обработки информации от всех источников, прежде всего, посту-
пающей от РЛС, ОЭС станций РТР, бортового комплекса радиоэлектронного 
подавления, спутниковых и бортовых навигационных систем и т. д. Объедине-
ние данных от различных источников подразумевает и аппаратно-программ-
ную интеграцию всех бортовых информационных систем [33]. 
Усложнение условий функционирования АК РЛДН и использование разветв-
ленной сети информационных режимов обусловливают возрастание информаци-
онно-психологических нагрузок на экипаж и усиление ответственности за послед-
ствия принятых решений, что предопределяет усиление роли информационных 
технологий на базе искусственного интеллекта. Системы искусственного интел-
лекта отличаются от обычных адаптивных систем прежде всего использованием 
опыта наиболее подготовленных специалистов-профессионалов на базе рекомен-
даций, полученных в процессе экспертных оценок, способностью решать задачи, в 
которых отсутствуют четко формализованные правила переработки информации, 
и способностью обучаться в процессе функционирования. 
В последнее время в США интенсивно развивается технология создания 
глобальных сетецентрических информационно-управляющих систем (см. 
рис. 6.2) [14], в рамках которой важное место отводится АК РЛДН не только 
как многоканальному источнику разнообразной информации, но и как много-
функциональному управляющему звену. 
Необходимо подчеркнуть, что из всех выше рассмотренных критических 
технологий для АК РЛДН наиболее важны технологии АФАР и распределен-
ных вычислительных систем. 
Кроме того, все возрастающее значение приобретают технологии управ-
ления информационными потоками внутри АК РЛДН, достоверного высо-
коточного режима многоцелевого сопровождения на базе программируемого 
обзора. 
В заключение следует отметить, что в основе большинства критических тех-
нологий лежат научно-технические достижения страны-разработчика. Среди важ-
нейших научных направлений, являющихся теоретической базой передовых тех-
нологий, необходимо прежде всего выделить теоретические основы пространст-
венно-временной обработки сигналов, системный анализ, статистическую теорию 
оптимального управления, теорию распознавания образов, теорию оптимального 
оценивания фазовых координат и параметров процессов и систем и теорию приня-
тия решений. До недавнего времени применение перспективных многомерных ал-
горитмов обработки сигналов и управления, полученных на основе указанных 
теорий, сдерживалось ограниченными возможностями вычислителей. Следует 
подчеркнуть, что бурный рост производительности бортовых вычислительных 
систем во многом снял ограничения на внедрение в практику более совершенных 
алгоритмов обработки информации и управления.