当通常在大型群中出现时，通常无法使用回声定位法将蝙蝠检测出来的小昆虫突然变为可检测的。特拉维夫大学的Arjan Boonman及其同事在PLOS计算生物学中介绍了这些发现。

蝙蝠使用回声定位来捕集昆虫，其中许多昆虫成群飞行。在此过程中，蝙蝠发出声音信号，该信号从目标物体上反弹，显示其位置。但是，很少有研究解决蝙蝠回声定位领域中成群的昆虫(而不是单一的昆虫)是什么样的现象。

现在，Boonman及其同事将昆虫群的3D计算机模拟与蝙蝠回声定位信号的实际测量值结合起来，以检查蝙蝠如何感知大小和密度不同的群。他们发现，蚊子等小型昆虫可能无法单独探测，当它们出现在大群中时，它们突然变得对蝙蝠“可见”。

他们还发现蝙蝠回声定位信号的一个特征，即以前一直未知的准恒定频率(QCF)功能，非常适合于检测昆虫群的任务。如果一次以上的目标位于信号束中，则QCF信号似乎是检测物体的理想选择。

Boonman说：“通过我们的仿真，我们研究了在现实中永远无法测量的事物。”“建模使我们能够完全控制昆虫群的任何方面，甚至完全消除了昆虫群中每种昆虫的形状。”

这些发现可以为蝙蝠回声定位的演变提供新的见解。蝙蝠可能已经能够通过猎杀昆虫群而逐渐提高其回声定位能力，而不仅限于非常大的昆虫。这些发现还可以解释为什么在蝙蝠的饮食中发现了微小的昆虫，它们似乎使用的频率太高而无法有效地检测到它们。

此外，本研究开发的算法可以潜在地应用于无人机群的雷达回波，以降低敌方雷达探测到的可能性。