电子战的未来：认知电子战概念及关键技术

2016年初，DARPA通过“自适应雷达对抗”项目，研制出世界首款认知雷达电子战系统原型机。该系统可基于敌方无线电信号对抗敌方自适应雷达，感知周围环境并自动调整实施干扰。6月，DARPA与洛克希德·马丁公司成功演示了“自适应电子战行为学习”项目开发的认知电子战系统，该系统能够通过机器学习实现动态对抗自适应通信威胁，将干扰先进通信系统所需分析时间从以前的几个月缩短至几分钟。

▲DARPA“自适应雷达对抗”项目概念图

随着科技的不断进步，面对当前日益复杂多变的战场电磁环境，常规电子战手段所取得的作战效能也在逐步下降，面临着诸多亟须解决的问题：一是战场上新体制雷达、未知信号、复杂波形层出不穷，加之频谱拥堵以及海量数据的影响，使得目标信号的情报获取与分析面临着巨大挑战；二是就电子战装备中干扰与抗干扰的攻防关系而言，当前装备的抗干扰能力飞速提升，这就要求必须加快推进干扰技术的发展；三是随着作战对象智能化水平的不断提升，其自适应侦察能力与灵巧应变能力也随之增强，这就对电子战装备的智能化程度提出了新的要求；四是面对各种电子战装备组网协同作战的发展，如何能够迅速、准确、有效地对组网系统实施打击，将是摆在电子战研究者面前的一道难题因此迫切需要开辟一条新的思路来突破瓶颈，推动电子战作战方式的变革，认知电子战技术正是在这种背景下应运而生的。

认知电子战融合了认知科学和电子战技术，涉及众多的学科领域，包括电子学、军事学、计算机科学、哲学、语言学、人类学、神经学、心理学等。那么如何理解认知的含义？首先，一个实体具备认知能力，就必须建立在实体自身一定的智能化基础上；其次，整个认知的过程可以看作是对目标及周边环境信号的侦收、分析、处理、情报形成、智能判决以及措施实施的过程追根溯源，认知的思想最早体现在认知无线电领域，其技术核心是能够对周边环境进行感知，并根据环境的特点来实时调节优化自身的工作参数随后美国科学家Simon Haykins将认知的思想融入雷达设计领 域，提 出 了 认 知 雷 达 的 概 念接 着 从2009年开始，美军为提高电子战作战效能，逐步地将认知的概念引入到电子战装备中，也就标志着认知电子战概念的形成。

1、美军认知电子战研究现状

为了在未来高技术战争中获得“制电磁权”的主动优势，世界各军事强国都着力提高自身的电子战作战能力，其中美军对电子战技术的研究走在了世界的前列，已经着手开发了一系列认知电子战项目，具备一定的代表性。下面对美军近期开展的认知电子战项目进行简要概述。

1）自适应雷达对抗（Adaptive Radar Coun-termeasures,ARC）项 目。 该 项 目 是DARPA2012年启动的一项为期五年的研究项目。目的是开发在短时间内（美军称为“战术相关的时间段内”）对抗敌方新型雷达的能力，使得电子战系统能够近乎实时地自动生成有效的对策来对抗新的、未知的或不明确的雷达信号，能够针对敌方雷达不同的工作模式和信号特征，随时调整干扰策略，以达到最佳的干扰效果。

2） 自 适 应 电 子 战 行 为 学 习 （BehavioralLearning for Adaptive Electronic Warfare,BLADE）项目。该项目将着重发展新的算法和技术，使电子战系统能够在战场上自主学习干扰新的通信威胁。其目的是实时对抗敌方的自适应无线通信系统带来的威胁，即敌人使用的无线设备和网络指挥，控制和通信以及遥控简易爆炸装置等所带来的无线通信威胁。

3）极端射频频谱条件下的通信（Communi-cations in Extreme RF Spectrum Conditions,COMMEX）项目。主要针对在遭受严重干扰压制的情况下，开发一种具备高度自适应能力和灵活性的通信系统。

4）美空军认知干扰机（Cognitive Jammer,CJ）项目。该项目旨在以软件无线电技术为核心，通过研究软件算法和样机系统构架，开发一套功能多样、干扰样式灵活多变的认知干扰机系统，以期达到干扰灵巧、迅速和有效的目的。

5）美空军先进电子战组件（Advanced Com-ponents for Electronic Warfare,ACE）项目。该项目主要通过设计制造低成本高产量的先进电子战光电元件，推进构建适应未来先进电子战的基础设施和能力。

6）美海军认知通信电子战（Cognitive Com-munication Electronic Warfare）项目。该项目旨在针对具备强大抗干扰能力的智能手机和认知无线电电台，开发一种认知通信干扰机。项目要求所开发的认知通信干扰机能够利用机器学习算法来学习、预测作战对象的行为。

7）美海军下一代电子战技术（Cognitive EWTomorrow）项目。该项目主要从电磁频谱方面着手，通过抑制敌方、保障己方，加强海军电磁频谱的掌控和利用能力。期望通过将自适应、机器学习等算法应用于电子战中，从而提高电子战整体的效能。

通过分析美军近年来展开的电子战项目可以看出，以提高电子战系统智能化水平为核心，具备自主感知能力、实时反应能力、准确打击能力以及评估反馈能力的认知电子战技术必将成为未来电子战的发展趋势。因此，为了紧跟电子战的发展趋势、不断适应日趋复杂多变的战场电磁环境、增强电子战装备同作战对象之间的对抗能力，就必须对认知电子战概念及其所涉及的关键技术进行深入的分析和研究。

2、认知电子战概念

在深入分析美军认知电子战相关项目之后，可将认知电子战定义为：为了应对威胁目标的智能发展、战场电磁环境的日益复杂、新波形的不断涌现而产生的电子战新方式和新思想。认知电子战能够满足在恶劣防御环境下，在任何时间、任何地点能够自主预测、发现、识别，对抗并评估任何威胁的需求，其对应的认知电子战系统要具有实时战场环境的感知与学习、最佳干扰措施的智能选取、干扰措施有效性实时评估反馈的能力，是一个智能的、动态的、人能够参与的大闭环、全自适应系统。认知电子战系统从环境感知、干扰措施合成到干扰有效性评估都应该具备较高的实时性和可靠性。

认知电子战系统的实质是首先对目标对象和周边环境的自适应侦察感知，从侦收到的海量数据中快速准确地分析出可用知识，进而智能地选取或合成最佳的电子攻击措施，然后通过进一步的感知来对攻击效能进行评估，最后根据评估优劣来指导系统下一次的电子进攻。可以将认知电子战系统构建为一个大闭环系统，分为3个功能模块：认知侦察模块、对抗措施合成模块和对抗效果评估模块。认知电子战系统的组成如图1所示。

认知侦察模块通过对战场电磁环境的感知，侦收到目标及其周边环境信号后，进行测量、分类、特征提取和识别等信号处理分析过程，进而提取出描述当前环境的核心参数特征，形成特征描述数据，并传送至对抗措施合成和效果评估模块。

对抗措施合成模块通过分析信号特征，并结合知识库中的学习信息，搜索最佳的干扰策略，同时进行干扰资源分配和最优化干扰波形，进而对目标实施干扰。对抗效果评估模块根据实施干扰前后目标信号特征的变化来定量地分析对抗效果，得到当前干扰措施的效能评估结果，优化对抗策略，进而促进下一轮对抗措施的合成。

认知电子战系统虽然具备一定的智能化能力，能够根据目标状态的不同自主地调整最佳的对抗措施，但战场环境错综复杂，需要依据战局的实际情况或者设定的战术策略来操控系统，这就需要通过人机交互来实现操作人员对认知电子战系统的总体掌控。可以在系统中构建一个人机交互接口，通过该接口，操作人员可以第一时间获取认知侦察和效果评估的最终信息，进而操控或者干预系统的工作流程，拥有实施干扰的最高权限。

另外知识库的构建也是认知电子战系统中不可或缺的，并且3个功能模块都必须具备与之相对应的能够实时更新知识的动态数据库，以便系统在工作过程中利用这些知识库来快速地获取信息，并利用反馈和新捕获的信息进行认知学习，动态更新知识库。

作为电子战研究领域的前沿思想，认知电子战具备极其广阔的应用前景，相较于常规电子战作战手段，具备以下显着的优势。

1）具备适应复杂电磁环境，实时精确的态势感知能力。随着电子战装备的不断发展，如何在日趋复杂多变的战场电磁环境中，准确快速地对周边环境及目标进行态势感知，已经成为制约传统电子战发展的瓶颈问题之一，而这恰恰是认知电子战发展成熟后所必须具备的能力。尤其针对存在跳频通信、捷变频雷达、新型未知信号等复杂电磁环境时，认知电子战系统能够近实时地截获目标信号，对其进行分析识别，获得目标信息，明确目标意图。

2）具备动态学习和经验累积能力。认知电子战除了具备自主感知战场态势的能力以外，还具备近实时、动态的学习和经验积累能力。例如，在现有知识库的基础上，近实时、动态地识别新出现的未知信号，对其进行详细分析，并将分析结果用于知识库的更新。这样，在面临新的复杂电磁环境时，认知电子战系统可快速适应该环境，并自主生成适用于该环境的决策。

3）具备智能决策和效能评估能力。与传统电子战技术相比，认知电子战能够通过分析目标信号来推断其当前所处的状态，进而通过智能决策来实施最优的策略。策略实施后，继续观察目标信号，通过分析对比施加策略前后信号的变化，或者目标状态的变化来进行效能评估。这样，通过评估来判断施加策略的好坏，进而反馈到智能决策模块，进一步对策略的合成进行优化，以达到最佳的作战效能。

4）具备有效对抗认知系统或网络的能力。在认知无线电理论技术的基础上，借助其核心“认知”理念，在电子战领域，迅速出现了认知无线电台、认知无线网和认知雷达等系统。这些认知系统或网络能够根据周边环境的变化，自主地转变工作方式、调整参数、改变信号波形，在力求取得最佳作战效能的同时，也大大提高了系统自身的抗干扰能力。面对这种“智能化”的对抗目标，传统电子战系统的效能必然大打折扣，然而认知电子战的技术核心也是“认知能力”,可谓同根同源，具备优越的“智能化”对抗能力，在实施对抗的过程中，是利用“智能化”对抗“智能化”,必将大大提高对抗认知系统或网络的能力。

5）具备增强同赛博战相互使能的能力。电子战与赛博战作为高技术条件下的新兴作战样式，在效能发挥方面有着极其紧密的相互使能关系。然而受传统电子战在侦察分析、决策生成、对抗实施以及效能检测等方面技术水平的限制，同时又由于赛博战注重逻辑层、应用层等高层次的信息对抗，缺乏物理层、链路层等低层次的对抗手段和技术，从而导致两者之间的使能作用并未充分发挥。但认知电子战在多个关键环节带来了重大的技术变革，将显着缩小电子战同赛博战之间的距离，进而增强两者之间的相互使能作用。与此同时，这种使能作用也必将促进某些瓶颈问题的突破，进一步推动电子战与赛博战的发展。

6）具备优良的隐蔽性和抗毁性。在当前复杂多变的战场环境下，传统电子战系统对作战对象的态势感知不充分，深度、精度不到位，为了对目标实施有效对抗，就必须依靠大功率压制手段来实现。尽管这种对抗手段很有效，但同时带来了很多方面的问题，核心的就是干扰信号非常容易暴露，从而招致敌方的反辐射打击。而认知电子战系统能够在复杂多变的电磁环境中，深入、精确地进行自主态势感知，并在此基础上实现对目标的精确干扰，而无须依靠大功率压制手段，从而将大大提高干扰系统的隐蔽性和抗毁性。

3、认知电子战的关键技术

在研究认知电子战概念和现有自适应、智能化算法的基础上，可以将认知电子战所涉及的主要关键技术总结为以下4个方面。

3.1认知侦察技术

在电子战领域，首要且关键的就是对目标的侦察技术，如果侦察感知不充分，后续的一切工作都是无的放矢。因此只有快速、准确、全面地从战场周边环境中捕获有用信息，才能够为后续智能决策、对抗生成以及效能评估等过程提供必要的信息支撑。可以借助机器学习领域的神经网络、支持向量机等方法来展开对认知侦察技术的研究，主要包括在高密度复杂信号环境下的威胁信号分选、识别和特征提取算法，这些算法的设计必须充分考虑实时性和准确度。自适应机器学习算法需要一定的先验知识作为训练的基础，并且在工作过程中还需不断地积累所捕获的新威胁信号，通过持续地对动态数据库中积累的信号知识进行学习，从而达到提高认知能力的目的。

3.2认知建模技术

为提高认知电子战系统的感知效率，充分发挥系统的作战效能，需要研究认知建模技术。认知电子战系统在工作时，要求能够实时感知目标及周边战场的环境信息，然而在当前高密度复杂电磁环境中，辐射源数目巨大且不同辐射源的信号存在较大差异，因此为了能够快速、准确、全面地实施认知侦察，就必须对系统周边的电磁环境进行动态的认知建模，通过统一的模型架构来描述不同类型的信息。可以将描述的信息分为静态参数信息和动态参数信息两大方面，所涉及的内容有频率、重频、到达方向、带宽、波形特征、协议、电子防护模式、功能意图等。

3.3电子干扰技术

随着科技的飞速发展，电子战装备的复杂度和灵活性有了较大的提升，抗干扰能力日趋增强。以雷达为例，数字阵列雷达、认知雷达等新体制雷达层出不穷，这些雷达可以实现超低副瓣的发射和接收，具备灵活多样的工作模式和复杂多变的信号样式，同时可以利用极少的脉冲个数来对目标实施探测。由于上述多种技术的采用，使得侦察接收机对这些雷达信号的捕获、处理、分析困难重重，直接导致了整个系统抗干扰性能的提升。

在面对这些抗干扰性能优异的新型电子战装备条件下，倘若依旧利用常规电子战手段进行攻击，则很难达到所需的干扰效果。因此为了应对战场上出现的未知复杂威胁目标，探索新的高度自适应电子干扰技术刻不容缓。

在电子干扰技术中，干扰措施合成技术是对目标对象实施电子进攻的关键环节，该技术突破的关键亦在于软件算法的设计，即必须引入智能化的思想，开发针对干扰措施合成的智能优化算法。在算法设计过程中，必须着重考虑目标威胁等级与对抗措施合成之间的关系、不同类型对抗目标的干扰参数设置以及智能生成或选择干扰策略等问题。遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）等当前主流的优化方法，在时效性和最优策略选取等方面不能够满足认知电子战系统中干扰措施合成技术的需求。因此需要探索开发更为先进的，实时性和最优解选取都表现优异的智能优化算法。

3.4基于目标信号特征变化的效能评估技术

在认知电子战技术中需要发展一个新的效能评估手段，即根据目标受到干扰前后信号特征工作状态的变化来评估干扰有效性的技术。该技术的研究需要对多种目标的各个工作状态，以及不同工作状态时的特征参数进行详细分析和总结，从而形成智能推理机制，以便推测目标当前所处的状态，甚至目标的意图，进而指导优化干扰措施合成，取得最佳的干扰效果。这种推理机制不仅能够处理有先验知识的目标，而且针对未来战场上不具备先验知识的复杂目标也同样有效。

认知电子战是认知科学与电子战技术相融合的新兴产物，涉及多种学科领域的交叉，如何开展关键技术研究，是否能够借鉴人工智能和认知无线电的现有成果，还要我们认真思考，比如人工智能中的推理、思考与规划等；机器学习中的人工神经网络、强化学习、贝叶斯学习与支持向量机等；智能优化算法中的遗传算法、模拟退火算法等。

同时，认知无线电中频谱感知技术对认知电子战环境感知技术是否能够借鉴、面向功率控制与资源管理技术对认知电子战资源管理技术是否能借鉴、认知网络技术对认知电子战网络技术和构架是否能够借鉴，都是值得我们去研究的内容。

4、结 束 语

当前电磁空间领域的竞争日趋激烈，为了在未来战场上掌握制电磁权，各国都在大力提升电子战装备的智能化水平，这就导致了常规电子战作战手段难以在未来战场上发挥期望的效能。因此，为了牢牢把握电子战发展新形态、新思想，形成实时、准确、有效对抗未来战场上智能化电子战装备的能力，在未来高密度复杂电磁环境中掌握制电磁权，必须大力发展以装备智能化为基础的认知电子战技术。

目前认知电子战技术的研究仍处于初级阶段，有关的系统构建思路、核心技术、解决方案以及具体实施方法都有待进一步探索和研究。

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