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认知电子战架构设计及关键技术研究.pdf
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1、2024年2 月Feb.22024Vol.50 No.信息化研究InformatizationResearch第50 卷第1期认知电子战架构设计及关键技术研究王行行,刘唐兴,刘子沂,王号(中国电子科技集团公司第2 8 研究所,南京,2 10 0 0 7)摘要:随着电子装备技术的飞速发展,战场电磁环境的复杂性不断增加,这对更有效地指挥电子装备进行作战提出了巨大挑战。文章针对复杂电磁环境下现代电子战威胁,深入研究认知电子战的概念和技术,分析人工智能技术对认知电子战的重要性,讨论了各国电子战研究现状,重点研究认知电子战中机器学习、电子干扰、态势感知和动态频谱管理等关键技术,提出了一种智能化认知电子战
2、框架,在分析电子战案例的基础上,验证了该框架对电子战系统发展的可行性,有效地提高作战效能和更好地应对多变战场环境,为未来认知电子战的发展提供了深刻的理论基础。关键词:电磁环境;人工智能;认知电子战中图分类号:TP391.90引言随着计算机硬件水平的提升及人工智能技术的发展,电子战技术正发生着深刻的变化。现代化的电子战环境复杂程度远远超过了传统电子战水平,电子战场上新体制雷达、各种复杂的电磁信号无处不在。对战场上电子信号的捕获、识别、压制已经成为各国电子战装备发展的主要方向,各国对电子战装备的投人也是不断增加。目前,美国、俄罗斯等军事强国都在积极推进认知电子战的研究和发展,涉及多个领域和平台,如
3、空中、海上、陆地、天基等。美国陆军作战能力发展司令部陆军研究实验室启动了数个对未来士兵能力至关重要的研究项目,其中“多域作战中的电子战基础研究”项目将电子战能力视为大规模作战和多域作战取得成功的必要条件,而该项目在研究认知电子战的理论、方法和技术,以实现对电磁环境的快速适应和有效利用。俄罗斯也在加快认知电子战的研制和部署,其“阿尔玛兹-安泰”公司已经开发出一种名为“阿尔玛兹”(Almaz)的认知电子战系统,该系统能够自动分析敌方雷达的参数和工作模式,并根据情况选择最佳的干扰方式 1电子战是现代战争的重要组成部分,它涉及对收稿日期:2 0 2 3-12-2 6敌方电磁信号的侦察、干扰、欺骗和保护
4、等活动。随着电子装备技术的飞速发展,战场电磁环境的复杂性不断增加,传统的电子战系统难以适应多样化的威胁和任务,这对更有效地指挥电子装备进行作战提出了巨大挑战。为了解决这一问题,基于人工智能的认知电子战系统应运而生,它能够实现对电磁环境的感知、理解、决策和执行,从而提高作战效能和应对多变战场环境的能力 2。本文以指挥控制系统的设计框架为基准,首先介绍了认知电子战系统的概念、特点和发展趋势;然后分析了认知电子战系统的体系结构和功能模块,探讨了认知电子战系统的设计方法和流程;最后,本文基于该框架对认知电子战的关键技术进行了研究,包括电磁环境感知、电磁态势评估、电磁目标识别、电磁任务规划、电磁资源优化
5、、电磁效果评估等,为认知电子战系统的研制和应用提供了理论和技术支撑。1认知电子战相关概念人工智能技术是一门利用数字计算机或由数字计算机控制的机器模拟人类行为的技术 3-4。该技术在1956 年达特茅斯会议上作为一门学科成立,它依托于认知心理学、数学、计算机科学等理论知识。为更深人地理解认知电子战的技术,首先要理解认知系统的概念。认知系统是指能够感知环境并通过自主行动实现其目标的复杂系统。认知系统能够在2024年2 月综述与评论信息化研究更高层级上理解、推理符号化或者概念化的信息,在复杂的环境下做出准确的决策。同时,能够感知环境、处理不确定的信息并能够自主做出决策 5认知电子战融合了认知系统和电
6、子战的相关技术,在人工智能的基础上,突破了传统战场上热战的形式。目前,有关电子战的权威定义是由美国联邦局制定,“电子战是有关涉及已方运用电磁能量测定和进行战斗,以及有关降低和阻止敌方对电磁波频谱使用的一切军事行动”。传统的电子战主要分为电子支援(Electronic SupportMeasures,E SM)、电子对抗(Electronic CounterMeasures,ECM)和电子反对抗(Electronic Counter-Counter Measures,EC-CM)3部分。电子支援的目的是截获敌方辐射源信号而收集有关的作战情报;电子对抗的目的是通过有源设备发出电磁波到达干扰敌雷达和
7、无线电的效果;电子反对抗主要反制敌方无线电干扰 6 依据现代战场技术的发展,北约和美国等国家将电子战领域重新划分为电子攻击(ElectronicAttack,EA)、电子防护(Electronic Protection,EP)和电子支援(ElectronicWarfareSupport,E S)。电子攻击是指通过电磁能、定向能和反辐射武器攻击敌方的人员、设施和装备,达到破坏敌方作战能力的目的;电子防护是指保护已方免受电磁产生的不良影响而采取的行动;电子支援是指在指挥官的指挥下通过搜索、拦截、识别和定位敌方辐射源,从而达到识别威胁、跟踪目标及实施打击的行为。电子战的领域及相关应用如图1所示。2认
8、知电子战发展现状早在190 4年,电子频谱已经应用到战场中,最初是由苏联士兵将电子干扰机引人到战场上,用于电磁干扰电磁诱骗定向能武器电子攻击(EA)反辐射导弹干扰材料(如诱饵)频谱管理电磁识别认知电子战电子防护(EP)任务控制测向电子支援(ES)威胁告警图1认知电子战子领域干扰日本海军的雷达电子设备,这是电子战的最早实例。经过10 0 多年的发展,电子项目和装备已经发生了翻天覆地的变化。本文主要以美、俄和北约认知电子战系统为例,分析当前认知电子战的发展现状。美国作为拥有世界上最先进的电子战装备国家,具有完备的陆基、海基和天基电子战系统,美国当前的电子战系统在战场上已经通过了实战的检验。目前,美
9、国进行的主要认知电子战项目包含RockwellColins公司提出的认知网络电子战项目CNEW、D A R PA 的自适应雷达对抗(ARC)项目和自适应电子战行为学习(BLADE)项目,美国哈里斯公司的“破坏者”SRx认知电子战系统以及反应式电子战攻击设施”(REAM)项目。目前美国认知电子战项目总结如表1所示。表1美美国近年电子战项目年份项目名称核心技术ALE项目主要通过抗干扰数据链路和网络,将侦察信息发送到区域内其他平台或后方的指2020ALE项目挥所,同时,还可以充当诱饵迷惑敌方防空系统,并发动电子战、网络战和导航战等多种攻击通过机器学习技术实现了信号探测和分类技术,不断优化了机器学习算
10、法,实现了自动生成2016REAM项目电子战攻击方案的频谱管理技术2014SRx系统基于无线电技术,适应各种复杂的电磁环境,实现了全频谱工作2013CNEW项目该项目提出了一种包含认知控制器、服务管理层以及网络管理的认知电子战项目框架针对敌方雷达的工作模式和信号特征,自适应调整干扰模式,以对抗敌方自适应雷达,从而达2012ARC项目到最优的干扰效果依据人工智能中机器学习技术和自适应算法,感知各种电磁信号参数,通过自适应学习,自动2010BLADE项目合成最优的干扰电磁波,对战场的威胁信号进行自动干扰综述与评论期第50 卷第十战架构设计及关键技术研究俄罗斯认知电子战系统在国际上也处于较高水平,其
11、中,以“Pole-21电子战系统最为典型。该系统由俄罗斯JSC电子战研究中心设计,具有干扰能力强、宽频段覆盖、高度机动性和智能认知等特点。该系统能够收集周围电磁信号,能够分析信号特点,在战场上通过监听和分析电磁环境,智能干扰地方设备。“Pole-21系统能够干扰俄罗斯境内大部分大陆上空的国外无人机和巡航导弹,从而能够坚实地保卫国内重要军事目标 7。除“Pole2 1 项目外,“贝利娜”系统在俄罗斯电子战系统中也十分出色。该系统采用了人工智能技术,能够在无操作员值班的情况下,参与实时分析战场局势,搜索目标并进行分类。“贝利娜”被称为自动化决策综合体,得到了俄国防部和军方高层的青睐。现代战场中,北
12、约部队使用电子战装备的频次也大幅增加。在技术上,最近的作战需求和作战发展引发了“北约辐射源数据库”向“下一代辐射源数据库升级”。同时,为应对复杂的电磁战场环境,北约部队也提出了“北约认可的电磁图像”项目,该项目将是北约未来电子战指挥控制的核心工程,支持北约电子作战的全部功能,包括电子战的规划、指导、监测和评估 8 3关键技术研究3.1机器学习技术认知电子战系统的自主感知战场环境的能力涉及传感器技术、信号处理和数据分析等方面,通过这些手段系统能够实时获取关键信息,包括敌我电磁信号、雷达活动、通信流量等 9。而实时动态的学习和经验积累则意味着系统不仅依赖于静态的预设规则,还能够通过不断的数据反馈和
13、分析,从中学习新的模式和行为。这种学习能力使认知电子战系统能够适应未知的电子威胁,并迅速调整战术应对新型威胁。经验积累方面,则允许系统在长期使用中积累对各种威胁的应对经验,从而提高系统的整体效能。这样的智能系统设计不仅有助于战场上的即时响应,还为未来威胁的演变提供了更为灵活和强大的应对手段 10。同时,利用机器学习技术能够将战场环境与专家知识体系关联,从而为战场指挥人员提供完备的战场态势和智能化的辅助手段,帮助他们快速研判敌人意图,准确预测战场态势的变化。3.2电子干扰技术在战场上,高效的电子干扰技术能够大大提高已方装备的生存能力和任务效能。目前,战场的干扰样式主要分为自卫干扰、防区外干扰、防
14、区内干扰和随队干扰等样式。电子干扰技术对硬件装备的要求较高,智能化的干扰资源分配和优化也能有助于认知电子战装备的发展。智能干扰和抗干扰是认知电子战的目标,它指的是根据动态频谱管理的结果,对敌方信号进行有效干扰或对已方信号进行有效保护,从而实现电子攻防优势的能力 11。通过对敌方信号波形的实时分析,认知电子战系统可以自适应地生成干扰信号,以最大程度地扰乱或屏蔽敌方通信、雷达或导航系统。利用机器学习算法,该系统可以学习敌方频率选择的模式,并实时调整自身的频率跳变策略,使干扰更为有效且难以被敌方预测 12。通过对敌方信号的指纹进行识别,系统可以精确区分不同的通信设备或雷达系统,并对其施加特定的干扰手
15、段,提高对抗的精确度。利用强化学习等自学习算法,系统可以根据实时的电磁环境变化,不断优化干扰策略,以适应不同场景和对抗条件。智能电子干扰技术还涉及动态调整干扰信号的功率水平,以确保在最小化干扰对友方系统的影响的同时,有效地影响敌方系统的性能;利用智能算法生成虚假目标或虚假信号,迷惑敌方雷达系统,使它难以准确追踪真实目标,从而增加电子战的干扰混淆能力。通过实时感知电磁环境和对抗效果的反馈,系统可以调整干扰策略,使它更为适应当前战场需求,提高电子战的灵活性 13-143.3态势感知技术在一定时间和空间范围内对空间电磁信号捕获,同时,电子战系统能够对这些元素的含义进行理解,并且能够预测元素未来的发展
16、状态。对于认知电子战系统,感知是生成态势的前提。只有在复杂的电磁环境中将弱小信号有效地提取出来,然后对信号进行分析识别,才能对辐射源进行有效地测向定位。随着战场技术的发展,基于陆、海、空、天和网络的联合作战成为未来作战的主要形式,大量的电磁态势数据需要借助人工智能技术处理。基于大量的电磁信号,认知电子战系统需要对相关元素进行理解,形成指挥员能够理解的战场态势,并且能够对4综述与评论2024年2 月信息化研究电磁元素的发展进行一定的预判。3.4动态频谱管理动态频谱管理是认知电子战的核心,它指的是根据电磁环境感知的结果,对可用频谱资源进行动态分配和调整,从而实现频谱利用率的最大化和频谱冲突的最小化
17、的能力。利用人工智能算法,系统可以实时感知电磁频谱,包括占用频谱的信号、干扰源以及空闲频谱。这有助于系统更准确地了解当前的频谱使用情况 15-16。基于对电磁环境的感知,人工智能可以自动调整通信系统的频率和功率,以避免干扰并优化频谱使用。这样的系统能够更有效地适应不断变化的频谱条件。利用机器学习算法识别干扰模式,系统可以自动检测潜在的电磁干扰,并采取相应的对抗措施,以保障通信和雷达等系统的正常运行。通过对历史数据和趋势的学习,认知电子系统可以预测未来的频谱使用情况,帮助系统提前做好频谱资源的规划和分配。利用人工智能协调不同用户和系统之间的频谱共享,以确保频谱资源更加高效地被利用,同时减少干扰和
18、冲突。通过实时监测和分析,认知电子系统可以自动检测频谱管理系统的故障或性能下降,并采取自愈措施,同时优化系统参数以适应不同的工作环境。4认知电子战系统框架设计认知电子战系统依据实时的战场电磁环境,截获电磁信号,通过人工智能技术不断地进行认知分析,提高认知电子战的作战效能。本文提出了以下的认知电子战系统框架,主要包含信号截取、信号认知分析、自适应学习策略、认知决策、认知干扰等组成部分。信号截取主要包含电磁信号测向、电磁信号测频和信号特征描述 17;信号认知分析包含特征提取、测向分析、定位分析和识别分析;专家知识库包含任务知识库、态势知识库、辐射源知识库、频谱知识库 18;认知决策主要包含干扰策略
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