加拿大國防研發部渥太華研究中心專家在“高級認知技術與應用國際會議”上發表了一篇名為《認知電子戰系統的概念性架構》的論文，文章分析了自適應電子戰與認知電子戰系統的區別，并提出了一種認知電子戰系統架構。本文編譯了該論文的全部內容。
認知電子戰（EW）旨在使用認知算法等新興技術來防御現代雷達系統。通過使用基于認知的技術，雷達系統能夠感知作戰環境，并相應地調整發射參數，以更好地執行任務。傳統電子戰系統依賴于預先制定的攻擊策略，無法有效地應對現代雷達威脅。因此，下一代電子戰系統需要增強認知能力，以應對新的、未知的雷達信號，并根據不斷變化的情況做出自主決策。
1、引言
近年來，業界致力于研究各種電子系統中的認知能力。認知理論在電子信息領域的應用經歷從認知無線電、認知雷達到認知電子戰的過程。Mitola和Maguire在1999年發表的《認知無線電》一文中首次提出了認知無線電的概念。2006年，Haykin在其發表的《認知雷達：通往未來的道路》一文中提出了認知雷達的概念。文章指出，認知雷達是一種動態系統，可根據作戰環境調整和優化發射的波形，認知雷達系統具有以下三個關鍵特征：（1）接收器通過與環境交互，獲得信息并反復學習；（2）發射器根據接收器傳遞的有關環境的信息進行調整；（3）反饋鏈路可同步協調和優化發射器和接收器的操作。認知能力可以調整雷達的發射參數，例如脈沖寬度、脈沖重復間隔、功率和脈沖壓縮技術，從而更有效地執行已分配的任務。
認知技術是下一代電子戰系統的關鍵。美國空軍科學顧問委員會于2016年開展了一項題為“應對電子戰中的不確定或適應性威脅”的研究。這項研究指出，“不斷增加的信號密度和可變的實時自適應波形模式將挑戰空軍系統在射頻（RF）頻譜中識別信號來源和意圖的能力”。傳統的電子戰系統依賴于數據庫和預先確定的對抗措施，缺乏實時識別和響應雷達的能力。因此，需要增強電子戰系統的前端（電子支援（ES））和后端（電子攻擊（EA）），從而可以通過電子支援提供準確的態勢感知信息，并確定電子攻擊干擾的時機和地點。
2、認知電子戰系統的概念架構
如圖1所示，一個基本的認知電子戰系統應該包括五個模塊：環境感知、智能信號表征、認知思維、動態知識庫、以及反饋回路。在該系統中，環境感知模塊用于觀察作戰環境，根據周圍環境優化處理程序。智能信號表征模塊進行模式識別，使用機器學習算法來評估敵方雷達發射的電磁頻譜信號，并將其劃分為已知或未知威脅。認知思維模塊的目標是根據接收器和發射器數據、用戶輸入數據和性能目標，獲得最佳對抗措施。動態知識庫不僅包含環境、目標和其他信息，而且還包含最新的威脅信息。反饋回路可實時調整傳輸參數以提高干擾能力。
圖1 基本的認知電子戰系統
本文提出了一種認知電子戰系統架構，由環境感知、智能信號分析、認知思維、動態知識庫以及智能反饋五個模塊組成。圖2為系統的功能框圖。
圖2 認知電子戰系統的功能框圖
3、認知電子戰系統的功能特點
現代雷達技術更加先進，信號環境更加復雜多變，而電子對抗戰又是一個動態博弈的過程，人工研判的方式已經難以適應現代電子戰爭。為此，認知能力對于下一代電子戰系統至關重要。
為應對未來日益復雜的作戰環境，認知電子戰系統需要具備“對抗與學習相結合”的能力，通過自主交互學習來感知環境，并在此基礎上，動態調整以適應復雜變化的電磁信號。
1）閉環
傳統的電子戰系統為開環結構，無法實時評估干擾效果。認知電子戰系統是一個閉環系統，能夠實時執行環境分析、信號表征、對抗措施制定和對抗措施效能評估。該系統將根據有關威脅行為的反饋不斷調整其干擾策略。
2）完全自動化
為了實時制定對抗措施，認知電子戰系統需要不斷對動態變化的環境進行學習，自動生成優化的干擾方案，并評估其效能，可實時地進行自主決策。
3）機器學習
認知電子戰系統能夠分析以前從未遇到過的信號，實時設計有效的對抗措施，評估其效能，并預測未來的威脅。因此，機器學習是認知電子戰系統的一個基本組成部分，它可以學習和預測威脅特征，并通過分析已有信息自動生成有效的對抗措施。
4）模糊推理
模糊邏輯是一種人工智能技術，使系統能夠使用不精確的概念和依賴關系來推理目標系統。由于電磁頻譜環境的動態變化，模糊推理是一種很重要的技術，可以通過對人類行為進行建模來解決不確定性威脅，以便在無法獲得精確信息時提供近似推理。
4、自適應電子戰與認知性電子戰
在過去幾年中，自適應電子戰和認知電子戰這兩個術語被頻繁使用。C4ISRNET網站2016年12月16日發布了一篇名為《自適應電子戰與認知電子戰的區別》的文章，文中提出了以下問題：自適應電子戰和認知電子戰有什么區別？這種區別重要嗎？本節將著重探討這些問題。
4.1自適應電子戰
數字雷達技術的進步已經改變了傳統電子戰的實施方式，因此需要更先進的電子戰解決方案。一些研究報告認為，自適應電子戰能夠識別作戰環境的變化，然后從多個預先制定的電子攻擊優化方案中選擇最佳方案。例如，當接收器檢測到目標雷達改變發射頻率時，電子戰系統會將發射器調整到相應的頻段。自適應電子戰系統依賴于發射器波形庫來識別威脅并確定適當的對抗措施響應。當面對從未遇到過的雷達信號，為了探測、欺騙和擊敗敵方的雷達威脅，自適應電子戰系統需要收集證據并在實驗室中分析證據，以便制定對抗措施。該方案存在兩個問題：（1）開發和安裝新的配置文件和對抗措施可能需要數月時間；（2）當接收到的信號與庫中記錄的信號相比略微超出可容忍度時，就無法識別和打擊威脅目標。
自適應電子戰的主要性能特點總結如下：
自適應電子戰是響應式的；
電子支援識別依賴于可預先制定多種解決方案的數據庫；
電子攻擊響應是預先制定的解決方案；
系統采用發射器和接收器之間的反饋機制，該反饋機制不受環境影響。
4.2 認知電子戰
認知電子戰概念基于“感知-學習-行動”框架，比自適應電子戰更為先進（圖3）。認知電子戰系統不僅要根據已觀察到的情況進行調整，而且還可以使用機器學習和模式識別算法來模仿人類感知、記憶、判斷和推理的整個心理過程。認知電子戰是一個動態的閉環反饋系統，可通過智能響應來攻擊威脅雷達。
圖3 感知-學習-行動循環
人工智能和機器學習可以使認知電子戰系統識別并使用從未遇到的雷達波形，通過反饋機制實時協調發射器和接收器的操作，以實現最佳的干擾能力。認知電子戰系統使用人工智能和機器學習來實時探測、表征和對抗已知或未知的威脅目標。認知電子戰系統首先分析電磁頻譜環境，如果檢測到變化，則可以合理地得出存在新的或未知的雷達發射器的結論，然后將提取環境變化信息進行頻譜分析。機器學習算法將用于表征和預測威脅的屬性和能力。認知電子戰具有前瞻性，以下是認知電子戰的關鍵特征：
觀察并學習目標的動態狀態，并考慮到隨著時間變化的環境條件也會相應改變；
作為一個動態閉環反饋系統，包含發射器、環境情況和接收器；
即使面對新的或未知的威脅，也能針對威脅雷達制定有效的對抗措施。
4.3 主要區別
正如上文所討論的，認知電子戰和自適應電子戰之間存在根本區別。Mark Pomerleau在其文章中指出：“區分自適應電子戰和認知電子戰非常重要。”自適應電子戰系統僅對接收到的數據流做出反應，完全依靠知識庫來提供特定的、預先確定的對抗措施。
認知電子戰系統使用機器學習技術，克服自適應電子戰系統的局限性，使系統更好地了解所處的作戰環境，利用動態知識庫，生成由若干個對抗措施選項組成的動態行動庫，并執行感知-學習-行動反饋循環，以確定最佳對抗措施。
本文對認知電子戰系統提出了三點意見：
認知電子戰系統應該從與環境的交互中獲得的經驗，不斷地學習，并且利用相關信息進行持續更新。
發射器可以以更智能方式發射干擾信號，從而：
—綜合考慮威脅函數、目標相對位置和運動等因素，確定最優對抗方案；
—評估對抗措施的效能；
—適當調整對抗措施，以保持最佳效能。
整個電子戰系統構成一個閉環動態系統，包括發射器、作戰環境、接收器和反饋回路。
5、總結
隨著雷達系統從固定模擬系統向數字化系統的發展，雷達將具備產生多種信號的能力，這使得傳統電子戰系統難以抗現代雷達系統，尤其是應對那些具有高度自適應或認知能力的系統。因此，認知能力是下一代電子戰系統發展的關鍵。未來認知電子戰能力建設需要進一步增強機器學習能力、環境感知分析能力和模糊邏輯技術，使各類電子平臺能自主學習、動態調整、適應各種威脅。未來認知電子戰將逐步實現更高程度的自主化和智能化，以適應日趨復雜多變的戰場環境，為國家安全提供可靠和有效的支撐。
