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基于认知云的无人机群组信息对抗系统

2016-12-01朱伟强杨绿溪

航天电子对抗 2016年5期
关键词:信息库电子战群组

苏 抗,朱伟强,田 达,杨绿溪

(1.中国航天科工集团8511研究所,江苏 南京 210007;2.东南大学信息与工程学院,江苏 南京 210096)



基于认知云的无人机群组信息对抗系统

苏 抗1,2,朱伟强1,田 达1,杨绿溪2

(1.中国航天科工集团8511研究所,江苏 南京 210007;2.东南大学信息与工程学院,江苏 南京 210096)

基于认知云的无人机群组信息对抗系统由长航时、低成本的电子战无人机群组和云计算网络构成。侦察无人机负责有限范围内的信息侦收,云计算网络融合无人机群感知结果,生成广域信息态势,动态制定系统层对抗策略,调度攻击无人机实施电磁频谱压制或信息接入攻击,同时评估对抗效能,实现信息攻防闭环。无人机群组抵近工作,可显著降低载荷设计复杂度,实现小型化、低功耗与有效性的统一设计。

认知;云计算;信息对抗;无人机;协同

0 引言

认知源于生物学,是指人们认识其所处环境的有意识心理活动,内容包括感觉、思考、推理、判断、问题解答和记忆,“智能”是认知活动的核心基础。近年来认知的概念被逐步引入信息科学,从认知无线电、认知雷达到认知电子战,认知技术通过信息处理流程的闭环,能够显著提升信息设备/信息系统的工作效能,因而迅速成为现阶段各领域研究的热点。

在信息对抗领域,虽然认知技术被广泛看好,具备广阔发展空间,但是,现阶段独立的设备/系统形态制约了技术的发展:态势感知能力有限,难以为有效认知提供充裕的观测信息;信息处理能力有限,难以适应态势快速变化并作出响应;组网协同能力有限,高价值观测结果难以获得充分利用。

云计算是一种全新的计算和网络应用模式,旨在通过网络把一系列分散的资源整合起来,形成一个动态的、易扩展的、能力强大的系统,为用户提供高性能服务。将云计算技术应用于认知信息对抗,能够显著拓展态势认知的信息来源,构建更为有效、可靠、易于共享的动态信息库,快速形成系统层次对抗决策及资源调度方案,引导攻防任务高效实施,克服制约认知信息对抗技术发展的约束限制,进而为认知技术在信息对抗领域应用开辟了新的发展空间。

1 认知电子战

将认知的概念引入信息系统,最初源于通信技术。认知通信是为了充分利用有限的频谱资源,采取对环境等要素认知的方法实现一种智能的通信方式,而这一点恰巧也具有了对电子干扰认知和规避的能力,即具有了与电子战系统一样的电磁态势感知和智能决策能力,形成了与电子战相对应的设备级对抗能力。

认知电子战是近年来提出的新概念,根据美国认知电子战项目介绍来看,其内涵可理解为:依据实时环境态势感知、对抗效能评估以及知识学习、累积的结果,动态地自主调整电子对抗策略,通过流程的闭环,实现智能、高效的信息对抗。图1给出了认知电子战概念的进一步描述。

图1 认知电子战构成

认知电子战主要构成包括以下几个方面:1)环境态势感知与攻击任务执行是认知电子战实现的基础,需要具备功能重构能力的载荷实现;2)通过自主学习构建动态目标信息库,实现知识学习与积累;3)采用模式识别与推理方法,评估目标威胁性,预测目标行为与威胁性变化趋势;4)依据目标信息库知识以及态势感知结果,自主制定对抗攻防策略、完成资源调度;5)通过对抗效能评估实现对抗流程闭环,评估结果参与下一轮知识学习。

实现信息对抗流程的闭环是认知电子战的最大特点。它使得信息对抗设备/系统具备了一定“智能”,通过自主学习适应目标的未知工作模式,形成具备自适应/认知能力目标的对抗能力,甚至未知类型目标的对抗能力,同时还能有效提高对抗资源的使用效率。

目前,美国国防高级研究计划局(DARPA)已经开始了一系列认知电子战项目,其中最具代表性的项目包括自适应雷达对抗(ARC)项目、自适应电子战行为学习(BLADE)项目、极端射频频谱条件下通信(COMMEX)项目。此外,美军认知电子战项目还包括:美国空军开发的认知干扰机(CJ)项目和电子战高级部件(ACE)项目、美国陆军开发的“城市军刀”项目、美国海军开发的认知通信电子战项目和电子战技术(2013年度)项目等。现阶段美军认知电子战技术发展的重点是将自适应方法和机器学习方法应用到电子战中,同时采用功能可重构的载荷架构:提供实时的频谱和威胁环境学习能力,给出直观结果;针对当前频谱态势和威胁知识进行推理,实时制定电子攻击策略和优化资源配置;评估对抗效能,动态优化攻防策略,实现更高效、更隐蔽的电子对抗新途径。

2 云计算

美国国家标准与技术研究所(NIST)将云计算定义为:云计算是一种模型,可以随时、随地、随需、便捷地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源(如网络、服务器、存储、应用、服务),资源能够快速供应并释放,使管理资源的工作量和与服务提供方的交互减小到最低限度。云计算的主要特点包括:1)随需应变地自助服务,用户可以单方面地按需自动获取计算能力,如服务器时间和网络存储,从而免去了与每个服务提供者进行交互的过程;2)无处不在的网络访问,网络提供的丰富可用功能,可以通过统一的标准机制从多样化的客户端平台获取;3)服务提供方将资源汇集到资源池中共享给多个用户,根据用户需求对不同的物理资源和虚拟资源进行动态分配,资源类型包括存储、处理、内存、带宽等;4)能够快速、灵活地提供各种功能扩展,能够快速释放资源实现收缩,用户可以在任何时间使用;5)系统根据不同的服务类型按照一定的度量指标进行计量(如存储、处理、带宽等),通过计量功能自动调控和优化资源利用。

云计算具有3种服务模型:软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)和基础设施即服务(IaaS),可以针对不同的应用场景,提供灵活、可配的应用方案。

3 基于认知云的无人机群组信息对抗系统

将云计算技术应用于认知领域,即可形成“认知云”。认知云的概念可描述为:将云计算分布式处理架构引入认知处理流程,如图2所示。其中,分布式节点仅用于执行面向具体应用的低复杂度任务,如信号收发、参数测量等;高复杂度的知识学习、信息库管理、态势感知、任务规划、效能评估等工作,则以云的方式综合处理。

图2 认知云组成架构

认知云可以有效改善现有信息设备/系统形态对认知技术发展的制约,特别是在信息对抗领域,优势更为凸显:分布式节点显著拓展了态势感知的范围和攻防实施的途径;基于云的信息综合方式,能够支撑动态信息库构建的可靠构建、灵活共享,以及对抗决策的高效制定。最终,显著提升信息对抗系统的综合效能。

基于认知云的无人机群组信息对抗系统依据上述思路构建,系统由功能简单、成本低廉、具备自组网能力的分布式无人机群组和基于云计算的信息处理网络构成,如图3所示。

图3 基于认知云的无人机群组信息对抗系统

分布式无人机群组包括侦察无人机和干扰无人机,应用过程中采用抵近部署的方式获取距离优势,实现微小型载荷的高精度侦察以及有限功率的高效干扰。

无人机群采用动态自组网方式,在较远距离上,允许通过多跳的方式,实现无人机之间或无人机与云计算单元之间的信息传输,实现侦察结果的融合、学习、共享以及决策任务的调度、执行。

4 关键技术

1) 分布式态势感知与攻防执行技术

态势感知与攻防执行是无人机群组信息对抗系统有效运行的基础,在分布式架构下,需要稳定、可靠的信息网络支撑动态规划任务的调度和网络协同任务的执行,同时还需进行无人机载荷的可重构设计、微型化设计,以满足多场景的应用需求。

2) 具备学习能力的动态信息库

信息库包括威胁描述、决策规则、攻击样本3个部分,通过预先设定的先验知识和自主的学习、累积,提供目标感知、识别、评估、预测以及任务决策、规划的依据,而库的动态设计则进一步增强了系统对具备自适应/认知能力目标和未知类型目标的适应能力。

3) 自主任务决策

在态势感知、识别、评估、预测的基础上,评估高威胁目标,结合无人机群组部署与配置情况,采用人工智能方法完成未来有限时间内的系统级信息攻防策略,以及对抗资源的高效调度方案。

4) 作战效能评估与反馈

采用侦察、干扰分离的方式,在信息攻防过程中持续观测态势变化情况,实时预测目标可能的抗干扰策略、评估当前对抗策略的应用效能,实现信息对抗流程闭环,同时将评估结果反馈自主学习单元,为下一步对抗决策提供支撑。

5 结束语

将云计算分布式处理架构引入认知处理流程形成“认知云”,在分布式无人机群组平台的支撑下,可以较低代价获得信息对抗能力、效率的显著提升,改变信息对抗技术发展落后于雷达/通信技术的现状,开展此项技术研究具备非常重要的理论研究与工程应用价值。认知云的研究涉及人工智能、云计算、自组网等多个领域,是一项复杂的系统工程。目前还有大量基础性技术研究,有待通过多学科融合得以推进。■

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UAV cluster information countermeasure system based oncognitive cloud

Su Kang1,2, Zhu Weiqiang1, Tian Da1, Yang Lüxi2

(1.No. 8511 Research Institute of CASIC, Nanjing 210007, Jiangsu, China; 2. School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, Jiangsu, China)

The Cognitive-cloud information countermeasure system consists of a swarm of long-endurance, low-cost electronic warfare (EW) Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and a cloud computing network. The electronic support (ES) UAVs are expected to collect the information on threat emitters in a timely manner. The cloud computing network fuses the sensing results, generates tactical pictures indicating the battlefield situation, plans the information operation strategy autonomously, and directs the electronic attack (EA) UAVs to fulfill the jamming or information access spoofing missions. Finally, the cloud computing network evaluates effectiveness of the countermeasure according to the information collected by the ES UAVs, thus closes the observe-orient-decide-act (OODA) loop. Stand-in operation may ease the UAV payload complexity to a certain extent, which in turn, leads to the more efficient, low power and miniaturized design.

cognition; cloud computing; information countermeasure; Unmanned Aerial Vehicle (UAV); cooperation

2016-03-16;2016-06-17修回。

苏抗(1982-),男,高工,博士,主要研究方向为电子对抗。

TN97

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