认知电子战系统组成及实现途径探究

周华吉，张春磊

(中国电子科技集团公司第三十六研究所，浙江 嘉兴 314033)

0 引 言

随着科技的不断进步，当前战场电磁环境日益复杂，作战对象智能化水平不断提升，常规电子战手段逐渐力不从心，所取得的作战效能也在逐步下降。因此，迫切需要一种改变游戏规则的技术手段来突破瓶颈，推动电子战作战方式的改革，而认知电子战技术正是在这样的背景下产生的。认知电子战目前尚无明确概念，一般认为认知电子战系统是指在传统的电子对抗系统中引入认知计算理论，其本质是通过对作战环境的感知，从大量原始传感器数据中提取知识，然后实时或近实时推导出电子战攻击的最优化策略，提高装备的自适应能力，然后对其效能进行评估，并根据评估情况对下一次攻击进行指导[1]。

1 认知电子战发展历程

认知电子战的发展历程并不长，追溯根源，认知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，并根据环境来调节优化自身工作参数。随后美国科学家Simon Haykins将认知思想融入雷达设计领域，提出认知雷达的概念[2]，然后从2009年开始，美军为提高现役装备的认知能力及作战效能，逐步将认知的概念引入到电子战设备中，而这也就标志着认知电子战概念的形成。目前美军已经上马了一系列认知电子战项目：自适应电子战行为学习(BLADE，作战对象为通信和简易爆炸装置)项目[3-5]、自适应雷达对抗(ARC，作战对象为雷达)项目[4]、“城市军刀”(射频频谱控制)项目[4]、认知干扰机(CJ，第一代认知干扰机体系结构)项目[6]、电子战技术(应用自适应机器学习算法)项目[7]、极端射频频谱条件下的通信(COMMEX，自适应抗干扰通信)项目[8]、“破坏者SRx”(基于软件无线电)系统[9]。其中部分项目进展顺利：2016年5月26日，美国《航空周刊》报道，DARPA正在向客户移交根据极端射频频谱条件下的通信项目(CommEx)开发的技术，且五角大楼决定将这一技术整合到Link-16数据链中，以保护广泛使用的战术数据链免受干扰；2016年6月20日，洛克希德.马丁公司宣布，洛克希德.马丁公司先进技术实验室(ATL)和DARPA成功地在政府试验靶场进行了一系列的飞行试验，演示了BLADE系统面对频谱挑战更智能地进行频谱作战的能力；另据位于美国达拉斯的市场研究公司(MarketsandMarkets)预测,认知电子战系统有望于2017年年底开始装备美军部队。而国内认知电子战方面的研究尚停留在理论阶段，这需要国内同行付出更多的努力。

2 认知电子战系统阐述

认知电子战系统是在传统电子战系统基础上，通过增加目标认知、智能决策、自主学习等系统认知能力，形成的智能化电子战系统。机器学习、智能决策等技术的引入，使认知电子战系统具备有效应对时敏目标、未知目标和认知型目标的能力。本部分将从系统功能框架和主要处理环节两个方面对认知电子战系统进行阐述。

2.1 认知电子战系统功能框架

典型的认知电子战系统功能框架如图1所示，其中与系统认知能力密切相关的模块为：动态知识库、认知代理和资源调度与功能管理器，接下来对这三个模块进行简要介绍。

图1 认知电子战系统功能框架

动态知识库包含信号特征库、对抗案例库和攻击策略库。其中信号特征库存储常见信号的典型技术特征，如频率、带宽、调制方式、波形特征等；对抗案例库主要保存典型目标样本，有效对抗方式、可用对抗数据等，以案例样本的方式保存对特定作战目标的对抗数据与样本；攻击策略库主要保存针对不同作战信号目标选择对抗策略的规则，以及特定的对抗策略可用对抗软件资源与攻击数据资源。

认知代理包含推理模块、学习模块、优化模块以及策略引擎，负责各类认知功能的实现和协调。认知功能包含：推理、学习、优化和策略生成等。

资源调度与功能管理器负责整个系统的软硬件资源调度与控制，与所有模块均有交集。

2.2 主要处理环节

根据图1所示，认知电子战系统可视为是由三个OODA(“观察、定位、决策、行为”)认知环组成的闭环系统，其中三个闭环系统分别是“认知侦察环”、“认知对抗环”、“认知效能评估环”[10]，而动态知识库则为上述三个闭环系统提供相对应的目标特征、环境、策略知识。为阐述方便，这里给出认知电子战系统简化框图。

图2 认知电子战系统简化框图

(1)认知侦察环

俗话说，知己知彼，百战不殆。认知电子战系统对环境的认识是通过与环境不断进行交互得到的。认知侦察环通过对复杂电磁环境(包含目标电磁信息和周遭环境信息)进行自动分析，获得电磁环境分析结果，为认知侦察环对目标的后续处理提供依据。认知侦察环主要实现自动信号分类，包括模型特征提取、模型匹配、样本训练等环节，其结果既可传给认知对抗环和认知效能评估环作为数据支持，也可传给动态知识库作为样本积累。

(2)认知对抗环

认知电子战系统对战场电磁环境的认知推理能力，使认知电子战系统和传统电子战系统相比，能更有效地应对各类对抗目标以及复杂的战场电磁环境。认知对抗环通过不断感知周遭环境，对决策数据库进行更新，主要实现针对目标的最优化对抗(干扰或攻击)，包括对抗策略生成及优化、干扰资源分配及优化等环节。生成的对抗策略既可传给认知效能评估环用作评估，也可传给动态知识库存储为推理案例。

(3)认知效能评估环

对敌方威胁信号进行对抗后，认知效能评估环通过获取威胁信号在我方干扰下产生的变化，以雷达威胁信号为例：瞄准角、重频率、带宽的变化，进行干扰效能评估，同时判断是否采用抗电子对抗措施(ECCM)模式，并推断威胁目标的真实性。另外根据对抗效能，自适应优化对抗策略，即优化干扰参数和波形，从而制定有针对性的电子对抗方法。认知效能评估环主要实现作战效能的自适应、高逼真度评估。评估结果可传给动态知识库作为样本积累。

3 认知电子战系统实现途径

和传统电子战系统相比，认知电子战系统优势明显：能精确感知复杂电磁环境，并具备有效对抗时敏目标、未知目标和认知型目标的能力。那么如何实现认知电子战系统呢？本部分尝试着从平台架构、关键技术两个方面来回答这个问题。

3.1 平台架构

为满足认知电子战系统的功能需求，提出如图3所示的一种电子战系统平台架构。系统组成包括硬件总线、硬件资源、软件模块、接口以及资源调度与功能管理组件等。

硬件总线实现硬件资源之间的数据传输，并为平台测控以及资源调度与功能管理提供支持。软件模块和硬件资源之间的隔离与映射通过软硬件接口完成。平台功能模块之间的连接和交互则通过应用服务接口实现。而资源调度与功能管理组件负责整个平台软硬件资源以及各个接口的调度与管理。

本平台架构脱胎于基于软件无线电技术的传统电子战平台，采用模块化设计，是硬件通用，功能软件可重构的开发式系统架构。系统以开发性、可扩展、结构精简的硬件为通用平台，把认知侦察、认知干扰、认知效能评估等功能用可重构、可升级的模块化软件来实现。系统结构通用，功能实现灵活，使系统的改进更为方面，同时由于系统的主要功能都由软件实现，可方便地采用各种新的信号处理手段，如机器学习、深度学习等，来提高性能、增强功能，并且能在线实现信号处理算法更新和升级。

图3 认知电子战系统平台架构

3.2 关键技术

根据认知电子战系统的功能结构和作战特点，初步得出，认知电子战系统技术体系结构如图4所示。

图4 认知电子战系统技术体系结构

(1)认知电子战系统平台架构技术。认知电子战需要具备灵活的认知对抗能力，主要体现在未知目标快速检测、智能攻击及策略优化、攻击效果评估、动态知识库管理等相关功能，需要基于软件无线电和理论，采用标准的技术协议规范，通过硬件通用化、功能软件化和软件构件化设计，构建功能可重构的开放式系统架构，保证系统的灵活性和可扩展性。典型平台架构如图3所示。

(2)基于机器学习的认知侦察技术。为更好地描述作战目标的战斗意图、运动特性和功能特征，电子战系统需要从复杂电磁环境中获取更多的信息，并根据更丰富的目标特征来侦收和分选出有效信号。通过威胁特征学习和自适应信号处理，获得目标信号特征。收集到足够多的未知信号特征后，通过模糊聚类、神经网络等机器学习算法，对目标信号进行分类和识别，从而构建具备实时认知能力的侦察技术。

(3)智能攻击策略生成技术。根据作战目标的硬件、协议、运作方法、软件、固件的知识，制定最佳电子攻击策略的技术。具体说，该技术是一种干扰优化与决策技术，根据感知到的信息，在系统资源、用户需求等约束下，给出最优干扰策略。可采用蚁群优化、神经网络等算法解决非线性干扰资源分配问题，实现高效、稳健的多目标攻击。

(4)攻击效果评估与动态反馈技术。对当前攻击策略的战损效果进行评估，并将评估结果反馈给系统来判断上一次攻击策略的性能优劣，通过给定奖励值、惩罚值进行优化学习，从而确保系统功能进化。攻击效果评估模型可通过云模型、博弈论、灰色系统理论等进行构建。

(5)动态知识库技术。动态知识库是认知电子战系统区别于传统电子战系统的关键模块，也是认知电子战系统其他功能模块高效实现认知功能的有力支撑。动态知识库包含信号特征库、对抗案例库和攻击策略库，分别以不同形式存储认知侦察、认知干扰和认知效能评估所取得的结果。动态知识库是系统进行学习和推理的基础，通过预先给定的先验知识和动态的积累，为系统各模块功能实现和优化提供依据。动态知识库系统可基于Oracle数据库系统进行构建，为方便数据信息的检索和维护，知识库需要预留人工接口。

4 结 语

当前人工智能技术发展如火如荼，战场电磁环境日益复杂，电子战系统的智能化、认知化是大势所趋[11]。本文阐述了认知电子战系统的内涵以及国内外发展现状；分析了认知电子战系统功能框架，并对认知侦察、认知对抗和认知效能评估三个闭环处理环节进行介绍；为探究认知电子战系统实现途径，提出了一种认知电子战平台架构，并着重分析了平台功能需求与关键技术。考虑到升级成本和简易性，本文提出的认知电子战平台架构，其硬件基础和传统电子战平台差异不大，在协调好系统兼容性后，

可直接在现有装备进行软件模块升级，实现电子战系统的更新，从而有效提高系统作战效能。

[1] 曾详能，张永顺，贺泽维，等.电子战新技术发展综述[J].航天电子对抗，2010(5)：31-34.

[2] Simon Haykin. Cognitive Dynamic Systems[M].Cambridge: Cambridge University Press,2012. 232-235.

[3] 张春磊. “认知电子战”拉开序幕——DARPA开始开发“智能干扰机”[J]. 通信电子战. 2011(1).

[4] Barry Manz. Cognition: EW Gets Brainy[J].JED.2012.10.

[5] DARPA. Notice of Intent to Award Sole Source Contract: Behavioral Learning for Adaptive Electronic Warfare (BLADE) Phase 3[R/OL]. https://www.fbo.gov/spg/ODA/DARPA/CMO/DARPA-SN-14-24/ listing.html. 2014.2.19

[6] Air Force. Cognitive Jammer[EB/OL]. https://www.fbo.gov. 2010.1.20.

[7] ONR. Broad Agency Announcement (BAA) NUMBER 13-005 Electronic Warfare Technology[R/OL]. https://www.fbo.gov. 2012.11.19.

[8] DARPA. Broad Agency Announcement COMMUNICATIONS UNDER EXTREME RFSPECTRUM CONDITIONS (CommEx)STRATEGIC TECHNOLOGY OFFICEDARPA-BAA 10-74[R/OL].https://www.fbo.gov. 2010.9.10

[9] Disruptor SRxTM[EB/OL]. Exelis官网. 2014.10.4.

[10] 张春磊，杨小牛.认知电子战与认知电子战系统研究[J].中国电子科学研究院学报，2014,9(6):551-555.

[11] 倪丛云，黄华.认知电子战系统组成及其关键技术研究[J].舰船电子对抗，2013,6(36):32-35.