太空和电子战领域作战的现状和对策

王仓红通信作者

（广东隆源光电有限公司，广东 中山 528415）

在1957年10月和11月期间，前苏联将Sputnik I和Sputnik II卫星射入太空，标志着人类探索太空时代的开端[1]。值得关注的是，磁悬浮助推发射技术的使用，使航天器发射成本大幅下降[2]，这直接导致“参与者”数量持续增加，太空军事力量发展对国家国防安全带来新的挑战。例如，卫星数量持续增加会导致拥挤和碰撞，甚至有意或无意的摧毁对方卫星， 给军方造成通信和情报障碍[3]。美国、俄罗斯等大国已经建立了太空部队并部署了反卫星武器[4]，这些军事力量的发展有力地推动了太空军事化进程。弹道导弹技术扩散，迫使导弹防御预警系统大力发展， 而高超音速导弹技术的应用，又一次迫使现有的导弹防御预警系统需要升级迭代以应对新的挑战。

基于人工智能（AI）时代，研发能够应对高超声速武器和具有新型探测预警能力的新一代智能反导预警系统，成为一些国家追求的新目标。与此同时，军用无线电设备成指数级增长，也使得电磁频谱日益拥挤[5，6]。为了使无线电设备能够完全访问电磁频谱，美国国防高级研究计划局（DARPA）定期举办“频谱协同挑战赛”（SC2），对照静态和预先分配的频段，测试AI是否能够更有效共享无线电频谱。测试结果表明，比长期演进（LTE）标准更低的频谱上能够传输和共享更多的数据，并且能够在多个无线电设备上对频谱重复使用。这表明，应用AI 在网电空间作战的电磁频谱管理将展示其巨大潜力。本文通过探讨主要军事强国太空军事力量发展现状和人工智能在网电空间作战中的应用，设想了可能会在太空和电子战领域出现的新场景，并为如何在新时代确保国家安全与繁荣提出对策建议。

1 主要军事强国太空军事力量发展现状

美国为了应对弹道导弹和其他高超声速武器的威胁，在弹道导弹防御预警探测方面将研发新系统，以强化对这些威胁目标的预警、探测识别、全程跟踪监视和杀伤力评估。基于美国国防支援计划（DSP），美国目前大力发展的导弹防御系统有天基红外系统（SBIRS）[7]、空间站跟踪与监视系统（STSS）[8]以及正在研发的新型导弹预警防御卫星系统。例如，下一代过顶持续红外系统（OPIR）[9]和高超声速与弹道跟踪传感器（HBTSS）[10]。OPIR包含3颗地球同步轨道卫星（GSO）和2颗极地轨道卫星（POS），OPIR将采用增强型LM2100通用卫星平台，通过移除旧设备的方式，在多个系统里面插入新型电子设备以增强弹性作业能力[11]，使其能够适用于下一代OPIR。OPIR的开发采用竞争性并存的开发方式同时开发两个红外有效载荷。HBTSS 卫星作为导弹预警网络中的佼佼者，该网络系统还包含了宽视场（WFOV）导弹跟踪卫星[12，13]。研发HBTSS目的是为了开发监视和跟踪高超声速导弹系统的低轨卫星。低轨卫星系统负责监视和传递当武器穿越地球时的数据信息，当敌方的威胁目标进入或离开单个卫星的视野时，低轨卫星会将信息数据进行传递并共享。与此同时，WFOV卫星将信息传递给具有更精确传感器的中等视场的HBTSS卫星。因此，不同视场传感器和不同轨道卫星之间实现数据融合共享，自动生成适当的战术数据，自动检测敌方目标位置并创建摧毁威胁目标所需的数据。当然，目前的反导拦截系统想要预警并拦截在飞行过程中可以变轨的高超音速武器还有待时日。为了增强应对高超音速武器的威胁，美国正在讨论升级标准-6反导导弹系统以拦截高超音速武器，但是距离投入实战尚需时日。

法国的超视距反导预警雷达（TLP）属于远程导弹预警雷达，其采用模块化的设计，不但能够跟踪和探测600千米至3 000千米范围内的弹道导弹发射情况，而且能够预测弹道导弹的落地点，该雷达还能够对卫星进行跟踪和探测。超视距雷达在现代战争中有得天独厚的优势：一是用于对抗反辐射导弹（ARM）对雷达系统的硬攻击，由于ARM超强的威力和超高命中率，直接威胁雷达系统的生存。与此同时，随着ARM持续更新换代，对雷达系统的威胁也持续增加；二是用于对抗目标隐身技术还原飞机形态。目标隐身技术能够控制飞机形态，其采用雷达吸波透波材料，能有效减少目标雷达反射面积（RCS），达到降低雷达探测距离的效果。随着隐身技术的应用，作战飞机的突防和生存能力获得了极大提高，对空战模式和防空系统都产生了深远影响；三是用于对抗低空与超低空突防飞机和巡航导弹。如何预防低空和高速的巡航导弹，是现代防空系统需要攻克的关键难题，否则将在战争中遭受巨大损失。目前，法国航空空间研究局（ONERA）对预言家天波超视距雷达（OTHR）正在改进成海洋超视距雷达[14]，使得该系统的覆盖面扩大到海洋。ONERA研发的无源雷达技术，贡献模拟波形探测（FM无线电）和数字波形探测（TNT），打破了常规且保持了其空中优势，目前正在研究避免无源雷达的对抗技术，以迎合当前的作战需要。

俄罗斯的“穹顶”太空反导预警系统，能够从太空探测弹道导弹的发射并跟踪其运行轨迹。此外， 俄罗斯的“沃罗涅日”雷达[15]的瞄准器（太空监视光电系统）和集装箱-3M（超视距探测系统）也已经投入运营。“沃罗涅日”作为高性能超视距雷达，有探测距离达到6 000千米的米波雷达“沃罗涅日-M”；有水平探测距离6 000千米，且垂直探测距离为8 000千米的分米波雷达“沃罗涅日-DM”；在性能上了一个台阶的“沃罗涅日-VP”，是“沃罗涅日-M”的改进型； 作为厘米波雷达的“沃罗涅日-SM”，具有较高的分辨率和远距离及全天候成像功能，可以有效提升战时预警的精确性。“苔原”是俄罗斯新一代导弹预警卫星，其运行轨道包括高椭圆轨道和地球同步轨道。该系统装载了红外望远镜、光学望远镜和红外传感器，用以识别其覆盖范围内所以国家的洲际导弹发射、飞行、太空飞行和攻击过程，也能探测各国航天发射的情报。当地面雷达在接收到卫星报警信号后，能够及时发现从不同地点发射的飞行器，并能初步判断其飞行方向和坠落坐标。随着俄罗斯预警卫星的持续逐步发射，其预警侦察能力也会获得完善。

2 AI在网电空间作战中的应用现状

在2017年8月，美国国防部先进研究计划局（DAR PA）启动了A I射频机器学习系统项目（RFMLS）[16，17]，探索机器学习（ML）如何理解无线电信号，建立将ML应用于电磁频谱领域以理解电磁频谱的使用状态，以应对电磁环境中存在的风险。例如，低下的动态感知能力，被恶意干扰的通信系统以及无法确认的威胁。为了实现频谱共享， 需要掌握占用频谱的信号种类和从背景中提取重要信号，用来识别违反无线电规则的信号。通过ML 训练的RFMLS能够从电磁频谱中提取额外的信号特征，并利用频谱大数据，对以前无法检测到的无线电信号进行识别，达到对电磁环境更好的理解。RFMLS能够对无线电环境中正在发生的事件进行理解和识别查证，并逐步具备在复杂的电磁环境中识别感兴趣的无线电信号的能力。基于目标任务， ML不仅能够处理采集的频谱数据，而且可以确定需要采集频谱数据的种类，并规划数据采集的时间和地点。

在射频前端，有特征学习和波束合成。在频谱感知方面，有注意力引导和自主射频传感器；在特征学习方面，基于射频信号数据集，RFMLS通过ML识别和表征民用和军用设备信号特征；在注意力引导方面，通过对RFMLS纳入新的算法或设计射频领域的显著性检测，可以实现将RFMLS注意力导向射频频谱中潜在的重要事项或对重要视觉和听觉刺激进行识别的能力；在配置自主射频传感器方面，使RFMLS对亮度变化自动调节、持续移动和聚焦，保证动态场景中的重要部分保持在RFMLS的敏感部位，对最为有效的信号和信号特征能够自动调节对其感受能力；在波形合成方面， 即对有可能的波形进行数字合成，使RFMLS对拥挤的频谱信号进行区分和表征，为自动化武器系统提供无线电领域的所需信息。

美国的认知电子战（Cognitive EW）是目前的重要进展项目，这是一个智能的电子战系统[18]。通过对电子战的扩展，数据和AI算法可以用于优化电子战行动。更进一步，软件可编程无线电的存在， 进一步增强了这种网络与电子战的协同作用。在自主评估电磁环境、学习、推理、实时改变其电磁干扰策略和评估实施效果，自适应对抗威胁目标。AI 引导的电子战软件升级极大地缩短了电子战传感器到射手的时间，并组织了另外的数据池，这决定了战争的胜负。

3 未来战争的新场景

在未来，卫星间发生有意或无意的碰撞损毁， 并产生大量的太空碎片是大概率事件，这将导致对地观测、遥感、通信能力的丧失，阻碍军事情报收集、导弹防御、海岸监测等任务的执行。大量的卫星碎片形成碎片场，堵塞卫星轨道并威胁其他轨道卫星的运行。通过针对全球卫星导航系统星座展开网络攻击，这可能导致卫星导航系统中断运行，影响依靠卫星导航系统国家的电网、电信和导航与定位授时，对反卫星武器的发展和部署带来严重威胁。美军正在寻求应对中俄大国的军事对抗优势[19]，会进一步促进其电子战的研究和部署，推进电子战由战略向能力转变，加速电子战重点项目的研发和电子战装备升级。美国利用其在AI方面的优势，正在加速其电子战装备能力向认知化和智能化发展，这将对现有的军事平衡构成挑战。

4 建议

为确保国家安全与繁荣，需要预防卫星间碰撞、轨道拥堵、太空竞争军事化和认知电子对抗的挑战，对此，我们提出以下建议。

建立统一的太空监测和作战控制系统，构成太空反导预警系统的主要部分，提供全球监控。通过该系统的构建，减少探测弹道导弹发射的时间，提高导弹威胁信息的可靠性和效率性。加大新型防空反导预警装备研发，建立高低轨相结合的预警探测及杀伤力评估一体化的预警系统，并建立应对太空星座被破坏后预警装置的弹性作业能力。加强多边合作制定太空规则，重点要发展自身的太空能力。加强关键技术研发，逐步降低在关键技术层面对其他国家的依赖，增强太空安全感知。积极探索高超音速武器技术在军事的应用，高超音速武器作为一种颠覆性技术，在军事领域将产生深远影响。

提升电子战的智能化水平。完善其自主感知能力和实时反应能力，持续改进其精确打击能力和评估反馈能力，这是认知电子战未来的发展趋势。基于此，我们要不断测试其在复杂多变的电磁环境中的作战能力，对关键技术进行深入的分析和专研以增强电子战装备的对抗能力。将AI技术和网电空间海量数据的特性紧密结合，改变对未来网电空间战争的认知模式。将AI技术应用在网电空间作战中， 深刻改变军事对抗的旧模式，赋能军事新力量，并持续丰富网电空间作战行动。