认知电子战：迈向电磁机动的关键

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来源：国际电子战

在多域作战中，对电磁频谱的控制尤其重要。机器学习技术与先进电子战紧密结合，是使能电磁频谱机动战至关重要的第一步。

过去，军事领导人往往是根据战场上的机动部队对作战进行规划的，以编队推进获得对敌优势。当前战场通常按陆海空天以及赛博和电磁频谱域进行描述。军事战略专家正在探讨“域的统一连续体”概念以及各个域是如何在多域作战中相互连接的。

当前，美国正进入电磁机动战的新时代，更需要获得并保持电磁频谱优势，这是多域作战的组成部分。于军方而言，电磁频谱使能精确弹药、无人机、自适应后勤、先进雷达、通信及其他众多的应用。随着电磁机动方速度不断加快，电磁态势日益复杂，电子战需要不断发展。在过去20年里，电磁频谱作战域的概念已经成熟，但也常常被忽视。

冷战期间，美国军事和政治领导人都急切想知道苏联在铁幕后做什么。装有电子设备的飞机，比如RB-29和RB-47会频繁执行侦察任务以确定敌方雷达和导弹的位置。一旦开战，美国就可以利用这些情报干扰、摧毁或规避敌方雷达，对目标实施攻击。而所积累的情报也用于更新电子战斗序列、升级雷达告警接收机、自卫系统和干扰机等。

但随着软件无线电的出现，从理论上讲，辐射源可以具有无限可能的信号特征，从而使传统电子战系统变得过时，无法适应作战目标的发展。机器学习技术可以使电子战系统比对手更快地进行识别、利用和调整，通过快速多样的电子战攻击，打破敌方对电磁频谱的控制。

认知电子战的概念并不新鲜，但机器学习的发展为其适应高度对抗的频谱提供了新的机遇。从宇宙辐射到智能手机诸多因素都在改变电磁频谱环境。认知电子战旨在通过将传感器和机器学习工具结合在一起用于感知、表征和利用电磁频谱。使用认知电子战工具，作战人员能够观察电磁频谱威胁，应用多域联合武器实施攻击并巩固战果。

现役电子战系统大多是针对已知或预期的电磁频谱环境设计的，需要具有雷达以及其他辐射源基本特征的数据库。这个电磁频谱的基本数据库以及电子战重编程周期要花费数千小时，针对各种已知、未知、新的和不寻常的辐射源创建而成。这个过程是劳动密集型的，即使对于参数完整的信号，也需要数月才能完成。随着武器的扩散和新武器不断投入应用，电子战斗序列、传感器和干扰机的配置要不断更新。这个过程几十年来都是电子战体系的基石。但是，随着美国的对手采用新的自适应雷达对防空系统进行改进，这种基于取证的过程已无法跟上现代数字系统的快速发展。

完全反应式的探测和对抗是认知电子战的终极目标，最初的步骤是开发更加主动的电子战系统。在不久的将来，陆海空天中经过验证的电子战平台将具备一定的认知电子战能力，对频谱进行感知并提供辐射源特性。在认知电子战工具包的帮助下，前线和远程的操作员将仔细检查来自传感器的馈入，对频谱进行快速表征，并开发必要的对抗措施。通过利用机器学习工具包，对抗措施将在几小时内完成。最终，随着平台间的连接变得更加普遍，几分钟或几秒钟内就可以推出探测和对抗配置文件。随着认知电子战技术的成熟，这些工具包将嵌入前线平台，以在所有部队和所有域中更好地感知、识别、归因和共享电磁环境当前的状态。这将让蓝军能够在频谱内快速机动，并拒止对手使用频谱。

认知电子战工具包不仅在战场上至关重要，而且对全球电子战处理中心进行电子战重编程同样重要。装有认知电子战算法的服务器将梳理各种原始电磁数据，搜索新信号及不寻常的信号。就像沙里淘金一样，计算机会对源源不断的信号流进行梳理，寻找未知信号。这项工作能极大地提高电子战重编程的速度和质量，减少战场更新所需的时间。在地面进行的这项工作将对改进认知电子战探测以及开发对抗算法具有重要作用，并可以在整个体系中应用。

这并不是说不再需要人工进行的基于取证的电子战重编程，相反，人工使能的电子战重编程将变得更加重要。该项工作采用基于静态数据库的模式，并转向快速机器学习的架构，以响应敌方不断发展带来的需求。通过采用巨量数据对机器进行训练使其理解频谱中发生的事情，将使能机器学习工具。和平时期的收集、分析和分发工作将提高认知电子战的算法，跟上技术进步的节奏。可以肯定，新型的和不寻常的信号即使对最好的认知电子战工具而言都是非常难以应对的，只能由人的独创性来解决。通过将“难以解决的”问题交给分析师和工程师，从而保持在技术曲线之前并做好电磁频谱的战备准备。

随着美国国防部向联合全域指挥控制方向发展，粉碎敌方对电磁频谱的控制至关重要。认知电子战是电磁频谱域中进行快速、聚焦行动的第一步。

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