美军探索人工智能在电磁频谱作战中的应用
人工智能与机器学习（AI/ML）现已成为推动美国国防现代化进程的关键要素之一。在电子战（EW）这一领域，AI/ML技术被广泛运用于信号侦测、发射与管控、发射器归类、威胁分析与干扰侦测等多个方面，其效能堪比倍增器。本文将重点分析AI/ML技术在电子战领域的进展，并展望认知电子战技术的未来发展趋势。
在过去的二十年里，美国持续面临伊拉克、阿富汗等地区的宽松电磁对抗环境kaiyun全站网页版登录，导致其在电子战及电磁频谱管理领域的竞争力逐渐减弱。鉴于此，美军于2020年10月推出了电磁频谱优势战略（ESSS），这一战略旨在应对美军在确保、维护电磁频谱的接入、运用及操控能力上所遭遇的一系列难题。展望未来，美国若欲在与我国或俄罗斯等战略对手的竞争中取得胜利，就必须重新夺回并持续保持电磁领域的领先地位。
ESSS强调了确保电磁频谱的运用与国家战略方针及目标相协调的重要性。美军在信息战领域的主导者必须借助人工智能/机器学习等前沿技术，以培育出新的电磁频谱作战实力，进而实现在各个战争领域的电磁频谱掌控优势。在战术态势的感知与管控、威胁的辨别与归类、发射与信号管控策略的制定，以及运用非正规编制的电子战技能进行超视距锁定和非动能武器的使用等方面，人工智能与机器学习技术均能显著增强部队的作战效能。
AI/ML集成至电子战领域
作战行动的信息域深受电磁频谱优势的显著影响。目前，电子战系统和战术过分依赖于存储对抗预案的数据库，然而，这种依赖性使得它们难以迅速应对新出现的或不断演变的先进威胁。在某种程度上，正是人类认知水平的局限制约了电子战领域的军事作战效能。相比之下，AI/ML技术能够比人类操作员更迅速、更高效地分析任务，从而发挥出强大的倍增器作用。鉴于电子战在内的各个作战领域，运用AI/ML算法进行数据处理已经成为一种必然趋势。
针对用于侦测及追踪敌对雷达系统的电子战设备而言，随着多模式雷达技术迅猛进步，对常规雷达的辨认与处理变得愈发复杂。运用人工智能/机器学习技术辅助雷达识别与分类后，操作人员将获得更充裕的决策窗口，以便更精准地制定对抗敌对武器系统的最优策略。
电子战领域中的电子防护是一项关键分支，其核心在于敌方展开电子干扰时，为确保我方电子设备与系统正常运作而采取的一系列手段与策略。本文观点认为，美军在较为宽松的电磁作战环境下停留时间过长，导致其很少真正执行电子防护任务，比如验证我方部队是否受到了敌方或友军的干扰。遗憾的是，美国军队的战略对手在电子战领域，尤其是电子攻击方面，已经变得更加熟练。
认知电子战的发展前景
为确保在通信干扰环境下持续掌握电磁优势，电子战系统需具备在繁杂的电磁环境中对敌方发射源信号进行识别、归类以及分离的能力，并能够迅速选定恰当的反制措施。
认知系统在评估周围环境的背景状况和潜在的不确定性时，会自动提供相应的建议或决策信息。作为认知电子战系统的一项核心特性kaiyun全站app登录入口，它运用AI/ML技术来判定是否对特定目标进行干扰。这一决策过程涉及多个阶段：首先是识别目标，接着是评估干扰可能带来的效果，最后是挑选出最恰当的干扰手段。
认知电子战具备识别敌我干扰的能力，并能帮助用户加速对信号的识别与归类。在运用定向能技术时，它能迅速确定信号的到达角度，进而迅速锁定威胁来源的方向。随后，借助机器学习技术，它还能推荐最为适宜的电子对抗策略。
电子战系统中融入的AI/ML技术，通常指的是Q学习算法，这属于强化学习范畴。大多数AI/ML系统在训练过程中，都会采用多个模型以及庞大的数据量。然而，对于极其复杂的任务或模型，通常需要海量的数据支持。值得庆幸的是，在电子战领域，大多数功能并不需要复杂的模型或AI/ML技术，而且强化学习对海量数据的需求也相对较低。因此，无模型强化学习算法能够满足电子战领域中大部分的认知需求。
低拦截效率与低检测效率（LPI/LPD）的雷达识别及定位问题，是Q学习算法能够有效处理的电子战难题中相对简单的部分。此类算法具备融入电子战系统的能力，能够执行信号识别与分类任务，并据此确立应对潜在威胁的最佳技术和策略。即便是在技术高度发达的西方国家，电子战的核心依然依赖于准确识别和检测到的信号，并将这些信号与特定平台及武器系统中的发射设备进行精确的对应和匹配。
人工智能/机器学习技术能够显著提升“指纹”发射器的性能。这种技术通常涉及对发射器参数和脉冲信号的无意识调整进行深入分析，进而实现针对特定发射器的精准识别。通过这种方式，指挥官可以获取关于威胁环境的精确信息，并据此作出选择行动策略的决策。发射器的参数频繁变动，有时还会因平台更替而产生不同，这使得美军对特定发射器的辨识成为了他们日益重视的课题之一。
分析和结论
对雷达系统中的频率和波形进行数字化调整，已成为技术进步的重要方向。这一趋势使得雷达能够根据具体状况灵活切换至最适宜的工作状态，调整波形并生成新的信号特性。通过波形调制，雷达的测距精度得以提升，接触信号的反馈增强，同时拦截或探测的成功率下降，并有助于实现高清晰度成像。面对日益复杂的射频环境，这一变化将使得美军在识别和区分敌方发射源方面面临更大挑战。
因此，认知电子战已逐渐成为当前机器学习技术在应用领域中的核心关注点。DARPA对射频系统进行了初步探索，这一举措为在运行过程中实现目标驱动的机器学习技术提供了发展的基石。该机构成功研发了一套创新算法及技术，旨在将机器学习应用于射频频谱操作领域，同时，他们还在积极开发频谱感知工具。这些成果不仅将显著提升频谱资源的管理效率，还将有效优化频谱共享的质量。
在近年来的时间里，DARPA 已经着手开展了一些基础性的电子战样本问题研究，比如研究人员开发了一套基于AI/ML的卷积神经网络，用于识别不同调制方式的发射信号，诸如调幅、调频或相移键控等。研究结果显示，在信噪比方面，ML系统表现优于传统的信号分析方法。除此之外，ML系统还能够分析射频频谱，从而帮助用户更深入地认识复杂的电磁环境。相较于传统的射频频谱管控方式，人工智能与机器学习技术将在电子战领域发挥显著的倍增效应。
L3 Harris公司除DARPA外，正致力于研发一种认知电子战子系统，该系统能够对未知信号波形进行实时反应。该公司研发的认知电子战模块，其核心是结构紧凑且功能独立的信号检测单元，该单元集成了数字接收器、数字射频存储器以及数字信号处理器。它能够从既定的波形数据库中辨识出信号，对未知的波形信号集合进行归类，并依据信号参数提出干扰策略的建议。
认知电子战系统能够实时进行学习与思考，然而，它并不能像人类操作员那样同时处理多项任务，所以它必须持续向操作员提问，询问应当搜索的具体区域以及应当提供哪类建议，同时，它还需依据所学知识对策略和技术做出及时调整。部署认知电子战系统需依赖低功耗型微处理器以及相应的软件工具，这些工具旨在引导AI/ML系统执行信号处理与识别任务，并依据专为信号分析与处理设计的算法来指导系统的思考流程。伴随着电子战技术和射频频谱管理工具与系统的广泛应用，认知电子战系统必将成为美军维护电磁频谱优势的关键策略。
美国军方所遭遇的最为紧迫的挑战，在于他们必须比对手更迅速、更高效地做出决策。众多AI/ML系统具备实现这一目标的能力。尽管在信息战领域，目前已有众多AI/ML项目涌现开yun体育app官网网页登录入口，但它们普遍只专注于算法的研究，而忽略了与作战系统和作战人员的有机结合。私营企业对人工智能与机器学习的研发重点在于增强自主决策水平，而非单纯强化现有作战效能。鉴于此，海军需明确在哪些作战与信息战领域适宜融入AI/ML技术，目前电子战领域似乎是一个良好的起点。
