利用“人工智能”的“认知电子战”项目

认知电子战旨在利用人工智能来适应战场上快速变化的电磁环境，通过全面采用“认知技术”来提升系统性能。认知技术在通信和雷达系统中的飞速发展，同样给电子战带来了机遇和挑战。

BLADE项目是DARPA在2010年启动的认知电子战项目，重点开发新的算法和技术，自主学习干扰新的通信威胁，对抗敌方自适应无线通信系统带来的威胁。

BLADE将无线电通信威胁界定为敌用于指挥、控制、通信(C3)以及遥控简易爆炸装置(RCIED)的无线电台和网络。面临的问题仍然是如何解决未知威胁识别、对抗措施产生和战场部署之间的时延等问题。

该系统能够通过机器学习动态对抗自适应通信威胁，将干扰先进通信系统所需分析时间从几个月缩短到只要几分钟，从而实现电子战系统工作样式由人工辅助到实时自适应处理的重要跨越。

研究探测和描述新型威胁的能力，学习有效实施干扰并现场评估干扰效果。电子战军官既可以指挥该系统干扰特定威胁或识别它们，又可以学习如何对抗它们。根据任务选择拒止效果，并确定其对敌干扰效果。

BLADE中开发的算法可用于现有电子战系统，装备了BLADE的系统将能独立工作或成为BLADE系统网络的一部分，随着网络节点数量增加，系统性能也不断提高。采用现有组网能力有望在多个电子战节点之间实现信息共享。

BLADE项目要求能探测和拒止战场上的新型通信威胁、实时反馈干扰效果、外科手术式地同时攻击多个新型威胁，且适用于地面车辆和无人机。

BLADE项目为期51个月，分三个阶段进行：第一阶段主要进行系统设计和算法开发，并在测试台环境中进行测试；第二阶段的重点是实时实现第一阶段的设计，演示组网能力；第三阶段则是提供组网的样机，可实时运行并适用于地基平台。第二阶段和第三阶段的测试将采用实时空中信号环境。

ARC则是DARPA于2012年启动的项目，开发在短时间内对抗敌方新型雷达的能力，使得电子战系统能够近实时的自动生成有效的对策来对抗新的、未知的雷达信号。

关注的敌雷达包括采用捷变波束控制、波形更改以及先进编码和脉冲重复间隔完成多种功能的地空和空空雷达。

它能够针对对方雷达的不同工作模式和信号特征，来自动调整干扰策略，达到最优的干扰效果。该项目的技术会被移植到现有的电子战系统和下一代干扰机(NGJ)中。该项目要求采用模块化、开放式、可升级软件架构，使飞行员或其它操作员能插入“环路”中。

DARPA认为面临的挑战是在由友方、敌方和中立方信号构成的密集信号环境中，在友方和敌方信号都存在时如何隔离信号、确定威胁等级并启动对抗措施。

“自适应雷达对抗”项目特别要求开发新型处理技术和算法，可通过实时评估其行为、自主生成对抗措施、评估其效果并将结果反馈给武器系统操作员来对抗自适应雷达威胁。

该项目不涉及电子战系统的射频部分，主要研究可集成到现有电子战平台并成为新平台组成部分的算法。一旦部署，嵌入ARC技术的平台既能独立工作，也能在具备ARC能力的网络化系统中工作。

随着雷达和电子战有源电扫阵列(AESA)技术的发展，采用动态频谱接入(DAS)方法及其它技术的无线电技术也在不断发展。DARPA要求转变电子攻击的开发模式，从基于实验室的开发向采用学习技术的现场对抗开发转变。

随着雷达越来越自适应、频谱越来越拥塞、新型波形越来越先进，电子战唯一能做的就是：必须更加聪明，换句话说，就是必须采用认知技术。

从美国各种有关认知电子战的项目中可以发现：不仅下一代电子战系统必须具备认知能力，而且当前的电子战系统也要提高其认知能力。

今日发送“180822”可下载这二个项目的相关文档，每个四十多页。