美國陸海空通信和電子學(xué)會(huì)網(wǎng)站2017年11月1日發(fā)表一篇題為《更智能化的電子戰(zhàn)》文章。文章根據(jù)對(duì)DARPA微系統(tǒng)技術(shù)辦公室項(xiàng)目經(jīng)理Paul Tilghman的訪談,認(rèn)為認(rèn)知電子戰(zhàn)和其他一些技術(shù)有助于在電子戰(zhàn)中實(shí)時(shí)生成正確的對(duì)抗措施。而DARPA正在研究的認(rèn)知電子戰(zhàn)技術(shù),有望在未來十年實(shí)用,實(shí)現(xiàn)在無需預(yù)置程序的情況下自主對(duì)抗敵方系統(tǒng),使美軍在電子戰(zhàn)領(lǐng)域領(lǐng)先于對(duì)手。Tilghman稱,美軍可以利用認(rèn)知電子戰(zhàn)系統(tǒng)偵測(cè)敵方威脅,分析威脅,最后生成對(duì)抗措施,這一切都是實(shí)時(shí)進(jìn)行的。

始于2012年的“自適應(yīng)雷達(dá)對(duì)抗措施”(Adaptive Radar Countermeasures ,ARC)項(xiàng)目意在開發(fā)一種認(rèn)知電子戰(zhàn)技術(shù),目標(biāo)是研制一種干擾雷達(dá)系統(tǒng)的新型機(jī)載電子戰(zhàn)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能自動(dòng)生成有效的對(duì)抗措施以實(shí)時(shí)對(duì)抗敵方新出現(xiàn)的、未知的自適應(yīng)雷達(dá)。ARC技術(shù)可以從敵方、友軍和中立方的各種雷達(dá)信號(hào)中識(shí)別出未知信號(hào);由此推斷威脅所在;合成和發(fā)射對(duì)抗信號(hào);以探測(cè)敵方無線信號(hào)的變化為基礎(chǔ),評(píng)估對(duì)抗措施的效果。

▲“自適應(yīng)雷達(dá)對(duì)抗措施”目標(biāo)是研制一種干擾雷達(dá)系統(tǒng)的新型機(jī)載電子戰(zhàn)系統(tǒng)

始于2010年的“自適應(yīng)電子戰(zhàn)行為學(xué)習(xí)”(Behavioral Learning for Adaptive Electronic Warfare ,BLADE)項(xiàng)目開發(fā)的是能快速偵測(cè)和識(shí)別新無線信號(hào)、動(dòng)態(tài)合成新對(duì)抗措施的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)。與ARC類似,該技術(shù)也能基于探測(cè)敵方無線信號(hào)的變化,對(duì)戰(zhàn)斗損傷進(jìn)行精確評(píng)估。BLADE的目標(biāo)是開發(fā)一種自適應(yīng)野戰(zhàn)電子戰(zhàn)系統(tǒng),用于在戰(zhàn)術(shù)環(huán)境下對(duì)抗新型動(dòng)態(tài)無線通信威脅。它主要針對(duì)無線通信,以阻斷或拒止敵對(duì)信息流為目的。

“頻譜協(xié)同挑戰(zhàn)”(Spectrum Collaboration Challenge,SC2)是第3個(gè)項(xiàng)目,宣布于2016年3月,計(jì)劃2017年啟動(dòng)。該項(xiàng)目并非專為電子戰(zhàn)開發(fā),雖然不是ARC和 BLADE的姊妹項(xiàng)目,但可以認(rèn)為是它們的近親。項(xiàng)目通過競(jìng)賽方式尋求開發(fā)一種新型無線電系統(tǒng),該系統(tǒng)既是全自主的,又能與其他無線電系統(tǒng)協(xié)同,以達(dá)到顯著改善頻譜管理的目的。Tilghman將其看作是一個(gè)包括數(shù)百個(gè)頻譜系統(tǒng)的系統(tǒng)。

▲“頻譜協(xié)同挑戰(zhàn)”項(xiàng)目通過競(jìng)賽方式尋求開發(fā)一種新型無線電系統(tǒng)

現(xiàn)行頻譜管理辦法已經(jīng)沿用近百年,這種將頻譜剛性劃分為排他性許可波段(專用頻率)進(jìn)行分配的管理,旨在保證無干擾的通信,但會(huì)造成各系統(tǒng)相互隔離。這種人為管理方式使頻譜無法根據(jù)動(dòng)態(tài)的供求關(guān)系進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,在有些波段鮮有應(yīng)用的同時(shí),其他波段卻擁擠不堪。SC2的目標(biāo)就是保證不斷增長的軍事和民用無線設(shè)備能夠在日益擁擠的電磁頻譜環(huán)境下有充足的頻率資源可用。

來源：現(xiàn)代軍事 作者：陳健蘋