人工智能在軍事中的應用越來越受到各國的重視，包括但不限于雷達通信電子戰領域。隨著電磁環境的日益復雜，雷達通信電子戰設備中新技術的應用，傳統電子戰系統已難以滿足日益增加的對抗需求。

基于認知電子戰的干擾策略優化是認知電子戰系統進行自適應對抗的體現，也是認知電子戰技術的核心優勢。認知電子戰中的干擾策略優化具體包括3方面的內容：干擾樣式決策、干擾波形優化以及干擾資源調度。

自適應干擾樣式決策

自適應干擾樣式決策是指對抗系統能夠通過對目標信號的威脅感知建立對抗目標多種狀態與已有干擾樣式之間的最佳對應關系，從而能夠針對目標的不同狀態形成一套最優干擾策略。 認知電子戰中的對抗目標往往具有多種工作狀態且狀態之間在對抗過程中可以快速切換、靈活變化，因此，需要對抗系統能夠通過自適應的干擾樣式決策建立目標狀態與已有干擾樣式之間的最佳對應關系，從而能夠針對靈活變化的目標進行快速干擾響應。自適應的干擾樣式決策可通過強化學習技術解決。強化學習是人工智能領域中一類重要的學習方法，它通過“試錯機制”來學習如何最佳地匹配狀態和動作，以期獲得最大的回報。強化學習具有自主學習的能力，它不依賴先驗知識，僅通過不斷與環境交互來獲得知識，自主地進行動作選擇，使得到獎勵的行為被“強化”而受到懲罰的行為被“弱化”。常用的強化學習算法包括：動態規劃、蒙特卡羅方法、時序差分學習、Q-學習、SARSA等。

自適應干擾波形優化

自適應干擾波形優化是指對抗系統能夠根據外界電磁環境的變化，充分利用我方的干擾資源，自主地、動態地、實時地優化生成新的干擾波形，從而形成靈活多變的干擾樣式，以適應現代電子戰復雜的電磁環境； 當對抗過程中出現未知威脅目標或目標未知狀態時，已有的干擾樣式可能無法達到最佳的干擾效果，這時就需要對抗系統根據感知到的未知狀態的信號特征，動態地調整干擾參數、優化干擾波形，從而生成新的干擾樣式。 自適應的干擾波形優化可采用啟發式優化算法解決。已有的啟發式優化方法主要包括遺傳算法、模擬退火算法、粒子群算法、差分進化算法、快速多層多極子算法等。在認知電子戰的應用條件下，優化過程需要考慮目標的威脅程度、匹配干擾策略及干擾實施參數等諸多因素，對傳統算法的改進并實現數學模型化是算法研究的關鍵內容。

自適應干擾資源調度

自適應干擾資源調度則是在“多對多”對抗的條件下，合理分配干擾資源，使得對抗系統能夠使我方既有的干擾資源在面對目標組網信息系統時發揮最大的作戰效益。 在完成“一對一”對抗中干擾波形優化的基礎上，進一步研究“多對多”對抗中的干擾資源調度問題?；谡J知理論，研究對抗資源分配、調度的實現機制，盡可能減少系統對人和先驗知識的依賴，以最大限度地提高對抗系統的資源利用效率。 在自適應的干擾資源調度方面，已有算法包括匈牙利算法、動態規劃算法、模糊多屬性動態規劃算法等。認知電子對抗系統對干擾資源調度的智能化實現提出了更高的要求，需要研究新算法或對已有算法進行改進推廣，以適應復雜的現代戰場環境。 如隨著對抗目標數量增多乃至組網，干擾機也大多具有干擾多個目標的能力，可以對結合自主學習知識庫和預裝專家系統的干擾調度算法進行研究，使其能夠適用于“多對多”對抗的現代復雜戰場環境。

DARPA的自適應電子戰項目

2010年DARPA發布了“自適應電子戰行為學習”(BLADE)項目，開發組網式電子攻擊系統，通過實時檢測分析無線通信系統，并對檢測到的威脅生成有效的自適應對抗措施。這是首次將“認知無線電”用于通信電子戰。 2012年DARPA又啟動了“自適應雷達對抗”(ARC)項目，旨在開發能對抗敵方自適應雷達的機載電子戰系統。自適應雷達是指那些在波束控制、波形、頻率、相參處理周期等特征上進行捷變的多功能相控陣雷達。ARC系統則需要首先識別出輻射源類型、雷達功能（搜索/跟蹤/識別）、雷達行為等威脅環境，然后快速生成干擾對策，并能對對抗效果進行評估。

審核編輯：郭婷