无人机群组认知电子战概述及关键技术*

邢强，贾鑫，朱卫纲，张维坤

(1.装备学院 光电装备系，北京 101416；2.中国人民解放军31436部队，辽宁 沈阳 110001)

0 引言

随着科技的进步与电子信息技术的发展，电子信息装备在战场大量使用，当前电磁环境变得日益复杂，常规电子战的作战效能下降，其主要面临的主要问题有：电磁环境越来越复杂，对情报的侦察、获取及分析提出挑战；电子技术的发展，使得电子装备趋于智能化，其抗干扰能力越来越强，干扰手段也亟需改进与提升；对于新威胁，传统干扰方式合成实时性不够；非合作情况下，干扰方无法获取被干扰方的干扰效果；目前并没有针对组网装备协同作战的良好干扰措施，等等[1]。在此背景下，认知电子战(cognitive electronic warfare，CEW)应运而生并迅速发展[2]，这是认知与现代电子相结合的产物。

同时，为改变现有军力投射困境，开发低成本、低风险、高效率装备，在拒止环境中与反介入系统时，增强无人机自主执行任务的能力，美军已经着手研究无人机(unmanned aerial vehicle，UAV)蜂群技术，该技术将催生新的作战指挥平台，并有望改变未来战争模式。

因此，以无人机蜂群为作战指挥平台，搭载认知电子战系统，执行侦察、打击以及效果评估等电子战任务，形成智能闭环系统，不仅降低军力投射成本，减免飞行员伤亡风险，增强了拒止环境与反介入系统中无人机自主执行任务的能力，还解决了常规电子战不能解决的问题。可以预言，无人机群组认知电子战是未来电子战的发展模式。

1 认知电子战

认知在心理学中指的是通过形成概念、知觉、判断或想象等心理活动，来获取知识的过程。在自然科学方面，Mitola博士最早将认知一次应用于无线电领域，于1999年提出认知无线电[3]，认知无线电起源于软件无线电，旨在不断感知周围无线电环境，依据一定的学习决策算法，自适应的改变通信系统的发射功率，信号参数，实时进行高效通信，提高频谱利用率。随后，Simon Haykin教授于2006年提出认知雷达概念[4]，并拓展到认知雷达网，提高雷达的检测、抗干扰等能力。电子战中有抗干扰就有干扰，随着电子装备智能性与抗干扰能力的增强，针对电子装备干扰技术的研究也快速发展，美国最早开始认知电子战方面的研究，并开展了一系列项目，如表 1所示。

其中BLADE与ARC项目进展迅速，2016年6月2日，在机载测试中，DARPA与洛克希德·马丁公司共同演示了BLADE项目的机载通信干扰技术。2016年11月4日，BAE系统公司宣布已经获得DARPA授出的合同[5]，继续为DARPA研制“自适应雷达对抗”(ARC)系统，帮助机载电子战系统对抗新的未知的自适应雷达。

目前来讲，认知电子战无明确定义，大家普遍认可的认知电子战内涵是：具备快速自主态势感知，通过学习，自主合成对抗策略以及对作战效能实时评估与反馈的电子战系统。认知电子战的架构如图 1所示[6]。

认知电子战与传统电子战的区别如表2所示。

从表2中可看出，认知电子战与传统电子战相比具有明显的特点，主要包括以下几个方面：

(1) 认知电子战具备实时精确的态势感知，以及对环境、目标记忆和学习的能力。

(2) 认知电子战能够通过分析周围环境合成并优化干扰策略[9]。

(3) 认知电子战能够依据对外界环境的探测、分析，评估干扰效果。

(4) 认知电子战能够形成闭环反馈，根据评估反馈结果，自动调整干扰样式和参数。

(5) 能有效对抗认知系统或网络。

表1 认知电子战主要项目列表Table 1 List of major programs of cognitive electronic warfare

图1 认知电子战架构Fig.1 CEW architecture

传统电子战认知电子战功能单一同时对抗多种类型威胁及组网装备限于单节点或专用平台可分布式、网络化或单平台反馈能力弱闭环回路，具有反馈信息环境感知能力差实时动态感知周围环境按事先编程实施智能自主决策不在频段内无法工作根据周围环境，调整工作频段

2 无人机群组作战指挥平台

自然界中，蜜蜂在受到攻击时，就会全部出动，依靠自身数量多、体积小、飞行灵活等优势群起而攻之，在此情况下，就算是皮糙肉厚的动物也只能逃之夭夭。在军费投射困难、拒止环境以及反介入系统的限制下[11]，美军正是利用自然界蜜蜂的这一特点，仿生开展了对无人机蜂群技术的研究。

无人机蜂群技术是指具有自主能力的无人机通过自主或人为控制，无人机之间进行组网、通信、数据共享，在发射或投放出去后能自主编队，集中到一起，互相配合，完成对区域目标的电子战任务命令。该项技术包含不同作战样式：可搭载不同类型电子战装备与传感器，通过资源合理配置，完成对大范围区域目标的侦察、探测与跟踪；释放假目标，欺骗敌防空指挥系统，诱骗敌方雷达开机，从而对其定位，掌握其防空部署或摧毁敌雷达；对敌饱和攻击，掩盖己方实际作战实力，耗费敌防空作战资源，为后续打击奠定基础。

无人机作战指挥平台是仿生自然界中蜜蜂群居以及受到攻击时群起而攻之的特性而提出的，该项技术结合了无人机的技术优势与蜂群群居的优势，主要体现在：

(1) 无人机群组作战指挥平台解放了人力，避免了飞行员的伤亡。

(2) 无人机群组作战指挥平台采用体积小、成本低，灵活性好的无人机，降低了作战的成本。

(3) 无人机群组为作战平台，可搭载不同电子战系统，催生了新的作战模式。

(4) 分布式的无人机群组作战指挥平台，可以实现相互通信，数据共享，相互配合，并非群组内只有一个指挥中心，在被摧毁后就无法继续作战，因此到达了去中心化的目的，降低系统被破坏的敏感性。

(5) 单个无人机不会对敌造成严重的威胁，但无人机群组能利用数量优势，产生惊人的力量，给敌方造成威胁。

然而，有优势就有不足，无人机群组作战指挥平台并非完美无缺的，同时也存在一些不足，主要体现在：

(1) 无人机飞行速度慢，最快可达250 km/h，飞行速度慢容易成为战斗机靶标，也给予防空作战指挥系统以更多的反应时间。

(2) 无人机航程短，虽然现在技术快速发展，但小型无人机本身的体积小，所携带燃料少，而电动无人机的续航能力则比油动的更弱，因此其作战半径小，增加了发射无人机平台被战斗机打击的风险。

(3) 制空能力弱，相比于战斗机，无人机靠软件控制，在可以预见的未来，无人机还不是战斗机的对手。

目前，无人机蜂群技术快速发展，主要项目介绍如表3所示。

3 无人机群组认知电子战概述及关键技术

3.1 无人机群组认知电子战概述

目前，关于该方向研究的公开文献凤毛麟角，2016年，苏抗等人发表文章，提出基于认知云的无人机群组信息对抗系统[17]，突破了传统电子战的模式，文中通过云计算网，融合无人机群感知结果，形成总体态势感知，再制定干扰策略，调度无人机实施攻击。该方法的认知云计算中心被摧毁后，无人机群组就无法继续执行任务；若为防护云计算中心，使云计算中心在距离较远的后方，则无人机群组与云计算中心的实时可靠通信可能无法保障，在拒止环境与反介入系统中，无人机群组与云计算中心的通信会被打断。

表3 无人机蜂群作战技术主要项目列表Table 3 List of main programs of UAV bee colony warfare technology

在人工智能与电子战技术快速发展的今天，智能化的电子战装备无疑是电子战装备发展的趋势。近年来，追求成本低，灵活性好，具有数量规模优势以及能够避免飞行员伤亡的无人机蜂群技术也快速发展，且认知电子战技术与无人机蜂群技术都分别进行了原理样机与投放实验，且2016年，无人机载电子干扰系统综合微波组件、“光矛”无人机载干扰机、先进雷达检测系统(ARDS)等系统均取得不同程度进展。因此，本文提出基于无人群组平台的认知电子战系统，这在理论上是可行的。

无人机群组认知电子战是无人机蜂群技术与认知电子战技术相结合的产物，其基本思想是以无人机群组为作战指挥平台，搭载认知电子战系统，在无人机群组发射或投放出后，实现自行编队，分布式组网，对某区域或某区域内的目标，执行认知电子战任务。其基本架构如图2所示。

图2 无人机群组认知电子战架构Fig.2 UAV group CEW architecture

无人机群组认知电子战改变了传统电子战作战模式单一的特点，催生了新的作战模式，其主要特点有：

(1) 能够感知环境结果，针对同一区域不同目标分别实施不同的认知对抗策略，即同时对抗多种类型的威胁。

(2) 其分布式的网络化结构，大大增强了无人机群组认知电子战系统的抗摧毁性，其中一架无人机被摧毁后，并不影响编队中其他无人机继续执行任务。

(3) 拒止环境与反介入系统中，无人机群组与认知电子战系统均可形成闭环系统，通过数据共享、智能学习后自主决策，提高系统的工作能力。

3.2 无人机群组认知电子战关键技术

在研究无人机群组认知电子战的过程中，涉及的关键技术主要有：

(1) 无人机群组编队技术

无人机群组在投放或发射后要自主编队，即有效安全的自组织网络，自组织网络应遵循以下原则：便于快速实现无人机群组间的数据共享，结构便于信息传输；众多无人机之间的能协调与配合；无人机群组间应避免发生相互干扰。

(2) 认知电子战技术

认知电子战技术设计的主要模块有：认知侦察模块、对抗措施合成模块、干扰效果在线评估模块以及知识库的构建模块。认知侦察模块主要是对周围环境感知，对目标状态、行为等进行识别，威胁等级评估；对抗措施合成模块包括干扰样式选择、干扰波形优化、干扰资源调度干扰；干扰效果在线评估模块研究干扰效果的评估流程、指标体系等；知识库的模块包括动态威胁库、干扰规则库的组成、结构及更新。

(3) 人机交互技术

虽然高技术已经广泛应用于电子装备，无人机群组认知电子战系统趋于智能化，人依然是决定战争胜负的因素，加之无人机远程控制难度大，如何实现无人机与空中指挥机的有效信息沟通，即人机交互技术，也是研究的重点之一。

4 结束语

近年来，美国开展了多项关于认知电子战与无人机蜂群技术项目的研究，无人机群组认知电子战技术结合两者的优势，即降低了电子战装备的成本，减免人员伤亡，又能自主感知周围环境，自主生成对抗决策并进行评估，因此，该项技术催生了新的作战模式，可以预见，该项技术在不就的将来将应用于航天、智能组网装备等高技术领域中，这是是电子战发展的趋势，但从提出到装备研制成功还有很长的路要走。

[1] 张珂, 张璇, 金家才. 认知电子战初探[J]. 航天电子对抗, 2013, 29(1):53-56.

ZHANG Ke, ZHANG Xuan, JIN Jia-cai. Elementary Study on Cognitive Electronic Warfare[J]. Aerospace Electronic Warfare, 2013, 29(1):53-56.

[2] 沈妮, 肖龙, 谢伟, 等. 认知技术在电子战装备中的发展分析[J]. 电子信息对抗技术, 2011, 26(6):22-26.

SHEN Ni, XIAO Long, XIE Wei, et al. Development of Cognitive Electronic Warfare System[J]. Electronic Information Warfare Technology, 2011, 26(6):22-26.

[3] MITOLA J I, MAGUIRE G Q J. Cognitive Radio: Making Software Radios More Personal[J]. IEEE Pers Commun, 1999, 6(4):13-18.

[4] HAYKIN S. Cognitive Radar: a Way of the Future[J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2006, 23(1):30-40.

[5] 张春磊.2016年度世界电子战领域动态研究报告[EB/OL].(2017-02-01) [2017-01-03].http://mp.weixin.qq.com- /s/ndnXamPyTNhpeNrVik0Y9A##.

ZHANG Chun-lei. 2016 EW Dynamic Research[EB/OL]. (2017-02-01)[2017-01-03].http://mp.weixin.qq.com- /s/ndnXamPyTNhpeNrVik0Y9A##.

[6] 贾鑫, 朱卫纲, 曲卫,等. 认知电子战概念及关键技术[J]. 装备学院学报, 2015(4):96-100.

JIA Xin, ZHU Wei-gang, QU Wei, et al. Concept of Cognitive Electronic Warfare and It’s Key Technology[J]. Journal of Equipment Academy, 2015(4):96-100.

[7] DARPA. Behavior Learning for Adaptive Electronic Warfare[R/OL]. (2017-02-01)[2010-10-06].https://www.fbo.gov.

[8] DARPA. Adaptive Radar Countermeasures[R/OL]. (2017-02-01)[2012-8-27].https://www.fbo.gov.

[9] Air Force. Cognitive Jammer[EB/OL]. (2017-02-01)[2010-1-20].https://www.fbo. gov.

[10] DARPA. Communications Under Extreme RF Spectrum Conditions[R/OL]. (2017-02-01)[2010-9-10].https://www.fbo.gov.

[11] 陈晶. 解析美海军低成本无人机蜂群技术[J]. 飞航导弹, 2016(1):24-26.

CHEN Jing. Analysis of the US Navy Low Cost UAV Bee Colony Technology[J]. Aerodynamic Missile Journal, 2016(1):24-26.

[12] DARPA. Gremlins [R/OL]. (2017-02-01)[2015-09-16].https://www.fbo.gov.

[13] ONR. Swarming UAVs Could Overwhelm Defenses Stcffentive-1y[EB/OL]. (2017-02-01)[2015-4-23].http://aviationweek.com/- technology/onr-swarming-uavs-could-overwhelm-defenses-cost-effectively.

[14] DARPA. Collaborative Operations in Denied Environment[R/OL]. (2017-01-28)[2014-05-25].https://www.fbo.gov.

[15] DARPA. Communications in Contested Environments[R/OL]. (2017-01-28)[2013-12-20].https://www.fbo.gov.

[16] Daniel Patt. Dynamic Network Adaptation for Mission Optimization[R/OL]. (2017-01-28)[2015-10-14].https://www.fbo.gov.

[17] 苏抗, 朱伟强, 田达,等. 基于认知云的无人机群组信息对抗系统[J]. 航天电子对抗, 2016, 32(5):5-7.

SU Kang, ZHU Wei-qiang, TIAN Da, et al. UAV Cluster Information Countermeasure System Based on Cognitive Cloud[J]. Aerospace Electronic Warfare, 2016, 32(5):5-7.