王利偉，朱曉丹，王 建，劉宇辰

(1.中國航天科工集團(tuán)8511研究所，南京 210007；2.中國人民解放軍32032部隊(duì)，北京 100094)

0 引言

人工智能(AI)[1]是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的一門綜合性科學(xué)技術(shù)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個重要分支。AI概念的提出可追溯到1956年的Dartmouth學(xué)會，歷經(jīng)60余年的發(fā)展，人工智能目前已在知識處理、模式識別、自然語言處理、專家系統(tǒng)、圖像識別、智能機(jī)器人等多個領(lǐng)域取得舉世矚目的成果[2]，并且與基因工程、納米科學(xué)一起被稱為21世紀(jì)三大尖端技術(shù)。隨著人工智能與大數(shù)據(jù)、云平臺、機(jī)器人、移動互聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)等的深度融合，人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)已經(jīng)在金融、能源、教育、交通、國防等領(lǐng)域扮演著關(guān)鍵性和前沿性的角色。

在信息化戰(zhàn)爭的背景下和通用人工智能技術(shù)發(fā)展的推動下，以各種多種信息技術(shù)為基礎(chǔ)的軍用人工智能技術(shù)也迎來了新一輪機(jī)遇期。美軍于2014年推出以“創(chuàng)新驅(qū)動”為核心，重點(diǎn)發(fā)展能夠“改變未來戰(zhàn)局”的顛覆性技術(shù)群優(yōu)勢的“第三次抵消戰(zhàn)略”，并且明確把人工智能技術(shù)和自主化技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)該戰(zhàn)略的兩大技術(shù)支柱。在電子戰(zhàn)領(lǐng)域，美國國防高級研究計(jì)劃局(DARPA)近年來正在依托新一代人工智能技術(shù)重點(diǎn)發(fā)展自適應(yīng)電子戰(zhàn)行為學(xué)習(xí)、自適應(yīng)雷達(dá)對抗等認(rèn)知電子戰(zhàn)項(xiàng)目[3-4]，并將電子戰(zhàn)系統(tǒng)的智能化水平提到前所未有的高度。從作戰(zhàn)應(yīng)用的角度分析，電子偵察是認(rèn)知電子戰(zhàn)體系的重要組成部分，是解決環(huán)境態(tài)勢感知、目標(biāo)情報獲取的核心手段，其有效性直接決定后續(xù)電子對抗作戰(zhàn)的快速反應(yīng)能力和綜合效能。因此，發(fā)展自主化、智能化、高效化的電子偵察裝備顯得尤為重要。在當(dāng)前大數(shù)據(jù)資源迅猛增長、人工智能技術(shù)持續(xù)發(fā)展和設(shè)備運(yùn)算能力迅速提升的新形式下，如何發(fā)揮和利用人工智能技術(shù)優(yōu)勢推動電子偵察技術(shù)、裝備的發(fā)展，從而適應(yīng)未來智能化作戰(zhàn)背景下認(rèn)知電子戰(zhàn)的發(fā)展需求，是本文探討的主要內(nèi)容。

1 電子偵察任務(wù)與面臨的挑戰(zhàn)

1.1 電子偵察任務(wù)

電子偵察是軍事情報偵察的重要手段之一，其主要任務(wù)是對敵方雷達(dá)、通信等電磁輻射源進(jìn)行截獲、分析和識別，從而獲取敵方輻射源技術(shù)參數(shù)、通信內(nèi)容、所在位置、威脅等級等高價值電子情報。電子偵察裝備并不輻射電磁能量，而且可靈活搭載于各種陸基、空基、天基平臺，因此具有作用距離遠(yuǎn)、偵察范圍廣、隱蔽性好、保密性強(qiáng)、反應(yīng)迅速、提供情報及時等特點(diǎn)。根據(jù)任務(wù)的不同，電子偵察可以分為電子情報偵察和電子支援偵察。

電子情報偵察的任務(wù)特點(diǎn)是：對特定區(qū)域或特定輻射源目標(biāo)的信號進(jìn)行預(yù)先(可長期或者反復(fù)進(jìn)行)的精確參數(shù)測定、收集和記錄，為己方有針對性地發(fā)展和使用電子對抗技術(shù)、制定軍事作戰(zhàn)計(jì)劃提供依據(jù)。電子支援偵察的任務(wù)特點(diǎn)是：基于已有的電子情報在戰(zhàn)區(qū)進(jìn)行實(shí)時偵察，迅速、準(zhǔn)確地判明敵方輻射源類型、工作狀態(tài)、位置、威脅程度和使用情況，以實(shí)時支援軍事行動部署，特別是為實(shí)施威脅告警、規(guī)避、電子干擾、引導(dǎo)殺傷武器打擊等提供所需信息。強(qiáng)調(diào)的是快速反應(yīng)能力、高截獲概率以及實(shí)時的分析和處理能力。

1.2 電子偵察面臨的挑戰(zhàn)

現(xiàn)代信息戰(zhàn)場電子偵察占有很重要的地位，可以說任何在戰(zhàn)場上所采取的大多數(shù)對抗及進(jìn)攻模式都需要以電子偵察為基礎(chǔ)。然而隨著現(xiàn)代高新技術(shù)的發(fā)展，各種新體制雷達(dá)、通信技術(shù)、信息裝備、反偵察技術(shù)的應(yīng)用使得電子偵察面臨新的挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

1)復(fù)雜電磁環(huán)境引發(fā)極高的信息密度

隨著信息化進(jìn)程的不斷加快，數(shù)量龐大、體制復(fù)雜、種類多樣的電子設(shè)備和信息化裝備在軍事領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用使得戰(zhàn)場空間中的電磁信號非常密集，構(gòu)成類型眾多，能量分布差異大，所占頻譜越來越寬，進(jìn)而形成了極為復(fù)雜的電磁環(huán)境。特別是在重要的軍事集結(jié)區(qū)域，在大縱深、立體化的戰(zhàn)場空間信號密度可達(dá)千萬個脈沖/量級。在這樣的背景下，加之電子偵察設(shè)備具備寬頻率覆蓋范圍、高接收靈敏度和大的動態(tài)范圍，在固定頻段或帶寬內(nèi)所能捕獲的信息量和實(shí)際任務(wù)需求可能會形成顯著差異。故電子偵察設(shè)備需具備高密度信息的處理和分析能力。

2)新技術(shù)體制引發(fā)未知、復(fù)雜的信號形式

在信息化戰(zhàn)場中，交戰(zhàn)雙方從反偵察、反干擾、抗摧毀角度出發(fā)，越來越多地使用各種新體制雷達(dá)、通信、光電等設(shè)備，并且在新體制電子設(shè)備上越來越多地采用更為復(fù)雜的信號樣式。特別是隨著雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展，各種新體制、新概念雷達(dá)應(yīng)運(yùn)而生[5]，例如相控陣?yán)走_(dá)、脈沖多普勒雷達(dá)、頻率捷變雷達(dá)、合成孔徑雷達(dá)、低截獲概率雷達(dá)等。從電子對抗的角度分析，新型雷達(dá)為了在頻域、時域和空域上具備反偵察能力，往往采用各種復(fù)雜波形調(diào)制樣式、靈活的波束及掃描控制技術(shù)、自適應(yīng)發(fā)射功率控制技術(shù)等，使得雷達(dá)信號難以被截獲和識別。以被動感知方式工作的電子偵察在面對上述種種復(fù)雜且未知因素時，實(shí)施起來愈加困難。

3)電子偵察數(shù)據(jù)呈現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”特性

在信息化條件下的未來戰(zhàn)場，數(shù)據(jù)的重要作用將會更加明顯，電子偵察所獲取的電子情報都是以偵察接收機(jī)所采集的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。當(dāng)前，各種寬帶雷達(dá)、寬帶通信體制的出現(xiàn)，對電子偵察接收機(jī)的瞬時處理帶寬提出了更高的要求，因而高速AD的應(yīng)用也越來越廣泛。以單通道1 GHz帶寬、采樣速率2.5 GHz的應(yīng)用場景為例計(jì)算，并以雙字節(jié)保存一個樣點(diǎn)，則每秒的數(shù)據(jù)量為5 GB以上，一個小時就能生成18 TB的數(shù)據(jù)量[6]。特別是在戰(zhàn)略偵察中，長期的數(shù)據(jù)積累生成的數(shù)據(jù)量是巨大的。因此，從數(shù)據(jù)采集量的角度而言，電子偵察已經(jīng)邁入“大數(shù)據(jù)”時代，大量偵察數(shù)據(jù)的處理和分析也是電子偵察設(shè)備必須面對的任務(wù)和挑戰(zhàn)。

2 人工智能發(fā)展簡析

如今，人工智能的飛速發(fā)展可以概括為是硬件、數(shù)據(jù)、算法三個方面的要素綜合驅(qū)動和交互影響產(chǎn)生的結(jié)果。首先，硬件平臺(計(jì)算機(jī))數(shù)據(jù)處理能力和復(fù)雜算法的執(zhí)行能力不斷提升是人工智能發(fā)展的重要支撐；其次，數(shù)據(jù)價值的充分利用，尤其是大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)的廣泛運(yùn)用可以稱為是人工智能突破的催化劑；最后，算法賦予機(jī)器“學(xué)習(xí)”能力的日益提升，特別是深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，形成了人工智能內(nèi)涵發(fā)展的關(guān)鍵要素。

當(dāng)前，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域興起的深度學(xué)習(xí)[7]是人工智能領(lǐng)域發(fā)展最受關(guān)注的核心理論方法之一。深度學(xué)習(xí)具有強(qiáng)大的非線性處理能力，逐層理解、自動分析提取的結(jié)構(gòu)，良好的“記憶”性質(zhì)等獨(dú)特優(yōu)勢。很多深度學(xué)習(xí)相關(guān)的框架體系已經(jīng)被提出，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、限制玻爾茲曼機(jī)RBM)、深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)以及遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等。從深度學(xué)習(xí)的現(xiàn)階段主要的應(yīng)用情況來看，它在語音識別、人臉識別、圖像分類與識別、視頻分類及行為識別等方面均取得了顯著成就。歸納這些應(yīng)用的特點(diǎn)不難看出，它們都屬于邊界劃定明確的問題，即便是著名的圍棋人工智能軟件AlphaGo所完成的圍棋任務(wù)也不例外。機(jī)器學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí))類算法的優(yōu)勢，同時也是其工程推廣的局限，就是依靠高質(zhì)量、大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在很多領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)的契合突破了訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足的瓶頸；另一方面，蘊(yùn)藏于大數(shù)據(jù)內(nèi)部的復(fù)雜高階信息需要高容量的深度模型來深度發(fā)掘，對新模型、新技術(shù)的需求依然迫切。可以肯定的是，機(jī)器智能的獲取必將很大程度上依賴深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法[8-9]的發(fā)展和有效利用，甚至有學(xué)者提出機(jī)器學(xué)習(xí)與認(rèn)知科學(xué)相結(jié)合的高級機(jī)器學(xué)習(xí)形式——認(rèn)知機(jī)器學(xué)習(xí)，并將其視為機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的頂級形勢。

從整體上講，人工智能已經(jīng)演變成一個影響面極廣的關(guān)鍵、共性科學(xué)問題，它由不同的領(lǐng)域組成，如知識表示、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取以及智能優(yōu)化算法等。在模式識別、智能搜索、輔助決策、智能控制以及醫(yī)療、翻譯等專業(yè)領(lǐng)域均已陸續(xù)進(jìn)入實(shí)用階段。同時，作為一門戰(zhàn)略前沿技術(shù)，人工智能在軍事領(lǐng)域也具有極大的潛力和應(yīng)用價值，并得到美國、俄羅斯等軍事大國高層的高度重視。美國多個軍方機(jī)構(gòu)和DARPA自2010年開始長期扶持人工智能在軍事領(lǐng)域應(yīng)用，包括電子戰(zhàn)、軍用智能機(jī)器人、戰(zhàn)機(jī)輔助駕駛系統(tǒng)、智能情報挖掘與處理、智能攻擊武器開發(fā)等方面。在2016年6月，美國辛辛那提大學(xué)開發(fā)的人工智能“阿爾法”運(yùn)用美國第三代戰(zhàn)斗機(jī)在一場空戰(zhàn)模擬中擊敗了退役美國空軍上校基恩·李所運(yùn)用的美軍第四代戰(zhàn)機(jī)，并表現(xiàn)出靈敏、多變、極具侵略性的作戰(zhàn)特點(diǎn)。在現(xiàn)代戰(zhàn)役中，這是人工智能首次直面并打敗經(jīng)驗(yàn)豐富的軍官，這一事件引起了全球軍事專家的廣泛重視。

3 人工智能在電子偵察中的應(yīng)用

電子偵察技術(shù)與雷達(dá)、通信技術(shù)一直在電磁頻譜空間和信息空間進(jìn)行博弈，其終極循環(huán)極有可能是通過人工智能技術(shù)在電子設(shè)備中的應(yīng)用，讓機(jī)器自行去“學(xué)習(xí)”，自行去“對抗博弈”，實(shí)現(xiàn)自我“完善與改進(jìn)性能”。下面結(jié)合電子偵察本身的特點(diǎn)和技術(shù)需求，重點(diǎn)分析現(xiàn)代人工智能技術(shù)在電子偵察領(lǐng)域的應(yīng)用方向。

1)基于偵察“大數(shù)據(jù)”的智能電子情報挖掘

如今，通過電子偵察設(shè)備獲取的數(shù)據(jù)規(guī)模隨著裝備類型的增多和技術(shù)水平的提升，已經(jīng)發(fā)展到極其龐大的規(guī)模。而這些數(shù)據(jù)則表現(xiàn)出類似“大數(shù)據(jù)”的4個“V”特點(diǎn)，即大量(Volume)、多樣(Variety)、低價值密度(Value)和高速(Velocity)。它們的具體表現(xiàn)形式為：海量的情報偵察數(shù)據(jù)；信號密集，信號形式復(fù)雜多樣，而且描述信號特征的參量多；在復(fù)雜電磁環(huán)境下(包括電子干擾、環(huán)境噪聲、己方和友方的各種信號)，高價值情報信息密度變低；要求高的處理速度以便獲取及時情報信息。因此，復(fù)雜環(huán)境下的偵察數(shù)據(jù)處理已然演變成“偵察大數(shù)據(jù)”中情報信息挖掘的問題。

另一方面，從深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)和優(yōu)勢可以看出，它可為研究解決數(shù)據(jù)分析和挖掘問題提供有效的方法手段，同時，深度學(xué)習(xí)所具有的深層、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也使得其在學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中需要足夠多、足夠有效的大數(shù)據(jù)支持，因此，深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)具有不可分割的必然聯(lián)系，利用深度學(xué)習(xí)方法研究解決的問題在一定程度上就是大數(shù)據(jù)問題。所以，引入人工智能思想，將“大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)”的模式應(yīng)用在新時期電子偵察情報數(shù)據(jù)處理和信息提取中，特別是復(fù)雜電磁環(huán)境數(shù)據(jù)下潛在的、有價值的未知情報信息挖掘中，是非常具有應(yīng)用潛力的。

2)智能信號分選與識別

電子偵察實(shí)質(zhì)上是對偵測到的、事先不知道特征的信號進(jìn)行處理、分析和識別，特別是新型雷達(dá)輻射源信號的分選與識別，是如今電子偵察技術(shù)必須面對的突出難題。新型、新體制、綜合雷達(dá)采用的波形復(fù)雜，調(diào)制形式多樣，要求雷達(dá)偵察接收機(jī)必須具有很高的靈敏度和截獲概率以及高效的信號分選處理能力，而且把真正的威脅信號快速、準(zhǔn)確地提取、分選識別出來是關(guān)鍵。目前的偵察信號處理主要采用了基于多參數(shù)(脈寬、脈幅、到達(dá)時間、到達(dá)角、載頻等傳統(tǒng)特征參數(shù))的信號分選和基于模板匹配的型號識別方式，而且這一模式已經(jīng)無法應(yīng)對上述新型雷達(dá)信號形式?？梢哉f，當(dāng)前的電子情報系統(tǒng)所采用的理論和方法已經(jīng)嚴(yán)重滯后于雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展，即使偵察設(shè)備有可能截獲敵方雷達(dá)信號，也受限于方法能力難以對其進(jìn)行有效的分析處理。

盡管聚類分析、脈內(nèi)特征分析、全脈沖包絡(luò)分布特征分析等技術(shù)的應(yīng)用在一定程度上解決了復(fù)雜環(huán)境下雷達(dá)信號的分選與識別問題，但是其應(yīng)用存在很大的局限性，更精細(xì)的信號分析處理依然難以實(shí)現(xiàn)。此外，由于現(xiàn)代雷達(dá)信號特征參數(shù)越來越多，也難于訴諸于一種技術(shù)或者工作模式完成全部的信號處理任務(wù)。這就必然引出智能化信號參數(shù)測量、智能化信號分選與識別的概念。值得注意的是，將人工智能技術(shù)，例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、支持向量機(jī)、認(rèn)知推理等技術(shù)應(yīng)用于輻射源信號分選與識別的研究在20世紀(jì)90年代就引起了廣大學(xué)者的重視，其發(fā)展也伴隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展而不斷拓展，而且已有學(xué)者研究利用深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)雷達(dá)信號的特征提取[10]。然而，當(dāng)前的大部分研究依然是基于已知的信號形式或典型信號參數(shù)進(jìn)行的，針對復(fù)雜、未知信號的研究尚未取得突破性進(jìn)展。今后，引入新型智能處理模式并賦予算法自主學(xué)習(xí)和拓展能力，依舊是解決上述問題的潛在途徑，值得深入研究。

3)智能威脅識別與情報生成

美國國防部高級研究項(xiàng)目局局長普拉巴卡爾面對新時期的電子戰(zhàn)局勢曾說：“我們正利用人工智能來實(shí)時了解敵方的雷達(dá)正在做什么，隨后立即創(chuàng)建一個新的干擾配置文件。這一整個感知、學(xué)習(xí)和適應(yīng)過程連續(xù)不斷進(jìn)行?！边@里“利用人工智能來實(shí)時了解敵方的雷達(dá)正在做什么”反應(yīng)出的理念正是智能的輻射源威脅識別與情報信息生成。

針對電子偵察系統(tǒng)，開發(fā)具備自主學(xué)習(xí)、自主分析、自主推理的情報分析軟件系統(tǒng)，有助于充分利用專家知識、人工智能技術(shù)優(yōu)勢提供更核心和更可靠的情報服務(wù)，以解決復(fù)雜電磁環(huán)境下的精確態(tài)勢感知問題。

4)基于智能平臺的認(rèn)知電子偵察作戰(zhàn)

近年來，基于人工智能的無人機(jī)器(也可稱為智能主體)異軍突起，而且正在逐步獲得更多的感知與決策能力，變得更具自主性，環(huán)境適應(yīng)能力更強(qiáng)。特別是小型、微型智能無人機(jī)以及智能集群技術(shù)的發(fā)展，為電子偵察提供了靈活的作戰(zhàn)應(yīng)用平臺，也為實(shí)施新型電子偵察策略開拓了新的途徑。

從當(dāng)前分布式、網(wǎng)絡(luò)化、綜合化的裝備發(fā)展趨勢來看，集群智能技術(shù)已經(jīng)成為軍用人工智能的核心技術(shù)之一，是未來無人化、智能化、自主化作戰(zhàn)的一個重要突破口。當(dāng)前，美國DARPA著名的“小精靈”(Gremlins)項(xiàng)目代表了現(xiàn)階段無人機(jī)集群系統(tǒng)應(yīng)用的最高水平[11]，已經(jīng)初步具備了發(fā)展基于無人機(jī)集群的裝備體系的基礎(chǔ)條件。從技術(shù)層面，發(fā)展智能化的電子偵察技術(shù)、獨(dú)立裝備并不是電子偵察任務(wù)智能化的唯一途徑。從更高一級的系統(tǒng)層面，依托智能集群平臺并搭載獨(dú)立電子偵察載荷裝備的“集群認(rèn)知偵察”系統(tǒng)同樣可具備智能靈活、效能顯著的優(yōu)勢，也極有可能成為未來電子偵察任務(wù)執(zhí)行的主流模式。

4 結(jié)束語

人工智能的誕生與發(fā)展可以稱為是20世紀(jì)最偉大的科學(xué)成就之一，也是新世紀(jì)引領(lǐng)未來發(fā)展的主導(dǎo)學(xué)科之一。本文結(jié)合當(dāng)前電子戰(zhàn)領(lǐng)域中電子偵察所面臨的問題以及人工智能技術(shù)的發(fā)展，對人工智能在電子偵察領(lǐng)域的應(yīng)用做了探討和展望?？梢灶A(yù)見，人工智能技術(shù)賦予機(jī)器“智能”的潛力也是不可估量的，基于先進(jìn)人工智能技術(shù)提升電子偵察體系、裝備的發(fā)展值得同領(lǐng)域?qū)＜液蛯W(xué)者們的關(guān)注和推動?！?/p>

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