人工智能（AI）与机器学习（ML）技术已成为美国国防现代化的关键驱动力——尤其在电子战领域，从信号识别、发射控制，到威胁判断与干扰识别，AI/ML几乎无处不在，正扮演着“力量倍增器”的角色。本文将深入探讨AI/ML在电子战中的发展现状，并展望认知电子战的未来演进方向。
过去近二十年，美军主要在伊拉克和阿富汗等电磁环境相对宽松的地区执行任务，这使得其在电子战与频谱管理领域的竞争优势逐渐流失。因此，2020年10月，美军正式发布“电磁频谱优势战略”（ESSS），核心目标明确：解决自身在保障、访问与使用电磁频谱过程中面临的各类挑战。简单来说，未来若要与中俄等对手展开对抗，美军必须重新夺回并稳固电磁优势。ESSS指明了清晰方向——所有电磁频谱的能力与资源，都必须与国家战略和政策保持高度一致。
基于这一战略，美军信息战指挥官必须尽快将AI/ML等新技术投入实战，开发新一代电磁频谱作战能力，从而在所有作战域中牢牢掌握电磁优势。无论是战术层面的态势感知、威胁识别与分类，发射管制的策略制定，还是利用非建制电子战装备实施超视距打击，AI/ML都能显著提升部队的整体杀伤力。
AI/ML如何融入电子战
电磁频谱优势直接影响战场信息流动。然而，现有电子战系统与战术仍过度依赖预存对抗预案的数据库，这种“雷打不动”的应对模式在面对瞬息万变的先进威胁时，反应速度明显滞后。某种程度上，人类自身的认知局限已成为电子战能力提升的瓶颈。而AI/ML则不同，它能以更快的速度、更高的效率放大作战效果，扮演真正的力量倍增器。因此，将AI/ML算法融入电子战乃至所有作战领域，已是势在必行。
以电子战接收机为例，其核心任务是探测并跟踪敌方雷达。但多模式雷达技术的飞速发展，令传统雷达识别与处理变得异常棘手。借助AI/ML进行雷达识别与分类，操作员可腾出更多精力，专注于思考如何应对敌方武器系统。再来看电子防护，它本是电子战的重要组成部分，旨在确保己方设备在敌方电子干扰下仍能正常工作。然而，美军长期在宽松电磁环境中活动，实际执行电子防护的次数极其有限，例如确认己方是否被对手或友军干扰。遗憾的是，中俄等战略竞争对手已在电子战领域精进多年，尤其在电子攻击方面，积累了显著优势。
认知电子战：未来战场的关键力量
要在通信中断的环境中保持电磁优势，电子战系统必须能在拥挤的电磁空间内快速识别、分类敌方信号，并立即找到最有效的反制手段。认知系统正是为此而生——它会充分考量周围环境的各种背景与不确定因素，自动提供建议或决策。认知电子战系统的核心在于，它利用AI/ML决定是否对目标实施干扰。这一过程需经历几个关键步骤：首先识别目标，接着判断干扰效果，最后选出最合适的应对手段。更为重要的是，认知电子战还能区分干扰信号是来自敌方还是己方，帮助用户更快完成信号分类。若结合定向能技术，它还能快速计算到达角，锁定威胁方向，并通过机器学习推荐最优对抗措施。
电子战中集成的AI/ML技术，通常采用Q学习算法，这是一种强化学习算法。几乎所有AI/ML系统都需要依赖多个模型与海量数据进行训练，复杂任务尤其离不开大量数据。不过，大多数电子战功能并不需要过于复杂的模型，而强化学习本身对数据量的要求也相对较低。因此，无模型强化学习算法反而更适合电子战中常见的各类认知任务。
低截获概率（LPI）与低检测概率（LPD）雷达的识别，是Q学习算法能够解决的最基础电子战问题之一。将这类算法嵌入电子战系统后，可用于识别和分类信号，进而确定应对威胁的策略。即便在西方技术最先进的国家，电子战的基本逻辑仍未改变——首先必须正确识别信号，再将其与某个平台或武器系统的发射器进行匹配。
AI/ML还能在发射器“指纹识别”领域大显身手。所谓“指纹识别”，是指通过分析发射器参数及其脉冲信号中无意产生的调制特征，精准识别出特定发射器。如此一来，指挥官便能掌握准确的威胁态势，并据此制定行动方案。但问题在于，发射器参数经常变化，或在不同平台之间有所差异，因此如何精准识别特定发射器，已成为美军日益棘手的挑战。
分析与结论
对雷达频率调制与波形进行数字重新编程，已成为一种技术趋势。这意味着雷达可根据实际环境选择最优工作模式，随时调整波形、创建新的信号特征。波形调制不仅能提升距离分辨率、增强信号回传，还能降低被截获概率，支持高分辨率成像。然而，随着射频环境愈发拥挤，美军识别和分类敌方发射器的难度将不断攀升。
正因如此，认知电子战成为当前机器学习技术应用的热点领域。DARPA已开展多项初步研究，使射频系统能在运行中边执行任务边学习，为目标驱动的机器学习技术奠定了基础。他们开发了多种适用于射频环境的新算法，并打造了频谱感知工具——这些工具不仅能扩大频谱资源的管理能力，还能显著提升频谱共享水平。
过去几年，DARPA还针对电子战中的经典问题开展了简单研究。例如，他们构建了一个AI/ML卷积神经网络，用于识别信号调制方式，如调幅、调频或相移键控。结果颇具说服力：在信噪比方面，机器学习系统远优于传统方法。它还能直接“解读”射频频谱，帮助用户更清晰地了解拥挤的电磁环境。与传统频谱管理相比，AI/ML在电子战中确实堪称当之无愧的力量倍增器。
除DARPA外，L3 Harris公司也在研发认知电子战子系统，能够实时应对从未见过的信号波形。他们设计的模块极为紧凑，集成了数字接收器、数字射频存储器与数字信号处理器，不仅能从已知波形库中识别信号，还能为未知信号进行分类，并根据参数自动生成干扰建议。
不过，认知电子战系统虽能实时学习与思考，却无法像人类一样“一心二用”。因此，它需要不断向操作员提问：该搜索哪个区域？有什么建议？然后依据所学知识，随时调整策略与技术。
要构建一套完整的认知电子战系统，离不开低功耗微处理器与配套软件工具。这些工具用于指导AI/ML系统进行信号处理、识别，并根据算法“思考”下一步行动。随着电子战与频谱管理工具的普及，认知电子战系统很可能成为美军维持电磁优势的核心手段。但最紧迫的挑战在于，美军必须比对手更快、更高效地做出决策。许多AI/ML系统确实具备这一能力。然而，当前信息战领域的AI/ML项目普遍只关注算法本身，忽略了与作战系统及人员的集成。私营部门开发AI/ML，主要侧重于提升自主决策能力，而非改进现有作战系统。那么，海军究竟应在哪些领域部署AI/ML？从目前来看，电子战无疑是一个相当理想的起点。