網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)技術(shù)發(fā)展思考

田 達(dá)，宋海偉，胡新宇，吳 昊

(中國航天科工集團(tuán)8511研究所，江蘇 南京 210007)

·專家論壇·

網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)技術(shù)發(fā)展思考

田 達(dá)，宋海偉，胡新宇，吳 昊

(中國航天科工集團(tuán)8511研究所，江蘇 南京 210007)

信息時代網(wǎng)絡(luò)化體系對抗成為必然發(fā)展趨勢，電子戰(zhàn)的技術(shù)形態(tài)也將發(fā)生改變。從網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)與復(fù)雜性理論的視角來研究網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)系統(tǒng)技術(shù)，探討人工智能與網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)的關(guān)系，提出了未來發(fā)展設(shè)想。

人工智能；電子戰(zhàn)；電子偵察；電子攻擊；網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)；復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)；自組織系統(tǒng)；C4I系統(tǒng)

0 引言

21世紀(jì)，人類進(jìn)入信息時代。信息技術(shù)呈指數(shù)增長并改變世界的方方面面，作戰(zhàn)理念、戰(zhàn)爭形態(tài)也將隨之發(fā)生重大變革，網(wǎng)絡(luò)化、體系對抗成為必然發(fā)展趨勢，電子戰(zhàn)的技術(shù)形態(tài)也將發(fā)生改變。網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)是一種基于網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)思想理念的電子作戰(zhàn)形式，其目的在于奪取電磁頻譜優(yōu)勢繼而獲得戰(zhàn)場主動權(quán)。與網(wǎng)絡(luò)中心概念密不可分的，是作戰(zhàn)空間中的三類實(shí)體：傳感器、執(zhí)行器和決策器。這些實(shí)體通過信息與傳感器柵格緊密聯(lián)系在一起[1]。伴隨網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)理念而來的，是各類實(shí)體之間大量的數(shù)據(jù)和信息流，以及更快的行動節(jié)奏。激增的數(shù)據(jù)和信息流可能完全超出人類執(zhí)行器和決策器的能力范圍。

為克服上述危機(jī)，有必要尋求利用人工智能(AI)以及復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)(CAS)領(lǐng)域的發(fā)展成果來解決問題。這些技術(shù)形成了21世紀(jì)作戰(zhàn)空間中第四類實(shí)體——作戰(zhàn)空間智能體[2]的理論和技術(shù)基礎(chǔ)。人工智能使得自主式的傳感器控制、數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)解讀成為可能。信息基礎(chǔ)設(shè)施自身也可能受控于作戰(zhàn)空間中依靠人工智能來實(shí)現(xiàn)其功能的智能體。這些智能體可能用于不適宜選派人類執(zhí)行器或決策器前往執(zhí)行任務(wù)的危險場合。通過彼此協(xié)同，許多智能體組成了一個復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)，這些智能體在作戰(zhàn)空間中共生共存，既相互競爭，又相互協(xié)作，共同實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。

本文試圖從網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)與復(fù)雜性理論的視角來研究網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)系統(tǒng)，探討人工智能與網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上簡單介紹了近期的關(guān)注重點(diǎn)和主要設(shè)想，希望能在未來的電子戰(zhàn)裝備技術(shù)體系建設(shè)中發(fā)揮應(yīng)有的作用。

1 網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)

美國海軍退役中將Cebrowski在20世紀(jì)90年代末提出了網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)的概念[1]。這種作戰(zhàn)理念的特別之處在于重心的轉(zhuǎn)移：即從平臺轉(zhuǎn)至網(wǎng)絡(luò)，以及從各獨(dú)立執(zhí)行器轉(zhuǎn)至一個自適應(yīng)有機(jī)協(xié)同系統(tǒng)的各個組成。這種新的作戰(zhàn)理念使得部隊(duì)能夠發(fā)展快速指揮能力，并能實(shí)現(xiàn)自底向上的自組織來實(shí)現(xiàn)指揮員意圖?？焖僦笓]能夠產(chǎn)生更好的戰(zhàn)場態(tài)勢感知，這使得更快、更精確響應(yīng)的效果聚集成為可能，這與傳統(tǒng)的“兵力聚集”做法形成鮮明對比。在研究形成這一作戰(zhàn)理念的過程中，Cebrowski借鑒了復(fù)雜性理論(complexity theory)的研究成果[3]。將復(fù)雜性理論應(yīng)用于戰(zhàn)爭，意味著對作戰(zhàn)作如下理解，即其本質(zhì)上是非線性的，由相互競爭、相互協(xié)作的多個不同個體之間的局部相互作用最終演化出作戰(zhàn)結(jié)果。在網(wǎng)絡(luò)中心環(huán)境下，個體之間的交互是大量存在的，每個數(shù)據(jù)包都代表著不同的交互作用。傳統(tǒng)的平臺中心作戰(zhàn)理念的特點(diǎn)是“信息貧乏”，每個執(zhí)行器都依賴其自身傳感器，而各執(zhí)行器之間的交互并不很頻繁。作為對比，網(wǎng)絡(luò)中心作戰(zhàn)的特點(diǎn)是“信息充沛”，每個執(zhí)行器都能快速獲取豐富的信息。但是，每個信息包都會有相應(yīng)的延遲和誤差，如果不能恰當(dāng)處理和應(yīng)對，極有可能導(dǎo)致錯誤的災(zāi)難性傳播，甚至造成系統(tǒng)崩潰。這就帶來一個問題，該如何使用延時不定、質(zhì)量差異懸殊的各類信息，從而實(shí)現(xiàn)各個獨(dú)立平臺向完全自適應(yīng)的有機(jī)協(xié)同系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變呢？

網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)是一個復(fù)雜問題，比單純擴(kuò)展數(shù)傳帶寬和平臺組網(wǎng)能力要困難得多。需要解決的基本問題包括：對質(zhì)量、時效差異較大的各類信息的解讀和利用，信息的提煉凈化以確保網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量及阻止誤差在網(wǎng)絡(luò)中災(zāi)難性傳播，對自同步響應(yīng)的協(xié)調(diào)，以及有限資源的合理分配，等等。

平臺與系統(tǒng)的自同步將提升電子戰(zhàn)的作戰(zhàn)效能。在一些需要極高響應(yīng)速度的電子戰(zhàn)應(yīng)用場合，需要快速發(fā)現(xiàn)輻射源并對其分類，這通常是由平臺上的偵察接收機(jī)(與干擾發(fā)射機(jī)共處同一位置)來實(shí)現(xiàn)的。但由于同一平臺收、發(fā)難以同時工作，因此單平臺情況下只能分配給電子偵察接收機(jī)有限的占空比工作時隙進(jìn)行間斷觀察[4]，傳感器和處理延時將會相對較高，這種情況下要對多個輻射源進(jìn)行快速響應(yīng)，難度是非常大的。組網(wǎng)協(xié)同工作情況下，可利用平臺外其他有效電子偵察系統(tǒng)提供信息，不但可將偵察傳感器從間斷觀察的約束中解放出來，而且由于多部傳感器截獲概率的累加，傳感器的延時將會大大降低，因此只要平臺外支援信息的網(wǎng)絡(luò)傳輸延時足夠小，組網(wǎng)協(xié)同情形下的響應(yīng)延遲就將會顯著降低。這就需要新的寬帶數(shù)據(jù)鏈支撐，或者是更加智能化的信息傳輸方式。

網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)的另一個好處是允許裝備之間更緊密的協(xié)同配合。協(xié)同的兩種極端模式分別為集中式控制和分布式控制。集中式控制意味著主從結(jié)構(gòu)，其中的主節(jié)點(diǎn)指揮一個或多個從節(jié)點(diǎn)。分布式控制意味著最底層的單元能夠處理信息并自行決定如何做出最佳動作。它們既可以在所有響應(yīng)中都體現(xiàn)預(yù)置好的指揮員意圖，也可以各自獨(dú)立工作。兩種極端模式混編是一種可行的架構(gòu)。為了加快速度，最底層的執(zhí)行器具備處理信息和決定何時動作的能力，而更高一級的指揮層能通過否決這些行動來實(shí)現(xiàn)干預(yù)，并能在低層級的執(zhí)行器無法獨(dú)立決策時，指揮其響應(yīng)。也可采用拍賣處理方式，每個具備資格的執(zhí)行器都可基于適當(dāng)?shù)臏?zhǔn)則進(jìn)行任務(wù)的競拍，指揮單元最終將任務(wù)分配給最高競價方。

網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)不僅僅是解決了分配去沖突問題，它還為產(chǎn)生新的響應(yīng)形式提供了可能。比方說，智能化無人集群電子戰(zhàn)系統(tǒng)，其行為類似蟻群[6]，通過人工信息素痕跡相互引導(dǎo)實(shí)現(xiàn)對威脅的感知和攻擊。

2 復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)

對復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)(CAS)的正式研究可追溯到1984年圣達(dá)菲研究所的成立[3-4]。學(xué)者們研究由多個智能體組成的系統(tǒng)所表現(xiàn)出的行為，這些智能體在動態(tài)環(huán)境中共生共存，為了實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)，彼此之間或相互協(xié)作或相互競爭。很多系統(tǒng)都滿足這一模型，如股市、生態(tài)系統(tǒng)、人類自身的免疫系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)以及陸戰(zhàn)系統(tǒng)等等。

在基于離散事件的仿真系統(tǒng)中，CAS中的智能體往往被建模成各類實(shí)體[5]。智能體接收來自外部環(huán)境的各種激勵，然后基于該信息選擇做出行動響應(yīng)。激勵包括各種事件、觀測以及來自其他智能體的交流信息。CAS的基本特性在于，諸多行動均基于本地決策，行為是自然發(fā)生的而不是事先規(guī)定的，組織具有分層架構(gòu)，控制是分布式的，僅僅通過孤立的觀察各個成員無法描述整個系統(tǒng)的狀態(tài)。自然發(fā)生行為不是明確規(guī)定的行為，而是由很多非線性交互影響的成員共同作用附帶產(chǎn)生的行為。鳥類的結(jié)隊(duì)飛行、魚類的成群游行，以及蟻群的結(jié)隊(duì)覓食都是自然界中自然發(fā)生行為的例子[6]，這些例子反映了一個共同點(diǎn)，即一組簡化的行為規(guī)則往往能產(chǎn)生復(fù)雜的系統(tǒng)行為[7]。僅僅孤立地觀察各個智能體無法得出整個復(fù)雜系統(tǒng)的狀態(tài)。只能通過各個智能體之間各種相互作用產(chǎn)生的合成效果來描述系統(tǒng)。CAS研究中用到很多人工智能分析工具。智能體的自適應(yīng)組成往往可用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)或演化計(jì)算方法來建模。

通過提升指揮和自同步的速度，可以實(shí)現(xiàn)快速破壞敵方戰(zhàn)略的能力。伴隨著快速指揮的產(chǎn)生，將會有態(tài)勢感知能力提升、效果聚集，以及在敵方行動過程中的快速阻斷等一系列效應(yīng)顯現(xiàn)。當(dāng)本地決策成為可能時，智能體之間的自同步就容易實(shí)現(xiàn)了。若可進(jìn)行分布式控制，則可自底向上實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自身的組織，與自頂向下的控制方式相比，可更快滿足指揮員的意圖。

除了為作戰(zhàn)提供了一種新的詮釋之外，復(fù)雜性理論還為作戰(zhàn)場景建模與分析另辟了蹊徑，它為戰(zhàn)術(shù)設(shè)計(jì)提供了一種新的方法途徑，還可用于控制自主無人平臺組成的集群。

當(dāng)前很多仿真系統(tǒng)都是由執(zhí)行預(yù)定任務(wù)的固定程式化實(shí)體所構(gòu)成的。如果用自適應(yīng)實(shí)體來對紅藍(lán)雙方進(jìn)行建模，則可以用更逼真的方式來評估各種戰(zhàn)術(shù)。CAS理論既可以作為一種工具來認(rèn)識系統(tǒng)具備何種能力，也可以作為一種分析工具用來嘗試解讀系統(tǒng)正在做什么，它還提供了一種不同的手段用來分析特定行動和戰(zhàn)術(shù)的結(jié)果。

網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)中必須解決的一個突出問題就是確定異類系統(tǒng)之間交互的最佳方式以便更好地實(shí)現(xiàn)裝備協(xié)同。這些異類系統(tǒng)可能來自不同部隊(duì)，能力各不相同，價格成本各異，它們在不同時段參與作戰(zhàn)，各自具有不同的行動范圍，以不同的保真度和置信度提供各類信息。復(fù)雜性理論將幫助我們確定如何最優(yōu)化地配置資源，以及應(yīng)該采用何種戰(zhàn)術(shù)。

為每個平臺確定恰當(dāng)?shù)膽?zhàn)術(shù)也是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。從復(fù)雜性理論已知，與固化行為相比，讓規(guī)則隨著環(huán)境反饋而不斷演化往往才是最佳的。采用遺傳編程或分類器系統(tǒng)技術(shù)在特定空間搜索可能的戰(zhàn)術(shù)是一個值得研究的方向，它將為網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)的研究工作提供支撐，同時也為管控?zé)o人飛行器、微型空射誘餌及無人作戰(zhàn)飛機(jī)等提供了可能的解決方案。

3 人工智能

網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量和海量數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)體無法及時獲取需要的信息，快速節(jié)奏和龐大信息流也超出了人類執(zhí)行器和決策器的承受能力。

為避免這種危機(jī)，應(yīng)當(dāng)在整個網(wǎng)絡(luò)中借助人工智能處理工具來提升任務(wù)的自動化水平。這當(dāng)中包括從傳感器數(shù)據(jù)中提取有用信息，進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)融合，調(diào)節(jié)、管控網(wǎng)絡(luò)的交互使得正確的數(shù)據(jù)能夠及時通達(dá)正確的實(shí)體，處理缺失或受損數(shù)據(jù)，管理裝備資源的分配，以及信息歸類存檔和提取。人工智能在這里被定義為能夠提供目標(biāo)導(dǎo)向、自我激勵并能自適應(yīng)分析和解讀采集數(shù)據(jù)或處理信息能力的任何一種算法，不論其以軟件還是硬件為載體。相關(guān)的支撐技術(shù)包括(但不限于)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯與模糊集、遺傳算法、遺傳編程、不確定或不完備信息情況下的推理，以及機(jī)器學(xué)習(xí)和自適應(yīng)智能化智能體，等等。

人工智能技術(shù)既可用于電子偵察也可用于電子干擾。組網(wǎng)協(xié)同工作情況下，來自傳感器的數(shù)據(jù)流和來自信息基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)過處理的信息流將不斷快速變化，這就要求人工智能技術(shù)應(yīng)具備相應(yīng)的處理能力。平臺、子網(wǎng)及主網(wǎng)都需要這種具有變化、自適應(yīng)形式的自動化處理來完成其任務(wù)使命。

人工智能技術(shù)可應(yīng)用于獨(dú)立電子偵察系統(tǒng)中的所有層級。信號截獲需要偵察接收系統(tǒng)在空域、頻域、時域上覆蓋或?qū)?zhǔn)感興趣的輻射源目標(biāo)信號，本質(zhì)上是一個資源調(diào)度編排問題。在有多部天線和接收機(jī)的系統(tǒng)中，必須對此進(jìn)行協(xié)調(diào)控制以得到最佳截獲概率。如果在密集信號環(huán)境下執(zhí)行戰(zhàn)術(shù)(高實(shí)時性)任務(wù)，人類操作員是無法勝任這種高強(qiáng)度處理負(fù)荷的，這當(dāng)中也包括信號分選去交錯、輻射源特征提取、輻射源分類識別，以及輻射源與平臺及作戰(zhàn)意圖的關(guān)聯(lián)，等等。采用的人工智能工具類型是多樣化的，如利用演化算法實(shí)現(xiàn)任務(wù)調(diào)度和系統(tǒng)優(yōu)化，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)＜蚁到y(tǒng)進(jìn)行輻射源信號去交錯和特征提取[8]，等等。在更深層次的關(guān)聯(lián)處理中，可能需要自適應(yīng)的智能化智能體來對來自平臺內(nèi)傳感器和平臺外信息源的各類信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)融合，以此生成態(tài)勢感知顯示供人類執(zhí)行器和決策器使用。需要強(qiáng)調(diào)的是，上述智能化系統(tǒng)應(yīng)設(shè)計(jì)成實(shí)際使用中無需人工干預(yù)的系統(tǒng)，應(yīng)具備目標(biāo)導(dǎo)向和自學(xué)習(xí)行為能力，避免對系統(tǒng)進(jìn)行費(fèi)時又費(fèi)力的人工調(diào)控。

單平臺電子干擾系統(tǒng)可根據(jù)電子偵察系統(tǒng)或綜合電子戰(zhàn)系統(tǒng)提供的信息進(jìn)行控制。戰(zhàn)前分析加上自適應(yīng)電子干擾智能體能夠?yàn)楣铝⑵脚_提供對攻擊的最佳響應(yīng)。對威脅環(huán)境的深度理解、對抗效果的在線評估和干擾資源/策略的及時調(diào)整都有可能成為人工智能發(fā)揮重要潛能的場合。

人工智能應(yīng)用的另一個領(lǐng)域就是單用途網(wǎng)絡(luò)代理，它可針對特定用途從各種不同節(jié)點(diǎn)收集信息，如推薦打擊目標(biāo)的列表生成，或?yàn)榱藢?shí)時調(diào)整行進(jìn)中的戰(zhàn)術(shù)任務(wù)而發(fā)掘所需信息。這些智能體可能同時駐留在多個平臺并監(jiān)視信息基礎(chǔ)設(shè)施中的相關(guān)輸入，也可能受自適應(yīng)算法的引導(dǎo)在網(wǎng)絡(luò)中游行趨向最有可能的相關(guān)信息源。后一種做法對數(shù)據(jù)鏈帶寬要求較高。例如在空襲任務(wù)中，當(dāng)傳感器在行進(jìn)路線附近發(fā)現(xiàn)新的威脅時，傳感器平臺上的任務(wù)智能體將直接通知空襲作戰(zhàn)飛機(jī)上的主任務(wù)智能體。主任務(wù)智能體將評估該條新信息對任務(wù)的影響程度并向飛行員做出行動建議。

4 重點(diǎn)關(guān)注方向

根據(jù)現(xiàn)階段發(fā)展需求和趨勢，以下技術(shù)方向值得重點(diǎn)關(guān)注，其發(fā)展可能對未來電磁作戰(zhàn)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

1)多源融合目標(biāo)識別與電磁態(tài)勢綜合感知

針對聯(lián)合作戰(zhàn)需要，更精確、更快捷地解決戰(zhàn)斗辨識和電磁態(tài)勢感知問題，研究同類和異類傳感器的組網(wǎng)新技術(shù)，通過組網(wǎng)協(xié)同探測將各類傳感器的識別特征數(shù)據(jù)進(jìn)行融合以提升對未知目標(biāo)的有效辨識能力和電磁環(huán)境態(tài)勢深度理解能力，其中的傳感器包括雷達(dá)、敵我識別以及從UHF頻段直到紅外譜段的被動探測。為了在整個網(wǎng)絡(luò)中建立起辨識機(jī)制，可在高保真仿真環(huán)境中對各種分類器算法以及包括貝葉斯、Dempter-Shafer和模糊邏輯等在內(nèi)的證據(jù)學(xué)數(shù)學(xué)理論進(jìn)行測試。

2) 組網(wǎng)協(xié)同電子對抗資源優(yōu)化管理

聯(lián)合作戰(zhàn)必然涉及多種不同平臺的組網(wǎng)協(xié)同，每種平臺都有各類傳感器和電子干擾資源。整個戰(zhàn)斗群的任務(wù)遂行及生存很大程度上取決于能否根據(jù)需要自動實(shí)現(xiàn)對各類資源的分配和高效利用，這就需要研發(fā)相應(yīng)的資源管理器，能夠?qū)Ψ植荚诓煌脚_的電子戰(zhàn)資源進(jìn)行實(shí)時優(yōu)化分配。基于模糊邏輯的資源管理器能夠根據(jù)專家提供的規(guī)則做出決策，其中可能涉及單平臺模型和多平臺模型。單平臺模型使得每個平臺都能可當(dāng)成一個自主式的智能體；多平臺模型的特點(diǎn)是有一個自組織分布式的指揮架構(gòu)，在此指揮架構(gòu)中，不存在特定的平臺作為指揮中心，該架構(gòu)代表了自同步、相互配合的跨平臺協(xié)同。

3) 電子偵察無人機(jī)群的自組織協(xié)同控制

多架電子偵察無人機(jī)按分布式智能體架構(gòu)展開，可識別并監(jiān)視敵方輻射源，從而增強(qiáng)戰(zhàn)場態(tài)勢感知能力。需要研發(fā)高效智能的控制系統(tǒng)，使得每架無人機(jī)都能自行決策，同時又能與集群中的其他個體相互配合共同實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。群體智能算法在此可以充分發(fā)揮效用，對無人機(jī)的控制規(guī)則進(jìn)行演化，確定無人機(jī)編隊(duì)所期望的組織和編排并實(shí)現(xiàn)對每架無人機(jī)的行為管控。

4) 基于自適應(yīng)智能體的無人集群電磁作戰(zhàn)系統(tǒng)

將自適應(yīng)智能體的系列方法用于無人集群電磁攻防作戰(zhàn)任務(wù)，包括對敵方移動式防空系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時探測和電子攻擊以支持掩護(hù)己方突防作戰(zhàn)，或者己方高價值目標(biāo)/區(qū)域防御敵方飛機(jī)/衛(wèi)星偵察、反制敵方有人或無人戰(zhàn)機(jī)編隊(duì)/精確制導(dǎo)武器攻擊，實(shí)現(xiàn)高效費(fèi)比電磁作戰(zhàn)。無人作戰(zhàn)飛機(jī)UCAV及無人機(jī)UAV(包括微型無人機(jī))的任務(wù)角色也是當(dāng)前關(guān)注的熱點(diǎn)，因此未來聯(lián)合作戰(zhàn)電磁攻防作戰(zhàn)任務(wù)可能采用大量異類交互作用的無人平臺和系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)，是典型的復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)(CAS)，用多智能體模型來進(jìn)行作戰(zhàn)仿真能夠更加有效地理解集群電磁作戰(zhàn)復(fù)雜系統(tǒng)行為。

5 結(jié)束語

網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)實(shí)質(zhì)上是在網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)導(dǎo)向的作戰(zhàn)空間中實(shí)施的電子戰(zhàn)，其效用主要有兩點(diǎn)：一是為電子對抗和其他軍事行動提供更有價值的信息；二是直接以平臺/組織同步、協(xié)同的形式提升電子對抗作戰(zhàn)能力。目前大多數(shù)電子戰(zhàn)任務(wù)，如告警、情報監(jiān)視偵察、戰(zhàn)場毀傷評估、自衛(wèi)、對敵防空壓制等等，都將因網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)而受到重大影響。網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)的電子偵察部分能夠提供更多更好的信息，對所有軍事行動產(chǎn)生貢獻(xiàn)。這將提升作戰(zhàn)空間的感知能力，得到優(yōu)勢戰(zhàn)場知識，最終實(shí)現(xiàn)拒敵制勝。無論作戰(zhàn)空間智能體的載體位于何處,網(wǎng)絡(luò)化電子戰(zhàn)的核心思想在于確保合力或涌現(xiàn)效應(yīng)的產(chǎn)生。目前和未來，能支持這些作戰(zhàn)空間智能體實(shí)現(xiàn)其任務(wù)的技術(shù)，恐怕只能在人工智能和復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)領(lǐng)域中探尋了。■

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Considerationforthedevelopmentofnetworkcentricelectronicwarfare

Tian Da， Song Haiwei， Hu Xinyu， Wu Hao

(No. 8511 Research Institute of CASIC，Nanjing,210007，Jiangsu，China)

System-of-systems combat in a network centric environment becomes the necessary trend in the information age. In response, the way and fashion of electronic warfare (EW) technology evolution may change significantly. The techniques of network-centric EW systems are studied from the point of view of network-centric warfare and complexity theory，with main emphasis on the relationship between network-centric EW and artificial intelligence (AI). Finally, some of the ideas and considerations concerning future development are described.

AI;EW;electronic reconnaissance;electronic attack;network centric warfare；complex adaptive system；self-organized system；C4I system

2017-06-08；2017-09-05修回。

田達(dá)(1975-)，男，研究員，博士，主要研究方向?yàn)殡娮討?zhàn)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)、現(xiàn)代信號處理。

TN97

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