電磁環(huán)境態(tài)勢生成與認(rèn)知技術(shù)研究現(xiàn)狀與展望

胡煒林，朱然剛，彭 闖，王倫文

(國防科技大學(xué)電子對抗學(xué)院，安徽 合肥 230001)

0 引言

近年來，伴隨科學(xué)技術(shù)的進步，電磁設(shè)備數(shù)量與日俱增，電磁頻譜信號愈發(fā)密集，頻譜資源出現(xiàn)緊張局面，電磁環(huán)境與態(tài)勢也愈發(fā)復(fù)雜，給正常秩序運行和無線電監(jiān)測管理帶來嚴(yán)重影響。對于電磁環(huán)境及其態(tài)勢的研究是電磁領(lǐng)域的一項重要課題。在民用上，電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知有助于無線電頻譜管理、打擊非法通信設(shè)施、營造良好的社會氛圍；在軍事上，電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知有助于指揮員掌握電磁環(huán)境的狀態(tài)和趨勢，把握戰(zhàn)場敵我雙方的電磁兵力分布，能夠?qū)﹄姶怒h(huán)境態(tài)勢的威脅程度給出有效評估，有助于提高電子對抗效果。因此，對電磁環(huán)境態(tài)勢生成和認(rèn)知研究具有重要的理論意義和軍事使用價值。

當(dāng)前，學(xué)術(shù)界許多學(xué)者對電磁環(huán)境復(fù)雜度進行了廣泛而深入的研究。人們對復(fù)雜電磁環(huán)境下局部電子對抗也進行了實踐，但當(dāng)前電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知的相關(guān)研究還不能滿足現(xiàn)代戰(zhàn)爭的需求。電磁環(huán)境態(tài)勢生成與認(rèn)知是一項系統(tǒng)工程，目前還存在許多難題和挑戰(zhàn)，尚有一些問題亟待解決。比如，電磁環(huán)境態(tài)勢的概念還存在爭論，對電磁環(huán)境態(tài)勢概念的理解仍然存在著不夠明晰和操作性不強的缺憾。在電磁環(huán)境態(tài)勢生成方面，當(dāng)前仍舊處于廣泛探索的階段，已經(jīng)出現(xiàn)了圖像、信號、示意圖等多種生成形式，然而生成方式和形式尚無統(tǒng)一認(rèn)可的客觀標(biāo)準(zhǔn)；在認(rèn)知方面，如何認(rèn)知、如何應(yīng)用是一個多學(xué)科、智能化的任務(wù)，而深度學(xué)習(xí)等前沿方式在電磁環(huán)境態(tài)勢中應(yīng)用還不多，實現(xiàn)電磁環(huán)境態(tài)勢的智能化認(rèn)知還需要很長時間。

總而言之，開展電磁環(huán)境態(tài)勢研究是認(rèn)識理解電磁空間分布狀態(tài)的有效手段，是構(gòu)建電磁環(huán)境思維體系的客觀需要，是推斷電子對抗力量軍事意圖的重要參考。本文結(jié)合近年來眾多研究者對電磁環(huán)境態(tài)勢的理解，梳理了國內(nèi)外電磁環(huán)境態(tài)勢的相關(guān)研究和應(yīng)用，為研究電磁環(huán)境態(tài)勢生成和認(rèn)知技術(shù)提供理論依據(jù)和技術(shù)參考。

1 電磁環(huán)境態(tài)勢基本概念

電磁空間是由客觀存在的各種電場、磁場與電磁波組成的物理空間，電磁環(huán)境是電磁空間的一種表現(xiàn)形式，是一切電磁現(xiàn)象的總和。文獻[1]將電磁環(huán)境描述為：設(shè)備、分系統(tǒng)或系統(tǒng)在執(zhí)行規(guī)定任務(wù)時，可能遇到的輻射或傳導(dǎo)電磁發(fā)射電平在不同頻率范圍內(nèi)功率和時間的分布，電磁環(huán)境有時也可用場強表示。為了客觀描述電磁環(huán)境，文獻[2]提出電磁環(huán)境的描述指標(biāo)，并將電磁環(huán)境劃分為5個等級，同時為了精準(zhǔn)評估和準(zhǔn)確描述，文獻[3-5]均給出了復(fù)雜電磁環(huán)境的定義，與電磁環(huán)境相比，復(fù)雜電磁環(huán)境并沒有給定無限廣泛的空間和時間，而是強調(diào)了區(qū)域性和時段性。因此，劃定戰(zhàn)場區(qū)域和作戰(zhàn)時間后，戰(zhàn)場電磁環(huán)境和電磁作戰(zhàn)環(huán)境[6]也劃歸于復(fù)雜電磁環(huán)境的范疇。戰(zhàn)場電磁環(huán)境是以電磁波及其活動為中介，對戰(zhàn)場上軍事人員及其活動有影響的各種情況和條件的統(tǒng)稱[7]，戰(zhàn)場電磁環(huán)境與電磁環(huán)境主要區(qū)分在是否符合戰(zhàn)場條件，此條件是人為給出定義，包括但不限于區(qū)域、協(xié)議、敵我等因素。

上述描述只定義了靜態(tài)的電磁環(huán)境，但僅從靜態(tài)描述指標(biāo)來研究電磁環(huán)境還不夠全面。電磁環(huán)境瞬息萬變、對抗性強、影響因素復(fù)雜，從變化性的角度來說，需要動態(tài)性指標(biāo)對電磁環(huán)境進行更為精確的描述，由此便將態(tài)勢的概念引入電磁環(huán)境領(lǐng)域。態(tài)勢即是事物發(fā)展的形勢及狀態(tài)[8]。在文獻[9]中，態(tài)勢被定義為敵對雙方在戰(zhàn)役力量對比，戰(zhàn)役部署和戰(zhàn)役行動方面形成的狀態(tài)和形勢；文獻[10]將戰(zhàn)役態(tài)勢定義為戰(zhàn)場態(tài)勢在不同級別的體現(xiàn)，而戰(zhàn)場電磁態(tài)勢是戰(zhàn)役態(tài)勢中戰(zhàn)場環(huán)境的要素之一。其實，戰(zhàn)場電磁態(tài)勢等同于電磁態(tài)勢，是電磁態(tài)勢的另一種表達(dá)方式，用于描述電磁域作戰(zhàn)[11]，是指在一定的作戰(zhàn)空間內(nèi)敵對雙方的電子設(shè)備、系統(tǒng)分布和電磁活動，以及影響電磁活動的因素所形成的狀態(tài)和形勢[12]。從二者的定義中比較，他們都包含戰(zhàn)場區(qū)域要素、作戰(zhàn)對象要素，其本質(zhì)實則相同[13]。將電磁態(tài)勢中的環(huán)境因素進行單獨研究，即電磁環(huán)境態(tài)勢或頻譜態(tài)勢[14]，它是電磁態(tài)勢中的環(huán)境因素，是指電磁環(huán)境的當(dāng)前狀態(tài)、綜合形勢和發(fā)展趨勢，表征電磁環(huán)境演變的狀態(tài)和趨勢[15]。所以電磁環(huán)境態(tài)勢實質(zhì)歸根于環(huán)境要素，屬于客觀物理空間，是一個中立的、不包含敵我關(guān)系的物理概念。

對比分析近幾年來電磁環(huán)境的相關(guān)概念，各個概念相互關(guān)系如圖1所示。因此，電磁環(huán)境態(tài)勢可以定義為電磁環(huán)境的狀態(tài)和變化趨勢，它只描述物理空間中的電磁分布，本身不含任何戰(zhàn)場信息，具有整體性、動態(tài)性、多維性等特點[16]。研究電磁環(huán)境態(tài)勢的目的就是為了客觀描述電磁場分布，利用海量的原始數(shù)據(jù)，結(jié)合其他要素綜合對電磁環(huán)境態(tài)勢進行理解，在作戰(zhàn)行動中，根據(jù)戰(zhàn)場需求，給定作戰(zhàn)意義，定向研判戰(zhàn)場形勢。

圖1 電磁環(huán)境態(tài)勢定義Fig.1 Electromagnetic spectrum map generation process

2 電磁環(huán)境態(tài)勢生成

電磁環(huán)境態(tài)勢源于電磁環(huán)境，是電磁環(huán)境的狀態(tài)和變化趨勢。電磁環(huán)境態(tài)勢構(gòu)建生成主要是研究電磁環(huán)境態(tài)勢的描述方法，包括但不限于綜合性的、圖像類的、指標(biāo)類的，這里總結(jié)了電磁環(huán)境態(tài)勢在圖像上的生成與表示的典型方法，并列舉部分學(xué)者根據(jù)不同需要和不同理解設(shè)計的電磁環(huán)境態(tài)勢生成系統(tǒng)。

電磁頻譜地圖由美國弗吉尼亞技術(shù)團隊首次提出[16]，也被稱為電磁環(huán)境地圖、無線電環(huán)境地圖等，可以表示無線電網(wǎng)絡(luò)的信號強度圖或覆蓋區(qū)域[17-18]，它是電磁環(huán)境的一種可視化方式，有助于人們客觀觀察電磁環(huán)境狀態(tài)及其變化規(guī)律，也是電磁環(huán)境態(tài)勢的一個熱點研究方向。文獻[19]指出，快速準(zhǔn)確是生成電磁態(tài)勢圖的要求，因此構(gòu)建電磁頻譜地圖也務(wù)必簡單、準(zhǔn)確。

電磁頻譜地圖的構(gòu)建過程被稱為頻譜制圖[18]，通過空間區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)采集節(jié)點測量數(shù)據(jù)，融合先驗信息、存儲信息和認(rèn)知信息等知識，從而構(gòu)建電磁頻譜地圖[20]，頻譜制圖系統(tǒng)可表示為圖2所示流程。電磁頻譜地圖的構(gòu)建方法一般可分為空間插值構(gòu)建法、參數(shù)構(gòu)建法和混合構(gòu)建法，在實際應(yīng)用中，文獻[21—22]均對上述方法中的技術(shù)進行過比較，證明了Kriging算法在傳統(tǒng)插值算法中的效果比較精確。因此，以構(gòu)建精度為目的，Kriging算法在電磁頻譜地圖中得到廣泛應(yīng)用，同時衍生許多改進算法。文獻[23—24]將Kriging中的變異函數(shù)進行改進，引入支持向量回歸(support vector regression, SVR)改善插值效果，在信號覆蓋探測應(yīng)用中取得了很好的效果，相比于原算法，誤差下降約16%，但是該算法需要先驗數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，尚不知其遷移應(yīng)用效果。文獻[25]利用先驗知識修正插值結(jié)果，引入Egli電波傳播模型，得到基于傳播模型的Kriging插值算法，該模型改善了只有路徑損耗條件下的應(yīng)用效果，而大尺度衰落條件下的應(yīng)用效果較差，對于實際復(fù)雜電磁環(huán)境下的頻譜地圖構(gòu)建還有許多可做的工作。文獻[26]嘗試性地提出一種新的無線電地圖構(gòu)造方法，聯(lián)合空間-頻率插值技術(shù)，在數(shù)據(jù)量少的情況下獲得精確的電磁頻譜地圖，該方法考慮了頻域的相關(guān)性，可實現(xiàn)未知頻率的空間電磁頻譜地圖構(gòu)建時，由于頻率相關(guān)性依賴于主觀假設(shè)、已知頻率數(shù)據(jù)少、不同頻率在環(huán)境中的損耗大不相同，構(gòu)建效果會逐漸變差。文獻[27]針對節(jié)點分布不均勻會影響構(gòu)建精度這一問題，利用Vonoroi原理和K-means聚類劃分粒度，提高構(gòu)建精度，此算法復(fù)雜度隨著粒度逐漸提高，且在地形環(huán)境復(fù)雜、電磁波反射折射多的情況下效果不佳。此外，除了在Kriging算法上改進外，文獻[28]將參數(shù)構(gòu)建法中的發(fā)射機位置估計技術(shù)應(yīng)用于多徑衰落中，與Kriging、反距離加權(quán)法(inverse distance weighted, IDW)進行了比較，其均方誤差和正確檢測率優(yōu)于另外兩者。從頻譜制圖的系統(tǒng)和流程來說，網(wǎng)絡(luò)的傳輸、節(jié)點的數(shù)據(jù)都影響呈現(xiàn)出來的構(gòu)建效果。基于該考慮，文獻[29]使用一種新的時空方法ST-REM，在測量數(shù)據(jù)錯誤概率高的情況下，通過迭代的方式由數(shù)據(jù)中心計算數(shù)據(jù)可信度，最后在不同類型的節(jié)點類別中驗證該算法的有效性。以上兩種算法對先驗信息要求較高，在民用領(lǐng)域通過其他途徑獲取信息的方式較為便捷，因此改進算法作用較大，而在軍事領(lǐng)域獲取先驗信息的難度大，因此上述兩種算法還需考慮更多的客觀因素。文獻[30]將三維空間網(wǎng)格離散化，建立Kriging和薄板樣條插值(thin plate spline, TPS)的插值模型并給定加權(quán)方式，生成電磁頻譜地圖而無需先驗信息，然而三維空域范圍更大，相較于平面電磁頻譜地圖構(gòu)建，無先驗信息的條件下構(gòu)建精度較低。

隨著深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用，電磁頻譜地圖的構(gòu)建方法也有了一些新的實踐。文獻[31]運用多種構(gòu)建數(shù)據(jù)檢驗了梯度推進決策樹在電磁頻譜地圖中的效果，并且驗證了優(yōu)越性能；文獻[32]為實現(xiàn)時域、空域的站點信息聯(lián)合預(yù)測，在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入注意力機制，以此挖掘電磁強度之間的時空關(guān)聯(lián)信息，同時設(shè)計了一種并行Kriging算法，生成電磁頻譜地圖；文獻[33]利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(genverative adversarial networks, GAN)還原了有阻擋情況下的電磁頻譜地圖；文獻[34]基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)補全缺失數(shù)據(jù)，從而生成頻譜態(tài)勢。以上深度學(xué)習(xí)方法在測試階段相比于傳統(tǒng)算法效果有較大的提升，但是電磁環(huán)境受溫度、濕度、地形、電離層等諸多因素影響，尚無研究表明深度學(xué)習(xí)模型遷移到其他環(huán)境中仍能保持高準(zhǔn)確率，其遷移性和實用性還有待研究。

在軍事領(lǐng)域，電磁頻譜地圖也是一項研究課題。文獻[21]詳細(xì)介紹了支持頻譜制圖的軍用通信系統(tǒng)體系，從戰(zhàn)術(shù)角度研究地圖構(gòu)建質(zhì)量與傳感器位置部署、相互關(guān)系、環(huán)境與算法之間的聯(lián)系。文獻[22]為了驗證電磁頻譜地圖的普適性，考慮了包括軍事沖突、人道主義行動在內(nèi)的等一系列聯(lián)合行動方案，其目的在于探究傳感器數(shù)量與部署如何影響地圖質(zhì)量。由這兩項研究表明，研究軍事電磁環(huán)境態(tài)勢生成關(guān)注節(jié)點與質(zhì)量的關(guān)系，主要為了實現(xiàn)感知節(jié)點的最優(yōu)部署和不同環(huán)境下的節(jié)點部署規(guī)律，十分強調(diào)實時性。

3 電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知

電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知是指在一定時間和空間內(nèi)對電磁頻譜各組成成分的感知、理解和預(yù)測。作為軍民兩用的理論，雖然起步不久，但是發(fā)展迅速。本章主要介紹電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知，列舉該技術(shù)中的研究熱點，分析各個具體應(yīng)用上的研究現(xiàn)狀。

3.1 電磁環(huán)境態(tài)勢描述

當(dāng)前對電磁環(huán)境態(tài)勢的描述指標(biāo)研究較少，且大多仍停留在電磁環(huán)境復(fù)雜度上，國內(nèi)外專家學(xué)者在電磁環(huán)境復(fù)雜度的量化指標(biāo)和描述方法上各抒己見，尚無統(tǒng)一的量化指標(biāo)。我國對電磁環(huán)境復(fù)雜度的官方描述是文獻[1]下的分類方法，而在具體研究中，學(xué)者根據(jù)自己研究領(lǐng)域的關(guān)注點，不斷擴充該指標(biāo)體系。如文獻[35]所述，戰(zhàn)場電磁環(huán)境態(tài)勢表征指標(biāo)也可以從“四域”特征中產(chǎn)生，并且劃分客觀層面和環(huán)境效應(yīng)層面加以區(qū)分，即電磁環(huán)境復(fù)雜度層面和電磁環(huán)境威脅度層面。在文獻[36]中以電磁環(huán)境復(fù)雜度為目標(biāo)，將指標(biāo)體系劃分為3個準(zhǔn)則下的11項描述指標(biāo)，考慮了電磁干擾和電磁適應(yīng)對電磁環(huán)境的影響，重點關(guān)注我方利用電磁環(huán)境的復(fù)雜程度。文獻[37]立足于電磁環(huán)境監(jiān)測儀器的不同，結(jié)合電磁環(huán)境復(fù)雜度一般度量指標(biāo)，將二者進行有效結(jié)合，實現(xiàn)電磁環(huán)境復(fù)雜度的實時描述。隨著軍事需求的拓展和智能化的推進，文獻[15]提出電磁環(huán)境表征不僅需要電磁信號層的描述指標(biāo)，還應(yīng)加入環(huán)境實體，由此形成電磁環(huán)境態(tài)勢表征。上述文獻雖然考慮了儀器、環(huán)境和應(yīng)用的影響，擴充了電磁環(huán)境態(tài)勢描述指標(biāo)，但是歸根結(jié)底仍然是在電磁環(huán)境復(fù)雜度上進行評估，與態(tài)勢的聯(lián)系較少。

電磁環(huán)境態(tài)勢表征需要結(jié)合電磁環(huán)境復(fù)雜度要素，融合多種行為參數(shù)，直觀呈現(xiàn)當(dāng)前電磁環(huán)境的狀態(tài)和發(fā)展規(guī)律，具備電磁環(huán)境演變的預(yù)測能力[15]。電磁環(huán)境態(tài)勢概念宏大，評估指標(biāo)難以兼顧，評估方法比較復(fù)雜。文獻[38]采用12個態(tài)勢要素結(jié)合起來描述整體電磁環(huán)境態(tài)勢，利用3個步驟生成態(tài)勢并劃分為5個等級，但文中所提態(tài)勢要素均是靜態(tài)描述指標(biāo)，尚未體現(xiàn)電磁環(huán)境態(tài)勢的動態(tài)性。隨后，文獻[39]創(chuàng)新性地將電磁環(huán)境態(tài)勢劃分為狀態(tài)描述指標(biāo)和趨勢描述指標(biāo)，將二者結(jié)合共同描述電磁環(huán)境態(tài)勢，使得該指標(biāo)融合了電磁環(huán)境的動態(tài)信息。近年來，人工智能、深度學(xué)習(xí)與各學(xué)科知識不斷融合，電磁環(huán)境和電磁環(huán)境態(tài)勢表征也呈現(xiàn)智能化的趨勢[19]。但是深度學(xué)習(xí)提取的特征難以解釋，當(dāng)前的發(fā)展仍在起步階段。

3.2 電磁環(huán)境態(tài)勢評估

電磁環(huán)境態(tài)勢評估也可分為3個步驟：態(tài)勢感知、態(tài)勢理解和態(tài)勢預(yù)測[40]。首先提取精確的電磁環(huán)境態(tài)勢表征指標(biāo)，融合大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和專家經(jīng)驗知識，利用信息融合處理技術(shù)提取表征指標(biāo)下的隱藏行為信息，從而對指定區(qū)域內(nèi)的電磁環(huán)境態(tài)勢實現(xiàn)評估。綜上，文獻[41]通過對典型的3種態(tài)勢評估理論模型進行比較，三者都包含態(tài)勢要素的關(guān)系整理，因此電磁環(huán)境態(tài)勢評估的核心問題在于尋找電磁環(huán)境態(tài)勢表征指標(biāo)，即3.1節(jié)所述指標(biāo)體系，挖掘電磁環(huán)境態(tài)勢評估結(jié)果的物理關(guān)系，以及各個表征指標(biāo)之間的物理關(guān)系。

為了實現(xiàn)有效評估，提取指標(biāo)、選取模型和分析結(jié)果是常用的態(tài)勢評估流程。文獻[41]列舉了當(dāng)前在評估領(lǐng)域的常用技術(shù)手段，文獻[42]對所提取戰(zhàn)場態(tài)勢評估指標(biāo)體系應(yīng)用基于直覺的模糊決策評估方法，實現(xiàn)了對戰(zhàn)場態(tài)勢的有效評估和理解，但是該方法未能實現(xiàn)由評估結(jié)果到評估原因的映射，不善于挖掘影響態(tài)勢變化的主要原因。文獻[36,38]對戰(zhàn)場電磁環(huán)境建立了五級評價指標(biāo)體系，分別運用灰色評價理論和模糊關(guān)系矩陣實現(xiàn)態(tài)勢等級評估，但是二者依賴專家經(jīng)驗，大量指標(biāo)和數(shù)據(jù)下難以逐一打分。文獻[43]基于電波傳播理論模型，提出一種“精準(zhǔn)”的電磁態(tài)勢評估方法，以評估具體數(shù)值為首要內(nèi)容，然而該方法的最終效果是單個位置的評估，與電磁環(huán)境態(tài)勢整體評估無關(guān)。文獻[44]利用評估方法解決實際問題，為了探究高鐵運行對機場起飛環(huán)境的電磁影響，在原始指標(biāo)集中加入列車速度這一評價標(biāo)準(zhǔn)，利用了主成分分析法重新對機場周圍電磁環(huán)境進行評估，并根據(jù)結(jié)果提出了列車限速方案。

由以上研究可以看出，評估技術(shù)可以指導(dǎo)實踐活動，提供參考方案。電磁環(huán)境態(tài)勢評估技術(shù)難、發(fā)展時間短，相近學(xué)科的許多評估方式對研究電磁環(huán)境態(tài)勢評估具有良好的參考意義。文獻[45]利用認(rèn)知無線電安全態(tài)勢評估指標(biāo)集，驗證了模糊數(shù)學(xué)模型在此應(yīng)用上的可行性。文獻[46]針對傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點信息安全量化不穩(wěn)定的問題，提出一種基于攻防博弈的網(wǎng)絡(luò)安全威脅態(tài)勢識別方法，通過識別網(wǎng)絡(luò)安全的威脅情況來降低風(fēng)險。文獻[47]提出了一種基于目標(biāo)結(jié)果并結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評估模型，用于13個評價指標(biāo)下的空域態(tài)勢識別。以上3個研究的效果取決于指標(biāo)體系的準(zhǔn)確度和表征范圍，需要提供具有實際表征意義的評估指標(biāo)。此外，深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于評估技術(shù)是當(dāng)前的一個熱點方向，文獻[48]總結(jié)了近些年深度學(xué)習(xí)評估技術(shù)在海洋水質(zhì)估計中的應(yīng)用，并且討論了遷移學(xué)習(xí)、異常檢測、強化學(xué)習(xí)等技術(shù)在海洋水質(zhì)評估中的發(fā)展?jié)摿?。文獻[8,49-50]均是深度學(xué)習(xí)在態(tài)勢評估中的應(yīng)用研究。文獻[8]在態(tài)勢評估模型中引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convalutional neural networks, CNN)，提出一種Inception-CNN的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估方法，將3類共17個指標(biāo)進行評估試驗。文獻[49]基于重構(gòu)的方法進行網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢評估，將正常數(shù)據(jù)送進變分自編碼器和生成對抗網(wǎng)絡(luò)的混合網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，得到正常數(shù)據(jù)的樣本空間，從而根據(jù)測試數(shù)據(jù)的重構(gòu)誤差劃分等級，實現(xiàn)態(tài)勢評估。盡管文獻[50]以空海態(tài)勢威脅評估為研究對象，總結(jié)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在態(tài)勢評估技術(shù)上的應(yīng)用效果，同時證明了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比另外兩個評估模型準(zhǔn)確率更高、魯棒性也更好，但是以上深度學(xué)習(xí)技術(shù)在態(tài)勢評估方向上始終涉及訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源、模型遷移效果等問題，當(dāng)前研究還太少，實際效果有待考察。

結(jié)合以上情況，電磁環(huán)境態(tài)勢評估研究雖然開始涉及，但是還不夠深入、不夠廣泛，還存在許多挑戰(zhàn)，仍需要專家學(xué)者廣泛借鑒其他領(lǐng)域的先進技術(shù)對其探討。

3.3 電磁環(huán)境態(tài)勢異常檢測

異常檢測是指在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合預(yù)期行為模式。隨著電磁環(huán)境的地位越來越高，造成的影響越來越嚴(yán)重，電磁環(huán)境態(tài)勢異常檢測也成為一個重要的課題，尤其在無線電管理、軍事斗爭等方面。異常的類型通常分為點異常、集合異常和上下文異常[51-52]，電磁環(huán)境態(tài)勢異常更多傾向于上下文異常。與此同時，它通常還區(qū)分為背景環(huán)境異常和有意識行為引發(fā)的異常，前者包含環(huán)境因素和無意識行為因素，包括雷電、人群移動等，后者特指含有目的性的電磁活動所引發(fā)的異常[53]。電磁環(huán)境異常檢測的目的是發(fā)現(xiàn)不符合預(yù)期的電磁環(huán)境態(tài)勢，為電磁頻譜管理和威脅評估提供依據(jù)。

異常是相對正常而言，正常電磁環(huán)境態(tài)勢是指一定區(qū)域、時間、頻段范圍內(nèi)的電磁頻譜狀態(tài)和趨勢滿足一定規(guī)律，比如，電磁頻譜幅度或變化幅度在一定范圍內(nèi)有規(guī)律的變化。

異常電磁環(huán)境態(tài)勢是指在時域、頻域、空域等方面電磁環(huán)境態(tài)勢超出正常變化區(qū)間，違背正常變化規(guī)律，比如，輻射源移動、開關(guān)機、功率調(diào)整等都可能造成異常。

從算法角度來說，異常檢測技術(shù)研究比較成熟，文獻[52]詳細(xì)闡述了當(dāng)前異常檢測領(lǐng)域現(xiàn)狀，分析了現(xiàn)有的異常檢測方法并對部分方法進行對比驗證，包括序列模型、圖像問題等，每一章節(jié)針對一個模型進行理論、技術(shù)的詳細(xì)闡述，具有極高的學(xué)習(xí)價值。從實際應(yīng)用角度來說，頻譜安全態(tài)勢異常檢測是頻譜資源態(tài)勢決策和管理的前提條件，文獻[53]指出頻譜態(tài)勢異常檢測可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)學(xué)習(xí)頻譜態(tài)勢樣本空間，而后根據(jù)異常檢測機制，發(fā)掘異常特點，找到異常原因，同時建立安全評估機制，提高頻譜態(tài)勢安全質(zhì)量。文獻[54]提出一種基于對抗自編碼器(adversarial autoencoder, AAE)的無監(jiān)督頻譜異常檢測技術(shù)，利用功率譜密度和基于模型的重構(gòu)誤差進行異常檢測，具有部分可解釋特征，實現(xiàn)了良好的異常檢測和定位。文獻[55]改進了GAN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將自編碼器與原始GAN進行結(jié)合，重構(gòu)新的譜圖，通過重構(gòu)誤差和鑒別器損耗來檢測異常，同時還能定位時域異常。文獻[56]利用計算機視覺和深度無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，僅依靠信號星座圖進行頻譜異常檢測，將CNN提取出來的特征用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類，并與OCSVM和DBSCAN-U進行了比較。上述三種算法利用深度學(xué)習(xí)的圖像重構(gòu)技術(shù)進行圖像異常檢測，用于有嚴(yán)格規(guī)定的場景，由于考慮時序性，因此不易發(fā)掘電磁環(huán)境態(tài)勢的時間維度異常，在規(guī)律性的態(tài)勢變化情景下，模型的樣本空間大、虛警概率較大。除了圖像重構(gòu)技術(shù)外，還有基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(crecurrent neural network, RNN)的異常檢測，文獻[57]結(jié)合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(long short-term memory, LSTM)和深度自編碼器構(gòu)建了一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于檢測頻譜使用異常，并且使用遷移學(xué)習(xí)方式來最小化時間和數(shù)據(jù)訓(xùn)練量，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動進行無監(jiān)督異常檢測，此方法可以挖掘電磁環(huán)境態(tài)勢的時間變化規(guī)律，但是LSTM更適用于序列數(shù)據(jù)的異常檢測，應(yīng)用于圖像異常檢測時復(fù)雜度通常過高，需結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共同處理。

當(dāng)前，根據(jù)電磁環(huán)境態(tài)勢的不同描述方法，圖像表述類的電磁環(huán)境態(tài)勢異常檢測問題可以歸類為時序圖像的異常檢測問題。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在時序圖像異常檢測問題上應(yīng)用廣泛，具體針對電磁環(huán)境態(tài)勢異常檢測這一類任務(wù)時，將時序模型和圖像模型聯(lián)合檢測是一個研究趨勢。文獻[58]提出一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的異常檢測方法，在GAN中使用LSTM-RNN來捕獲多元時間序列分布，可以區(qū)分異常狀態(tài)和正常狀態(tài)。文獻[59]改進了梯度計算方法，提出新的融合算法LSTM-GAN-XGBOOST，其中 LSTM用于提取時間序列數(shù)據(jù)的時間維度特征，GAN用于提取正常數(shù)據(jù)的深度特征，極端梯度增強(extreme gradient boosting, XGBOOST)對提取的特征進行分類并導(dǎo)出異常評分，以獲得最終的異常結(jié)果和評價指標(biāo)。文獻[60]研究有位置變化的多個目標(biāo)下的時空序列異常檢測，利用顯示約束圖(display contraint graph, DGG)來表示位置關(guān)系，并設(shè)計了一個LSTM框架來計算重構(gòu)誤差，基于DCG的異常分值對異常子序列和異常對象進行識別。文獻[61]以ConvLSTM為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，聯(lián)合學(xué)習(xí)三維上下文和縱向或時間動態(tài)，將時域信息融合進ConvLSTM，形成ST-ConvLSTM算法，該模型基于整體圖像，可以整合端到端的訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)框架。從以上結(jié)合圖像處理和時序處理的研究中分析，提取電磁環(huán)境態(tài)勢的靜態(tài)特征和時序特征是當(dāng)前解決電磁環(huán)境態(tài)勢異常檢測的研究方向，而后在優(yōu)化函數(shù)進行改進，從而實現(xiàn)異常檢測，但是電磁環(huán)境態(tài)勢需要的是迅速和準(zhǔn)確的平衡點，現(xiàn)有研究趨向于復(fù)雜化，缺少輕量化的態(tài)勢異常檢測技術(shù)。

以上研究均可解決電磁環(huán)境態(tài)勢的異常檢測問題，表明該任務(wù)的理論技術(shù)發(fā)展比較成熟，但具體應(yīng)用仍有很大發(fā)展空間，尤其是電磁環(huán)境態(tài)勢應(yīng)用問題，例如在深度學(xué)習(xí)下的異常解釋問題，深層指標(biāo)的物理意義問題，實際物理問題下的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等問題還需要大量研究。

3.4 電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知技術(shù)

電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知，是在一定時間和空間內(nèi)對電磁頻譜各組成成分的感知、理解和預(yù)測。它能夠基于電磁環(huán)境態(tài)勢變化，分析戰(zhàn)場形勢、判別輻射源移動。電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知以結(jié)合多維度信息，分析異?，F(xiàn)象為主要內(nèi)容，涉及輻射源的定位、軌跡分析、功率變化，給出初步認(rèn)知結(jié)果，最后根據(jù)算法結(jié)果，結(jié)合作戰(zhàn)計劃與敵方情報，形成最終的形勢研判和戰(zhàn)局預(yù)測。

認(rèn)知科學(xué)是研究人類感知和人類思維信息處理過程的科學(xué)[19]。學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)可Endsley在1995年提出態(tài)勢認(rèn)知的3級模型，因此態(tài)勢認(rèn)知實質(zhì)上是一種由態(tài)勢估計得到知識狀態(tài)的過程[10]。文獻[62]首次提出認(rèn)知電磁環(huán)境適應(yīng)這一概念，以電磁環(huán)境效應(yīng)的機理分析為基礎(chǔ)，以人工智能學(xué)習(xí)算法為工具，是涉及多個領(lǐng)域的新概念。文獻[15]給出了電磁環(huán)境態(tài)勢感知與電磁環(huán)境認(rèn)知之間的關(guān)系框架，電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知的關(guān)鍵就在于針對感知信息來支配行為舉措、做出最優(yōu)應(yīng)對。電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知系統(tǒng)通常是電磁態(tài)勢系統(tǒng)的子模塊，文獻[16]指出，態(tài)勢的可視化要對態(tài)勢要素進行科學(xué)的視覺編碼，才能有好的視覺呈現(xiàn)。電磁環(huán)境態(tài)勢可視化要以指揮員的需要為出發(fā)點并客觀反映電磁環(huán)境，要做到重點突出、真切反映戰(zhàn)場實際態(tài)勢[13]。文獻[38]介紹了一種電磁環(huán)境態(tài)勢可視化認(rèn)知方法，實現(xiàn)對信號數(shù)據(jù)和頻譜數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析，設(shè)計出一種帶有可視化視圖和交互的雙模塊接口，包含監(jiān)測模塊、分析模塊和態(tài)勢分析視圖，可以幫助用戶感知總體電磁態(tài)勢和無線電信號整體分布情況，通過監(jiān)控視圖對變化趨勢進行概述，確定通信異常的根本原因并了解高危態(tài)勢，但這個系統(tǒng)屬于信號層面的態(tài)勢異常檢測，不含地理信息，適用民用電磁環(huán)境態(tài)勢感知。文獻[4]設(shè)計了戰(zhàn)場電磁態(tài)勢系統(tǒng)的基本架構(gòu)，其可視化引擎可實現(xiàn)戰(zhàn)場電磁環(huán)境、裝備電磁兼容性的趨勢可視化和綜合信息顯示，并自主建立了地理信息平臺、輻射源模型和電波傳播模型，最終可為官兵提供地形信息、輻射源位置信息、電磁環(huán)境信息和鏈路質(zhì)量信息等，也可顯示武器裝備性能、可用性等，該系統(tǒng)有良好的應(yīng)用前景，但是以電磁環(huán)境態(tài)勢的展現(xiàn)為主，缺乏認(rèn)知環(huán)節(jié)，未能將自適應(yīng)預(yù)測、行為認(rèn)知等功能融入其中。

在電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知整體框架下，文獻[63]聚焦雷達(dá)對抗領(lǐng)域，將雷達(dá)對抗認(rèn)知模型的層次劃分為判斷干擾、識別戰(zhàn)術(shù)和報告我方受擾情況3個步驟，是電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知在具體問題上的實現(xiàn)，具有很強的參考意義。文獻[64]強調(diào)在電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知中感知技術(shù)的重要性，研究了智能決策和自適應(yīng)評估等關(guān)鍵技術(shù)，對提高電磁環(huán)境態(tài)勢的認(rèn)知水平有較大的作用。以上兩個研究提出了戰(zhàn)場電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知系統(tǒng)的理論框架和要素，尚未明確技術(shù)路線。此外，考慮到電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知的目的在于指導(dǎo)電子對抗力量部署，因此可以考慮強化學(xué)習(xí)在智能決策當(dāng)中的應(yīng)用[65]。

4 挑戰(zhàn)與發(fā)展

近年來，電磁環(huán)境態(tài)勢生成和認(rèn)知技術(shù)雖然取得了長足進步，但是尚不能滿足軍事斗爭需求。面對日益復(fù)雜的電磁環(huán)境，電磁環(huán)境態(tài)勢生成和認(rèn)知等方面還存在以下挑戰(zhàn)。

4.1 面臨的挑戰(zhàn)

1) 影響電磁環(huán)境態(tài)勢有效生成的客觀因素依然存在。首先，自然因素影響不可忽視，比如，地形、天氣、建筑物、時間等都對電磁場的分布產(chǎn)生作用，因此要保證相關(guān)算法的有效應(yīng)用，需要針對不同自然條件研究不同的電磁環(huán)境態(tài)勢生成模型；其次，為了保證態(tài)勢生成的客觀性、準(zhǔn)確性和實時性，生成算法通常需要一定的先驗信息，包括地形地勢、氣候條件、情報信息等，且態(tài)勢的準(zhǔn)確性嚴(yán)重依賴先驗信息的準(zhǔn)確性，而獲取準(zhǔn)確的先驗信息通常具備高的復(fù)雜度；最后，電磁環(huán)境態(tài)勢生成與感知到的電磁信號有關(guān)，全面、客觀、立體、準(zhǔn)確地感知電磁信號也存在挑戰(zhàn)。

2) 電磁環(huán)境態(tài)勢表征指標(biāo)和評估體系構(gòu)建的挑戰(zhàn)。電磁環(huán)境涉及頻譜非常廣泛，包含通信、雷達(dá)、光電等頻段，其表征指標(biāo)體系龐大且必須涵蓋多維度信息。對電磁環(huán)境態(tài)勢有效描述，除了靜態(tài)指標(biāo)，還要考慮動態(tài)指標(biāo)。當(dāng)前，電磁環(huán)境態(tài)勢應(yīng)用于多個領(lǐng)域，整體來看現(xiàn)有指標(biāo)專業(yè)性太強、可遷移性不高，很難形成一個普適性的表征指標(biāo)體系。同時電磁環(huán)境態(tài)勢是一個包含多維度信息的宏觀概念，評估方法復(fù)雜多樣，沒有統(tǒng)一的評價標(biāo)準(zhǔn)，這也是當(dāng)前電磁環(huán)境態(tài)勢研究較少、落地困難的原因之一。

3) 電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知理論構(gòu)思復(fù)雜，技術(shù)實現(xiàn)困難。在軍事領(lǐng)域中，電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知這一術(shù)語已經(jīng)廣泛使用，但多數(shù)人僅僅是一種感官、直覺上的描述，也有少數(shù)專家根據(jù)用途、需求設(shè)計電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知系統(tǒng)，但是難以融合包括心理學(xué)、運籌學(xué)、概率學(xué)、戰(zhàn)術(shù)學(xué)等在內(nèi)的多學(xué)科知識，因此形成完整的電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知理論較難。同時，其相關(guān)算法對應(yīng)的數(shù)據(jù)要求高，技術(shù)方法實現(xiàn)困難，不僅需要適應(yīng)多樣的環(huán)境，在準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上兼顧魯棒性和穩(wěn)定性，在一定程度上還要盡量輕量化相關(guān)算法，以提供準(zhǔn)確迅速的數(shù)據(jù)結(jié)果。因此，認(rèn)知理論應(yīng)該具備嚴(yán)謹(jǐn)?shù)捏w系，需要眾多學(xué)科領(lǐng)域?qū)＜壹w研究、統(tǒng)一部署、共同攻關(guān)。

4) 電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知系統(tǒng)投入較大，落地困難。對比現(xiàn)有的學(xué)術(shù)研究，電磁環(huán)境態(tài)勢呈現(xiàn)軍事需求多、工程實踐少的現(xiàn)象。由于學(xué)者之間認(rèn)知的標(biāo)準(zhǔn)不一、思路不同等原因，電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知的研究成果認(rèn)可度不高，這也是現(xiàn)在電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知工程應(yīng)用落地困難的原因之一。另外，從系統(tǒng)應(yīng)用角度來說，前端采集設(shè)備是該系統(tǒng)的必要元素，電磁環(huán)境態(tài)勢感知需要大量的、精密的分布式感知節(jié)點，且還需考慮良好的網(wǎng)絡(luò)性能、地形地勢的影響和前端設(shè)備的穩(wěn)定性。電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知需要強大的數(shù)據(jù)儲存中心、高速的數(shù)據(jù)處理模塊和認(rèn)知結(jié)果分發(fā)中心。電磁環(huán)境態(tài)勢應(yīng)用需要涵蓋各個專業(yè)領(lǐng)域的子系統(tǒng)等。因此，電磁環(huán)境態(tài)勢系統(tǒng)整體設(shè)計復(fù)雜、建設(shè)困難，難以落地實施。

4.2 發(fā)展趨勢分析

盡管電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知的研究難度大、系統(tǒng)應(yīng)用性價比不高，但是由于它在當(dāng)今社會生活的發(fā)展中具有舉足輕重的地位，因此電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知是一項必要的研究課題。分析現(xiàn)階段電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知的現(xiàn)狀和當(dāng)今軍事科技的發(fā)展潮流，電磁環(huán)境態(tài)勢生成與認(rèn)知有以下發(fā)展趨勢：

1) 電磁環(huán)境態(tài)勢生成技術(shù)必須實時和高效。電磁環(huán)境態(tài)勢生成不僅與感知和截獲的電磁信號數(shù)據(jù)、場強數(shù)據(jù)有關(guān)，而且還與地理數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)等有關(guān)。按照綜合分析、按需提取的要求，基于大數(shù)據(jù)挖掘的多維度信息融合分析是實現(xiàn)電磁環(huán)境態(tài)勢高效生成的重要方式。同時，由于空間電磁場的復(fù)雜性、瞬變性，電磁環(huán)境態(tài)勢生成必須保證動態(tài)和實時生成，在這一要求下，輕量化的算法、準(zhǔn)確的判定條件、強大的數(shù)據(jù)處理中心、良好的網(wǎng)絡(luò)運輸?shù)榷际潜Ｕ想姶怒h(huán)境態(tài)勢感知的軟硬件條件，也是實現(xiàn)電磁環(huán)境態(tài)勢實時生成、高效認(rèn)知的有力保障。

2) 電磁環(huán)境態(tài)勢表征體系必須全面、普適。隨著深度學(xué)習(xí)在不同學(xué)科之間不斷融合，強化人工智能技術(shù)在電磁環(huán)境態(tài)勢表征中的應(yīng)用也是今后工作的一個重點。當(dāng)前電磁環(huán)境態(tài)勢面臨物理指標(biāo)提取不足的難題，人工智能技術(shù)在該方面可以發(fā)揮巨大的作用，通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)驅(qū)動的模式下提取表征指標(biāo)，并將該網(wǎng)絡(luò)作為指標(biāo)提取的專用網(wǎng)絡(luò)，特定輸出評估指標(biāo)。這些指標(biāo)可以作為電磁環(huán)境態(tài)勢評估的輸入數(shù)據(jù)，其本質(zhì)上是代表某種物理意義，但由于深度學(xué)習(xí)的黑盒屬性，該指標(biāo)又具備不可解釋性。因此運用人工智能技術(shù)的同時，也要加強深度網(wǎng)絡(luò)在物理意義上的解釋性質(zhì)，二者結(jié)合運用更具有研究價值。

3) 電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知方法必須智能化。電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知對于闡述電磁環(huán)境的狀態(tài)和發(fā)展規(guī)律，對異常輻射源的定位識別和協(xié)調(diào)頻譜使用等方面有較高應(yīng)用價值。電磁環(huán)境態(tài)勢認(rèn)知需要結(jié)合大量的描述指標(biāo)和特定需求的認(rèn)知方向，不同研究方向的認(rèn)知方法不同。多學(xué)科運用的目的在于多維度挖掘電磁環(huán)境信息、多領(lǐng)域運用既有信息，不僅重視一對一的認(rèn)知效果，還要關(guān)注不同認(rèn)知層面、認(rèn)知范圍之間的相互影響。實現(xiàn)電磁環(huán)境態(tài)勢智能認(rèn)知，其本質(zhì)上是靈活運用多領(lǐng)域的不同經(jīng)驗實現(xiàn)既定目標(biāo)的智能決策，這也是符合當(dāng)今社會信息化、智能化的主流趨勢。

4) 電磁環(huán)境態(tài)勢應(yīng)用研究和硬件技術(shù)開發(fā)必須持續(xù)推進。當(dāng)前軍事理論明確將電磁環(huán)境態(tài)勢作為戰(zhàn)場態(tài)勢分析的一個要素，與電磁環(huán)境態(tài)勢相關(guān)的理論與仿真運用也不斷增加。為了滿足戰(zhàn)場需求，深度研究電磁環(huán)境態(tài)勢在戰(zhàn)場中的應(yīng)用方法，研究在軍事行動中的功能，以及開發(fā)電磁環(huán)境態(tài)勢綜合應(yīng)用系統(tǒng)和相關(guān)的系統(tǒng)模塊即成為進一步開展電磁環(huán)境態(tài)勢研究的工作重點，這同時也是落實電磁環(huán)境態(tài)勢系統(tǒng)落地建設(shè)的最重要的一步。

近幾年，國內(nèi)關(guān)于電磁環(huán)境態(tài)勢感知、電磁態(tài)勢認(rèn)知等主題的學(xué)術(shù)會議、研討會逐漸增多，國內(nèi)國際相關(guān)的研究文章也明顯增多，證明了國內(nèi)學(xué)者對電磁環(huán)境態(tài)勢的研究正在從理論研究走向技術(shù)應(yīng)用。隨著電磁環(huán)境態(tài)勢研究熱情的與日俱增，在眾多專家學(xué)者的集思廣益和廣泛探討的發(fā)展潮流下，電磁環(huán)境態(tài)勢生成與認(rèn)知技術(shù)定將取得穩(wěn)定的發(fā)展，相關(guān)系統(tǒng)的建設(shè)指日可待。