认知通信对抗关键技术研究

发布时间：2022-01-27 20:49

　　认知通信对抗是一种新型的电磁作战理念,通过与人工智能技术的结合,使机器具备感知、推理、决策和评估等能力。通信对抗目标具有种类多、数量大和时变性强的特点,对抗方法也处于持续发展变化之中,针对通信对抗面临的主要问题和挑战,设计认知通信对抗系统的总体设计框架和认知引擎,对其动态感知、自主决策和效果评估等核心环节进行分析,并提出需要解决的关键技术及初步思路。 

【文章来源】：无线电工程. 2020,50(08)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

辐射源个体识别网络

认知通信对抗能够利用人工智能(机器学习)技术快速感知、理解电磁目标并形成应对措施,同时自动学习威胁目标的变化,尝试不同的干扰、策略,从而快速实现有效对抗,其感知、推理、决策和评估能力以机器学习和推理进化为重要支撑。认知通信对抗的基本能力和关键技术如图1所示。在认知通信对抗系统的总体架构中,具有内在高层特征提取能力的深度学习模型、学习能力的知识推理模块以及知识表达与管理能力的知识库模块构成了核心动力部分,称为认知引擎,其原理如图2所示。认知引擎通过感知当前环境并不断生成新知识,产生推动感知设备、知识库、推理器、优化器以及射频环境构成闭合环路持续工作的动力,其中,知识库为推理器提供相关论据、算法和模型,推理器一方面产生新知识和规则,另一方面为优化器生成认知结果和基本策略,优化器则通过增强学习方法进一步增强逻辑推理能力,获取最优的对抗行动方案。

在认知通信对抗系统的总体架构中,具有内在高层特征提取能力的深度学习模型、学习能力的知识推理模块以及知识表达与管理能力的知识库模块构成了核心动力部分,称为认知引擎,其原理如图2所示。认知引擎通过感知当前环境并不断生成新知识,产生推动感知设备、知识库、推理器、优化器以及射频环境构成闭合环路持续工作的动力,其中,知识库为推理器提供相关论据、算法和模型,推理器一方面产生新知识和规则,另一方面为优化器生成认知结果和基本策略,优化器则通过增强学习方法进一步增强逻辑推理能力,获取最优的对抗行动方案。认知通信对抗[4-7]将干扰效果建模为主要目标,遵循的基本过程是调整自身参数和策略来实现某一期望的(最优的)输出组合,并观测其结果,如果观测结果与预测结果相吻合,则本次对环境/目标的理解和干扰策略正确,如果观测结果与预测结果不匹配,认知引擎会从这次经历中学到经验并尝试其他配置,认知调整环基本流程如图3所示。认知通信对抗采用的这种工作概念与当前关于人脑如何工作的观点类似。人类智能来源于当前观测到的环境对将来行为的预测能力。换句话说,大脑首先对感官感觉到的当前情景进行建模,然后对下一个观测到的可能状态进行预测。当预测和现实不匹配时,大脑通过进一步处理二者的偏差进行学习,并且将这一偏差综合到以后的建模中。


本文编号：3613065