人工智能技术在雷达对抗中的应用
雷达电子对抗技术及其运用研究
雷达电子对抗技术及其运用研究概述一、雷达电子对抗技术的基本概念雷达电子对抗技术是指针对雷达系统的干扰和破坏技术。
它主要包括以下几个方面：1. 电子干扰：通过发射干扰信号，使敌方雷达系统无法正常工作，或者误判目标位置和性质。
2. 隐身技术：采用特殊材料和设计，使飞行器、舰船等目标减小雷达信号反射截面，达到减小雷达探测距离和角度的效果。
3. 主动反制：利用对抗雷达系统发射干扰信号，破坏敌方雷达系统的正常工作。
4. 被动反制：通过隐身材料和技术，减小敌方雷达系统的探测能力。
以上四种对抗技术是雷达电子对抗技术的核心内容，其目的都是为了破坏或者干扰敌方的雷达系统，保护自己的机动装备和人员安全。
随着军事技术的不断发展和完善，雷达电子对抗技术也在不断地提高和改进。
目前，主要表现在以下几个方面：1. 集成化：雷达电子对抗技术已经逐渐向集成化发展，即将多种对抗手段集成在一起，以适应不同的战场环境和作战需要。
2. 智能化：利用人工智能和大数据技术，对雷达电子对抗技术进行智能化改进，提高其对抗效果和准确性。
3. 多样化：针对不同的雷达系统和目标，雷达电子对抗技术也在不断地向多样化方向发展，以应对不同的对抗需求。
4. 高效化：通过引入新的材料和技术，提高对抗手段的效率和效果，降低自身被探测的概率。
当前雷达电子对抗技术已经成为一门复杂而又多样化的技术领域，需要不断地进行研究和创新。
雷达电子对抗技术在军事、航空航天、通信等领域都有着广泛的运用。
具体表现在以下几个方面：1. 军事领域：在军事作战中，雷达电子对抗技术可以帮助我军保护自身的机动装备和人员，破坏敌方雷达系统，减小自身被侦察的概率，提高作战效果。
2. 航空航天领域：在航空航天领域，雷达电子对抗技术可以帮助飞行器减小被敌方雷达系统探测的概率，提高飞行安全。
3. 通信领域：在通信领域，雷达电子对抗技术可以帮助通信系统防范敌方的干扰和攻击，保障通信的顺利进行。
在以上几个领域，雷达电子对抗技术都可以起到关键的作用，提高自身的安全性和作战效果。
基于人工智能的多模态雷达自适应抗干扰优化算法
现代电子技术Modern Electronics Technique2024年4月1日第47卷第7期Apr. 2024Vol. 47 No. 70 引 言多模态雷达是一种采用多种制导模式对目标进行探测和跟踪的雷达系统[1]。
多模态雷达利用多种不同工作模式的雷达波束，例如线性调频、相位编码等[2]，可以实现对目标的高精度、高分辨率的探测和跟踪，其可以同时具备宽带和窄带雷达的优点，提高雷达系统性能和可靠性[3]，同时还可以降低雷达系统的成本。
多模态雷达在无人驾驶、机器人、安防监控、边境防护等领域中应用较多[4]。
虽然多模态雷达作为一种先进的雷达技术，具有多种工作模式和信号形式，能够适应复杂环境和多种目标探测需求，但是其面临着更为复杂的干扰和防御问题，因此，研究多模态雷达自适应抗干扰技术具有重要意义[5]。
基于人工智能的多模态雷达自适应抗干扰优化算法许 诚， 程 强， 赵 鹏， 程玮清（空军预警学院， 湖北 武汉 430019）摘 要： 多模态雷达系统容易受到外界环境干扰，如天气条件、电磁干扰等，而这些干扰可能会影响多模态雷达数据的准确性和稳定性。
多模态雷达的抗干扰性能决定雷达的测量精度，因此，为提升多模态雷达的抗干扰能力，提出基于人工智能的多模态雷达自适应抗干扰优化算法。
该算法以多模态雷达信号模型为基础，分析距离速度同步欺骗干扰、频谱弥散干扰原理，计算欺骗干扰时雷达接收的总回波信号。
将计算的回波信号结果输入至人工智能的YOLOv5s 深度学习模型中，通过模型的训练和映射处理，完成多模态雷达自适应抗干扰优化，实现雷达欺骗性信号干扰抑制。
测试结果显示，该算法的干扰对消比结果在0.935以上，干扰输出功率结果在0.017以下，能够可靠完成多干扰和单一干扰两种干扰抑制，实现多模态雷达自适应抗干扰优化。
关键词： 人工智能； 多模态雷达； 自适应； 抗干扰优化； 频谱弥散干扰； 回波信号； 映射处理； 干扰抑制中图分类号： TN95⁃34； TN911.1； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X （2024）07⁃0073⁃04Artificial intelligence based adaptive anti⁃interference optimizationalgorithm for multimodal radarXU Cheng, CHENG Qiang, ZHAO Peng, CHENG Weiqing(Air Force Early Warning Academy, Wuhan 430019, China)Abstract ： Multimodal radar systems are susceptible to external environmental interference, such as weather conditions and electromagnetic interference, which may affect the accuracy and stability of multimodal radar data. The anti ⁃interference performance of multimodal radar determines its measurement accuracy. Therefore, an artificial intelligence based adaptive anti⁃interference optimization algorithm for multimodal radar is proposed to improve its anti ⁃interference ability. This algorithm is based on a multimodal radar signal model, analyzing the principles of range velocity synchronous deception interference and smeared spectrum (SMSP) jamming, and calculating the total echo signal received by the radar during deception interference. The calculated echo signal results are inputted into the YOLOv5s deep learning model which is of artificial intelligence. By model training and mapping processing, multimodal radar adaptive anti ⁃interference optimization is completed to achieve radar deceptive signal interference suppression. The test results show that the interference cancellation ratio of this algorithm is above 0.935, and the interference output power result is below 0.017. It can reliably suppresses both multi interference and singleinterference, which achieves adaptive anti⁃interference optimization for multimodal radar.Keywords ： artificial intelligence; multimodal radar; adaptation; anti⁃interference optimization; SMSP jamming; echo signal;mapping processing; interference suppressionDOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.07.012引用格式：许诚，程强，赵鹏，等.基于人工智能的多模态雷达自适应抗干扰优化算法[J].现代电子技术，2024，47（7）：73⁃76.收稿日期：2023⁃10⁃10 修回日期：2023⁃10⁃3173现代电子技术2024年第47卷文献[6]为实现雷达抗干扰，针对雷达阵列中的干扰色散问题进行分析，确定其形成因素后，采用多波束联合抗干扰方法进行干扰抑制。
人工智能在军事侦察和情报分析中的应用
人工智能在军事侦察和情报分析中的应用对于现代的军队来说，信息和情报的收集是一个至关重要的任务。
在过去，通过侦察兵观察敌方动向并收集情报是军队获取战场信息的主要手段，但是这种手段效率低下且存在相关风险。
然而，随着人工智能技术的发展，其在军事侦察和情报分析领域中的应用正在推动这一现状的变革。
一、人工智能在军事侦查中的应用在军事侦查领域，人工智能技术通常可以通过以下几个关键领域进行应用：1.视觉侦察通过计算机视觉技术，如图像或视频识别，人工智能可以从获取来的数据中快速检索目标信息，如敌方的军队位置、装备和战术等。
此外，通过人工智能的图像分类和对象检测技术，可帮助军队快速识别敌人正在使用的武器、车辆和装置，对于提供有效的情报信息是非常重要的。
2.数据分析在收集到一大批军事侦察数据后，人工智能可以过滤和分析这些数据以快速获取有用信息，例如地形、天气情况和人口密度等。
在这些信息的基础上，人工智能可以更好地理解军事环境信息，进一步拓宽侦查的深度和广度，为指挥官和士兵提供更好的指导和战术决策。
3.无人机侦察人工智能技术在无人机领域的应用已得到广泛应用。
计算机视觉和深度学习算法可帮助无人机自主拍摄军事侦察数据，并通过人工智能实现快速地帧间跟踪和目标分类等技术。
这项技术使得士兵和指挥官们可以更快、更安全地接收情报或掌握形势。
二、人工智能在情报分析中的应用在现代战争中，获取和分析情报是取得胜利的关键之一。
当军事情报数据成千上万地涌现出来时，人工智能可以帮助分析人员快速理解、识别和提炼这些数据中的重要信息，并提供更准确的决策建议。
1.文本分析人工智能技术可以自动处理文本信息，如新闻报道、网站内容、社交媒体信息等，并使用自然语言处理工具分析这些信息。
使用这种工具可以快速了解关于敌方活动行为的重要信息，提供全方位的视角，为指挥官做出更明智的决策。
2.时间和空间交叉分析在情报分析中，时间和空间是两个重要维度。
人工智能可以使用机器学习和其他算法将时间和空间数据相结合，有效地解决多个数据源的异构性和实时信息的要求。
人工智能技术在雷达对抗中的应用
人工智能技术在雷达对抗中的应用摘要：人工智能在军事领域的应用进一步提高了信息化联合作战整体反应能力和执行效率，雷达对抗作战行动斗争于无形空间，在瞬息万变的电磁态势中更加迫切地需要得到人工智能技术的加持。
通过梳理人工智能技术在军事领域内的主要运用模式，从作战整体性考虑，探究了人工智能在雷达对抗中的应用路径。
关键词：人工智能技术；雷达对抗中；应用引言随着智能化概念在军事领域的创新应用，在雷达对抗领域，以“认知电子战”、智能武器控制系统、侦察数据处理等基于人工智能的系统的运用开发，正在引领新一轮军事变革，同时，也面临着更多挑战与机遇。
应在深刻剖析人工智能技术在军事领域的应用模式的基础上，创新智能赋能的雷达对抗作战应用新路径，从理论支撑、技术融合、建设发展的角度解决智能化雷达对抗拓展、效能提升及技术差距面临的风险与困难，为推动基于人工智能的雷达对抗能力提升，加快顶层设计提供合理思路。
1.人工智能技术在军事领域的应用模式1.1模式识别技术在军事领域的应用模式人工智能模式识别可以通过算法处理，将战场获取的重要数据转化形成可视、可直接或间接利用、可共享传输的信号体制，从而在打击目标快速分选、威胁等级排序、话音信号处理、战场图像识别等方面快速提升作战效率。
早在20世纪70年代，美军就借助这一技术开启了语音识别相关研究项目，意在掌握各类复杂的语音逻辑规则，进而提高词汇分辨率，以更好地应用于对不同国家的情报搜集处理。
通过模式识别，对庞大繁杂的数据进行整编分析，提高武器平台和指挥系统对目标的锁定速率，能够及时为指挥员提供便捷有效的决策依据。
1.2专家系统在军事领域的应用模式专家系统拥有海量知识存储和先验知识程序，可在瞬息万变的战场空间代替人类专项领域专家，快速解决高难度问题。
利用专家系统庞大精准的动态专业知识库，通过人机交互方式，向用户提供实时战场决策信息，优化作战指挥方案，完善情报数据及任务规划，能够配合指挥自动化和知识推理，实现高效精准的战场控制。
雷达与电子对抗技术的发展趋势分析
雷达与电子对抗技术的发展趋势分析随着现代战争的演化和科技的迅速发展，雷达和电子对抗技术成为现代军事竞争中最为重要且具有战略性的领域。
雷达和电子对抗技术被广泛应用于空中、水面、陆地等各种领域，成为当今军事装备中不可或缺的一部分。
本文将以雷达和电子对抗技术的发展趋势为主要讨论点，分析未来雷达和电子对抗技术的发展方向以及其在实战中的应用。
一、雷达技术的发展趋势随着大数据、云计算、人工智能等技术的日益成熟和普及，雷达技术也得以迅速发展。
未来雷达技术的发展趋势主要有以下几点：1. 高精度与高可靠性高精度与高可靠性是未来雷达技术的发展趋势之一。
随着敌方干扰技术的日益成熟和普及，雷达技术需要能够在各种复杂环境下保持高精度和高可靠性，避免因受干扰而影响战斗效果。
2. 智能化智能化是未来雷达技术发展的另一大趋势。
通过集成人工智能等技术，雷达可以更准确的探测目标，同时通过对海量数据的分析、挖掘和处理，可以在战争中更有针对性地进行决策。
这也意味着受过训练的人员需要掌握更加高端的技能和知识，才能更好地应对未来的雷达技术。
3. 小型化和模块化小型化和模块化是未来雷达技术发展的另一大趋势。
未来雷达技术将越来越多地集成于无人机、小型卫星等装备中，这也要求雷达技术本身可以更小和模块化，以便更好地集成到其他装备中。
4. 多态化多态化也是未来雷达技术发展的一个重要趋势。
多态雷达技术可以在不同频段之间进行转换，使其更好地应对复杂环境下的干扰和敌对行为，进一步加强雷达技术的威力和应用。
二、电子对抗技术的发展趋势电子对抗技术在现代战争中的重要性不言而喻。
随着科技的快速发展和各种电子设备的广泛应用，未来电子对抗技术将面临以下发展趋势：1. 智能化智能化也是未来电子对抗技术发展的主要趋势之一。
通过人工智能的应用，电子对抗技术可以更加精准地针对敌方干扰和攻击行为进行推测、识别和反制，加强电子对抗技术的威力和效果。
2. 高效率和高可靠性在未来战争中，电子对抗技术需要具有高效率和高可靠性，能够应对各种新的干扰手段和攻击方式，保证电子对抗能力的持续进行和有效地施展。
人工智能在雷达信号处理中的应用研究
人工智能在雷达信号处理中的应用研究随着科学技术的不断进步，人工智能的应用场景越来越广泛，其中在雷达信号处理领域的应用也逐渐展开。
人工智能在雷达信号处理中的应用，一方面可以提高雷达信号分析的精度和效率，另一方面也可以帮助人们更好地理解雷达信号背后的物理现象。
本文将探讨人工智能在雷达信号处理中的应用研究。
一、人工智能在雷达信号分类中的应用研究雷达信号分类是雷达信号处理中的一个重要任务，主要是对不同类型的雷达信号进行分类和判断，以便更好地实现早期预警等任务。
传统方法对雷达信号的分类主要是基于经验和规则的分析，效率低下、精度不高。
而人工智能可以通过大量的数据训练，自主进行特征选择和分类判定，从而实现对不同类型雷达信号的分类。
人工智能在雷达信号处理中的分类应用主要包括基于神经网络的雷达信号分类、基于支持向量机的雷达信号分类、基于深度学习的雷达信号分类等。
其中，深度学习的发展，特别是卷积神经网络的应用，已经在雷达信号分类中取得了重要进展。
卷积神经网络可以直接从原始数据中提取特征，并自主进行分类，大大降低了人工干预的成本，提高了分类的准确度。
二、人工智能在雷达信号控制中的应用研究雷达信号控制是指对雷达信号的采集和处理进行优化，以提高信号的质量和实时性。
人工智能可以帮助提高雷达信号控制的效能，使其更好地适应现实需求。
人工智能在雷达信号控制中的应用主要包括自适应滤波器、自适应控制等。
其中，自适应滤波器是一种能够动态调整滤波器系数的滤波器，能够有效地在复杂环境下抑制噪声和杂波，提高雷达信号的质量。
自适应控制则是通过分析雷达信号反馈信息，自动调节信号的采集和处理等参数，使其更好地适应不同环境和条件，从而提高雷达信号的实时性。
三、人工智能在雷达信号图像处理中的应用研究雷达信号图像处理主要是通过雷达信号重构出目标图像，以便更好地对目标进行识别和追踪。
人工智能可以通过自主学习和优化算法，提高雷达信号图像处理的效率和精度，使得对雷达信号目标图像的识别和追踪更加准确和实时。
雷达对抗的名词解释
雷达对抗的名词解释雷达对抗是一种信息对抗技术，是指通过各种手段干扰、破坏敌方雷达系统的正常工作，从而达到混淆、掩护、保护或干扰自身的作战目的。
本文将从雷达基本原理、雷达对抗的方法以及雷达对抗技术的未来发展等方面进行探讨。
一、雷达基本原理雷达是利用电磁波通过发送和接收信号来感知和探测目标的一种无线电设备。
雷达系统通常由发射器、接收器和信号处理器组成。
在雷达工作时，发射器将一束电磁波发送出去，当电磁波碰撞到物体时，一部分会被反射回雷达系统。
接收器接收到返回的信号后，信号处理器会处理并显示出目标的位置、速度等信息。
二、雷达对抗的方法雷达对抗主要有两种基本方法：干扰和隐蔽。
1. 干扰干扰是通过发送干扰信号来干扰敌方雷达系统的正常工作。
干扰信号可以是噪音、杂波、假目标等。
干扰信号可以使敌方雷达系统的接收机受到干扰，从而无法正确接收到目标的回波信号，导致雷达系统无法探测到目标或错误地识别目标。
此外，还有频率突变、信号反转、方位错位等干扰技术，可以使敌方雷达系统误判目标位置和移动速度，降低对目标的打击精度。
2. 隐蔽隐蔽是通过减小雷达系统对目标的侦测概率，降低目标的雷达散射截面积，使目标更难被敌方雷达探测到。
隐蔽技术包括雷达吸波涂层、雷达反射面形状设计、多波束隐身等。
雷达吸波涂层可以吸收入射电磁波，减小反射回波；雷达反射面形状设计可以减小雷达散射截面积，使目标更难被探测到；多波束隐身技术可以通过精确的控制发射和接收的信号方向，使目标的回波的强度减弱，从而降低被侦测到的概率。
三、雷达对抗技术的未来发展随着雷达技术的不断发展，雷达对抗技术也在不断改进和创新。
未来的雷达对抗技术可能会出现以下几个方面的发展趋势：1. 智能化随着人工智能技术的进步，雷达对抗系统可能会引入智能化技术。
智能化的对抗系统可以根据敌方雷达的运行状态和工作模式，自动调整干扰信号的特性和参数，以达到最大的干扰效果。
此外，还可以通过机器学习等技术，自动学习敌方雷达的工作方式和特点，并针对性地进行优化干扰。
雷达技术的最新应用趋势
雷达技术的最新应用趋势雷达技术是现代科技中不可或缺的一部分，它具有多种应用场景，包括军事、民用、空间探测、气象预报、移动通信等诸多领域。
随着技术的不断发展，雷达的应用越来越广泛，而且不断出现新的应用趋势。
本文将探讨雷达技术的最新应用趋势。
一、毫米波雷达毫米波雷达是近年来发展起来的一种新型雷达技术，主要用于近距离测量和成像。
相比于传统的雷达技术，毫米波雷达具有更高的分辨率和更广泛的应用范围。
毫米波雷达可以用于成像、人体监测、无人驾驶车辆等应用中，尤其是在无人驾驶领域中，毫米波雷达可以更好地识别路面障碍物，提高车辆的自主行驶能力。
二、人工智能应用雷达技术在人工智能领域中的应用也越来越广泛。
利用雷达技术可以实现人机交互、目标检测、行为识别等多项功能。
在视觉识别无法完成的场景下，如雾霾天气、低照度环境、粒子污染等情况下，雷达技术的应用可以更好地识别和定位目标物，为智能化设备提供更多可能。
三、多传感器融合多传感器融合是指结合多个传感器对目标进行识别和定位，以达到更高的准确率和可靠性。
除了雷达技术之外，多传感器融合还需要结合声学、光学、红外等多种传感器技术。
多传感器融合可以在多种应用中得到应用，特别是在军事、安防、智能交通等领域中，它可以提高命中率、识别率以及识别准确度，从而更好地保障社会安全和人民生命财产。
四、3D图像雷达3D图像雷达是近年来发展起来的一种新型雷达技术。
它利用激光波浪对目标进行扫描，可以实现目标的三维成像和定位。
相比于传统的雷达技术，3D图像雷达可以提供更多的信息，包括目标的大小、形状、距离、速度、方向等等。
这种技术可以应用在机器人导航、无人机探测和军事情报等多种场景中。
五、基于雷达的无线充电基于雷达技术的无线充电是目前新兴的一个应用领域。
它可以通过射频波浪向目标传输电能，实现对目标设备的无线充电。
在多种无法传输电能的场景下，包括雨雾天气、远距离无法进行有线充电的场合等等，基于雷达技术的无线充电可以提供便利和实用性，并将为人们的生活和工作带来极大的便利。
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人工智能技术在雷达对抗中的应用
摘要：介绍了人工智能技术的发展概况，总结了人工智能技术在电子战中的应用。
以自适应雷达对抗项目为例，分析了人工智能关键技术在雷达对抗中的应用，并探讨了雷达对抗中充分应用人工智能技术需要解决的关键问题。
关键词：人工智能；电子战；自适应雷达对抗
引言
现代战争是高技术条件下的信息化战争。
随着信息化技术的不断进步，战争
日益依赖高技术设备，自20世纪70年代信息革命爆发至今，信息技术已历经近
半个世纪的发展，形成了体系完备的产业集群并渗透到很多领域，尤其在军事领
域中大放异彩。
在此大环境驱使下，人工智能作为一种新型的技术受到越来越多
的重视。
人工智能武器的出现，将“人对人”的战争转化为了“机器自主杀人”的战争，即从根本上改变了战争的方式。
越来越多的国家将发展人工智能提升到了国
家战略的层次，在政策、资金等方面给予了很大支持。
以美国为代表的世界军事
强国，早已预见到人工智能技术在军事领域的广阔应用前景，并已经展开了在智
能化上的竞赛。
美国还相继提出了“第一、二次抵消战略”及“第三次抵消战略”，
希望利用人工智能和机器人等技术保持对潜在对手的军事优势。
1人工智能的概念
人工智能涉及到研究、扩展延伸、模拟人智能的相关内容。
1956年，在美国
达特茅斯召开了一次学术会议上正式出现了“人工智能”这个术语，首次将像人类
那样思考的机器称为“人工智能”，被看作是人工智能正式诞生的标志。
此后不久，麦卡锡与明斯基两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室，开始从学术角度
对AI展开严肃而精专的研究。
人工智能最基本的概念是指通过机器为载体，使机器具有一定的人的表达能力与思维方式，它是关于知识的学科，是如何表达、获
取知识并实际应用的科学技术。
2人工智能技术在雷达对抗中的应用
随着“制电磁权”在高技术战争中地位的提高，世界各军事强国都意图加强自
己国家的电子作战能力。
人工智能技术与电子战的结合成为很多国家追求信息战
发展的方向。
1944年6月，德国军队依靠自身无线电导航的引导夜袭了伦敦，致使英、德两国之间展开了一场激烈的无线电导航对抗，此后雷达投入到作战使用
阶段，并很快成为了防空探测和火炮定位的有力武器，且逐渐成为了电子战的重点，其地位和作用不断提高。
当前，国内外在雷达对抗方面都取得了很大的突破。
自20世纪末以来，美国分别开展了专家系统恒虚警处理和基于数字地图信息的
空时自适应处理等研究项目；2013年，美国防御远景研究规划局支持了雷达与通
信共享频谱研究项目；2016年，Greco将认知雷达扩展到被动雷达。
自2008年
开始，中国学者在认知雷达领域开展了研究，在环境感知与描述、最优化波形设计、自适应信号处理等方面进行了探索，并取得了一定的研究成果。
此外，在雷
达目标识别技术研究方面也有比较广泛的研究基础，这其中包括利用神经网络、
支持向量机对雷达一维距离像结果的分类识别、合成孔径雷达（SAR）图像的分
类识别等。
主要针对电子战领域中的雷达对抗，介绍人工智能与雷达对抗相结合
的发展概况。
当前，一大批符合未来战争需求的雷达对抗新技术、新概念被不断提出。
例
如自适应雷达对抗、智能雷达干扰决策支持系统等将在未来电子战中发挥巨大的
作用。
下面主要根据自适应雷达对抗介绍人工智能技术在雷达对抗方面的应用。
由美国国防预先研究计划局启动的自适应雷达对抗，目的是开发短时间内对抗敌
方新型、未知雷达的能力，是第一个真正意义上的认知电子战项目。
该项目是针
对对方空中无线电信号而开发对抗对方自适应雷达系统的电子战能力，这种能力
可以感知周围复杂电磁环境，并且自动调整，最后实施干扰。
通常传统的雷达不
具有对环境的认知性，不能够自动识别复杂电磁环境下的未知信号，更不能依据
未知的威胁信号实时合成有效的对抗措施。
而自适应雷达对抗项目对上述问题进
行了很大的优化改善，它可以基于敌方空中无线电信号对抗敌方自适应雷达系统，感知周围环境并自动调整实施干扰。
自适应雷达对抗项目充分体现了认知雷达动
态闭环反馈功能的认知原理。
（1）通过对雷达威胁信号的分析确定威胁的功能和意图，即对于目标环境的侦察感知。
它充分利用了学习领域的支持向量机和神经网络等方法，展开了对于
认知侦察技术的研究，研究的主要内容包括高复杂信号环境下的威胁信号分选、
识别和特征值提取算法，重要的是算法的设计必须要考虑实时性及准确性。
（2）自适应的机器学习算法通常需要一定的先验知识作为训练的基础，并且要求其在工作过程中可以不断地积累和捕获新的威胁信号，持续地对数据库里积
累的新信号进行学习，从而可以逐步提高自身系统对于威胁信号环境的侦察感知
能力。
（3）根据感知到的威胁信号提取信息，利用当前主流的优化方法，遗传算法、粒子群算法（PSO）等推导出进行干扰的最优化策略，自动合成对抗措施的算法
和技术，接着由发射机进行干扰信号的发射。
（4）需要继续观察目标信号，通过有效的对比，分析采取干扰措施前后信号的变化情况，对采取的对抗措施进行精确的现场评测，判断干扰信号究竟是否有效，并将评估结果反馈到智能决策，进一步优化策略，从而达到最佳的干扰效果。
总之，自适应雷达对抗可以将应对新雷达威胁的时间由过去的几个月甚至一年，
缩短至几分钟甚至几秒钟。
3需要解决的关键问题
3.1威胁信号的提取及其特征分析
在当前趋势下，世界各军事强国都希望能够引领电磁空间发展，牢牢抓住电
子战的主动权，这导致当今的电磁空间十分拥塞，从而对雷达侦察接收机获取威
胁信号提出更高的要求。
如何实时地从其他射频辐射源的密集复杂电磁环境中分
离出威胁信号，是需要关注的问题。
针对以上问题，可以考虑将人工智能中的机
器学习算法、基于规则的推理及自适应算法等运用到接收机对外界信号的感知中；同时要结合创新的方法对辐射源脉冲进行分析，根据数据库中心的先验知识提取
威胁信号特征；此外，要注重这整个过程的实时性和准确性。
3.2软件算法需要优越的硬件系统
在自适应雷达对抗项目中，很多问题解决的关键在于应用了人工智能中的一
系列软件算法。
因此需要研究如何使这些软件算法在雷达对抗系统中发挥出优越
的性能，从而对硬件系统提出了要求。
必须注意对硬件开发平台的研究，在硬件
系统设计等方面投入更多的精力。
3.3对抗措施合成既干扰信号的产生
自适应雷达对抗系统在工作时，要求能够实时地感知危险信息，并且基于信
号分析和特征描述对当前威胁环境的理解无延时地形成对抗措施。
这需要在雷达
对抗系统中加入一套预编程的技术方案，可以考虑采用一些新的引擎控制模块（ECM）技术或者是先进的机器学习算法使系统积累一定的经验模型，并且能够通过与环境的交互持续地学习积累新的经验知识，同时要注意干扰波形的优化问题。
4结论
一些军事强国已将人工智能技术引入自适应雷达对抗。
分析了人工智能技术与雷达对抗结合所带来的理想的应用效果。
从技术层面、安全性、可靠性以及人才培养等方面总结了继续深入人工智能与雷达对抗融合发展需要重点解决的关键问题。
针对未来发展趋势，人工智能技术将在很长一段时间继续处于研究热潮，要把目光放远、放长，紧跟科学发展脚步，力争实现成为技术创新的引领者。
参考文献
[1]尹超,马竹娟.人工智能技术的应用和发展[J].赤峰学院学报（自然科学版）,2017,33(5):27-28.。