人工智能与电磁频谱战
信息化国防应对电磁战的挑战
信息化国防应对电磁战的挑战随着现代科技的飞速发展，信息化已经成为现代国防的重要组成部分。
然而，随之而来的电磁战也成为了信息化国防的挑战。
本文将探讨信息化国防应对电磁战的挑战，并提出相应的解决方案。
一、电磁战的威胁电磁战是在电磁频谱范围内进行的一种战争形式，它利用电磁波进行信息交流、传输和控制，对敌方的信息系统进行干扰、破坏甚至摧毁。
电磁战的威胁主要体现在以下几个方面：1. 干扰通信系统：电磁战可以通过干扰通信系统，使得指挥系统无法正常地接收和发送信息，从而降低信息传输的效率，甚至导致通信瘫痪。
2. 破坏导航系统：电磁战可以干扰或破坏卫星导航系统，使得导弹、飞机等武器无法准确定位目标，从而影响作战效果。
3. 窃取机密信息：电磁战可以通过监听、侵入等手段窃取敌方机密信息，从而对敌方进行更精确的侦察和分析，破解敌方作战计划。
二、信息化国防的应对策略为了有效应对电磁战的挑战，信息化国防需要制定相应的应对策略。
以下是一些常见的应对策略：1. 建设抗干扰通信系统：信息化国防应加强对通信系统的抗干扰能力的建设，通过采用抗干扰技术和装备，确保在电磁战环境下仍能实现高可靠的通信和信息交流。
2. 发展防空导航系统：信息化国防应加强对卫星导航系统的保护，开发防止干扰的技术手段，确保导弹、飞机等武器的准确导航和定位，提高作战效果。
3. 强化电子战能力：信息化国防应增强电子战能力，包括电子侦察能力、电磁干扰能力和电磁反制能力等，以确保在电磁战中有更强的优势。
4. 加强信息保护：信息化国防应加强对敏感信息的保护，采取加密、分散存储等手段，增强信息系统的安全性，防止机密信息被窃取。
5. 提高人员素质：信息化国防应加强对人员的培训和教育，提高军队人员对电磁战的认知和应对能力，从而能够在电磁战中迅速反应和应对。
三、未来发展趋势随着科技的不断进步，电磁战形式也在不断演变。
未来信息化国防应对电磁战的挑战可能表现在以下几个方面：1. 引入人工智能：人工智能技术在军事领域的应用将进一步加强，可能会出现人工智能在电磁战中自主决策和反制的情况。
人工智能与电磁频谱战
人工智能与电磁频谱战在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了众多领域的关键技术，而电磁频谱战也不例外。
电磁频谱战，这个听起来颇具科幻色彩的概念，实际上已经在现代战争中扮演着至关重要的角色。
当人工智能与电磁频谱战相结合，又会碰撞出怎样的火花呢？首先，我们来了解一下什么是电磁频谱战。
简单来说，电磁频谱是指电磁波按照频率或者波长的顺序排列所形成的一个频谱范围。
而电磁频谱战就是围绕着对电磁频谱的利用和控制而展开的一系列军事行动。
在现代战争中，从通信、雷达、导航到电子对抗，几乎所有的军事装备和系统都依赖于电磁频谱。
谁能够有效地掌握和利用电磁频谱，谁就能够在战争中占据主动。
那么，人工智能在电磁频谱战中又能发挥怎样的作用呢？一方面，人工智能可以用于电磁频谱的监测和分析。
通过大量的数据采集和处理，人工智能系统能够快速准确地识别和分类各种电磁信号，包括敌方的通信信号、雷达信号等。
这使得我们能够及时了解敌方的军事部署和行动意图，为我方的作战决策提供重要的情报支持。
例如，利用人工智能算法对敌方雷达信号的特征进行分析，可以判断出敌方雷达的类型、工作模式以及所在的位置。
这种快速准确的分析能力是传统方法难以比拟的。
而且，随着数据的不断积累和算法的优化，人工智能系统的监测和分析能力还会不断提高。
另一方面，人工智能可以用于电磁频谱的干扰和对抗。
在电磁频谱战中，干扰敌方的通信和雷达系统是一种常见的作战手段。
而人工智能可以根据敌方电磁信号的特点，自动生成有效的干扰信号，从而实现更加精准和高效的干扰效果。
比如，当敌方使用某种特定频率的通信频道进行指挥时，人工智能系统可以迅速调整干扰信号的频率和功率，使其对敌方通信造成最大程度的干扰。
同时，人工智能还可以根据敌方的反干扰措施，实时调整干扰策略，保持干扰的有效性。
此外，人工智能还可以用于电磁频谱资源的管理和优化。
在复杂的电磁环境中，如何合理分配和利用有限的电磁频谱资源是一个重要的问题。
美电磁频谱作战方法 -回复
美电磁频谱作战方法-回复这是一个非常有挑战性和专业性的话题，讨论的是美国军方在电磁频谱作战方面采取的方法和策略。
电磁频谱作战是一种利用电磁频谱资源的方式来实现军事目标的方法，它已经成为现代战争的一部分。
电磁频谱包括无线电、雷达、红外线等各种频率的电磁波，是信息传输、通信和控制系统的基础。
在美国军方的电磁频谱作战中，主要有以下几个方面的方法和策略：1. 频谱监测和分析电磁频谱监测和分析是电磁频谱作战的基础。
通过使用各种传感器和监测设备，美国军方可以监测到敌方的电磁信号，并对其进行分析和辨识。
这可以帮助军方了解敌方的通信系统、雷达系统和其他电子设备的工作方式和性能。
2. 频谱管理频谱管理是电磁频谱作战中至关重要的一环。
为了保证自己的通信和雷达系统的正常运作，美国军方需要合理地规划和管理自己的频谱资源。
这包括分配合适的频率给不同的部队和任务，并确保它们之间不会相互干扰。
3. 干扰和干扰抵抗频谱干扰是一种常见的电磁频谱作战手段。
通过发射干扰信号，美国军方可以干扰敌方的通信和雷达系统的正常运作。
这可以削弱敌方的战斗能力，使其失去对战场的控制。
干扰抵抗则是指美国军方采取的措施，以保证自己的通信和雷达系统能够在敌方的干扰下正常运作。
4. 电子战指挥和控制为了有效地实施电磁频谱作战，美国军方需要建立高效的电子战指挥和控制系统。
这个系统可以实时监控战场上的频谱环境和电磁战场态势，并根据需要调整和协调自己的频谱使用和干扰行动。
这样可以使电磁频谱作战更具有针对性和灵活性。
5. 新技术的应用随着科技的不断发展，新技术在电磁频谱作战中的应用越来越重要。
美国军方不断推动研发和应用新的电子设备和系统，以提高自己的电磁频谱作战能力。
例如，利用人工智能和机器学习技术，可以更好地对敌方的电磁信号进行分析和判断，提高干扰的针对性和效果。
总之，电磁频谱作战是现代战争中不可或缺的一部分。
美国军方在这方面采取了一系列的方法和策略，以保证自己在战场上的优势地位。
人工智能在未来战争中的电磁兵器应用
人工智能在未来战争中的电磁兵器应用随着科技的飞速发展，人工智能技术已经成为影响全球竞争力的重要因素之一。
在未来战争中，电磁兵器的应用与人工智能的结合将极大地提升军事作战的能力。
本文将探讨人工智能在未来战争中的电磁兵器应用，分析其优势和挑战，以及对未来战争的影响。
一、概述电磁兵器是指利用电磁能量来攻击和破坏敌方目标的武器系统。
它具有射程远、作战效果好、攻击速度快等特点。
而人工智能则是一种模拟人的智能行为的技术，能够以人类智慧无法达到的速度和准确度处理大量信息。
将人工智能技术应用于电磁兵器系统中，可以为军队提供更强大的作战能力。
二、人工智能在电磁兵器中的应用1.目标识别和打击精度人工智能技术能够通过图像识别、语音识别等方式，快速准确地识别敌方目标，提高电磁兵器的打击精度和毁伤力。
例如，通过人工智能图像识别技术，可以实时分析敌方舰船的类型、航行速度和装备情况，从而更加精确地选择攻击目标和打击方式。
2.智能自主决策人工智能技术的应用，使电磁兵器系统不再只是被动执行任务，而是能够通过分析战场情报，自主决策并执行相应的作战任务。
例如，在电磁兵器系统中引入人工智能技术，可以使其根据敌方态势的变化，自主选择最佳的作战方案，并实时调整策略和武器的使用，从而更加有效地打击敌方。
3.网络攻防能力随着信息化程度的提高，未来战争将更加依赖网络。
人工智能技术可以提升电磁兵器系统的网络攻防能力。
通过分析大量的网络数据，人工智能可以识别并阻止敌方网络攻击，同时也可以为我方提供网络防御策略，保护军事信息的安全。
三、人工智能在电磁兵器中的优势1.提升作战效率人工智能技术的应用可以提高电磁兵器的作战效率。
人工智能具有处理大数据和计算能力强的特点，能够在短时间内分析大量的数据，提供更准确的作战指导，帮助决策者快速做出决策。
2.减少人员伤亡风险电磁兵器的使用通常需要在复杂环境中进行。
通过引入人工智能技术，可以使电磁兵器系统在无人或少人参与的情况下进行作战，从而减少人员伤亡风险。
基于人工智能的无线电频谱智能感知技术
基于人工智能的无线电频谱智能感知技术随着人工智能技术的不断发展，无线电频谱智能感知技术也迎来了新的突破。
人工智能技术的广泛应用，使得无线电频谱智能感知技术得以实现，并展现出强大的潜力。
本文将探讨基于人工智能的无线电频谱智能感知技术的原理、应用和未来发展方向。
人工智能在无线电频谱智能感知技术中的应用，主要体现在自动感知、智能识别和动态分配等方面。
通过机器学习算法，系统可以对无线电频谱进行自动感知和分析，从而实现对无线电频谱的智能识别和利用。
基于人工智能的无线电频谱智能感知技术，可以更好地满足无线通信系统对频谱资源的需求，提高频谱利用效率和通信质量。
无线电频谱智能感知技术的原理主要是通过感知设备对周围环境中的无线电信号进行监测和分析，利用人工智能算法对信号进行自动分类和识别，然后根据需求对频谱资源进行动态分配。
通过感知设备的部署和自组织网络的建立，实现对无线电频谱的全面感知和利用。
在实际应用方面，基于人工智能的无线电频谱智能感知技术已经被广泛应用于军事、民用通信、物联网等领域。
例如，在军事通信中，可以通过智能感知技术实现对信号的自动探测和干扰侦测，提高通信可靠性和安全性。
在民用通信中，可以通过智能感知技术实现对频谱资源的智能管理和分配，优化网络容量和覆盖范围。
在物联网中，可以通过智能感知技术实现对物联设备的频谱资源动态分配，提高系统的稳定性和可靠性。
未来发展方向方面，基于人工智能的无线电频谱智能感知技术将继续向智能化、自适应化和网络化方向发展。
通过不断改进感知算法和网络架构，实现对更广泛频谱范围的感知和识别，提高系统的灵活性和可靠性。
同时，结合5G和物联网技术的发展，实现对多技术、多频段的智能感知和管理，进一步提高系统的整体性能和用户体验。
综上所述，基于人工智能的无线电频谱智能感知技术具有巨大的潜力和应用前景。
通过不断创新和完善，将为无线通信系统带来更高效、更可靠的频谱管理和利用方式，推动无线通信技术的发展步入新的阶段。
人工智能在未来战争中的电磁战与反制
人工智能在未来战争中的电磁战与反制近年来，随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经融入到我们生活的方方面面。
然而，人工智能的迅猛发展也引发了一些担忧，尤其是在未来的战争中，人工智能可能成为电磁战的利器。
本文将探讨人工智能在未来战争中的电磁战应用以及反制措施。
一、人工智能在电磁战中的应用1. 战术侦察与情报收集随着人工智能技术的发展，军事卫星、侦察机器人和无人机等战术侦察装备将实现智能化。
在未来战争中，这些智能化的侦察设备将能够高效地搜集情报信息，并通过分析算法，将海量数据转化为有用的战术指导。
2. 精确打击系统人工智能技术的应用将使得军事打击系统更加准确和高效。
例如，搭载人工智能系统的飞弹将能够通过智能辨识目标并调整飞行轨迹，从而实现精确打击。
此外，人工智能还可以通过模拟和分析大量历史数据，预测敌方反应并作出相应调整，提高打击效果。
3. 作战指挥与决策支持人工智能技术的应用也将在作战指挥和决策支持方面取得重要突破。
智能化的指挥系统将能够通过分析实时情报和敌方行动模式，帮助指挥官做出高效的决策。
此外，人工智能还可以模拟各种作战情况，提供战术建议和未来战局预测。
二、人工智能在电磁战中的挑战与应对1. 信息保密与安全人工智能技术的应用也带来了信息保密与安全的挑战。
在未来战争中，敌方可能利用人工智能技术对军事通信和系统进行攻击和破解。
为了应对这一挑战，军方需要加强对通信和系统的保护，采用加密技术和抵御攻击的人工智能算法。
2. 对抗敌方人工智能系统在未来战争中，敌方很可能也会使用人工智能系统进行电磁战攻击。
为了有效对抗敌方人工智能系统，我方需要有针对性地研发防御和干扰敌方人工智能的技术。
例如，利用对抗性机器学习算法，能够使我方的人工智能系统在电磁战中具有更强的适应能力和防御能力。
3. 伦理与道德问题人工智能在战争中的应用也引发了一些伦理与道德问题。
例如，是否允许人工智能系统在没有人类指挥官的情况下发起攻击？在未来战争中，如何建立合适的伦理准则和法规来规范人工智能的使用？这些问题需要在各国政府、军事组织和国际社会之间进行广泛的讨论和协商。
人工智能与无线通信战未来电磁战的新形态
人工智能与无线通信战未来电磁战的新形态随着科技的不断进步和人类社会的不断发展，无线通信技术和人工智能的应用已经深刻地改变了我们的生活和工作方式。
而在未来的电磁战中，人工智能与无线通信将形成一种新的战斗模式，发挥着重要的作用。
一、人工智能技术在电磁战中的应用人工智能技术作为一种强大的辅助工具，在电磁战中发挥着重要的作用。
首先，人工智能技术可以帮助军队进行情报搜集和分析。
通过对大量的无线通信数据进行处理和分析，人工智能可以帮助军队更快速地掌握敌人的通信信号，甚至可以预测敌人的行动意图。
其次，人工智能技术还可以用于电磁干扰。
利用无线电频率的特点，人工智能可以实现对敌人通信系统的干扰和破坏，使其无法正常通信，从而削弱敌人的战斗力。
此外，在电磁战中，人工智能技术还可以应用于导弹制导系统的升级。
通过对无线通信信号的处理和分析，人工智能可以实现导弹的智能制导，提高其命中精度和毁伤能力。
二、无线通信技术在电磁战中的作用无线通信技术作为人工智能在电磁战中的一种载体，发挥了重要的作用。
首先，无线通信技术可以实现军队内部的快速沟通和指挥。
通过无线通信技术，指挥官可以随时随地地与部队进行联系，传达作战指令和决策，提高指挥效率。
其次，无线通信技术还可以实现战场情报的传输和共享。
通过无线通信技术，军队可以将现场收集到的情报迅速传输到后方指挥部，实现战场情报的实时共享和分析。
另外，在电磁战中，无线通信技术还可以应用于敌我识别系统的升级。
通过无线通信技术，可以实现对友军和敌人通信信号的鉴别和区分，避免发生误伤事件。
三、人工智能与无线通信在未来电磁战中的协同作战在未来的电磁战中，人工智能和无线通信将通过协同作战，形成一种全新的战斗形态。
首先，人工智能通过对大量无线通信数据的处理和分析，可以帮助军队更好地掌握和利用电磁战的信息优势。
无线通信技术为人工智能提供了大量的数据源，促进了人工智能技术的发展和应用。
其次，人工智能可以通过无线通信技术实现对敌方通信系统的干扰和破坏，为军队打开一条信息战的制胜之路。
面向人工智能的无线电频谱管理技术研究
面向人工智能的无线电频谱管理技术研究无线电频谱管理技术是目前通信领域重要的研究方向之一。
面向人工智能的无线电频谱管理技术更是当前研究的热点之一。
人工智能技术的广泛应用，特别是在无线电通信领域，极大地推动了无线电频谱管理技术的发展，促进了通信业的快速发展。
一、人工智能技术在无线电频谱管理中的应用伴随着人工智能技术的进步，人工智能技术在无线电频谱管理中的应用不断增多。
其中最重要的是人工智能技术在频谱监测和频谱预测方面的应用。
在频谱监测方面，人工智能技术可以通过分析信号强度和波形来检测无线电频率的信号。
通过人工智能技术的自动监测和识别，可以更快速和准确地监测大量的无线电频率，并对异常信号进行即时处理和报警处理。
在频谱预测方面，通过分析历史频谱数据和环境变化等因素，人工智能技术可以预测未来的频谱使用情况，可以有效地提高频率资源的利用率，优化无线电网络的性能和服务质量。
二、面向人工智能的频谱管理技术的发展趋势随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术在无线电频谱管理中的应用也呈现出以下几个发展趋势：1.智能化和自动化随着人工智能技术的发展，无线电频谱管理技术将更加智能化和自动化。
通过将人工智能技术应用于频谱监测、频谱预测、频谱调度和频谱决策等方面，可以实现智能化的频谱管理。
2.多智能体系统在无线电频谱管理中，频谱使用者和频谱管理者之间存在着很强的相互作用。
未来的无线电频谱管理技术将更加注重多智能体系统和协同性能，实现频谱资源的和谐可持续利用。
3.机器学习机器学习作为人工智能技术的重要组成部分，将在无线电频谱管理技术中扮演越来越重要的角色。
通过对历史频谱数据进行深度学习和机器学习，可以建立更加准确和精细的频谱预测模型和频谱自适应调制模型。
三、面向人工智能的频谱管理技术的应用前景面向人工智能的无线电频谱管理技术具有广阔的应用前景。
随着人工智能技术在无线电通信领域的深入应用，无线电频谱管理技术将成为一个非常重要的领域，将促进通信业的快速发展。
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人工智能与电磁频谱战
作者：王沙飞
来源：《中国信息化周报》2018年第16期
美军《 JP6-01 联合电磁频谱管理作战》将电磁频谱定义为一个基于物理空间的机动（maneuver）空间，其实质是控制整个军事行动期间的电磁行动环境。
我国2011 版《中国人民解放军军语》定义电磁空间为由电磁波构成的物理空间，是自然空间的组成部分。
在现代战争中，电磁空间与陆、海、空、天并称为五维作战空间。
电磁频谱战概念演进
美国军方各军种根据自身需求，先后提出多个新概念以指导自身在这一领域的具体行动。
早在2010 年老乌鸦协会就提出电磁频谱控制的概念，2012 年美参联会在《JP3-13.1 联合电子战条令》中提出联合电磁频谱作战（JEMSO）概念，2013 年美国空军提出频谱战，2014 年美国陆军提出网络电磁行动（CEMA），2014 年美国海军提出电磁机动战（EMMW）。
而到近期，美国一些智库又对该概念进行了进一步阐述，如2017 年10 月，《决胜灰色地带》智库研究报告提出了电磁战。
特别是在2017 年1 月，美国国防部还发布了《电子战战略》。
综上，我们认为电磁空间是指由依存于电磁频谱的各类传感器、通信和武器系统及其相关信息活动所构成的物理空间。
电磁空间是现代战争作战概念和技术发展到一定阶段后才被认知的领域，并成为了新的作战空间。
在构成上，既包括战场各类传感器、通信终端以及武器系统等实体，也包括各类信息系统产生的电磁波和信息流。
电磁频谱战是电子对抗的自然延续和发展，是指发生在电磁空间并依赖电磁空间能力的对抗行动，其核心能力包括电磁空间侦察能力、电磁空间进攻能力、电磁空间防御能力和电磁战斗管理能力。
电磁频谱战将传统电子对抗的概念进一步向电子战+ 电磁频谱控制，甚至整个电磁频谱领域（包括电子战、通信、传感器）的斗争拓展。
基于认知的电磁频谱战
在牛津英文字典中认知（Cognition）被解释为“knowing，perceiving，or，conceiving as an act”，即行为理解、行为感知和行为设想。
生物的基本认知过程是通过反馈信息感知、分析其行为作用结果，利用经验调整其行为活动，以实现最优、智能的行为控制，并学习更新其经验知识。
将认知思想应用到无线工程领域，提出基于认知的电子信息系统的概念，这种智能的信息系统与生物认知特性有着对应的关系。
基于认知的电子信息系统具备四种能力。
一是环境感知能力，能从复杂环境中自主快速获取信息；二是学习推理能力，能根据感知信息或环境变化，快速自主学习并进行智能调整改
变；三是评估判断能力，能对智能改变所产生的结果进行实时评估并反馈；四是记忆存储能力，能对产生有效改变所对应的环境感知信息和自适应调整参数进行实时存储。
在军事领域，认知思想得到了广泛运用，近年来，逐渐提出了认知无线电、认知雷达、认知电子战等新概念。
1999 年，瑞典皇家技术学院的Joseph Mitola 博士和Gerald Q.Maguire.JR 教授在IEEE Personal Communications 杂志上发表文章，提出了“认知无线电”（Cognitive Radio）的概念，其基本特征归结为具有认知能力和重构能力，一种以软件无线电为平台的智能无线通信技术。
2006 年，加拿大皇家学会院士Simon Haykin 教授提出了认知雷达（Cognitive Radar）的概念，通过将脑科学和人工智能融入雷达系统，使得其可以感知环境、理解环境、学习推理和判断决策，指出具有认知功能是新一代雷达系统的重要标志。
2010 年7 月，DARPA 发布自适应电子战行为学习项目（BLADE），第一次将机器学习理论应用到通信电子战领域，具有革命性意义。
认知电子战（Cognitive EW）可以描述为一个智能的电子战系统，它能够自主感知电磁环境，通过学习和推理，实时改变干扰策略，并评估干扰效果，以达到对威胁目标（已知或未知）的自适应对抗。
2015 年12 月2 日，美国智囊战略与预算评估中心（CSBA）发布了《电波制胜：重拾美国在电磁频谱领域的主宰地位》报告，首次提出了以“电磁频谱战”（EMS warfare）代替“电子战”概念，提出未来电磁频谱作战系统应具有“认知”等能力。
将人工智能理论应用于电磁频谱战，主要解决三个方面的问题：一是复杂电磁环境下未知威胁和网络化目标侦察识别问题，采用人工智能方法，综合辐射源时、频、空、能等多维信息，提高电子战系统对电磁态势感知和未知威胁快速识别能力等；二是对抗新型未知信号和网络化多目标的问题，通过基于机器学习的自主推理，自动形成优化干扰波形和干扰策略，实现现场快速对新型雷达/通信威胁的对抗，以及“多对多”的对抗；三是干扰效果在线检测评估的问题，通过人工智能算法，检测威胁目标干扰前后的变化，实时评估干扰效果。
综上，基于认知的电磁频谱战提高了复杂电磁环境下对未知目标威胁信号，以及网络化目标的自主感知、智能干扰决策和干扰效果在线评估能力，提升电子对抗观察——判断——决策——行动（OODA）环路的自适应能力和智能化水平，并缩短反应时间。
关键技术问题思考
支撑构建完整、闭环的电磁频谱战OODA 环路，实现电磁空间装备智能化，主要关键技术包括频谱认知理论和方法、电磁行为智能感知与威胁自主识别技术、频谱学习推理的自适应对抗技术等。
频谱认知理论与方法包括电磁威胁建模与频谱行为表征方法、面向非确定性小样本空间应用的智能频谱战学习训练方法、面向频谱认知的动态专家知识库构建技术等。
电磁行为智能感知与威胁自主识别技术包括未知辐射源的频谱行为分析技术、未知威胁自主识别技术、多智能
体协同频谱认知方法、网络化信息系统战斗序列自主识别与行为意图推断技术等。
频谱学习推理的自适应对抗技术包括基于认知的干扰策略优化方法、智能化的干扰波形优化生成方法、干扰效果在线评估技术等。
美军将基于认知的电磁频谱战技术作为未来电子战装备自适应、智能化的重要支撑。
各军种都有相应规划，如美国防部DARPA 的自适应雷达对抗（ARC）、自适应电子战行为学习（BLADE），美国海军的认知电子战计划，美国空军的认知干扰机（CJ）。
DARPA 局长在国会听证会上表示，ARC 将“应对新的雷达威胁的时间由过去几个月到一年，缩短至几分钟、几秒钟”，这其中人工智能的应用使得电子战的技能得到了极大的提升。
DARPA 的自适应电子战行为学习（BLADE）将机器学习理论应用到通信电子战领域，对于通信电子战发展具有革命性意义。
美国哈里斯公司研制的自适应电子战装备“破坏者”SRx，实现了全谱覆盖、多功能、可重构、可编程、基于微系统的低成本、小型化的智能化干扰。
综合来看，电磁行为智能感知与威胁自主识别的应用解决了未知威胁和网络目标识别的问题，基于频谱学习推理的自适应对抗技术解决了自适应干扰问题，干扰效果在线评估技术解决了电磁频谱战OODA 环路闭环的问题。
通过上述理论和技术的综合应用，实现从过去的点、链目标的对抗转变到网络化目标对抗，从已知目标对抗转变到未知威胁对抗，从过去开环、以人为主的对抗模式向闭环、人机交互、自主决策的转变。
在概念上，电磁频谱将作为继陆海空天网之后的第六维独立作战空间，并贯穿于其它空间的作战中；在内涵上，将由电子战向电子战+ 频谱管控，甚至整个电磁频谱所有作战行动扩展；在特征上，更加强调智能化、一体化、网络化等特征，特别是人工智能在电磁频谱战中的应用。
未来将实现由电子战向电磁频谱战、向电磁空间作战的演变，并且人工智能技术将贯穿始终。