文章总结： 文档介绍了《认知电子战：人工智能方法（第二版）》核心内容，探讨AI驱动的电子战变革。新版新增生成式AI、边缘计算及超构表面等技术，重写测试评估章节应对动态学习挑战。内容涵盖系统设计、实时规划及数据架构，提供实战示例，为频谱作战与安全通信提供理论指导。 综合评分： 60 文章分类： AI安全,安全建设,产品介绍

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《认知电子战：人工智能方法（第二版）》

原创

所长007 所长007

蓝军开源情报

2026年3月23日 06:03 湖南

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【导读】

随着认知电子战的发展，其变革频谱作战的潜力正变得越来越清晰。AI 驱动的自适应性、FPGA 加速和软件定义架构的整合，正在为更智能、更高效的信号处理和防御机制开辟新前沿。未来的系统将能够应对挑战并主动优化在动态环境中的性能。人工智能、机器学习、边缘计算和自主决策的进步将进一步增强电子战系统的自适应性和韧性，使它们能够预判威胁、改进对抗措施并以空前的效率运行。

这些进步将超越电子战领域，塑造安全通信、韧性网络运营以及自适应频谱管理的未来。第二版重点介绍了这些进展，旨在为这一快速增长的领域提供激发创新的见解。

本版捕捉了自 2021 年上一版以来发生的技术变革。这些变化大部分发生在人工智能领域——该领域正处于变革的滔天巨浪中；少数进展发生在电子战或硬件领域。本书增加了大量新材料并对之前的材料进行了重构。主要变化包括：

本书增加了更多关于电磁频谱的讨论，包括对民用电子战的探讨。现在更加突出了认知无线电、认知雷达和认知电子战之间的映射关系。

本书增加了关于一些现代 AI 工具的讨论，包括脉冲神经网络、大语言模型、生成式 AI 和深度强化学习。还增加了关于如何在计算、功耗和通信受限的边缘端构建模型的讨论。现在有了更多关于奖励篡改的明确探讨。

本书大幅重写了“测试与评估”章节，以更好地捕捉测试那些在部署后仍会继续学习的系统的挑战。测试赋能 AI 的系统是当前的热门话题；更进一步，讨论了“AI 赋能”与“认知”之间的区别，以及这对于确保认知系统可靠性的意义。

本书增加了各种项目，旨在提供实用的、短小精悍的示例供读者入门。每个想法都可以发展成更大的、可部署的系统。同样，增加了更多关于认知概念如何在射频系统中体现的例子，包括系统开发以及关于电子战战场损伤评估的更详尽讨论。

本书增加了对一些新硬件的讨论，包括类脑芯片、光子学和量子技术。超构表面——隐身衣背后的技术——已经成为现实，并在 6G 中发挥着至关重要作用。在电子战中，它们正在开启感知、隐身、通信和雷达领域的创新。超构材料或许是推动电子战实现快速实时优化和学习的最强动力。

本书扩展了关于数据管理的讨论，包括语义、元数据和架构。我们也扩充了射频数据集的列表；虽然公开的射频数据集数量仍然较少，但已不再像以前那样匮乏得令人尴尬。

本书增加了一个关于 AI 速度的完整章节，试图描述这种变化率。也许这种变化速度最强有力的指标是：每天都有更新。DeepSeek，这个在 2025 年 1 月中旬震撼世界的模型，在不到两周的时间内就被另外两个模型超越了。这感觉就像身处流沙：当我们写完一个句子时，它可能已经过时了。本版中将近 40% 的参考文献是 2021 年或之后发表的作品。

报告《认知电子战：人工智能方法（第二版）》英文原文432页，文末附报告目录。需要原文及译文请加微信：19173111689（微信同号），报告订制请加微信：19118805880（微信同号）。

关键词：电子战，电磁频谱，生成式AI，神经网络，大模型

这是蓝军开源情报的第 542期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao） 转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）

《认知电子战：人工智能方法（第二版）》

【目录】

序言  xv

前言  xvii

第一版序言  xxi

第一版前言  xxiii

1  认知电子战简介  1

1.1  认知电子战的愿景  2

1.2  什么是认知系统？  3

1.3  人工智能简介  6

1.4  电子战简介  9

1.5  电子战中的认知  13

1.6  民用电子战  15

1.7  认知无线电、认知雷达与认知电子战  18

1.8  电子战系统设计问题  19

1.9  人工智能视角下的电子战领域挑战  20

1.9.1  电子支援态势评估与电子战战损评估  20

1.9.2  电子攻击、电子防护与电子战管理决策  22

1.9.3  用户需求  24

1.10  读者指南  25

1.11  结论  25

参考文献  28

2  目标函数  31

2.1  描述环境的可观测量  32

2.1.1  聚类环境  34

2.2  改变行为的控制参数  38

2.3  评估性能的指标  40

2.4  构建效用函数  44

2.5  效用函数设计考量  47

2.6  可观测量、可控量与指标示例  49

2.7  结论  52

参考文献  52

3  机器学习入门  55

3.1  常见机器学习算法  57

3.1.1  支持向量机 (SVM)  58

3.1.2  人工神经网络  59

3.1.3  集成方法  62

3.1.4  其他机器学习算法  63

3.2  对意外情况的泛化能力  64

3.3  混合机器学习  66

3.4  开集分类  69

3.5  元学习  70

3.6  生成式人工智能  73

3.7  嵌入式机器学习  75

3.8  训练机器学习模型  77

3.9  算法权衡  78

3.10  人工智能的速度  81

3.11  结论  85

参考文献  85

4  电子支援  97

4.1  探测、定位与信号分离  98

4.2  辐射源分类与特征提取  101

4.2.1  特征工程与行为特征提取  102

4.2.2  波形分类  104

4.2.3  特定辐射源识别  106

4.3  性能评估  107

4.4  多传感器数据融合  110

4.4.1  数据融合方法  111

4.4.2  示例：用于定位的 5G 数据融合  113

4.4.3  分布式数据融合  115

4.5  异常检测  115

4.6  因果关系  117

4.7  意图识别  118

4.8  结论  121

参考文献  122

5  电子防护与电子攻击  135

5.1  优化  138

5.1.1  多目标优化  139

5.1.2  性能空间搜索  141

5.2  调度  147

5.3  奖励劫持  152

5.4  随时算法  154

5.5  集中式、分布式与去中心化优化  155

5.5.1  集中式优化  156

5.5.2  分布式优化  157

5.5.3  去中心化优化  158

5.5.4  小结  159

5.6  结论  159

参考文献  159

6  电子战管理  173

6.1  规划  175

6.1.1  规划基础：问题定义与搜索  177

6.1.2  分层任务网络  178

6.1.3  动作不确定性  180

6.1.4  信息不确定性  183

6.1.5  时序规划与资源管理  186

6.1.6  多时间尺度  188

6.2  博弈论  189

6.3  人机交互界面  191

6.3.1  系统设计师  193

6.3.2  指挥官、任务规划人员与电子战官  194

6.3.3  理解人类用户  196

6.4  结论  197

参考文献  197

7  任务中实时规划与学习  207

7.1  执行监控  208

7.1.1  电子战战损评估  209

7.2  任务中重规划  214

7.3  任务中学习  216

7.3.1  更新模型  218

7.3.2  利用、探索与主动学习  219

7.3.3  强化学习方法  220

7.4  结论  230

参考文献  230

8  数据管理  241

8.1  数据质量控制  242

8.1.1  数据整理  243

8.1.2  偏差与噪声  246

8.1.3  可追溯性  248

8.2  数据建模：本体、元数据与模式  249

8.2.1  本体  249

8.2.2  元数据  251

8.2.3  模式  257

8.3  数据管理实践  257

8.3.1  嵌入式系统中的数据  257

8.3.2  数据多样性  258

8.3.3  数据增强  261

8.3.4  遗忘数据  265

8.3.5  数据隐私与安全  265

8.4  结论  267

参考文献  267

9  架构  273

9.1  软件架构：进程间  273

9.2  软件架构：进程内  278

9.3  语言选择  278

9.4  硬件选择  281

9.5  结论  284

参考文献  284

10  测试与评估  287

10.1  范式转变  289

10.2  验证学习过程  291

10.2.1  迭代设计与测试  292

10.2.2  学习保障过程  292

10.3  评估学习目标  295

10.4  确定作战效能范围  296

10.5  混合保真度闭环测试  298

10.5.1  闭环测试框架  298

10.5.2  多保真度垂直集成测试框架  299

10.5.3  混合保真度测试框架  301

10.5.4  集成第三方工具进行系统分析  301

10.6  具有闭环效应的基于行为的模型  301

10.6.1  刺激-响应效应  302

10.6.2  高级行为  302

10.6.3  详细的收发器特性  303

10.6.4  未来可能的能力  303

10.7  智能实验设计  304

10.8  计算精度与充分性  305

10.8.1  回归与归一化均方根误差 (RMSE)  305

10.8.2  分类与混淆矩阵  307

10.8.3  评估策略性能  310

10.8.4  充分性：场景中的策略性能  311

10.9  消融测试  315

10.10  验证方法  319

10.10.1  形式化验证方法  320

10.10.2  经验与半形式化验证方法  322

10.11  示例实现：场景驱动程序  324

10.12  结论  328

参考文献  329

11  入门：第一步  335

11.1  弹性系统工程  336

11.2  开发注意事项  339

11.3  选择：人工智能还是传统方法？  342

11.4  机器学习工具包  345

11.5  射频数据集与射频数据生成工具  345

11.5.1  用于机器学习的射频数据集  346

11.5.2  射频数据生成工具  348

11.6  项目  350

11.6.1  项目思路：射频指纹识别  351

11.6.2  项目思路：开集识别  352

11.6.3  项目思路：检测因果关系  352

11.6.4  项目思路：描述辐射源  353

11.6.5  项目思路：对 WiFi 和蓝牙干扰进行分类  353

11.6.6  项目思路：GNSS 信号完整性与欺骗检测  354

11.6.7  项目思路：用于定位的多传感器融合  354

11.6.8  项目思路：多平台路径规划  355

11.6.9  项目思路：决策环与在线学习  355

11.6.10  项目思路：利用 5G 技术的电子战决策  357

11.6.11  项目思路：扩充现有数据  357

11.6.12  项目思路：评估机器学习模型  360

11.6.13  项目思路：在 FPGA 上实现深度网络  361

11.6.14  项目思路：数据压缩  362

11.7  结论  362

参考文献  363

缩略语  371

作者简介  373

索引  375

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