無線電引信認知抗干擾模型及關鍵技術綜述

李劍鋒，代 健，郝新紅，陳秀梅，于洪海

(1. 北京理工大學機電動態控制重點實驗室，北京 100081； 2. 解放軍戰略支援部隊，陜西 西安 710600)

0 引言

無線電引信能夠通過電磁波感知環境及目標信息并在距目標最佳炸點處起爆戰斗部，從而有效打擊空中和地面目標，是武器系統的重要組成部分，其能否有效作用于目標直接影響到武器系統的毀傷效能[1-5]。隨著電子干擾設備智能化、集成化的發展，戰場上出現的電磁干擾樣式與功率逐漸增加，戰場電磁環境日趨復雜，給無線電引信帶來嚴峻考驗。根據GJB 6520—2008戰場電磁環境分類與分級方法，無線電引信處于中度或重度復雜電磁環境中[6-9]。在復雜戰場電磁環境下，引信可能同時面臨多種電磁干擾的威脅。

自無線電引信出現開始，無線電引信干擾技術就隨之出現了。按產生來源的不同，無線電引信面臨的干擾可分為有源干擾和無源干擾。無源干擾本身不主動產生電磁波，而是通過反射引信信號從而達到干擾引信的效果，最常用的人為無源干擾是箔條干擾[10-11]。有源干擾是指干擾機主動向外輻射電磁能量的一類干擾，其目的是削弱敵方作戰效能[12-13]。有源干擾按照對引信作用功率和效應不同可進一步分為能量型干擾和信息型干擾，其中信息型干擾由于具備使用成本較低、干擾效果好等優勢，受到了世界各國的青睞。近年來，隨著直接數字頻率合成(DDS)精確頻率引導技術和數字射頻存儲(DRFM)技術的發展[14-15]，引信干擾機可以在極短的時間內完成從欺騙式到壓制式的干擾形式變化，若干擾機在上一個工作周期處于欺騙式干擾狀態，下一個周期完全可能處于壓制式干擾狀態，使戰場電磁環境呈現出復雜多變的狀況，如果不能緊跟這些變化，引信就難以有效抵抗干擾。因此，引信在客觀上需要對干擾、環境和目標進行認知，及時對抗干擾策略和資源做出針對性調整，從而有效提高自身抗干擾性能。

傳統無線電引信設計主要基于簡單場景的理想環境假設，采用的抗干擾手段缺乏對電磁環境的感知與優化處理，面對復雜多變的戰場電磁干擾環境，探測與作用能力往往被嚴重削弱[16-22]。因此，為了提高無線電引信抗干擾手段對環境與干擾類型的適應性，需要加強引信對環境與干擾類型的認知能力，建立抗干擾處理輸出與輸入之間的反饋機制，自適應優化與調整抗干擾資源參數，從而提高無線電引信在復雜多變戰場電磁環境下的適應能力與生存能力，為我國無線電引信抗干擾技術的發展奠定理論基礎。

對認知電子對抗技術的研究，國內和國外起步時間較為接近。2012年，美國國防部高級計劃研究局(DARPA)啟動了一項名為“自適應雷達對抗(ARC)”的項目[23-25]，旨在研發能夠對抗已知或者未知威脅源能力的雷達對抗系統，其核心是對信號進行分選識別并根據評價與判斷結果進行自適應調整。對于通信對抗，美國開展了“行為學習自適應電子戰(BLADE)”項目研究工作，其目的是開發一套具備認知能力的智能通信對抗系統，能夠在實際戰場中自主學習并優化系統資源，自適應對抗無線通信威脅。國內一些學者也開展了部分認知電子對抗領域的研究，文獻[26—27]研究利用矢量和粒子群優化神經網絡完成輻射源信號自適應識別問題；文獻[28]利用無監督聚類學習對缺乏先驗知識的輻射源信號進行分選識別，成功完成對未知威脅的感知與適應；文獻[29]從雷達可見度圖中提取平均度、平均聚類系數等特征，并選用隨機森林分類器對主動干擾和目標進行識別，識別概率超90%。此類方法具有高效、復雜度低等優點，但缺點也同樣存在，即對與目標相關性較強的干擾信號識別率不足，抗干擾效果不理想。

無線電引信認知抗干擾技術是認知電子戰技術在引信抗干擾設計上的發展與應用，能夠有效地提高引信對抗復雜電磁環境威脅的能力。基于認知原理的無線電引信抗干擾關鍵技術主要包括波形設計和信號分選識別等。在波形設計方面，采用任意相位調制的脈沖波形編碼技術得到了國內外學者的廣泛重視和研究。文獻[30]提出了一種Brijin正交編碼序列，由于干擾信號與發射信號不相干，因而通過對脈沖序列正交編碼完成對干擾的有效抑制；文獻[31]提出一種多樣性脈沖波形，通過改變每個脈沖波形內的線性調頻信號的調制頻率，使每個周期的發射信號波形相互正交，從而有效對抗干擾的威脅；美國新奧爾良大學的學者提出用退火算法和隨機優化算法來獲得雷達脈沖序列波形的最優解，但隨著序列長度的增加，其算法的復雜度急劇上升，嚴重影響了系統響應的實時性[32-34]。文獻[35—36]基于Logistic 混沌序列設計了一種加密的無線電引信發射信號波形，利用混沌序列初值敏感性與良好的自相關性實現了對目標與干擾信號的有效識別。

對于信號的分選識別，一種典型的思路是通過分析目標信號與干擾特征差異，建立目標與干擾信號特征空間，并利用機器學習方法對信號特征進行訓練和學習，從而完成對信號的分類識別。文獻[37—39]對脈沖多普勒引信距離門輸出信號進行分析，提取了包括信號頻域熵在內的多維特征，并在支持向量機(SVM)和模糊C均值(FCM)算法中進行訓練和分類，同時根據環境信噪比變化對分類模型進行自適應更新，但對于轉發式干擾效果不理想。文獻[40—41]對引信檢波信號進行FFT運算，并根據其頻譜局部峰值點比值差異對目標和干擾進行區分，但此方法僅對掃頻式干擾有效，對其他類型干擾效果較差；文獻[42]提取了引信混頻后輸出信號奇異譜熵，實現了對目標和干擾的有效區分；文獻[43—44]對雷達目標與干擾識別問題進行了研究，其中文獻[43]從雷達可見度圖中提取平均度、平均聚類系數等特征，并選用隨機森林分類器對主動干擾和目標進行識別，識別概率超90%。此類方法具有高效、復雜度低等優點，但缺點也同樣存在，即對與目標相關性較強的干擾信號識別率不足，抗干擾效果不理想。

美國在2016年引信年會提出的具有專門抗干擾措施與干擾信號識別能力的下一代炮兵無線電引信，其突出特征是通過新的信號處理技術實現背景、干擾和目標信息的分類，以提高探測和抗干擾性能，而這也正是認知技術在引信信號處理應用的體現。國內目前雖然對基于認知原理的電子抗干擾技術取得了一定的研究成果，但相較國外而言，國內的研究工作更多針對的是某一特定技術模塊，研究缺乏整體性和系統性，尤其是在無線電引信認知抗干擾方法方面研究較為缺乏，總體水平與國外仍存在較大差距。

基于此，在認知原理基礎上，根據無線電引信工作特點，系統、深入地研究無線電引信認知抗干擾理論，建立無線電引信認知抗干擾理論模型，包括信號感知、自適應優化、抗干擾效能評估及動態抗干擾策略調度和動態知識庫共4個模塊，在線下對樣本進行訓練與學習，在線識別階段，利用學習完成的決策模型對輸入信號進行分類決策，從而能夠在提高認知抗干擾系統實時性的基礎上，學習環境、目標以及干擾特征變化并自適應優化抗干擾參數和策略，實現引信抗干擾效能最優化。

1 認知電子對抗系統結構

認知最初是指人對知識獲取及應用的過程，也是人體通過感官對外界事物進行處理和加工的過程，美國國立精神衛生研究院給出的定義是：認知是人們認知其所處環境的有意識的心理活動[45]。人類的認知行為包括：感覺、思考、判斷、記憶等。隨著時代的發展，認知的內涵和應用也在不斷完善和豐富，在智能化、網絡化電子技術和設備的推動下，“人工智能”技術將認知與計算機結合，賦予電子設備新的生命，認知電子對抗技術便是在這樣的環境下誕生的。

典型的分層認知系統模型如圖1所示，包括三個層次：反應性推理過程、協商性推理過程和思考性推理過程。

圖1 典型分層認知系統模型Fig.1 Model of typical hierarchical cognitive system

反應性推理過程是指通過單次學習行為就能快速執行的簡單行為過程；協商性推理過程是指需要學習更多知識，進行更復雜處理才能解決的復雜行為過程；思考性推理過程是指對系統給出的解決方案進行推理的過程。總之而言，一個完整的認知系統應包含以下四個部分：

1) 環境感知：認知系統需要具備從環境中快速獲取需要的信息的能力；

2) 學習推理，能夠對環境信息變化進行自主學習，并根據學習結果自適應調整相應措施；

3) 評價決策：能夠對自適應調整結果進行實時評估并反饋，從而對學習和推理以及自適應策略進行調整；

4) 存儲記憶：認知系統需要對環境感知、學習推理和評價決策的結果進行實時存儲記憶，為后續快速推理和決策提供支持。

“感知-識別-決策-行動”環模型便是在認知原理的基礎上建立的，1987年，美國空軍上校John Boyd首次提出了”感知-識別-決策-行動”環模型，其基本思想是作戰雙方均需要完成觀察(Observe)、判斷(Orient)、決策(Decide)、行動(Act)的循環程序，并且完成的質量越高、速度越快，就越可能在對戰中取得有利地位[46]。”感知-識別-決策-行動”環模型如圖2所示。

圖2 “感知-識別-決策-行動”環模型Fig.2 “Observe-Orientation-Decision-Action” loop model

在“感知-識別-決策-行動”環模型中，第一個“O”表示通過偵察設備感知外界環境信息，包括目標信號的頻率、功率、方位等；第二個“O”表示對偵察設備感知的外界信息進行充分學習，并對戰場電磁態勢進行判斷與評估；“D”表示根據判斷與評估結果進行決策；“A”表示根據決策結果執行相應措施。”感知-識別-決策-行動”環模型是在實戰經驗上總結提煉的模型，掌握”感知-識別-決策-行動”環能夠根據外界環境快速調整行動策略，從而及時做出最優決策。

認知電子對抗技術是認知原理和”感知-識別-決策-行動”環模型在電子對抗領域的最新應用。雖然目前還沒有關于認知電子對抗的公認標準定義，但其應具備的基本能力和內容是顯而易見的，即能夠通過先驗知識以及自主學習來感知環境及威脅信息，并自適應調整系統參數及對抗策略的閉環系統。對于一個具備完整“感知-識別-決策-行動”循環的認知電子對抗系統而言，應該包含4部分功能[47-48]：認知偵察功能、自適應優化功能、在線評估和策略調整功能以及動態知識存儲功能，其組成框圖如圖3所示。

圖3 認知電子對抗系統組成框圖Fig.3 Block diagram of cognitive electronic countermeasure system

相比于傳統電子對抗系統，閉環反饋結構和智能是認知對抗系統獨有的特性，也是支撐其認知對抗功能的核心。認知電子對抗系統實現了從信息感知到行及再感知的循環過程，當環境信息發生變化時，系統會感知環境的變化并調整相應的對抗措施，由于閉環反饋機制的引入，系統會對對抗效果進行實時檢測與評估，并且判斷系統當前對抗措施是否最優，從而對當前的對抗策略進行自適應調整和優化。認知電子對抗技術的智能反映在感知、策略選擇、決策等各個環節，其本質在于系統能夠主動學習環境信息，并根據環境信息的變化調整對抗策略，選擇最優化波形和參數。

2 無線電引信認知抗干擾模型

2.1 無線電引信工作特性分析

無線電引信一般由發火控制系統、爆炸序列、安全系統和能源裝置4個部分組成[1-2]，其原理框圖如圖4所示。

圖4 無線電引信原理框圖Fig.4 The processing digram of radio fuze

相較于常規認知抗干擾系統，無線電引信認知抗干擾系統存在以下特點：

1) 因為無線電引信工作在高速彈載平臺，考慮到實際彈目交會速度，引信輸出有效目標信號的持續時間可能僅為毫秒級，因此其信號處理電路需要有極高的實時性，要求其認知抗干擾系統能夠快速識別目標與干擾信號。

2) 由于引信工作任務的特殊性，為了保障引信安全與作用可靠性，其工作時間通常不到數秒，因此可用于感知并學習的信號時長較短，這就要求無線電引信認知抗干擾系統能夠在樣本有限的情況下進行高效的學習。

3) 在無線電引信工作過程中，其所處環境和接收信噪比等因素會發生變化，因此其認知抗干擾系統參數需要根據接收信號的變化，在短時間內完成快速自適應與優化，從而保持良好的抗干擾效果。

4) 由于引信適配在彈體上，空間受彈體型號、樣式等限制，軟硬件資源有限，無線電引信認知抗干擾系統需要降低復雜度以減少對平臺資源的占用量。

2.2 無線電引信信息型干擾環境分析

信息型干擾具有干擾功率較小、運行成本較低等優點，是無線電引信電磁干擾環境的關鍵組成部分，也是長期以來無線電引信干擾的主要形式。一旦引信受到干擾，容易出現誤啟動狀況，進而嚴重降低彈藥武器系統毀傷效能。因此，分析無線電引信面臨的信息型干擾環境，是研究無線電引信認知抗干擾技術的前提，只有明晰干擾環境，才能制定針對性的抗干擾策略。

以對地目標和地面干擾機為例，引信、目標、干擾的空間作用關系如圖5所示。

圖5 干擾機、引信及目標空間作用關系Fig.5 Spatial interaction between jammer, fuze and target

無線電引信面臨的信息型干擾主要分為壓制式干擾和欺騙式干擾[1-4]。壓制式干擾通過用噪聲或者類噪聲的干擾信號，大幅降低引信接收機接收信噪比，阻礙引信檢測目標信息，使引信產生誤啟動或者不作用的情況。按照信號和調制樣式，壓制式干擾可分為噪聲類干擾和周期調制類干擾，典型的壓制式干擾信號如表1所示。

表1 典型壓制式干擾信號Tab.1 Typical oppresive jamming signal

噪聲類干擾是最先被應用的壓制式干擾樣式，噪聲類干擾主要對引信進行信噪比壓制，降低引信接收機信號檢測能力[1-3]。相較于噪聲類干擾，周期調制類干擾的信號帶寬更窄、能量更集中，與引信信號頻率更接近。調制信號對載波進行調制后，能夠產生類似目標回波信號的干擾信號，因此，與噪聲類干擾相比，周期類調制干擾的干擾效率更高、干擾效果更好。隨著直接數字合成(DDS)技術的發展，基于DDS頻率引導的壓制式干擾能夠產生帶寬大、頻率精度高、頻譜純凈、穩定性好的壓制式干擾信號，其干擾信號頻率引導精度高，能夠準確瞄準引信接收機帶寬，可穩定產生各種調制樣式的靈巧式壓制干擾信號，大幅提高了壓制式干擾對無線電引信的干擾效果。

欺騙式干擾最主要的干擾形式是轉發式，轉發式干擾通過對信號的調制及轉發從而對引信產生距離欺騙、速度欺騙、方位欺騙等[1-3]。此類信號與引信發射信號具有較強相關性，能夠對引信產生很強的欺騙性效果，使引信誤啟動概率明顯增加。隨著數字射頻存儲(DRFM)技術的發展，DRFM干擾機從最初的窄帶、低相位量化精度干擾信號發展到如今的寬帶、高相位量化精度干擾信號，以DRFM技術為基礎的轉發式干擾成為了欺騙式干擾的主要類型，對無線電引信的干擾效果和威脅大幅提升。

綜上所述，無線電引信主要面臨的信息型威脅為：1) DDS頻率引導式壓制干擾；2) DRFM轉發式欺騙干擾。無線電引信認知抗干擾系統應具備有效對抗這兩類信息型干擾的能力，并在不同干擾環境下，能夠有效識別目標回波與干擾信號，保障引信的正常作用。

2.3 無線電引信認知抗干擾理論模型

在明晰了認知電子抗干擾技術和無線電引信工作原理、工作特性及干擾環境后，本節提出無線電引信認知抗干擾模型，分析無線電引信認知抗干擾模型各模塊功能及工作流程，為提高無線電引信抗干擾性能提供了理論支撐。

基于認知原理的無線電引信抗信息型干擾模型分為信號感知模塊、自適應優化模塊、抗干擾效能評估及動態抗干擾策略調度和動態知識庫4個模塊，包含多種抗干擾策略，能夠根據環境、干擾和目標信息的變化動態調整抗干擾策略，如圖6所示。

圖6 無線電引信認知抗干擾模型Fig.6 Cognitive anti-jamming model of radio fuze

無線電引信認知抗干擾模型信號感知模塊能夠對環境中目標和干擾信息進行偵察與分選，通過對待測信號不斷感知，獲取信號關鍵參數及特征，從而完成對目標與干擾信號的認知與識別。

自適應優化模塊根據信號感知模塊輸出結果，學習環境中目標和干擾信號特征與參數的變化，從而自適應優化和調整抗干擾策略參數。通過對工作過程中的目標與干擾信號特征參數提取，在線學習輸入信號的特征空間，并根據特征空間的變化自適應調整分類決策模型，形成具備反饋功能的閉環抗干擾系統，從而保持良好的抗干擾效果。

抗干擾效能評估及動態抗干擾策略調度根據各抗干擾策略通道輸出結果對每種抗干擾策略效果進行動態評估，無線電引信認知抗干擾模型抗干擾效能評估的對象包含每個抗干擾策略通道的輸出結果。根據每個抗干擾策略通道輸出的結果進行抗干擾效能評估，從而完成對抗干擾策略的動態調度，實現在不同干擾環境下無線電引信抗干擾策略的最優化選擇。

動態知識庫負責對先驗信號樣本特征及參數進行存儲，并根據目標與干擾信號特征與參數的變化及時更新數據庫，另外，抗干擾策略參數自適應優化結果及抗干擾策略動態調整結果也會被記錄在知識庫中，從而為后續類似情況下的快速決策與自適應調整提供支持。

為了提高無線電引信認知抗干擾模型工作實時性，采用“線下訓練”和“線上優化與決策”工作模式，如圖7所示。在線下訓練階段，將樣本數據輸入信號感知模塊進行學習與訓練，并對信號與感知模塊學習與訓練結果進行抗干擾效能評估，根據抗干擾效能評估結果得到動態抗干擾策略決策模型，為線上動態決策提供支持；在線上優化與決策階段，引信接收到信號后，信號感知模塊能夠感知信號特征變化，并在自適應優化模塊中對信號感知模塊參數進行自適應優化調整，從而保證信號感知結果的準確性；最后，依據信號感知結果進行動態決策，通過衡量不同抗干擾策略的抗干擾效果，輸出最優抗干擾策略，從而使無線電引信抗干擾性能最優化。

圖7 無線電引信認知抗干擾模型線上線下工作模式Fig.7 Online and offline working mode of cognitive anti-jamming model of radio fuze

通過上述工作模式，能夠在保證認知抗干擾模型滿足無線電引信實時性要求的前提下，增強無線電引信對不同環境、目標和干擾環境的適應性，顯著提高無線電引信抗干擾能力。

3 無線電引信認知抗干擾關鍵技術分析

3.1 信號感知模塊關鍵技術

信號的感知是指從環境中對信號進行檢測、處理以及目標特征、行為的辨識，進而判斷威脅源的狀態、行為以及威脅程度。具體到無線電引信認知抗干擾系統中，信號感知是對無線電引信工作環境中目標與干擾信號進行檢測、處理、特征提取與識別的過程。

隨著機器學習理論的發展，模式識別技術被越來越多地應用在目標的識別和分類中，包括貝葉斯分類法、近鄰法、聚類法、神經網絡、支持向量機方法等。通過這些機器學習算法對信號特征進行學習，建立分類決策模型，完成對信號的分類識別。常規的機器學習算法需要對大量樣本進行學習以保證決策模型的穩定性和可靠性，然而，受到應用環境和現實因素限制，無線電引信認知抗干擾系統所面臨的是一種“小樣本空間”信號，對于各種目標以及可能存在威脅的輻射源信號，認知電子抗干擾系統難以采集足夠的有用信號樣本，這也是目前機器學習在無線電引信認知抗干擾系統中應用的一個難點[10]。另外，由于外界信號的不確定性較強，引信抗干擾系統可能會出現測量誤差大或難以測量信號完整參數的狀況，這就導致了系統構建的信號特征空間可能出現殘缺或不完整的現象。因此需要進一步提升機器學習算法在無線電引信認知抗干擾系統中的適應性，從而應對上述存在的問題。

此外，無線電引信認知抗干擾系統對系統信號感知實時性要求很高，如何快速從環境中獲取有用信號參數和特征是提高認知電子抗干擾系統效能的關鍵。為了提高信號感知實時性，可以從以下幾個方面進行考慮：

1) 需要對機器學習算法進行調整與改進，使之適應無線電引信認知抗干擾系統；

2) 需要適當選取信號特征參數，降低信號特征參數提取復雜度，減少特征提取運算時間；此外，可以通過線下樣本訓練出合適的算法模型，在實際工作過程中僅需利用訓練得到的模型便可快速對信號進行分選和識別，提高無線電引信認知抗干擾系統的信號感知效率。

護理垂直管理下的“1+N”護理單元運行模式及效果…………………………………王瑞麗，巢 娜，蔡德芳（83）

3.2 自適應優化模塊關鍵技術

自適應優化技術能夠根據感知環境信息的變化從而對系統抗干擾策略參數進行自適應優化，是無線電引信認知抗干擾技術的關鍵技術之一。抗干擾策略參數的優化包括對信號特征參數提取的優化、對發射波形的優化以及對系統決策模型參數的優化。

信號特征參數提取是信號識別的重要部分，然而在復雜多變的電磁環境下，目標與干擾信號特性可能會發生變化，提取信號相應參數的難度也會變化。若當前用提取的目標與干擾信號特征參數無法滿足區分目標與干擾信號要求時，或是當前采用的特征參數難以準確提取時，則需要對當前特征參數進行調整，選擇當前環境下更有區分度、更易于準確提取的信號特征參數，從而確保目標與干擾信號特征空間的可識別性。

當無線電引信認知抗干擾系統信號特征參數與發射波形發生變化時，先驗的決策模型可能會面臨準確率下降甚至失效的問題。此時，需要對系統決策模型參數進行調整和優化，從而適應特征與波形變化下的決策可靠性與決策效率，以面對復雜多變的現代戰場電磁環境。

由于無線電引信認知抗干擾系統對實時性的要求和資源的限制，自適應優化算法需要簡潔高效，這對發射波形優化、決策模型參數調整等算法復雜度提出了很高的要求，必須研究傳統優化算法改進方法，提升算法效率和收斂能力，降低優化算法系統資源占用率。

3.3 抗干擾效能評估與動態抗干擾策略調度模塊關鍵技術

對于一個無線電引信認知抗干擾系統，其抗干擾效能評估的內涵是對系統所采取的抗干擾措施產生的效果進行評估，并且根據評估的結果對當前抗干擾策略進行調整，制定最優的抗干擾策略，提高系統抗干擾能力。

目前，抗干擾效能評估準則主要包括功率準則、概率準則、效率準則等。這些準則都是建立在雙方合作的基礎上，即干擾方的工作狀態和參數是可監測的，并且被干擾方能夠直接獲取這些信息，從而決定當前抗干擾措施在提高干擾功率、降低被截獲概率以及提升抗干擾效率上的表現。但是對于電子對抗實際工作場景來說，對抗雙方合作是不現實的，電子抗干擾系統不可能直接獲取干擾系統的狀態和參數，因此，認知電子抗干擾系統需要從抗干擾角度進行抗干擾效能評估，主要通過對采取抗干擾措施前后系統自身目標識別率和抗干擾效果的監測來完成。

在系統對當前策略抗干擾效能評估完成后，需要結合系統自身抗干擾策略知識庫，充分考慮系統的軟件和硬件資源，并在此基礎上對系統抗干擾策略進行選擇與調整，對調整后的策略抗干擾效果繼續進行實時監測與評估，進而根據檢測與評估結果選擇后續的抗干擾策略。

此外，無線電引信認知抗干擾系統同樣對響應的實時性要求較高，因此評估和優化算法必須能夠滿足對復雜電磁環境變化的快速適應，從而及時地對抗干擾策略進行調整。

3.4 動態知識庫模塊關鍵技術

在無線電引信認知抗干擾系統中，動態知識庫主要由目標與干擾信號特征參數庫和系統抗干擾策略及參數優化庫組成。目標與干擾信號特征參數庫對先驗的目標信號和干擾信號特征參數與未知的信號特征參數進行存儲與記錄，以便為待測信號的分類和識別提供依據。動態知識庫技術能夠為無線電引信認知抗干擾系統提供快速、準確的數據和信息，是整個無線電引信認知抗干擾系統的關鍵技術支撐。

動態知識庫需要具備的一個重要功能是知識庫的更新，對于認知電子抗干擾信號的每一次信號感知結果、策略調整結果、參數優化結果進行記錄，并更新已有的知識庫，從而在后續抗干擾過程中能夠提供最新的數據支持。

4 結束語

本文總結了無線電引信的工作環境與抗干擾設計發展現狀，介紹了基于“感知-識別-決策-行動”循環的認知電子對抗模型和認知電子對抗系統工作原理及技術。結合無線電引信工作特性與其面臨的干擾環境，明確認知抗干擾技術在無線電引信上應用的約束條件。在此基礎上，針對無線電引信認知水平低、抗干擾能力不足的問題，提出無線電引信認知抗干擾理論模型，為無線電引信認知抗干擾設計奠定了理論基礎。