万字长文《对抗雷达系统的电子战综述》

电磁频谱正逐渐成为军事应用中的第六大作战域，对无线通信与遥感探测至关重要。由于电磁频谱需求激增，该领域日益呈现争夺激烈、拥塞加剧、受限增多与共享共用的特征。不断演变的威胁、条令与战术正驱动作战领域的重大技术进步。电子战或电磁战产品需通过利用工业4.0、人工智能、射频直接采样、射频系统芯片及超宽带天线阵列等技术进步保持发展同步。这些趋势要求电子战产品在连贯的业务-产品-技术战略支撑下开展技术密集型创新。本文采用整合定量文献计量与专利计量分析的全新方法，结合对电子战架构、电子攻击算法与电子支援算法的质性评估，系统评述针对雷达系统的电子战技术进展。此为该方法首次被应用于系统评估针对雷达系统的电子战领域研究出版物与技术创新格局。本文按军事领域分类呈现针对雷达的电子战系统类型及其在现代战场中的角色，并附典型职能与真实案例。通过综合定量与定性洞察，本文勾勒出概念化的下一代电子战架构及实现该架构的技术路线图，可供研究人员指导创新性电子战技术与方法开发，并为电子战从业者提供系统设计、作战部署与能力增强的参考依据。

本文采用整合定量文献计量与专利计量分析的全新方法，结合对电子战架构的质性评估，系统评述针对雷达系统的电子战技术进展。通过综合这些洞察，本文勾勒出概念化的下一代电子战架构及实现该架构的技术路线图，以供研究人员与从业者指导未来研究、创新与系统开发。

电磁频谱对无线通信与遥感探测至关重要。电子战或电磁战领域涉及在军事背景下进攻性或防御性使用电磁频谱，军队借此执行包括利用电磁频谱获取优势的维和等任务[1][2]。电磁频谱是正在发展的第六大军事领域，作为作战空间为获得先进技术优势提供可能。因此，电子战产品必须根据战场趋势快速发展，以保持在所有作战域中的有效性[3]。

涵盖工业4.0的第四次工业革命正推动人工智能与智能制造等技术的飞速进步[4]。此外，部分学者提出工业5.0概念，强调人类与机器人作为协作伙伴而非竞争对手的深度融合[5]。工业革命历来是军事革命的前兆。设想的未来战场将由高度互联的"军事物联网"构成，面向原型化战争与快速决策[6]。

相应地，这些趋势要求电子战产品开展技术密集型创新，并以战略为支撑实现动态敏捷的连贯业务-产品-技术战略，从而 leverage 技术创新。技术战略采用技术预测与技术路线图等框架，这些框架受益于对针对雷达系统的电子战领域研究出版物与技术创新格局的评估[6][7]。

本文通过采用整合定量文献计量与专利计量分析的全新方法，结合利用公开域信息对电子战架构、电子攻击算法与电子支援算法的质性评估，提出针对雷达系统的电子战尖端技术。按军事领域分类呈现针对雷达的电子战系统类型及其在现代战场中的角色，并附典型职能与真实案例。通过融合系统工程与技术路线规划方法综合定量与定性洞察，勾勒出概念化的下一代电子战架构及技术路线图。

第二节所述近期研究在接收机架构、基于人工智能的信号处理与雷达干扰策略等特定领域提供了宝贵见解，但通常仅单独考察这些方面。本研究在此基础上整合定量（文献计量与专利计量分析）与定性（电子战系统架构与算法评估）方法论。通过系统关联研究出版物、技术创新与系统级电子战演进，该方法为针对雷达系统的电子战能力发展提供了结构化、数据驱动的视角。由此产生的概念化下一代电子战架构与技术路线图通过综合学术与技术趋势形成统一分析，提供了超越既往研究的战略方向。

本研究完全依赖开源数据，不涉及机密军事研究或专有开发。虽然公开文献提供宝贵见解，但需承认受限开发可能引入未公开的额外能力。为说明此局限，我们强调本文讨论的趋势与技术进步仅代表公开域可获取的电子战研究部分。此排除不影响研究结果有效性，但凸显作战环境中开展补充性机密研究的必要性。

本文组织结构如下：第二节反思相关研究，第三节描述研究方法与界定范围，第四节阐述文献计量分析，第五节阐述专利计量分析，第六节呈现聚类分析，第七节提出电子战系统类型分类学，第八节描述电子战系统架构趋势，第九节描述电子战算法趋势，第十节提出概念化下一代电子战架构与路线图，第十一节总结全文。本文聚焦利用公开域信息的技术层面，重点探讨针对雷达的电子战。

电子战在现代战场中的作用

电子技术与电磁频谱构成现代传感器、通信及武器系统的基础，这些技术应用于无线电通信与雷达系统等设备，从而提升遥感能力、态势感知与武器系统性能[19]。传统电子战观点往往具有被动性，其焦点在于针对特定传感器、通信及武器系统的出现而开发电子支援与电子攻击能力。

电磁频谱日益被视为继陆、海、空、天、网络之后的第六大军事领域，并作为提供先进技术优势可能性的战场[3]。现代战场中，趋向采用更主动的方式夺取电磁频谱优势——即在时空维度上对电磁频谱的主导权与机动能力[20]。

将电磁频谱视为独立领域并力争获得其优势，可实现更优的态势感知、先发制人的反制措施及整体更强的作战灵活性。这一现代视角反映出保持领先于对手的必要性——这些对手可能利用频谱实现雷达或武器系统之外的多种用途[1]。

虽全面评估现代战场超出本文范围，但我们将聚焦影响电子战系统的关键技术特征。

为系统阐述现代战场中电子战系统针对雷达的作用，我们进行了分类学梳理，结果呈现在表1中。电子战系统类型按军事领域划分，并附有其典型角色描述及实际案例。

电子战在空海力量的进攻、防御与情报收集行动中仍至关重要[21]。雷达告警接收机、电子支援措施与电子情报系统均执行射频环境监视，但针对不同目的、规模、范围与节奏进行优化。通常，雷达告警接收机提供雷达威胁即时告警，电子支援措施系统覆盖更广的射频辐射（包括雷达信号）以支持态势感知，而电子情报系统专注于从射频辐射中收集情报[21]。进一步区分而言，雷达告警接收机的节奏可视为即时响应；电子支援措施常被描述为战术级，聚焦当前作战区域的局部威胁以支持军事任务中的战术决策；而电子情报则被视为战略级，专注于在更大地域范围、更长时间内收集威胁电子活动情报以支持战略决策。然而，多个实例表明界限往往模糊——许多电子战系统能同时实现多种功能，导致混合形态出现：现代雷达告警接收机能执行电子支援措施级分析，而战术电子支援措施系统则兼具电子支援与电子情报功能。

电子战系统通过多种自防护类型增强空海平台应对雷达制导威胁的生存能力，包括机载电子攻击/电子对抗、电子攻击/电子对抗自防护吊舱、箔条、拖曳式与消耗性诱饵——这些常集成于综合防御辅助套件或海军电子战套件中。电子战系统亦用于进攻行动，如压制敌防空与打击任务，采用大功率电子攻击/电子对抗进攻吊舱实施伴随与防区外干扰。进攻性电子战的新兴趋势是使用可部署的空射进攻性诱饵配合抵近干扰以压制欺骗雷达系统。空基电子战系统传统载于有人平台，当前趋势是开发适用于自主航空器的变体[26]。

陆基电子战系统可归为两大类型：第一类是搭载于装甲战车的雷达电子支援措施系统，设计用于前沿作战中对抗空中与地面雷达威胁的战术应用[27][28]。第二类是多功能电子战系统的新兴趋势，通常搭载于军用卡车或集装箱，部署于防区外行动，设计用于对抗多种雷达威胁（包括火控雷达、搜索雷达、机载预警传感器及合成孔径雷达），以实现态势感知、自防护、区域防护与压制敌防空目的[29][30]。这些多功能电子战系统通常采用高等效各向辐射功率的有源电子扫描阵列应对多威胁交战，配备高精度测向与高灵敏度监视阵列，在时域、空域与频域实现高截获概率。雷达在先进驾驶辅助系统中的运用近期被证实极易受干扰，这可能推动未来作战电子战系统的开发利用[31]。

天基传感器在民用与军事应用中激增，因此天基力量普遍被视为成功执行军事行动的关键[25][32]。天基遥感包括电子情报——通过单颗卫星或增强型星座定位收集地面雷达辐射信号进行分析，以提供态势感知[33][34]。尽管天基遥感已存在半个世纪，但近期趋势转向太空武器化。虽无公开确认的系统，但军事分析家推测卫星目标指示系统与雷达电子对抗/电子攻击载荷正处于研发中[25]。

网络电磁活动指“跨电磁环境与网络空间规划、同步与协调进攻、防御及赋能行动，以统一努力在网络空间与电磁频谱内及通过其投送力量”[20][23]。某种意义上，网络电磁活动可视为信息战元能力——它构建于电子战与网络能力基础之上。协调网络与频谱行动的工具正在开发或提案中[35][36]。此外，空基与面基系统实施跨频谱与网络的协同监视或协同攻击成为新兴趋势，需注意许多雷达系统依赖无线通信网络（多基地配置中雷达间通信或指挥控制系统）以有效运作[37]。

迄今所述的电子战对抗措施可视为软杀伤手段——它们通过拒止、降级或破坏雷达系统功能而非物理摧毁实现效果。基于定向能的电子战系统采用硬杀伤手段，使用高功率微波与高能激光瘫痪或摧毁雷达系统，目前正处于作战部署测试阶段[38]。现代高功率微波系统提供非动能攻击，利用有源电子扫描阵列与氮化镓射频功率放大器，相比传统动能攻击具备电子波束转向能力与更低单次发射成本的优势[38]。

电子战系统与能力的进步与普及需以跨域支援性电子战系统与工具为支撑。当前与新兴无线业务驱动高速数据需求激增，要求电磁频谱带宽，从而导致电磁频谱呈现争夺激烈、拥塞加剧、受限增多与共享共用的特征[39]。电磁频谱环境的动态复杂性正推动联合电磁频谱作战概念——即通过电磁战管理协调运用电磁频谱与电子战[40]。电磁战管理至关重要，因为频谱共享会带来有意与无意干扰风险，例如5G发射机导致雷达飞机高度表出现异常低空告警[41]。电子战系统的软件定义与可编程特性提升了作战电子战支援的重要性，涵盖任务前协同规划、任务中态势感知及任务后复盘分析（适用于作战与训练任务），这些功能由电子战任务支援系统实现[42][43]。建模与仿真系统在不同范围与细节层级提供支持：从军事战役级的兵棋推演，到参数级的战术交战模拟，乃至信号级的电子情报分析[44][45][46][47]。雷达与电子战系统及其操作员的训练与试验鉴定在现代战场难以复现，因此需在受控实验室条件或室外电子战靶场中，通过实况、虚拟与构造环境模拟雷达、目标、杂波及对抗措施[48][49][50][51]。

电子战系统架构

系统架构定义为“体现在其元素、关系及设计演进原则中的系统在其环境下的基本概念或属性”[52]。本节将论述电子战系统架构的进展，后续章节将详细阐述电子战方法与算法。

电子战系统架构需支持应对快速演进之敌方雷达与武器系统的多样化任务[53]。现代雷达系统利用有源电子扫描阵列技术进步，包括数字阵列、基于人工智能的先进信号处理及复杂敏捷波形、模式与波束扫描方法。现有多种雷达类型，包括多基地雷达、多功能雷达、无源雷达、毫米波雷达、三维雷达、先进驾驶辅助系统雷达与合成孔径雷达，要求电子战系统架构覆盖0.5 GHz至40 GHz的宽广频谱范围，有时甚至需超越此限[54][55]。

多功能电子战系统

历史上，由接收机执行的电子支援与由干扰机执行的电子攻击一直呈“烟囱式”隔离状态。现代趋势朝向多功能电子战系统发展，其将电子支援与电子攻击功能结合，并兼顾电子防护考量（如己方系统特征）。此类系统在文献中亦被称为侦察干扰一体化架构。为实现高截获概率的电子支援，需要宽广的空间与频率覆盖，并结合高等效各向辐射功率的精确干扰以实施电子攻击[56]。

最常用的电子战接收机与发射机架构一直是超外差接收机——其利用混频将接收信号转换为固定中频后进行采样（发射机则逆向处理）[56]。在此架构中，采样器与处理器的瞬时带宽常为电子战系统整体工作频率范围子集，因此接收机搜索策略成为重要考量。接收机搜索策略已从线性扫描演进为基于先验信息的优化搜索模式。新近采用随机化低秩稀疏分解算法（即GoDec算法）实现在无先验信息条件下优化搜索策略。

直接射频采样

现代趋势是通过采用片上系统技术的直接射频采样系统使采样更贴近天线。直接射频采样收发架构从模拟变频与滤波[3]转向数字变频与滤波[57][58]。常用设备包括AMD赛灵思射频系统芯片、英特尔Agilex直接射频系列现场可编程门阵列及JARIET射频采样数据转换器[57][59][60]。目前可实现64 GSps采样率与32 GHz瞬时带宽。这些器件使多功能电子战系统具备小尺寸、轻重量、低功耗与低成本特性，支持直接射频数字接收机与数字射频存储器应用。采用直接射频采样的宽带电子战系统兴起，推动频率信道化处理——传统由射频模拟组件执行的功能现通过多种数字滤波器组实现，包括“多相滤波器组”、“完全重构滤波器组”及“基于频率响应掩蔽的滤波器组”[61][62]。

同时收发技术

在执行电子支援与电子攻击的系统中，实现同时收发有利于维持高截获概率并最小化回看需求。物理隔离收发天线、智能功率控制与极化分集是常用方法，可统称为无源自干扰抵消技术[63]。在空间受限应用中，无源方法可能不足或不切实际——某些情况下需实现超过100分贝的自干扰抑制，此时通常需采用有源自干扰抵消技术[64]。文献[64]阐述了有源方法的理论极限，如抵消信号幅相失配、采样器量化与本振相位抖动。基于环行器的模拟抵消与基于核最小均方算法的数字抵消相结合的有源方法可实现45分贝抑制[64]。在射频暗室中使用复制天线进行有源自干扰抵消（旨在消除发射信号）可实现65分贝隔离度[63]。若接收机未饱和，还可通过数字方法进一步增强自干扰抵消——例如采用基于线性调频与二进制相移键控信号训练的深度神经网络，可实现26分贝抑制[65]。

认知电子战

电磁频谱日益呈现争夺激烈、拥塞加剧、受限增多与共享共用的特征，加之雷达系统高度自适应与敏捷，迫切需要更智能的电子战系统。趋势正从行为基于当前条件变化的自适应电子战系统，转向通过环境感知实现学习并通常在秒级内改变决策方式的认知电子战系统[66]。文献[67]提出有用框架：从传统电子战到认知电子战的转变应视为连续谱而非离散点。在此框架中，传统电子战系统使用电子支援对已知信号分类识别，然后基于数据库选择电子攻击响应；认知电子战系统利用人工智能提升认知功能层级，以应对未知条件、任务感知决策与意图驱动态势评估。传统电子战系统依赖离散组件技术进步积累；当前电子战系统可称为自适应电子战系统，其利用现场可编程门阵列与软件定义无线电技术进步增强响应感知环境能力；未来，直接射频采样、宽带有源电子扫描阵列与人工智能进步将催生能够持续学习变得更智能的认知电子战系统。

多项认知电子战研发计划已展开，包括国防高级研究计划局的“自适应电子战行为学习”、“极端射频频谱条件下通信”、“射频机器学习系统”与“自适应雷达对抗”项目。近期，空军研究实验室宣布“Kaiju项目”以开发基于自主人工智能/机器学习的电子战[55]。

文献提出的认知电子战架构利用人工智能（机器学习与深度学习）实现自主决策，通常在学习功能中同时包含电子支援与电子攻击[55][68]。文献[55]采用基于深度学习的贝叶斯卷积网络执行电子支援，模糊逻辑执行电子攻击决策。文献[69]理论上提出基于智能体深度强化学习的自主航空器认知电子支援方法，并通过名为“Scouter”的三维仿真验证。文献[70]提出自主航空器群场景——使用基于“多智能体多动作DeLighT基线变换器”强化学习方法的多功能分布式电子战载荷，用于复合动作空间决策任务。文献[66]提出认知电子战系统及其相关学习过程的试验鉴定考量，作者主张应持续验证学习过程而非仅在开发结束时验证已学习系统。

多功能射频系统

除多功能电子战系统趋势外，多传感器融合与多功能射频系统是两大新兴概念。多传感器融合实例如：用无源电子支援增强有源雷达以应对多普勒盲区挑战[71]；结合无源雷达与无源发射器跟踪[72]。无源雷达（亦称无源相干定位）依赖机会照射源（如调频广播或数字电视发射机），通过关联发射机直达信号与目标反射信号（表皮回波）测量双基地距离与多普勒频移。无源发射器跟踪依赖目标发射器（如雷达、通信或导航），可采用到达角、到达时差或到达频差进行目标检测与定位。实践证明结合无源雷达与无源发射器跟踪可增强目标检测、定位及潜在分类的性能与鲁棒性[72]。

多功能射频系统可视为多功能电子战与多传感器融合的进阶——其将多种射频功能（如雷达、通信与电子战）集成于单一系统乃至共享天线孔径。“CROWN项目”与“开放相控阵项目”即为此类系统范例[73][74]。“CROWN项目”需开发覆盖2-40 GHz的宽带多功能射频有源电子扫描阵列，旨在取代三种独立系统：X波段雷达有源电子扫描阵列、宽带电子战天线与中带宽战术数据链通信天线，从而降低尺寸重量功耗成本与平台特征[73]。该项目将极大工作频段划分为低频段（2-10 GHz）、中频段（10-18 GHz）与高频段（18-40 GHz），正研发支持直接射频采样与波束成形的收发模块。关键挑战包括资源管理、数字波束成形的单元级数字化及宽带天线[73]。文献[75]提出类似项目：采用8×8宽带紧耦合阵列天线，通过三维堆叠集成封装覆盖2-18 GHz并实现60度离轴扫描，其可重构射频层后接直接射频采样与基于中央处理器、数字信号处理器及现场可编程门阵列的异构处理[75]。

电子战系统架构常需支持原始I/Q样本或测量脉冲描述字数据存储以供离线分析[76]。文献[76]提出流线化信号与数据分析方法，强调多源数据格式标准化等关键挑战。

宽带天线

宽带电子扫描相控阵是电子战系统关键技术。紧耦合阵列重要性日益提升——该类系统故意利用单元间互耦合（如偶极子、蝶形与维瓦尔第单元）以实现更宽带宽[77]。

例如，文献[77]提出10-40 GHz工作的8×8维瓦尔第天线单元阵列并采用稀疏阵列。维瓦尔第天线单元因紧凑尺寸（工作于5-20 GHz）被广泛研究，其带状线馈电缝隙加载“平衡对跖维瓦尔第天线”适用于相控阵系统电子战应用[78]。紧耦合阵列可设计为平面偶极子形式，并可采用单极化、双极化或斜极化——如文献[79]提出斜极化8-12 GHz扫描达60度设计。另一种基于榕树天线单元的斜极化紧耦合阵列采用16×16阵列工作于2-6 GHz并实现±45度扫描[80]。文献[81]提出双极化2×2阵列工作于6-18 GHz且增益超6.5 dBi。紧耦合阵列亦可构建为平面阵列[82]。

电子支援应用需频率无关单向平面天线（如腔背螺旋天线）[83]。螺旋天线属圆极化，近期多次尝试实现双极化弯曲天线[84]（工作于2-18 GHz）与四臂弯曲天线[85]（工作于0.45-6 GHz）。文献[86]展示多倍频带宽带小型化“印刷对数周期偶极阵列”——仿真性能为1.5-33 GHz工作且增益超8.8 dBi。波纹喇叭可实现30分贝交叉极化隔离度高增益，适用于交叉极化干扰[87]。

人工设计超材料（具有天然材料罕见特性）亦用于电子战天线。文献[88]将超材料混合反射器应用于“四臂对数周期”齿状天线。

射频组件

尽管直接射频采样技术进步，滤波器、低噪声放大器、混频器、功率放大器与衰减器等射频组件仍是电子战系统波束成形、信号调理、收发模块与频率转换的关键技术。氮化镓“单片微波集成电路”/“射频集成电路”因高工作频率、宽瞬时带宽与大功率成为射频组件主导技术[89]。

文献[89]采用140纳米氮化镓高电子迁移率晶体管工艺节点演示4-40 GHz射频功率放大器（射频功率达40瓦）。文献[90]演示800瓦氮化镓电源调制器以增强宽带射频功率放大器效率。

多项接收机前端（含低噪声放大器）已采用氮化镓开发[91]。例如8-12 GHz低噪声放大器（平均噪声系数1.5分贝，增益18分贝）[92]。文献[93]演示6-18 GHz低噪声放大器（噪声系数2分贝，增益25.4分贝）。文献[91]与[94]演示快速调谐（低于10毫秒）氮化镓接收机——其能处理高输入功率（传统因强干扰存在需限幅器）。

收发模块中的实时延迟器件是宽带电子扫描相控阵关键组件——其克服频率相关波束斜视[95]。文献[95]展示八通道单片微波集成电路/射频集成电路实时延迟器件（步进2皮秒，最大延迟508皮秒），适用于32单元阵列。文献[96]演示氮化镓八通道收发模块（覆盖1-6 GHz，连续输出功率38分贝毫瓦，切换时间优于100纳秒）。

经典超外差接收机架构仍广泛使用——甚至用于立方卫星（一类纳卫星）等新兴电子战应用[97][98][99]。瞬时测频设备仍用于雷达告警接收机与自防护干扰等需快速频率测量的场景[100]。

除模拟射频组件外，另有真空电子器件与基于光子学的射频系统两类重要组件。行波管与交叉场放大器等真空电子器件用于大功率放大器[101][102]。近期，因宽带与高灵敏度特性，光子学在射频电子战应用增多[103]。

文献[103]仿真六通道0.5-40 GHz光子学电子战接收机（瞬时带宽1-2 GHz）。文献[104]在实验室条件下仿真并实验演示交叉眼干扰机。其他多项传统模拟射频功能已通过光子学实现，如信道化与雷达测向[105][106]。基于光子学的射频电子战仍在成熟中，多项研究处于仿真与实验室阶段。

电子战算法

在针对雷达的多功能电子战系统中，信号转换为数字域后的典型处理步骤包括：信号检测、脉内参数估计、信号分选、脉间参数估计、发射器参数估计、发射器分类、威胁评估、干扰决策、干扰信号生成及干扰效果评估。将特定算法与这些功能步骤精确映射并非线性过程——因某些算法可能执行多步骤；反之，各处理步骤通常由多种算法构成。

信道化技术

宽带电子战系统与直接射频采样技术的发展推动传统射频滤波器组向数字信道化器转型。数字信道化器通过最小化射频级数、将频谱高效划分为可管理信道，在宽带系统中对维持高信噪比、高选择性与高灵敏度起着关键作用。其在实现有效处理与避免过度分割（可能阻碍后续信号分选与发射器分类等处理步骤）之间取得平衡。

多速率滤波器组（如多相滤波器组（PFB））因资源效率高且可部署于现场可编程门阵列与图形处理器，在电子战应用中广泛使用[107]。多相滤波器组执行分解、滤波、抽取与信道形成功能。文献[108]在较小规模的赛灵思Zynq 7000现场可编程门阵列上演示了16通道多相滤波器组（总频率带宽125 MHz）。多相滤波器组存在多种增强与改进版本，如文献[107]提出的广义多相滤波器组。

“正交镜像滤波器组”（QMFB）是另一种多速率滤波器组，主要应用于多载波通信领域，但可能逐渐应用于电子战场景。该滤波器组已被证实在现场可编程门阵列上可实现，并在信号完全重构具有优势的应用（如电子攻击）中展现价值[109][110]。

文献[61]演示了基于频率响应掩蔽的滤波器组在多功能电子战中的应用——其采用赛灵思Virtex 7现场可编程门阵列实现16通道（总频率带宽1200 MHz）的精确滤波（具有陡峭过渡特性）与近乎完全重构的优势。

基于快速傅里叶变换的信道化器与基于短时傅里叶变换的信道化器亦被用于实现信道化及后续脉内时频分析（如文献[57]在赛灵思Zynq 7000现场可编程门阵列上的演示）。

脉内信号参数估计

此处理步骤涉及脉冲检测与脉内信号参数估计以形成脉冲描述字。典型脉冲描述字包含“到达时间”、“脉冲宽度”、“载波频率”与“脉冲幅度”的估计值——通常通过时域和/或频域多种检测机制在现场可编程门阵列上实现[111][112]。文献[113]演示了在低信噪比条件下使用变点检测估计这些参数的方法。现代电子战系统可能额外估计“到达方向”、“带宽”、“脉冲波形特征”、“极化方式”与“脉内调制参数”，并增强处理信号密度、重叠信号、弱信号与连续波信号的能力[114][115]。

动态范围是电子战系统的重要考量因素，文献[116]分析了同步存在强弱信号时有限模数转换器分辨率对IQ相位误差的影响。低检测概率/低截获概率雷达信号（因发射功率较低、波形复杂与频率捷变特性）的检测面临挑战[117]。文献方法包括常结合噪声自适应阈值的能量检测，或采用“短时傅里叶变换”、“维格纳-维尔分布”与“乔伊-威廉姆斯分布”的时频检测[118]。文献[117]提出利用信号循环平稳特性的深度学习检测方法——仿真表明对脉冲宽度10微秒、信噪比-13分贝信号的检测概率达90%，但实时实现仍存挑战。文献[111]提出基于辛克滤波器组“单元平均恒虚警率检测器”的弱信号增强检测方法。一种称为“肘部信源枚举”的方法（通过“肘部估计”分离信号与噪声特征值）在仿真中实现低信噪比下的高精度性能。新兴雷达低截获概率/低检测概率技术是采用“连续发射噪声雷达技术”——其雷达发射伪随机噪声，并配以称为“双天线加相关器”的电子支援检测架构与方法（见文献[119]）。这些方法通过利用隐藏周期性（循环平稳检测）、应用弱信号自适应门限（单元平均恒虚警率）、采用统计特征分离（肘部信源枚举）与基于相关的噪声雷达检测技术（双天线加相关器）共同增强对低截获概率/低检测概率雷达的电子支援能力。

使用相位干涉测量的到达方向估计是常用方法（如文献[115]采用频率模糊解析处理应对重叠脉冲频率与相位估计的常见挑战）。基于子空间的到达方向估计算法（如“多信号分类”与“旋转不变技术信号参数估计”）已成熟应用，近期进展包括将这些算法与卷积神经网络结合用于极化估计（见文献[120]）。

脉内调制类型与参数估计（亦称自动调制分类）是该领域出版物数量最多的研究方向。典型方法是时频分析（生成时频二维图像后接各类神经网络进行调频与调相类型分类）。该方法优势之一是将信号空间转换为二维图像，故可利用适用于图像处理的机器学习/深度学习技术。

文献[121]采用基于“平滑伪维格纳-维尔分布”、“傅里叶同步压缩变换”与“希尔伯特-黄变换”的时频分析，结合轻量化卷积神经网络（称为跨尺度感知网络），在信噪比-10分贝条件下对12种调制类型实现平均98%准确率。文献采用基于乔伊-威廉姆斯分布的时频分析后接Swin Transformer，在相同信噪比下对12种调制类型实现优于95%的平均准确率。文献[122]使用时频分析分类网络尝试从显式时频分析推广该方法。文献[123]将连续小波变换后接图像处理中预训练的“MobileNet-v2网络”通过迁移学习应用于调制分类。

另一种方法是直接使用时域I/Q样本进行分类（如文献[124]采用卷积神经网络后接双向长短期记忆网络最终接深度神经网络，对8种调制类型实现超95%平均分类准确率[126]）。文献[125]演示直接使用时域I/Q样本的深度神经网络（计算复杂度更低）。近期进展包括合并信号检测与调制分类步骤的“联合检测与调制识别网络”（直接处理原始I/Q时间序列样本[126]）。

相位编码低截获概率雷达波形的脉内调制类型估计是关键活跃研究领域。文献[127]提出双向长短期记忆网络直接处理时域信号（无需时频分析），在信噪比-10至10分贝范围内对6种相位编码调制类型（巴克码、弗兰克码、P1、P2、P3、P4）实现96%平均准确率。该方法绕过特征提取等预处理，为实时电子战应用提供简洁方案。文献[128]通过短时傅里叶变换时频分析提取相位谱后接双向长短期记忆分类，在-2分贝信噪比下对相同6种调制类型实现超90%总体准确率（较基于幅度的方法有提升）。近年来Transformer深度学习架构在自然语言处理领域取得成功。文献[129]将基于短时傅里叶变换的相位谱输入全局上下文视觉Transformer，在信噪比-10分贝下对相同6种相位编码类型实现90%平均准确率（优于传统视觉Transformer与卷积神经网络）。文献[130]进一步提出三种基于Transformer的模型（视觉Transformer、邻近视觉Transformer与深度卷积神经网络），其中邻近视觉Transformer模型在信噪比-10分贝下实现超98%的最高准确率。该模型性能源于邻近注意力机制（能聚焦局部区域如特定子脉冲相位过渡）与全局上下文整合（如整体波形结构）的结合，使其更好区分调制类型间的细微差异（尤其在局部噪声可能掩盖全局模式的嘈杂条件下[130]）。

文献表明，时频分析后接机器学习分类与直接对时域I/Q样本应用机器学习分类两种方法均取得良好结果。在雷达电子战中应用深度学习的注意事项是数据可获性——雷达系统无需符合任何波形标准（不同于常遵循标准且拥有开放数据集的通信系统），故直接比较调制分类准确率具有挑战性[126][131]。

信号分选

信号分选旨在处理脉冲描述字流以形成对应不同发射器的信号轨迹。老一代电子战系统可依赖脉冲描述字与发射器描述表的模板匹配。因现代雷达系统敏捷性与电磁频谱复杂性，信号分选的典型步骤包括：基于参数的脉冲聚类、“脉冲重复间隔”分析与解交织以分离多发射器信号。

脉冲描述字聚类通常利用其参数实现，可大致分为基于信号参数（如脉冲宽度或载波频率）的聚类与基于发射器空间信息的聚类[132]。常用聚类算法包括“K均值聚类”、“基于密度的噪声应用空间聚类”与层次聚类[133][134]。因现代雷达敏捷性，基于信号参数的聚类面临挑战（这些参数可快速适应，可能导致“增量批处理”现象），故文献[132]演示了基于不可快速适应的空间信息（如到达方向与地理位置（使用分布式电子战系统时））的聚类。层次聚类近期在干扰机电磁频谱环境中演示，对比学习深度神经网络亦在聚类中得到验证[133][134]。类似脉内调制估计，文献[135]开发了脉冲描述字机器学习聚类方法——将脉冲描述字用时达时间与脉冲宽度转换为二维图像后应用深度学习算法“掩膜区域卷积神经网络”。文献[136]演示称为“子空间分解自适应密度峰值聚类”的方法（缓解了聚类初始化需先验信息与非球形聚类的常见挑战）。近期多种算法的聚类性能在使用仿真数据时通常超90%关联准确率。

仅脉冲描述字聚类通常不足以唯一关联发射器信号轨迹。基于时达时间的方法涉及利用脉冲重复间隔估计解交织后进行序列搜索以关联脉冲与信号轨迹——因现代雷达可能具有多种脉冲重复间隔类型（如固定、参差、抖动、滑变、摆动/周期（正弦波动）、驻留与切换[137][138]）而具挑战性。此外，真实环境效应（如缺失脉冲与伪脉冲）使可靠信号分选性能面临挑战[138]。基于直方图的方法是常见脉冲重复间隔估计技术（计算高效），包括“时达时间差”、“累积差直方图”与“顺序差”直方图方法[137][139]。脉冲重复间隔变换是另一类方法（如文献[139]结合基于密度的噪声应用空间聚类的聚类与改进脉冲重复间隔变换，仿真中实现超90%准确率）。机器学习方法已得到应用（包括双向长短期记忆网络、前馈神经网络、基于图像分割的深度学习与基于掩膜的深度学习网络），在仿真中实现超90%准确率[140][141][142]。

信号分选的挑战之一是许多电子战应用对延迟敏感，故分选算法需能处理小批量/小样本（如少于100个脉冲）。此外，因真实世界标注雷达数据获取困难，多数研究依赖仿真数据，故真实性能难以预测。文献[143]提出增量信号分选方法——演示基于增量基于密度的噪声应用空间聚类的聚类、增量引导算法脉冲关联与“模糊自适应共振理论”解交织的逐脉冲增量解交织。在复杂合成电磁频谱场景中的仿真性能表明其与非增量信号分选性能相当[143]。

发射器参数估计

信号分选过程产生与信号轨迹关联的解交织分组脉冲串或截获信号（理想情况下属于单个发射器或雷达）。随后通常进行发射器参数估计，内容包括天线方向图、扫描模式、脉冲串模式、频率模式、幅度特性与雷达模式。发射器参数估计有助于发射器分类、干扰决策与干扰技术生成。

雷达系统可能采用机械转动的多种扫描类型（如圆形、双扇区、单扇区、光栅、螺旋、圆锥、螺旋与波瓣切换[144]）。电子战系统可能仅截获雷达扫描周期的一部分，故天线扫描类型分类面临挑战。文献[145]基于深度学习（利用长短期记忆网络）开发天线扫描类型分类器，实现93.8%平均准确率（较基于支持向量机的传统方法有提升）。

多功能雷达日益采用电子扫描（可执行一维或二维电子扫描）。文献[146]使用“连通分量分析”并针对一维与二维电子扫描雷达进行演示。

现代多功能雷达能执行所有前述机械与电子扫描类型（通常具周期性），但也能执行非周期扫描类型（如电子扇区扫描、边扫描边跟踪与驻留切换）。非周期电子扫描的天线扫描类型估计仍是待进一步探索的领域。

现代多功能雷达高度可编程且可能具有复杂行为模式。当前雷达模式与模式变化的分类是威胁评估与干扰决策的重要输入。传统采用发射器库模板匹配，但已不足以应对现代雷达适应性[147]。文献常用方法是基于语法模型与句法建模——用称为雷达词的不同字母表示雷达脉冲串[147][148][149]。该方法用于估计未见或异常雷达模式（如文献[149]演示使用隐马尔可夫模型与长短期记忆网络（基于已知雷达模式预训练））。文献[149]也演示了无先验知识的无监督模型语法方法。文献[147]采用“卷积神经网络与门控循环单元”不仅估计雷达模式，还进一步识别雷达试图实现的更高层功能（仿真条件下超90%准确率）。例如，更高层功能可能是火控（涉及多个模式串联，如“距离分辨、单目标跟踪与多目标跟踪”[147]）。类似非增量聚类，多数已发表工作基于批处理。文献[150]展示基于“时间卷积网络”的增量雷达模式分类。该算法领域的挑战是雷达模式及相关脉冲串与脉冲描述字数据在公开文献中很少披露，故真实性能测试与验证难以进行。此外，许多研究的底层假设是脉冲串可唯一与雷达模式关联。

发射器分类与识别

发射器参数与信号轨迹（含截获脉冲描述字）有时称为模式线，通常用于执行发射器分类与识别。该处理步骤一般通过库匹配完成（使用常称为电子战库、发射器库、威胁库、雷达库或任务前数据库的数据库[151]）。发射器分类与识别常互换使用，但本文中“发射器分类”指确定发射器类别或类型的过程，“发射器识别”指关联发射器与特定实体的过程。需简要说明的是，预测雷达模型（旨在估计未来雷达辐射）的新兴领域正在出现[152]。

文献[153]展示基于库匹配的发射器分类方法（使用最优传输距离而非解交织雷达脉冲描述字与先验已知雷达发射器及参数库间的典型欧氏距离）。采用含60个发射器类别的库对3608个脉冲描述字的仿真数据集进行测试，通过对频率与脉冲宽度应用最优传输距离实现超95%发射器分类准确率[152]。

传统电子战处理链的新兴替代范式是执行多个处理步骤的机器学习算法（如文献[151]联合执行信号检测、参数估计、信号分选与发射器分类（输入频谱图数据））。该算法使用50个已知发射器库测试（16万张频谱图用于训练，4万张用于测试），在信噪比0分贝下实现超90%发射器检测概率。文献[154]演示另一种基于卷积神经网络的发射器分类算法（操作于短时傅里叶变换生成的频谱图）。文献[155]构建称为“RadChar”的合成雷达数据集（含5种雷达信号类型与512个基带雷达I/Q样本），随后用于雷达分类（采用包含多任务学习与IQ信号变换器的机器学习方法），在信噪比0分贝下实现超98%准确率。

认知电子战系统正朝向发射器识别（亦称特定发射器识别或雷达指纹识别）发展——其尝试通过利用发射器硬件特定差异（导致脉冲无意调制）进一步识别同类中的特定发射器，通常采用特征提取后接分类器[156][157]。文献[154][155]展示仅基于信号包络功率波动的特定发射器识别贝叶斯分类器方法。文献[158]提出新颖特定发射器识别方法（使用从脉冲瞬态信号能量轨迹提取的19个射频时域特征（如偏度、峰度、多项式系数）），在不同雷达模型数据集上实现超90%准确率，在相同雷达模型副本数据集上实现69%准确率（凸显脉内调制参数与无意调制参数对唯一发射器剖析的潜力）。类似地，文献[156]利用无意调制参数的包络功率波动（建模为多维复非中心卡方分布）通过贝叶斯分类器实现特定发射器识别，在10分贝信噪比下实现超95%准确率且具少样本韧性（适用于非合作环境）。

认知雷达与电子战系统均正朝向频谱共享技术发展（将影响发射器分类与识别）。例如，在带宽管理方面，文献[159]评估认知雷达技术（反应、预测、学习）与4G/5G系统频谱共享，演示了在维持雷达性能的同时最小化干扰的自适应带宽分配（其中感知-学习-规避方法在动态电磁环境中表现优异）。感知-学习-规避范式亦适用于认知电子战系统。

发射器分类因其实用性与较低计算需求在作战雷达电子战系统中广泛使用。特定发射器识别虽在唯一识别个体发射器方面前景广阔，但真实世界部署面临重大挑战且较少投入作战使用。

威胁评估

在多功能电子战系统中，一旦发射器被分类，必须执行威胁评估以确定是否实施干扰。电子战系统很少孤立运作，故威胁评估通常在网络中心战范式下由海军平台的“作战管理系统”、地面防空系统的“威胁评估武器分配”、机载平台的“飞机任务计算机”与指挥控制系统执行[160]。在独立电子战系统中，该功能可能仅利用电子支援系统可用信息与预编程库完成。通常，威胁基于多种准则的加权评估动态分配威胁值或危险值，包括威胁的固有能力、威胁目标估计与威胁接近程度[161][162]。因涉及指挥控制系统领域，这些系统与方法的完整阐述超出本文范围。

干扰决策

威胁评估的结果通常导致对多功能电子战系统中电子攻击子系统下达实施干扰的任务。雷达干扰决策算法负责选择干扰技术、确定干扰技术参数，并在频域、时域与空域调度干扰资源。文献[13]深入探讨了传统与基于机器学习的干扰决策方法。本文重点聚焦该领域近期显著进展。

传统干扰决策方法依赖库或模板匹配，使用常称为电子战库、技术库或任务前数据库的库。库通常包含每雷达模式线对应的一组推荐干扰技术。挑战之一是干扰决策通常是时间敏感操作——虽然传统方法相对简单，但也能在微秒量级实现快速决策。传统方法严重依赖通常由离线干扰技术表征提供的先验信息，具有确定性行为与实时性能的优势，但缺乏对动态环境适应性的不足。其他已考虑的方法包括基于博弈论与决策树的方法（依赖对雷达动作空间建模）[163][164]。

传统方法的进阶是将干扰决策建模为动态约束优化问题——其目标函数是威胁值或危险值的加权和最小化[161][165][166][167]。目标函数还可包含多项增强要素，如以干扰因子、功率、距离、回看与技术交互形式体现的技术效能[161][165][166][167]。为推导最优干扰技术选择集，需使用穷举搜索或元启发式优化算法（如"遗传算法"、"粒子群优化"与"鹈鹕优化算法"）搜索可能解空间[161][165][166][167]。这些算法还可能尝试优化有源电子扫描阵列电子战系统中的等效各向辐射功率，以实现称为"精确干扰"或"外科手术式干扰"的现代电子战概念（从而最小化友军误伤）[166]。此外，这些算法还可纳入干扰效果分析输出以增强适应性——如文献[167]演示：估计干扰对雷达恒虚警率的影响，并优化多假目标干扰的参数（如距离延迟与单假目标等效各向辐射功率）。此类算法计算量较传统模板匹配更大，但在现代处理硬件上仍可实现毫秒级干扰决策。

认知干扰决策是新兴研究领域，最主流的方法是强化学习[168]。强化学习方法中，"Q学习"是基础性方法——智能体通过迭代更新Q表（存储特定状态下采取特定动作的期望效用）来学习最优策略[13]。但"Q学习"因依赖表格难以处理大规模状态-动作空间。为解决此问题，"深度Q网络"被提出——其使用神经网络近似Q值以处理大规模状态-动作空间，从而支持高维输入[169]。进一步改进是"双深度Q网络"[169]——通过将动作选择与Q值评估解耦来降低深度Q网络固有的高估偏差，提升在雷达干扰典型场景（动态不确定环境）中的稳定性与性能。近期出现多项进阶研究：融合蚁群优化与"Q学习"以提升收敛速度[169]；"决斗双深度Q网络"以提升决策精度[170]；"启发式加速Q学习"[171]。此外，基于Q学习的方法也被证明能优化干扰技术选择与等效各向辐射功率分配[172]。尽管基于强化学习的干扰决策前景广阔，但其需数百轮训练才能达到良好性能，且决策时间达数十秒量级[170]。另外，这些算法初始阶段需智能体（此处指干扰机）通过"试错"决策并评估奖励，这可能不适用于某些任务关键型电子战应用。该方法在动态战场场景中的泛化能力也需进一步探索。其最大优势是不需大量预编程规则或静态库即能适应雷达行为。

干扰技术与信号生成

雷达电子攻击包括有源与无源对抗措施、定向能系统及反辐射武器。雷达电子攻击在二战期间及之后崭露头角——出现"窗条"与"迪珀尔"等箔条系统，以及"曼德雷尔阻塞噪声干扰机"与"月光脉冲诱饵干扰机"等有源系统[173]。本节聚焦通常由数字射频存储器与直接数字合成实现的有源雷达对抗措施（含压制与欺骗干扰技术）。干扰信号生成涉及合成利用雷达处理链漏洞的信号，该过程将干扰决策算法的决策转化为电磁输出。

噪声干扰是一种非相参压制技术，实施相对简单、作战鲁棒性强且需极少受害雷达信息[21]。噪声干扰变体包括"点频"、"突发"、"门控"、"扫频"、"噪声跟踪"与"调幅噪声技术"——旨在降低受害雷达检测性能[21]。噪声干扰近期进展包括：针对多威胁环境使用时交错噪声干扰的优化[174]；以及"智能噪声"（通过优化等效各向辐射功率等参数对抗多功能雷达的各种模式）[175]。

多假目标是一种相参干扰技术，通常基于现场可编程门阵列的数字射频存储器系统实现，可用于制造虚假检测、过载雷达信号处理并欺骗受害雷达跟踪[21]。多假目标的距离与多普勒剖面可配置为实现多种其他干扰技术，包括"距离门拖引"、"距离门拖近"、"速度门拖引"、"速度门拖近"与"距离-速度门拖引/近"。多假目标近期进展聚焦生成密集多假目标——即在雷达表皮回波前后产生大量逼真假目标[176][177]。在雷达表皮回波前生成多假目标需对受害雷达脉冲进行脉冲重复间隔或脉冲预测——文献[178]演示了多种基于到达时间的解交织与跟踪算法在现场可编程门阵列上实现此目的。

针对高脉冲重复频率与线性调频脉内调制受害雷达的多假目标增强技术表现为" smear频谱"与"斩波交错"[179]。 smear频谱通过压缩截获的线性调频雷达信号并多次重复以生成密集假目标，在雷达距离维形成梳状结构[179]。斩波交错通过间歇采样截获雷达信号（ effectively "斩波"成段），随后按特定模式重排或交错后重发射至雷达以生成交错假目标[179]。相关增强技术是"中断采样重复干扰"——通过间歇采样部分雷达脉冲（非捕获整个脉冲）降低复杂度[180]。中断采样重复干扰近期与微多普勒调制结合以实现更逼真的目标干扰效果[180]。

通过结合称为"CSIR SigmaHat"的计算电磁工具输出，增强了逼真目标生成能力。该工具支持雷达截面积的一维散射提取过程与高距离分辨率重合成，并进一步实现三维离散散射体提取方案（用于逆合成孔径雷达重合成并与"CSIR数字射频存储器"集成）[181]。此外，文献[182]演示了逆合成孔径雷达形状欺骗干扰——使用模板乘法与时间延迟生成虚假逆合成孔径雷达图像。

多假目标可实现距离与多普勒欺骗，若干扰机有足够能量通过旁瓣干扰雷达，还可能诱发角度误差[21]。专门旨在诱发角度误差的干扰技术包括交叉极化干扰、交叉眼干扰、闪烁或编队干扰与诱饵[21]。

闪烁干扰涉及多平台交替发射干扰信号以迷惑雷达跟踪系统。文献[183]表明：编队中三架飞机干扰信号的时间交替可通过利用雷达驻留时间与跟踪环路诱发地面单脉冲雷达显著角度跟踪误差。文献[184]进一步探讨新兴共形超表面技术如何通过动态控制电磁波特性增强闪烁干扰。这些研究凸显同步与功率管理的挑战，但指出自主航空器的出现是为机群实施闪烁干扰的有前景方向。

交叉极化干扰对单脉冲跟踪雷达使用正交极化干扰，以在固定角度诱发假目标，故有望在远距离产生大分离间隔[185][186]。历史上鲜有公开研究交叉极化干扰性能，但近期两项研究改变了此状况[185][186]。文献[185]指出单脉冲雷达的极化纯度可超40分贝，而现代机载干扰机的典型干信比约22分贝。文献[186]实验结果表明：干扰机极化纯度无需匹配雷达极化纯度即可诱发角度误差——即使极化纯度低至5分贝仍观察到单脉冲雷达跟踪中半波束宽度的角度误差。

交叉眼干扰重现称为"角闪烁"的现象，通过使用两个空间分离且180度相位差的干扰信号诱发单脉冲跟踪雷达的角度误差[187]。近期采用软件定义无线电实现了逆向交叉眼干扰机，辅以校准程序与实验验证[187]。逆向性是交叉眼干扰机的关键特性（尤其在离轴干扰时影响作战效能）。交叉眼干扰机的实战化因需严格控幅相而面临挑战——文献[188]提供了设计容限分析。文献[189]展示幅相测量方法并经实验验证（幅度±0.3分贝，相位±5度）。两项仿真研究表明使用三个空间分离干扰机在三维空间生成假目标的可行性[190][191]。尽管这些研究假设干扰机间完美同步且位置已知，但仍代表有前景的研究方向。基于有源电子扫描阵列的交叉眼干扰机是另一有前景的未来研究方向——文献[192]近期提供了激励误差的数学分析与检验。

对合成孔径雷达的压制与欺骗干扰是近期研究主题，但因合成孔径雷达传感器在距离向与方位向均采用相干积分而具挑战性[193][194]。研究表明：在防区外干扰配置中实现全相干欺骗干扰需合成孔径雷达传感器角度毫度级、距离数十米级的极高精度定位，但自卫干扰要求较低[194]。合成孔径雷达场景中的智能噪声干扰指噪声被设计为干扰合成孔径雷达系统二维匹配滤波过程的干扰方法——在20分贝干信比下呈现图像显著劣化[195]。文献[196]仿真了多类干扰技术的干信比：噪声、智能噪声、欺骗场景与假目标分别需25分贝、20分贝、7分贝与0分贝。文献[193]通过联合调频调相演示了覆盖感兴趣目标的毯式干扰技术（仿真与实验均验证），其可调整干扰几何中心。此外，通过使用多个散焦假目标（其距离向与方位向范围可控）以"遮盖"合成孔径雷达图像与特定区域的方法，实现了二维干扰中心控制[197]。

针对无源、双基与多基雷达的干扰近期研究凸显了适应其独特特性的创新干扰策略。无源雷达强化了低截获概率/低检测概率雷达从"低功率"到"零功率"感知的趋势。无源雷达因能隐藏接收机部署与机会发射机使用而对干扰构成挑战。文献[198]显示：相对简单的噪声与单音干扰方法在应用于调频无源雷达时仿真与实验均有效。研究表明通过直达路径/信号干扰对消与恒虚警率设计选择可部分抵消干扰效果。这些发现强化了无源雷达接收节点需谨慎作战部署的重要性。文献[199]提出时域欺骗干扰方法——通过改变信号相位、占空比与延迟攻击无源雷达的基于到达时差定位功能，仿真中实现显著距离与角度欺骗。文献[200]展示针对双基与多基雷达的欺骗干扰方法——仿真结果表明使用多个协作干扰机引入幅值比变化的调相假目标，可有效阻止基于聚类的鉴别技术。但该方法实际实现尚未经实验验证。

另一新兴领域是空时自适应处理雷达的干扰——其已证明具强抗干扰性[201]。

干扰效果评估

作战电子战系统中（在线）与实验室或仿真环境中（离线）的干扰效果评估仍是未完全解决的挑战。

离线方法通常使用雷达与干扰机建模。例如文献[202]展示合成孔径雷达干扰评估，而文献[203]展示多种噪声干扰技术对多基雷达的评估。离线方法还包括常用以辅助强化学习算法的博弈论方法——如文献[204]演示的频率捷变雷达对噪声调制干扰机。文献[205]演示了使用专家知识与数据挖掘的方法。此外，许多国防力量可能进行未公开的干扰机技术表征。但离线方法通常依赖详细雷达信息，故不太适用于缺乏此类数据的在线场景。

在线干扰效果评估传统依赖预编程入电子战系统的雷达模式变化[206]。该方法在雷达具固定/静态模式与参数时有效，但多功能雷达能动态适应、切换模式与改变参数。另外，某些雷达（如圆周搜索系统）即使受有效干扰也可能无观测状态变化。

句法建模已证明可使用"随机上下文无关文法"与"隐马尔可夫模型"为雷达控制与任务调度推导有限状态模型，以建模复杂多功能雷达行为[207]。该方法论被扩展用于在线干扰效果评估——文献[206]基于分层"四层多功能雷达信号模式"实现。各层包括参数、状态、任务与功能，提供综合框架。从效果评估视角，该方法仍简化为干扰前后可观测雷达状态变化。

尽管有这些进展，在线干扰效果评估仍是复杂待解领域——鲜有能在有限观测信息上可靠运行的鲁棒方案。或可潜力将离线方法更有效与在线方法结合。

雷达电子防护

雷达电子防护（亦称雷达电子抗干扰）涵盖保护雷达系统对抗电子攻击的技术。这些技术多方面包括系统级与架构措施（如电磁加固、发射控制与战时备用模式激活）。本小节聚焦电子防护算法近期进展（增强对抗现代电子攻击的韧性）[1]。

现代雷达系统展现出高适应性与敏捷性，驱动力来自采用高速采样器、现场可编程门阵列与软件定义无线电的数字信号处理技术进步。增强的可编程性被用于调幅、调频与调相参数间的自适应波形设计，以降低电子支援系统识别概率[208]。为提升抗电子战韧性，近期进展结合了科斯塔斯码与沃尔什-哈达玛码[209]。科斯塔斯码提供独特时频映射，使干扰机难以预测与复制信号结构[209]。沃尔什-哈达玛码以正交性著称，进一步增强系统区分真实与虚假信号的能力，降低重复干扰机效能[209]。

基于数字射频存储器的电子攻击仍是现代雷达的挑战，催生了基于人工智能的电子防护趋势。例如，文献[210]提出使用基于人工智能的电子防护识别距离与/或速度拖引技术——采用基于变分模式分解的特征提取算法后接30特征提取输入支持向量机。另一基于人工智能的电子防护使用卷积神经网络与长短期记忆网络识别多假目标干扰——利用数字射频存储器对真实目标的幅频响应差异。这些方法的挑战是训练数据与训练模型对真实数字射频存储器系统的泛化能力及时间敏感干扰应用的资源需求[211]。轻量化通用视觉变换器（称为MobileViT_CA）通过迁移学习被重用于干扰识别，并适配在短时傅里叶变换后运行以应对大规模训练数据集与部署挑战[212]。

文献[213]展示对抗主瓣中断采样重复干扰的电子防护方法——使用信号重构重建干净雷达回波后接为重构信号定制的失配滤波。文献[214]演示设计用于带第四天线的单脉冲雷达的方法——可估计两个否则无法分辨的目标的角度（适用于有源干扰诱饵）。

雷达与电子战持续进行"猫鼠游戏"：针对每项雷达功能，电子支援与电子攻击方法演进以对抗之；相应地，电子防护技术适应以维持雷达对抗演进威胁的有效性。

下一代电子战架构与路线图

本文通过文献计量分析、专利计量分析与聚类分析等方法，深入探讨了针对雷达系统的电子战技术前沿进展与算法演进，揭示了当前研究领域与创新生态的整体态势。基于此基础，本节综合所获见解，提出概念化的下一代电子战系统架构及其实现战略路线图。该成果可供研究人员指导创新性电子战技术与方法开发，并为电子战从业者提供系统设计、作战部署与能力增强的决策参考。

需要说明的是，本文所称“概念化”旨在表明所述电子战架构与战略路线图本质是主题性的，其目的在于提供战略方向而非硬性规定。该架构与路线图可被定制和细化为具体技术规格、系统架构及实施路线图，且很可能根据特定国家或军事集团（如北约或南部非洲发展共同体）的本地化需求进行保密处理。

所提出的架构旨在弥补现有系统关键能力缺口，通过集成先进算法、多功能作战能力与认知特性以适应未来电磁环境的复杂性。为引导这一愿景，我们首先在表3中定义了一组最高抽象层级的概念化需求，为设想中的系统提供清晰的概念框架。这些需求采用“黑盒”系统视角起草，省略了可量化指标以保持通用性，同时为不同实施背景保留灵活性。系统架构设计采用基于模型的系统工程方法，使用Vitech Genesys建模工具来捕获需求与架构特征。

表3所述概念化需求从高层级概括了下一代电子战系统必备的核心能力。传统电子战系统为单域交战设计，但现代战争需要跨陆、空、海、天、网络等多域同步实施电子战作战。例如，美国国防部“联合电磁频谱作战”框架强调在多战线实现实时电磁频谱主导权的重要性[1]。现代电子战能力现已部署于自主航空器群、有人驾驶飞机、海军舰艇与陆基机动平台，以构建分层电子攻击与防御策略体系。

这些需求涵盖多项关键功能：在复杂电磁环境中作战、实现无缝多域互操作、集成先进认知与网络-电磁协同能力。架构强调模块化与可扩展设计，确保在多样化作战场景中的适应性，同时满足低尺寸、低重量、低功耗与低成本约束。

接下来，我们构思了如图12所示的概念化下一代电子战架构以满足这套挑战性需求。“电子支援子系统”执行基于高截获概率的监视功能，由宽带凝视型双极化阵列与直接射频采样数字接收机构成。“电子攻击子系统”采用基于真时延迟技术的有源电子扫描阵列与真时延迟波束成形技术。

我们创新性地提出“双边带直接射频采样数字射频存储器”术语，用于描述通过直接射频采样器与片上系统实现的数字同相正交处理技术，该技术可同时保留双边带信号特征。电子战系统控制器管理系统级策略（包括交战规则、任务特定库配置等），并协调所有子系统运行（含与网络化电子战系统的协同作战）。威胁评估与雷达干扰决策算法也在此执行。可用人体机能进行类比：电子支援类似于人类感官，电子攻击类似于效应器官，而电子战系统控制器则类似于人类大脑。与人体反射机制类似，系统存在需要快速响应的动作（如为同时收发模式进行优化、维持电磁静默的持续调整），这些功能由“反射动作子系统”执行。

网络-电磁活动子系统负责监控网络防御以确保系统完整性，并执行射频使能型网络攻击用于进攻作战。最后，“认知学习与适应子系统”利用人工智能技术进行威胁预测、异常检测、基于新洞察更新知识库以及任务期内全时自适应算法调整。需说明的是，实战系统还需要额外辅助子系统（如供电系统、环境控制系统、网络组网系统与装备机箱）——为聚焦核心设计理念，本架构暂未涵盖这些内容。

图13提出了实现概念化下一代电子战架构的战略技术路线图，该路线图采用适应自[6]的多层技术就绪度模型格式。

该技术路线图有机整合了本文多个研究方向。趋势层与能力层的构建基于文献计量分析、专利计量分析、聚类分析以及所开发的针对雷达的电子战系统类型分类学及其在现代战场中的作战角色研究。通过系统评估先进电子战架构与算法，制定了分阶段实施策略——以中间架构作为过渡阶段，从当前电子战架构逐步演进到下一代架构。

当前作战系统使用的电子战架构通常采用“VME”总线标准，依赖超外差接收机与频率扫描技术。这些系统一般执行基础任务（如能量检测、脉冲描述字估计、数据库查询发射器分类等），并使用传统干扰技术（如噪声干扰与多频技术）。

中间架构向更先进的“VPX”互连标准过渡，集成射频系统芯片技术以实现更精密算法。包括频域检测、增强型脉内调制参数估计、基于优化理论的雷达干扰决策，以及先进干扰技术（如具备相关距离与多普勒剖面的逼真假目标生成、智能噪声干扰与基于网络的干扰策略（如闪烁干扰））。

下一代架构深度运用直接射频采样技术实现射频直接采样数字接收机与双边带直接射频采样数字射频存储器。射频直接采样数字接收机支持开放架构内的数字多速率滤波器组以最大化系统互操作性。采用先进检测与估计方法（如用于脉内调制参数与无意调制参数分析的时频分析技术、增量式信号分选、基于元启发式算法或机器学习的雷达干扰决策、行为模式与雷达工作模式分析）以增强发射器分类能力。先进处理能力支持前沿干扰技术（如角度欺骗（交叉眼干扰与交叉极化干扰）及针对现代雷达类型（包括合成孔径雷达、空时自适应处理雷达与多功能雷达）的专用技术）。

虽然此路线图清晰勾勒出向下一代电子战架构的阶段性过渡路径，但仍存在若干关键研发挑战。未来研究应重点改进基于人工智能的发射器分类与雷达干扰决策算法在真实作战环境中的泛化能力。此外，需要开发现有算法的增量式版本以降低计算复杂度并提升实时性能——特别针对资源受限电子战平台中的信号分选、干扰决策与自适应波形生成等应用场景。

在硬件层面，真时延迟有源电子扫描阵列向数字阵列技术的发展，以及直接射频采样异构计算架构的突破，对释放宽带电子支援与精确干扰技术的新能力至关重要。路线图还凸显了多域电子战与网络化电子攻击策略日益重要的角色——需要在争夺频谱环境中的互操作性、实时协同与资源优化等方面开展进一步探索。

除技术进步外，向人工智能增强与直接射频采样架构的转型还带来政策与监管层面的挑战。随着自适应电子战系统在干扰决策与反对抗战术上获得更高自主性（向认知电子战系统演进），确保符合国际战争法规与交战规则变得至关重要。此外，随着开放电子战架构与共享频谱接入模式的日益普及，未来工作必须应对网络安全风险、频谱冲突化解以及人工智能驱动的高度数字化电子战中的伦理考量。通过技术进步、实战试验与政策制定相结合的方式应对这些挑战，对充分发挥下一代电子战系统的全部潜力具有决定性意义。