text: 新的先进威胁剧增，现代电子战如何应对？
  军事力量在不断发展和演变，新威胁也是层出不穷，小型化、数字化以及可编程射频(例如软件无线电技术)，让战场更复杂，雷达和通信技术的发展以及电子设备成本的降低，让电子战的定位、识别和对抗变得极具挑战性。电子战通常需要在海、陆、空甚至是太空中掌控电磁频谱，需要使用电磁波进行侦察监视，收集并产生信号情报(SIGINT)，从而辅助确定电子或物理攻击的威胁目标。电子战还需要保护友军对电磁频谱的访问，包括无线电、雷达频率，GPS信号等。电子战还包括使用电磁能量、定向能或反辐射武器来欺骗或摧毁敌方的电子系统，可用于电子攻击的武器包括但不限于射频、红外、激光等。随着自适应编程使用的越来越多，威胁目标的系统变得更智能，为了更好的应对战场变化，通常需要通过改变辐射波形、频率或其他参数，从而更具适应性和可重新编程性。威胁的演变速度比建立对抗措施所需的时间更快，要获得战术优势并跟上不断演变的威胁，各军方正在大力投资新技术，当对抗措施迎头赶上时，却发现威胁又向前推进了一步。那如何应对呢？复杂而拥挤的信号环境使定位、识别、干扰和混淆敌方通信系统变得很有挑战性，尤其是在自适应的情况下。使用现代机器学习技术来提高认知能力，包括目标识别、智能决策和自主学习。例如：自适应雷达使得从威胁雷达中分离脉冲、了解来自敌对雷达的威胁并提供足够的响应变得具有挑战性。这些威胁使用软件定义能力，在拥挤的电磁环境中获得作战灵活性、更快速的升级。将机器学习（ML）和人工智能（AI）集成到电子战系统中，将有助于对大量信号进行分类，从而在飞行过程中识别出正确的信号。随着越来越多的通信系统、无线电、干扰机和物联网设备在电磁频谱中运行，频谱感知变得越来越重要。新的电子战系统希望了解使用频谱的每个系统的意图，而不是依赖于关于环境、设计/应用挑战或像传统系统那样硬件的理想场景的假设，这种假设限制了信号识别和其他任务的潜力。电子战系统面临的主要挑战是，与电子战系统的漫长开发和升级周期相比，对抗进展的时间缩短。传统的电子战解决方案旨在应对特定的、既定的、没有演变的威胁。然而，由于组件集成时间增加、部件寿命有限以及技术过时和更新率上升，这种封闭体系结构方法无法充分应对当今不断演变的电子战威胁。从订购到交付，采购过程需要大约三年的时间，这还不包括进一步的自定义所需的时间。然而，电子战技术和威胁几乎每天都在进步。相比之下，开放式体系架构提供了一种动态响应不断变化的威胁环境的途径。支持多种硬件类型和新技术接入的电子战环境生成体系架构是跟上快速发展的威胁并缩短新系统和测试能力交付周期的关键。此外，还需要一组通用的接口和非专用的文件格式来开发模拟器不可知的威胁模型，这些模型不仅限于在一个供应商的硬件上使用。例如在美国，下一代电子战环境生成器(NEWEG)项目则允许多个供应商通过共享接口和使用非专用格式同时参与。今日资料下载关键词：，铁杆会员可进入日常更新文件夹自行查看。