基于認知云的無人機群組信息對抗系統

蘇 抗，朱偉強，田 達，楊綠溪

(1.中國航天科工集團8511研究所，江蘇 南京 210007；2.東南大學信息與工程學院，江蘇 南京 210096)

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基于認知云的無人機群組信息對抗系統

蘇 抗1，2，朱偉強1，田 達1，楊綠溪2

(1.中國航天科工集團8511研究所，江蘇 南京 210007；2.東南大學信息與工程學院，江蘇 南京 210096)

基于認知云的無人機群組信息對抗系統由長航時、低成本的電子戰無人機群組和云計算網絡構成。偵察無人機負責有限范圍內的信息偵收，云計算網絡融合無人機群感知結果，生成廣域信息態勢，動態制定系統層對抗策略，調度攻擊無人機實施電磁頻譜壓制或信息接入攻擊，同時評估對抗效能，實現信息攻防閉環。無人機群組抵近工作，可顯著降低載荷設計復雜度，實現小型化、低功耗與有效性的統一設計。

認知；云計算；信息對抗；無人機；協同

0 引言

認知源于生物學，是指人們認識其所處環境的有意識心理活動，內容包括感覺、思考、推理、判斷、問題解答和記憶，“智能”是認知活動的核心基礎。近年來認知的概念被逐步引入信息科學，從認知無線電、認知雷達到認知電子戰，認知技術通過信息處理流程的閉環，能夠顯著提升信息設備/信息系統的工作效能，因而迅速成為現階段各領域研究的熱點。

在信息對抗領域，雖然認知技術被廣泛看好，具備廣闊發展空間，但是，現階段獨立的設備/系統形態制約了技術的發展：態勢感知能力有限，難以為有效認知提供充裕的觀測信息；信息處理能力有限，難以適應態勢快速變化并作出響應；組網協同能力有限，高價值觀測結果難以獲得充分利用。

云計算是一種全新的計算和網絡應用模式，旨在通過網絡把一系列分散的資源整合起來，形成一個動態的、易擴展的、能力強大的系統，為用戶提供高性能服務。將云計算技術應用于認知信息對抗，能夠顯著拓展態勢認知的信息來源，構建更為有效、可靠、易于共享的動態信息庫，快速形成系統層次對抗決策及資源調度方案，引導攻防任務高效實施，克服制約認知信息對抗技術發展的約束限制，進而為認知技術在信息對抗領域應用開辟了新的發展空間。

1 認知電子戰

將認知的概念引入信息系統，最初源于通信技術。認知通信是為了充分利用有限的頻譜資源，采取對環境等要素認知的方法實現一種智能的通信方式，而這一點恰巧也具有了對電子干擾認知和規避的能力，即具有了與電子戰系統一樣的電磁態勢感知和智能決策能力，形成了與電子戰相對應的設備級對抗能力。

認知電子戰是近年來提出的新概念，根據美國認知電子戰項目介紹來看，其內涵可理解為：依據實時環境態勢感知、對抗效能評估以及知識學習、累積的結果，動態地自主調整電子對抗策略，通過流程的閉環，實現智能、高效的信息對抗。圖1給出了認知電子戰概念的進一步描述。

圖1 認知電子戰構成

認知電子戰主要構成包括以下幾個方面：1)環境態勢感知與攻擊任務執行是認知電子戰實現的基礎，需要具備功能重構能力的載荷實現；2)通過自主學習構建動態目標信息庫，實現知識學習與積累；3)采用模式識別與推理方法，評估目標威脅性，預測目標行為與威脅性變化趨勢；4)依據目標信息庫知識以及態勢感知結果，自主制定對抗攻防策略、完成資源調度；5)通過對抗效能評估實現對抗流程閉環，評估結果參與下一輪知識學習。

實現信息對抗流程的閉環是認知電子戰的最大特點。它使得信息對抗設備/系統具備了一定“智能”，通過自主學習適應目標的未知工作模式，形成具備自適應/認知能力目標的對抗能力，甚至未知類型目標的對抗能力，同時還能有效提高對抗資源的使用效率。

目前，美國國防高級研究計劃局(DARPA)已經開始了一系列認知電子戰項目，其中最具代表性的項目包括自適應雷達對抗(ARC)項目、自適應電子戰行為學習(BLADE)項目、極端射頻頻譜條件下通信(COMMEX)項目。此外，美軍認知電子戰項目還包括：美國空軍開發的認知干擾機(CJ)項目和電子戰高級部件(ACE)項目、美國陸軍開發的“城市軍刀”項目、美國海軍開發的認知通信電子戰項目和電子戰技術(2013年度)項目等?，F階段美軍認知電子戰技術發展的重點是將自適應方法和機器學習方法應用到電子戰中，同時采用功能可重構的載荷架構：提供實時的頻譜和威脅環境學習能力，給出直觀結果；針對當前頻譜態勢和威脅知識進行推理，實時制定電子攻擊策略和優化資源配置；評估對抗效能，動態優化攻防策略，實現更高效、更隱蔽的電子對抗新途徑。

2 云計算

美國國家標準與技術研究所(NIST)將云計算定義為：云計算是一種模型，可以隨時、隨地、隨需、便捷地從可配置計算資源共享池中獲取所需的資源(如網絡、服務器、存儲、應用、服務)，資源能夠快速供應并釋放，使管理資源的工作量和與服務提供方的交互減小到最低限度。云計算的主要特點包括：1)隨需應變地自助服務，用戶可以單方面地按需自動獲取計算能力，如服務器時間和網絡存儲，從而免去了與每個服務提供者進行交互的過程；2)無處不在的網絡訪問，網絡提供的豐富可用功能，可以通過統一的標準機制從多樣化的客戶端平臺獲??；3)服務提供方將資源匯集到資源池中共享給多個用戶，根據用戶需求對不同的物理資源和虛擬資源進行動態分配，資源類型包括存儲、處理、內存、帶寬等；4)能夠快速、靈活地提供各種功能擴展，能夠快速釋放資源實現收縮，用戶可以在任何時間使用；5)系統根據不同的服務類型按照一定的度量指標進行計量(如存儲、處理、帶寬等)，通過計量功能自動調控和優化資源利用。

云計算具有3種服務模型：軟件即服務(SaaS)、平臺即服務(PaaS)和基礎設施即服務(IaaS)，可以針對不同的應用場景，提供靈活、可配的應用方案。

3 基于認知云的無人機群組信息對抗系統

將云計算技術應用于認知領域，即可形成“認知云”。認知云的概念可描述為：將云計算分布式處理架構引入認知處理流程，如圖2所示。其中，分布式節點僅用于執行面向具體應用的低復雜度任務，如信號收發、參數測量等；高復雜度的知識學習、信息庫管理、態勢感知、任務規劃、效能評估等工作，則以云的方式綜合處理。

圖2 認知云組成架構

認知云可以有效改善現有信息設備/系統形態對認知技術發展的制約，特別是在信息對抗領域，優勢更為凸顯：分布式節點顯著拓展了態勢感知的范圍和攻防實施的途徑；基于云的信息綜合方式，能夠支撐動態信息庫構建的可靠構建、靈活共享，以及對抗決策的高效制定。最終，顯著提升信息對抗系統的綜合效能。

基于認知云的無人機群組信息對抗系統依據上述思路構建，系統由功能簡單、成本低廉、具備自組網能力的分布式無人機群組和基于云計算的信息處理網絡構成，如圖3所示。

圖3 基于認知云的無人機群組信息對抗系統

分布式無人機群組包括偵察無人機和干擾無人機，應用過程中采用抵近部署的方式獲取距離優勢，實現微小型載荷的高精度偵察以及有限功率的高效干擾。

無人機群采用動態自組網方式，在較遠距離上，允許通過多跳的方式，實現無人機之間或無人機與云計算單元之間的信息傳輸，實現偵察結果的融合、學習、共享以及決策任務的調度、執行。

4 關鍵技術

1) 分布式態勢感知與攻防執行技術

態勢感知與攻防執行是無人機群組信息對抗系統有效運行的基礎，在分布式架構下，需要穩定、可靠的信息網絡支撐動態規劃任務的調度和網絡協同任務的執行，同時還需進行無人機載荷的可重構設計、微型化設計，以滿足多場景的應用需求。

2) 具備學習能力的動態信息庫

信息庫包括威脅描述、決策規則、攻擊樣本3個部分，通過預先設定的先驗知識和自主的學習、累積，提供目標感知、識別、評估、預測以及任務決策、規劃的依據，而庫的動態設計則進一步增強了系統對具備自適應/認知能力目標和未知類型目標的適應能力。

3) 自主任務決策

在態勢感知、識別、評估、預測的基礎上，評估高威脅目標，結合無人機群組部署與配置情況，采用人工智能方法完成未來有限時間內的系統級信息攻防策略，以及對抗資源的高效調度方案。

4) 作戰效能評估與反饋

采用偵察、干擾分離的方式，在信息攻防過程中持續觀測態勢變化情況，實時預測目標可能的抗干擾策略、評估當前對抗策略的應用效能，實現信息對抗流程閉環，同時將評估結果反饋自主學習單元，為下一步對抗決策提供支撐。

5 結束語

將云計算分布式處理架構引入認知處理流程形成“認知云”，在分布式無人機群組平臺的支撐下，可以較低代價獲得信息對抗能力、效率的顯著提升，改變信息對抗技術發展落后于雷達/通信技術的現狀，開展此項技術研究具備非常重要的理論研究與工程應用價值。認知云的研究涉及人工智能、云計算、自組網等多個領域，是一項復雜的系統工程。目前還有大量基礎性技術研究，有待通過多學科融合得以推進?！?/p>

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UAV cluster information countermeasure system based oncognitive cloud

Su Kang1,2, Zhu Weiqiang1, Tian Da1, Yang Lüxi2

(1.No. 8511 Research Institute of CASIC, Nanjing 210007, Jiangsu, China; 2. School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, Jiangsu, China)

The Cognitive-cloud information countermeasure system consists of a swarm of long-endurance, low-cost electronic warfare (EW) Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and a cloud computing network. The electronic support (ES) UAVs are expected to collect the information on threat emitters in a timely manner. The cloud computing network fuses the sensing results, generates tactical pictures indicating the battlefield situation, plans the information operation strategy autonomously, and directs the electronic attack (EA) UAVs to fulfill the jamming or information access spoofing missions. Finally, the cloud computing network evaluates effectiveness of the countermeasure according to the information collected by the ES UAVs, thus closes the observe-orient-decide-act (OODA) loop. Stand-in operation may ease the UAV payload complexity to a certain extent, which in turn, leads to the more efficient, low power and miniaturized design.

cognition; cloud computing; information countermeasure; Unmanned Aerial Vehicle (UAV); cooperation

2016-03-16；2016-06-17修回。

蘇抗(1982-),男，高工，博士，主要研究方向為電子對抗。

TN97

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