太空和電子戰領域作戰的現狀和對策

王倉紅通信作者

（廣東隆源光電有限公司，廣東 中山 528415）

在1957年10月和11月期間，前蘇聯將Sputnik I和Sputnik II衛星射入太空，標志著人類探索太空時代的開端[1]。值得關注的是，磁懸浮助推發射技術的使用，使航天器發射成本大幅下降[2]，這直接導致“參與者”數量持續增加，太空軍事力量發展對國家國防安全帶來新的挑戰。例如，衛星數量持續增加會導致擁擠和碰撞，甚至有意或無意的摧毀對方衛星， 給軍方造成通信和情報障礙[3]。美國、俄羅斯等大國已經建立了太空部隊并部署了反衛星武器[4]，這些軍事力量的發展有力地推動了太空軍事化進程。彈道導彈技術擴散，迫使導彈防御預警系統大力發展， 而高超音速導彈技術的應用，又一次迫使現有的導彈防御預警系統需要升級迭代以應對新的挑戰。

基于人工智能（AI）時代，研發能夠應對高超聲速武器和具有新型探測預警能力的新一代智能反導預警系統，成為一些國家追求的新目標。與此同時，軍用無線電設備成指數級增長，也使得電磁頻譜日益擁擠[5，6]。為了使無線電設備能夠完全訪問電磁頻譜，美國國防高級研究計劃局（DARPA）定期舉辦“頻譜協同挑戰賽”（SC2），對照靜態和預先分配的頻段，測試AI是否能夠更有效共享無線電頻譜。測試結果表明，比長期演進（LTE）標準更低的頻譜上能夠傳輸和共享更多的數據，并且能夠在多個無線電設備上對頻譜重復使用。這表明，應用AI 在網電空間作戰的電磁頻譜管理將展示其巨大潛力。本文通過探討主要軍事強國太空軍事力量發展現狀和人工智能在網電空間作戰中的應用，設想了可能會在太空和電子戰領域出現的新場景，并為如何在新時代確保國家安全與繁榮提出對策建議。

1 主要軍事強國太空軍事力量發展現狀

美國為了應對彈道導彈和其他高超聲速武器的威脅，在彈道導彈防御預警探測方面將研發新系統，以強化對這些威脅目標的預警、探測識別、全程跟蹤監視和殺傷力評估。基于美國國防支援計劃（DSP），美國目前大力發展的導彈防御系統有天基紅外系統（SBIRS）[7]、空間站跟蹤與監視系統（STSS）[8]以及正在研發的新型導彈預警防御衛星系統。例如，下一代過頂持續紅外系統（OPIR）[9]和高超聲速與彈道跟蹤傳感器（HBTSS）[10]。OPIR包含3顆地球同步軌道衛星（GSO）和2顆極地軌道衛星（POS），OPIR將采用增強型LM2100通用衛星平臺，通過移除舊設備的方式，在多個系統里面插入新型電子設備以增強彈性作業能力[11]，使其能夠適用于下一代OPIR。OPIR的開發采用競爭性并存的開發方式同時開發兩個紅外有效載荷。HBTSS 衛星作為導彈預警網絡中的佼佼者，該網絡系統還包含了寬視場（WFOV）導彈跟蹤衛星[12，13]。研發HBTSS目的是為了開發監視和跟蹤高超聲速導彈系統的低軌衛星。低軌衛星系統負責監視和傳遞當武器穿越地球時的數據信息，當敵方的威脅目標進入或離開單個衛星的視野時，低軌衛星會將信息數據進行傳遞并共享。與此同時，WFOV衛星將信息傳遞給具有更精確傳感器的中等視場的HBTSS衛星。因此，不同視場傳感器和不同軌道衛星之間實現數據融合共享，自動生成適當的戰術數據，自動檢測敵方目標位置并創建摧毀威脅目標所需的數據。當然，目前的反導攔截系統想要預警并攔截在飛行過程中可以變軌的高超音速武器還有待時日。為了增強應對高超音速武器的威脅，美國正在討論升級標準-6反導導彈系統以攔截高超音速武器，但是距離投入實戰尚需時日。

法國的超視距反導預警雷達（TLP）屬于遠程導彈預警雷達，其采用模塊化的設計，不但能夠跟蹤和探測600千米至3 000千米范圍內的彈道導彈發射情況，而且能夠預測彈道導彈的落地點，該雷達還能夠對衛星進行跟蹤和探測。超視距雷達在現代戰爭中有得天獨厚的優勢：一是用于對抗反輻射導彈（ARM）對雷達系統的硬攻擊，由于ARM超強的威力和超高命中率，直接威脅雷達系統的生存。與此同時，隨著ARM持續更新換代，對雷達系統的威脅也持續增加；二是用于對抗目標隱身技術還原飛機形態。目標隱身技術能夠控制飛機形態，其采用雷達吸波透波材料，能有效減少目標雷達反射面積（RCS），達到降低雷達探測距離的效果。隨著隱身技術的應用，作戰飛機的突防和生存能力獲得了極大提高，對空戰模式和防空系統都產生了深遠影響；三是用于對抗低空與超低空突防飛機和巡航導彈。如何預防低空和高速的巡航導彈，是現代防空系統需要攻克的關鍵難題，否則將在戰爭中遭受巨大損失。目前，法國航空空間研究局（ONERA）對預言家天波超視距雷達（OTHR）正在改進成海洋超視距雷達[14]，使得該系統的覆蓋面擴大到海洋。ONERA研發的無源雷達技術，貢獻模擬波形探測（FM無線電）和數字波形探測（TNT），打破了常規且保持了其空中優勢，目前正在研究避免無源雷達的對抗技術，以迎合當前的作戰需要。

俄羅斯的“穹頂”太空反導預警系統，能夠從太空探測彈道導彈的發射并跟蹤其運行軌跡。此外， 俄羅斯的“沃羅涅日”雷達[15]的瞄準器（太空監視光電系統）和集裝箱-3M（超視距探測系統）也已經投入運營。“沃羅涅日”作為高性能超視距雷達，有探測距離達到6 000千米的米波雷達“沃羅涅日-M”；有水平探測距離6 000千米，且垂直探測距離為8 000千米的分米波雷達“沃羅涅日-DM”；在性能上了一個臺階的“沃羅涅日-VP”，是“沃羅涅日-M”的改進型； 作為厘米波雷達的“沃羅涅日-SM”，具有較高的分辨率和遠距離及全天候成像功能，可以有效提升戰時預警的精確性。“苔原”是俄羅斯新一代導彈預警衛星，其運行軌道包括高橢圓軌道和地球同步軌道。該系統裝載了紅外望遠鏡、光學望遠鏡和紅外傳感器，用以識別其覆蓋范圍內所以國家的洲際導彈發射、飛行、太空飛行和攻擊過程，也能探測各國航天發射的情報。當地面雷達在接收到衛星報警信號后，能夠及時發現從不同地點發射的飛行器，并能初步判斷其飛行方向和墜落坐標。隨著俄羅斯預警衛星的持續逐步發射，其預警偵察能力也會獲得完善。

2 AI在網電空間作戰中的應用現狀

在2017年8月，美國國防部先進研究計劃局（DAR PA）啟動了A I射頻機器學習系統項目（RFMLS）[16，17]，探索機器學習（ML）如何理解無線電信號，建立將ML應用于電磁頻譜領域以理解電磁頻譜的使用狀態，以應對電磁環境中存在的風險。例如，低下的動態感知能力，被惡意干擾的通信系統以及無法確認的威脅。為了實現頻譜共享， 需要掌握占用頻譜的信號種類和從背景中提取重要信號，用來識別違反無線電規則的信號。通過ML 訓練的RFMLS能夠從電磁頻譜中提取額外的信號特征，并利用頻譜大數據，對以前無法檢測到的無線電信號進行識別，達到對電磁環境更好的理解。RFMLS能夠對無線電環境中正在發生的事件進行理解和識別查證，并逐步具備在復雜的電磁環境中識別感興趣的無線電信號的能力。基于目標任務， ML不僅能夠處理采集的頻譜數據，而且可以確定需要采集頻譜數據的種類，并規劃數據采集的時間和地點。

在射頻前端，有特征學習和波束合成。在頻譜感知方面，有注意力引導和自主射頻傳感器；在特征學習方面，基于射頻信號數據集，RFMLS通過ML識別和表征民用和軍用設備信號特征；在注意力引導方面，通過對RFMLS納入新的算法或設計射頻領域的顯著性檢測，可以實現將RFMLS注意力導向射頻頻譜中潛在的重要事項或對重要視覺和聽覺刺激進行識別的能力；在配置自主射頻傳感器方面，使RFMLS對亮度變化自動調節、持續移動和聚焦，保證動態場景中的重要部分保持在RFMLS的敏感部位，對最為有效的信號和信號特征能夠自動調節對其感受能力；在波形合成方面， 即對有可能的波形進行數字合成，使RFMLS對擁擠的頻譜信號進行區分和表征，為自動化武器系統提供無線電領域的所需信息。

美國的認知電子戰（Cognitive EW）是目前的重要進展項目，這是一個智能的電子戰系統[18]。通過對電子戰的擴展，數據和AI算法可以用于優化電子戰行動。更進一步，軟件可編程無線電的存在， 進一步增強了這種網絡與電子戰的協同作用。在自主評估電磁環境、學習、推理、實時改變其電磁干擾策略和評估實施效果，自適應對抗威脅目標。AI 引導的電子戰軟件升級極大地縮短了電子戰傳感器到射手的時間，并組織了另外的數據池，這決定了戰爭的勝負。

3 未來戰爭的新場景

在未來，衛星間發生有意或無意的碰撞損毀， 并產生大量的太空碎片是大概率事件，這將導致對地觀測、遙感、通信能力的喪失，阻礙軍事情報收集、導彈防御、海岸監測等任務的執行。大量的衛星碎片形成碎片場，堵塞衛星軌道并威脅其他軌道衛星的運行。通過針對全球衛星導航系統星座展開網絡攻擊，這可能導致衛星導航系統中斷運行，影響依靠衛星導航系統國家的電網、電信和導航與定位授時，對反衛星武器的發展和部署帶來嚴重威脅。美軍正在尋求應對中俄大國的軍事對抗優勢[19]，會進一步促進其電子戰的研究和部署，推進電子戰由戰略向能力轉變，加速電子戰重點項目的研發和電子戰裝備升級。美國利用其在AI方面的優勢，正在加速其電子戰裝備能力向認知化和智能化發展，這將對現有的軍事平衡構成挑戰。

4 建議

為確保國家安全與繁榮，需要預防衛星間碰撞、軌道擁堵、太空競爭軍事化和認知電子對抗的挑戰，對此，我們提出以下建議。

建立統一的太空監測和作戰控制系統，構成太空反導預警系統的主要部分，提供全球監控。通過該系統的構建，減少探測彈道導彈發射的時間，提高導彈威脅信息的可靠性和效率性。加大新型防空反導預警裝備研發，建立高低軌相結合的預警探測及殺傷力評估一體化的預警系統，并建立應對太空星座被破壞后預警裝置的彈性作業能力。加強多邊合作制定太空規則，重點要發展自身的太空能力。加強關鍵技術研發，逐步降低在關鍵技術層面對其他國家的依賴，增強太空安全感知。積極探索高超音速武器技術在軍事的應用，高超音速武器作為一種顛覆性技術，在軍事領域將產生深遠影響。

提升電子戰的智能化水平。完善其自主感知能力和實時反應能力，持續改進其精確打擊能力和評估反饋能力，這是認知電子戰未來的發展趨勢。基于此，我們要不斷測試其在復雜多變的電磁環境中的作戰能力，對關鍵技術進行深入的分析和專研以增強電子戰裝備的對抗能力。將AI技術和網電空間海量數據的特性緊密結合，改變對未來網電空間戰爭的認知模式。將AI技術應用在網電空間作戰中， 深刻改變軍事對抗的舊模式，賦能軍事新力量，并持續豐富網電空間作戰行動。