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自 2020 年以來，一系列事件打破了指導友好國家間關系的準則。COVID-19、俄羅斯烏克蘭戰爭以及中美之間日益緊張的關系標志著全球安全環境的惡化。在此背景下，國際行為體采取了各種脅迫措施來利用權力和影響行為，同時逃避偵查。

混合威脅一詞是描述這種現象的一種流行方式。混合威脅可定義為國家和非國家行為體協調同步使用軍事和/或非軍事手段，蓄意傷害或破壞一個國家或社會的基礎。重要的是，混合活動仍然難以歸屬，低于常規戰爭的門檻。與混合威脅相關的歸屬困難使其有別于常規軍事活動和國策。除了經常被引用的外國干預選舉和插手信息領域的例子外，戰略行動者正在調整用來傷害對手的戰術。同時使用硬實力和軟實力的做法已經存在了幾個世紀。然而，現代新興技術和全球化為混合威脅創造了新的手段，加劇了不同領域的脆弱性，擴大了混合攻擊的規模、速度和范圍。

這份前景掃描報告介紹了當前全球混合威脅格局中的五種高層次趨勢：

• 利用經濟依賴性
• 廣泛數字化的武器化
• 扭曲現實
• 操縱社會兩極分化
• 工具和參與者多樣化
• 對于每種趨勢，“前景掃描 ”都會考慮為威脅創造機會的薄弱環節、激發混合行為體的驅動因素，以及當前和未來潛在的混合活動或作案手法。

前景掃描中的趨勢并不完全新穎，因為它們反映了現有趨勢的演變。然而，它們強調混合挑戰的影響只會加劇，并以新的方式表現出來。隨著參與范圍的擴大，混合行動者的競爭領域也在擴大。尤其值得注意的是各種趨勢的融合；混合行為體正在不同領域協同使用各種戰術。這些發展可能會影響未來五年國際舞臺上的互動，同時也為未來趨勢奠定基礎。反過來，防御戰略也需要隨著不斷變化的混合威脅而發展。

本次前景掃描的結果基于對混合威脅國際研究的定向開源文獻綜述。在此基礎上，對歐盟和北美的智庫報告和學術文章進行了審查，并對這些地區以外的文獻進行了補充，包括烏克蘭、俄羅斯、日本和中國的文獻。通過對荷蘭研究機構中 15 位研究混合威脅的專家進行調查，進一步驗證了文獻審查結果。

概述了當前學術界對混合威脅的最相關趨勢和發展的評估。需要提醒的是：本文既不涉及反混合措施，也不反映與實施混合戰術相關的規范性考慮。

第 2 章概述了圍繞五個高層次趨勢的主要觀察結果，并盡可能以案例研究和原始資料為支持。隨后，第 3 章介紹了前景掃描的一些最終意見，并為未來的研究活動提供了考慮因素。

現代戰爭不斷發展，技術進步影響著戰爭的進行。網絡空間和人工智能（AI）等關鍵技術正在提供新的作戰工具，而核武器等傳統工具也在卷土重來。這些變化為戰爭帶來了更大的殺傷力和破壞力，并模糊了沖突的界限，直接戰爭被混合戰爭或灰色地帶戰術（威脅擴散，代理行為體主導）等新形式所取代。

多種分析框架對戰爭的這種轉變進行了研究，探討其對戰術和戰略的影響。例如，"戰爭世代 "文獻描述了五代戰爭。第一代戰爭涉及人與人之間的戰斗，主要依靠體力、技能和數量。第二代戰爭通過火力，使具有不對稱武力或力量水平的戰斗人員能夠將自己的意志強加給傳統上更強大的對手。第三代戰爭優先考慮的是滲透敵陣后的機動。第四代戰爭模糊了國家與非國家行為體、邊境地區與腹地之間的界限，恐怖主義或代理戰爭占據主導地位。這種戰爭形式的目標定位是目標領導層的決策過程。第五代戰爭的目標是通過扭曲對手民眾的世界觀和威脅感，甚至在不了解目標定位的情況下控制他們。

隨著網絡、虛擬現實和增強現實（VR/AR）、人工智能和 3D 打印等關鍵技術的發展，這些不斷變化的戰場也發生了轉變。這些技術使戰場成為一個復雜、相互關聯的生態系統，物理和虛擬領域相互融合。這些技術使戰斗人員無需訴諸動能手段就能參與戰斗，而動能手段是前幾個世紀戰斗的標志。與此同時，它們也引發了關于其倫理影響、法律框架和潛在意外后果的討論。例如，使用致命的自主武器系統一直是一個有爭議的話題，越來越多來自不同領域的聲音主張在全球范圍內禁止使用這種系統，因為據稱這種系統違反了國際人道法。同樣，使用網絡工具將國家關鍵基礎設施作為目標定位，也引發了人們對潛在的大范圍破壞和平民傷亡的擔憂，這可能會對其他重要基礎設施和服務產生連帶影響。然而，一些國家正在研究這些技術，以便盡快將其武器化和部署。

全世界的國家安全機構和軍事規劃人員現在都面臨著這一作戰變革帶來的新挑戰。這使得政策選擇更加復雜，應對措施更具挑戰性。本卷中的文章試圖解讀關鍵技術，探討其對未來戰爭的影響。這些文章探討了網絡戰、歸屬挑戰、無人機群、自主武器、人工智能及其對陸戰、區塊鏈和作戰的影響等主題，同時還關注了這些技術進步對核武器和太空的影響。這些文章由領域專家和知名學者撰寫，回答了四個關鍵問題： 我們在與誰/什么作戰？我們在哪里作戰？我們如何作戰？我們何時在戰斗？

扎卡里-卡倫伯恩（Zachary Kallenborn）在討論無人機蜂群時認為，雖然預計無人機蜂群會在全球范圍內擴散，但這不會立即發生。不同的國家將采取不同的方法來應對無人機群的擴散--有些國家注重數量，有些國家注重無人機的技術先進性，還有些國家則實施出口管制來阻止無人機的擴散。在探討另一項關鍵技術時，Akshat Upadhyay 研究了 VR/AR 在戰爭中的作用。他強調，VR 和 AR 在戰爭中的作用越來越大，因為 VR 可以刺激出于安全原因無法在實驗室或訓練場上創造的條件，而 AR 則增加了一層額外的信息（音頻、視覺、觸覺），提高了戰場所需的感官表現。

尼尚特-拉吉夫（Nishant Rajeev）從網絡戰的角度探討了國家如何利用網絡空間推進其戰略目標。他認為，由于網絡能力的獨特性，國家在競爭動態中比在武裝沖突或戰時動態中更容易利用網絡能力。接下來，Meghna Bal 和 Mohit Chawdhry 討論了區塊鏈技術在作戰中的效用，研究了突出的早期使用案例，并認為雖然一些軍隊正在嘗試使用該技術，但其在軍事行動中的效用目前尚未得到證實。與此同時，施魯蒂-夏爾馬關注生物技術，強調了生物技術在開發和生產生物武器中的關鍵作用。鑒于生物智能體的潛在危險性，她認為有必要加強生物技術只用于無害途徑的規范。

在其他關鍵技術中，阿莫哈-巴斯魯爾（Amoha Basrur）研究了生成式人工智能，探討了它對軍隊的實用性和潛在風險。與生物技術一樣，她也主張安全、合乎道德地使用人工智能。維多利亞-薩姆森（Victoria Samson）在探討太空和反太空技術的作用時，強調了太空對許多國家日益增加的重要性。這導致各國努力破壞其他國家利用太空的能力，導致反太空能力擴散到大國之外。

在探討了關鍵技術的戰略和戰術視角之后，下一組文章提供了一般戰略視角。

Arindrajit Basu 探討了網絡事件的歸因問題，并指出印度尚未公開將具體的國際網絡事件歸因于具體的私人肇事者或國家。然而，隨著此類網絡事件的頻率和強度的增加，印度不能不使用公開歸因這一關鍵選項（如果認為有效）來應對網絡不和平的不確定性，并促進其戰略利益。接下來，布萊恩-G-周（Brian G. Chow）審視了美國的太空戰能力，他認為，雖然美國已經加強了能力，但其整體太空復原力的強弱取決于其最薄弱的環節，尤其是當涉及到構成重大威脅的中國時。

Tanvi Kulkarni 探討了核威懾的作用。她認為，兩個因素--核規范的力度以及現代新興技術的應用--最有可能影響核武器在未來沖突中發揮作用的方式和程度。除此之外，還有全球地緣政治的不確定性，以及人類生命和環境所面臨的生存威脅的快速演變所帶來的不確定性。

最后兩篇文章探討了人工智能的相關方面。邁克爾-德普（Michael Depp）認為，雖然人工智能技術在軍事系統中取得了重大進展，但地面戰爭的自動化尤其困難。大部分進展都是在空軍和海軍系統中取得的。不過，這些進步將是有效利用人工智能在地面作戰中取得成功的關鍵。最后，勞拉-布魯恩認為，隨著越來越多的軍隊開始依賴人工智能，它可能會給戰爭迷霧增加新的層次。因此，在未來可能更加依賴人工智能的戰爭中，深入了解風險對于確保合法合規和人的責任至關重要。從某種意義上說，這是將所有關鍵技術應用于戰爭的預防性故事。

總之，這本由 13 篇文章組成的論文集從多個細微之處揭示了關鍵技術對作戰的影響。

這項研究的目的是定義對手作戰方案支持數據模型，以及它與自動白方（TAWC）的關系，后者是一種理論上的先進規劃輔助結構。新提出的作戰概念依賴于較小規模的集中式兵力，需要處理的信息可能更多。這種模式迫使兵力領導者依靠更直觀的決策和/或使用技術來支持傳統上由人類完成的分析功能。要使新技術為規劃做出重要而可靠的貢獻，軟件開發人員必須考慮到條令流程，如 "作戰空間情報準備"（IPB）。軍事出版物中蘊含著無數年的經驗，而將減少不確定性的條令模型映射到領先技術的文獻卻很少。本論文探討了流程如何導致發現，從而減少戰斗空間中的意外情況。

軍事人員要在惡劣和不理想的條件下長期作戰，這些條件的特點是環境暴露嚴重、資源匱乏以及身心負擔沉重。在這些條件下長期執行軍事行動，會削弱本已有限的感知、認知和情感資源，而這些資源是維持執行任務相關任務所必需的。未來戰場上復雜的多領域作戰行動預計將進一步提高對軍事梯隊最低層的要求。這些需求的特點是，小分隊在補給有限、技術能力下降的艱苦環境中的作戰時間將越來越長。因此，必須確定新的訓練和技術方法，使軍事人員的表現得以持續、優化和/或提高。為實現這一目標，國際國防科學界、學術界和工業界的研究已開發出幾種前景看好的神經科學策略，包括神經調節和神經反饋技術。本最終報告總結了題為 "認知神經強化 "的北約 "人因與醫學 "小組活動的技術活動： Techniques and Technology (HFM-311)）的技術活動，包括對五個參與國在認知神經強化研究和開發方面的最新進展的回顧： 加拿大、德國、荷蘭、英國和美國。該書介紹了六種神經調控技術，包括經顱磁刺激（TMS）、經顱聚焦超聲刺激（tFUS）、經顱電刺激（tES）、經皮周圍神經刺激（tPNS）、光生物調控（PBM）和顱腦電療刺激（CES）。會議考慮了三種神經反饋技術，包括使用腦電圖（EEG）、功能磁共振成像（fMRI）和功能近紅外光譜（fNIRS）監測大腦狀態，并通過機器學習和人工智能實現反饋回路。各參與國的代表總結了利用一種或多種神經調節和神經反饋技術提高作戰人員認知能力的基礎研究和應用研究。報告接著詳細介紹了認知神經強化固有的方法論挑戰，以及在這一領域開展研究、開發和工程的其他注意事項。報告最后討論了神經強化的未來發展方向，包括生物傳感、改進機械和預測建模及軟件工具、開發非侵入式深腦刺激、測試新出現的大腦和行為理論模型，以及開發閉環神經強化和人機協作方法。重點是在作戰人員選拔、訓練、行動和恢復的背景下，規劃、執行和解釋神經增強研發工作的相關概念和方法承諾與挑戰。

關鍵詞： 感知、認知、認知神經科學、神經增強、人類表現、認知表現、經顱磁刺激、經顱電刺激、經皮周圍神經刺激、經顱聚焦超聲、顱腦電療刺激、光生物調制、腦電圖、功能磁共振成像、機器學習、人工智能、生物傳感、人機協作、神經反饋

陸軍一直認為有必要將其決策建立在行之有效的作戰研究方法的基礎上，這些方法旨在為指揮部提供決策過程中的替代方案，從優化戰役到戰略評估和成本經濟學。戰斗傷亡是軍事行動研究的一個主題，它應用數學模型來量化勝利與失敗的概率。特別是，已經提出了不同的方法來模擬戰斗過程。然而，這些方法都不能為高層指揮提供足夠的決策支持。為了克服這種情況，本文提出了一個顛覆性的框架，它克服了傳統模型的大多數局限性，支持最高指揮層的決策：戰略層和戰役層，將確定戰斗力水平的衰減（通常稱為減員（損失））作為評估決策的機制。該框架采用自適應和預測控制工程方法，根據戰斗變化進行動態調整，同時考慮到對手的能力和演習以及產生的效果。此外，它還包括一個學習機制，以改進高不確定性條件下的決策。

引言

蘭徹斯特（Lanchester）在戰斗動力學建模方面的開創性工作[1]啟發了對戰斗抽象發展的重要研究，以支持不確定條件下的軍事決策，追求如何在戰斗中取得優勢。長期以來，蘭徹斯特的原始模型及其不斷演化的擴展模型[2]一直主導著常規陸軍力量平衡的動態評估，被主要機構（如美國陸軍、國防部長辦公室等）用于評估各種問題（如評估戰區平衡[3, 4]、指導武器裝備選擇決策[5]等）。

然而，值得注意的是，蘭徹斯特模型有其重要的局限性，例如，它們只進行了過于簡單的單面處理，而沒有考慮對手的能力，并且不能用于分類交戰[6]。

另一個需要考慮的問題是決策程序所支持的抽象層次。軍事理論通常將指揮層次分為以下三個等級：

1.戰略層次從最抽象的角度研究沖突，從整體上考慮戰爭的最終結果。它涉及軍事力量的整體規劃、資源分配和組織。此外，它還確定并支持國家政策。

2.戰役層面涉及戰役和主要行動的設計、安排和執行。

3.戰術層面在戰場上實施戰役行動。

有趣的是，大多數決策方法，包括非蘭徹斯特的決策方法，都集中在戰術指揮層面[6,7]。換句話說，現有決策系統對作戰和戰略指揮層面的支持不足。

本文提出了一個創新框架，它克服了蘭徹斯特模型的大部分局限性，并支持最高指揮層的決策：戰略層和作戰層。我們的框架應用了自適應和預測控制工程方法，以動態適應戰斗中的變化，同時考慮到對手的能力和演習以及產生的效果。此外，它還包括一個學習機制，以改進高不確定性條件下的決策。

最后，本文報告了我們的框架在克里特島戰役、硫磺島戰役和庫爾斯克戰役中的實證評估。這本身就是一個相關的貢獻，因為大多數關于軍事決策的文獻都缺乏足夠的實驗驗證。特別是，大多數驗證都是按照非現實的假設[8]或依賴于簡單化的編造例子[9]的數學程序進行的。

本文的其余部分按以下順序組織。第2節描述了我們的框架工作，第3節報告了其經驗驗證。最后，第4節提供了一些結論性意見并討論了未來的挑戰。

支持戰役戰略決策的框架

在經典的蘭徹斯特模型之外，還有兩種主要的戰爭分析機制：(i)隨機模型和(ii)確定性模型，其中一 些是傳統的蘭徹斯特模型[10,11]。目前，智能代理等其他方法正獲得巨大發展[12,13]。這些新模型的目的是擴展能力[6,9]和減少以前方法的缺點[14,15]。然而，它們無法成為高層決策的適當基準。

本框架克服了蘭徹斯特原著的局限性，[16, 6]中對這些局限性進行了深入探討，將戰斗視為一個因果過程，該過程根據蘭徹斯特方程的動態變化和外部行動而演變。為此，我們的方法應用了[17]中介紹的自適應和預測控制理論，并結合了不確定性建模技術。我們的方法架構由一系列模塊組成，這些模塊協同工作，確保按照軍事理論協調一致地進行決策。特別是，一組順序階段觸發了適用戰略的定義、不同可能行動方案（COA）的評估和選擇，以及模型對行動演變的適應。

圖中x(t)和y(t)分別表示每一瞬間x部隊和y部隊的戰斗員數量，x(t+1)e和y(t+1)e表示下一瞬間的估計戰斗員數量。

圖1. 我們框架的架構設計。每個模塊都代表了軍事思維的機制，即：(i)評估戰斗事件，以確定應遵循的戰略并選擇完成任務的COA；(ii)確定執行任務所需的資源；最后(iii)適應結果。

實施需要邏輯過程能力，并應模擬從預測到行動的決策過程。在此背景下，我們制定并測試了新的框架（如果其在實際對抗中的應用在性能和一致性方面符合預期，則該框架將是穩健的）。

圖2 新框架中通過順序模型觸發選擇特定COA的主要因素。

圖2顯示了迭代觸發特定COA選擇的基本要素。預測模塊產生預測演變。自適應模塊根據輸出信號（實際情況）與預測信號之間的差異調整組成模塊的參數，并根據最后執行的COA進行適當更新。專家模塊通過調度模塊試圖改變預測模塊所定義的趨勢，從而根據戰斗需要改變行動路線。值得注意的是，設定點與完成任務有關，行動發展時間是操作時間，在最好的情況下，可用的沖突信息數據庫通常以天為單位表示。

混合戰爭也被稱為灰色地帶沖突或非限制性戰爭。而這些只是現在流傳的描述同一現象的各種術語中的三個--對一個國家的多方面攻擊，對其國家安全和國防機構產生嚴重影響。它們可能包括軍事元素，但也可能利用網絡工具、公共和商業腐敗、法律制度的武器化、跨國有組織犯罪和虛假信息運動以及其他一系列方法來發動。有效的反應將要求軍事、情報、網絡和其他安全專家與商業、法律和公共環境中的沖突管理專家進行前所未有的合作。

本期《追蹤》探討了混合戰爭的崛起對加拿大和其他自由民主國家的影響。它強調了建立復原力和加強私營部門、公共領域和其他相關實體（非政府組織、大學、醫院、市政當局等）之間合作的必要性。它評估了現代社會是否有足夠的能力來面對這些新出現的威脅，并強調需要加強合作和知識傳播。

當代軍事組織必須以更快的速度和更高的精度采取行動，在反叛亂（COIN）環境中戰勝對手并避免不準確的情況。此外，這是一個有問題的任務，因為COIN的復雜性和絕大多數叛亂分子擁有在熟悉環境中行動的優勢。

在叛亂和COIN戰爭中，選擇暴力的方式來實現叛亂派別的政治抱負。敵方利用各種威脅，如使用常規武器、非正規戰術、恐怖主義和犯罪行為，以同時和適應性地實現其政治目標。

反叛分子要想獲得成功，就必須把重點放在叛亂分子網絡上，但如果可能的話，必須在不對非戰斗人員造成傷害的情況下做到這一點。促進迅速和準確地瞄準叛亂分子網絡并可能減少附帶損害的一個解決方案是研究在COIN中使用人工智能（AI）增強系統來增強高價值目標（HVT）定位的潛力。

為了評估上述理論，本論文將依次研究查找、修復、完成、利用、分析和傳播（F3EAD）目標定位過程的六個不同步驟，以確定哪一部分或哪幾部分可能受益于人工智能作為一種力量倍增器對結果的貢獻。此外，在研究F3EAD過程的過程中，本論文將評估周期中的哪個階段有可能造成最嚴重的附帶損害。

戰略家們注意到，自冷戰結束以來，戰爭發生了重大變化。他們提出了一些概念和理論，以說明戰爭實踐在很大程度上已經偏離了克勞塞維茨對戰爭的理解以及身體暴力在戰爭中的中心地位。新興的沖突模式較少關注武力的工具性使用以實現政治目標，而更多地集中在觀念管理、敘事、不對稱性或不規則沖突、規范的對抗性使用以及武力的隱蔽性和模糊性使用等概念。本文旨在系統地比較三種較新的戰爭或政治沖突理論，即第五代戰爭（5GW）、混合戰爭（HW）和灰色地帶沖突。文章表明，盡管它們有相同的思想根源，但在它們對當代和不久的將來的沖突的性質的建議方面也是不同的。它們中的每一個都可以豐富我們對當代戰爭的理解，這將是掌握這些新的沖突模式的關鍵，而不是（戰場常規）戰爭。

當代沖突的三種理論都有相同的思想根源，它們有一些共同點，比如認為在未來的沖突中，軍隊的作用和武力的使用會很小，平民和民用工具的作用會更明顯。他們還假設沖突將同時發生在多個領域，戰場可以是字面上的任何地方。然后，也有顯著的差異。

第五代戰爭是一種操縱受害者的認知和身份的沖突模式，以至于受害者甚至可能不明白交戰方已經征服了他們。敵方可以通過尋求對人類地形的控制，包括公眾認知、意識形態和敘事，來擊敗5GW戰役。混合戰爭是國家和非國家行為者使用的一種戰略，它通過結合正規和非正規戰術以及各種軍事和非軍事手段，尋求最大限度地提高武力的有效性。敵方可以通過組織上的調整和整個政府的方式來對抗HW的混合威脅。相比之下，GZC是大國參與長期運動的戰略，旨在削弱通常更強大的對手，同時有意避免軍事反應。這里的解決方案是設定紅線，加強威懾，并在戰爭門檻以下制定有效的應對方案。

混合戰爭和GZC比5GW更以國家為中心。雖然在HW中通常會有可觀察到的（不規則）軍事沖突，但在5GW或GZC中不存在公開的沖突狀態。與GZC不同的是，在GZC中，潛在交戰方的范圍很小，競爭也相對明確，而5GW在經驗上是最難識別和研究的，因為它非常強調欺騙和隱蔽性，以及潛在的未知的個人和小團體網絡可能以無法識別為威脅的方式攻擊強大的國家和社會。

所有這些關于戰爭與和平之間的沖突的理論都有其缺陷，正如其許多批評者所指出的。同時，這些理論處理的是真實的、在某種程度上也是新的現象，這些現象是我們這個不確定時代的戰略競爭和沖突的特征。因此，宣稱這些理論缺乏新意，以便人們可以堅持19世紀歐洲制定的戰爭觀，是沒有用的。只有通過智力實驗和仔細觀察，我們對戰爭和沖突的理解才會有足夠的進步，才能更接近無限復雜的現實。

世界各國軍隊特別重視發展和部署電子戰（EW）系統。這是基于這樣一個事實，即各國認為控制電磁頻譜（EMS）是在戰場上取得優勢以擊敗對手的關鍵。電子戰是指利用EMS探測、欺騙和干擾對方的武器系統（如雷達、通信系統、指揮控制系統、數據網絡或其他使用EMS的數字基礎設施）的任何行動或能力。由于電子戰技術在戰場上發揮著不可估量的作用，因此電子戰技術可以被列為軍事技術清單的首位，這些技術受到開發該技術的國家的高度保護和控制。因此，自主開發國家電子戰系統具有較大的安全效益。在此背景下，本報告通過關注全球趨勢和分析土耳其的能力，揭示了電子戰的關鍵方面。

1 引言

簡要介紹電磁頻譜（EMS）可以為解釋電子戰系統在現代戰爭中的作用鋪平道路。毫不奇怪，從手機到簡單的電視遙控器，日常生活中的許多設備都使用電磁頻譜。什么是電磁頻譜？電磁頻譜可以定義為在特定頻率范圍和波長內以光速傳播的電磁波。電磁波頻率和波長的全范圍如下圖所示。電磁波頻率和波長部分的頂部屬于伽馬射線和X射線，由于其高能光子和非常小的波長（λ=10^-10 cm）的性質，通常用于醫學領域（醫學成像）和核物理。看到EMS的紫外線和紅外線部分就在X射線之后。電磁波大部分是人眼看不見的，只有一小部分電磁波可以被人類和大多數動物看到。紅外攝像機（用來探測物體的熱像）也在這部分電磁頻譜中工作。電磁頻譜中1-300 GHz的頻率（波長：100米-0.5毫米）主要用于各種雷達系統，這些系統主要用于軍事應用、天氣觀測和導航等目的。EMS的底部主要用于無線電通信和電視廣播。

圖1：電磁頻譜的頻率和波長標度

根據雷達的設計目的，大多數雷達/通信系統工作在1至40 GHz頻段（100米-0.5毫米波長），這些雷達系統使用整個EMS的一小部分。例如，大多數遠程搜索雷達使用L（1-2 GHz，30-15 cm波長）和S波段（2-4 GHz，15-7.5 cm波長），大多數火控雷達使用X、Ku或Ka波段，使用各自的頻率和波長來優化其針對預期目標的檢測性能。雷達波段的范圍及其頻率和波長如下圖所示：

圖2：雷達和通信系統等軍事應用中電磁頻譜的頻率和波長分類

因此，電子戰（EW）被定義為使用EMS探測、欺騙和破壞對方的武器系統（如雷達、通信系統、指揮控制系統、數據網絡或其他使用EMS的數字基礎設施）的任何行動或能力。

為什么世界各地的軍隊特別重視電子戰系統的開發和部署？最明顯的答案是控制EMS，在戰場上取得優勢，打敗敵人。第二個答案是有能力在需要時升級或更新電子戰系統的硬件和軟件。電子戰技術可以放在軍事技術清單的首位，這些技術受到開發這些技術的國家的高度保護和控制。通常，電子戰系統是“黑箱”，換句話說，購買這些系統的國家對電子戰系統的軟件或硬件架構沒有控制權或幾乎沒有控制權。從技術上講，由于電子戰系統的作戰環境隨著時間的推移而變化，隨著新的武器系統被引入戰場，電子戰系統的威脅庫也需要不斷升級。為了保持電子戰系統的有效性和高性能，軍方會不斷升級/更新其電子戰系統以應對這些新威脅。升級和更新主要在和平時期進行，但必要時，戰爭時期可能需要緊急升級和更新。如果電子戰系統是按“黑箱”購買的，并且不允許訪問威脅庫或干擾算法，則這些系統的用戶可能會面臨困難，該電子戰系統無法有效對抗引入了無法識別的新雷達或通信系統或制導導彈等。因此，電子戰技術是被嚴格控制的技術，自主開發國家電子戰系統具有較大的安全效益。

電子戰可通過有人和無人系統從所有四個領域（空中、海上、陸地、空間）應用，并以敵人的通信系統、雷達或其他軍事和民用設備為目標。EW可分為三個主要部分:

電子支援措施（ESM）:ESM系統的主要任務可概括為：通過檢測和診斷作戰環境中威脅和目標雷達的電磁波（在系統的頻帶內），以便于編制戰術態勢圖。傳統上，ESM用于對來自所有四個領域的威脅進行目標識別和分類。此外，電子支援措施（ESM）通過無源探測軍事系統的電磁輻射來收集信號情報。

電子攻擊（EA）：也稱為電子對抗措施（ECM），包括攻擊性地使用電磁能、定向能攻擊指揮控制系統或電子設備，目的是降低、干擾或混淆敵人的作戰能力。EA系統通過主動干擾雷達系統或導彈導引頭，保護其所使用的平臺免受射頻制導雷達或導彈的攻擊；另一方面，對作戰環境中的威脅或目標雷達采取預防性有源干擾技術。

電子保護（EP）：它是一套保護電子戰系統免受敵對電子攻擊（EA）影響的技術。當敵方電子戰系統試圖干擾/降級友軍雷達時，友軍雷達中的EP技術可以抵抗干擾和其他欺騙技術。EP技術應是現代電子戰系統的內置功能。

2 電子戰系統國際發展綜述

許多軍事分析家認為，電磁頻譜將成為未來戰爭的前沿，而世界各地的武裝部隊都在研究新的電子戰技術，以便取得優勢，從而主宰戰場。美國國防部高級研究計劃局（DARPA）戰略技術辦公室項目經理Dan Javorse上校從軍事決策者的角度描述了電子戰技術和發展的未來：

“能夠在電磁頻譜中機動是所有作戰行動的基本工作，并且已經有一段時間了。你無法想象任何一個現代國家在電磁頻譜方面沒有任何專業儲備。通信和電子戰在電磁頻譜上是重疊的，因此你需要能夠掌控該頻譜空間。向數字世界的過渡給了許多新的能力，但也給了更多需要管理的東西。在大多數情況下，系統使用者有機會調節和控制，以進攻和防御的方式使用電子戰。如果使用者擁有數字系統給的最大靈活性，那么重點就會轉移很多。越能控制、操縱和利用電磁頻譜，這項技術在攻防方面的能力就真的不可知了。”

雖然幾十年前，早期電子戰系統能有效地應對同樣使用類似電子技術的威脅，但現在威脅的演變速度比電子戰系統快得多。新的電子戰系統需要領先新出現的威脅，同時也要避免技術進步可能導致的快速且昂貴的過時問題。電子戰系統和相關技術主要由發達國家控制，但半導體技術的發展和商用現成電子器件的可負擔性以及計算能力的提高已開始打破這一模式。

圖3：俄羅斯陸軍Krasukha-2電子戰系統

基于全數字化、安全和模塊化的開放系統設計原則，超寬帶數字接收機和激勵器比傳統系統具有顯著優勢。這些新技術實現了更廣的頻率覆蓋、全空間覆蓋和更快的響應。它們的設計目的是通過高效寬帶功率放大器和對抗自適應調制來探測、識別和擊敗下一代傳感器和武器。

正如諾斯羅普格魯曼公司（Northrop Grumman）在其網站上所述，數字系統是解決淘汰問題的解決方案。電子戰套件現在可以執行多種功能，支持不同的任務集，并在一系列系統之間共享硬件和軟件。這種構建塊方法降低了開發成本和時間成本，加快了升級周期，并在生產過程中實現了規模效益。當新的威脅出現時，改進可以在整個產品線中快速傳遞。通常，要添加新功能，只需要進行軟件更新，這就將過時的風險降至最低，并縮短了時間。

這里描述的新數字系統的另一個優點是，電子戰系統可以被更廣泛的平臺使用。而直到不到二十年前，電子戰系統還專門用于戰術飛機，如F-16、F-15、Tornado等，現在可以使用的機型有：運輸機和空中加油機、無人機（UAV）和偵察機等。選擇全數字電子戰系統將允許更小、更緊湊的系統，這意味著它們可以適應更小的平臺。此外，使用開放系統體系結構將提供方便的維護和軟件更新，從而使系統具有成本效益。電子戰系統可擴展性/小型化的一個很好的例子可以在Leonardo的Brite Cloud DRFM中看到，這是一種智能箔條系統，小型化后可裝入F-15s、F-16s，甚至是更小的無人機所用的箔條/彈尾發射裝置。根據Leonardo的說法，Brite Clou消耗性有源誘餌（EAD）是一種緊湊的、基于DRFM的有源射頻對抗裝置，可以對抗大多數射頻制導的地對空和空對空威脅系統。BriteCloud可從標準的箔條發射器中發射，因此需要最小的平臺集成。利用先進技術，可有效對抗有源和半有源射頻導引頭以及火控雷達。

圖4:Brite Cloud智能箔條系統

智能箔條系統等小型電子對抗系統為軍用飛機提供防空導彈和地對空導彈的自衛保護。在空空交戰中，智能箔條可以通過在飛機周圍創建假目標來提供額外的一層保護，以抵御超視距（BVR）導彈。類似地，美國空軍和美國海軍飛機通常使用拖曳式誘餌。在拖曳式誘餌作業中，飛機將誘餌釋放到離飛機安全的距離，然后誘餌發射干擾信號，或通過實現比飛機更大的雷達橫截面積(RCS)將自己“呈現”為真實飛機。該解決方案可用于飛機的自衛保護，對抗具有干擾能力的Aim-120 AMRAAM型導彈或其他雷達制導的地對空防御導彈。雷聲公司的AN/ALE-50拖曳式誘餌系統目前在F-16、F/A-18和B1s上使用，它在科索沃、阿富汗和伊拉克保護飛機免受射頻（RF）導彈的威脅。

3 以色列電子戰技術的最新發展

以色列是中東地區領先的電子戰強國，自1973年的“Yum Kippur”戰爭以來一直在廣泛使用電子戰系統。以色列國防公司生產的電子戰系統用于戰場的各個領域，并已將這些系統出口到國外軍隊。目前，以色列擁有一系列以Gulfstream G550公務機為基礎的空中預警和控制（AEW&C）飛機和ELINT/SIGINT/EW飛機，代號為Shavit（ELINT/SIGINT）和Eitam（AEW&C飛機）。這些特殊任務的飛機使以色列空軍能夠在遠離以色列的地方執行任務，可以支持以色列空軍在敘利亞和其他重點地區執行打擊任務。包括F-16Is和F-15Is在內的所有IAF噴氣式飛機都在當地建造了先進的電子戰自衛裝置或外部攜帶的電子戰吊艙。這些飛機的能力在敘利亞和黎巴嫩的空中打擊任務中不斷得到證明。這些飛行任務中有許多是高度保密的，關于這些飛行任務所用飛機的狀況，并沒有公布多少資料；然而，據了解，2018年2月5日，由于敘利亞的防空，IAF損失了一架F-16I。以色列空軍的新型F-35 Adir預計還將擁有一套國產或定制的電子戰套件（AN/ASQ-239電子戰套件），以滿足以色列的要求。

在一篇新聞報道中，有人透露以色列引進了一種新的電子戰系統，叫做Scorpius，它的設計和生產者是以色列航空航天公司。文章指出，Scorpius有能力徹底改變電子戰。與舊一代電子戰系統不同，Scorpius使用有源電子掃描陣列（AESA）技術來掃描空域。它還可以向特定方向發送以特定波長/頻率形成的窄波束，以干擾敵方數據通信、導航系統和雷達，但不干擾友軍。

在使用這種窄波束技術之前，電子戰系統的操作員只有兩種選擇。他們可以使用一個單一的窄波束在天空搜索目標，但這非常困難，或使用更寬的波束。以前的電子戰系統可以壓制特定的目標，或者是幾個目標，而Scorpius可以摧毀天空中的任何目標，同時攻擊多個目標。系統設計中采用了AESA、MMIC、DFRM與人工智能/自適應機器學習（AI/AML）技術的組合，Scorpius使用寬波束掃描各個方向的潛在威脅，再使用窄波束瞄準特定威脅。Scorpius滿足陸軍、空軍和海軍的軍事需求應用。

圖5:IAI（以色列航空航天工業公司）的Scorpius-G系統

一種特殊的電子戰案例：以色列的網絡戰

在當今高度網絡化的商業和互聯網環境中，網絡攻擊是一種常見現象。攻擊者通常滲透到一個公司的計算機系統，然后入侵它或植入病毒，以破壞計算機系統或收集數據，甚至要求贖金。新的電子戰技術可以實施類似于這些現實生活中的網絡攻擊。陸基電子戰系統或防區外干擾機/信號機將部署網絡攻擊技術，使其能夠將惡意軟件（病毒）植入敵人的指揮和控制網絡。

事實上，一些研究人員提供的開源信息表明，2007年，IAF對敘利亞城市Deirel-Zour附近的一個敘利亞核設施實施的“果園行動”主要歸因于以色列國防軍電子戰平臺實施的一次網絡攻擊，該平臺支持打擊任務并使敘利亞雷達網絡失效。

據美國航空航天工業專家和退役軍官說，以色列使用了一種類似于美國開發的“Suter”空中網絡攻擊系統的技術，該系統由BAE系統公司開發，并通過L-3通信集成到美國無人機作戰中。以色列早在1982年的Beqaa山谷交戰中就擅長使用無人系統來挑釁和欺騙敘利亞的地對空導彈（SAM）系統。

盡管以色列國防軍的行動細節仍不清楚，但采用網絡攻擊或有效干擾（DRFM方法可能產生類似結果）都是可能的。

4 美國電子戰技術的最新發展

美國國防部發布的2020年版《電磁頻譜優勢戰略》開篇就表明了控制電磁頻譜的重要性：美國在空中、陸地、海洋、太空、網絡空間和電磁頻譜（EMS）領域的主導地位受到了對手的挑戰。這些挑戰暴露了美國軍隊對電磁頻譜的跨領域依賴，并推動國防部做出改變，如何開展電磁頻譜活動以保持全領域優勢。

“咆哮者(Growler)”：美國海軍電子戰能力的核心依賴于EF-18G Growler，20世紀90年代初，在EA-6A電子戰飛機退役后，它成為了美國海軍標配的電子戰飛機。EF-18G專門為電子戰任務而設計的，它由美國海軍雙座F/A-18F攻擊戰斗機改裝得到。“咆哮者”掛載了數個電子戰吊艙，用于自衛或攻擊。它的主要任務是護送航母戰斗群對抗敵人的空中防御，或者通過遠距離干擾敵人的攔截機來提供電子戰保護。目前的電子戰吊艙ALX-99是上一代的電子戰吊艙，美國海軍正在逐步接收ALQ-249 NGJ（下一代干擾機）。

ALQ-249：據研發ALQ-249 NGJ的Raytheon公司介紹，ALQ-249 NGJ能夠對防空系統和通信裝置等敵對威脅目標進行拒止、干擾和削弱。它還采用了最新的數字、軟件和有源電子掃描陣列（AESA）技術，能夠在更遠的距離上攻擊多個目標。ALQ-249 NGJ能夠同時攻擊多個目標，其模塊化架構使其能夠快速的升級和擴展到各種任務和平臺。ALQ-249 NGJ至少有三個版本，每個吊艙都具有低頻段、中頻段和高頻段。EF-18G能夠在一個任務中能夠掛載兩個吊艙，這取決于威脅雷達期望對多個頻段進行全覆蓋干擾（從UHF/VHF頻段至S，L，X頻段）。在1988年EF-111A Raven退役后，美國空軍就失去了護航/遠距支援的電子戰干擾能力，目前正在服役的EC-130H Compass Call電子戰飛機，是為電子情報（ELINT）和遠距離通信干擾而設計的，在必要時對無線電通信（UHF/VHF/FM頻段）和移動電話進行監聽和干擾。美國空軍當前的電子戰能力依賴于F-15s和F-16s掛載的自衛吊艙，例如AL-131C。第五代戰斗機F-22s和F-35s裝備有內置的、集成的、最先進的電子戰套件，分別為AN/ALR-94和AN/ASQ-239。

AN/ASQ-239：F-35裝備的AN/ASQ-239電子戰套件，能夠提供綜合的寬頻段保護以抵御新一代的雷達威脅，并通過有源干擾和DRFM能力干擾敵方雷達。在威脅密集的環境中，AN/ASQ-239能夠保護F-35戰機免受雷達或紅外制導導彈的攻擊。此外，平臺級設計提高了AN/ASQ-239的可靠性和可維護性，也優化了長期壽命周期成本。F-35的AN/ASQ-239電子戰系統通過集成光電目標傳感器（EOTS），從而具有全向(360度)自衛電子戰覆蓋范圍，APG-81 AESA雷達作為AN/ASQ-239電子戰系統的一部分，還能使其具有有源電子攻擊（EA/ECM）的能力。盡管APG-81的主要任務是探測空中和地面的目標（SAR/GMTI模式），但是作為AN/ASQ-239綜合電子戰系統的一部分，它也能當作干擾機使用。該能力賦予了F-35s戰斗機高度有效的遠距離電子戰性能。

2021年7月28日眾議院軍事委員會（HASC）發布的新聞稿中，戰術空軍和陸軍小組委員會提議，在2022財政年度國防授權法案（NDAA）中增加以下條款，其要求對空軍機載電子攻擊能力進行評估，以及對空軍戰術飛機集成ALQ-249 NGJ進行可行性論證。考慮到美國空軍缺少護航干擾機平臺，將ALQ-249 NGJ與F-15EX集成在一起是有意義的。美國空軍對F-15EX進行改裝，以支持未來的空中作戰，使其能夠攜帶更重的炸彈和空對空導彈，支援第五代F-22s和F-35s戰斗機。在F-15EX上集成ALQ-249 NGJ吊艙，將提供護航干擾/遠距支援干擾能力。下圖描述了美國空軍未來利用幾種平臺所提供的干擾能力。

圖6:使用數架飛機的聯合電子戰應用概念，其中EA/18G和EC-130H提供遠距支援干擾，F-35s和F-22s在近程可以與小型誘餌干擾機一起提供電子戰能力。

某些已發表的文章討論了ALQ-249 NGJ擁有人工智能/自適應機器學習和網絡攻擊能力的可能性，以補足EF-18G Growler的電子戰攻擊能力，從而能夠執行SEAD/DEAD任務（利用AGM-88 HARM反雷達導彈），這將使美國海軍擁有三種不同的任務剖面：干擾威脅雷達、SEAD/DEAD任務、入侵敵人的雷達網絡。根據2022年NDAA法案，美國空軍可以將F-15EX戰斗機作為第4.5代平臺，獲得類似的能力。

Angry Kitten電子戰吊艙：最近另一個在電子戰系統上使用人工智能（AI）/自適應機器學習（AML）技術的例子是Angry Kitten電子戰吊艙，它正被集成至美國空軍的F-16s戰斗機上。Angry Kitten電子戰吊艙使用了自適應機器學習軟件，在電子攻擊中從“干擾技術庫中選擇最佳干擾技術”，并找到可能最好的干擾技術。

作為Angry Kitten電子戰吊艙的開發者之一，研究工程師Stan Sutphin聲稱他們正在開發傳統干擾器不具備的完全自適應和自主能力。基于機器學習算法和先進硬件的認知電子戰方法，使他們確信Angry Kitten電子戰系統能夠提供顯著的、高水平的電子攻擊和電子保護能力，并增強美軍戰斗機的安全性。

同樣，美國空軍的傳統戰術飛機電子戰吊艙ALQ-131已使用新的電子戰技術進行了升級。升級后的新吊艙被命名為ALQ-131C，其包含全數字的DRFM，高靈敏度的寬帶接收機，以及相參/非相參的干擾技術。自從ALQ-131C掛載在F-16s戰斗機的中央外掛架上，美國空軍及其同盟國的大多數F-16s戰斗機都將從這種能力中受益。

5 俄羅斯的電子戰方法

對于俄羅斯來說，在過去的十年里，俄軍的電子戰能力一直是軍事現代化的優先領域之一。其國防工業連續不斷地向俄軍提供了一些現代電子戰系統的升級版本，包括Krasukha-4，它是陸基的、高效的現代電子戰系統；以及Borisoglebsk-2，它被設計用于移動衛星通信和無線電導航裝置。

總部設在華盛頓的高級防務研究中心（C4ADS）發表了一份報告，報告指出四個俄羅斯電子戰系統被確定為眾所周知的、部署在Khmeimim空軍基地的Krasukha-4，部署在Aleppo機場的R-330Zh Zhitel干擾站，以及Samarkand和Rosevnik-AERO電子戰系統。這些電子戰系統的主要目的是干擾或者削弱敘利亞境內針對俄羅斯空軍基地的任何威脅。

俄羅斯對干擾全球定位系統（GPS）信號給予了特別的關注，使其在俄羅斯作戰區域附近無法工作。其中一個原因是為了防止過去幾年里敘利亞的反對派武裝力量對俄羅斯部隊進行的無人機群攻擊。GPS電子欺騙是俄羅斯部隊使用的另一項技術。GPS電子欺騙主要是通過為敵方飛機或GPS制導導彈制造虛假的定位信息來實現的。虛假的GPS信號以美國GPS衛星使用的相同頻率進行廣播，阻止接收機鎖定真正的GPS信號。一旦俄羅斯的虛假GPS信號代替真正的GPS信號被接收機鎖定，電子戰系統就開始傳輸虛假的定位、導航和授時（PNT）數據，從而生成虛假的位置信息，從而導致敵方飛機或導彈錯過其預定目標。

位于華盛頓特區的喬治敦大學安全研究中心的Georgetown Security Studies Review期刊中的一篇關于俄羅斯電子戰能力的報道寫得很好。該報道指出，近年來俄軍實現了電子戰能力的現代化，更重要的是俄軍的作戰人員在烏克蘭和敘利亞的實時戰爭條件下獲得了大量的電子戰經驗。報告還認為，盡管，美軍在傳統武器方面繼續保持軍事優勢，但是莫斯科現在擁有一個關鍵的不對稱優勢，試圖彌補這一差距。在一個與俄羅斯重新展開競爭的時代，美國需要提高其執行電子戰任務的熟練程度，否則就有可能落后。

6 中國在南海的電子戰能力

近年來，中國軍方一直在大力投資提高其電子戰、通信和情報收集能力。許多新開發的電子戰系統已經開始出現在中國軍用航空器、海軍或陸地平臺上。此外，中國軍方正在改善其在南海的陸基電子戰、通信和情報收集能力。開源衛星圖像顯示，中國在海南島和南海的一些珊瑚礁上建造了大型電子戰設施。這些陸基和島嶼的SIGINT/ELINT綜合設施為中國軍隊提供了跟蹤和收集該地區外國軍事力量信號情報的能力。

可以說，中國軍方正在緊跟美國海軍的步伐，發展其軍事力量及硬件。在這方面，甚至可以在中國軍隊中看到美國海軍MH-60R海鷹和E-2D“鷹眼”預警機非常接近的型號。中國新的KJ-600機載預警機的主要作用是為航空器和水面艦艇提供早期預警，但其機載ESM系統也提供信號情報。

關于機載戰術干擾能力，中國軍方最近推出了一種特殊配置的J-16D戰斗機，相當于美國海軍的EA-18G咆哮者。J-16D可以攜帶四個防區外干擾吊艙，兩個位于翼尖，兩個在翼下。這些POD分別命名為RKZ930-22和RKZ93-32，用于檢測、識別、定位和分析敵對目標的射頻源。根據中國的消息來源，這些PODs比以前的類型更重、更大。據稱，100kW級的功率覆蓋了0.05-20GHz頻率段，覆蓋距離超過150公里。海軍版J-15SD預計將從遼寧（001型）和山東（002型）航空母艦上運行，以提供類似于美國海軍EA-18G的機載電子戰能力。J-16D和J-15SD將與第五代J-20高級多用途航空器一起成為中國噴氣式電子戰能力的中堅力量。

對于地基系統，中國公司為國內和出口市場提供一系列電子戰系統，從簡單的VHF/UHF波段干擾機到更先進的雷達干擾機。新一代系統之一是車載 CHL-903 ESM/EA系統，該系統具有在戰場上執行寬頻電子信號情報和干擾的能力。該系統已出口到阿爾及利亞。

在海軍方面，中國的新型052D和055型驅逐艦和巡洋艦集成了先進的ESM/ECM系統。這些系統的細節尚未公開，但兩個船舶級別分別使用桅桿安裝的346A型和346B型S波段AESA雷達。346B型是346A型（用于052D型驅逐艦）的升級版本，使用氮化鎵（GaN）技術，冷卻要求更少，射程更長。盡管346B型雷達的性能尚未向公眾公布，但它可能類似于美國海軍新的SPS-6 AESA雷達，該雷達將取代數十年前的SPS-1 PESA雷達。考慮到346B型的孔徑大小（AESA天線的大小）。如有必要，346B型也很可能用于干擾敵方雷達。

不出所料，中國已經采取了一項名為“綜合網絡電子戰(INEW)”的信息戰戰略，該戰略整合了計算機網絡攻擊和電子戰網絡攻擊的進攻任務。中國的網絡攻擊戰略被認為是一種非動力進攻工具，以降低對方的作戰能力。這些攻擊中國不僅針對軍事通信、指揮、控制與情報系統和控制網絡，還有配電中心、金融機構、武器系統生產廠等。

總的來說，中國在微芯片和電子行業的長期投資已經開始顯示出其在新型軍用AESA雷達和電子戰系統方面的軍事電子產品生產能力方面的價值。將這些高科技芯片和半導體生產能力與中國軟件開發基礎設施相結合，中國可能成為世界上最大的電子戰系統生產國之一。

7 土耳其的電子戰能力

土耳其對軍事威脅的認識非常清醒，認為需要在使用和生產軍事武器系統方面自給自足。盡管土耳其是北約成員國，也是北約任務最積極的參與者之一，但土耳其經常面臨從北約盟國購買或獲得某些關鍵技術的問題。除了難以獲得關鍵技術和面臨盟國制裁外，土耳其的地理位置和與鄰國的歷史競爭也決定了土耳其需要在某些關鍵技術（如電子戰、雷達、導彈、光電系統和指揮控制系統）上發展自己的軍事作戰概念和投資。

1974年，由于塞浦路斯的和平行動，美國對土耳其武裝部隊實施了制裁。土耳其國防電子公司Aselsan于1976年成立，這是土耳其在軍事通信、雷達、指揮控制系統和電子戰技術等領域實現自給自足的重要一步。

多年來，Aselsan成為土耳其陸、空、海部隊以及土耳其警察或國家情報組織等國內安全部隊電子戰系統的主要供應商。Aselsan還向其他友好國家出口了本國開發的電子戰系統。

土耳其國防工業的電子戰系統從簡單的UHF/VHF測向/干擾機到最復雜的ESM/SIGINT/ELINT和EA/ECM系統，這些系統包括現代電磁信號檢測和電子戰/干擾技術，包括有源電子掃描陣列（AESA）和數字射頻存儲器（DRFM）技術。

土耳其海軍電子戰系統

海軍平臺ESM系統稱為ARES-2N，由Aselsan生產，是土耳其海軍在第一艘ADA級護衛艦（TCG Heybeliada）上集成的第一個ESM系統。ARES的名稱來源于“Aselsan雷達ESM系統”的縮寫。該系統具有探測、識別、分類、跟蹤、測向、定位、聲音警報、平臺相關參數和輻射源參數記錄等功能。ARES-2N工作在2～18GHz頻率范圍內，能在寬帶范圍內探測雷達信號，采用單脈沖寬帶測向技術，信號處理速度快。該系統具有靈敏的參數測量和獨特的輻射源識別能力，能夠自動跟蹤檢測到的輻射源并確定其位置。ARES-2N具有寬帶特性，具有很高的探測概率。高處理速度和高靈敏度保證了低輸出功率雷達的遠距離探測能力。由于其頻帶選擇性，該系統能夠在連續波或脈沖多普勒信號下工作。

ISTIF級護衛艦TCG ?stanbul和LHD Anadolu也安裝了更新的ARES-2N(V)2雷達ESM。BARBAROS級護衛艦將在其MLU計劃期間升級為ARES-2N(V)2配置。ARES-2N(V)2可覆蓋2～40GHz頻率，也可擴展0.5～2GHz頻率，具有改進瞬時帶寬和接收機參數的新一代寬帶接收機。為了擴大其頻率覆蓋范圍，將在BARBAROS級護衛艦的桅桿上集成一對數字接收機（RX）天線（位于ARES-2NC R-EA的TX天線正上方）。

根據Aselsan的說法，ARES-2N(V)2雷達ESM將具有LPI特性、高POI、低虛警概率和極高測向精度等特點。

同時，ISTIF級護衛艦（該級第一艘艦船將于2023年投入使用）將與AREAS 2NC雷達EA/ECM系統和一對子帶和高頻段TX天線（干擾頭/可操縱發射機單元）集成。

Aselsan還開發了ARES-2SC ESM系統，以滿足土耳其海軍潛艇使用的雷達電子支援測量系統的要求。在第一階段，該系統于2013年集成到兩艘AY級（209/1200型）潛艇（TCG Doganay和TCG Dolunay）中，并為REIS級214TN型潛艇選擇ARES-2NS型號。ARES-2SC對在2-18 GHz頻段的雷達系統以及低探測概率的雷達執行探測、識別、分類和顯示（以適當的格式）、自動和手動記錄以及回放功能。該系統具有360度水平方位覆蓋、緊湊的抗高壓天線、高技術寬帶數字微波接收機和高數據處理能力。為了降低噪聲，ARES-2SC采用了液體冷卻系統，該系統符合MIL-STD-810F環境和MIL-STD-461E電磁感應/電磁兼容（EMI/EMC）標準。緊湊的耐壓天線結構、高科技寬帶數字微波接收機和復雜的設計使ARES-2SC能夠在短時間內可靠、成功地執行ESM任務。

AY級潛艇采用單陽臺緊湊型天線和寬帶微波接收機結構的ARES-2SC和214TN型REIS級潛艇采用雙陽臺天線結構的ARES-2NS雷達ESM系統，此外，還研制了ARES-2NCL ESM系統（2-18 GHz），該系統采用單陽臺緊湊型天線結構，并將雷達告警天線和ESM天線結合用于FPBs。Aselsan還向巴基斯坦海軍出口了“ARES-2NCL擴展”RESM系統。據說，它們已經安裝在巴基斯坦海軍庫存的兩個平臺上。此外，Aselsan還根據巴基斯坦海軍Agosta 90B MLU項目交付ARES-2SC/P RESM系統，該項目由STM（該項目的總承包商）執行。

在陸上應用方面，Aselsan的ARES-2系列雷達電子支援措施（ESM）系統將集成到海軍司令部（TNFC）的遠程海上監視系統中，該系統在保護土耳其在周邊海域的利益。長地平線系統的項目第一階段在愛琴海投入使用，然后通過另外兩臺Suritate Mk2地面和空中/沿海監視雷達擴展到東地中海。在G?k?eada、Bozda?、Ku?adas?、Ka?和Kantara（TRNC）的相關場址部署了總共五部Suritate Mk2雷達。此外，Thales的三套DR3000S雷達電子支援測量（ESM）系統也在第一階段提供。

為給土耳其海軍提供有源干擾能力，Aselsan開發了最先進的AREA-2N雷達EA/ECM系統，該系統采用AESA陣列，能夠以非常緊密的波束格式（筆形波束）產生射頻能量（電子攻擊波形），以攻擊威脅艦船的射頻系統。由于系統可以在微秒內移動和引導波束，并可以同時形成多個波束，因此AREA-2N可以同時攻擊多個目標/威脅。

根據Aselsan的說法，AREAS-2C雷達EA系統覆蓋8-18 GHz頻率（但可擴展到各種頻率覆蓋范圍），能夠同時應用相干和非相干干擾技術，與Scorpion II雷達EA系統具有類似甚至更好的能力。因此，AREA-2NC擁有兩個獨立的干擾天線/可操縱射頻發射器單元，并采用DRFM技術，據稱可干擾/降低多達16個同時射頻發射器。

兩棲攻擊艦“ANADOLU”將配備一套綜合集成的ESM和ECM套件，包括Aselsan的ARES-2N（V）2 ESM和新一代ARES-2N雷達EA/ECM系統。AREA-2N具有寬帶和窄帶數字接收機、數字射頻存儲器（DRFM，用于現代相干威脅）和固態功率放大器，總共包括四個AESA天線（每個天線覆蓋90度視場，包含1000多個T/R模塊），其中兩個將部署在船舶左舷，其余兩個部署在船舶右舷。AREA-2N雷達EA/ECM系統具有定向射頻輻射能力，可在動態威脅環境中實施欺騙和噪聲干擾技術，可干擾/欺騙多達32種威脅。

MAM-TFDLS由TüB?TAK MAM材料研究所開發，是一種艦艇部署的反導彈浮動誘餌系統，能夠引誘、分散或迷惑接近的射頻制導導彈。它補充了船上其他有源和無源、軟殺傷和硬殺傷的對抗措施。作為電子對抗（ECM）的一部分，尤其是作為海軍電子戰概念的一部分，浮動誘餌被用作對抗射頻威脅（雷達制導導彈、監視和火控雷達等）的非車載無源目標。

土耳其海軍最秘密的項目之一是TCG UFUK船，該船于2021年11月服役，并于2022年1月投入使用。該船旨在為土耳其海軍提供防區外ESM/SIGINT以及可能的EA/ECM能力。盡管關于TCG UFUK船上使用的電子戰系統的技術信息不多，但可以預計，土耳其國防工業（主要是Aselsan）的所有可用電子戰能力都已并入該船。隨著TCG UFUK的啟用，土耳其海軍可以監測土耳其海岸線附近的軍艦活動，并收集敵艦遠距離發射的射頻信號（包括通信和雷達波段）。可以預期，TCG UFUK擁有先進（而且功能強大）版本的Aselsan的ARES-2 ESM/EA系統，該系統集成了艦艇的作戰管理系統。

土耳其海軍的一個未來項目被稱為NAZAR項目，由METEKSAN Defense和ALTINAY在土耳其海軍的要求范圍內實施。NAZAR是一種定向紅外對抗（DIRCM或激光電子攻擊系統）系統，使用低功率（功率要求小于10 kW）激光系統，通過向敵方光電和紅外傳感器投射眩目激光束，使其“失明”。NAZAR系統計劃用于TF-2000驅逐艦。生產完成后，該系統預計將安裝在LHD Anadolu上進行測試。精簡版本將在多個波長（取決于客戶的決定）下工作，并且將更輕，因此它可以安裝在較小的水面平臺上，如快攻艇、輕巡洋艦或護衛艦。由于與現有CIWS相比，NAZAR系統的作戰范圍更廣，因此它還可以有效地用于同時、齊射或群射攻擊場景。它可以通過連續參與快速應對多種威脅，在第一個威脅致盲后，它可以立即與第二個威脅交戰。

土耳其空軍機載電子戰系統

土耳其空軍還擁有幾架特殊任務飛機，如E-7T AEW、CN235M SIGINT/ELINT和C160D MILKAR。這些飛機配備了特殊的電子戰和信號情報硬件和吊艙。

土耳其空軍(TURAF)在2015年至2017年間收到了四個波音E-7T AEW平臺的交付。E-7T采用的是Northrop的MESA L波段AESA雷達，并與Elta的ESM/ELINT系統集成。L波段AESA雷達可對戰斗機提供400公里以上的探測距離，而其ESM/ELINT系統可遠距離探測、分類和定位射頻發射器。有了這種能力，TURAF可以有源或無源地從遠距離探測空中目標、海軍艦艇和陸基防空系統。E-7T可以通過加密數據鏈（如Link-16）與附近的聯合指揮中心和飛機自動共享這些情報信息。

TURAF還擁有至少三架CN-235 ELINT/SIGINT（命名為Goren-1）特種任務飛機，配備了Aselsan制造的MILSIS-II信號情報吊艙。CN-235 ELINT/SIGINT飛機在戰場或敵方陣地附近作業，收集通信或雷達頻率信號，并根據其在戰場上的類型和作用對其進行分類。隨后對信號信息進行分析和解密以供以后使用。例如，如果敵人在戰場上引入了一種新型雷達，Goren-1飛機可以檢測到這種新型雷達的射頻信號和工作模式。然后，這些信息用于開發干擾或欺騙的對抗算法，以及更新友軍飛機電子戰系統的威脅庫。

TURAF的C-160 MILKAR-2U EA/ECM飛機通過干擾/迷惑敵軍的預警或防空雷達來支持空中作戰。通過這種能力，TURAF可以干擾或降低敵軍防空雷達的有效射程，并降低被陸基防空系統攔截的可能性。在不久的將來，C-160 MILKAR-2U電子戰平臺將被干擾飛機（SOJ）替代。

在戰術層面，TURAF的F-16s和F-4E/2020戰斗機與自我保護電子戰套件集成。所有Block-30/40 F-16s（在Peace Onyx-I下項目）已在內部安裝并集成了完整的ALQ-178 V3電子戰套件，該電子戰套件可為信號彈和箔條提供雷達警告、干擾和對抗分配器。60多架F-16C Block-50（在Peace Oynx II下）最近與更先進的ALQ-178 V5+集成，增加了低頻干擾和DFRM能力。最后30架F-16 Block-50+（在Peace Onyx IV下）裝有Harris ALQ-211 V4內部電子戰套件。近年來，TURAF還決定購買21+19架Harris ALQ-211 V9電子戰吊艙，以裝備F-16Ds（雙座），因為D版內部體積較小，因此F-16Ds沒有安裝任何電子戰套件。大多數內部安裝的電子戰套件需要在機身內部有足夠的體積來安裝電子戰硬件、LRU、線路、天線等。與單座F-16C相比，F-16D的內部燃料容量減少13%，原因相同，因為機身中的第二個座椅減少了內部空間的可用性。隨著從美國獲得ALQ-211 V9吊艙，F-16Ds現在可以用于前線任務，如護航、CAP或BARCAP等。

土耳其F-4E/2020使用ALQ-178 V3 RWR套件（類似于F-16s ALQ-178 V3），但在2000年代初F-4E幻影現代化期間，通過Elta EL/L-82225 ECM吊艙增加了EA/ECM能力。TURAF還獲得了EL/L-8225吊艙的內部軟件升級和威脅庫升級能力。

為了補充或替代國外制造的電子戰吊艙，土耳其空軍庫存的戰術飛機已啟動EHPOD（電子戰吊艙）項目，該項目正處于測試活動的最后階段。EHPOD項目是新一代電子干擾吊艙，將通過其內部數字射頻存儲器（DRFM）技術實現智能干擾。它將使用F-16的300加侖中心線油箱的外部幾何結構。該吊艙將能夠分析和定位射頻發射器，并執行DRFM干擾、欺騙和噪聲干擾。它的寬帶、窄帶和寬帶RWR（雷達告警接收機）頻帶覆蓋、高精度定位能力、基于DRFM的寬波束干擾和欺騙/噪聲干擾能力根據TURAF制定的設計準則進行了優化。其高射頻功率輸出、多重交戰能力和高性能加熱/冷卻系統（環境調節系統[ECS]）使系統能夠在TURAF要求的所有飛行剖面中運行。

顯然，土耳其已經投入巨資為所有戰術戰斗機購買了自我保護電子戰套件。最重要的是，TURAF已獲得升級上述自我保護系統威脅庫的能力。每當新的射頻威脅引入戰場時，土耳其的ELINT/SIGINT平臺可以檢測這些新射頻發射器的射頻信號并解密，以對系統及其操作模式進行分類。必要時，可以開發和測試新的干擾算法，然后再集成到戰斗機中。

TURAF最有趣和最強大的電子戰系統之一是KORAL，它是一種陸基全譜雷達電子戰系統，由土耳其Aselsan設計和生產。它于2015年投入使用，并首次在敘利亞針對各種防空系統開展行動，包括俄羅斯S-400或敘利亞防空系統。該系統的架構基于TURAF的操作需求。KORAL系統由兩輛8x8軍用卡車組成，每輛卡車攜帶電子支援（ES系統）和一個覆蓋整個電子頻譜的多波段電子攻擊系統。據公開消息來源稱，KORAL使用相控陣天線結構來執行多波段電子支援和攻擊任務。該系統還采用最新的數字射頻存儲器（DRFM）技術，通過改變實際雷達回波，以數字方式復制射頻威脅信號，并將其重新發送回具有虛假信號回波的原始雷達源。通過這種方式，威脅雷達會被虛假的目標定位信息欺騙，防空系統可能會錯誤識別或無法跟蹤真實目標以獲得射擊解決方案。根據開源的說法，KORAL是如此強大，它可以對150-200公里范圍內的射頻威脅進行電子攻擊。

為了完成其全方位的電子戰系統，TURAF正在接收四架防區外干擾機（SOJ）飛機（基于Bombardier的Global 6000商務飛機），這些飛機將于2023年最后一個季度交付。Aselsan是該項目的主承包商，土耳其航空航天工業（TUSA?）將在Aselsan的幫助下修改和安裝G6000飛機上的任務系統。SOJ將能夠識別敵方的通信和雷達系統（陸域、海域或空域），準確定位其位置，并從防區外干擾/降級/欺騙它們。有了SOJ能力，TURAF戰斗機和其他支援飛機將能夠在SOJ飛機的電子戰保護下，在更接近敵軍防空系統的地方進行作戰，或更準確地部署武器。

有關SOJ能力的信息是保密的，但預計SOJ系統將具有許多新技術電子戰能力，包括強大的GaN制造AESA天線和類似于EHPOD和KORAL系統的DRFM技術。所有需要集成到SOJ系統中的硬件和軟件系統將由土耳其國防公司在當地開發和制造。作為合同一部分采購的G6000飛機的改裝和認證流程（SOJ改裝后）將由TUSA?和其他當地公司在土耳其執行。

歐洲的電子戰測試和訓練靶場之一，稱為EWTTR/EHT-ES，由土耳其軟件公司Havelsan在土耳其的Konya建造，包含各種真實防空威脅或射頻模擬器，以模擬某些雷達波段。其中的一些防空系統（ADS）包括SA-6 Gainful/Straight Flush 雷達、SA-8 Gecko,、SA-10BGrumble、SA-11A/BGadfly、SA-15 Gaunlet/TOR、SA-19 Tunguska、D7超級Fledermus雷達、ZSU-23/4 Shilka、Skyguard/Sparrow、Rapier Mk2B和I-HAWK系統。所有這些ADS都裝有儀器（沒有真正的導彈發射），它們的雷達交戰由操作員控制。

在空戰訓練飛行的交戰階段，EHTES ADS威脅雷達與參戰飛機交戰，就好像這是一場真正的戰爭。同時，訓練飛機使用其電子戰系統，通過應用其電子戰系統中可用的干擾或欺騙技術來消除威脅。在過程中記錄和分析審計結果。評估所有雷達跟蹤記錄和電子戰干擾數據，以確定對抗ADS威脅雷達時使用的電子戰戰術是否成功。因此，EWTTR/EHTES系統可實時幫助飛行員完成任務。EWTTR/EHTES的能力也有助于開發一個國家射頻威脅數據庫/電子對抗干擾庫，用于在近戰時條件下對抗各種防空系統。

TURAF的EHTES電子戰訓練能力也深受北約成員國和其他友好國家的歡迎。“Anatolian Eagle”演習每年在科尼亞舉行幾次，邀請各國將飛機/機組人員帶到在預先確定的場景中進行空戰訓練，包括在EWTTR/EHTES范圍內對ADS進行飛行，以檢查其電子戰系統并訓練其飛行員。該培訓對于開發電子戰硬件和軟件的新更新也是必要的。

土耳其陸軍陸基電子戰能力

當主題是電子戰系統時，人們可能會認為陸軍不會像空軍和海軍那樣使用電子戰系統，因為陸軍通過坦克、大炮或攻擊直升機等平臺進行戰爭的特點。然而，土耳其陸軍特別注意復雜電子戰（EW）系統的使用。事實上，土耳其陸基電子戰資產是世界上不太為人所知的軍事硬件類型之一，也是土耳其武裝部隊作戰概念所獨有的。此外，包括美國在內的北約其他國家都沒有像土耳其陸軍那樣擁有廣泛的陸基電子戰系統，土耳其陸軍自1990年以來甚至在31年之前就特別重視獲得陸基電子戰能力。

在整個1990年代和2000年代，土耳其武裝部隊（TAF）一直在與該國東南部一個名為PKK的分離主義恐怖組織進行不對稱戰爭。在這些反恐行動中，TAF使用了幾個當地開發的甚高頻/超高頻測向儀和其他電子情報系統，監聽伊拉克北部或靠近敘利亞和伊拉克邊界的土耳其東南部PKK團體之間的通信。這種定位PKK無線電廣播陣地和破譯其通信的能力有助于過渡聯邦武裝部隊獲得關于PKK行動的重要情報，并挫敗對過渡聯邦武裝部隊陣地或在該地區活動的士兵可能發動的攻擊。

2010年底，針對恐怖組織的不對稱戰爭出現了新一代威脅。這一威脅是簡易爆炸裝置(IED)，它是一種非常規爆炸武器，主要被世界各地的恐怖組織用來攻擊士兵和平民。IED主要用于TNT、軍用級C4類炸藥，或老式炸彈外殼、金屬管、汽車等。大多數簡易爆炸裝置是無線電控制的武器，可以從幾公里外遠程引爆。為了對抗遠程操作的簡易爆炸裝置，TAF迅速將土耳其國防工業生產的電子戰解決方案納入其中。反IED系統現在是戰場上TAF部隊的標準設備。

土耳其陸軍首個針對威脅雷達設計的綜合電子戰系統稱為REDET。該系統的第一個版本于2002年進入土耳其陸軍司令部的目錄。該系統由兩輛電子支援措施（ESM）卡車（6x6）和一輛電子攻擊（ECM）卡車（6x6）組成，成對使用，以對抗戰場上的敵軍雷達系統。根據開源信息，該系統可在0.4～40GHz頻段內實現電子支援和攻擊能力。最新版本的REDET-II系統（改進版REDET-I）于2015年訂購，首批系統于2019年進入土耳其陸軍庫存。

REDET-II（命名為Vural）可通過其有源相控陣干擾機/發射機天線和有源電子掃描陣列引導波束，同時對抗多種敵對雷達威脅（例如，針對火炮探測雷達），這些天線也用于土耳其空軍運營的KORAL系統。國防部的Ibrahim Sunnetci補充說，雖然兩個系統使用類似的技術，但REDET II和KORAL系統在輸出功率和探測/干擾距離能力方面存在差異。KORAL比REDET II系統擁有更大的ECM天線和發射功率，因為它需要從更遠的距離探測和干擾敵方雷達。REDET II設計用于部署和運行在土耳其陸軍司令部的作戰區附近，而KORAL的系統架構（電源和雷達波段覆蓋）取決于土耳其空軍的戰術需求，因此，它具有所需的輸出功率和寬頻帶，可以對抗可能位于數百公里以外的KORAL的預警和跟蹤雷達。

在通信信號檢測和干擾方面，被稱為ILGAR的MILKAR-3A3是由Aselsan開發和生產的。該系統由兩個獨立的6x6卡車，配備相關系統天線組件和發電機。該系統是為對抗戰場上的UHF/VHF頻段通信系統而開發的。該系統既可以完全阻斷UHF/VHF頻段，也可以通過向戰場上的敵軍發送錯誤信息來欺騙敵軍通信。

與MILKAR-3系統類似，Aselsan的MILKAR-4A2系統稱為Sancak，由兩個獨立的卡車組成，一個用于電子支援，另一個用于高頻（HF）波段的電子攻擊。該系統可攔截短波通信，干擾/降低敵方遠程通信。

MILKAR-3A3 ILGAR

為了保護車隊和其他軍事設施不受簡易爆炸裝置（IED）的傷害，土耳其陸軍的庫存中增加了MILKAR-5A5系統，稱為SAPAN。它旨在保護陸軍司令部的軍事車隊免受簡易爆炸裝置（簡易爆炸裝置或無線電控制無人機等）的攻擊。該系統具有廣泛的頻率覆蓋范圍，可禁用遠程控制IED和附近飛行的無人機。

Aselsan的GERGEDAN便攜式無線電控制簡易爆炸裝置（RCIED）干擾機系統旨在通過干擾這些裝置和威脅之間的通信，保護車隊、行進中的VIP車輛和靜態基礎設施（如入口控制點、高價值資產、檢查站、設施）不受RCIED使用的影響。

MILKAR-5A5 SAPAN IED干擾機

土耳其武裝部隊在敘利亞的聯合軍事行動

近年來，在非對稱/對稱戰爭中，土耳其武裝部隊（TAF）一直處于非常規使用無人機（UAV）的新戰爭前沿。目睹了TAF在敘利亞Idlib地區開展的OSS行動（2020年3月），以反擊敘利亞部隊攻擊土耳其陸軍在該地區的陣地。在OSS期間，TAF嚴重依賴武裝無人機，主要是Baykar的TB2和TUSAS的ANKA-s，對造成重大傷亡的敘利亞部隊開展行動。OSS由土耳其武裝部隊的所有部隊共同管理，包括土耳其空軍（TURAF）和海軍部隊。土耳其F-16飛機和AEW飛機通過向敘利亞戰斗機關閉領空。在某些情況下，TURAF至少擊落了三架敘利亞戰機（兩架蘇-24和一架L-39 Albatros），它們試圖攔截在Idlib地區上空活動的土耳其無人機。OSS期間，TAF陸基電子戰系統（REDET、KORAL、MILKAR 3電子戰系統）以及TURAF的CN-235 SIGINT特種任務飛機也得到了聯合軍事行動的支持。

建立空中主導地位后，TB2和ANKA-S（包括配備特殊SIGINT/ELINT有效載荷的特殊配置的ANKA-I）能夠自由行動，并開始在Idlib地區收集情報和瞄準地面敘利亞部隊。失去制空權后，敘利亞軍隊試圖依靠其防空系統（ADS），包括SA-15 TOR、SA-22 Pantsir、SA-8 Gecko和SA-10 Grumble（S-300），保護Idlib上空不受土耳其戰斗機（包括TB2和ANKA-S）的侵犯。土耳其F-16和其他AEW、AAR資產遠離沖突區，但Idlib靠近土耳其邊界，使得土耳其在土耳其內停留約35-40公里時更容易安全地監視領空。

使用ELINT/SIGINT有效載荷的ANKA-I無人機

土耳其TB2和ANKA-S需要圍繞敘利亞ADS開展工作，以便在地面作戰期間向土耳其指揮和控制中心提供實時ISR信息。土耳其電子戰設備也位于土耳其的Idlib邊界線上，不斷監視敘利亞反導活動，并向TAF聯合指揮中心提供關于其作戰條件和地理位置的實時SIGINT/ELINT信息。這些信息對無人機的飛行規劃和戰術使用非常關鍵；否則，當許多敘利亞ADS正在積極尋找TAF無人機時，飛入戰場將是災難性的。

奧斯曼·阿克蘇中校最近在《聯合空中力量能力中心期刊》上發表的一篇文章指出，在敘利亞Idlib的OSS行動期間，領空受到高度競爭，友好的通信受到嚴重干擾。盡管無人機作戰條件脆弱，但為地面部隊提供近距離空中支援（CAS）是當務之急；因此，地方指揮官在使用攻擊直升機和有人駕駛飛機方面的選擇有限。最好的選擇是使用ANKA-S和TB2無人機在密集的電子戰支援下進入作戰區（特別是在高GPS干擾下），并使用經該地區的ELINT/SIGINT飛機或土耳其陸軍驗證的詳細情報信息打擊預定或動態目標。

在敘利亞邊境附近部署朝韓電子戰系統（ESM和EA/ECM車輛）

8 當前趨勢：電子戰系統的數字化發展

雖然看到了電子戰技術的新發展，但其中一些已經投入使用，并在戰場上進行了測試。目前，新一代電子戰系統的設計和制造中包含了若干“關鍵”技術和能力。預計上述技術不久將成為標準。因此，根據對全球電子戰系統最新發展的調查，可以看到以下主要技術突破：

• 從傳統砷化鎵（GaAs）向高性能氮化鎵（GaN）半導體元件過渡，生產高性能射頻發射機。GaN技術降低了冷卻要求，使電子戰/雷達系統具有更高的功率輸出（kW）。通過使用GaN技術，電子戰系統可以執行遠距離干擾，需要減少冷卻，并允許同時攻擊多個威脅。

• 利用人工智能（AI）或自適應機器學習（AML）算法，在不改變/更新軟件或硬件的情況下，收集、分析和實施針對射頻威脅的對策（根據威脅采用最佳干擾技術）。目前，傳統的電子戰系統提供對已知威脅的自動響應，并在其數據庫中預先編程。人工智能/AML系統允許根據數據庫中的可用信息或以前任務中新收集的數據處理未知威脅，因為人工智能/AML系統將對這些威脅進行實時分析和闡述。這種能力允許對抗敵對軟件定義的電子戰系統，這些系統可以動態更改，并且當前威脅數據庫可能不知道這些系統。較新的電子戰系統易于重新編程，以實現最佳配置。對于每個任務，能夠從一個功能實時切換到另一個功能，并集成AI/AML，為新一代認知和自適應電子戰系統鋪平道路。

• 利用微波單片集成電路（MMIC）技術，可開發小型化射頻（RF）發射機/接收機，與舊系統相比，其性能有所提高。特別是有源電子掃描陣列（AESA）雷達和電子戰系統依賴于MMIC。此外，這些接收機還配有高質量和高速寬帶模數轉換器，這些轉換器克服了模擬接收機的信號質量下降，以及新的干涉儀天線系統，這些系統現在可以以0.05度的精度確定威脅的方向，而不是舊天線的1度精度。高精度和精確定位威脅位置通過更有效地將射頻能量引導到正確的方向來提高電子戰系統的任務成功率。

• 數字射頻存儲器（DRFM）技術通過修改威脅雷達信號產生虛假目標回波，為電子戰防護提供了一種更為復雜的方法。DRFM包括接收威脅雷達信號，接收、數字處理、實時更改，然后重新傳輸。電子戰系統必須避免信號退化，并使改變后的射頻信號與原始信號源保持一致。例如，DRFM在干擾機中是非常有效的。用簡單的術語描述，該系統將接收到的信號數字化，并在數字存儲器中存儲一致的修改副本，在需要時復制和重新發送它。由于這是原始信號的相干表示，敵方雷達將無法將其與其他合法信號區分開來，并將其識別為真實目標。DRFM可用于在其所保護的資產后面（反應性干擾）和前面（預測性干擾）創建假距離目標。

除上述技術外，新一代電子戰系統還引入了新型相控陣天線結構，提高了計算和發射功率，能夠同時工作在多個頻段，實時跳頻，覆蓋更廣的電磁頻譜頻率范圍。

結論

可以說，常規戰爭的未來正朝著電磁領域發展。主要的軍事平臺、飛機、防空系統、導彈、無人機和軍艦都與電子系統集成，使用電磁頻譜查看周圍環境，導航、通信和與敵軍交戰。然而，敵軍也將對所有這些活動使用相同的電磁域。因此，雙方都會試圖組織對方使用電磁域。在這方面，戰爭的結果將取決于技術優勢、電子戰系統的本地開發（完全控制系統）、對意外情況的快速適應以及對雙方人員的培訓。

由于生產商的國家安全考慮，電子戰技術的擴散受出口法的控制。因此，電子戰系統必須自主設計和生產，才能在戰時安全有效地使用。由于許多情況，例如戰爭期間引進的新雷達或武器系統，進口的電子戰系統可能總是無法盡可能有效地使用。為了使電子戰系統跟上新的威脅，軍方不斷更新電子戰系統以應對這些新的威脅。在某些情況下，軍隊（如果他們有能力）利用所有可用的電子情報/信號情報能力（甚至間諜活動）收集敵對國家新武器系統或威脅雷達的信號信息，以便在和平時期更新其威脅庫。這一過程對于保持電子戰系統隨時可用以應對新的威脅至關重要。此外，在活躍的戰爭時期，電子戰系統也可能需要軟件/硬件更新，以應對新的突襲威脅。實際上，在一場持續不斷的戰爭中，幾乎不可能從電子戰系統的原始生產商那里得到任何技術支持。

最近電子戰系統發展的當前趨勢表明，AESA、MMIC、DFRM、AI/AML和網絡攻擊技術正在被納入新一代電子戰系統的設計中。較新的電子戰系統具有可擴展性，可適用于陸、空和海軍應用的多個平臺。

如文中所述，美國、以色列、俄羅斯和中國等主要軍事大國是電子戰系統設計和生產的領先國家。為了趕上這些國家，土耳其在當地設計的電子戰系統上的投資近年來已經見效。許多土耳其語開發的電子戰系統被引入土耳其武裝部隊（TAF）的所有領域。顯然，控制電磁頻譜是打贏未來常規戰爭的關鍵，因此，TAF特別重視電子戰能力。更重要的是，除了控制戰爭的電子戰領域外，與電子戰領域的領先國家相比，土耳其接近其作戰概念的成熟度和發展水平。此外，TAF在最近敘利亞、利比亞甚至Karabakh, Azerbaijan的對稱和非對稱戰爭中使用國家電子戰系統方面取得了豐富經驗。這些經驗對于未來沖突中更新現有電子戰系統的能力、確定未來電子戰需求以及訓練實戰條件下的作戰人員具有重要價值。考慮到所有領域正在進行的國內電子戰項目（已交付和正在交付）的數量，TAF將使用當地設計和生產的電子戰系統，這將比依賴于使用重要電子戰系統的區域國家提供優勢。

如本文所述，控制電磁頻譜是未來常規戰爭成功的關鍵。因此，預計土耳其未來的電子戰項目將密切關注技術趨勢，更重要的是，對氮化鎵（GaN）模塊、IIR探測器和微波單片集成電路（MMIC）技術的國內生產能力進行必要的投資。必須優先考慮這些投資，將其作為主要目標，使其完全獨立于土耳其電子戰系統的設計和生產。這些投資還將有利于其他系統的本地設計和生產，如AESA雷達、E/O系統和RF/IIR導引頭導彈，因為這些系統中使用的技術具有共性和相似性。

原內容來自： 微信公眾號-雷達通信電子戰

在未來的軍事行動中，通過協調多智能體系統（MAS）來實施戰略機動以獲得對對手的優勢，是一個很重要的途徑。最近探索MAS協作的工作主要集中在識別、分類、驗證、實施，以及通過多智能體強化學習（RL）來研究新興的協作方式。強化學習方法可以通過探索和利用選定行動來響應特定環境中的突發行為，這有可能抑制對抗性協作，反過來又可以為各種情報、監視、目標獲取和偵察任務提供機會窗口。本報告簡要介紹了RL領域的突出工作及其在自主戰略機動協作式MAS中的潛在應用。

1 引言

美國陸軍現代化激增是由對手在多個領域（如陸地、海洋、空中、網絡、電磁和空間）對美國構成的威脅所推動的，這對美國利益的威脅超出了常規戰爭。預計未來的戰斗將在這些復雜的多領域環境中進行，人工智能（AI）將指導與人類士兵一起協同工作的機器人Agent的戰術、技術和過程（TTPs）。這些機器人將聚集在一起，形成智能多Agent團隊，與人類士兵有效協作，完成任務。

美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL）的基本研究計劃（ERPs）構建了開發和實施智能多Agent系統（MAS）的具體計劃路徑。此類陸軍計劃為美國國防行動提供了關鍵研究問題的答案，這些問題匯聚在一起，指明陸軍未來司令部的現代化努力方向。人工智能用于自主機動性（AIMM）和新興超限技術（EOT）是ERP的例子，明確側重于使下一代戰車具有自主感知、學習、推理、規劃和機動能力。這些未來的自主系統將與人類智能體合作進行預測和規劃，并通過戰場上的自主機動（AIMM）和保護（EOT）向士兵提供支持。本報告重點關注需要進行的自主協作，以使多智能體系統（即人類、智能體或人類和智能體混合）在未來的軍事行動中取得成功。

集成和協調的MAS將需要技術的進步，重點是超越我們目前的能力，以有效地對付同等裝備的對手（同行或接近同行）的協作戰略機動性。一個直接的挑戰是開發能夠以良好協調方式自主和智能地工作的智能體團隊。這種能力要求智能體在執行關鍵任務時與士兵一起觀察、定位、決定和行動（OODA-Loop）。雖然新的努力促進了對多智能體范式中情報的一般理解，但目前對情報的解釋并不明確。最近的文獻表明，基于強化學習（RL）的方法可能為實現這種技術進步提供了一條可行的途徑，本文介紹的一系列工作就是證明。

在本報告中，介紹了RL領域的貢獻，以及它們在軍事環境中的潛在應用--特別是通過戰略編隊機動來抑制對手的協作，以實現戰場上的超越。最小化、限制或完全抑制對抗性多Agent行為中的協作是探索和執行在模擬情況下通過RL實驗得出戰略機動的一種手段。此外，協作的戰略機動可以通過各種RL方法學習，以告知防御部隊創造機會或優勢窗口的潛在途徑。

為了在模擬環境中通過戰略機動的RL方法實現MAS協作，我們首先介紹了近年來一些最突出的RL研究。最近在RL領域的進展（如alphago）促進了更復雜的多智能體強化學習（MARL）算法在現實世界應用。此外，近年來也有一些框架來實現多智能體協作。這些努力加在一起，可以為開發和實施多機器人協作提供一條道路，以便在為未來戰場設計的多機器人系統中實現戰略機動。

在下面的章節中，對近年來突出的RL方法進行了分類和概述，并表明這些方法與DEVCOM陸軍研究實驗室目前的研究和開發項目相一致。具體來說，本報告的重點是確定戰略機動的特定算法的優勢和劣勢。此外，對選定的RL方法類別進行了分類，以深入了解戰略機動的潛在實施，并考慮到情報、監視、目標獲取和偵察（ISTAR）任務。

2. 多域作戰中多智能體系統的戰略機動

簡單地說，戰略機動可以解釋為一組智能體協調他們的行動，通過戰勝對手來實現一個共同的目標。破壞，是戰略機動的一個特例，可以表示為對對手協作戰略機動的抑制。因此，戰略機動一詞的使用意味著至少存在兩個對立的或敵對的雙方，他們處于動態的斗爭中，通過限制、抑制或以其他方式破壞對手的協調或戰術，并強加自己的協作戰術來獲得對對方的優勢。

在本節中，提供了一個對抗性的交戰場景，其核心是使用選定的遠程資產，這些資產本質上破壞了友好部隊的交戰。圖1顯示了一個圖例，描述了與所述多域作戰（MDO）情景相關的選定資產和部隊的軍事符號學。根據MDO理論，在武裝沖突中，對手的遠程反介入和區域拒止（A2AD）火力系統可以被用來拒絕友軍在戰區的機動自由（見圖1）。這是通過將情報、監視和偵察（ISR）資產與致命性和非致命性火力相結合來實現的，以攻擊戰略和行動支持區的友軍指揮結構、維持能力和部隊編隊。這些地區是近距離地區作戰資產（如部隊和裝備）的傳統集結地（見圖2）。對手有能力在友軍后方深處識別和攻擊目標，導致這些實體在地理上與戰術支持區和近距離區分離，這有效地提高了友軍的損耗率，即所謂的對峙。鑒于前線部隊與戰略和作戰機動支援相分離，敵對勢力可以利用這種友軍孤立無援的情況，將其消滅。

圖1 友軍（BLUEFOR，左）和敵軍（OPFOR，右）部隊的資產和資源。在所描述的MDO情景中，假設BLUEFOR和OPFOR的所有資產都是自主化的編隊。

圖2 敵軍（OPFOR）使用遠程導彈和火箭炮干擾或破壞友軍（BLUEFOR）戰略支援區的維持行動，這使得友軍無法以有利的條件與近距離地區的敵軍機動部隊交戰。為了應對這一戰略，BLUEFOR執行反擊任務，以摧毀位于深火區的OPFOR遠程火力系統（藍色箭頭）。從深層機動區的BLUEFOR SOF發出的三叉箭頭代表了一種 "破壞 "戰術，它打破了對手的隊形和節奏。

圖3 壓制（S）或解除（N）敵方遠程火力系統和ISR資產，使友軍能夠穿透敵方的A2AD保護傘。這使友軍能夠在近距離地區擊敗敵人，并使機動指揮官有能力利用他們的成功，迅速將部隊轉移到深度機動區，摧毀（D）脆弱的敵方資產并追擊撤退的敵軍。F表示 "固定"，可有效減緩敵軍的行動。粗箭頭代表部隊移動的方向。

MDO理論規定了擊敗對手A2AD能力的計劃（即對峙），以便戰略和作戰機動能夠使前沿部署的友軍以有利的條件與對手交戰（即穿透和瓦解A2AD系統以利用機動自由）。在這里，我們只關注友軍（BLUEFOR）野戰軍和軍團與敵方A2AD系統交戰時的滲透和瓦解部分，這可能需要在未來的戰斗中使用自主MAS。此外，據推測，圖1中友軍（BLUEFOR）和敵軍（OPFOR）的所有符號都將包含自主化的編隊（例如，機器人戰車、自動瞄準系統、地面和空中的機器人ISR資產）。圖2和圖3分別顯示了利用這種符號學與自主化編隊進行戰略機動的情景圖。

如圖2所示，敵對的A2AD火力系統通過攻擊戰略和作戰支持區來創造對峙局面。友軍火力和防空部隊從太空和高空監視（未顯示）接收有針對性的情報，在狹窄的時間窗口內打擊高價值目標（即多管火箭系統[MLRS]），以減少對手的位置調整。除了監視之外，還可以采用戰略刺激--打擊來穿透和瓦解對手的遠程火力系統。

在ISTAR任務中，MARL可以通過利用敵軍理論和敵軍行動中的局部觀察，戰略性地照亮和跟蹤敵軍目標的位置。此外，經過MARL訓練的具有自主能力的編隊，結合高度機動和分散的空中和地面火力，可以開始壓倒對手的遠程防空。友軍可以利用經過訓練的MARL方法來利用對手的TTP，進行防空和地面火力的戰略機動。這些具有自主能力的編隊根據從戰略空基刺激收集的監視數據選擇地理位置。隨著對手的遠程火力系統被消滅，戰略和作戰支援部隊能夠向前方的作戰部隊推進（機動）（見圖2）。

敵軍利用ISR資產識別作戰支援區的友軍資產，并從作戰縱深火力區用遠程火力系統（即多管火箭炮）攻擊友軍。這些敵方火力擾亂了友軍在該地區進行傳統支援行動的能力，這反過來又導致這些活動在離部隊前線更遠的地方進行。這通過擴大戰場和緊張的補給線而造成地理上的對峙。此外，這還允許敵方機動部隊以有利于敵方既成事實的條件與近距離地區的友軍作戰。根據MDO的理論，為了消除對峙，友軍的炮兵系統必須在敵軍的火力和ISR資產部署之前識別、交戰并摧毀它們。友軍SOF通過破壞補給和指揮與控制（C2）節點以及為聯合火力提供目標數據來協助這項工作。這在敵人的A2AD保護中創造了缺口，可以被機動指揮官所利用。在這種覆蓋下，友軍機動部隊穿透并利用近距離和深層機動區域的缺口。

在作戰區，近距離和縱深地區的聯合部隊的戰略編隊可能是自主啟用的編隊（即MAS），利用MARL訓練的策略來利用對手的TTP（來自理論）、本地觀察和ISR收集的信息。如圖2所示，聯合部隊將協調其ISR和遠程精確火力的能力，為前沿部署的BLUEFOR部隊提供支持。在戰略和作戰單位的支持下，擁有自主能力的前線部隊可以在近距離和縱深地區進行協調，以分離和擊敗敵方資產。這將促進消滅敵對的前沿機動部隊（OPFOR），使遠程火力系統容易受到地面攻擊（瓦解），如圖2所示。

聯合火力（即友軍或BLUEFOR）壓制或消滅對手的遠程火力系統，使友軍機動部隊能夠進入并擊敗近距離區域的作戰部隊（見圖3）。然后，友軍機動部隊利用這一優勢，在深度機動區（見圖3中的D區）摧毀敵方的助推器。這將導致剩余的敵對機動編隊從近距離區域撤出，并在深層機動區域建立一個新的戰線。這個過程不斷重復，直到達到戰略目標或打敗OPFOR。這些協調活動在理論上可以通過人類士兵和自主多智能體系統之間的合作來實現。此外，鑒于目前正在積極研究開發和部署這種自主系統，預計未來的戰場將需要考慮像這樣的場景來規劃戰略機動。

本節提供了一個可以應用MARL方法訓練自主化編隊的場景；然而，在這種復雜的MDO環境中執行的具體RL方法還沒有經過測試，或者可能還不存在。下一節闡明了與利用RL方法為未來的MDO交戰訓練MAS有關的一些挑戰。

3 挑戰

在這項工作中，我們將重點聚焦到可以指導MAS克服與軍事防御MDO中戰略機動相關挑戰的RL方法。從技術上講，RL是機器學習（ML）的一個分支，它超越了從數據中建立精確的預測，通過在環境中產生行動來展示學習。這種學習的展示可以被認為是一種決策形式，但更準確的描述是通過狀態空間探索進行戰略行動選擇。

RL智能體在獎勵函數的基礎上進行學習（或訓練），最終確定在當前情況下（即該智能體在環境中的狀態），哪一個是智能體要選擇的最佳行動。例如，RL智能體可以與環境互動，產生與獎勵掛鉤的經驗，這將形成學習的策略（即一系列的狀態-行動對）。然而，在后面的章節中強調，目前的RL方法可能還不夠成熟，無法克服與人類類似的適應性相關的挑戰，以便在新情況或環境中進行智能決策。盡管RL算法有其缺點，但它們似乎是在軍事防御MDO中實現協調的MAS執行戰略機動的最有希望的途徑之一。

在多智能體任務中，協作通常是定義不清的，而且經常被用來表示一組智能體在某些合作任務領域中成功地執行了任務。在以前的工作中，開發并采用了各種新方法來測量執行合作任務時智能體行動之間的相互依賴性，以確認這些智能體事實上已經學會了協作。對協作的確認是確定MAS有能力與其伙伴合作的先決條件，而不是簡單地采取導致某種程度的優化行動。雖然在某些情況下，最佳行為可能是可取的，但如果任務以某種不可預見的方式發生了變化，一個簡單的最佳行為的智能體可能會在戰場上導致災難性的損失。因此，未來防御行動的MAS必須具有明確協作的能力。

在本節的其余部分，描述了與開發戰略機動MAS有關的一些挑戰，其中時間尺度、能力和局部目標可能有很大的不同（例如，MDO），但需要某種程度的協作。此外，假設更大程度的靈活協作可以促進任務執行的改進（例如，更快、更少的損失、非直觀的策略、有效處理不斷變化的能力/團隊組成）。

隨著環境在動態戰場上的變化，敵對雙方（至少）可能需要重復規劃和預測，以便1）跟上，或2）領先于對手的規劃和預測。經過RL訓練的MAS能夠學習這種動態的規劃和預測循環。另外，如果學習智能體建立了一個關于對手協作行動的適當模型，然后采取行動破壞這種協作，也可以實現這一目標。

在一個理想的情況下，一個被選來指導MAS行為的算法將學會處理環境、對手戰術和能力、自身能力（獲得新的能力或失去以前的能力）、團隊組成（例如，改變合作者）和局部目標的變化。然而，大多數最先進的（sota）方法受到經驗的限制（正如許多RL方法的情況一樣）。此外，在大多數模擬中，團隊的能力和組成通常是固定的，不能為算法提供足夠的數據來操作和處理任何上述的特征變化。因此，在選擇一種算法來指導旨在產生戰略機動的MAS的行為時，必須考慮新的或動態的事件、行為、資產和實體。

總之，目前的算法方法在復雜的軍事防御MDO環境中沒有達到所需的能力。目前的缺點可以分為三類。1）數據要求，由于情況的新穎性，數據是有限的，數據集不足以產生準確的預測，或者數據以某種方式被污染（例如，嘈雜、臟亂或對手的改變），2）有限的計算資源，以及3）算法不能泛化到訓練期間遇到的情況之外（例如，不同的目標、改變的能力或修改的團隊組成），導致狹隘或脆弱的MAS解決方案。

在下一節中，我們將更詳細地討論RL的缺點，以闡明如何克服這些問題，為軍事防御MDO環境提供解決方案。為此，我們介紹了現有的RL算法的分類法。這一努力應提供對有前途的RL技術更好的洞察力，這可能有助于確定最終應用于美國國防MDO的可行途徑。

4. RL技術和方法

學習算法的可擴展性是MDO中軍事任務的主要關注點之一，特別是因為這種任務可能需要大量的智能體來完成一個目標。此外，軍事任務可能涉及多個子任務，每個子任務都有自己的子目標，從而進一步復雜化了場景。在MDO中，預計一個子目標由無數復雜的戰略演習組成，這需要MAS的快速計算，以及使用最小計算資源（如在戰術邊緣計算）的最佳（或至少足夠）戰略。因此，一個可擴展的RL算法必須考慮到：1）環境和任務的復雜性；2）智能體（伙伴和對手）的數量，以便每個智能體能夠在通過RL學習過程中收集經驗時正確選擇行動。

環境復雜性（即智能體的狀態和行動空間的大小）可以指環境的狀態空間中可用的狀態數量，以及該環境中智能體可用的行動方案數量。RL算法的可擴展性是指在足夠復雜的狀態和行動空間中，在合理的時間和計算能力內計算最優策略的能力。環境的復雜性還包括納入額外的智能體（例如，擴展到MAS），其中狀態空間被放大以考慮到額外的智能體，而行動空間的大小被乘以該之智能體的數量。

通過使用狀態-動作對的表格來解決RL的可擴展性問題是不實際的，因為連續的領域會使表格無法維持，而且在合理的時間內同時更新所有智能體的表格條目是不可行的。即使有足夠大的計算資源（如過多的計算機內存）來包含所有的狀態，在每個狀態-動作對之間的學習也會太慢。與利用表格跟蹤狀態-動作對相反，一個解決方案是使用非參數函數近似器（例如，權重為參數的深度神經網絡）來近似整個狀態空間的值。然而，函數近似器必須是可微分的，這樣就可以計算出一個梯度，以提供參數調整的方向。

有兩種方法來訓練值函數近似器：1）增量方法和2）批量方法。增量方法使用隨機梯度，在梯度方向上調整近似器的參數，使估計值和目標值之間的誤差最小。然而，增量方法的樣本效率不高，因此不具備可擴展性。相比之下，批量處理方法從一組經驗中保存數據，并使用它們來計算函數近似值估計和目標值之間的誤差。批量方法與傳統的監督學習有共同之處，即結果是已知的（例如，數據被標記），計算近似值的估計值和實際結果值之間的誤差。這種類型的批量學習通常被稱為經驗重放。重復這個過程將導致最小平方誤差的解決方案。最近一個成功的經驗重放的例子是用深度Q網絡（DQN）玩雅達利游戲演示的。盡管函數近似法在復雜的環境中顯示出了成功，但如果不考慮額外智能體的加入（即非平穩性或部分可觀察性），單靠這種方法不太可能足以訓練出MDO場景的MAS。

與價值函數近似法相比，策略學習方法依靠策略梯度（PG）的計算來明確優化策略，而不是間接依靠價值函數。與函數近似方法相比，PG具有更好的收斂特性。PG方法比價值近似方法更受歡迎的主要原因是它們能夠在高維和連續的行動空間中有效（即在復雜環境中可擴展）。在蒙特卡洛（MC）策略梯度（例如REINFORCE算法）中，實際回報（選擇行動）與一個分數函數相乘，以計算梯度。該梯度被用于策略調整（通過改變參數值）以找到最大的回報行動。MC策略梯度具有高方差，收斂速度慢，因為它使用智能體的狀態-行動對在不同時間的整個軌跡來獲得一個返回值。另一種可能超越傳統函數近似方法缺點的解決方案是利用 "演員評論"方法。

在演員-評論家方法中，PG方程被修改為使用價值函數的近似值，而不是使用真實的行動-價值函數乘以分數（如REINFORCE算法）。這表明行為者按照評論者所指向的方向調整策略，以便使總的累積獎勵能夠達到最大。評論者的這一策略評估步驟可以通過使用組合值近似方法（即MC、時差-TD（0）和TD（λ））來完成。為了減少策略梯度的差異，可以使用一個優勢函數。優勢函數告訴我們，與一般的狀態值函數相比，一個行動比另一個行動（Q值）好多少。這意味著評論者必須估計Q值。一個有效的方法是使用TD-error，它是優勢函數的無偏樣本，評論者對一組參數進行近似。TD(λ)資格跟蹤也可用于評論者估計不同時間步長的值。有趣的是，MC（高方差）和TD方法可以與行為人一起使用，隨著時間的推移（即收集的經驗）修改策略。

由于MDO涉及軍事任務，RL算法必須有能力與許多其他智能體協調，以實現最佳的戰略機動，因此MAS的算法必須能夠與大量的智能體和異質資產一起擴展。算法的另一個重要能力是處理復雜狀態空間（即許多智能體）和多領域環境的大量觀察能力。在接下來的章節中，我們將討論在MDO中使用不同種類的RL算法對戰略機動的影響。

無模型算法可分為非策略性和策略性算法，其中狀態行動空間可以是連續的或離散的。在這一節中，討論了無模型算法的優勢和劣勢，以及它們如何與戰略機動相一致，從而實現MDO的目標。這一分析的目的是為尋找在MDO環境中實現戰略機動性的潛在算法方法提供方向。

4.1 深度Q網絡（DQN）

深度Q網絡（DQN）是一種單一的RL智能體算法，它被訓練用來玩行動空間離散、狀態空間連續的Atari 2600游戲。DQN使用一個用Q-learning訓練的卷積神經網絡，從高維輸入（連續圖像）中學習。

DQN算法是一種有效的樣本方法，因為它利用所有收集到的經驗來提取盡可能多的信息。DQN足夠強大，可以使用相同的超參數進行訓練，玩六種不同的Atari游戲，其中智能體在其中三個游戲中的表現比人類專家更好。

然而，DQN的一個缺點是，在理論上不能保證訓練好的神經網絡實現穩定的Q值預測（即在不同的獨立模型中，訓練好的策略可能會有很大的差異）。

鑒于DQN本質上是一個單一的RL智能體模型，它應該不足以在MDO中進行戰略機動。在MDO中，多智能體RL算法可能更適合，因為智能體在執行時間內典型的分散化，允許智能體彼此獨立運作。此外，DQN的原始實現只利用了四個觀察序列來學習Q值，這對于MDO中的戰略機動來說是不夠的。多個資產的戰略機動通常不能在如此短的時間間隔內被捕獲。事實上，這是DQN在評估的三個Atari游戲（即Q*bert、Seaquest和Space Invaders）中與人類相比表現不好的主要原因。然而，存在一些DQN的變體來解決這個問題和其他弱點。

Bootstrap DQN就是這樣一個變體，它學習了一個Q網絡的集合，以提高采樣效率，并克服了傳統DQN的不足之處。行動消除是另一種與DQN一起使用的方法，以解決大的行動空間。帶有記憶類型的DQN（即循環神經網絡）也可以用來處理部分可觀察性。如果一個智能體需要為完成任務而導航環境，這種方法就特別有用。另外，分布式DQN返回一個分布信息，可用于評估策略風險和減少最佳解決方案周圍的方差或噪音。

盡管DQN及其修改后的變體在處理比簡單的Atari游戲更復雜的任務方面很有前途，但DQN方法本質上缺乏一個多智能體預測機制來進行協作戰術，而這是MDO中戰略機動的需要。此外，DQN在大多數情況下計算量太大，無法用于軍事相關環境。最后，DQN算法方法對未見過的例子（例如，伙伴的新行為或環境中出現的實體/障礙）缺乏足夠的適應性。

4.2 深度確定性策略梯度（DDPG）

在現實世界中，大多數常規任務涉及連續狀態和行動空間。然而，DQN只考慮離散的狀態空間和低維的行動空間。處理連續狀態和行動空間的DQN的另一種方法是深度確定型策略梯度（DDPG）方法。DDPG通過結合價值函數近似和確定性策略梯度（DPG），推進了DQN方法的進展。DDPG利用行為批判的方法，可以克服連續空間的復雜性。這種無模式、非策略預測和控制算法可以執行物理控制任務（如車桿、靈巧的操縱、腿部運動或汽車駕駛）。

另一種使用深度神經網絡的方法是信任區域策略優化（TRPO）。這種方法直接構建一個隨機策略，而不需要演員-評論者模型（不要與環境模型混淆，這將使其成為一種基于模型的方法）。與TRPO類似，引導式策略搜索（GPS）不需要角色評論模型，而是使用軌跡引導的監督式策略學習以及一些額外的技術（例如，減少視覺特征的維度，在網絡的第一層增加機器人配置動態的信息）。因此，GPS的數據效率很高，如果需要的話，可以改編成DDPG。另一方面，PILCO首先學習一個概率模型，然后找到一個最佳策略。PILCO在某些問題領域具有很高的數據效率；然而，它的計算量很大。此外，D4PG對DDPG算法提出了一些改進：分布式評論者更新、分布式并行演員、N步返回和經驗重放的優先級，以實現對不同類別任務的更穩定和更好的解決方案。

從戰略機動的角度來看，DDPG算法的主要缺點是它被設計成一個完全分散的單一智能體算法（即獨立學習者）。因此，DDPG算法不便于在多智能體場景中進行協作。因此，使用DDPG所產生的戰略機動將不會產生協作的團隊行為。此外，DDPG不具備處理基于角色的多目標任務的能力，而這是軍事行動中戰略機動的要求。

4.3 多智能體深度確定性策略梯度（MADDPG）

RL智能體互動對于戰略機動的人工智能系統至關重要，不同的智能體可能需要組成團隊來抑制對手的戰略合作或抑制對手的協調。Q-Learning和PG方法分別受到非平穩性和高方差的影響。為了克服這些問題，多智能體深度確定性策略梯度（MADDPG）算法擴展了一個演員評論家方法，這使得它可以通過集中智能體訓練而對多智能體系統發揮作用。MADDPG框架采用集中式評論家家進行訓練，并在測試期間部署分散的演員。一個評論者（每個智能體都有一個）接收每個智能體的策略，這允許開發具有潛在不同獎勵功能的依賴性策略（例如，MADDPG允許訓練具有相反獎勵功能的對抗性團隊）。相反，演員（即策略網絡）在訓練和測試期間只擁有本地知識。演員（通過訓練）在與評論者評價一致的方向上反復改進策略。

MADDPG的一個主要弱點是，對Q函數的輸入隨著環境中智能體數量的增加而增加（不可擴展）。這給MDO中的戰略機動性帶來了問題。如果智能體需要被替換、添加、修改或移除，可能需要進行再訓練。在戰略機動中，智能體可能需要定期轉換角色或改變能力，這對MADDPG適應軍事領域構成了重大挑戰。此外，頻繁的再訓練將使快速戰略機動變得不可能。縮短訓練時間將減少邊緣的計算負荷，使快速戰略機動成為可能。MADDPG不能適應這種極端情況。對于軍事應用，希望有一個強大的對手或智能體模型，以便使作戰時間最大化（即有足夠的時間來執行戰略機動）。

為解決其可擴展性問題，對MADDPG的一個潛在修改是形成智能體集群，為集群而不是每個智能體單獨學習一個策略。在發生新事件的情況下，可以推遲重新訓練的需要，因為從理論上講，一個智能體集群將有一套處理動態情況的可變能力。此外，這將避免隨著智能體的修改或新智能體的引入而增加Q函數的輸入空間。然而，問題來了。我們怎樣才能將一個任務分解成部分獨立的子任務，并使最優分組策略的退化程度最小？

雖然MADDPG可以形成一組異質的多智能體策略，能夠完成不同的任務，但這種方法不能很好地擴展到十幾個智能體。隨著智能體數量的增加，策略梯度的方差會呈指數級增長。因此，這種方法不太適合MDO中的戰略機動，在這種情況下，必須考慮到40多個異質智能體的對抗情況。克服這一可擴展性問題的方法是均值場多智能體RL算法，該算法計算鄰近智能體Q值的均值估計，當智能體之間的鄰近互動變得復雜時，可能導致高誤差率。此外，進化種群課程算法的設計是為了通過將遺傳算法方法與RL相結合，使MADDPG具有可擴展性。隨著MADDPG的進步和該方法所顯示的成功，可以想象這些算法的進步會導致在模擬實驗中對MDO內的戰略機動性進行強有力的演示。

與MADDPG不同的是，反事實多智能體（COMA）方法對所有智能體使用一個集中的評論家，但被設計用于離散的行動空間。COMA比MADDPG更具可擴展性，但它可能導致一套同質的策略，在智能體能力充分不同、局部目標不同或獎勵函數不同的情況下可能失敗。與MADDPG類似，Minmax多智能體DDPG（M3DDPG）比MADDPG的原始版本增加了一項改進，允許智能體制定更穩健的策略來對抗對手（即具有對立獎勵結構的競爭游戲）。然而，M3DDPG仍然無法處理異質智能體被引入系統的情況。

在具有連續狀態和行動空間的環境中實施算法，有時需要利用常見的技術來操作輸入或輸出，如離散化狀態和行動空間或將離散的策略輸出轉換為連續輸出。轉換策略輸出的一個例子是OpenAI多智能體粒子環境中MADDPG的實現。在這個例子中，離散的策略組件被用來計算連續的行動。從另一個角度來看，多智能體轉化器軟雙Q學習算法將連續行動空間離散為一組速度和角速度控制，然后可以在運動模型中使用。盡管這些技術允許在連續環境中使用這種算法，但這些算法方法沒有用連續信息進行訓練，這可能會限制它們在物理環境中進行戰略機動的功效。

4.4 價值為本

最近的一個基于價值的MARL算法系列在非常復雜的《星際爭霸2》模擬環境中被證明是相當成功的，其中根據智能體的本地Qa值學習了一個集中的聯合行動值Qtot。然后通過線性argmax算子從Qa中提取一個分散的策略。這種非常簡單而有效的分解方法避免了學習聯合行動值，而聯合行動值的規模并不大。如果增加新的智能體或用新的能力替換智能體，仍需進行再訓練。然而，與MADDPG相比，它更具有可擴展性，因為單個Q值僅從局部觀察中學習，避免了通過學習因子化的Qtot來學習聯合行動值。但是，當有超過40個智能體時，這個系列的算法的可擴展性可能會受到挑戰。為了使其更具可擴展性，已經提出了基于角色的算法RODE，其中智能體的角色是根據他們對環境的影響對他們的行動進行聚類來確定。該算法對于大量的智能體顯示了非常有希望的結果。

對于戰略機動，RODE算法是非常有前途的，因為各組智能體可以被分配到不同的角色，其中角色可以基于他們的行動和對環境的影響或任何其他固定的行為（對于盟友或甚至敵人）。然后，該算法可用于不同群體的戰略角色轉換。由于不同角色的行動空間受到限制，該算法收斂得非常快。這種算法也適合于基于角色的技術的戰略使用，這可能會在未來的工作中進行研究。即使RODE是非常可擴展的，我們也不清楚當新的智能體將被添加到環境中時如何調整它；需要學習一個集中的策略以實現最佳協作。

與RODE算法相比，一種可擴展的多智能體強化學習方法部署了一種熵-規則化的非策略方法來學習隨機價值函數策略，實驗表明它能夠擴展到1000多個智能體。如前所述，可擴展的RL算法關注環境的復雜性--系統或團隊中的智能體越多，狀態空間越大。RODE是有限的，因為它使用一個集中的策略，當更多的智能體被引入到環境中時必須重新訓練。多智能體轉化器軟雙Q學習算法是一種集中訓練的非策略學習算法（即共享一個中央經驗重放緩沖器），其執行是分布式的（即每個智能體根據其本地觀察做出自己的控制決定），而不是來自中央控制器。由于這種分布式的方案，當智能體被添加或從系統中移除時，團隊不受影響，繼續執行他們的策略。

在可擴展性方面，訓練大型MAS（即許多智能體）是很困難的，而且已經表明，即使是最先進的算法也不能為復雜的MARL任務學習到高性能的策略。多智能體變換器軟雙Q學習通過在訓練期間利用啟發式方法緩解了這一可擴展性問題，該方法允許在較小的智能體集合上訓練策略（例如，在目標追蹤場景中，四個智能體追蹤四個目標），并且該策略已被證明可以在執行中與更多的智能體一起工作而不需要任何調整（即用1000個智能體測試和評估）。訓練和執行過程中使用的啟發式方法使算法能夠解決智能體數量的巨大分布變化：它基本上將測試時的大型復雜觀察空間縮減為接近智能體策略最初訓練的內容。從軍事角度看，這種提法是戰略機動的理想選擇，因為現場的智能體可能會在原地丟失或獲得，可能要考慮額外的戰略信息。一個靈活和可擴展的算法提供了MDO中所需要的能力。

5. 洞察力和結論

由于一些因素，包括科技進步，美國的對手正在變得更加先進。在未來的MAS自主戰爭中，協作的戰略機動可以為國防軍帶來某些優勢。在這篇文章中，我們討論了一些最突出的RL算法，以發現訓練MAS的可行候選策略，這些MAS可以有效地進行戰略機動，從而在未來潛在的軍事行動中打開機會之窗。本文描述了RL方法的分類法，并對最突出的RL算法進行了概述。研究發現，由于訓練和測試因素的不同，大多數RL算法缺乏處理與未來潛在沖突相關的復雜性的能力。

DEVCOM ARL ERPs為開發和實施智能MAS提供了一個規劃性的路徑。鑒于陸軍研究項目為美國國防行動提供了關鍵研究問題的答案，AIMM和EOT ERPs特別促成了研究，可以為協作的自主MAS提供一個路徑，可以克服與1）環境，2）對手戰術和能力，3）自身能力（即，獲得新的能力，失去以前的能力，或能力被改變），4）團隊組成（例如，增加、刪除或交換隊友），5）戰略團隊定位、進入、導航（機動）以支持部隊并壓倒對手，以及6）任務目標。最近，AIMM和EOT ERP在這一領域的工作闡明了衡量MAS協調性的方法，并允許開發一個框架來訓練和測試執行各種任務的MAS的協調性，此外還評估了利用一系列集中訓練技術的新算法方法。

此外，還需要進行更多的調查，以闡明有利于在ISTAR任務和其他交戰場景中利用MAS的軍事戰略。在淺顯的情況下，將完全自主的MAS送入高風險情況（即預期因果率高的情況）是可取的；然而，由于目前的技術限制，僅僅期望MAS能夠在沒有人類監督或干預的情況下完成任務是不夠的。因此，在未來的工作中，將進行研究以確定一套強有力的交戰方案。最后，這項工作將導致自主MAS的最終整合，以便在未來的軍事行動中盡可能地協調戰略機動。