認(rèn)知通信對(duì)抗是一種新型的電磁作戰(zhàn)理念,通過(guò)與人工智能技術(shù)的結(jié)合,使機(jī)器具備感知、推理、決策和評(píng)估等能力。通信對(duì)抗目標(biāo)具有種類(lèi)多、數(shù)量大和時(shí)變性強(qiáng)的特點(diǎn),對(duì)抗方法也處于持續(xù)發(fā)展變化之中,針對(duì)通信對(duì)抗面臨的主要問(wèn)題和挑戰(zhàn),設(shè)計(jì)認(rèn)知通信對(duì)抗系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)框架和認(rèn)知引擎,對(duì)其動(dòng)態(tài)感知、自主決策和效果評(píng)估等核心環(huán)節(jié)進(jìn)行分析,并提出需要解決的關(guān)鍵技術(shù)及初步思路。 

【文章來(lái)源】：無(wú)線(xiàn)電工程. 2020,50(08)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

輻射源個(gè)體識(shí)別網(wǎng)絡(luò)

認(rèn)知通信對(duì)抗能夠利用人工智能(機(jī)器學(xué)習(xí))技術(shù)快速感知、理解電磁目標(biāo)并形成應(yīng)對(duì)措施,同時(shí)自動(dòng)學(xué)習(xí)威脅目標(biāo)的變化,嘗試不同的干擾、策略,從而快速實(shí)現(xiàn)有效對(duì)抗,其感知、推理、決策和評(píng)估能力以機(jī)器學(xué)習(xí)和推理進(jìn)化為重要支撐。認(rèn)知通信對(duì)抗的基本能力和關(guān)鍵技術(shù)如圖1所示。在認(rèn)知通信對(duì)抗系統(tǒng)的總體架構(gòu)中,具有內(nèi)在高層特征提取能力的深度學(xué)習(xí)模型、學(xué)習(xí)能力的知識(shí)推理模塊以及知識(shí)表達(dá)與管理能力的知識(shí)庫(kù)模塊構(gòu)成了核心動(dòng)力部分,稱(chēng)為認(rèn)知引擎,其原理如圖2所示。認(rèn)知引擎通過(guò)感知當(dāng)前環(huán)境并不斷生成新知識(shí),產(chǎn)生推動(dòng)感知設(shè)備、知識(shí)庫(kù)、推理器、優(yōu)化器以及射頻環(huán)境構(gòu)成閉合環(huán)路持續(xù)工作的動(dòng)力,其中,知識(shí)庫(kù)為推理器提供相關(guān)論據(jù)、算法和模型,推理器一方面產(chǎn)生新知識(shí)和規(guī)則,另一方面為優(yōu)化器生成認(rèn)知結(jié)果和基本策略,優(yōu)化器則通過(guò)增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法進(jìn)一步增強(qiáng)邏輯推理能力,獲取最優(yōu)的對(duì)抗行動(dòng)方案。

在認(rèn)知通信對(duì)抗系統(tǒng)的總體架構(gòu)中,具有內(nèi)在高層特征提取能力的深度學(xué)習(xí)模型、學(xué)習(xí)能力的知識(shí)推理模塊以及知識(shí)表達(dá)與管理能力的知識(shí)庫(kù)模塊構(gòu)成了核心動(dòng)力部分,稱(chēng)為認(rèn)知引擎,其原理如圖2所示。認(rèn)知引擎通過(guò)感知當(dāng)前環(huán)境并不斷生成新知識(shí),產(chǎn)生推動(dòng)感知設(shè)備、知識(shí)庫(kù)、推理器、優(yōu)化器以及射頻環(huán)境構(gòu)成閉合環(huán)路持續(xù)工作的動(dòng)力,其中,知識(shí)庫(kù)為推理器提供相關(guān)論據(jù)、算法和模型,推理器一方面產(chǎn)生新知識(shí)和規(guī)則,另一方面為優(yōu)化器生成認(rèn)知結(jié)果和基本策略,優(yōu)化器則通過(guò)增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法進(jìn)一步增強(qiáng)邏輯推理能力,獲取最優(yōu)的對(duì)抗行動(dòng)方案。認(rèn)知通信對(duì)抗[4-7]將干擾效果建模為主要目標(biāo),遵循的基本過(guò)程是調(diào)整自身參數(shù)和策略來(lái)實(shí)現(xiàn)某一期望的(最優(yōu)的)輸出組合,并觀測(cè)其結(jié)果,如果觀測(cè)結(jié)果與預(yù)測(cè)結(jié)果相吻合,則本次對(duì)環(huán)境/目標(biāo)的理解和干擾策略正確,如果觀測(cè)結(jié)果與預(yù)測(cè)結(jié)果不匹配,認(rèn)知引擎會(huì)從這次經(jīng)歷中學(xué)到經(jīng)驗(yàn)并嘗試其他配置,認(rèn)知調(diào)整環(huán)基本流程如圖3所示。認(rèn)知通信對(duì)抗采用的這種工作概念與當(dāng)前關(guān)于人腦如何工作的觀點(diǎn)類(lèi)似。人類(lèi)智能來(lái)源于當(dāng)前觀測(cè)到的環(huán)境對(duì)將來(lái)行為的預(yù)測(cè)能力。換句話(huà)說(shuō),大腦首先對(duì)感官感覺(jué)到的當(dāng)前情景進(jìn)行建模,然后對(duì)下一個(gè)觀測(cè)到的可能狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。當(dāng)預(yù)測(cè)和現(xiàn)實(shí)不匹配時(shí),大腦通過(guò)進(jìn)一步處理二者的偏差進(jìn)行學(xué)習(xí),并且將這一偏差綜合到以后的建模中。


本文編號(hào)：3613065