Применение когнитивных технологий в радиоэлектронной борьбе
- 1 АО «ЦНИРТИ им. академика А.И. Берга» (Москва, Россия)
Аннотация
Постановка проблемы. Новый этап развития компьютерной техники подразумевает переход от цифровых технологий к когнитивным, что является третьей эрой в истории применения компьютерных технологий − когнитивной эрой, характерной чертой которой является применение компьютеров для имитации человеческих мыслительных процессов, таких как восприятие, память, обучение и принятие решений в высокодинамичных сценариях. В последние годы особое внимание исследователей направлено на развитие когнитивных алгоритмов в радиочастотной области. Используя методы, основанные на познании, радиолокационные системы (РЛС) могут воспринимать окружающую среду, точно настраивать и соответствующим образом регулировать параметры излучения радиосигналов (ширину импульса, интервал следования импульсов и мощность передатчика) для оптимального выполнения поставленной задачи. Очевидно, что традиционные методы радиоэлектронной борьбы (РЭБ), основанные на заранее запрограммированных стратегиях атаки, не смогут эффективно противостоять такой радиолокационной угрозе. В связи с этим следующее поколение систем РЭБ должно обладать когнитивными способностями для того, чтобы они могли принимать автономные решения в ответ на изменяющуюся обстановку и нивелировать действие новых неизвестных радиолокационных сигналов.
Цель. Показать, как за счет применения когнитивных методов РЭБ можно добиться контроля над электромагнитным спектром (ЭМС) в режиме реального времени.
Результаты. Представлены обобщенные структурные схемы системы когнитивной РЭБ (КРЭБ), объединяющей подсистемы когнитивной электронной поддержки (КЭП) и когнитивной электронной атаки (КЭА). Проведено имитационное моделирование, результаты которого продемонстрировали эффективность методов постановки активных помех неизвестным РЛС противника.
Практическая значимость. Проведенное исследование подтвердило работоспособность когнитивных методов РЭБ против современных и перспективных РЛС нового поколения.
- Поступила
- 03.09.2026
- Одобрена
- 10.09.2026
- Принята
- 30.09.2026
Для цитирования
Калябин Е.В. Применение когнитивных технологий в радиоэлектронной борьбе // Радиотехника. 2026. Т. 90. № 10. С. 84−97. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202610-07
Список источников
- Noor A.K. Potential of cognitive computing and cognitive systems // Open Engineering. [On-line]. 2015. V. 5, № 1. Р. 75−88.
- Mitola J. (III), Maguire G.Q. (Jr.) Cognitive radio: making software radios more personal // IEEE Personal Communications Magazine. Apr. 1999. V. 6. Р. 13−18.
- Haykin S. Cognitive radar: A way of the future // IEEE Signal Processing Magazine. Jan. 2006. V. 23. Р. 30−40.
- Browne J. Cognitive EW Provides Computer-Powered Protection.
- Андреев Г.И., Тихомиров В.А., Замарин М.Е. Проблемы искусственного интеллекта в технической области радиоэлектронной борьбы // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 5. С. 5−14. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202405-01.
- Основы проектирования средств радиоэлектронной борьбы / Под ред. Г.И. Андреева. М.: Радиотехника. 2024. 348 с.
- Сидорин А.Н., Безродный А.Н. Перспективы применения технологий искусственного интеллекта в радиоэлектронной борьбе // Военная мысль 2021. № 12. С. 108−118.
- Norman D. The design of everyday things, revised and expanded edition. New York: Basic Books. 2013.
- Wickens C.D., Hollands J.G. Engineering psychology and human performance. 3rd ed. New Jersey: Prentice-Hall, Upper Saddle River. 2000.
- Fuster J.M. Cortex and mind: unifying cognition. Oxford. U.K.: Oxford University Press. 2003.
- Pettersson G. An illustrated overview of ESM and ECM SYSTEMS. MSc. thesis, Naval Postgraduate School. Monterey. California. United States. 1993.
- Greco M.S., Gini F., Stinco P., Bell K. Cognitive radar: A reality ?, arXiv:1803.01000. [On-line]. Available: https://arxiv.org/abs/1803.01000 [Dec. 10. 2020].
- Zhang G., Rong H., Jin W. Intra-pulse modulation recognition of unknown radar emitter signals using support vector clustering, in Proc. 3rd International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, 2006, pp. 420-429.
- Wei Q., Xu Q., Pan Y., Zhange G. A novel method for sorting unknown radar emitter // In Proc. 2009 IEEE International Workshop on Intelligent Systems and Applications. 2009. 4 p.
- Pang J., Lin Y., Xu X. An improved feature extraction algorithm of radiation source based on multiple fractal theory // International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition. Jan. 2014. V. 7. Р. 237−242.
- Neri F. Introduction to Electronic Defense Systems. 3rd ed. London. Artech House. 2018. 604 р.
- Minsky M.L. Theory of Neural-Analog Reinforcement Systems and Its Application to the Brain-Model Problem. Princeton. NJ. USA: Princeton Univ. 1954.