前不久，美国智库兰德公司发布的名为《在电磁频谱中智胜敏捷对手》的研究报告中，再次强调了未来电子战建设要进一步增强机器学习算法，提升装备认知效能，让各电子平台能自主学习、动态调整、适应各类威胁，并要求依靠认知系统，在极短的时间内利用机器自主地完成对目标识别和分析的功能，种种迹象表明美军未来电子战正在朝着认知未来阔步迈进。
目前传统电子战系统正面临着复杂电磁环境下对未知威胁目标侦察难、针对灵活多变作战目标对抗难和面向非合作对抗目标干扰效果评估难的三大挑战，电磁设备指数级别的发展和新型未知目标的不断涌现使得信息化战场中从海量信号中迅速截获和分选并识别目标的难度越来越大，电子对抗中先验信息的依赖性也随之逐步提高。同时对抗目标灵活切换的工作模式以及不断提高的智能化程度都进一步加大了电磁战场的对抗难度。此外，在实际作战条件下大多面临的是非合作对抗目标，有效可靠的评估指标很难获得，对抗效果评估不足则战场作战效率也会相应的大打折扣，因此认知电子战“应运而生”。那么信息化战场下的认知电子对抗系统究竟是什么，它到底能否实现“智能化战场”，又有何特点和发展趋势？
认知电子战通常被定义为：是以具备认知性能的电子战装备为基础，注重自主交互式的电磁环境学习能力与动态智能化的对抗任务处理能力的电子战形态。简单说就是人工智能电子战，是人工认知到机器认知的转型和升级。现代雷达通信技术体制更加先进，信号环境更加复杂多变，而电子对抗战又是一个动态博弈的过程，人工研判的方式已经难以适应现代电子战争，为此打造一个具备“对抗与学习相结合“的能力的电子战装备，通过自主交互学习来感知电磁环境，并在此基础上，动态调整以适应复杂变化的电磁信号，是适应未来电子战强强博弈的必然趋势。
那么如何设计一个具有认知功能的电子战设备？可将认知电子战系统框架分为四个模块：认知侦察模块、对抗措施合成模块、智能干扰模块、动态知识库模块。
认知侦察模块的功能为通过自适应信号处理算法分析出目标信号的特征，并将特征信息传递给对抗措施合成模块和智能干扰模块。对抗措施合成模块则是根据侦察模块提供的环境信息更新决策数据库，并自动合成能够有效打击目标的对抗手段。智能干扰模块则进行干扰效能评估、制定电子攻击方案、优化技术参数和干扰波形。动态知识库则是为其他模块提供先验知识，并根据新反馈信息及时学习和更新，以此形成一个闭环。认知电子战与传统电子战的一大区别就是电子战系统形成了一个闭环，通过感知外部的电磁环境，在大量数据中提取有关目标电磁信号的信息，实时地制定出电子攻击最佳方案，在完成攻击后，按照性能评估结果，优化参数设置和控制策略，不断更新和改进自适应门限和算法，调整下一次的打击策略。通过形成一个机器自主学习的闭环系统，以此提高电子战系统的智能化能力和自适应能力。理论上讲，若有强大硬件的支持，认知电子战系统可通过重复的自主学习在多次迭代的条件下选择对各种目标的最优战法。
纵观局势，认知电子战特点和发展现状如何？
一、解决复杂电磁环境和精确态势感知的“利器”。认知电子战基于认知学习的基本框架，能够做到以动态学习的能力从专家未曾设想的方式作出反应，从而有可能实现辐射源之间“精细”区别，而这些区别往往是由制造层面的无意调制的波形所引发的，是专家通过经验理论往往难以甄别的“指纹特征”，因此认知电子系统在精确态势感知上拥有更大优势。
F-35这一世界上最先进战机上最重要的特性便是认知电子战，2018年，BAE系统公司将数字信道化接收机/技术发生器和调谐器插入项目技术引入了生产流程；2019年，BAE系统公司完成F-35电子战的升级改进，成功将新的认知技术插入AN/ASQ-239电子战系统，能为飞行员提供实时战场空间态势感知和快速反应能力，大大提高了战机的应战反应能力。
二、实现智能决策和认知对抗的有效“工具”。目前认知雷达和认知无线电的最大特点就是其认知能力，它可以做到根据周边的电磁环境自主地选择最优的信号波形并设置其具体的脉间和脉内参数，做到智能化和高效化。而传统的电子对抗系统在面对认知电子对抗系统时往往会“手忙脚乱”，作战效率大打折扣。认知电子对抗系统能够做到分析目标信号—智能决策—最佳干扰，并且通过环境带来的反馈进一步调整对抗策略，进一步优化干扰措施，表现的更加灵活高效。
以美国为首的发达国家在认知电子战领域开展了广泛研究，其中代表性的项目便是“行为学习自适应电子战”(BLADE)项目，该项目在2010年由美国DARPA发布BLADE项目公告，然后授予洛克希德·马丁公司、雷声公司等开展研究，项目周期51个月，是美国国防部认知电子战的先驱。项目核心在于开发机器学习算法和技术，快速探测并表示新的无线电威胁，动态生成新的对抗措施，并根据空中观察到的威胁变化，提供精确的战斗损伤评估。
三、提升电子对抗系统隐蔽和抗毁性的“催化剂”。在面对传统电子干扰系统的高功率干扰时，认知电子对抗系统也表现出了更加优越的隐蔽和抗毁性。传统常规电子干扰系统往往采用高功率的单一方式来压制敌方信号，容易暴露并招致反辐射打击，而认知电子战系统则能做到基于认知侦察模块的精确态势感知，针对具体情况自主分析，从而对敌信号实施精确有效的干扰，不但减轻了干扰的载荷负担，也使得自身的隐蔽性大大提高。而作为老牌军事强国，俄罗斯在这一方面也取得了相当不错的成就。
俄军的“克拉苏哈-4”电子战系统和“希比内”电子战系统均采用了大量的人工智能和认知电子战技术，能够自主地进行侦察和干扰，具有实时性强，自适应能力好，拥有威胁等级评定能力的特点，其精确高效的干扰方式也有效地避免了敌方的反辐射侦察和打击，大大提高了俄军的陆基作战能力。
四、拉近赛博战和电子战的距离的“桥梁”。作为高层次(网络层、应用层)的信息对抗的方式，赛博战缺乏更加底层的对抗模式，比如低层次(物理层、链路层)的对抗手段与技术，而传统电子战无论是在侦察感知还是干扰欺骗上都不足以匹配赛博战，但认知电子战却能在其强大的自主学习和智能决策的框架下进一步拉近赛博战和电子对抗的距离，为实现网电一体化作战打下了基础。
2016年，美国成功推出了世界首套认知电子战系统，即Exelis公司研制的破坏者SRX电子战系统。该系统首次采用了认知电子战技术，已成为电子战技术发展史上的一个重要里程碑。SRX系统代表了下一代电子战技术，可以提供在不断变化的环境中夺取胜利所需的自适应、可远程重新编程等功能，并集成到手掌大小的模块中。破坏者SRX系统可以实现全谱覆盖，与平台无关，非常适合于海上、空中和地面作战环境。可以说认知电子战在今天已经从理论走向了实践，在技术研究不断深化的同时，不断向更加高层的信息对抗模式靠拢，在更多的平台上得到了应用。
未来认知电子战该“何去何从”？认知电子战技术具有广泛的应用前景，不仅有助于传统电子战系统的更新和适应能力提升，而且在探讨信息战中新型电子对抗策略中发挥着指导作用。借助人工智能技术，认知电子战有潜力解决在复杂电磁环境中精准掌握战斗态势的问题，同时能够有效地制约敌方投入的智能武器系统。可以预见，随着现代武器智能程度的持续提升，具备实时动态学习能力的认知电子战技术将成为电子对抗发展的必然趋势和最佳选择。
随着深度学习技术的普及和发展，认知电子战将日益依赖于深度学习技术来实现自动的信号识别和分类，从而大大提高了战术行动的准确性和效率。未来认知电子战还将探索多模态信息融合技术，以增强对多源信息的实时更新和敌方战术行动的预判能力。
未来的认知电子战将实现更高程度的自主决策和智能化补偿。通过实时分析战场环境，系统将可以快速决策和节约人力成本。同时，认知电子战将朝着云端协同和集成的方向发展，利用云技术进行大规模数据分析和处理，以快速响应战场的变化和挑战。
未来认知电子战的维护和管理将通过人工智能技术，实现自动化部署、巡检和故障诊断。这一举措将有效减轻人员负担并降低维修成本。在未来，认知电子战技术将不断努力朝着更加智能化、自主化、自适应的方向发展，以适应现代化武器智能程度的不断提高，成为电子对抗发展的必要趋势和最优选择。此外，虚拟现实技术将可以充分利用虚拟现实仿真环境进行电子对抗的训练和实验，提高实战效能。
新一代通信技术如5G、6G等将为电子战带来更多的机遇和挑战。如更高速率的通信、更广泛的频段、更多的通信方式、更智能的通信终端等等，但也带来了更多复杂的数字信号、更多元的带宽、更多安全和隐私问题等。
尽管未来的认知电子战将面临多方面的挑战，但是也会有更多的机遇和创新。未来认知电子战将逐步实现更高程度的自主化、智能化和自适应化，为国家安全和军事现代化提供更加可靠、高效的支持。
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