2010年，美空军研究实验室传感器部Michael Wicks博士在其“频谱拥塞与认知雷达”一文中明确指出，“要在频谱密集的环境中实现在任一时间、任一地点自主地发现、确定、跟踪、瞄准、交战与评估任一目标就必须改变我们构建、修改、部署雷达与射频系统的方式”。
要达成这一目标，则必须依靠“认知”。“认知”被定义为思考、推理、记忆、想象、学习、处理信息、应用知识、改变优先权等有意识的智力活动。要在极短的时间内由机器而不是人来“自主地”完成这些功能，这无疑是防御界必须应对的一大挑战。
软件定义与认知的差别
“软件定义”和“认知”这两个术语之间的差别很大。软件定义无线电（SDR）是用数字器件取代模拟器件的经典实例。可以肯定，如果能以数字方式实现其功能，混频器、滤波器等部件就可以淘汰了。软件定义无线电是利用FPGA、DSP、高速存储器、模数和数模转换器等数字器件以软件方式实现其功能的。由于用软件定义了基于标准的波形，且以数字方式进行信号处理，因此软件定义无线电能够接收、发射并在大量波形之间转换。软件定义无线电的著名军事应用之一就是“联合战术无线电系统”（JTRS）项目。美国陆军于2011年重新审查该项目时，在关键单元保留了可以包含未来与“联合战术无线电系统”相兼容的无线电波形。
相比而言，具有认知能力的无线电台、雷达或电子战系统不仅可用预编程的波形进行重构，而且可用现场创建的波形进行重构，可以说，采用认知能力能实时或近实时地针对许多复杂问题同时做出多个超前决策。简而言之，虽然软件定义无线电可基于其预编程能力做出一些决策，但认知系统能做出更多的决策并采取行动。
认知技术是一个高度数学化的领域，重点是行为模型与算法而不是硬件。数字器件并不是限制因素。这一点很重要，因为每个项目的目的都是要增强现有系统的能力并在未来将其集成到许多其它系统中。罗克韦尔·柯林斯公司在行为模型和算法方面的研究已进行了5年，目前已有样机用于仿真。
认知电子战包含三个基本要素。一是态势感知，即扫描环境、确定存在的信号与波形以及其位置和辐射源；二是电子攻击，这是认知技术的本质，可干扰物理层、MAC层或网络层。利用算法做出最佳决策，即用哪个节点对哪一层实施干扰，以使波形中的能量最大同时使其它地方的能量最小从而避免附带损伤。目的是只攻击对己方部队影响最大的敌信号。第三个要素则是防护，即根据地形和敌正在使用的设备类型管理频谱，在实施网络干扰时尽可能降低对友军的影响。在认知的学习部分，系统要消化它不了解的事情，学习并适应新的环境。这是否需要大量的运算资源则取决于未知事情的数量。
此外，分布式感知也是认知电子战的一个重要方面，即采用多传感器融合提供更强的态势感知能力。这种方法的好处是：如果在战场上部署有大量可向中央计算机传送数据的廉价传感器，每个传感器只需具备很少的处理能力就会获得比在一个地方部署一大型昂贵传感器更大的灵活性。由于每个传感器捕获的信息不同，且每个各覆盖一特定频段，因此增强了态势感知能力。洛克希德·马丁公司先进技术实验室研究分布式感知问题已有6年，在感知、处理和组网方面取得了重大进展，其一些认知算法目前已可用于小型平台。
分布式方法是认知电子战在性能、成本、体积、重量和功率方面产生最大效益的一个方面。随着网络的发展，采用分布式方法已成趋势。在向需求者发送信息前，首先了解需要感知、映射、建模的东西。为此，需要有关局部、小型传感器的智能算法以及中心点的强大算法。
认知电子战面临的重大挑战主要在空时方面。当分布在空间的辐射源出现时，它们是与已知模型相关还是未知，如何根据预测进行各种推断。最后得出的结果用于识别目标、判定是否是敌人、确定其弱点、选择性实施干扰，并以采用自适应算法的智能技术进行压制。
传统的电子战方法为很多人所熟悉，要让这些人转而依靠算法和先进感知方法尚需时日。因此，必须证明认知技术是可行而且有效的。否则，传统观念会阻碍未来电子战的发展。
认知能力的起源
“认知”一词的首次应用主要与射频和微波通信有关，它是指系统搜寻特定频段、评估其是否未受干扰并可使用、然后引导无线电台使用该频段或转移到其它可选频段的能力。显然，这一描述过于简单，尤其是在用于防御系统时，因为导致军用信道或其它频段不能使用的原因很多，比如：存在着友军信号或干扰等。然而，可用性的精确定义会随着应用场合的不同而有所不同。
例如，商业通信系统可能只需要一个干净的信道和一个可接受的信噪比，因此它或许选择工作在电视信道之间的空白频段上，这实际上是认知无线电的一种基本形式，因为它要评估频谱环境并自主决定工作在哪个频段。
军事通信系统需要知道是否存在友方通信系统、干扰以及敌通信系统、雷达和其它信号。在目前的信号环境中，这是一项艰巨的任务。由于不同国家和地区允许使用的频段不同，敌人通常会利用这些国家或地区的不同频率，电磁环境中就可能塞满了各种信号。雷达系统需要了解所有这些信息，同时还要知道自然和人为杂波的动态变化、以前信号的记录、更复杂的信号分析环境并能据此推测是否存在目标。雷达还必须能够预测其下一步动向以及敌人的下一步动向。
电子战系统除需要上述所有信息外，还需要能对已知或可疑的敌辐射源实施电子攻击。实现针对雷达系统的认知电子战能力被认为是面临的最大挑战，因此初始工作的重点就集中在这一方面。在电子战系统中设计并实现认知能力无疑是极为困难的，特别是在地基系统中，因为它必须经常在通信频谱密集拥塞的环境中工作。
实现认知功能所面临的挑战是美国国防部的关注焦点，而重点无疑是智能利用频谱、高速选择可用波形、跟踪来自多个传感器从话音到数据、视频和图像等各种目标信号的算法以及地形和杂波图。过去几年，随着智能恒虚警率（CFAR）、空时自适应处理（STAP）等技术的发展，雷达性能显著提高。总的来说，雷达信号处理及其功能已经从完全确定性的发展到了智能、自适应性的。认知能力增加了基于推理的决策功能。
DARPA开展的相关项目
DARPA开展的两个重大项目分别是“自适应雷达对抗”（ARC）和“行为学习自适应电子战”（BLADE），前者重点对抗雷达的捷变能力及其它能力，后者则重点对抗无线电通信系统和简易爆炸装置威胁。这两个项目都不涉及接收机、发射机和天线等射频硬件，而是聚焦于软件、组网及其它方面。
这两个项目的重要原则都是改善电子战系统的工作模式。目前的电子战系统是依靠已知辐射源（雷达、通信等）的波形数据库工作的，通常是在实验室研究并开发的有效对抗措施。面对采用新型、未知波形和其它技术的辐射源则要进行记录、回到实验室、再重复上述过程并将其带回战场，才能对其实施有效对抗。美军认为这个过程太慢了，未来会置美军于不利地位，所以必须研制采用认知能力的自适应电子战系统。项目要求研制者采用开放式软件架构，以便以即插即用方法插入、修改、移除软件模块，并使其对系统其它部分的影响最小。
“自适应雷达对抗”项目
DARPA于2012年7月发布了“自适应雷达对抗”（ARC）项目广泛代理公告。该项目预计将投入7000万美元，目的是开发旨在对抗在战术相关时段中的雷达威胁（其波形和行为是新的、未知的或模糊的）的能力。关注的敌雷达包括采用捷变波束控制、波形更改以及先进编码和脉冲重复间隔完成多种功能的地空和空空雷达。
DARPA认为，通常面临的挑战是在由友方、敌方和中立方信号构成的密集信号环境中，在友方和敌方信号都存在时如何隔离信号、确定威胁等级并启动对抗措施。“自适应雷达对抗”项目特别要求开发新型处理技术和算法，可通过实时评估其行为、自主生成对抗措施、评估其效果并将结果反馈给武器系统操作员来对抗自适应雷达威胁。该项目要求采用模块化、开放式、可升级软件架构，使飞行员或其它操作员能插入“环路”中。
该项目不涉及电子战系统的射频部分，主要研究可集成到现有电子战平台并成为新平台组成部分的算法。一旦部署，嵌入ARC技术的平台既能独立工作，也能在具备ARC能力的网络化系统中工作。
“行为学习自适应电子战”项目
DARPA“行为学习自适应电子战”（BLADE）项目的目的是开发旨在对抗在战术环境中和在战术相关时段中的自适应无线电通信威胁的能力。BLADE将无线电通信威胁界定为敌用于指挥、控制、通信（C3）以及遥控简易爆炸装置（RCIED）的无线电台和网络。所面临的问题仍然是如何解决将使部队处于弱势的未知威胁识别、对抗措施产生和战场部署之间的时延等问题。随着雷达和电子战有源电扫阵列（AESA）技术的发展，采用动态频谱接入（DAS）方法及其它技术的无线电技术也在不断发展。DARPA要求转变电子攻击的开发模式，从基于实验室的开发向采用学习技术的现场空中对抗开发转变。
2011年，DARPA分别授予洛克希德·马丁公司牵头的团队（包括该公司空间系统部、宾夕法尼亚州立大学应用研究实验室和普林斯顿大学）及BAE系统公司国家安全系统分部价值590万美元和840万美元的相关开发合同。
参与开发的技术人员正在研究探测和描述新型威胁的能力，学习有效实施干扰并现场评估干扰效果，电子战军官（EWO）既可以指挥该系统干扰特定威胁或识别它们，又可以学习如何对抗它们。这样，电子战军官就能根据任务选择拒止效果，并确定其对敌干扰效果。
BLADE中开发的算法可用于现有电子战系统，装备了BLADE的系统将能独立工作或成为BLADE系统网络的一部分，随着网络节点数量增加，系统性能也不断提高。采用现有组网能力有望在多个电子战节点之间实现信息共享。
BLADE项目要求能探测和拒止战场上的新型通信威胁、实时反馈干扰效果、外科手术式地同时攻击多个新型威胁，且适用于地面车辆和无人机。
BLADE项目为期51个月，分三个阶段进行。第一阶段主要进行系统设计和算法开发，并在测试台环境中进行测试；第二阶段的重点是实时实现第一阶段的设计，演示组网能力；第三阶段则是提供组网的样机，可实时运行并适用于地基平台。第二阶段和第三阶段的测试将采用实时空中信号环境。
应对干扰
DARPA还有一个称之为“极端射频频谱环境中的通信”（COMMEX）项目，目的是开发使通信系统能通过干扰抑制成功进行通信所需的灵活性和适应能力。美国空军研究实验室代表DARPA与频谱共享公司和BAE系统公司签订了一项为期两年的“极端射频频谱环境中的通信”项目合同，合同金额分别为590万美元和600万美元。
这两家公司正在研究系统干扰特性与行为、频率与时间捷变、智能天线技术、先进电路与部件设计、新型接收机架构、线性、自适应与非线性信号处理技术、自适应调制与误差控制波形特性及自适应组网、网络拓扑结构、多链路和多组网等。初始阶段重点是技术开发，下一阶段则着重射频干扰抑制系统的全面研制和操作演示。
美国空军研究实验室的方法
此外，美国空军研究实验室传感器部电子战技术开发分析分部启动了“认知干扰机”研制项目，着重开发第一代认知干扰机的技术。其目的是提高干扰效果，同时使自扰最小。它被设想为是一个基于网络化软件定义架构（SDA）的自适应、多功能（通信、雷达、）干扰机。该项目于2010年启动，着重开发概念、方法和技术成熟度3级以上的技术。
在另一个项目中，雷声公司获得DARPA为期两年、价值3800万美元的开发合同，目的是使部队能以最小的自扰实施干扰行动。“大功率高效射频数模转换器”（HiPERDAC）项目适用的平台有：舰船、地面车辆、战术飞机、无人机和单兵。通过生成线性、高效信号，“大功率高效射频数模转换器”项目的目的是在很宽的频谱上实施干扰，并为友军留出精确的通信空隙。该项目要求雷声公司演示能在较宽频谱范围内有效生成大功率、可迅速调谐、线性、微波信号的技术。
认知电子战的未来
随着雷达越来越自适应、频谱越来越拥塞、新型波形越来越先进，电子战唯一能做的就是：必须更加聪明，换句话说，就是必须采用认知技术。从美国各种有关认知电子战的项目中可以发现：不仅下一代电子战系统必须具备认知能力，而且当前的电子战系统也要提高其认知能力。
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