研究方法与空军EWIR未来愿景
摘要：兰德公司于2023年1月19日发布报告《在电磁频谱中智胜敏捷对手》（174页，后台发送“认知电子战”获取英文原文报告）。报告称，美国空军的电子战综合重新编程 (EWIR) 机构负责编译关于电磁频谱中发出的敌方威胁（特别是雷达和干扰器）的情报，并配置电子战（EW）设备以使飞机或其它美国空军资源能够做出反应和应对电磁频谱环境中的不利变化。美国的敌人和竞争对手们正在寻求通过增加其系统的复杂性和适应性来抵消前者多年来获取的在电磁频谱领域和通过电磁频谱作战的能力，美军识别、跟踪和响应其电子战资产所需的更新速度要远比EWIR机构创立之初的设定目标快得多。研究团队开发了四个相互关联的技术案例研究，这些案例研究共同构成了开发近实时、自主、机上软件重新编程能力以及由人工智能赋能的认知电子战所必需的基本要素。研究团队还强调了现有 EWIR 机构的重要持续作用，即使美国空军正朝着认知未来迈进。
关键词：美国，空军，电磁频谱，认知电子战，电子战综合重新编程
获得电磁频谱(EMS)的使用权和优势对于确保军事优势变得越来越重要。自第二次世界大战以来，电磁频谱的军事用途（通常集中在频谱的射频(RF)部分）在范围和复杂性方面都有所发展。当前，电磁频谱的军事用途正在经历另一次“复兴”，过去的能力将不再适用于一个由信息控制和信息传播手段主导既有武器和武器使用概念的世界。报告认为，美国的敌人和竞争对手们正在寻求通过增加其系统的复杂性和适应性来抵消前者多年来获取的在电磁频谱领域和通过电磁频谱作战的能力。基于以上原因，美国国防部(DoD)的频谱优势战略阐明了发展“一个完全集成、以作战为重点且专为大国竞争而设计的电磁频谱机构”的需求，其未来的电磁频谱能力必须“可执行”、“可作战”和“适应”日益复杂的威胁环境。
这对美国空军(USAF)的电子战综合重新编程(EWIR)过程提出了巨大挑战，该过程依赖于国家航空航天情报中心和第350频谱战联队（the 350th Spectrum Warfare Wing）等关键组织。美国空军的EWIR机构负责全部集成行动，即编译关于电磁频谱中发出的敌方威胁（特别是雷达和干扰器）的情报，并配置电子战（EW）设备以使飞机或其它美国空军资源能够做出反应和应对电磁频谱环境中的不利变化。最近几年，电磁频谱威胁的仍然以相对较低的速度变化，EWIR机构对于任务数据文档(MDF)更新的执行以及其长达数月的作战飞行计划更新并不会对作战产生负面影响。然而，随着电子战技术的不断进步，对手获得了复杂多样的电磁频谱能力，美军识别、跟踪和响应其电子战资产所需的更新速度要远比EWIR机构创立之初的设定目标快得多。
研究方法与空军EWIR未来愿景
兰德公司的空军项目(PAF)对以下问题进行了研究：电磁频谱中的对手能力进展状况，与EW相关的软件重新编程需要多快才能跟上威胁的变化速度，当前情报重新编程过程中存在哪些障碍，以及需要对哪些先进技术进行必要的改进。PAF的工作围绕电子战综合重新编程（EWIR）展开，但其范围涵盖了与电磁频谱作战中数据和软件支持作用相关的更广泛的问题。
PAF主要依据主题专家访谈和外场观测（例如，概念演习的空中部分排练）、过程分析和技术预测分析等方法开展了此项研究工作。该方法的核心是开发了四个相互关联的技术案例研究，这些案例研究共同构成了开发近实时、自主、机上软件重新编程能力以及由人工智能赋能的认知电子战所必需的基本要素。
改进美国空军EWIR机构的愿景：
确定仍然存在的制约因素，并确定相应投资优先级；
对一些现有流程进行进一步有限自动化；
重新设计软件和硬件开发流程，以提高部署EWIR能力的速度，并开发和维持未来的自主能力；
创建自适应电子战能力；
创建认知电子战能力。
美国空军如何实现以上愿景？
最终目标是将认知电子战系统投入实际使用，该系统可以评估态势、做出决策并从经验中持续学习。第一步是定义所需的结束状态。自适应和认知电子战系统将需要定义明确的数据管道、构建和训练机器学习（ML）模型的流程以及快速作战部署。美国空军软件开发人员需要一个生命周期工作流程，以支持认知和自适应模型的训练/再训练、调整和部署。持续训练（CT）是必要的，因为模型的预测能力会随着数据配置文档的不断变化而降低。容器化（见后文）是一项关键技术，它将允许美国空军维持对模型更新的迭代。研究审查了当前国防部和行业在构建自适应电子战和认知电子战功能方面的相关工作。
EWIR的实时自主将需要标准化的数据定义，以支持从多传感器平台以及未来的分布式和复杂的系统之系统中收集、检索和分类原始数据。简而言之，数据必须经过工程设计。实时自主EWIR将需要可持续的数据整合和数据管道管理方法。这些方法与ML模型开发、训练和部署（即MLOps）紧密集成。研究审查了当前的开发工作，包括边缘数据收集、存储、计算和带有支持设备的数据传输选项，例如快速反应仪器包（QRIP）和知识管理/快速分析处理独立部署系统（KM/RAPIDS）。
容器化是一种软件部署架构，允许将软件打包到特定服务组件或微服务中并在任何平台或环境中始终如一地运行。容器化简化了能力和升级的部署，非常适合在不同平台（即具有广泛差异的计算基础设施，包括操作系统和计算硬件的平台）上进行大规模部署。但是，这需要设计针对特定服务的容器化组件或微服务，以便彼此之间的依赖性相对较低。事实上，容器的目标是为应用进程、数据库、库等成分容纳完整运行环境。当前以 EW 为中心的作战飞行软件（OFP）的部署架构应该更新，以允许在不同容器中执行的服务容器化并且可以在不影响其它飞机飞行控制软件的情况下独立升级增强功能（或新功能）。
支持容器部署的工具通常在云计算环境（或使用现有机载计算系统创建的小型云或边缘云）中执行时提供自动缩放和工作负载管理服务。这些服务允许计算资源根据需要优化利用，这对于自适应或认知模型的高速处理至关重要。研究讨论了容器编配工具 Kubernetes 最近在 F-16 等平台上的测试。该报告还讨论了美国空军软件工厂的工作，例如Platform One和Cloud One提供了核心容器存储库和其它服务，用于空军部的各种自动化项目。
当前的平台，特别是传统平台，不具备处理机上大量数据和认知算法所需的计算能力。此外，并不是所有传统平台都能满足内嵌编配支持工具的容器化 OFP 的计算资源需求。研究讨论了传统平台所需的硬件升级以及当前具有 ML 计算能力的选项，例如 FPGA 和 GPU。该报告还介绍了硬件小型化和机载高性能嵌入式处理功能方面的最新创新，这些功能将支持边缘的ML处理，例如Agile Condor和边缘云。
结论
为了保持竞争力并适应不断变化的威胁，美国空军在电磁频谱中作战必须能够在几秒钟到几分钟的范围内快速重新编程（包括评估环境、探测对手活动和合成恰当反应）。
敏捷软件解决方案、硬件升级、数据工程以及与其它系统的互操作性对于实现速度要求是必需的。
还需要在政策、组织任务调整、人员和计算可用性以及人员专业发展方面进行相应的变化。
建议
美国空军应该从现在开始着力加速开发和集成实现认知电子战所需的技术。步骤包括：1）支持向容器化微服务等软件架构转变，这将允许更快地功能部署和升级以提高重新编程速度，并为未来在平台上部署认知电子战算法提供支持；2）增强机载高性能计算；3）扩大实验和早期技术采用；4）优先考虑允许更好的数据收集、标准化、分类、访问和集成过程的政策和技术；5）鉴于关键技术之间的高度相互依赖性，确保这些活动的投资与执行相适应。
美国空军还应立即采取措施采用新的软件部署架构，以加快部署能力并在战区实施快速机载任务数据文档（MDF）更新。这需要对现有政策进行重大修改、人员专业发展、技术审查，以及对软件架构标准、机载处理、计算和战斗“边缘”连接（即在任务期间由飞机进行）的投资。
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