張 翔，朱 寧，李 超，彭 琿，戴幻堯

（電子信息系統(tǒng)復雜電磁環(huán)境效應國家重點實驗室，河南 洛陽 471003）

0 引言

在戰(zhàn)場日益復雜的電磁環(huán)境中，隨著認知雷達等新型智能裝備的不斷涌現(xiàn)，增加了雷達偵察和干擾的難度。傳統(tǒng)的電子對抗設備的智能化水平與對抗目標存在著嚴重的不對等，對抗效果將會被極大地削弱甚至完全失效。因此，認知電子戰(zhàn)的概念應運而生。認知電子戰(zhàn)是以具備認知性能的電子戰(zhàn)裝備為基礎，注重自主交互式的電磁環(huán)境學習能力與動態(tài)智能化的對抗任務處理能力的電子戰(zhàn)作戰(zhàn)行動，是電子戰(zhàn)從“人工認知”向機器“自動認知”的升級［1］。目的是通過增強電子戰(zhàn)裝備的目標認知、智能決策、自主學習等功能性能，促使認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的智能化水平得到迅速提升。

認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)是一種具有通過先驗知識以及自主交互學習，來感知并改變周圍局部電磁環(huán)境能力的智能、動態(tài)的閉環(huán)系統(tǒng)，可在實時感知電磁環(huán)境的基礎上，高效、自主地調整干擾發(fā)射機與接收機以適應電磁環(huán)境的變化，提高干擾的快速反應能力與可靠性［2］。認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)具有環(huán)境感知、適應新威脅、波形多變、具備學習能力等基本特征，在作戰(zhàn)過程中，指揮決策人員充分了解和掌握電子戰(zhàn)裝備的智能化程度，有利于電子戰(zhàn)裝備效能的充分發(fā)揮，也有利于對戰(zhàn)場態(tài)勢的準確判斷。如果高估裝備智能化水平，盲目信任和過于依賴系統(tǒng)在作戰(zhàn)中的決策或行為，可能會嚴重影響指揮決策的正確性。反之，如果對智能化裝備的認識不足，使得大量可由智能裝備自主執(zhí)行的工作，由作戰(zhàn)人員完成，不僅耗費了人力和時間，還不能充分發(fā)揮智能化裝備系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能。

本文主要以雷達對抗相關認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)及裝備為主，研究認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平的指標體系構建框架和評價方法。在電子戰(zhàn)裝備智能化的發(fā)展過程中，對認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平進行研究與評價，有利于認知電子戰(zhàn)裝備的分析與建設，也是衡量認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平的重要措施。

目前，國內外對于認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的智能化水平評估方面還沒有相關的公開資料，但在無人系統(tǒng)及無人機等智能水平的評價方面已經開展了研究。國外自20 世紀90 年代就開展了無人系統(tǒng)的自主能力評價工作，文獻［3］從人機交互角度，對無人系統(tǒng)進行了自主等級劃分；文獻［4］基于OODA 環(huán)理論，從感知、分析、決策和行為等方面提出了無人自主等級的劃分準則；文獻［5］基于任務復雜性、環(huán)境復雜性和與人的交互程度3 個因素，提出了自主性等級劃分準則。國內目前在航天器智能能力和無人機自主能力等領域都提出了相關評價方法；文獻［6］對航天器智能能力的構建基本方法進行了分析，設計了航天器智能能力等級的劃分；文獻［7］論述了無人系統(tǒng)的自主性基本概念，提出一種“蛛網模型”對自主性進行評價；文獻［8］提出了一種無人系統(tǒng)自主等級的模糊評價方法；文獻［9］構建了一種無人平臺自主能力分級模型；文獻［10］提出了基于多屬性決策的自主等級評估算法。

以上關于人工智能系統(tǒng)的評價對于認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的智能化水平評估具有重要的借鑒意義。本文根據(jù)認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的體系特性和運用的人工智能技術方法等，以人工智能系統(tǒng)的智能化評價為基礎，探索性地開展認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平評估指標體系構建和評價方法等方面的研究。

1 認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平指標體系構建思路

軍事智能系統(tǒng)是開放的復雜系統(tǒng)，其智能化水平的評估是個復雜的工程。認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)是典型的軍事智能系統(tǒng)，認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的智能化水平評估可以作戰(zhàn)任務完成情況作為標準，基于試驗數(shù)據(jù)從其應對復雜、多樣、對抗的環(huán)境激勵，進行自主決策的適應性、敏捷性、優(yōu)劣性等方面進行綜合考量。

認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的認知過程是一種感知環(huán)境、適應環(huán)境、作出決策、采取行動的OODA 循環(huán)。在OODA 作戰(zhàn)環(huán)的各個階段分析認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)作戰(zhàn)中的智能特性和參數(shù)，充分剖析其功能特點，結合認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的環(huán)境感知、自主學習推理、自適應干擾決策等能力，分析研究智能化水平的表征方法和參數(shù)?；贠ODA 環(huán)的認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平指標體系構建總體思路如圖1 所示。首先，基于OODA 環(huán)的作戰(zhàn)理論對認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的智能化水平表征方法進行研究，找出正確合理描述認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平的表征參數(shù)；其次，對可測量參數(shù)定量分析，對無法測量或不確定參數(shù)進行定性分析，初步得到認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平的評估指標集；然后采用ANP 設計和構建網絡化評估指標體系；最后對各個指標進行權重計算。

圖1 基于OODA 環(huán)的認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平指標體系構建方法Fig.1 Construction method of intelligent level index system of cognitive electronic warfare system based on OODA loop

2 認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平的表征方法

2.1 認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)中的OODA 環(huán)

認知電子戰(zhàn)裝備通過先驗知識探測感知未知或不明確的新型電磁威脅，快速分析威脅及動態(tài)實時地采取對抗措施，并現(xiàn)場精確評估出采用對抗措施的效能。認知電子戰(zhàn)的動態(tài)、智能閉環(huán)功能充分體現(xiàn)了OODA 環(huán)的循環(huán)、實時及嵌套特性。基于OODA 環(huán)的認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的組成，主要包括環(huán)境感知、分析判斷、智能決策與自主行動4 個重要模塊，如圖2 所示。

圖2 基于OODA 環(huán)的認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)Fig.2 Cognitive electronic warfare system based on OODA loop

人工智能技術運用在OODA 作戰(zhàn)環(huán)中的不同環(huán)節(jié)提高了認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的不同智能特性。動態(tài)知識庫則為上述各個環(huán)節(jié)提供相對應的目標特征、環(huán)境、策略知識等，為智能化水平提供了知識儲備。認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)在不同環(huán)節(jié)中體現(xiàn)其智能特性的行為都可作為其智能化水平的表征，其過程和結果數(shù)據(jù)可作為智能化水平指標參數(shù)。

2.2 認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平表征維度

對于系統(tǒng)的智能能力表征目前還沒有一個較為統(tǒng)一和通用的框架。2012 年7 月，美國國防科學委員會發(fā)布了《自主性在國防部無人系統(tǒng)中的地位》中指出，自主能力是美軍無人系統(tǒng)中的核心能力；我國國務院在2017 年提出《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，研究移動群體智能的協(xié)同決策與控制技術；中國科學院發(fā)布的《2019 年人工智能發(fā)展白皮書》中，將“群體智能技術”列為了八大人工智能關鍵技術之一；國內外學者也在不斷研究人工智能如何實現(xiàn)自主學習、自我意識和自我服務，提高系統(tǒng)的自我學習演進能力。

綜上，人工智能系統(tǒng)的智能特性研究多數(shù)基于其自主智能特性，近年來開展了很多協(xié)同控制方面的研究，智能系統(tǒng)的自我學習特性目前是一個較高的追求。參考和借鑒人工智能領域對于智能系統(tǒng)、無人系統(tǒng)的智能水平評價和描述，可將認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能能力的表征維度劃分為自主性、協(xié)同性和學習性。

2.2.1 自主性

認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的自主性是其能夠獨立完成作戰(zhàn)任務目標的智能特性，認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的自主性也可視為自動化的延伸，是認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)在OODA 環(huán)上各個作戰(zhàn)階段自主特性的綜合體現(xiàn)。認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)在作戰(zhàn)過程中根據(jù)實際情況主動地調整自身狀態(tài)，自主收集信息、自我獨立決策和自主執(zhí)行任務，主要包含目標的自主識別、態(tài)勢信息的自主分析判斷、機器自主決策和對抗措施任務的自主執(zhí)行等。比如電子偵察中自行搜索目標，目標識別和跟蹤等，系統(tǒng)能在一些與預測不完全一致的環(huán)境下，自動分析并執(zhí)行面向任務的高級指令。

2.2.2 協(xié)同性

認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的協(xié)同性是認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)在作戰(zhàn)過程中協(xié)調兩個或者兩個以上不同資源、個體或系統(tǒng)（本報告用多主體指代），協(xié)同一致完成某一作戰(zhàn)目標的能力，主要包含多主體態(tài)勢信息共享、多主體信息融合、多主體協(xié)同決策和多主體協(xié)同行動等。當個體或系統(tǒng)自身能力難以滿足復雜任務的要求，或是為提升遂行任務的時效時，便會產生協(xié)同需求。認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的協(xié)同性可從信息交互、指揮控制與決策等方面進行衡量，協(xié)同性也可從多個系統(tǒng)或者多個個體裝備之間的信息協(xié)同、協(xié)同控制和協(xié)同決策進行評價。認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)中的協(xié)同需要多個主體基于共同目標進行協(xié)作，且最終的結果并非僅僅是單個個體貢獻的總和。認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)更加注重信息和決策的協(xié)同，系統(tǒng)之間或者系統(tǒng)內個體之間的信息交互和信息共享是協(xié)同智能特性的關鍵，協(xié)同性好的系統(tǒng)中各成員的信息會被有效聚合。

2.2.3 學習性

認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的學習性是指系統(tǒng)可以通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、經驗庫的知識獲取等方式進行自我生長和學習，使系統(tǒng)的特定功能不斷增長。認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)根據(jù)已有經驗知識，在作戰(zhàn)中運用先驗知識以及作戰(zhàn)過程中實時學習的知識提升作戰(zhàn)效能的能力，還包括作戰(zhàn)后的分析總結，繼續(xù)豐富完善知識庫，實現(xiàn)知識的迭代和演進能力，主要包含目標特征學習、態(tài)勢分析推理、對抗策略學習演進和對抗行動的自適應優(yōu)化等。認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)學習性的核心就是數(shù)據(jù)的不斷采集和知識提取，學習模型和學習算法直接影響數(shù)據(jù)的收集和知識提取能力。通過學習性的維度，可以評價認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)根據(jù)實際運行經驗自動地適應新環(huán)境的能力，甚至理解和推理新場景下不同的要素，如作戰(zhàn)態(tài)勢，敵方作戰(zhàn)意圖等。學習能力在循環(huán)過程的每個環(huán)節(jié)中都發(fā)揮著作用，是認知電子戰(zhàn)最重要的能力要求。

認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的自主性、協(xié)同性和學習性有著不同的側重點，但不是完全割裂的，而是互相促進、相互融合的，從這3 個維度層面可對其智能化水平進行一個較為全面的分析和表征。

2.3 認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平表征參數(shù)

認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)中的智能感知特性可由目標感知的自主識別，不同系統(tǒng)或個體之間的感知信息交互，對目標識別過程的學習演進能力等表征；智能判斷特性可由對信息數(shù)據(jù)的自動化處理，不同系統(tǒng)或個體之間的數(shù)據(jù)信息融合，對情報數(shù)據(jù)的分析學習能力等表征；智能決策特性可由認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)自主生成對抗策略，不同系統(tǒng)或個體之間的決策信息共享，對抗策略更新演進等表征；智能行動特性由系統(tǒng)根據(jù)對抗策略自主行動，多個系統(tǒng)或主體協(xié)同行動，以及根據(jù)行動效果進行學習調整等方面表征，如圖3 所示。

圖3 認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能特性表征Fig.3 Intelligent feature characterization of cognitive electronic warfare system

圖3 是基于作戰(zhàn)階段的角度，對認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平在4 個階段的智能特性表征參數(shù)進行歸納整理，本文主要從系統(tǒng)智能化程度的角度，剖析其智能化水平的影響因素和表征參數(shù)，所以以自主性、協(xié)同性和學習演進能力3 個維度對OODA各個階段進行分析，可得到基于OODA 環(huán)的認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平表征參數(shù)，如圖4 所示。

圖4 基于OODA 環(huán)的認知電子戰(zhàn)智能化水平表征參數(shù)組成圖Fig.4 Composition diagram of characterization parameters of the intelligent level of the cognitive electronic warfare based on OODA

3 認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平評估指標體系構建

基于網絡層次分析法（ANP）的認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能能力評估指標體系構建方式，采用自上而下、從整體到部分的方法，主要進行指標體系中控制層的能力要素分析，網絡層指標的選取及其影響分析。由于認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化程度由環(huán)境感知、智能決策、自主學習和智能協(xié)同等不同智能特性共同決定，對于認知電子戰(zhàn)OODA 環(huán)的偵察、判斷、決策和行動4 個階段的能力，從自主性、協(xié)同性和學習性這3 個評估維度，對認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能能力進行分析評價，能力要素指標受網絡層相關指標的影響，但與層次化評估指標體系不同的是，能力要素之間也可能存在影響。網絡化評估指標體系的具體構建步驟如下。

3.1 確定控制層評估目標和準則

控制層主要由評估目標和直接影響目標的能力要素組成，將認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能能力作為評估目標，感知、判斷、決策和行動4 個階段的智能能力作為評估準則，從而認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的智能能力主要由目標感知智能能力、態(tài)勢判斷智能能力、決策智能能力和行動智能能力這4 個階段的能力要素組成。

3.2 確定網絡層元素組指標

分析選取的能力要素指標在系統(tǒng)中的構成和表現(xiàn)，如環(huán)境感知的自主性，對抗的自主性，不同電子戰(zhàn)裝備之間的協(xié)同能力，還有目標識別和對抗策略的學習能力等。將認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的自主性、協(xié)同性和學習性這3 個智能特性作為評估維度，這些能力要素可由認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的OODA 作戰(zhàn)過程分析分解得到下層影響元素，進而每一個評估準則都可由這3 個評估維度分析出元素組。

3.3 確定元素組指標

根據(jù)下頁表1 的認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能能力表征參數(shù)，以及系統(tǒng)實際情況和評估需要，選取指標作為每個元素組的組成元素。

表1 認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平表征參數(shù)列表Table 1 Characterization parameter list of the intelligent level of the cognitive electronic warfare system

3.4 確定評估指標體系

綜合各方聯(lián)系，對各個元素組和元素指標進行合理調整，最終確定認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能能力網絡化評估指標體系。

采用網絡層次分析法（ANP）設計和構建評估認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能能力的多層次、多類別、相互關聯(lián)的網絡化指標體系，不僅能考慮到靜態(tài)參數(shù)等評估指標，而且能夠突顯出指標的相互影響關系。根據(jù)認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能能力表征參數(shù)，構建其智能化水平的網絡層次化評估指標體系，將各個元素組中的元素列出后，得到認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平的評估指標體系，如圖5 所示（為便于查看，元素組以簇的形式表示，元素層指標圖中未標出）。

圖5 網絡層次化評估指標體系示意圖Fig.5 Diagram of networked and hierarchical evaluation index system

綜合以上分析，將參數(shù)進一步明確為可定量或定性的指標，可得基于OODA 環(huán)的認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能水平表征參數(shù)列表，如表1 所示。

表1 只是根據(jù)認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)主要功能羅列的通用的一些指標參數(shù)，可根據(jù)實際系統(tǒng)的特點進行裁剪修改，也可進一步細化指標。

4 評估指標權重確定方法

ANP 的網絡結構中控制層中有4 個準則：目標信號感知智能能力（P1），信息分析判斷智能能力（P2），干擾決策智能能力（P3）和干擾行動智能能力（P4），每個準則下的網絡層有3 個元素組，這3 個元素組分別是由自主性維度、協(xié)同性維度和學習性維度劃分而來，共包括目標自主偵察、多主體協(xié)同感知、目標特征學習等共12 個元素組，分別用C1，C2，O1，O2，…，A3表示，每個元素組中含有不同的指標元素，元素組Ci中有元素ci1，ci2，…，cin（i=1，2，…，n）。利用yaanp 軟件構建的網絡化評估指標體系如圖6 所示。

圖6 認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平網絡化評估指標體系Fig.6 Networked evaluation index system for the intelligent level of the cognitive electronic warfare system

構建認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平的網絡化評估指標體系后，可利用ANP 矩陣求解計算各指標權重值。則利用ANP 確定權重的步驟為：

1）構建元素之間的優(yōu)勢度判斷矩陣。判斷矩陣是表征元素間以及元素組相互影響大小的矩陣。每個元素組內的判斷矩陣可由與之有影響關系的其他元素組的元素為次準則，進而由領域專家采用1-9 標度法打分來構建。

以認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)中的目標信號感知智能能力準則P1為例，依據(jù)該準則下的3 個元素組（目標自主偵察C1、多主體協(xié)同感知C2、目標特征學習C3）及各元素組內各個元素進行比較，通過打分確定各相關元素和元素組的判斷矩陣。例如，元素組C3中c34（未知信號特征學習能力）對元素組C1中的元素c11（信號自主探測能力）、c12（信號自動分選能力）、c18（輻射源識別能力）和c19（偵察參數(shù)自主調整能力）具有影響，從而在c34（未知信號特征學習能力）下構建了元素組C1的判斷矩陣，如表2 所示。

表2 元素組C1 的判斷矩陣（以c34 為次準則）Table 2 Judgment matrix of element group C1（taking c34 as the sub-criterion）

為保證判斷矩陣的可信性，需對所有構建的判斷矩陣做一致性檢驗。一致性指標C.I.的計算公式如下：

2）構造超矩陣。超矩陣W 確定了元素之間的影響程度，由特征根法可得判斷矩陣的歸一化排序向量。在表2 中，C1的判斷矩陣歸一化排序向量為：

即在未知信號特征學習能力c34的準則下，輻射源識別能力c18相對其余元素影響度最大。

記Wij為元素組Ci和Cj所包含的所有元素指標之間的排序向量矩陣，表示元素組Ci中元素ci1，ci2，…，cin對元素組Cj中元素ci1，ci2，…，cim的影響程度排序。Wij如公式：

3）構造權矩陣和加權超矩陣。以元素組為對象進行兩兩優(yōu)勢度比較，確定網絡層中元素組Ci之間的相互影響程度，構成權矩陣U，達到超矩陣列歸一化。權矩陣U 確定了不同元素組間的影響程度。

擁有權矩陣U 以及超矩陣W，則可以構造得到加權超矩陣W*，定義加權運算為：

4）計算極限超矩陣，確定指標權重。加權超矩陣W*中的元素代表元素指標之間的相互影響程度，極限超矩陣為，行向量的每個數(shù)值相同，列數(shù)值代表對應指標對于當前準則下的局部權重值。目標信號感知智能能力準則下的二級指標（目標自主偵察能力）的各個指標權重如下頁圖7所示，根據(jù)各指標權重大小，可知輻射源識別能力、脈內特征識別能力、適應信號類型和信號自動分選能力等對目標自主偵察能力的影響較大，這些作為保留指標，而適應雷達信號密度、天線掃描類型識別、信號自主探測指標權重很小，可刪除以簡化指標體系。

圖7 目標信號感知智能能力的指標權重帶狀圖Fig.7 Index weight strip chart of target signal perception intelligence capability

5）確定評估指標體系。根據(jù)指標權重篩選指標，根據(jù)ANP 計算出所有評估指標的權重，可將權值很小的指標剔除，簡化評估指標體系。按照P1指標（目標信號感知智能能力）的篩選和簡化方法，依例確定P2指標（信息分析判斷智能能力）、P3指標（干擾決策智能能力）和P4指標（干擾行動智能能力）下的三級指標權重后，將整個體系的指標根據(jù)權重進行刪減簡化，可確定優(yōu)化后的認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平評估指標體系，如圖8 所示。

圖8 認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平評估指標體系Fig.8 Intelligent level index system of cognitive electronic warfare system

最終得到的指標體系與初始指標體系（如表2所示）相比，刪減了14 個權重小、影響低的指標，保留了33 個評估指標，使龐大的評估指標體系科學合理地得到簡化。進一步，將定性、定量指標進行無量綱規(guī)范化得到指標值，根據(jù)層次分析法建立評估模型，對各個評估指標進行加權求和計算，得到認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的智能化水平評估數(shù)值，進行分析和評價。也可根據(jù)實際需求，采用其他合適的評估模型進行指標的聚合計算。

5 結論

認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)是一個復雜的智能軍事系統(tǒng)，其智能化水平（智力）的評估目前也處于初步探索的階段。在電子戰(zhàn)系統(tǒng)及裝備智能化發(fā)展過程中，正確評估和掌握認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的智能化水平對其在作戰(zhàn)中所能達到的作戰(zhàn)效能尤為關鍵。本文構建的認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)智能化水平評估指標體系，有助于分析論證認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的智能化水平，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)自身的優(yōu)勢與不足，并為今后建設升級方向提供指導準則。同時，該指標體系能夠輔助智能裝備以及認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)的智能化評估與考核，從而在認知電子戰(zhàn)系統(tǒng)中智能化裝備資源分配時為決策提供參考和依據(jù)。