赵禄达，王 斌,2，侯 嵬

(1.国防科技大学电子对抗学院，安徽 合肥 230037；2. 国防科技大学第三学科交叉中心，安徽 合肥 230037)

0 引言

现代战争中，电子战的作战双方总是处于对抗博弈的天平两端——电子进攻方的作战目标是干扰压制敌方所有电子目标，瘫痪敌方作战能力；电子防御方则需要综合运用抗干扰、反侦察、抗截获等多种手段和措施，对抗进攻方的干扰进攻[1]。从目前电子战与人工智能结合形成的认知电子战[2]来看，虽然电子干扰措施采取的是自适应策略，人工操作和干预较少，但是干扰决策的本质仍然是攻防双方的干扰-抗干扰策略博弈。所以，研究不同干扰样式下的电子战博弈策略就显得尤为重要了。

电子战中的干扰样式的决策分析始终是研究的热点。现阶段的静态干扰样式决策模型多是在没有电子进攻的静态条件下,以装备固有参数为主要参考的性能或能力评估模型，且考虑作战实际过程中的环境、人为因素较少。文献[3]提出了一种电子战干扰战术、技术措施相结合的博弈论决策框架，为后续研究做出了很好的铺垫。文献[4]在博弈论决策框架内将决策准则由最大最小值定理进行合理拓展，进一步提高了决策效率。文献[5]中引入博弈论对雷达的干扰效果进行了评估，虽然只是简单考虑了静态博弈的纳什均衡解，但展示出了将博弈论用于研究对抗效能的优势。近年来不少学者将人工智能运用到电子战决策中来，文献[6]总结了目前人工智能在电子战干扰决策方面的进展，提出了一种智能化干扰决策架构。……