胡炜林， 刘 辉， 彭 闯， 王伦文

(国防科技大学电子对抗学院, 合肥, 230031)

现代战争中，电磁环境异常复杂，掌握“制电磁权”是作战的关键[1]。因此，构造准确的电磁频谱地图、获取战场电磁能量分布、实现电磁环境可视化，可以间接反映战场电磁态势的变化，为电磁态势等级评估和威胁判断提供参考，其意义不言而喻[2-4]。

电磁频谱地图(spectrum map)也被称为无线电环境地图、电磁环境地图[5-6]。为了构建精确的电磁态势，众多研究者从电磁频谱地图入手，开展了广泛的研究。夏海洋等人[7]将电磁频谱地图的构建方法分为空间插值构建法、参数构建法和混合构建法，仔细比较了各个算法之间的优劣。Marek Suchansk等人[8]在多场景下比较了Kriging、IDW和NN等8种算法的无线电环境地图的构建精度，得出Kriging算法较为精确的结论。张舒明等人[9-10]采用改进模基参数估计法重构电磁场，使得在采样较低的情况下也能取得较好的效果，但由于结合了滑动窗口模型，算法计算量较大。蒋涵铭[11]基于残差改进和滞后距改进的Kriging插值算法提升了原有算法预测结能，但是采集点较多，不适用于战场紧张的装备数量。路镜涵等人[12-13]针对辐射源过多时重构性能不理想的问题，提出基于观测值插值的频谱地图重构方法，利用电波传播模型改进Kriging算法，但算法须知的辐射源参数等先验信息难以获得。随着人工智能的兴起，众多的神经网络算法也应用到电磁态势的构建中来，韩旭等人[14]结合认知无线电，利用深度神经网络复原残缺的功率频谱图。……