摘要
聚焦复杂电磁环境中的智能化作战需求，系统探讨了人工智能（AI）技术驱动下弹载探测技术的变革与挑战。首先，分析了现代战场电磁环境呈现的“超饱和”态势，阐释智能干扰装备构建的“电磁迷雾”对弹载探测系统带来的多维威胁，继而梳理了美俄等国在弹载智能探测领域的典型应用案例，揭示依托目标识别和自主决策算法实现的战术优势。然后，通过剖析弹载探测中 AI 技术的应用挑战，针对性的提出 4 大突破方向：生成式样本智能增强技术、边缘弹载智能算力增强技术、多模多弹跨域协同探测技术和人机融合双向增强技术。最后，从多模态模型生态构建和算法评估框架两方面提出发展建议，强调需建立因果推理感知框架、轻量化模型技术及动态对抗测试环境。研究论证表明：AI 与弹载探测的深度融合将显著提升导弹在复杂电磁环境下的态势感知、抗干扰及协同作战能力，为未来智能化战争提供关键技术支撑。
Abstract
This paper focuses on the intelligent combat requirements in complex electromagnetic environments，and systematically explores the transformations and challenges of missile detection technology driven by artificial intelligence（AI）. First，the ‘hyper-saturated’ state of modern battlefield electromagnetic environments is analyzed，and the multidimensional threats posed by ‘electromagnetic fog’ constructed by intelligent jamming equipment to missile detection systems are elucidated. Second，typical application cases of countries such as the U. S. and Russia in the field of missile intelligent detection are summarized，revealing the tactical advantages achieved through target recognition and autonomous decision-making algorithms.Third，the application challenges of AI technology in missile detection are analyzed，and four targeted breakthrough directions are proposed，i. e.，generative sample intelligent enhancement technology，edge missileborne intelligent computing power enhancement technology，multi-mode and multi-missile cross-domain collaborative detection technology，and human-machine fusion bidirectional enhancement technology.Finally，development suggestions are presented from the aspects of multi-modal model ecosystem construction and algorithm evaluation framework，emphasizing the need to establish causal inference perception framework，lightweight model technology，and dynamic adversarial testing environment. The research demonstrates that the deep integration of AI and missile detection will significantly enhance situational awareness，anti-jamming capabilities，and collaborative combat capabilities of missiles in complex electromagnetic environments，providing key technical support for future intelligent warfare.
0 引言
现代空战面临复杂电磁对抗、高动态性等挑战，对弹载探测系统提出更高要求[1]。人工智能（Artificial Intelligence，AI）与弹载探测的深度融合成为突破作战瓶颈的关键[2-3]。通过深度学习、强化学习等 AI 算法，弹载智能探测技术可显著提升导弹的态势感知、目标识别和抗干扰能力[4]。本文聚焦复杂电磁环境下的弹载智能探测技术，分析其挑战、现状及关键技术突破方向，研判未来发展趋势，为新一代智能探测技术研发提供支撑。
1 复杂电磁环境下弹载探测面临的挑战
现代战场电磁环境日趋复杂，呈现出超饱和态势，智能干扰装备构建的电磁迷雾对弹载探测系统构成严峻挑战。为系统梳理当前弹载探测面临的主要威胁，本节从智能化干扰装备的发展现状及其对弹载探测系统带来的电磁对抗威胁新态势 2 个方面展开论述，全面阐述当前弹载探测系统在复杂电磁环境中面临的多维挑战。
1.1 智能化干扰装备构建的未来战场电磁迷雾
随着 AI 技术穿透性赋能军事领域，智能干扰装备正加速向认知电子战方向演进[5]。以亮云（Brite‐Cloud 218）智能诱饵、NGJ-MB 机载干扰吊舱和ADM-160 MALD 微型空射诱饵为代表的先进装备，通过自适应频谱感知、动态干扰策略生成和分布式协同组网，在复杂战场环境中构建智能“电磁迷雾”[6]，极大提升了作战平台的战场生存与突防能力。
1）BriteCloud 218 智能诱饵
美国 BriteCloud 218 是一种小型化消耗型有源诱饵，尺寸仅为 5.08 cm×2.54 cm×20.32 cm，质量为 0.5 kg，具备先进的电磁欺骗与机动模拟能力，目前已成功集成于 F-35 隐身战机的防御系统中。2024 年 12 月，美海军航空系统司令部与莱昂纳多公司签订采购合同，计划列装 1 000~2 000 套该系统以全面取代现役 GEN-X 系列诱饵。BriteCloud 218诱饵如图 1 所示。
该诱饵的核心优势体现在其高度智能化的电子对抗能力上。发射后，BriteCloud 218 能自主探测并锁定来自飞机、舰艇、地面防空系统以及来袭导弹的雷达信号，通过内置的数字射频存储器实时分析威胁特征，并动态模拟载机的精确雷达散射截面积（Radar Cross Section，RCS）和飞行轨迹特性，使敌方导弹偏离真实目标。多枚诱饵可协同组网形成分布式干扰阵列，采用基于强化学习的智能算法自主优化空间部署和干扰时序，在空域内构建动态变化的“电磁迷雾”屏障。
图
1
BriteCloud 218 有源诱饵
Fig.
1
BriteCloud 218 active decoy
莱昂纳多公司 2023 年的演示验证表明，BriteCloud 218 有源诱饵已发展成可对抗先进防空系统的“电子战蜂群”，可通过多次电子攻击持续发挥干扰优势。
2）NGJ-MB 智能干扰吊舱
NGJ-MB 智能干扰吊舱由美国雷神公司研制，是新一代中频段干扰机，采用有源电子扫描阵列和数字软件定义技术，工作频段覆盖 509 MHz~18 GHz，提供强化后的机载电子攻击能力。美海军2024 年宣布，首批列装的 EA-18G“咆哮者”电子战飞机将投入针对胡塞武装武器储存设施的打击行动中。NGJ-MB 智能干扰吊舱如图 2 所示。
图
2
NGJ-MB 智能干扰吊舱
Fig.
2
NGJ-MB intelligent jamming pod
NGJ-MB 智能干扰吊舱的革命性突破体现在“认知电子战”能力的构建上[7]。该吊舱采用 AI 驱动系统，可实时分析战场电磁环境，通过电子战手段干扰敌方的通信和数据链，并与动能武器协同工作，为精确打击提供保障。此外，其模块化开放式架构支持每季度在线升级，确保系统的先进性与稳定性。
NGJ-MB 智能干扰吊舱具有更宽的频谱覆盖范围、更强的干扰效能和更优异的抗干扰性能，相比传统系统能够提供更强的功率输出、更灵活的目标选择能力和更先进的干扰技术。
3）MALD-J 微型空射诱饵
MALD-J 微型空射诱饵由美国雷神公司研制，是一种模块化设计的低成本空中发射飞行器，质量不超过 136 kg，最大射程可达 900 km，已成功集成至 F-16 战斗机和 B-52 轰炸机。2024 年，乌克兰军队使用美军出口的 MALD 系列微型空射诱饵有效掩护“风暴阴影”巡航导弹突防，同时与经过特殊改装的米格-29 战机形成战术配合，协同压制俄罗斯防空系统的雷达探测系统。MALD-J 微型空射诱饵如图 3 所示。
图
3
MALD-J 微型空射诱饵
Fig.
3
MALD-J micro air-launched decoy
MALD-J 微型空射诱饵的智能化特征主要体现在其先进的自主作战能力上。该系统采用可编程信号发生器和气动飞行控制系统，能逼真模拟从 B-52 到 F-117 等 30 余型战机的雷达反射截面积和飞行特征，从而迷惑对方的防空系统。系统集成了 AI模块，支持多诱饵自主编队协同作战，并通过双向数据链与 EA-18G“咆哮者”电子战机形成实时战术网络，实现航迹动态规划与干扰策略的自适应调整。
目前，雷神公司正在推进 MALD-J 微型空射诱饵的“六联装”货机发射试验，未来将实现从 C-130“大力神”和 C-17“环球霸王”运输机上的集群发射能力。这种创新部署方式将大幅提升诱饵系统的战术灵活性，并扩大其战场覆盖范围。
1.2 弹载探测面临的电磁对抗威胁新态势
当前战场上的“电磁迷雾”体系正以前所未有的复杂性重塑着电磁作战环境。“电磁迷雾”通过整合电子欺骗、电磁静默、噪声干扰等多种干扰方式，将传统电子战从单一干扰模式提升为体系对抗模式，能够协同雷达、通信等装备实现频段全覆盖和参数灵活调控，构建真假难辨的复杂电磁环境。
1）多域多维信息交织融合导致目标感知难度增大
随着信息化战争形态的演进，现代战场电磁环境呈现出多域融合、多维交织的复杂特征。一方面，频谱覆盖范围已从传统的雷达、通信频段扩展至太赫兹频段，瞬时处理带宽较十年前激增近10 倍，ADC 采样率突破 100 GSa/s，导致战场电磁信号的采样数据量呈爆炸式增长。据资料显示，单平方千米内的电磁设备密度较 2010 年提升近10 倍，信号密度指数级增长，使得战场电磁环境呈现“超饱和”态势[8]。在这样的环境下，弹载探测设备会同时面临数百个不同频段、不同调制方式的电磁信号干扰，传统基于人工筛选和规则判断的信号分选方法已难以应对。另一方面，通信、雷达、光电等多类型设备的协同部署，使得电磁信号在时域、频域、空域上高度重叠，目标信号往往被淹没在海量杂波和干扰中[9]。这种多域信息的高度交织不仅增加了信号截获和识别的难度，更使得威胁评估的时效性大幅降低。在新型战场环境下，弹载探测设备往往难以及时从庞杂的电磁数据中提取有效信息，严重影响精确制导武器的打击效能。
2）欺骗与反欺骗循环升级导致高动态博弈对抗成功率降低
现代战场上的“电磁迷雾”将电磁对抗升级为一场高动态博弈，敌我双方在隐蔽与发现、认知与迷惑之间展开激烈较量[10-11]。在非合作对抗环境下，敌方广泛采用电磁伪装、虚假目标生成、信号特征模拟等欺骗手段，使得战场电磁环境呈现出高度的不确定性和迷惑性[12]。例如，以 BriteCloud 218、NGJ-MB 和 MALD-J 为代表的智能干扰系统，能够实时分析弹载探测器的信号特征，动态调整干扰策略，诱使探测器误判。这种智能化的欺骗手段具有2 大特征：① 欺骗信号具有高逼真度，使传统基于固定规则的抗干扰算法难以有效识别；② 系统具备在线学习能力，能够快速响应探测器的反制措施，使电子对抗呈现螺旋升级态势。此外，网络化作战进一步加剧了高动态博弈的复杂性，敌方可能通过协同干扰、分布式诱饵干扰等手段，使弹载探测器陷入认知困境，导致目标识别成功率显著降低[13]。
在当前复杂电磁环境下，弹载探测系统面临多重信息交织与智能欺骗干扰的双重威胁，严重制约了“观察-判断-决策-行动（Observation，Orientation，Decision，Action，OODA）”作战环的打击效能。因此，亟需推进智能探测技术的弹载应用，以提升精确制导武器在复杂电磁环境下的实战能力。
2 国外弹载智能探测技术发展现状与启示
为全面把握弹载智能探测技术的国际发展动态，本节系统梳理了美国、挪威等国家在弹载智能探测领域的典型装备与应用案例，并从目标感知能力跃升与抗干扰决策机制革新 2 个维度总结智能化技术对弹载探测系统发展的启示，为我国相关技术研发提供参考。
2.1 国外先进导弹的智能探测发展现状
随着现代战场电磁环境日趋复杂，弹载武器系统的智能化升级已成为各军事强国重点发展的技术领域[14-15]。美国“战斧”Block-4 巡航导弹配备“人在回路”动态重瞄准智能探测系统，标准-3 Block-2A 导弹具备多目标智能判别能力，挪威 NSM 导弹采用多模复合智能制导技术[16]。智能技术在国外弹载探测器上的应用，标志着弹载探测系统实现了从“预设程序”到“自主认知”的跨越，从而使导弹具备复杂环境下的实时态势理解与最优打击决策能力。
1）美国超远程隐身巡航导弹 AGM-158 XR
美国超远程隐身巡航导弹 AGM-158 XR 是洛克希德·马丁公司研制的新一代智能化隐身巡航导弹，在 2024 年“Air，Space & Cyber”博览会上正式亮相。该型号作为 JASSM-ER 与 LRASM-ER 的技术融合体，标志着美军防区外武器发展进入新阶段。美国超远程隐身巡航导弹 AGM-158 XR如图 4所示。
图
4
美国超远程隐身巡航导弹 AGM-158 XR
Fig.
4
U.S. ultra-long-range stealth cruise missile AGM-158 XR
在智能化特征方面，AGM-158 XR 展现出 3 大核心技术优势：① 导弹采用开放式系统架构，支持AI模块的即插即用式功能扩展；② 其自适应突防系统能够实时分析敌方防空网络漏洞，智能选择最优攻击路径，并不断调整飞行姿态来躲避拦截；③ 通过特殊外形和材料设计实现隐身性能，并通过双向数据链构建“发射-观测-修正”的闭环杀伤链。
雷神公司宣称 AGM-158 XR 将于 2026 年形成初始作战能力，并同步完成 F-15E 等主力作战平台的集成测试。该型号的列装将实质性提升美军“分布式杀伤链”的作战纵深，对西太平洋地区战略平衡产生深远影响。
2）美国标准-3 导弹 Block-2A
美国标准-3 导弹 Block-2A 是为了应对日益复杂的弹道导弹威胁而研制的新一代反导拦截导弹。该导弹已经完成陆上和海上发射试验，具备打击低轨道卫星能力，是美国导弹防御体系的重要组成部分。美国标准-3 导弹 Block-2A 如图 5 所示。
图
5
美国标准-3 导弹 Block-2A
Fig.
5
U.S. standard missile-3 Block-2A
Block-2A 导弹最突出的技术优势是智能化拦截能力。它采用先进的动能拦截器设计，配合高精度制导系统，具备精确识别、追踪和拦截弹道导弹的能力。通过自主目标识别算法，该导弹可有效区分真实弹头与诱饵等突防装置，同时依托先进的飞行控制系统实现拦截过程中的自主姿态调整。
在实战测试方面，Block-2A 导弹曾成功完成中程弹道导弹拦截试验，随后创下首次成功拦截洲际弹道导弹的纪录。这 2 次测试不仅验证了该系统的精确制导能力和多级拦截技术，更标志着美国导弹防御体系具备了应对不同射程弹道导弹威胁的实战能力。
3）挪威海军打击导弹（Naval Strike Missile，NSM）
NSM 是挪威康斯伯格公司研制的一款智能化多用途导弹，专为复杂海岸环境下的精确打击任务而设计。挪威海军打击导弹 NSM 如图 6 所示。
图
6
NSM
Fig.
6
NSM
该导弹的核心智能化特征体现在自主目标识别和动态航迹规划能力上。NSM 采用基于软件的智能识别系统和多模复合制导体制，能够在复杂电磁环境下精确识别高价值目标，自主选择目标的要害部位进行攻击，实现“精打巧打”的作战效果。
NSM 具备远程打击和网络协同作战能力，支持动态控制和实时航迹规划，能够执行多目标打击任务。美国海军已将该导弹选为 LCS 濒海战斗舰和FFGX 护卫舰的主要武器装备。
2.2 智能化对弹载探测技术发展的启示
战场电磁环境的日益复杂化与干扰机智能化的快速发展，对导弹技术提出了智能化升级的迫切需求[17]。弹载探测系统通过深度集成计算机视觉、模式识别[18]和深度强化学习等 AI 技术，实现了系统从传统程序化执行向自主认知决策的跨越式发展。弹载智能探测技术使导弹具备了目标智能识别、海量数据实时处理和自主决策模型构建等关键能力，从而在态势感知、精确打击和智能突防等作战环节展现出显著的自主性特征[19]。
1）目标感知能力跃升
弹载探测系统通过深度整合 AI 算法，实现了目标探测感知能力的革命性突破[20]。其核心智能特征主要体现在：① 赋能导弹实现多模态环境下的自主态势感知能力。借助计算机视觉、模式识别等技术，系统能够突破传统传感器的局限，在复杂电磁环境、恶劣气象条件及敌方干扰下保持稳定的探测能力。通过多传感器信息融合技术，弹载探测系统可综合处理来自不同频段、不同物理特性的探测数据，利用数据间的互补性和冗余性，有效识别真实目标并过滤诱饵干扰。② 深度学习算法赋予了弹载探测系统目标识别能力。能够从海量战场数据中提取关键特征，建立高精度的目标识别模型。特别是在应对高机动目标、隐身目标等复杂场景时，基于深度神经网络的目标分类算法展现出显著优势。
2）抗干扰决策机制革新
弹载探测系统通过引入智能化决策机制，实现了抗干扰能力的显著提升。其核心技术突破主要体现在：① 在单弹作战层面，智能决策技术实现了动态任务重规划能力。基于强化学习算法和在线仿真推演，导弹可在飞行过程中实时感知战场态势，自主调整攻击路径或更换打击目标[21-22]。该技术显著提升了导弹在复杂电子战环境中的生存能力和任务完成率。② 在协同作战层面，导弹集群通过弹载智能探测分布式决策架构实现协同抗干扰[23]。基于多智能体强化学习的协同算法，使得导弹群能够共享战场信息，动态分配攻击任务，并根据先期打击效果自主调整后续作战策略。同时，通过部署实时效果评估模块，形成了完整的“探测-决策-打击-评估”作战闭环。
3 弹载探测中 AI技术的应用挑战
尽管 AI 技术为弹载探测系统带来了显著的性能提升，但其在弹载环境下的实际应用仍面临诸多挑战。本节系统梳理了当前 AI 技术在弹载探测中的主要应用瓶颈，涵盖数据不完备性、计算平台实时性与算力限制、单节点感知系统性能边界，以及模型可解释性与可靠性 4 大类挑战，全面反映该领域的技术难点与发展瓶颈。
3.1 弹载环境下战场数据不完备性挑战
现代战争的对抗特性导致战场信息具有显著的不完备性。在实际作战环境中，弹载探测系统常面临 3 类典型挑战：1）目标特性不确定性，现有基于封闭数据集训练的传统检测算法，难以有效识别现实任务中出现的未知型号或变体目标，制约了系统在实际场景下的应用效能[24]；2）干扰环境复杂性，表现为现代战场电磁信息指数级增长所带来的复杂电磁环境，存在多种未知电子对抗手段[25]；3）数据获取局限性，实战条件下难以获取完整样本，面临零样本或小样本识别场景。数据不完备的问题严重制约了 AI 模型的训练效果，而传统基于数据训练的神经网络在弹载环境下面临显著的泛化能力不足问题。
3.2 弹载智能计算平台实时性与算力挑战
高超声速武器的发展对弹载探测系统提出了毫秒级响应的严苛要求[26]。弹载平台的智能探测技术面临 3 重制约：1）现有计算架构与弹载环境约束存在固有矛盾，通用图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）难以满足高帧频处理的并行需求，而现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）、数字信号处理技术（Digital Signal Processing，DSP）处理器在神经网络运算效率方面存在明显不足，其高效部署面临推理速度优化与计算单元有效映射等挑战[27]。2）弹载平台的资源限制要求算法必须实现计算精度与功耗的优化平衡，现有模型在参数量化和计算图优化方面仍需突破。3）时敏打击任务要求从信号感知到决策输出的全链路延迟控制在极短时间窗内。弹载平台的算力-功耗-实时性矛盾严重制约了智能探测系统在高动态环境下的实时目标识别与跟踪能力，导致在有限资源供给下难以同时满足高精度计算与毫秒级响应的作战需求。
3.3 单节点弹载智能感知系统性能边界挑战
弹载探测系统受限于单节点工作模式，在复杂电磁环境下探测能力边界明显。首先，单一传感器的物理孔径限制导致其获取的目标特征维度有限，难以表征新型隐身目标的多谱段、全极化特征，制约了目标识别能力的提升。例如，雷达导引头作用距离远但成像精度有限，红外传感器识别能力强却无法直接获取距离信息，两者优势互补说明了发展多源信息融合技术的必要性[28]。其次，弹载单节点缺乏空间多样性，在强电磁干扰环境下存在感知盲区，无法通过多视角观测实现抗干扰互补。最后，分布式电磁环境下各节点间缺乏智能协同机制，导致在遭遇敌方多平台协同干扰时，单个传感器易受压制且系统间信息支援中断[29]，加之高速机动引发的链路不稳，难以形成态势共识和联合决策。特别是在对抗高动态目标时，单节点有限的时空覆盖能力将导致目标跟踪连续性下降，威胁评估置信度不足等问题。
3.4 弹载智能模型可解释性与可靠性挑战
军事应用的特殊性对弹载智能模型的可解释性[30]与作战可靠性提出了更高要求。弹载智能探测模型主要面临 3 大矛盾：1）深度学习模型“黑箱”特性与决策过程清晰透明化