在现代社会，电磁环境已成为影响各个领域发展的关键因素之一。随着电子信息技术的飞速发展，各类电子设备如智能手机、无线通信基站、卫星通信系统、雷达、电子战装备等广泛应用，使得电磁环境变得日益复杂和密集。在军事领域，电磁环境更是战场态势的重要组成部分，对作战行动的成败起着决定性作用。
从军事角度来看，电磁环境的复杂性和多变性对作战指挥、通信、侦察、预警、武器装备效能发挥等方面都带来了巨大挑战。在现代战争中，通信系统需要在复杂的电磁干扰下保持稳定可靠的信息传输，以确保指挥命令的准确传达；雷达系统要能够在强电磁背景下准确探测目标，为作战提供及时的情报支持；武器装备的精确制导和控制系统依赖于稳定的电磁信号，一旦受到干扰，可能导致武器系统失控，影响作战效果。因此，深入了解电磁环境，掌握电磁环境感知、信号特征提取、目标定位与打击引导的关键技术，对于提升军队的作战能力和信息化水平具有重要意义。
在民用领域，电磁环境的研究同样具有重要价值。例如，在通信领域，随着 5G、6G等新一代移动通信技术的发展，对频谱资源的需求日益增长，如何在复杂的电磁环境中高效利用频谱资源，避免信号干扰，保障通信质量，是通信行业面临的重要问题。在智能交通领域，自动驾驶技术的发展依赖于高精度的传感器和通信系统，而这些设备在复杂电磁环境下的可靠性和稳定性直接关系到交通安全。此外，在航空航天、电力系统、工业自动化等领域，电磁环境的影响也不容忽视。
电磁环境感知是获取电磁环境信息的基础，通过对电磁信号的监测和分析，可以了解电磁环境的分布、变化和特性，为后续的信号处理和决策提供依据。信号特征提取则是从复杂的电磁信号中提取出能够反映目标特性的关键信息，这些特征信息对于目标识别、分类和定位具有重要作用。目标定位是确定目标在空间中的位置，为打击引导提供目标坐标。打击引导则是根据目标定位信息，将武器精确引导至目标，实现对目标的有效打击。
研究电磁环境感知、信号特征提取、目标定位与打击引导的关键环节，有助于提升在复杂电磁环境下对目标的探测、识别和打击能力，为军事作战和民用领域的应用提供技术支持。具体而言，其意义主要体现在以下几个方面：
提升军事作战能力：在现代战争中，掌握电磁优势是取得战争胜利的关键。通过对电磁环境的准确感知和分析，能够及时发现敌方的电磁活动，识别敌方的电子设备和武器系统，为作战决策提供依据。同时，精确的目标定位和打击引导技术可以提高武器系统的命中率和作战效能，减少作战成本和人员伤亡。
保障民用通信安全：在民用通信领域，电磁干扰会导致通信中断、信号质量下降等问题，影响人们的日常生活和社会经济的正常运行。研究电磁环境感知和信号特征提取技术，可以有效监测和识别电磁干扰源，采取相应的措施进行干扰抑制，保障通信系统的安全稳定运行。
促进智能交通发展：智能交通系统依赖于车辆与车辆、车辆与基础设施之间的无线通信和传感器技术。在复杂的电磁环境下，确保这些设备的正常工作对于交通安全至关重要。电磁环境感知和目标定位技术可以为智能交通系统提供准确的环境信息和车辆位置信息，提高交通系统的智能化水平和安全性。
推动工业自动化升级：在工业自动化领域，大量的电子设备和控制系统需要在复杂的电磁环境中协同工作。研究电磁环境感知和信号处理技术，可以提高工业自动化设备的抗干扰能力和可靠性，保障生产过程的顺利进行，推动工业自动化的升级和发展。
在电磁环境感知方面，国外研究起步较早，技术相对成熟。美国、欧盟等国家和地区在电磁环境监测网络建设、感知技术研发等方面投入了大量资源。美国的国家电磁环境监测系统覆盖范围广泛，能够实时监测电磁环境的变化，并通过先进的数据分析算法对监测数据进行处理和分析，为电磁频谱管理和军事应用提供支持。欧盟也在积极推进电磁环境感知技术的研究与应用，通过多个科研项目，致力于提高电磁环境感知的精度和效率，实现对复杂电磁环境的全面监测和分析。
在信号特征提取方面，国外研究主要集中在先进的信号处理算法和人工智能技术的应用上。美国、日本等国家的科研团队在机器学习、深度学习等领域的研究成果，为信号特征提取提供了新的方法和思路。通过构建深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，可以自动从复杂的电磁信号中提取出有效的特征信息，提高了信号特征提取的准确性和效率。此外，国外还在研究基于量子计算的信号特征提取方法，利用量子计算的强大计算能力，解决传统方法在处理复杂信号时的计算瓶颈问题。
在目标定位与打击引导方面，国外的研究重点在于提高定位精度和打击的智能化水平。美国在全球定位系统（GPS）的基础上，不断发展和完善其军事定位与打击体系，通过高精度的卫星定位技术、先进的雷达探测技术以及智能化的武器控制系统，实现了对目标的精确打击。此外，美国还在研究基于多源信息融合的目标定位方法，将卫星遥感、无人机侦察、地面传感器等多种信息进行融合处理，提高目标定位的准确性和可靠性。同时，美国在打击引导技术方面也取得了显著进展，通过智能化的武器控制系统和精确制导技术，实现了对目标的远程精确打击。
国内在目标定位与打击引导领域也取得了长足的进步。我国自主研发的北斗卫星导航系统在军事和民用领域得到了广泛应用，为目标定位提供了可靠的技术支持。在目标定位算法研究方面，国内研究人员提出了许多创新的方法，如基于多站时差定位的目标定位算法、基于机器学习的目标定位算法等，提高了目标定位的精度和实时性。在打击引导技术方面，我国通过不断改进武器装备的性能和控制系统，实现了对目标的精确打击。同时，国内还在积极研究无人作战系统在目标定位与打击引导中的应用，通过无人机、无人舰艇等无人作战平台，实现对目标的快速侦察、定位和打击。
1.3 研究内容与方法1.3.1 研究内容电磁环境感知的原理与技术研究：深入剖析电磁环境感知的基本原理，包括电磁信号的产生、传播特性以及不同类型电磁信号的特点。研究各种电磁环境感知技术，如基于传感器的感知技术，包括射频传感器、光传感器等，分析其工作原理、性能指标以及适用场景；研究基于卫星遥感的电磁环境感知技术，探讨如何利用卫星平台获取大范围的电磁环境信息，以及如何提高卫星遥感数据的分辨率和准确性；研究基于无人机的电磁环境感知技术，分析无人机在复杂电磁环境下的飞行性能和数据采集能力，以及如何利用无人机实现对特定区域的快速、灵活的电磁环境监测。
信号特征提取的方法与应用研究：全面研究信号特征提取的各种方法，包括时域特征提取方法，如均值、方差、峰值、脉冲宽度等特征的提取，分析其在不同类型信号中的应用效果；频域特征提取方法，如傅里叶变换、小波变换等，探讨如何将信号从时域转换到频域，提取频域特征，以及这些特征在信号分析和处理中的作用；研究基于机器学习和深度学习的信号特征提取方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，分析这些方法在自动提取复杂电磁信号特征方面的优势和应用前景。同时，结合具体的应用场景，如通信、雷达、电子战等，研究信号特征提取方法的实际应用，分析如何根据不同的应用需求选择合适的特征提取方法，以及如何提高特征提取的准确性和可靠性。
目标定位与打击引导的技术与发展趋势研究：深入研究目标定位的各种技术，如基于卫星导航的定位技术，分析全球定位系统（GPS）、北斗卫星导航系统等在目标定位中的应用，以及如何提高卫星导航定位的精度和可靠性；基于雷达的定位技术，研究雷达的工作原理、目标检测和定位算法，以及如何在复杂电磁环境下提高雷达的目标定位能力；基于多源信息融合的定位技术，探讨如何将卫星遥感、无人机侦察、地面传感器等多种信息进行融合处理，提高目标定位的准确性和可靠性。研究打击引导的技术，包括武器控制系统的工作原理、精确制导技术的发展现状，以及如何实现对目标的远程精确打击。同时，关注目标定位与打击引导技术的发展趋势，如智能化、无人化等，分析这些趋势对未来作战和民用领域应用的影响。
1.3.2 研究方法文献研究法：广泛收集国内外关于电磁环境感知、信号特征提取、目标定位与打击引导的相关文献资料，包括学术期刊论文、学位论文、研究报告、专利文献等。对这些文献进行系统的梳理和分析，了解该领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为后续的研究提供理论基础和参考依据。通过文献研究，总结前人在电磁环境感知技术、信号特征提取方法、目标定位与打击引导算法等方面的研究成果和经验，分析其研究方法和技术路线的优缺点，为本文的研究提供借鉴和启示。
案例分析法：选取典型的电磁环境感知、信号特征提取、目标定位与打击引导的实际案例进行深入分析。例如，在军事领域，选择具有代表性的战争案例或军事演习案例，分析其中电磁环境感知、信号特征提取、目标定位与打击引导技术的应用情况，以及这些技术在作战中的作用和效果。在民用领域，选择通信、智能交通、工业自动化等领域的实际案例，分析电磁环境对相关系统的影响，以及如何通过电磁环境感知和信号处理技术解决实际问题。通过案例分析，深入了解各种技术在实际应用中的具体实施过程和面临的挑战，总结经验教训，为理论研究提供实践支持。
实验研究法：设计并开展相关实验，对电磁环境感知、信号特征提取、目标定位与打击引导的关键技术进行验证和优化。例如，搭建电磁环境感知实验平台，使用不同类型的传感器采集电磁信号，验证感知技术的准确性和可靠性；设计信号特征提取实验，对不同的特征提取方法进行对比分析，评估其在不同信号条件下的性能；开展目标定位与打击引导实验，使用模拟目标或实际目标，验证定位算法的精度和打击引导的准确性。通过实验研究，获取第一手数据，为理论研究提供数据支持，同时对提出的技术和方法进行实际验证和优化，提高其实际应用价值。
二、电磁环境感知关键环节2.1 电磁环境感知概述电磁环境感知，是指运用各类技术手段，对特定空间内的电磁信号进行监测、采集、分析，从而获取该空间电磁环境信息的过程。这些信息涵盖了电磁信号的频率、幅度、相位、调制方式、极化特性等多个参数，以及信号的来源、传播路径和分布情况等。电磁环境感知是对电磁空间的一种 “侦察”，旨在全面、准确地了解电磁环境的状态和变化，为后续的电磁应用和决策提供坚实的数据基础和信息支持。
从内涵上看，电磁环境感知不仅仅是简单的数据采集，更涉及到对电磁信号的深入理解和分析。它需要将采集到的原始电磁信号进行处理和解读，从中提取出有价值的信息，如识别信号的类型、判断信号的用途、分析信号的特征等。例如，在通信领域，通过电磁环境感知可以识别出不同通信系统的信号，了解其通信协议和传输内容；在雷达领域，能够根据信号特征判断目标的距离、速度和方位等信息。
在电磁应用中，电磁环境感知具有举足轻重的地位，是实现高效、可靠电磁应用的前提和基础。在军事领域，电磁环境感知是夺取制电磁权的关键。在现代战争中，电磁空间已成为重要的作战领域，敌对双方在电磁空间展开激烈对抗。通过电磁环境感知，能够实时掌握敌方电磁信号的分布和变化情况，及时发现敌方的电子设备和武器系统，为电子战、通信对抗、雷达对抗等作战行动提供准确的情报支持。例如，在电子干扰作战中，根据电磁环境感知获取的敌方通信信号特征，精确调整干扰信号的参数，使其能够有效地干扰敌方通信，从而削弱敌方的作战能力。
在民用领域，电磁环境感知同样发挥着重要作用。在通信系统中，随着无线通信技术的飞速发展，频谱资源日益紧张，不同通信系统之间的干扰问题愈发突出。通过电磁环境感知，可以实时监测频谱的使用情况，发现频谱空洞和干扰源，为频谱管理和分配提供科学依据，从而提高频谱利用率，保障通信系统的稳定运行。在智能交通领域，电磁环境感知可以帮助自动驾驶车辆及时检测周围的电磁信号，避免受到电磁干扰，确保车辆的安全行驶。在电力系统中，电磁环境感知能够监测电力设备产生的电磁辐射，及时发现设备故障和异常，保障电力系统的可靠运行。
射频保护技术在电磁环境感知中起着至关重要的作用，它主要用于保护频谱感知接收机免受强信号的干扰，确保接收机能够正常工作并准确感知电磁信号。常见的射频保护技术包括衰减、限幅、滤波和抵消等，这些技术各有优缺点，在不同的应用场景中发挥着不同的作用。
衰减技术是通过使用衰减器来减小射频信号的强度。衰减器是一种能量损耗性射频 / 微波器件，其工作原理是利用电阻网络或其他损耗元件，将输入信号的能量转化为热能等其他形式的能量，从而实现信号强度的降低。在测量接收机中，为避免后续电路出现过载，强信号必须经过衰减。衰减器的衰减量取决于第一混频器和后续电路的动态范围，混频器输入信号电平要控制在其1 dB压缩点以下，否则会产生非线性产物，造成虚假信号。为实现射频信号电平幅度的自动控制，通常使用程控衰减器，主要包括电调衰减器和步进衰减器。电调衰减器具有衰减量连续可调、低成本、小尺寸、易集成和低功耗等优点，一般由阻抗匹配电路、电流控制电路及二极管组成的T型或π型可调电阻网络，其中PIN二极管由于具有承受功率大、低损耗、寄生电参数小等优势，在电调衰减器中应用较为广泛。步进衰减器则是通过射频开关选通多个衰减单元的不同组合，实现对输入信号的步进衰减且不易发生畸变，具有工作频带宽、端口驻波比小且衰减精度高等优点 。然而，将具有静态频率选择性的宽带衰减器作为频谱感知接收机前端的射频保护器件时，在抑制某窄带强信号的同时会导致接收机扫描频段内底噪整段抬高，造成灵敏度降低，从而无法正确感知该频带内的弱信号。
限幅技术是利用限幅器来限制信号的幅度。限幅器是一种能按限定范围削平信号电压波幅的器件，其实现形式通常有分立式和集成式两种。分立式限幅器例如采用 PIN 二极管混合电路实现，其特点是体积大，功率容量大，插入损耗大且工作频率较低；集成式限幅器则具有体积小、工作频率高、性能稳定等优点，但功率容量相对较小。限幅器的主要作用是在信号幅度超过一定阈值时，对信号进行限幅处理，防止后续电路因信号过强而损坏。在雷达系统中，限幅器可以保护接收机免受强反射信号的干扰；在电子战系统中，限幅器能防止敌方强干扰信号影响系统性能。然而，限幅器在对信号进行限幅处理时，可能会导致信号失真，影响信号的后续处理和分析。
滤波技术是通过滤波器来选择特定频率范围内的信号，抑制其他频率的干扰信号。滤波器具有选择性频率通过特性，根据其频率特性可分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。在频谱监测中，使用高通滤波器、低通滤波器、带通滤波器，能减少与目标监测频段相邻的大信号干扰。在信号高次谐波测量中，利用高通滤波器可将主频信号滤除，能更准确地测量高次谐波信号。滤波器的优点是能够有效地抑制特定频率的干扰信号，提高信号的质量和抗干扰能力。然而，滤波器的设计和实现较为复杂，需要根据具体的应用需求和电磁环境进行精确的参数设计和调试，而且滤波器的性能也会受到温度、湿度等环境因素的影响。
抵消技术是通过产生一个与干扰信号幅度相等、相位相反的抵消信号，来抵消干扰信号的影响。射频干扰抵消一直是射频干扰抑制领域的研究热点，其主要用于解决合作信号的干扰抵消问题，对于非合作信号，例如未知装置发射的干扰信号，典型具有参考通道的自干扰抵消方法则存在难以准确提取干扰信号，以及难以执行时延对齐等问题。抵消技术的优点是能够有效地抑制干扰信号，提高接收机的抗干扰能力，尤其适用于对特定干扰源的抑制。然而，抵消技术的实现需要精确地获取干扰信号的参数，并能够实时地产生准确的抵消信号，这对系统的硬件和算法要求较高，实现难度较大。
电磁态势感知模型是实现电磁环境感知的重要工具，它能够对电磁环境信息进行有效的处理和分析，为决策提供支持。海战场电磁态势感知模型是其中的一个重要研究方向，它针对海战场复杂的电磁环境，通过对电磁信号的监测、分析和处理，实现对海战场电磁态势的准确感知。
海战场区域由于雷达、通信、导航、数据链、制导、电子战设备和其他辐射背景相互作用，形成了信号密集、变化剧烈、属性复杂的电磁环境，这对海战场的战场感知、指挥控制、精确打击和作战保障等作战环节产生了重大影响。因此，准确认识海战场电磁环境、生成全面的区域电磁态势，是夺取海上制电磁权的关键因素，也是进行有效频谱管控的重要基础 。海战场电磁态势感知模型的构建涉及多个环节，包括电磁环境感知、电磁环境构建、电磁态势理解和电磁态势展现等。
电磁环境感知是电磁态势感知模型的基础环节，其主要任务是获取海战场中的电磁信号信息。现代海战场中电磁信号量巨大，通过接收战场各点的射频信号来实现电磁环境获取的方式存在诸多难点，如战场区域较大，射频接收机无法形成区域全覆盖；接收机的接收带宽有限，无法形成频域全覆盖；存储空间有限，难以长时间存储海量电磁信号数据。因此，以辐射源识别为基础构建环境数据是电磁环境感知的有效途径。通过对辐射源的位置、状态、工作参数、信号特征等属性的准确获取，能够近似计算出该辐射源对战场区域的电磁效应，从而实现对电磁环境的有效感知。目前，国内外已有大量对辐射源识别领域的研究成果，为电磁环境感知提供了技术支持。
电磁环境构建是在电磁环境感知的基础上，利用感知到的辐射源信息，构建出逼真的电磁环境模型。基于辐射源感知的电磁环境构建主要需要解决用频装备建模、复杂地形环境中的电磁效应计算以及电磁环境的描述方法等问题。在用频装备建模方面，需要建立辐射源的时域模型、频域模型等，以描述辐射源的工作状态和频率特征。在复杂地形环境中的电磁效应计算方面，需要考虑地形、海洋环境等因素对电磁信号传播的影响，采用合适的电磁传播模型进行计算。在电磁环境的描述方法方面，需要建立一套科学、合理的描述体系，能够准确地表达电磁环境的各种特征和参数。
电磁态势理解是对电磁环境构建得到的信息进行深入分析和理解，挖掘其中蕴含的态势信息。这一环节需要运用数据融合、模式识别、人工智能等技术，对电磁环境信息进行综合处理，识别出电磁信号的类型、来源、意图等，从而形成对电磁态势的全面认识。通过对雷达信号、通信信号等的分析，判断敌方的作战意图和行动部署，为作战决策提供依据。
电磁态势展现是将电磁态势理解的结果以直观、易懂的方式呈现给用户，以便用户能够快速、准确地了解电磁态势。电磁态势展现可以采用二维或三维的可视化技术，将电磁环境信息以图形、图表等形式展示出来，同时还可以结合电子地图等工具，实现电磁态势的空间化展示。通过电磁态势展现，用户可以清晰地看到电磁信号的分布、变化情况，以及电磁态势的发展趋势，从而更好地进行决策和指挥。
2.3 关键技术挑战与应对策略随着电磁技术的不断发展和应用场景的日益复杂，电磁环境感知面临着诸多技术挑战。
在频谱拥堵方面，随着无线通信、雷达、卫星通信等技术的广泛应用，电磁频谱资源变得日益紧张，频谱拥堵现象愈发严重。大量的电磁信号在有限的频谱范围内相互交织，使得信号之间的干扰问题加剧，这给电磁环境感知带来了极大的困难。在城市中心区域，众多的通信基站、无线电台、电子设备等同时工作，导致电磁频谱拥挤不堪，使得电磁环境感知设备难以准确地分辨和监测各种信号。
新体制信号的出现也给电磁环境感知带来了挑战。随着科技的不断进步，各种新型的电子设备和通信系统不断涌现，这些设备产生的新体制信号具有复杂的调制方式、波形特征和通信协议，传统的电磁环境感知技术难以对其进行有效的识别和分析。一些新型雷达采用了相控阵技术、脉冲压缩技术等，其信号特征与传统雷达信号有很大的不同，这就要求电磁环境感知设备具备更高的信号处理能力和适应性。
为了应对这些挑战，可采用智能化算法来提高电磁环境感知的效率和准确性。通过机器学习、深度学习等人工智能技术，让电磁环境感知设备能够自动学习和识别各种信号特征，从而实现对复杂电磁环境的智能感知。利用深度学习算法对大量的电磁信号数据进行训练，建立信号特征模型，使设备能够快速准确地识别出不同类型的信号，提高信号识别的准确率和效率。同时，智能化算法还可以根据电磁环境的变化自动调整感知策略，提高设备的自适应能力。
多传感器融合也是一种有效的应对策略。将多种类型的电磁传感器进行融合，如射频传感器、光传感器、声学传感器等，利用不同传感器的优势，实现对电磁环境的全方位、多维度感知。射频传感器可以快速检测电磁信号的频率、幅度等参数，光传感器可以对特定频段的电磁信号进行高精度测量，声学传感器可以检测电磁信号产生的声波等。通过多传感器融合，可以获取更全面的电磁环境信息，提高感知的准确性和可靠性。同时，多传感器融合还可以增强系统的抗干扰能力，提高系统的稳定性和可靠性。
三、信号特征提取关键环节3.1 信号特征提取基础3.2 时域特征提取3.3 频域特征提取3.4 时频域特征提取3.5 基于深度学习的特征提取四、目标定位关键环节
4.1 目标定位原理与方法4.2 定位技术的应用与挑战4.3 提升定位精度的策略五、打击引导关键环节
5.1 打击引导的概念与流程5.2 引导技术与手段5.3 打击效果评估六、综合案例分析
6.1 军事领域案例6.2 民用领域案例七、发展趋势与展望
7.1 技术发展趋势7.1.1 人工智能在电磁领域的深度融合7.1.2 大数据驱动的电磁信息处理7.1.3 量子技术对电磁技术的革新7.2 未来研究方向八、结论
8.1 研究成果总结8.2 研究不足与展望
