電磁頻譜空間態勢認知新范式：頻譜語義和頻譜行為

周 博，馬欣怡，況婷妍，李 婕

（南京航空航天大學電磁頻譜空間認知動態系統工業和信息化部重點實驗室，南京 211106）

引 言

電磁頻譜已成為信息時代不可或缺的國家重要戰略資源。由此，作為國家戰略空間的電磁頻譜空間面臨著諸多挑戰。首先是頻譜資源日益緊缺，低軌衛星巨星座系統（如SpaceX、OneWeb）、5G網絡、物聯網、低空智聯網等浪潮蓬勃發展，不斷加劇對頻譜資源的需求。據思科公司的統計分析，全球每月移動數據量將從2012年的0.9 EB快速增長到2022年的77 EB［1］，而頻譜資源供給僅增長約1倍。隨著天地一體信息網絡快速發展，對頻譜資源的需求向空天域延伸，頻譜資源態勢向立體化方向發展，因此迫切需要實現天地一體信息網絡頻譜資源的動態共享。其次，頻譜安全日益嚴峻。據2021年發布的《中國無線電管理年度報告》［2］，2020年度共查處“黑廣播、黑飛、黑船、偽基站”等案件3 800多起，民航、高鐵和電網等各行業無線電干擾案件4 500多例。頻譜安全向各行業延伸，頻譜安全態勢呈現復雜化特征。為了維護空中電波安全有序、保障重大活動頻譜安全以及關鍵建筑電磁泄露與防護等，迫切要求無線電管理創新監管模式，提高頻譜監管技術水平。最后，頻譜對抗也日益激烈。電磁頻譜空間成為繼陸、海、空、天、網后的第六維作戰空間，失去制電磁權，必將失去制海權、制空權。而隨著無人系統投入軍事應用，以及馬賽克戰、全域戰等新作戰概念的提出，大規模無人集群作戰開始實戰化，電磁頻譜不僅是信息傳遞的載體，也是信息偵察的載體，使得頻譜對抗域擴大，向無人系統作戰域延伸，導致頻譜作戰態勢多域化。在未來作戰中，奪取電磁頻譜戰與無人系統作戰優勢，對于維護國家安全至關重要。

為應對電磁頻譜空間所面臨的頻譜資源日益緊缺、頻譜安全日益嚴峻、頻譜對抗日益激烈等諸多挑戰，電磁頻譜態勢研究亟待從感知向認知躍升，即需要認知復雜電磁頻譜環境與輻射源行為/意圖，構建面向決策的頻譜態勢圖，頻譜態勢認知理論研究與技術突破已成為電磁頻譜空間領域攻關的核心問題之一。傳統的頻譜態勢感知注重電磁頻譜環境的數字孿生，即以“形似”為目標，在信息空間精確復現電磁頻譜環境。然而，隨著頻譜感知能力的多域多維化，頻譜感知數據呈指數級增長，無線網絡傳輸容量嚴重制約著“端?邊?云”網絡架構中“邊?云”的高精度感知數據獲取。設備的存儲容量和計算能力同樣嚴重制約著以精確復現為目標的頻譜態勢生成。同時，精確復現電磁頻譜環境的頻譜態勢并不能為決策提供直接信息，難以適應頻譜資源管控對于速度的需求。以“神似”為目標的頻譜態勢認知為解決以上問題提供了新的解決思路。

頻譜態勢認知是超越頻譜態勢感知的更高層次研究，不僅是傳統頻譜態勢感知所追求的電磁頻譜環境數字孿生，更是“數據到語義”“語義到行為”“單域到跨域”和“單層到多層”的躍升。與頻譜感知不同，頻譜認知主要是針對頻譜語義和頻譜行為這兩方面的。目前尚沒有權威的定義，本文從數據語義和行為的概念本源出發給出頻譜認知的定義。頻譜語義是指電磁頻譜在特定場景下的含義，包括電磁信號語義（如信號類別、調制方式和通信協議）、目標特性語義（如目標散射特性、數目和點航跡）、網絡通聯語義（網絡拓撲、關鍵節點/鏈路）等。頻譜行為是指頻譜直接行為（如用頻行為模式、抗干擾方式）和頻譜間接行為（如集群目標的行為意圖和威脅評估）。通過構建面向決策的語義和行為頻譜態勢圖、面向“端?邊?云”的多層頻譜態勢圖、面向無線電域與雷達域的跨域頻譜態勢圖，將為動態頻譜效率提升、惡意用戶檢測、行為意圖識別準確率提升和頻譜對抗能力提升提供理論基礎與直接支撐。

面向未來天地一體信息網絡動態共享、無線電秩序管理和電磁頻譜戰需求，本文首先圍繞頻譜態勢感知體系模型、多維電磁特征提取與融合、廣域頻譜態勢生成和頻譜行為推理與意圖判別這4個方面進行國內外研究現狀的介紹和分析。接著針對傳統頻譜態勢感知體系模型存在的未能直接為決策服務、未考慮無線網絡容量制約、未能實時為終端服務等問題，構建“多層”頻譜態勢認知體系模型與機理，并從“跨域”電磁特征提取與融合、頻譜“語義”態勢補全與預測、頻譜“行為”推理與判別3個層面討論分析關鍵技術，以實現從“數據到語義”“語義到行為”“單域到跨域”和“單層到多層”的躍升。最后對頻譜態勢認知理論與方法的相關研究方向進行總結。本文中的關鍵性名詞釋義見表1。

表1 術語定義表Table 1 Glossar y of term definitions

1 國內外研究現狀

頻譜態勢感知體系架構是實現支撐頻譜感知的基礎，該領域的國內外相關研究工作較為豐富。文獻［3］提出了分層、分布式的認知網絡架構來高效管理5G蜂窩網絡中信道和基站資源。文獻［4］研究了分布式協同頻譜感知的架構并提出基于神經網絡和強化學習的感知模型。文獻［5］研究了空地一體化網絡中魯棒性頻譜共享架構。文獻［6］提出了增加輔助節點的認知環結構并設計了多階段的機器學習模型以實現協同認知。在頻譜感知評估模型方面，廣泛采用頻譜檢測概率、漏檢概率和虛警概率。文獻［7］推導了平均檢測概率的閉關表達式并對頻譜感知性能進行全面評估。在頻譜態勢感知機理方面，已有研究涉及頻譜采樣重構、感知信息融合和學習賦能等。隨著近年來人工智能的快速興起，關于學習賦能無線網絡的研究開始大量出現，其中較為典型的是通過引入元學習應對網絡流量預測［8］、MI?MO信號檢測［9］中無線環境的高動態性和不確定性。

多維電磁特征提取與融合是實現頻譜數據到頻譜語義之間的關鍵步驟，其主要目標是分析與挖掘感知數據在不同維度的電磁特征，為頻譜語義映射中的目標語義提取、輻射源個體識別等任務提供理論依據。面向輻射源個體識別的特征提取是電磁特征挖掘的重要研究方向，受到了國內外廣泛關注。面向雷達輻射源，脈內細微特征提取技術不斷發展，主要包括脈內有意調制特征提?。?0?11］（如轉換域、相關函數、相干檢波和復制譜）和脈內無意調制特征提?。?2?13］（如波形參數特征、高維變換域和頻譜）。此外，面向通信輻射源，其特征提取方法主要包括3種：信號變換域統計特征［14］、信號參數統計特征［15］和器件非線性模型特征［16］。多維電磁特征的融合是分析和挖掘感知數據內在關聯的關鍵步驟，主要分為集中式融合和分布式融合。集中式融合指直接在中心站融合所有雷達站點電磁特征，當通信條件理想時，可在最小均方誤差準則下達到最優融合［17］。而當考慮實際通信容量受限時，分布式融合更受青睞。文獻［18］比較了非線性雷達測量模型下，全局預測分布式卡爾曼濾波和松弛分布式卡爾曼濾波的融合性能。

廣域頻譜態勢生成是實現頻譜資源管控與預先決策的基礎，關鍵在于對缺失或不完備的頻譜態勢進行補全，并對未來頻譜態勢進行預測。頻譜態勢補全是廣域頻譜態勢生成的基礎。受限于監測頻段、時間段以及空間部署等因素，海量頻譜感知數據往往是不完備、不準確且離散化的，因此需要對缺失空間頻譜態勢進行補全。面向無線電域的頻譜態勢補全的方法主要有：（1）基于數據驅動的空間插值法包括反距離加權法［19］和克里金內插法［20］；（2）基于模型驅動的頻譜態勢補全算法［21］。除了上述基于無線電域的頻譜態勢補全研究外，面向雷達域的頻譜態勢補全在目標特性補全方面也有許多工作，例如基于線性預測編碼的移動目標點跡補全方法［22］、基于2D持續跟蹤分割輔助的點跡補全算法［23］。在感知并補全當前頻譜態勢的基礎上，預測頻譜態勢的未來發展趨勢，進而揭示出頻譜態勢的演化規律，更好地為預先決策服務，是廣域頻譜態勢生成的關鍵。文獻［24］提出了一個基于交替方向乘子法的在線魯棒頻譜態勢預測算法，提高了頻譜預測的準確性和穩健性。文獻［25］提出了一種基于卷積神經網絡和雙向長短期記憶的頻譜預測方法。

頻譜行為推理與意圖判別是電磁頻譜態勢認知的關鍵內容之一，主要是構建實時動態的頻譜行為知識圖譜、利用從采集頻譜數據中提取的語義與知識對頻譜行為進行精準推理和意圖判別。知識圖譜的概念于2012年被谷歌公司首次提出［26］。由于不斷發展和完善的知識圖譜將使機器能模仿人的思維過程，知識圖譜已成為實現認知智能不可或缺的重要技術之一。文獻［27］綜合考慮無線通信中用頻設備/系統/業務之間以及與其使用的頻譜資源之間的關系，構建了基于頻譜知識圖譜的智能頻譜管理框架。文獻［28］率先提出了知識驅動的機器學習模型，證明了知識可以在無線通信的機器學習任務中發揮重要作用。頻譜行為推理于2018年被提出，可以解決頻譜占用、異常用頻行為發現、非法和惡意用戶干擾［29］等問題。在頻譜行為知識圖譜與行為推理的基礎上，研究頻譜行為意圖判別，進而揭示單個體到群體、單域用頻到多域用頻的電磁頻譜用頻行為演化規律，更好地為預先決策服務，是加深電磁頻譜態勢認知的關鍵部分［30］。盡管意圖判別在船舶安全、醫療和口語對話系統等領域已經得到應用，但如何將意圖判別應用于無線電領域的頻譜行為至今尚未有相關研究。

綜上所述，雖然目前對于頻譜態勢感知體系模型、多維特征提取以及頻譜態勢生成等方面的研究內容較為豐富，但還沒有從感知層面躍升到認知層面，并且缺乏面向目標散射特性以及環境特征的多維電磁特征提取與融合方法，缺乏面向無線電域和雷達域主被動感知結合的跨域頻譜態勢生成研究。與此同時，頻譜行為推理和意圖判別的研究較少，缺乏利用信息與知識來提升跨域頻譜復雜電磁環境下跨域頻譜行為推理和意圖判別能力。

2 多層頻譜態勢認知體系模型與機理

電磁頻譜空間與陸、海、空、天、網等五維空間緊密的交織在一起，同時無線電域、雷達域等又具有不同電磁特征與獨特特性，構成了一個復雜多域多維的電磁頻譜環境。隨著頻譜感知設備的廣泛使用以及感知內容的多域多維化，頻譜感知數據量呈指數增長，無線網絡傳輸容量對于以精確復現為目標的頻譜態勢感知與態勢圖構建有嚴重的制約作用。同時，面向數字孿生的頻譜態勢圖不能為決策系統提供直接的語義信息且“云”端頻譜態勢也難以實時為終端服務。為了更好地優化頻譜資源、管理頻譜秩序、奪得制電磁權，需要構建“端?邊?云”多層頻譜語義態勢體系模型。本節將從認知體系架構、認知評估模型和語義認知機理3個方面展開對頻譜認知體系模型與機理的分析。

首先，從無線電和雷達的主被動感知出發，融合腦認知科學觀察?判斷?決策?執行（Observe?orient?de?cide?act，OODA）認知環、感傳算一體化架構、“端?邊?云”層次化結構，本文構建如圖1所示的多層頻譜態勢認知體系架構。認知體系架構是面向頻譜域及相關域快速精準認知決策任務需求的。該體系架構具有3個特點：（1）體系化設計“感?傳?存?算”一體終端模塊，并融合雷達的主動探測與無線電的被動感知對無線電環境進行頻譜感知、數據處理與存儲以及數據與語義傳輸；（2）面向不同層次任務需求和資源供給能力，設計“端?邊?云”的3層頻譜態勢認知體系架構；（3）根據不同的整體需求和綜合資源能力，建立多層嵌套、同層協同OODA環，實現分層自主頻譜協同認知與多粒度頻譜決策的融合。該體系架構利用腦認知科學、多智能體等理論與技術，研究分層異構、融入頻譜態勢的OODA環之間的連接關系、信息傳遞關系以及與環境之間的關聯關系，從而實現對頻譜態勢的深度認知，為最終決策提供關鍵支撐。

圖1 多層頻譜態勢認知體系架構Fig.1 Architecture of multi-layer spectrum situational cognition system

其次，以認知信息理論與語義信息理論為基礎，圍繞多層頻譜態勢認知體系架構，建立多層頻譜認知評估模型，研究語義層面的語義認知失真度。具體而言，首先從頻譜數據空間出發，定義語義空間，融合認知的正確性度量，突破信息熵非負的假設，從而建立頻譜語義認知效能評估模型。接著，基于任務導向的頻譜態勢無失真壓縮理論，建立頻譜語義壓縮效能評估模型，以實現頻譜態勢認知從數據級向特征級及語義級跨越的壓縮性能極限。最后基于跨域信息限失真壓縮理論，建立頻譜語義融合效能評估模型，實現跨域感知信息和語義信息融合的性能極限。

面向多層頻譜態勢認知體系架構，以認知信息論為基礎，研究多層級頻譜空間采樣機理、頻譜態勢跨域融合機理以及認知學習賦能機理。通過發掘數據級、特征級和語義級頻譜態勢的稀疏表示，建立語義空間與物理空間的映射關系，從而構建多級頻譜態勢的統一空間采樣理論框架。通過從空間采樣與特征融合中補全提取語義特征以構建多層級頻譜態勢知識庫與認知學習算法庫，揭示知識與學習賦能機理，提升頻譜語義態勢生成精度與速度。

3 頻譜態勢認知關鍵技術

本文以多層頻譜態勢認知體系模型與機理總體設計思想為指導，研究跨域多維電磁特征提取與融合、頻譜語義態勢高效補全與預測、頻譜行為精準推理與意圖識別3大關鍵技術。

3.1 跨域多維電磁特征提取與融合

為實現頻譜態勢認知從“數據到語義”的跨躍，需要從頻譜感知數據中獲取有效的電磁特征。隨著各類設備用頻方式日漸多樣，感知目標隱蔽性能日漸提升，作為從“數據到語義”之間的橋梁，電磁特征的提取與融合面臨著輻射源發射低功率化、目標射頻隱身化、有用信號稀疏化等諸多挑戰以及跨域多維表征、弱信號檢測與稀疏信號快速搜索、跨域異構融合等難題。電磁頻譜環境的復雜性造成了電磁特征表征體系的復雜性，迫切需要研究跨域多維電磁特征表征、提取與融合，實現從“單域到跨域”的躍升。

跨域多維電磁特征聯合表征是電磁特征提取與融合研究中的首要環節。首先從雷達輻射源、通信輻射源等多種輻射源電磁特征出發，構建統一的跨域多維電磁特征聯合表征模型，如，表示包含V個電磁特征子集的聯合表征模型，其中分別為時、頻、空等多維電磁特征。進一步，從電磁頻譜數據獲取方式出發，無線電域被動感知和雷達域主動感知相結合，輻射源特征與目標特性相結合，構建如圖2所示基于跨域電磁特征之間的關聯性與異構異質性的“跨域多維電磁特征交叉樹”聯合表征模型。

圖2 跨域多維電磁特征交叉樹Fig.2 Cross-tree of cross-domain multi-dimensional electromagnetic features

面向輻射源發射低功率化、目標射頻隱身化帶來的挑戰，需要考慮實際電磁環境中雜波、噪聲、多徑和干擾等影響，圍繞輻射源細微特征提取、多維稀疏特征提取以及弱信號特征提取等3方面展開研究。最后，研究無線電域、雷達域相結合的跨域電磁特征融合方法。面對同一域內、不同感知設備間的特征估計不一致性，設計特征融合方法，有效融合域內多傳感器電磁特征；面對跨域、多維電磁特征的異構異質性，構建多粒度特征學習與融合模型；面對特征缺失的情況，研究特征共性與關聯性，實現分層無損融合。

3.2 頻譜語義態勢高效補全與預測

頻譜態勢補全與預測是實現頻譜資源管控、無線電秩序管理決策與預先決策的基礎。傳統頻譜態勢補全與預測直接利用頻譜感知數據實現。然而，隨著多域多維頻譜感知數據的極速增長，受無線網絡傳輸容量制約，“云?邊”難以獲得所有的頻譜感知數據，往往接受來自“端”的頻譜語義信息，因此必須在頻譜語義層進行態勢補全和預測。然而，頻譜語義態勢補全與預測卻面臨著多域多維特征和語義的復雜映射、高動態復雜電磁環境、數據?特征?語義提煉中的信息損失等諸多挑戰。為此，亟需研究頻譜態勢語義表征與映射、補全與預測。

利用電磁特征來表征頻譜語義態勢，并建立從電磁特征到頻譜語義的映射關系是頻譜語義態勢生成的基礎。首先，針對復雜電磁頻譜環境，跨域多維頻譜態勢語義空間，分析基于電磁特征的語義態勢表征方法；接著，研究從電磁特征到電磁語義的映射方法，準確認知頻譜環境語義、目標特性語義和網絡通聯語義等頻譜態勢；最后，研究頻譜語義態勢的時效性、相關性和重要性等因素如何影響預先決策的相關效用指標，如圖3所示。

圖3 跨域多層頻譜態勢語義表征與映射Fig.3 Semantic representation and mapping of cross-domain multilayer spectrum situation

頻譜語義態勢補全是語義態勢生成中的重要環節，需要挖掘跨域多維頻譜態勢中的語義信息。從跨域多維頻譜語義態勢的內在相關性、跨域多域語義態勢的不一致性和跨層語義態勢的不完備性出發，建立頻譜語義信息與頻譜數據、電磁特征在多域空間的數學模型，實現跨域多層的頻譜態勢高精度補全。尤其需要研究如何消除語義信息的不一致性，實現認知一致的態勢補全方法；需要設計聯合感知數據、特征和語義的跨層信息融合方法以提高態勢認知的精細度。

基于當前頻譜語義態勢，準確預測出未來頻譜語義態勢的趨勢是支撐預先決策的關鍵。首先通過分析多類頻譜語義在單域內多維空間和跨域之間的特點和規律，構建跨域多維語義預測模型。接著，為減少不完整、不準確的感知數據給語義態勢預測的影響，需要研究基于跨域多層信息融合的語義態勢預測技術，提升預測的穩健性。此外，面向多層認知體系中語義態勢預測的差異化需求，還需研究多粒度多尺度的分層頻譜語義態勢預測，實現面向任務需求的自適應預測。

3.3 頻譜行為精準推理與意圖識別

頻譜行為精準推理與意圖識別是從頻譜態勢感知躍升到頻譜態勢認知的核心之一。傳統電磁頻譜態勢感知主要關注頻段是否占用、信號能量強弱及調制方式種類等信號級特征，未能對頻譜直接行為（如頻譜接入方式、抗干擾模式等）、間接行為（如目標軌跡規劃、網絡拓撲構建和群體編隊等）及相應的意圖進行推理與判別。隨著各類電磁用頻設備和系統的數量爆炸式增長，電磁環境日益復雜，個體行為不斷向群體行為發展（如無人集群作戰），頻譜行為與意圖日益復雜且種類不斷豐富，導致頻譜行為和意圖的認知難度加大。頻譜行為推理和意圖判別的準確性與時效性這一矛盾在復雜動態電磁環境下更加凸顯?；谥R圖譜的認知智能可利用不同層級、不同領域和不同類型知識，為實現頻譜行為的精準推理和意圖高效判別提供了重要途徑，但存在頻譜行為知識圖譜如何構建、頻譜行為知識如何用于頻譜行為推理和意圖識別等難題。因此，迫切需要研究頻譜行為知識圖譜構建，基于語義和知識雙驅動的頻譜行為精準推理，基于認知智能的分層意圖判別，以實現從“語義到行為”的躍升。

首先需要構建包含無線通信域、雷達域以及混合域等多域頻譜行為知識圖譜。頻譜行為知識圖譜是一種包含了不同層級、不同領域和不同類型的頻譜行為知識組織形式，是基于知識圖譜的認知智能的核心。需要從結果化、半結構化和非結構化的異構文本信息中完備、高效且自動地完成知識抽取，并對不同來源抽取到的知識碎片實現知識融合，形成完備統一的知識圖譜。進一步考慮到動態復雜電磁環境下的頻譜行為隨時間實時變化，還需要快速捕捉到頻譜行為的變化，實現實時高效的頻譜知識圖譜更新。圖4為一種面向動態復雜電磁環境的超大規模頻譜知識圖譜構建方法，以應對復雜電磁環境下的全譜化、頻譜空間化、碎片化和網絡異構化的問題。

圖4 部分電磁頻譜知識圖譜示例Fig.4 Example of electromagnetic spectrum knowledge graph

為實現先驗信息匱乏或不完備下的頻譜行為精準推理，以頻譜行為知識圖譜為基礎，通過不同層級、不同類型和不同域知識的高效表征，設計知識與數據雙驅動的頻譜行為推理引擎，并從無線電、雷達等域挖掘電磁時空特性、演化特性出發，綜合利用無線電、雷達等跨域知識與聯合特征，研究基于語義與知識雙驅動的頻譜行為精準推理方法提升單域和跨域頻譜行為推理精度與時效。在頻譜行為精準推理的基礎上，為了提升對復雜動態電磁環境的認知深度，充分利用無線電域、雷達域等跨域行為、群目標特征、群目標意圖知識，研究基于知識圖譜的群目標意圖判別，實現意圖分層高效和可解釋性判別。

4 結束語

未來頻譜態勢認知的發展將圍繞多層頻譜態勢認知體系模型與機理、跨域多維電磁特征提取與融合、頻譜語義態勢高效補全與預測以及頻譜行為精準推理與意圖識別等方面展開，充分體現超越頻譜態勢感知的頻譜態勢認知特點，實現從“數據到語義”“語義到行為”“單域到跨域”“單層到多層”的躍升。為實現頻譜態勢認知，當前研究需要重點突破在電磁特征異構異質且不完整的條件下，實現跨域多維電磁特征的無損融合的難題；頻譜語義信息不確定性條件下，實現多粒度頻譜語義態勢精準預測的難題；頻譜行為與意圖動態變化和跨域耦合條件下，頻譜行為與意圖快速準確推理的難題。未來，電磁頻譜語義態勢認知的研究成果可應用于低空智聯網頻譜資源共享、重大活動電磁頻譜保障任務、反無人機群襲擾和關鍵建筑電磁泄露與防護等典型場景，為未來天地一體信息網絡中動態頻譜效率提升、無線電秩序管理中惡意用戶檢測率與識別率提升、對抗條件下頻譜效能比與行為意圖識別增強等提供理論與技術支撐。