专题研报

研究专题：军事通信智能生成波形

引言：在现代军事通信领域，传统无线波形（如Wi-Fi、4G/5G、蓝牙等）因其静态特性而面临严重挑战，难以在复杂动态环境中提供足够的灵活性与适应性。美情报高级研究计划局（IARPA）推出的“无尽生成波形”计划，借助生成式人工智能与机器学习，突破传统波形设计的局限性，实现无线通信的自主生成、动态适应与智能优化。本系列研究报告围绕该计划展开，深入探讨生成式波形技术的核心原理、关键技术路径、军事应用场景、对抗环境适应性、安全保障策略及未来发展趋势。五大研究专题涵盖从理论构建到实战应用的全链条分析，力求构建一套系统性、前瞻性的智能波形生成研究体系，以为未来军事通信体系的智能升级奠定理论基础。

研究专题二：智能波形生成在战术通信中的应用

摘要：战术通信环境复杂多变，传统无线波形难以满足快速部署、高度隐蔽、抗干扰能力强的需求。本研究探讨智能生成波形在战术通信中的应用潜力，分析其在战场环境中的适应性。首先，研究动态战场环境下的通信需求，包括多域作战、无人系统协同、自适应频谱管理等。其次，探讨智能波形在低功耗、高机动性、高密集干扰环境下的适配策略。然后，评估不同生成波形技术在战术通信中的性能表现，并提出优化方案。最后，结合美军C4ISR体系，探讨智能波形技术对未来战场通信能力的提升作用。

关键词：战术通信；自适应波形；低功耗信号；抗干扰技术；C4ISR

目 录

第一章智能波形生成技术在战术通信中的基础理论
1.1 战术通信对波形技术的核心挑战分析
1.1.1 传统固定波形的局限性与脆弱性
1.1.2 复杂电磁环境下信号传输的难题
1.1.3 动态任务需求对波形灵活性的要求
1.1.4 现有波形技术在隐蔽性方面的不足
1.1.5 提升抗干扰能力的技术瓶颈
1.2 智能波形生成的基本原理与概念
1.2.1 生成式人工智能在无线通信中的应用潜力
1.2.2 机器学习驱动的波形设计方法
1.2.3 自主生成波形的核心要素与特征
1.2.4 动态适应性波形的内涵与外延
1.2.5 智能优化波形的性能评价指标
1.3 战术通信中引入智能波形的必要性
1.3.1 应对未来战场通信环境的演变趋势
1.3.2 满足多域作战对通信系统的新需求
1.3.3 支撑无人化、智能化作战平台协同
1.3.4 提升频谱资源利用效率与管理水平
1.3.5 增强通信系统的自主性与智能化水平
1.4 “无尽生成波形”计划对战术通信的启示
1.4.1 IARPA计划的核心目标与技术路径
1.4.2 生成式波形的技术突破方向
1.4.3 计划对军事通信智能化升级的意义
1.4.4 智能波形在美军的应用探索
1.4.5 对我国军事通信发展的借鉴价值
1.5 智能波形生成关键技术概览
1.5.1 基于深度学习的波形生成模型
1.5.2 基于强化学习的波形优化策略
1.5.3 实时环境感知与信道建模技术
1.5.4 波形参数的动态调整与重构机制
1.5.5 智能波形的安全与可信性保障技术
1.6 本专题研究的核心问题与技术框架
1.6.1 智能波形在战术应用中的关键科学问题
1.6.2 拟解决的核心技术挑战与难点
1.6.3 研究的技术路线与方法论
1.6.4 预期的创新点与研究价值
1.6.5 研究成果的军事应用前景分析

第二章战术通信环境分析与需求评估
2.1 现代战术通信电磁环境特征分析
2.1.1 战场电磁频谱的复杂性与动态性
2.1.2 多样化干扰源及其信号特性
2.1.3 频谱拥塞与冲突问题分析
2.1.4 地形、气象等自然因素对传播的影响
2.1.5 敌方电子侦察与攻击能力评估
2.2 多域作战场景下的通信需求剖析
2.2.1 跨域信息共享与协同传输需求
2.2.2 指挥控制链路的韧性与可靠性需求
2.2.3 情报侦察监视数据的实时性需求
2.2.4 不同作战单元间的互联互通需求
2.2.5 动态网络拓扑下的通信保障需求
2.3 无人系统协同对战术通信的特殊要求
2.3.1 无人机群、车队等集群通信需求
2.3.2 人-机、机-机协同的通信协议与接口
2.3.3 无人平台自主决策的通信支撑
2.3.4 远距离、非视距通信能力需求
2.3.5 无人系统通信的低截获与抗干扰需求
2.4 自适应频谱管理在战术通信中的应用需求
2.4.1 动态频谱感知与接入技术需求
2.4.2 认知无线电频谱共享机制需求
2.4.3 频谱数据库与实时频谱态势生成
2.4.4 智能频谱分配与干扰规避策略
2.4.5 频谱监测与管理自动化水平提升
2.5 战术通信对波形快速部署能力的需求
2.5.1 应急通信场景下的波形快速生成
2.5.2 任务驱动的波形参数动态配置
2.5.3 软件定义无线电平台的支撑需求
2.5.4 波形库的动态管理与按需加载
2.5.5 减少人工干预的自动化部署流程
2.6 战术通信对波形高度隐蔽性的需求评估
2.6.1 低截获概率（LPI）波形设计要素
2.6.2 低检测概率（LPD）信号特征需求
2.6.3 信号在时域、频域、空域的隐藏技术
2.6.4 波形参数的随机化与不可预测性
2.6.5 隐蔽通信效果的量化评估方法

第三章生成式波形在战场通信中的适应性研究
3.1 战场环境动态变化对波形适应性的核心挑战
3.1.1 信道条件快速时变下的波形鲁棒性
3.1.2 突发强干扰下的波形快速规避与对抗
3.1.3 节点高速移动引发的通信链路稳定性
3.1.4 战场电磁态势未知环境下的波形选择
3.1.5 多任务并发对波形资源分配的挑战
3.2 智能波形对战场环境的感知与学习机制
3.2.1 基于机器学习的信道状态实时估计
3.2.2 干扰信号特征的在线学习与识别模型
3.2.3 用户业务模式与通信需求的智能预测
3.2.4 基于强化学习的环境交互与策略自适应
3.2.5 分布式环境感知与信息融合技术
3.3 面向特定战场地理环境的波形自适应策略
3.3.1 山地、丛林等复杂地形下的波形优化
3.3.2 城市作战环境中的多径与绕射应对
3.3.3 海上环境的波形传播特性适应
3.3.4 空中平台通信的动态波形调整
3.3.5 地下或密闭空间通信的波形设计考量
3.4 生成式波形在抗干扰通信中的关键技术
3.4.1 智能跳频图案生成与优化
3.4.2 自适应扩频码序列设计与调整
3.4.3 基于AI的干扰信号抵消与抑制算法
3.4.4 动态频谱接入与智能干扰规避
3.4.5 多天线技术与波形协同的空时域抗干扰
3.5 生成式波形在隐蔽通信中的性能增强机制
3.5.1 基于生成对抗网络的LPI/LPD波形设计
3.5.2 信号特征参数的动态随机化与伪装
3.5.3 通信行为的非周期性与不可预测性实现
3.5.4 认知无线电赋能的隐蔽频谱选择
3.5.5 功率控制与波形参数的联合优化以降低暴露度
3.6 多用户及网络化场景下生成波形的协同适应
3.6.1 分布式波形生成与资源协商机制
3.6.2 多用户干扰协调与波形参数优化
3.6.3 网络拓扑变化下的波形动态重构
3.6.4 异构网络间的波形兼容与互操作
3.6.5 保证网络整体性能的波形协同策略

第四章低功耗与高机动性通信优化方案
4.1 战术终端低功耗通信的技术挑战与需求
4.1.1 单兵装备与传感器节点的能量限制
4.1.2 延长野外持续作战时间的通信需求
4.1.3 降低设备热辐射以提升隐蔽性
4.1.4 能量获取受限环境下的通信保障
4.1.5 低功耗设计对通信距离与速率的制约
4.2 智能波形设计中的功耗优化策略
4.2.1 自适应功率控制算法与波形参数联动
4.2.2 高能效调制编码方案的智能选择
4.2.3 业务驱动的间歇通信与休眠唤醒机制
4.2.4 信号处理算法的低复杂度设计
4.2.5 能量收集技术与波形协同设计
4.3 高机动性场景下通信链路稳定性的保障技术
4.3.1 多普勒频移的精确估计与智能补偿
4.3.2 快速衰落信道的跟踪与预测技术
4.3.3 波束赋形与动态跟踪在高机动平台应用
4.3.4 快速切换机制与波形参数的协同调整
4.3.5 移动自组网中路由协议与波形的联合优化
4.4 面向低功耗广域覆盖的智能波形技术研究
4.4.1 军事物联网（MIoT）场景的波形需求
4.4.2 窄带物联网（NB-IoT）类波形的军事化应用
4.3.3 远距离、低速率数据传输波形优化
4.4.4 智能生成的低功耗长程传输波形
4.4.5 星地一体化网络中的低功耗波形设计
4.5 高密集干扰环境下低功耗通信的适配策略
4.5.1 干扰感知与低功耗干扰规避技术
4.5.2 能量有效的抗干扰编码与交织方案
4.5.3 低功耗节点的协同抗干扰波形设计
4.5.4 信号检测与估计算法的功耗性能均衡
4.5.5 低信噪比条件下可靠传输的波形优化
4.6 能量受限自组织网络的智能波形应用
4.6.1 能量均衡的路由协议与波形选择
4.6.2 基于节点剩余能量的波形参数自适应调整
4.6.3 最大化网络生存时间的波形调度策略
4.6.4 数据压缩、聚合与波形传输的协同
4.6.5 跨层设计的低功耗高机动通信协议栈

第五章智能波形在C4ISR体系中的应用潜力
5.1 C4ISR体系对下一代战术通信的核心能力需求
5.1.1 情报信息获取、处理、分发（ISR）的通信支撑
5.1.2 指挥控制（C2）链路的可靠性与实时性
5.1.3 战场态势感知信息的共享与融合效率
5.1.4 多平台协同与火力打击的通信保障
5.1.5 通信网络的抗毁性、韧性与自愈能力
5.2 智能波形提升C4ISR信息传输效能的途径
5.2.1 自适应调制编码保障复杂环境下信息完整性
5.2.2 智能路由选择与波形参数的联合优化
5.2.3 基于业务优先级的动态带宽分配与拥塞控制
5.2.4 恶劣信道下可靠通信的波形保障机制
5.2.5 端到端服务质量（QoS）的智能感知与保障
5.3 智能波形在战场感知网络中的应用模式
5.3.1 大规模、异构传感器节点的自组织接入与组网
5.3.2 感知数据的低功耗、高效汇聚与智能传输
5.3.3 传感器网络中的动态频谱共享与波形选择
5.3.4 边缘计算节点与传感器间的波形协同
5.3.5 面向特定侦察任务的定制化波形生成
5.4 智能波形对指挥控制链路的智能化增强
5.4.1 指挥节点间按需、动态、可靠的链路构建
5.4.2 指令信息传输的低时延与高安全波形
5.4.3 抗截获、抗干扰的指挥通信专用波形
5.4.4 移动指挥所的宽带化、智能化通信升级
5.4.5 应急指挥通信场景下的快速波形部署与恢复
5.5 智能波形在情报侦察监视（ISR）系统中的赋能作用
5.5.1 ISR数据（图像、视频、信号）的高速回传波形
5.5.2 隐蔽侦察平台的低可探测性通信波形
5.5.3 多源ISR信息融合的协同传输波形设计
5.5.4 无人机载ISR载荷的空地自适应通信波形
5.5.5 电子情报与通信情报获取的宽带波形支撑
5.6 智能波形技术与C4ISR体系的深度融合策略
5.6.1 基于AI的C4ISR网络自主管理与波形控制
5.6.2 软件定义网络（SDN）架构下的智能波形调度
5.6.3 网络功能虚拟化（NFV）在战术波形部署中的应用
5.6.4 支撑“分布式杀伤”、“马赛克战”等新作战概念
5.6.5 构建以智能波形为核心的弹性C4ISR通信网络

第六章实验与仿真评估
6.1 智能波形生成算法的仿真验证平台设计
6.1.1 基于软件无线电（SDR）的波形验证环境搭建
6.1.2 无线信道仿真模型的选择与参数化配置
6.1.3 复杂电磁干扰场景的生成与注入方法
6.1.4 机器学习与深度学习框架的集成应用
6.1.5 仿真数据的可视化分析与性能评估工具
6.2 典型战术场景下智能波形性能仿真分析
6.2.1 城市峡谷、山地丛林等场景的传播特性仿真
6.2.2 高速移动节点通信链路的稳定性仿真
6.2.3 多径衰落与阴影效应下的波形性能评估
6.2.4 大规模节点自组织网络的通信效能仿真
6.2.5 不同类型干扰（压制、瞄准、欺骗）下的波形鲁棒性
6.3 智能波形抗干扰能力的实验测试与评估
6.3.1 针对宽带压制干扰的波形对抗实验
6.3.2 针对窄带瞄准干扰的波形规避实验
6.3.3 动态扫频干扰下的波形自适应跟踪实验
6.3.4 智能欺骗干扰的识别与反制性能测试
6.3.5 混合干扰环境下的综合抗干扰效能评估
6.4 低功耗与高机动性优化方案的实测验证
6.4.1 战术终端在不同波形模式下的功耗实测
6.4.2 高速机动平台（车载、机载）通信链路质量测试
6.4.3 不同低功耗波形方案的能效比对比分析
6.4.4 能量收集辅助通信系统的实际增益测试
6.4.5 极端环境（温度、湿度、振动）下的设备性能考核
6.5 C4ISR应用背景下的系统级联调与演示验证
6.5.1 指挥控制信息端到端传输时延与可靠性测试
6.5.2 战场态势信息共享的实时性与准确性评估
6.5.3 无人机群协同侦察与通信组网演示
6.5.4 跨域多节点通信互操作性与协同效能验证
6.5.5 模拟网络攻击下的系统生存性与恢复能力评估
6.6 实验与仿真结果的综合分析与技术指标达成度评估
6.6.1 关键性能指标（吞吐量、时延、误码率、覆盖范围）分析
6.6.2 波形自适应收敛速度与稳定性的量化评估
6.6.3 抗干扰门限、干扰容限等指标的测试结果
6.6.4 功耗、通信距离与传输速率的权衡关系分析
6.6.5 仿真模型与实际测试结果的偏差分析与校准

第七章智能波形技术在战术通信中的发展方向
7.1 当前智能波形生成技术面临的主要挑战
7.1.1 AI算法的实时性与嵌入式平台算力约束
7.1.2 高质量、多样化战场环境数据的获取难题
7.1.3 生成波形的可解释性、可预测性与可控性
7.1.4 智能波形的安全漏洞与对抗攻击风险
7.1.5 缺乏统一标准与互操作性框架
7.2 未来智能波形技术的核心突破方向
7.2.1 端到端AI原生通信系统架构研究
7.2.2 可重构智能超表面（RIS）与波形协同设计
7.2.3 基于多智能体强化学习的分布式波形优化
7.2.4 语义通信与任务驱动的智能波形生成
7.2.5 波形自主进化与持续学习能力的构建
7.3 智能波形在未来战术通信体系中的地位与作用演进
7.3.1 成为频谱资源按需分配与共享的核心引擎
7.3.2 智能化电磁频谱作战的关键使能技术
7.3.3 无人化、智能化作战体系的通信基石
7.3.4 实现全域、多维、高效协同作战的网络支撑
7.3.5 军事物联网（MIoT）泛在接入与智能服务的基础
7.4 智能波形技术对国防科技与相关产业的推动作用
7.4.1 带动通信芯片、射频前端等硬件技术革新
7.4.2 促进人工智能算法在军事通信领域的深度应用
7.4.3 引领软件无线电与认知无线电技术发展方向
7.4.4 催生新型智能化军事通信装备与系统产业
7.4.5 提升我国在军事通信领域的自主创新与核心竞争力
7.5 智能波形技术在战术通信中部署的策略建议
7.5.1 加强顶层设计与标准化体系建设
7.5.2 构建开放式智能波形试验验证平台
7.5.3 推动军民两用技术融合与成果转化
7.5.4 培养跨学科的智能通信高端人才队伍
7.5.5 分阶段、分领域逐步推广应用与迭代优化
7.6 构建面向未来战场的智能波形技术生态系统
7.6.1 发展自主可控的智能波形软硬件平台
7.6.2 建立完善的波形算法库与知识库体系
7.6.3 形成产学研用一体化的协同创新机制
7.6.4 探索智能波形技术的作战运用模式创新
7.6.5 持续跟踪国际前沿技术发展并积极布局