面向电磁信息智能控制的生成对抗网络研究进展

电磁信息智能控制是现代战争中管理和利用电磁环境的关键技术，观察-判断-决策-行动(observe-orient-decide-act, OODA)循环提供了这一过程的理论指导。生成对抗网络(generative adversarial network，GAN)及其衍生模型，凭借其出色的数据生成和适应能力，极大增强了在电磁环境信息观察和分析方面的能力，为电磁频谱战中OODA循环的智能化提供了新动力。本文深入探讨GAN及其衍生模型在电磁频谱战OODA循环中的应用，特别是其如何在信号检测识别、辐射源识别、策略优化等关键环节中提高认知效能。同时，对于GAN在此领域应用所面临的挑战进行探讨，如数据质量和模型泛化能力，旨在推动该技术在电磁信息智能控制领域的深入研究和应用，进而促进技术创新与发展。