美國電子戰裝備面臨的問題
目前， 包括具有隱形能力的洛克希德·馬丁 F-22 和 F-35 戰鬥機在內， 其敵方雷達信號和干擾設定檔的預置資料庫無法進行即時、動態、自主決策， 如果此類戰機遇到一種此前未曾遇到過的信號， 那麼該系統就會將此威脅登記為未知， 甚至是專門進行電子對抗的諾思羅普—格魯曼公司的 EA-6B「徘徊者」飛機（它仍在海軍陸戰隊服役）和海軍的波音 EA-18G 「咆哮者」飛機也只能在一定程度上能夠即時分析敵方波形， 依舊十分依靠專業人員經驗， 無法滿足複雜環境帶來分析能力不足問題。
EA-6B「徘徊者」
EA-18G 「咆哮者」
日趨複雜多變的戰場電磁環境中， 準確快速地對周邊環境及目標進行態勢感知， 已經成為制約傳統電子戰發展的瓶頸問題之一， 而這恰恰是認知電子戰發展成熟後所必須具備的能力。
如何定義認知電子戰
認知電子戰系統的實質是首先對目標物件和周邊環境的自我調整偵察感知， 從偵收到的海量資料中快速準確地分析出可用知識， 進而智慧地選取或合成最佳的電子攻擊措施， 然後通過進一步的感知來對攻擊效能進行評估， 最後根據評估優劣來指導系統下一次的電子進攻。
認知電子戰系統的主要認知處理環節其實均可視作「觀察、定位、決策、行動」(OODA) 認知環在電子戰系統關鍵處理環節中的應用， 分別稱為「認知偵察環」、「認知對抗環」和「認知效能評估環」， 我們可以將認知電子戰系統分為三個功能模組：認知偵察模組、對抗措施合成模組和對抗效果評估模組。
對抗措施合成模組通過分析信號特徵， 並結合知識庫中的學習資訊， 搜索最佳的干擾策略， 同時進行干擾資源配置和最優化干擾波形， 進而對目標實施干擾。
對抗效果評估模組根據實施干擾前後目標信號特徵的變化來定量地分析對抗效果， 得到當前干擾措施的效能評估結果， 優化對抗策略， 進而促進下一輪對抗措施的合成。
追根溯源， 認知的思想最早體現在認知無線電領域， 其技術核心是能夠對周邊環境進行感知， 並根據環境的特點來即時調節優化自身的工作參數。 隨後美國科學家 Simon Haykins 將認知的思想融入雷達設計領域， 提出了認知雷達的概念。
從 2009 年開始， 美軍為提高電子戰作戰效能， 逐步地將認知的概念引入到電子戰裝備中， 也就標誌著認知電子戰概念的形成。 2010 年， 美空軍研究實驗室感測器部 Michael Wicks 博士在其頻譜擁塞與認知雷達一文中明確指出， 「要在頻譜密集的環境中實現在任一時間、任一地點自主地發現、確定、跟蹤、瞄準、交戰與評估任一目標就必須改變我們構建、修改、部署雷達與射頻系統的方式」。
美國國防部高級研究專案局局長阿拉蒂·普拉巴卡爾 2016 年 2 月 24 日對眾議院軍事委員會的新威脅與應對能力小組委員會稱：「我們國防部高級研究項目局的項目之一是對這個問題採取一種全新策略，我們將這項努力稱作認知電子戰。」
認知電子戰的爭論，軟還是硬？
關於認知技術的含義目前並未達成共識。它只限於軟體演算法麼？或者也包含硬體麼？美國目前主流認為，當前階段認知電子展偏重軟體和演算法，在未來發展階段，重點必然要延伸至硬體系統方面。
比如 DARPA 的 Tilghman 說：「目前，認知電子戰只限於軟體和演算法。但是，我們發現現代電子戰系統的硬體在設計之初並未考慮到未來智慧化的需求……隨著電子戰界開始研發『第二代』認知電子戰，我推測會再度將重點放在硬體和系統的運算能力方面。」
美國國防軍工企業也有相似的認識。比如哈裡斯公司的 Anthony Nigara 先生說：「自我調整電子戰目前主要通過軟體演算法來實現，但是如果電子戰系統採用自我調整的電子戰專用硬體架構，則將具備潛在的自我調整電子戰優勢。」
BAE 系統公司的 Josh Niedzwiecki 解釋道：「認知電子戰領域的重點是演算法和軟體……最好是以先進演算法的形式在現有電子戰系統中增加智慧化功能，以便將成本降到最低。同時還要使射頻電子類硬體越來越自我調整和靈活。」
洛馬公司的 Szumowski 說，「認知電子戰能力可以通過硬體和軟體演算法來實現，通過 GPU 和神經網路等新硬體增加一些認知電子戰能力或許是唯一可行的方法。」該公司的 Rosenwinkel 博士說：「認知電子戰主要是一種演算法技術，但許多新演算法必須使用新的運算硬體才能實現。演算法與提供資料的感測器之間相互作用。新演算法通常比老演算法需要的硬體更多。」
美國認知電子戰現有專案
1. 自我調整雷達對抗（Adaptive Radar Countermeasures, ARC）項目
該項目是 DARPA 在 2012 年 7 月發佈的一項為期五年的研究專案，預計將投入 7000 萬美元。目的是開發在短時間內（美軍稱為「戰術相關的時間段內」）對抗敵方新型雷達（捷變波束控制、波形更改以及先進編碼和脈衝重複間隔完成多種功能的地空和空空雷達）的能力，使得電子戰系統能夠近乎即時地自動生成有效的對策來對抗新的、未知的或不明確的雷達信號，能夠針對敵方雷達不同的工作模式和信號特徵，隨時調整干擾策略，以達到最佳的干擾效果。
2. 自我調整電子戰行為學習（Behavioral Learning for Adaptive Electronic Warfare, BLADE）項目
該專案將著重發展新的演算法和技術，使電子戰系統能夠在戰場上即時自主學習、對抗敵方的自我調整無線通訊系統帶來的威脅，即敵人使用的無線設備和指揮、控制、通信（C3）以及遙控簡易爆炸裝置（RCIED）等所帶來的無線通訊威脅。BLADE 項目為期 51 個月，分三個階段進行。
第一階段主要進行系統設計和演算法開發，並在測試台環境中進行測試；第二階段的重點是即時實現第一階段的設計，演示組網能力；第三階段則是提供組網的樣機，可即時運行並適用於地基平臺。第二階段和第三階段的測試將採用即時空中信號環境。
3. 極端射頻頻譜條件下的通信（Communications in Extreme RF Spectrum Conditions, COMMEX）項目
4. DARPA「大功率高效射頻數模轉換器」（HiPERDAC）項目
美國空雷聲公司獲得 DARPA 為期兩年、價值 3800 萬美元的「大功率高效射頻數模轉換器」專案，專案目的是使部隊能以最小的自擾實施干擾行動。在很寬的頻譜上實施干擾，並為友軍留出精確的通信空隙。該專案要求雷聲公司演示能在較寬頻譜範圍內有效生成大功率、可迅速調諧、線性、微波信號的技術。「大功率高效射頻數模轉換器」（HiPERDAC）專案適用的平臺有：艦船、地面車輛、戰術飛機、無人機和單兵。
5. 美空軍認知干擾機（Cognitive Jammer, CJ）專案
美國空軍研究實驗室感測器部電子戰技術開發分析分部啟動的專案旨在以軟體無線電技術為核心，通過研究軟體演算法和樣機系統構架，開發一套功能多樣、干擾樣式靈活多變的第一代認知干擾機系統，以期達到干擾靈巧、迅速和有效的目的。
6. 美空軍先進電子戰元件（Advanced Components for Electronic Warfare, ACE）項目
7. 美海軍認知通信電子戰（Cognitive Communication Electronic Warfare）專案
該項目旨在針對具備強大抗干擾能力的智慧手機和認知無線電電臺，開發一種認知通信干擾機。專案要求所開發的認知通信干擾機能夠利用機器學習演算法來學習、預測作戰物件的行為。
8. 美海軍下一代電子戰技術（Cognitive EW Tomorrow）項目
該項目主要從電磁頻譜方面著手，通過抑制敵方、保障己方，加強海軍電磁頻譜的掌控和利用能力。期望通過將自我調整、機器學習等演算法應用于電子戰中，從而提高電子戰整體的效能。
此外，羅克韋爾·柯林斯公司在行為模型和演算法方面的研究已進行了 5 年，目前已有樣機用於模擬。洛克希德·馬丁公司先進技術實驗室研究分散式感知問題已有 6 年，在感知、處理和組網方面取得了重大進展，其一些認知演算法目前已可用於小型平臺。
陸軍快速能力辦公室（RCO）正在研究花費 5000 到 1 億美元研究認知電子戰裝備上的提議。備選內容之一是能夠探測雷達和無線電信號的感測器和實施干擾的干擾機，並能夠裝在陸地裝備、士兵的背包和無人機上。
美國國防部高級研究專案局局長阿拉蒂·普拉巴卡爾 2016 年 2 月 24 日對眾議院軍事委員會的新威脅與應對能力小組委員會稱：「我們國防部高級研究項目局的項目之一是對這個問題採取一種全新策略，我們將這項努力稱作認知電子戰。」
認知電子戰的爭論，軟還是硬？
關於認知技術的含義目前並未達成共識。它只限於軟體演算法麼？或者也包含硬體麼？美國目前主流認為，當前階段認知電子展偏重軟體和演算法，在未來發展階段，重點必然要延伸至硬體系統方面。
比如 DARPA 的 Tilghman 說：「目前，認知電子戰只限於軟體和演算法。但是，我們發現現代電子戰系統的硬體在設計之初並未考慮到未來智慧化的需求……隨著電子戰界開始研發『第二代』認知電子戰，我推測會再度將重點放在硬體和系統的運算能力方面。」
美國國防軍工企業也有相似的認識。比如哈裡斯公司的 Anthony Nigara 先生說：「自我調整電子戰目前主要通過軟體演算法來實現，但是如果電子戰系統採用自我調整的電子戰專用硬體架構，則將具備潛在的自我調整電子戰優勢。」
BAE 系統公司的 Josh Niedzwiecki 解釋道：「認知電子戰領域的重點是演算法和軟體……最好是以先進演算法的形式在現有電子戰系統中增加智慧化功能，以便將成本降到最低。同時還要使射頻電子類硬體越來越自我調整和靈活。」
洛馬公司的 Szumowski 說，「認知電子戰能力可以通過硬體和軟體演算法來實現，通過 GPU 和神經網路等新硬體增加一些認知電子戰能力或許是唯一可行的方法。」該公司的 Rosenwinkel 博士說：「認知電子戰主要是一種演算法技術，但許多新演算法必須使用新的運算硬體才能實現。演算法與提供資料的感測器之間相互作用。新演算法通常比老演算法需要的硬體更多。」
美國認知電子戰現有專案
1. 自我調整雷達對抗（Adaptive Radar Countermeasures, ARC）項目
該項目是 DARPA 在 2012 年 7 月發佈的一項為期五年的研究專案，預計將投入 7000 萬美元。目的是開發在短時間內（美軍稱為「戰術相關的時間段內」）對抗敵方新型雷達（捷變波束控制、波形更改以及先進編碼和脈衝重複間隔完成多種功能的地空和空空雷達）的能力，使得電子戰系統能夠近乎即時地自動生成有效的對策來對抗新的、未知的或不明確的雷達信號，能夠針對敵方雷達不同的工作模式和信號特徵，隨時調整干擾策略，以達到最佳的干擾效果。
2. 自我調整電子戰行為學習（Behavioral Learning for Adaptive Electronic Warfare, BLADE）項目
該專案將著重發展新的演算法和技術，使電子戰系統能夠在戰場上即時自主學習、對抗敵方的自我調整無線通訊系統帶來的威脅，即敵人使用的無線設備和指揮、控制、通信（C3）以及遙控簡易爆炸裝置（RCIED）等所帶來的無線通訊威脅。BLADE 項目為期 51 個月，分三個階段進行。
第一階段主要進行系統設計和演算法開發，並在測試台環境中進行測試；第二階段的重點是即時實現第一階段的設計，演示組網能力；第三階段則是提供組網的樣機，可即時運行並適用於地基平臺。第二階段和第三階段的測試將採用即時空中信號環境。
3. 極端射頻頻譜條件下的通信（Communications in Extreme RF Spectrum Conditions, COMMEX）項目
4. DARPA「大功率高效射頻數模轉換器」（HiPERDAC）項目
美國空雷聲公司獲得 DARPA 為期兩年、價值 3800 萬美元的「大功率高效射頻數模轉換器」專案，專案目的是使部隊能以最小的自擾實施干擾行動。在很寬的頻譜上實施干擾，並為友軍留出精確的通信空隙。該專案要求雷聲公司演示能在較寬頻譜範圍內有效生成大功率、可迅速調諧、線性、微波信號的技術。「大功率高效射頻數模轉換器」（HiPERDAC）專案適用的平臺有：艦船、地面車輛、戰術飛機、無人機和單兵。
5. 美空軍認知干擾機（Cognitive Jammer, CJ）專案
美國空軍研究實驗室感測器部電子戰技術開發分析分部啟動的專案旨在以軟體無線電技術為核心，通過研究軟體演算法和樣機系統構架，開發一套功能多樣、干擾樣式靈活多變的第一代認知干擾機系統，以期達到干擾靈巧、迅速和有效的目的。
6. 美空軍先進電子戰元件（Advanced Components for Electronic Warfare, ACE）項目
7. 美海軍認知通信電子戰（Cognitive Communication Electronic Warfare）專案
該項目旨在針對具備強大抗干擾能力的智慧手機和認知無線電電臺，開發一種認知通信干擾機。專案要求所開發的認知通信干擾機能夠利用機器學習演算法來學習、預測作戰物件的行為。
8. 美海軍下一代電子戰技術（Cognitive EW Tomorrow）項目
該項目主要從電磁頻譜方面著手，通過抑制敵方、保障己方，加強海軍電磁頻譜的掌控和利用能力。期望通過將自我調整、機器學習等演算法應用于電子戰中，從而提高電子戰整體的效能。
此外，羅克韋爾·柯林斯公司在行為模型和演算法方面的研究已進行了 5 年，目前已有樣機用於模擬。洛克希德·馬丁公司先進技術實驗室研究分散式感知問題已有 6 年，在感知、處理和組網方面取得了重大進展，其一些認知演算法目前已可用於小型平臺。
陸軍快速能力辦公室（RCO）正在研究花費 5000 到 1 億美元研究認知電子戰裝備上的提議。備選內容之一是能夠探測雷達和無線電信號的感測器和實施干擾的干擾機，並能夠裝在陸地裝備、士兵的背包和無人機上。