随着军民用电磁装备的数量、类型以及更新速度快速增长，自适应对抗技术飞速发展以及电磁系统数字化程度越来越高，电磁环境呈现高度复杂化、动态化特征。常规电子战手段所取得的作战效能也在逐步下降，现有的电子对抗技术及工作模式已不能适应未来电磁发展环境和军事任务需要，因此迫切需要开辟一条新的思路来突破瓶颈，推动电子战作战方式的变革，认知电子战技术正是在这种背景下应运而生的。
美国电子战装备面临的问题
目前，包括具有隐形能力的洛克希德·马丁F-22 和F-35 战斗机在内，其敌方雷达信号和干扰配置文件的预置数据库无法进行实时、动态、自主决策，如果此类战机遇到一种此前未曾遇到过的信号，那么该系统就会将此威胁登记为未知，甚至是专门进行电子对抗的诺思罗普—格鲁曼公司的EA-6B「徘徊者」飞机（它仍在海军陆战队服役）和海军的波音EA-18G 「咆哮者」飞机也只能在一定程度上能够实时分析敌方波形，依旧十分依靠专业人员经验，无法满足复杂环境带来分析能力不足问题。
EA-6B「徘徊者」
EA-18G 「咆哮者」
日趋复杂多变的战场电磁环境中，准确快速地对周边环境及目标进行态势感知，已经成为制约传统电子战发展的瓶颈问题之一，而这恰恰是认知电子战发展成熟后所必须具备的能力。
如何定义认知电子战
认知电子战系统的实质是首先对目标对象和周边环境的自适应侦察感知，从侦收到的海量数据中快速准确地分析出可用知识，进而智能地选取或合成最佳的电子攻击措施，然后通过进一步的感知来对攻击效能进行评估，最后根据评估优劣来指导系统下一次的电子进攻。
认知电子战系统的主要认知处理环节其实均可视作「观察、定位、决策、行动」(OODA) 认知环在电子战系统关键处理环节中的应用，分别称为「认知侦察环」、「认知对抗环」和「认知效能评估环」，我们可以将认知电子战系统分为三个功能模块：认知侦察模块、对抗措施合成模块和对抗效果评估模块。
认知侦察模块通过对战场电磁环境的感知，侦收到目标及其周边环境信号后，进行测量、分类、特征提取和识别等信号处理分析过程，进而提取出描述当前环境的核心参数特征，形成特征描述数据，并传送至对抗措施合成和效果评估模块。
对抗措施合成模块通过分析信号特征，并结合知识库中的学习信息，搜索最佳的干扰策略，同时进行干扰资源分配和最优化干扰波形，进而对目标实施干扰。
对抗效果评估模块根据实施干扰前后目标信号特征的变化来定量地分析对抗效果，得到当前干扰措施的效能评估结果，优化对抗策略，进而促进下一轮对抗措施的合成。
追根溯源，认知的思想最早体现在认知无线电领域，其技术核心是能够对周边环境进行感知，并根据环境的特点来实时调节优化自身的工作参数。随后美国科学家Simon Haykins 将认知的思想融入雷达设计领域，提出了认知雷达的概念。
从2009 年开始，美军为提高电子战作战效能，逐步地将认知的概念引入到电子战装备中，也就标志着认知电子战概念的形成。2010 年，美空军研究实验室传感器部Michael Wicks 博士在其频谱拥塞与认知雷达一文中明确指出，「要在频谱密集的环境中实现在任一时间、任一地点自主地发现、确定、跟踪、瞄准、交战与评估任一目标就必须改变我们构建、修改、部署雷达与射频系统的方式」。
美国国防部高级研究项目局局长阿拉蒂·普拉巴卡尔2016 年2 月24 日对众议院军事委员会的新威胁与应对能力小组委员会称：「我们国防部高级研究项目局的项目之一是对这个问题采取一种全新策略，我们将这项努力称作认知电子战。」
认知电子战的争论，软还是硬？
关于认知技术的含义目前并未达成共识。它只限于软件算法么？或者也包含硬件么？美国目前主流认为，当前阶段认知电子展偏重软件和算法，在未来发展阶段，重点必然要延伸至硬件系统方面。
比如DARPA 的Tilghman 说：「目前，认知电子战只限于软件和算法。但是，我们发现现代电子战系统的硬件在设计之初并未考虑到未来智能化的需求……随着电子战界开始研发『第二代』认知电子战，我推测会再度将重点放在硬件和系统的运算能力方面。」
美国国防军工企业也有相似的认识。比如哈里斯公司的Anthony Nigara 先生说：「自适应电子战目前主要通过软件算法来实现，但是如果电子战系统采用自适应的电子战专用硬件架构，则将具备潜在的自适应电子战优势。」
BAE 系统公司的Josh Niedzwiecki 解释道：「认知电子战领域的重点是算法和软件……最好是以先进算法的形式在现有电子战系统中增加智能化功能，以便将成本降到最低。同时还要使射频电子类硬件越来越自适应和灵活。」
洛马公司的Szumowski 说，「认知电子战能力可以通过硬件和软件算法来实现，通过GPU 和神经网络等新硬件增加一些认知电子战能力或许是唯一可行的方法。」该公司的Rosenwinkel 博士说：「认知电子战主要是一种算法技术，但许多新算法必须使用新的运算硬件才能实现。算法与提供数据的传感器之间相互作用。新算法通常比老算法需要的硬件更多。」
DARPA 开展的涉及认知电子战的两个重大项目--「自适应雷达对抗」（ARC）和「行为学习自适应电子战」（BLADE），都不涉及接收机、发射机和天线等射频硬件装备，而是聚焦于软件、组网等软件方面技术。但是其发起的 「认识无线电低功耗信号分析传感器芯片」（CLASIC）项目则开始布局硬件技术的发展，该项目的目标是为认知无线电或智能通信研发新型射频、模拟和混合信号集成电路架构和设计技术。
美国认知电子战现有项目
1. 自适应雷达对抗（Adaptive Radar Countermeasures, ARC）项目
该项目是DARPA 在2012 年7 月发布的一项为期五年的研究项目，预计将投入7000 万美元。目的是开发在短时间内（美军称为「战术相关的时间段内」）对抗敌方新型雷达（捷变波束控制、波形更改以及先进编码和脉冲重复间隔完成多种功能的地空和空空雷达）的能力，使得电子战系统能够近乎实时地自动生成有效的对策来对抗新的、未知的或不明确的雷达信号，能够针对敌方雷达不同的工作模式和信号特征，随时调整干扰策略，以达到最佳的干扰效果。
2. 自适应电子战行为学习（Behavioral Learning for Adaptive Electronic Warfare, BLADE）项目
该项目将着重发展新的算法和技术，使电子战系统能够在战场上实时自主学习、对抗敌方的自适应无线通信系统带来的威胁，即敌人使用的无线设备和指挥、控制、通信（C3）以及遥控简易爆炸装置（RCIED）等所带来的无线通信威胁。BLADE 项目为期51 个月，分三个阶段进行。
第一阶段主要进行系统设计和算法开发，并在测试台环境中进行测试；第二阶段的重点是实时实现第一阶段的设计，演示组网能力；第三阶段则是提供组网的样机，可实时运行并适用于地基平台。第二阶段和第三阶段的测试将采用实时空中信号环境。
3. 极端射频频谱条件下的通信（Communications in Extreme RF Spectrum Conditions, COMMEX）项目
美国空军研究实验室代表DARPA 与频谱共享公司和BAE 系统公司签订了一项为期两年的「极端射频频谱环境中的通信」项目合同，合同金额分别为590 万美元和600 万美元。项目主要针对在遭受严重干扰压制的情况下，开发一种具备高度自适应能力和灵活性的通信系统。
4. DARPA「大功率高效射频数模转换器」（HiPERDAC）项目
美国空雷声公司获得DARPA 为期两年、价值3800 万美元的「大功率高效射频数模转换器」项目，项目目的是使部队能以最小的自扰实施干扰行动。在很宽的频谱上实施干扰，并为友军留出精确的通信空隙。该项目要求雷声公司演示能在较宽频谱范围内有效生成大功率、可迅速调谐、线性、微波信号的技术。「大功率高效射频数模转换器」（HiPERDAC）项目适用的平台有：舰船、地面车辆、战术飞机、无人机和单兵。
5. 美空军认知干扰机（Cognitive Jammer, CJ）项目
美国空军研究实验室传感器部电子战技术开发分析分部启动的项目旨在以软件无线电技术为核心，通过研究软件算法和样机系统构架，开发一套功能多样、干扰样式灵活多变的第一代认知干扰机系统，以期达到干扰灵巧、迅速和有效的目的。
6. 美空军先进电子战组件（Advanced Components for Electronic Warfare, ACE）项目
该项目主要通过设计制造低成本高产量的先进电子战光电元件，推进构建适应未来先进电子战的基础设施和能力。
7. 美海军认知通信电子战（Cognitive Communication Electronic Warfare）项目
该项目旨在针对具备强大抗干扰能力的智能手机和认知无线电电台，开发一种认知通信干扰机。项目要求所开发的认知通信干扰机能够利用机器学习算法来学习、预测作战对象的行为。
8. 美海军下一代电子战技术（Cognitive EW Tomorrow）项目
该项目主要从电磁频谱方面着手，通过抑制敌方、保障己方，加强海军电磁频谱的掌控和利用能力。期望通过将自适应、机器学习等算法应用于电子战中，从而提高电子战整体的效能。
此外，罗克韦尔·柯林斯公司在行为模型和算法方面的研究已进行了5 年，目前已有样机用于仿真。洛克希德·马丁公司先进技术实验室研究分布式感知问题已有6 年，在感知、处理和组网方面取得了重大进展，其一些认知算法目前已可用于小型平台。
陆军快速能力办公室（RCO）正在研究花费5000 到1 亿美元研究认知电子战装备上的提议。备选内容之一是能够探测雷达和无线电信号的传感器和实施干扰的干扰机，并能够装在陆地装备、士兵的背包和无人机上。
通过分析美军近年来展开的电子战项目可以看出，以提高电子战系统智能化水平为核心，具备自主感知能力、实时反应能力、准确打击能力以及评估反馈能力的认知电子战技术必将成为未来电子战的发展趋势。
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