王沙飞、李岩、徐迈、朱卫纲编著的《认知电子战原理与技术/现代电子战技术丛书》在总结传统电子战存在的主要问题基础上，阐述人工智能与电子战结合，提出认知电子战的概念和内涵、认知电子战原理、工作流程、解决的主要问题，以及主要关键技术分类等。本书首先阐述了人工智能理论及在电子战中应用，归纳总结人工智能理论，特别是优化技术与机器学习算法，分析理论、算法应用于电子战的可行性，包括电子战的应用特点，对算法的要求，算法的适应情况，以及改进方向等。本书重点阐述了认知电子战系统的组成，描述其主要功能模块，一是威胁感知。二是干扰策略与波形的优化等等。

第1章 绪论
1.1 电子战简介
1.1.1 电子战的基本概念
1.1.2 电子战的分类
1.1.3 传统电子战系统存在的不足及其面临的挑战
1.2 认知理论及其在无线电领域的应用
1.2.1 认知的概念和内涵
1.2.2 认知无线电
1.2.3 认知雷达
1.3 认知电子战
1.3.1 认知电子战的概念和内涵
1.3.2 认知电子战的研究现状
1.3.3 认知电子战的系统组成
1.3.4 认知电子战的关键技术
1.3.5 认知电子战的应用前景
参考文献
第2章 人工智能理论
2.1 人工智能概述
2.1.1 人工智能起源
2.1.2 人工智能发展
2.2 优化方法
2.2.1 问题描述
2.2.2 无约束优化算法
2.2.3 约束优化算法
2.2.4 实例
2.3 机器学习
2.3.1 机器学习简述
2.3.2 监督学习
2.3.3 无监督学习
2.3.4 强化学习
2.3.5 深度学习
2.3.6 深度强化学习
2.4 本章小结
参考文献
第3章 目标信号的威胁感知
3.1 目标侦察信号处理
3.1.1 目标侦察信号处理的主要任务
3.1.2 信号分选
3.1.3 辐射源识别
3.1.4 传统信号侦察处理的局限
3.2 基于机器学习的目标状态识别
3.2.1 已知目标状态识别
3.2.2 未知目标状态识别
3.3 基于概率图模型的目标行为辨识
3.4 基于目标状态特征的威胁等级评估
3.5 雷达（网）的行为特征分析与识别
3.5.1 雷达行为特征规律分析
3.5.2 时／频／空域自适应雷达行为识别仿真及分析
3.5.3 雷达网的工作模式感知与识别
3.6 本章小结
参考文献
第4章 基于认知的干扰策略优化
4.1 干扰波形生成技术
4.1.1 数字射频存储技术
4.1.2 数字干扰合成技术
4.1.3 传统干扰波形生成技术的局限
4.2 基于强化学习的干扰样式决策
4.2.1 强化学习算法
4.2.2 算法学习效率的优化
4.2.3 应用举例
4.3 自适应的干扰波形优化
4.3.1 智能优化算法
4.3.2 算法在波形优化设计中的应用
4.3.3 举例仿真
4.4 干扰资源调度技术及其在认知电子战中的应用
4.4.1 差额法的概念和原理
4.4.2 “一对一”干扰资源调度算法
4.4.3 “多对多”干扰资源调度算法
4.4.4 差额法在认知电子战中的应用
4.5 本章小结
参考文献
第5章 干扰效果的在线评估
5.1 干扰效果在线评估的基本思路
5.2 干扰效果在线评估的基本流程
5.3 干扰效果在线评估的指标体系
5.4 干扰效果综合评估方法
5.4.1 层次分析法
5.4.2 灰色层次分析法
5.4.3 灰色聚类评估法
5.4.4 ADC评估法
5.4.5 基于机器学习的综合评估法
5.5 本章小结
参考文献
第6章 动态数据库构建
6.1 动态数据库的构建思路
6.2 动态威胁库的构建
6.2.1 动态威胁库的组成要素和结构体系
6.2.2 动态威胁库的更新规则与方法
6.3 干扰规则库的构建
6.3.1 干扰规则库的组成要素和结构体系
6.3.2 干扰规则库的更新规则与方法
6.3.3 动态威胁库和干扰规则库的相互关联性
6.4 本章小结
参考文献
第7章 认知电子战仿真实例介绍
7.1 认知雷达对抗仿真实例
7.1.1 仿真软件简介
7.1.2 仿真结果及分析
7.2 认知通信对抗仿真实例
7.2.1 仿真软件简介
7.2.2 关键算法
7.2.3 仿真结果及分析
参考文献
缩略语