印度陆上电子对抗作战能力分析

现阶段，印度发展电子战装备的初步目标就是在南亚与我军形成战略对抗，同时对巴基斯坦空军和地面防空系统形成压制。印巴边境、中印边境是以高原山地为特征的战场环境，不仅气候变化多端，而且峰峦叠嶂，传统的通信联络方式、地面雷达预警手段面临挑战。例如受地形和天气的影响，高原山地战场空间中能够使用的电磁频谱范围十分有限，军用频段甚至会出现重叠干扰情况。因此，印度开发的电子对抗装备，十分注重在高原山地战场环境下的使用效果。此外，还大力发展或采购空军电子战装备。

印度陆军电子战部队由电子战大队和分队组成，电子战大队直属于陆军地区司令部;电子战分队由各师、旅的电子战分队构成，以通信电子战分队为主。前者负责大规模电子对抗作战(通信对抗、雷达对抗、光电对抗)，后者负责高原山地战场环境中的通信对抗。

印度的12个山地步兵师均至少编有3个地面联络班和1个师部级通信团，除了负责山地通信电台外，还装备有各类轻型车载或便携式通信侦查、干扰设备，是高原山地作战的通信电子对抗的主要手段。早期装备采购自英、法，近些年由大量印度国产装备完成替代，具有工作频带宽、干扰功率大的特点，可干扰视距内敌方HF(高频)、VHF(甚高频)、UHF(特高频)通信信号，部分装备还具有干扰扩频、跳频通信的能力，某些型号装备可能已具备卫星通信干扰能力。印陆军装备的大型车载“萨姆尤克塔”(Samyukta)综合电子战系统能干扰150km×70km内的1.5MHz～40GHz雷达和通信信号;印山地作战使用的“西姆沙克提”(Himshakti)电子战系统可干扰100km×100km范围内的雷达和通信信号，且具备监视、分析、拦截、定向和测位等能力，目前已部署在印查谟-克什米尔地区。“西姆沙克提”是印武装部队最新的综合电子战系统，设计之初就是为了配合印陆军的机械化部队前线作战，不仅用于防御敌方电子干扰，还可主动干扰敌方炮兵定位雷达，也可用于战场中继通信和联合作战指挥控制数据链传输。

陆地电子战虽然可以持续性的支援地面作战，但易遭敌方地理定位、易受电磁欺骗和地形影响。因此，印武装部队同样注重空军电子对抗能力建设，除了装备预警机和电子战飞机外，现役的米格-21/29、Su-30MKI、“幻影”2000、“光辉”和“阵风”战机上都升级了电子对抗装备或可安装电子战压制吊舱，还在某些民用飞机上安装了ESM系统。这些电子对抗设备除了具备来袭导弹告警干扰、雷达告警、激光告警、红外光电干扰外，还具备基本的雷达干扰、雷达信号截获识别、信号压制等功能。

机载电子战系统虽然响应速度快、覆盖范围广，但持续时间较短，而且主要侧重的是空中电子对抗。印武装部队认为在高原山地作战，先进的直升机平台是战场支援的关键。目前印在役的AH-64E“阿帕奇”、CH-47F“支奴干”、“北极星”(Rudra)以及即将大规模交付的LCH等武装直升机只配有电子干扰防御系统，而印海军直升机早已有成熟的“风筝”、“鹰”、HOMI等电子战套件。俄罗斯、北约国家的电子战直升机技术早已有过尝试，印度在其帮助下参考移植不是没有可能。在高原山地战场环境中，直升机可以在地形掩护下进行低空电子侦查，截获通信频段、探测雷达的技术参数;在作战行动中，还可以前出进行电子战进攻，破坏敌方指挥通信通道和传输数据链;甚至可以携带反辐射导弹针对性偷袭敌方雷达目标。印度向以色列采购的“哈比”无人机和“萤火虫”巡飞弹也可用来攻击地面雷达系统。

印度近些年在人工智能(AI)领域发展迅猛，印海军已将AI技术纳入到未来发展挑战中，将初步应用在自动化系统和海上感知系统，相关技术会很快移植到陆军电子对抗作战中。引入人工智能后形成的认知电子战能力，将摆脱传统电子战无法完成对抗目标干扰效果评估、难以识别筛选重要电磁频谱信号的问题。对于印陆军而言，鉴于其目前大量装备的单兵通信对抗装备和少量综合电子对抗设备，这种能力提升将帮助印陆军实现单兵电子对抗装备智能处理、多装备智能协同的效果。

面对印陆军山地部队在我国西藏边境的挑衅，我国需要迅速建立完善的电子对抗防御网络。印山地部队在小规模冲突中会突然集中式的使用多种通信对抗手段;大规模冲突中，印陆军综合性电子对抗系统和空军反辐射武器会构成一定威胁，特别是未来基于武装直升机的电子对抗平台，以及印度迅速发展的基于AI的认知电子战能力，需要长期跟踪和分析。（北京蓝德信息科技有限公司 研究员 米佩琛）

主要参考资料

1. Electronic and Cyber Warfare: A Comparative Analysis of the PLA and the Indian Army

2. Electronic Warfare—Denying Electromagnetic Advantage to Enemy

3. Himshakti EW：India Indigenous Electronic Warfare System