获取对方网络拓扑是认知电子对抗的研究重点之一。其中的关键问题是如何从实际对抗场景的角度出发,利用可获取的网络信息对网络拓扑进行识别,并通过对拓扑的分析加快干扰波形的选取速度。针对上述问题,本文通过分析电子侦察中可以获取目标网络的通信信号进行网络拓扑识别,再依据其网络拓扑结构分析关键节点,根据分析结果选取网络中部分节点采用合适的干扰波形进行攻击,以加快干扰波形选择速度以及提高干扰效果。具体而言,本文工作如下:针对第三方角度出发所面临的难以解析通信方协议规则的问题,本文从竞争类无线网络接入方式的工作特点入手,采用了基于密度聚类的方法,对采集到的信号进行聚类匹配,以获知网络中存在通联关系的节点对,从而识别出网络的拓扑。文中采用多种网络拓扑与不同的接入协议进行网络仿真实验,实验结果表明在不同情况下,该算法都能够有效地进行网络拓扑识别。在识别网络的拓扑之后,为了加快干扰波形选择速度以及提高累计干扰效果,本文对网络拓扑做进一步分析,在有无先验信息两种条件下分别进行了基于谱聚类以及基于模块度的网络节点划分工作,从而获取网络中一些处于重要地位的关键节点。通过仿真实验证明所选取的网络节点在遭受干扰后会对网络造成更大的影响,可以把基于网络分析所选取的节点作为待干扰目标,将网络分析结果应用于干扰波形设计之中。最后,在基于强化学习的干扰波形设计中采用干扰前后网络中的数据包变化率作为强化学习过程中的奖赏值,通过实验成功的选择出针对目标网络的干扰波形与干扰节点的组合,其结果符合理论分析,并且基于网络拓扑推断的结果作为先验知识,有效的减少了强化学习中的随机探索次数,学习过程的收敛速度有所提升,同时获得了更大的累计奖赏值,最终达到了更好的干扰效果。