面向無(wú)人集群通信的干擾感知及電磁干擾自動(dòng)規(guī)避方法

劉浩楠

面向無(wú)人集群通信的干擾感知及電磁干擾自動(dòng)規(guī)避方法

劉浩楠

（中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十研究所，西安 710068）

為提升無(wú)人機(jī)在復(fù)雜電磁環(huán)境條件下的通信可靠性，在無(wú)人機(jī)載通信系統(tǒng)基礎(chǔ)之上，研究基于電子戰(zhàn)特征的無(wú)人機(jī)通信干擾感知方法，感知環(huán)境電磁特性及干擾信號(hào)特征，根據(jù)干擾識(shí)別結(jié)果智能決策自動(dòng)規(guī)避干擾，在最優(yōu)信道上進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，能夠大幅度提升復(fù)雜電磁環(huán)境下無(wú)人機(jī)通信系統(tǒng)的抗干擾傳輸能力。并構(gòu)建干擾感知與自動(dòng)規(guī)避的測(cè)試驗(yàn)證原理樣機(jī)，進(jìn)行外場(chǎng)測(cè)試驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)（群）對(duì)雜波環(huán)境的智能化適應(yīng)，滿足日益增長(zhǎng)的無(wú)人機(jī)應(yīng)用需求。

無(wú)人集群通信；干擾感知；干擾規(guī)避；復(fù)雜電磁環(huán)境

0 引言

無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)鏈作為無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的重要組成部分，已廣泛應(yīng)用于無(wú)人機(jī)系統(tǒng)中，是未來(lái)發(fā)展的重要方向，但目前無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)鏈在復(fù)雜背景下的實(shí)用性還需大幅提升[1]。無(wú)人機(jī)在航行時(shí)背景環(huán)境復(fù)雜多變，由于地形、地物等因素造成的雜波及干擾環(huán)境下，大功率、寬頻譜的電磁干擾信號(hào)將對(duì)無(wú)人機(jī)通信鏈路的性能產(chǎn)生重大的影響。無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)鏈一般通過(guò)擴(kuò)展通信帶寬以抵抗窄帶干擾或在不同載波頻率進(jìn)行傳輸從而規(guī)避部分頻帶干擾。但在復(fù)雜頻譜環(huán)境下，干擾情況復(fù)雜，在無(wú)電磁環(huán)境感知的情況下，使用預(yù)設(shè)頻率或預(yù)設(shè)跳頻通信的可靠性難以保證，且頻譜利用率低[2]。

現(xiàn)有無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)鏈抗干擾的方法一般都是基于通信質(zhì)量測(cè)量的被動(dòng)頻率切換方法。目前市場(chǎng)上使用的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)鏈抗干擾系統(tǒng)，由于是基于通信質(zhì)量測(cè)量的被動(dòng)頻率切換，因此需要先消耗較長(zhǎng)時(shí)間測(cè)量各頻率信道的通信質(zhì)量，然后才能基于各頻率信道的通信質(zhì)量測(cè)量結(jié)果決策切換頻率，無(wú)人機(jī)集群數(shù)量越多，測(cè)量各頻率信道的通信質(zhì)量消耗時(shí)間就越長(zhǎng)[3]。事實(shí)上，在無(wú)人機(jī)集群應(yīng)用中，無(wú)人機(jī)快速?zèng)Q策干擾規(guī)避方法至關(guān)重要。如果決策切換時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，容易出現(xiàn)無(wú)人機(jī)之間通信長(zhǎng)期中斷，導(dǎo)致關(guān)鍵指令傳輸失敗甚至撞機(jī)等事件。

本文的目的是研究基于電子戰(zhàn)特征的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)鏈干擾感知方法，可以在復(fù)雜雜波環(huán)境下實(shí)時(shí)進(jìn)行頻譜感知，并基于特征參數(shù)提取識(shí)別干擾，再根據(jù)干擾識(shí)別結(jié)果及態(tài)勢(shì)感知電磁譜圖智能化決策出最優(yōu)信道，從而自動(dòng)選擇工作頻段、波束指向、功率強(qiáng)度和編碼方式，能夠快速規(guī)避干擾，大幅度提升復(fù)雜電子環(huán)境下無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)鏈的抗干擾傳輸能力。

1 干擾感知及電磁干擾自動(dòng)規(guī)避原理

本文旨在使無(wú)人機(jī)在不同的應(yīng)用任務(wù)、不同的雜波環(huán)境中以及一定帶寬的頻譜資源下，合理有效地利用干擾感知、優(yōu)化決策等技術(shù)做到無(wú)人機(jī)干擾感知及靈巧躲避。無(wú)人機(jī)干擾感知及電磁干擾自動(dòng)規(guī)避的總體框架是由協(xié)同頻譜感知、干擾識(shí)別智能推理分析、干擾規(guī)避自主決策、動(dòng)態(tài)加載以及加載性能評(píng)估五部分組成的一個(gè)閉環(huán)，其流程圖如圖1所示。

首先利用電磁頻譜感知技術(shù)，無(wú)人機(jī)檢測(cè)得到該工作區(qū)域的頻譜信息，并通過(guò)智能推理模塊，分析目前的頻譜狀況：包括干擾的類型、頻段、方位及強(qiáng)度等信息。然后，將分析識(shí)別結(jié)果送至自主決策模塊，決策模塊結(jié)合網(wǎng)絡(luò)頻譜管理制度、應(yīng)用業(yè)務(wù)需求、頻譜策略庫(kù)等多維信息，計(jì)算出可保證無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)鏈正常通信的最優(yōu)干擾規(guī)避方案，并通過(guò)遙測(cè)遙控鏈路發(fā)送新的參數(shù)信息告知地面控制終端，地面控制終端實(shí)時(shí)進(jìn)行加載評(píng)估，確保新加載參數(shù)信息的正確性及可用性，最終做到自主規(guī)避干擾，提升無(wú)人機(jī)復(fù)雜電磁環(huán)境下的通信能力。

圖1 自主決策規(guī)避干擾閉環(huán)流程圖

2 無(wú)人集群并行協(xié)作頻譜感知技術(shù)

2.1 協(xié)作頻譜感知原理

利用信道衰落的獨(dú)立性和多用戶分集接收，協(xié)作頻譜感知方法可以提高頻譜感知的檢測(cè)概率并減少頻譜感知時(shí)間，而且還可以解決隱藏終端問(wèn)題[4]。在協(xié)作頻譜感知架構(gòu)下，可以采用多種方法來(lái)設(shè)計(jì)控制信道，控制信道既能用于感知節(jié)點(diǎn)互通感知信息，還能用于共享信道分配信息。中繼節(jié)點(diǎn)也能用于協(xié)作頻譜感知，感知用戶通過(guò)轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議進(jìn)行頻譜感知中繼，有研究表明該方法能夠提高網(wǎng)絡(luò)的靈活性。協(xié)作頻譜感知包括中心式及分布式兩種，根據(jù)無(wú)人機(jī)集群組網(wǎng)的活動(dòng)特點(diǎn)，本文選用分布式頻譜感知方法。在分布式頻譜感知架構(gòu)下，無(wú)人機(jī)感知節(jié)點(diǎn)與其周圍的感知節(jié)點(diǎn)交換感知信息，并自主判斷當(dāng)前的可用頻段，如圖2所示。由于不需要建設(shè)數(shù)據(jù)融合中心，分布式頻譜感知的靈活性較高且成本較低[5]。

圖2 無(wú)人集群分布式并行協(xié)作頻譜感知架構(gòu)圖

基于傳感器網(wǎng)絡(luò)理論研究無(wú)人集群的分布式協(xié)作頻譜感知技術(shù)，在滿足頻譜感知檢測(cè)分辨率和檢測(cè)概率的前提下，采用適用于無(wú)人機(jī)集群的分布式算法自適應(yīng)分配感知頻段和協(xié)作感知節(jié)點(diǎn)。在同一時(shí)刻通過(guò)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)集合協(xié)作感知不同的頻段，即在無(wú)人集群網(wǎng)絡(luò)中將無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)和頻譜作為兩種資源進(jìn)行配對(duì)。首先，依據(jù)不同節(jié)點(diǎn)在不同頻段的感知性能及以往感知經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行初始配對(duì)，然后根據(jù)當(dāng)前感知效果實(shí)時(shí)調(diào)整頻譜感知節(jié)點(diǎn)和感知頻段。在滿足協(xié)作頻譜感知性能的要求下，最大化感知頻段范圍并最小化感知時(shí)間，即消耗最少的節(jié)點(diǎn)感知更寬的頻段，從而提高整個(gè)無(wú)人機(jī)集群的干擾感知效率。

2.2 頻譜感知流程

頻譜感知監(jiān)視實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)工作頻段內(nèi)的頻譜掃描監(jiān)視功能。頻譜感知功能需要將2 400～2 500 MHz和5 600～5 900 MHz頻段內(nèi)的信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻變換，再檢測(cè)分析其中的信號(hào)頻率。鑒于需要處理的信號(hào)帶寬太大，本方案以瞬時(shí)偵察帶寬60 MHz為顆粒度劃分子信道，采用輪詢掃描的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)該功能，每個(gè)子信道分別獨(dú)立完成時(shí)頻變換后在進(jìn)行拼接分析。以60 MHz的瞬時(shí)帶寬為步進(jìn)不斷改變下變頻本振，使本振從2 400～2 500 MHz和5 600～5 900 MHz循環(huán)配置，對(duì)工作頻段內(nèi)信號(hào)進(jìn)行不間斷掃描。頻譜感知處理流程如圖3所示。

圖3中各子信道的下變頻、濾波、抽取、快速傅里葉變換（Fast Fourier Transformation，F(xiàn)FT）求模取對(duì)數(shù)及帶寬匹配抽取功能均在現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA）中實(shí)現(xiàn)，各子信道頻譜數(shù)據(jù)的拼接及實(shí)時(shí)分析功能在先進(jìn)的電子半導(dǎo)體微處理器（Advanced RISC Machines，ARM）中完成。下面分別論述每個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn)方式。

1）信道劃分

本文采用等間隔劃分的方法將無(wú)人機(jī)工作頻段（設(shè)總帶寬為）的信號(hào)劃分為/60 MHz個(gè)子信道，每個(gè)子信道帶寬為60 MHz，信道劃分示意如圖4所示。

完成信道劃分后，每個(gè)子信道以其中心頻點(diǎn)為混頻頻率進(jìn)行下變頻、濾波及抽取。

2）時(shí)頻變換拼接分析

經(jīng)過(guò)信道化處理后寬帶信號(hào)變成了/60 MHz個(gè)子信道，每個(gè)子信道的數(shù)據(jù)速率為60 Mbps。下面需要將各子信道分別進(jìn)行時(shí)頻變換，并進(jìn)行拼接后檢測(cè)分析。

（1）子信道時(shí)頻變換

由于子信道的數(shù)據(jù)速率為路和路各60 Mbps，故可采用FPGA中的知識(shí)產(chǎn)權(quán)核（Intellectual Property core，IPcore）實(shí)現(xiàn)FFT功能，進(jìn)行FFT變換后，使用Cordic算法來(lái)實(shí)現(xiàn)求模功能，最后采用查表的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)功能，其具體實(shí)現(xiàn)流程如圖5所示。

圖5 子信道時(shí)頻變換示意圖

FFT變換后為方便后級(jí)計(jì)算這里采用對(duì)數(shù)的方式輸出。每個(gè)子信道帶寬為60 MHz，則采樣率為120 Msps，采用65 536點(diǎn)FFT則頻譜分辨率可以達(dá)到1.83 kHz，可以達(dá)到很高的信號(hào)檢測(cè)精度。

（2）帶寬匹配及拼接

在完成各子信道的對(duì)數(shù)頻譜輸出后，每路子信道的采樣率為60 Msps，路和路并行拼接后的數(shù)據(jù)速率為120 Mbps，為與檢測(cè)分析的帶寬相匹配，采用抽取的方式，每10包對(duì)數(shù)頻譜取1包數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接顯示，這樣顯控接收的數(shù)據(jù)速率為12 Mbps。抽取后按照信道劃分的逆過(guò)程即可完成在頻譜的拼接如圖6所示。

圖6 帶寬匹配及拼接示意

信號(hào)實(shí)時(shí)頻譜計(jì)算出后，可根據(jù)實(shí)時(shí)頻譜的特征，選擇其中指定頻段進(jìn)行進(jìn)一步信號(hào)檢測(cè)、參數(shù)估計(jì)及調(diào)制方式識(shí)別。

3 基于態(tài)勢(shì)感知電磁譜圖的智能化干擾規(guī)避

3.1 態(tài)勢(shì)感知電磁譜圖

本文設(shè)計(jì)的基于態(tài)勢(shì)感知電磁譜圖的干擾自主規(guī)避方法，首先將不同的用頻參數(shù)進(jìn)行分類，根據(jù)參數(shù)屬性和作用的不同，將用頻參數(shù)分成三類[8]，如表1所示。

表1 用頻參數(shù)表

從干擾規(guī)避算法的角度看，環(huán)境影響參數(shù)和用戶輸入?yún)?shù)為“輸入”參數(shù)，決策輸出參數(shù)是干擾規(guī)避算法“自主決定”的參數(shù)?；趹B(tài)勢(shì)感知電磁譜圖的干擾規(guī)避的基本原理是：首先，依據(jù)不同區(qū)域允許的無(wú)人機(jī)飛行范圍及頻率和用戶輸入?yún)?shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整無(wú)人機(jī)工作的頻段范圍；然后，根據(jù)外部環(huán)境感知參數(shù)分析干擾特征；最后，干擾規(guī)避算法根據(jù)上述信息，在政策約束下對(duì)輸出參數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)最優(yōu)化求解，生成工作頻段范圍內(nèi)的態(tài)勢(shì)感知電磁譜圖，包括該頻段內(nèi)每個(gè)頻點(diǎn)的可用性信息和干擾影響情況。其態(tài)勢(shì)感知電磁譜圖如圖7所示。

從圖7可以看出，白色部分（～MHz）的頻段由于外部干擾或者政策等原因，該設(shè)備將不能使用該頻段，其余頻段用戶將根據(jù)頻譜資源質(zhì)量可選擇不同發(fā)送功率和發(fā)送速率進(jìn)行通信。

3.2 多目標(biāo)優(yōu)化的智能化最優(yōu)決策

根據(jù)不同區(qū)域允許的無(wú)人機(jī)飛行范圍、頻率和用戶輸入?yún)?shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整無(wú)人機(jī)工作的頻段范圍之后，干擾規(guī)避算法將判斷外部環(huán)境感知參數(shù)和應(yīng)用任務(wù)需求參數(shù)是否超出用頻范圍。態(tài)勢(shì)感知電磁譜圖生成后，不同的頻段不再簡(jiǎn)單地劃分為可用還是不可用，而是根據(jù)可用與否、相應(yīng)功率和相應(yīng)的速率上限等來(lái)進(jìn)一步細(xì)分，即已無(wú)法進(jìn)行通信的頻段將設(shè)為禁止使用頻段，其余頻段根據(jù)能夠正常通信的最低功率和最高速率進(jìn)行區(qū)分。干擾規(guī)避算法根據(jù)態(tài)勢(shì)感知電磁譜圖，選擇其中的某一可用頻段，并在該頻段上進(jìn)行自主決策。其決策算法如下：

（1）

將多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行加權(quán)求和簡(jiǎn)化為單目標(biāo)函數(shù)，如式（2）所示

然后，將三個(gè)目標(biāo)函數(shù)乘上不同的權(quán)值，加權(quán)求和簡(jiǎn)化為單目標(biāo)的函數(shù)如式（4）所示

干擾規(guī)避算法求解上式的最優(yōu)解，從而得到相應(yīng)的決策輸出參數(shù)。

最后，按照優(yōu)化求得的決策輸出參數(shù)調(diào)整無(wú)人機(jī)通信終端。

圖8 多目標(biāo)最優(yōu)化決策示意圖

因此，基于態(tài)勢(shì)感知電磁譜圖的干擾規(guī)避方法，本質(zhì)上是綜合考慮外部電磁環(huán)境、飛行區(qū)域限制、工作頻段約束和應(yīng)用任務(wù)需求等多目標(biāo)條件，從而求得無(wú)人機(jī)用頻決策的實(shí)用性和最優(yōu)性。

4 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種適用于無(wú)人集群的干擾感知和自主規(guī)避方法。基于電子戰(zhàn)特征的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)鏈干擾感知方法[10]，感知環(huán)境電磁特性及干擾信號(hào)特征，根據(jù)干擾識(shí)別結(jié)果智能決策，從而在最優(yōu)信道上進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，能夠大幅度提升復(fù)雜電子環(huán)境下無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)鏈的抗干擾傳輸能力；利用認(rèn)知引擎主動(dòng)感知進(jìn)行推理可大大降低時(shí)間消耗，確保無(wú)人機(jī)最短的干擾規(guī)避決策時(shí)間；該方法將時(shí)間、位置、外界感知信息等外部因素，結(jié)合應(yīng)用任務(wù)用戶定義因素，并根據(jù)當(dāng)前頻譜管理政策，利用多目標(biāo)優(yōu)化算法生成態(tài)勢(shì)感知電磁譜圖。利用該態(tài)勢(shì)圖，結(jié)合網(wǎng)內(nèi)目前主要使用的業(yè)務(wù)消息類型，最終計(jì)算得到綜合最優(yōu)的干擾規(guī)避策略，該決策方法結(jié)合更多因素，使最終干擾規(guī)避策略具有更好的實(shí)用性。

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Interference Perception and Automatic Electromagnetic Interference Avoidance Method for Unmanned Cluster Communication

LIU Haonan

In order to improve the communication reliability of unmanned aerial vehicles under complex electromagnetic environment conditions, based on the communication system of unmanned aerial vehicles, a communication interference perception method based on electronic warfare features is studied. The method perceives the electromagnetic characteristics of the environment and interference signal characteristics, intelligently makes decisions based on the interference recognition results to automatically avoid interference, and conducts data communication on the optimal channel, it can significantly improve the anti-interference transmission capability of unmanned aerial vehicle communication systems in complex electromagnetic environments. And construct a prototype of interference perception and automatic avoidance testing and verification principles, conduct field testing and verification, achieve intelligent adaptation of drones (swarms) to clutter environments, and meet the growing demand for drone applications.

Unmanned Cluster Communication; Interference Perception; Interference Avoidance; Complex Electromagnetic Environment

TN925

A

1674-7976-(2023)-05-363-05

2023-06-02。

劉浩楠（1995.05—），陜西商洛人，碩士，工程師，主要研究方向?yàn)闊o(wú)線通信。

“陜西省2022年重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃”項(xiàng)目資助（2022ZDLGY03-03）