认知自组织网络中智能通信对抗的关键技术研究

【摘要】：随着科学技术的不断发展,无线通信系统持续演进。当前,5G已经开始大规模应用,用户对通信的要求越来越高,从而导致无线电资源也越发紧张。尤其在军事通信应用方面,由于存在多种通信设备之间的信息传输、地理环境的复杂多变和敌方信号的恶意干扰,无线电磁环境变得尤为复杂。为了对敌方的无线电通信信号进行侦察,通常需要动态地检测、实时且准确干扰敌方通信,测定其技术参数。在深入学习软件无线电和频谱感知检测方法的基础上,本文结合软件Lab VIEW和硬件NI-USRP 2920搭建了一个智能通信对抗平台。为了提高对认知用户的检测能力以实现高效的通信对抗,本文主要做了以下工作:首先,针对单用户的情况,本文通过改进能量检测法,降低阈值训练要求,在获得满足要求的频点数据后通过数组最大值索引,直接得出主用户的通信频点,再通过相关运算能间接得出用户的有效带宽。实验结果表明所提算法能获取较准确的用户信号相关参数,且一定程度上提高了信号感知速度。其次,为满足多种对抗方式的需求,除了频点和带宽等参数,还需要获取无线信号的调制方案,本文介绍了调制信号原理,其中具体介绍了MPSK,MASK,MFSK和MSK四种数字调制信号的数字特征与频谱特征。本文基于循环平稳特征检测的方法对不同的调制方案进行模式分类,其中分类器采用了MAXNET神经结构。实验结果表明,所提方法能有效对FSK,BPSK,MSK和QPSK等四种调制方式进行自动分类。最后,为了实现动态的通信对抗演示,本文通过软件无线电设备USRP和软件开发环境Lab VIEW,搭建了相应的智能通信对抗平台。该平台主要实现了频点带宽特征参数的有效获取、基于频点检测的目标用户感知、自干扰信号的消除抑制、以及电磁频谱环境的实时检测等系统功能。实验结果表明所搭建的智能通信对抗系统能够有效地对目标用户通信进行持续干扰,且在目标用户进行跳频之后,仍然能够通过频谱感知实现跟踪干扰。