短波跳频通信中多模多域干扰抑制措施研究

孙明亮++雷坤++吴彬彬

摘要：该文针对短波复杂电磁环境下多种干扰的特点和常用干扰抑制算法的性能，提出了一种多模多域的抗干扰技术方案，分析了这种技术方案对典型干扰样式的抗干扰效果，并通过计算及仿真证明，达到了抗干扰的目的。

关键词：短波通信；跳频；多模多域抗干扰

中图分类号：TP302 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）17-0035-03

随着通信技术的不断发展和在战争中的广泛运用，作为电子战主要内容的通信对抗，成为了双方的主要焦点。特别是在战场恶劣电磁环境中，在大强度干扰对抗时，干扰类型往往以具有时、频、空等多维多域特征出现。据此，笔者对不同干扰模式，应采取的多域干扰抑制措施进行了深入的研究。

1 干扰抑制系统结构

通信对抗一体化的核心技术是建立在频谱感知基础上的，频谱感知即是对干扰信号的探测识别，完整的频谱感知模块的硬件结构如图1所示。从探测通道能够获得感兴趣频带内信号的占用情况，通过编制算法软件进行后续的多域信号分析处理，即可采取对应的抗干扰措施。

2 干扰抑制系统分析

信号特征提取和模式识别是多模式多域抗干扰通信的第一步，特征提取和模式识别对多模式多域抗干扰通信非常重要， 它能使系统实时获得当前频率集的通信质量，并为下一步的抗干扰策略选取提供依据。图2给出了干扰识别的流程图，它可以分为5个主要步骤。

2.1 频率跳变

频率跳变是指把通信侦察机的接收频率调整到下一个所要探测的信道，这里由DSP和FPGA联合控制频率合成器的本振频率。该系统采用双接收通道，一个用于接收数据，一个用于频谱感知。本系统采用数字化信道接收机来实现频谱感知，以信道带宽为间隔，进行快速扫描。扫描方式有两种，即按全频段顺序扫描和按预置频率集扫描。为了方便对干扰模式的识别，一方面，侦察机的侦察跳变规律与通信中所使用的跳频图案不一致，这样便于实现对各种干扰样式的探测；另一方面，由于侦察某一信道所需时间要远小于跳频通信中在这一信道的驻留时间，因此在很短的时间内可以实施对整个频带的快速扫描。

2.2 信号采集

为了对当前的信道进行有效分析，必须采集足够多的信号样本，同时，为了提高侦察的速度，跳频扫描速率也必须足够快。这样一来，需要对采样速率和跳频驻留时间联合设计，进行折中处理，才能准确获取当前信道接收信号的频谱特征。即在每一跳的驻留时间内，得到多个采样点，对下变频器输出的I/Q两路数据分别保存，等待后续处理。

2.3 功率谱估计

循环谱检测法主要是为了实现接收信号功率的精确检测，本系统设计中将循环谱检测应用到MPSK检测中，以确定合适的判定门限。通过测量MPSK信号的周期循环谱在[f=±fc α=1/Tc]处的峰值大小，来相应精确计算信号的接收功率，而这两个参数（[fc 与 Tc]）在检测过程中对我们来说是已知的，因此在检测过程中仅需要计算MPSK信号的周期循环谱在该处的峰值即可而并不需要计算它的整个周期循环谱，从而大大降低了该算法的计算复杂度。

此外，在战场恶劣电磁环境中，干扰都是动态变化的，特别是跳频干扰时，其变化速率更快。因此，对宽频带全频段扫描的各频率点能量值需要增加记忆性，从而能够感知跳频信号对系统的影响。稳健频点能量估计框图如图3所示。

由图可以看出，稳健频点能量估计实现了快充慢放机制。工作机制如下：

第一步先比较当前检测的频点能量与记忆能量值比较，若前者强，则以前者检测结果为准，否则进行第二步。

第二步将记忆能量值与当前检测值经过IIR低通滤波器，实现慢放过程。

这样就从时频二维对宽频段信号进行了检测，防止检测的最佳工作频点落入跳频频率集中，这样就会不断造成数据业务信道工作频率点的转移。

图3 稳健频点能量估计框图

2.4 特征提取和选择

根据模式识别理论，原始数据组成的空间称为测量空间，分类识别赖以进行的空间称为特征空间，通过变换，将测量空间中表示的模式变为特征空间中表示的模式。

根据干扰信号与通信信号以及背景噪声在频域上体现出的不同特性，确定在频域上进行特征提取。对于未知随机信号，无法像用数学表达式精确表示，而只能用它的各种统计平均量来表征。根据累计多次探测的全频段功率谱，可以计算得到均值和方差，因此我们将这些均值和方差序列作为分类的二维特征空间。

该模块中的特征提取是面向抗干扰策略。我们要提取两个特征：最佳工作频率点和干扰分布。最佳工作频率点就是在允许通信的频段内，通过稳健频率点能量估计算法估计出一段时间内的受干扰最小的频率点。干扰分布是通过稳健频率点能量估计值与循环谱检测算出的干扰门限值进比较确定某频点是否受干扰，然后确定受干扰的频率点占通信频段的百分比。

2.5 干扰模式分类识别

短波信道干扰方式可分为跟踪干扰、压制干扰和梳状干扰；干扰的类型可分为静态干扰、动态干扰和回放干扰；干扰模式主要有扫频干扰、伪码干扰、白噪声干扰和FSK干扰等。

通过建立干扰模型库，对干扰样式进行可靠估计，将干扰划分成典型干扰与非典型干扰。

这里给出一种基于模式识别的典型干扰样式识别方法，仅以无干扰、单音干扰、窄带干扰和重度干扰为例进行粗识别。根据有无干扰以及常见的干扰样式，可以分为四种情况：

①当接收信号中不含干扰时，信号的功率谱基本保持平坦特性，谱均值和谱方差在较小的范围内变化；

②当接收信号受到轻度干扰时，如果是单音干扰，必然存在少量数据均值和方差远远大于其它数据；

③当接收信号受到轻度干扰时，如果是窄带干扰，除了存在少量数据均值和方差远远大于其它数据外，还有一部分数据均值较大，而方差较小；

④当接收信号受到重度干扰时，除了存在大量数据均值和方差远远大于其它数据外，还有相当多的数据均值较大，而方差较小。

根据这四种情况下功率谱均值和方差分布的不同特性，可采用C-均值算法中的模糊C均值分类（FCM）算法进行干扰识别。识别过程如下：

①将探测得到的功率谱均值[m]和方差[σ2]，显示在[（m，σ2）]的二维空间内；

②综合考虑以上四种情况，设定C = 4，采用FCM算法对数据进行分类；

③根据四个聚类的中心[（m1，σ12）]，[（m2，σ22）]，[（m3，σ32）]和[（m4，σ42）]的分布特性和每一类的属性特征，判断接收信号中是否存在干扰，以及存在哪一种干扰。

3 综合抗干扰措施

信号特征提取和模式识别是多模式多域抗干扰通信的第一步，如何对各种干扰进行消除是多模式多域抗干扰通信的第二步。这里给出基于时域抵消、频域陷波和子带变换的综合抗干扰处理技术。通过干扰样式的信号特征识别、干扰归类处理、弱信号检测、多域干扰消除等手段，实现了多模式多域抗干扰通信，提高了复杂电磁环境下的通信可靠性。

3.1 基于干扰模型库的干扰估计抵消抑制

对于典型干扰，可结合干扰模型库，通过特定干扰处理细则，对干扰进行有效的抑制。以干扰的观测信号为期望信号，根据典型干扰信号和数据传输波形信号明显区别，对各种干扰信号进行估计，在此基础上采用基于模型库的干扰估计算法，确定当前接收信号存在的典型干扰样式、强度、出现规则等干扰信号特征，利用本地再生干扰样式与输入信号相减运算抵消动态干扰。采用时域抵消的干扰滤波方法可以逐采样点更新权值，具有提高输出信干噪比，跟踪速度快等优点。对于静态干扰可采用频域窄带滤波技术滤除多达4个窄带干扰；对于动态干扰结合干扰模型库，在时域上进行抵消处理，削弱干扰影响；对于回放干扰，通过传输波形和时间相关联的方式，使回放干扰随时间的推移，不能形成有效干扰。

图4给出了采用的干扰估计抵消抑制原理框图。

由于短波信道上存在干扰的多样性，干扰模型库只能对单音、多音、扫频等典型干扰进行有效的抵消处理，采用干扰估计抵消滤波方法的性能受干扰样式影响很大。对于非典型干扰，则以信息比特为期望信号，按照最优准则令信息比特滤波估计值与期望值之间的误差最小化来提高输出信干噪比，这种方法可以适用于任何干扰，但需要采用已知的训练序列作为期望信号，在收敛后转入判决反馈模式，利用接收判决的信息比特作为期望信号。

3.2 自适应子带变换

针对非典型抗干扰处理技术，我们针对短波信道特点，给出并实现了基于自适应子带变换的变换域处理算法。该算法具有优良的时频域特性和多分辨分析特性，能随输入信号灵活地调整其时频分辨率，自适应地选取与信道匹配的基底，迅速地把干扰定位在一个频域范围，干扰抑制器的正交镜像滤波器具有良好的幅频特性，能更彻底地抑制干扰，对有用信息的滤除极少，特别适用于非平衡信道。

3.3 多域多模干扰处理效果

综合抗干扰处理策略及其效果图如图5所示。

4 抗干扰性能仿真与测试

针对跳频点的稳健频点能量估计仿真图如图6和图7所示。图8和图9给出了ISE ChipScope频谱感知实测结果。以当前通信频率集带宽60MHz为例，图8表示干扰带宽为12MHz轻度干扰时的频谱探测波形，图9表示干扰带宽为40MHz重度干扰时的频谱探测波形。由实际感知结果可见，能够获得精确的频谱占用情况。

5 结论

本文主要研究了短波通信中如何抑制有意和无意的电台干扰，分析了各种干扰样式对不同短波通信系统的影响，并提出了针对各种干扰的信号增强技术和多模多域的抗干扰策略，通过计算及仿真证明，多模式干扰自动识别系统，能模仿实战环境中的干扰情况，然后针对不同干扰模式，采取相对应的多域抗干扰措施，达到了消除干扰的目的。

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