一种动态删除回归的周期型PTP中继通信频率选择算法

中国人民解放军68046部队　闫虎林　罗　斌　陆军荣

武警警官学院 袁 征

一种动态删除回归的周期型PTP中继通信频率选择算法

中国人民解放军68046部队闫虎林罗斌陆军荣

武警警官学院 袁 征

微小型无人机（Micro-unmanned Aerial Vehicle，MUAV）作为通信中继平台具有部署灵活、易于控制、成本低廉的特点，是未来战术通信的发展趋势。为提高复杂电磁环境下的频率资源利用率和通信可靠性，本文改进现有MUAV通信中继协议中频率自适应技术存在的问题，建立了频率删除回归机制，提出了一种动态删除回归的周期型频率选择算法。给出了算法的具体流程、帧格式和关键技术等，并对算法性能进行了分析和验证。

微小型无人机；中继通信；删除回归；频率选择

随着战场电磁环境日趋复杂，战场通信服务的要求也越来越高，地面通信装备有限的传输距离严重制约了指挥机关对战场态势的有效控制。利用微小型无人机通信中继实现战场通信成为了研究的热点［1］。现有微小型无人机通信中继采用固定频率表跳变方式代替了定频方式，通信质量和可靠性有了明显提升，但是随着战场电磁环境的复杂化，系统的丢包率增大，通信质量严重下降。采用频率自适应技术，牺牲一定的带宽换取信噪比，是提高通信质量的主要方法［2］，典型的频率自适应技术主要包括认知无线电技术、自适应跳频技术和动态频率选择技术［3］。

1　PTP中继通信模型需求分析

MUAV通信中继PTP（Point To Point）模型如图1所示，MUAV通信中继的覆盖范围内，处于不同区域的两个战术节点利用中继完成通信。

图1　MUAV通信中继PTP模型

现有MUAV通信中继主要采用周期型频率变换的方式，它通过用户自定义的频率表动态地改变无线信道，在指定的间隔内周期性的跳变频道。相比于定频模式，固定频率列表的跳频方式的网络性能有了很大改善，但是，在复杂电磁环境下，系统的通信质量仍然会受到严重限制。

图2　两种方式性能对比

固定列表跳频与定频方式下，系统吞吐量随背景噪声强度的变化如图2所示。随着背景噪声的降低，两种方式的系统吞吐量都有明显的提升。然而在背景噪声较高时，固定频率列表的跳频方式的吞吐量性能要明显优于定频模式［4］。但是即便如此，根据图2可以看出，改善后的吞吐量实际值仅仅能够达到理论吞吐量的15.7%，仍然无法有效满足高速数据传输需求［5］。本文提出了一种动态删除回归的周期型频率选择算法，算法将“跳频”与“跳时”相结合，在频率删除机制的基础上，引入了回归思想，建立了频率删除回归机制，并通过周期型下发广播帧的方式完成动态频率选择。

2　动态删除回归的周期型频率选择算法

动态删除回归的周期型频率选择算法在传统的动态频率选择算法基础上，采取周期性频率变换的方式，首先AP根据当前可用信道数量产生对应的RS序列，并利用RS序列与频率的对应关系，生成“源”频率集，之后根据信道质量测量结果，删除当前跳频序列中的“坏”频率，并向CPE下发信道切换的通告，包括接下来若干次频率变换的频率信息和切换时间，CPE在收到信道切换的通告后，会在规定的时间点切换信道。每个频率周期结束后，AP对关联CPE进行信道质量估计，更新“好”频率和“坏”频率集合，在整个RS频率变换序列结束后，AP重新生成下一组RS序列，并结合当前的“好”频率和“坏”频率集合，采取删除回归机制，形成下一组频率变换序列，接着下发给CPE，进行下一轮频率变换。动态删除回归的周期型频率选择算法流程如图3所示。

图3　动态删除回归的周期型频率选择算法流程图

图4　不同跳频间隔吞吐量对比

2）可用频点数量N对系统吞吐量的影响

干扰源数量为5，频率变换间隔为300ms，可用频点数量N变化时，采用不同频率更新机制的对比如图5所示。当有足够可用频点时，删除替代机制的吞吐量略优于删除回归机制，因为删除回归机制的复杂度高于删除替代机制，而当可用频点逐渐减少，干扰点对普通节点的干扰加剧，背景噪声严重恶化，此时，删除回归机制的频率资源利用率优势得以体现，系统吞吐量降幅明显低于删除替代机制。

3　仿真结果分析

1）频率变换间隔对系统吞吐量的影响

干扰源数量为5时，不同跳频间隔对吞吐量的影响如图4所示，随着跳频间隔的增大，系统吞吐量先增大后减小，在300ms时，系统吞吐量达到最优。实验结果与上节理论分析结论相同，这说明算法系统损耗与抗干扰性能存在相互制约的关系。在干扰源数量一定的情况下，过小时，系统损耗较大，造成了严重的吞吐量损失，而过大时，信道质量的检测效果受到了限制，频率变换的有效性降低，进而影响了吞吐量。因此，系统存在最佳频率变换间隔使得系统吞吐量最优。

图5　不同频点数目吞吐量对比

4　结束语

本文针对MUAV通信中继PTP模型，提出了一种动态删除回归的周期型频率选择算法，并设计了一种删除回归机制，算法通过丢包率统计的方式进行周期性的信道质量估计，及时的发现受干扰频点，躲避干扰，增强了网络在复杂电磁环境下的系统吞吐量。相比传统的DFS算法，算法能够有效提升资源利用率和保密安全性能。仿真实验分析还进一步表明，根据电磁环境的不同及时调整频率变换间隔等相关参数，可以实现吞吐量最大化。

［1］王鹏，马永青，汪宏昇等.无人机通信应用设想及关键技术［J］.飞航导弹，2011（5）：53-56.

［2］梁小虎.自适应跳频系统中频率自适应技术研究［J］.通信技术，2013（4）：65-67.

［3］李向阳.自适应跳频中的关键技术研究［D］.成都：电子科技大学，2008.

［4］俞世荣，李渊渊.自适应跳频技术及其实现［J］.无线电工程，2001，31（1）：19-22.

［5］战大为，董俊，刘坤等.基于接收信号信噪比预测的自适应跳频信道质量评估［J］.舰船电子工程2008（4）：76-79.

闫虎林【通讯作者】，中国人民解放军68046部队助理工程师。

罗斌，中国人民解放军68046部队二级军士长。

陆军荣，中国人民解放军68046部队工程师。