武器系统控制中的高可靠抗干扰信息传输研究

苏飞 高军军 唐桂华 赵君

未来基于信息系统的体系作战强调网络信息体系,各个作战节点高度协同、信息共享,对远程控制系统和武器平台的一体化水平要求非常高,使得远程控制系统建设成为武器信息系统建设的重要组成部分[1].目前,武器系统中的远程控制[2−4]主要采用有线的方式完成信息的传输,以确保信息传输的可靠性和安全性.随着武器系统“迅即行动、随机作战、随时能战”的作战使命要求越来越强烈,有线体制带来的弊端日益突出.有线体制固有的展开撤收耗时、单兵负重大、保障条件高等缺点,已大幅影响武器系统方便使用与快速维修、影响武器系统快速反应作战、影响武器系统信息化水平,最终限制武器系统的生存、隐蔽和战斗能力[5].迅猛发展的无线互联技术对世界的发展带来了极为深刻的影响.将无线体制应用于武器系统中必然会创新性地改变武器平台的集成方式和使用方式.在武器系统的远程控制过程中,采用无线的方式进行信息的传输可以使得武器系统的使用更加便捷化、人性化,对于提高武器系统[6]的机动作战能力和协同作战能力有相当的促进作用,是网络信息体系[7]下武器系统信息化发展的重要趋势.然而,无线通信功率受限和带宽受限,路径损耗、阴影衰落和多径延时使得无线信道异常复杂[8−10],加之战场环境变化以及敌方针对性电磁干扰带来的难以预测的影响,导致无线通信无法满足网络信息体系下武器系统高可靠、抗干扰[11]、低截获的实战要求.因此,针对武器系统控制中的无线远程控制这一特殊应用场景,提出了一种以“认知融合的级联型干扰抑制技术”、“高可靠信道编译码技术[12−15]”和“基于子带调度正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)的高效传输技术”为主的高可靠、抗干扰、低截获无线信息传输方案.

1 无线远程控制系统总体设计

1.1 主要研究内容

针对武器系统控制中的无线远程控制这一特殊需求,提出的主要研究内容如图1所示.

图1 无线远控系统总体技术框图

1.2 高可靠抗干扰设计

无线远程控制系统面临的外界环境主要包括:

1)地面障碍物的反射和散射;

2)我方军用、民用通信设施引入的非有意干扰;

3)强敌机载式或投掷式针对性电磁干扰.

为了提高无线远程控制系统的抗干扰能力、保证其高可靠性,提出了如图2所示的技术路线,其中还标出了各个技术模块所能够实现的高可靠、抗干扰及低截获效果.

下面将详细阐述其中的关键技术解决途径,并给出相应的仿真结果及理论分析.

2 认知融合的级联型干扰抑制技术

图2 高可靠抗干扰技术方案

提出认知融合的级联型干扰抑制技术,如图3所示.通过认知干扰检测,获得干扰源定位信息、干扰信号类型以及信号强度、到达时间、干扰信道等干扰信号参数,融合认知干扰检测的结果,将空时联合自适应调零作为前级干扰抑制技术,基于信干比的迭代干扰消除作为后级干扰抑制技术.

图3 认知融合的级联型干扰抑制技术

2.1 空时联合自适应调零技术

自适应调零技术是在阵列天线和阵列信号处理基础上发展起来的一项技术.实际的干扰环境中,不同方向的干扰可能同时包含宽带干扰和窄带干扰信号.传统的自适应调零技术只能从空域对抗M-1个宽带干扰,而空时联合自适应调零技术通过引入时间自由度,可以抑制额外的窄带干扰.接收机利用窄带干扰的信号相关性,通过时域滤波设计滤除窄带干扰.空时联合自适应调零技术是从空、时两个维度进行联合处理,从而可以抑制大于阵元个数M的干扰信号.抑制干扰的数量和效果与滤波器的设计优化有关.认知干扰检测所获得的干扰信号相关信息,用于约束和优化联合处理则可以获得更好的系统性能.提出基于认知检测的空时联合自适应调零技术,如图4所示,通过天线阵元、认知干扰检测获得空域、时域和干扰信息的联合约束,自适应计算和调整波束合成的权重.

图4 基于认知检测的空时联合自适应调零技术

相比于传统的自适应调零,上述提出的干扰抑制技术能够增加两个优点:

1)基于认知干扰检测,获得干扰源定位、干扰类型以及干扰信号参数等关键信息,从而约束和优化调零权值计算,获得最优的干扰抑制性能.其中,基于多点认知获知的干扰信息,优先抑制强干扰信号和敏感干扰信号.首先,从干扰信号功率上看,强干扰是重点需要抑制的干扰;其次,从信号类型上看,不同类型干扰信号的干扰原理不同,实际的抗干扰接收机很难做到对抗所有类型的干扰信号,因此,对接收机干扰效果明显的敏感干扰信号是另一种需要优先抑制的干扰.因此,上述提出的自适应调零能够融合认知的结果,有选择性地抑制干扰.

2)理论上讲,空时处理由于自由度的增加,如接收天线阵元个数为M,可以产生大于阵元M个的零陷,为抑制大于等于阵元M个干扰提供了可能.它抑制干扰的效果和数量随时域滤波器阶数的增加而改善.

定义天线阵接收到的信号为其中,s(t)表示空间有用信号矢量,A表示有用信号的导向矢量.ji(t)、ai分别表示第i个干扰和其相应的导向矢量,n(t)表示噪声,P为干扰个数.

天线阵列t时刻输出信号为

其中,{wml}为天线加权系数,M为天线阵元个数,L为时间延迟单元数.定义自相关矩阵R=E(xxH),以及权重设计准则Wopt=argminWHRW,可以得到

其中,Ω ={Ωs⊗Ωt|Ψ}表示基于认知干扰检测 Ψ的空时二维导向矢量, Ωs=[1,e−jφ2,···,e−jφM]T为空间方向矢量,φm与干扰导向矢量相关;Ωt=[1,e−jw∆T,···,e−jw(N−1)∆T]T为时间方向矢量,代表信号时延,N为滤波器阶数.根据认知的结果,不同时刻、位置的干扰信号强度不同,根据强干扰和敏感干扰的方向,设置表示干扰信号来波方向的空间向量以及表示信号到达时间的时间向量,达到所需的抑制效果.其中,滤波器阶数N影响着空时处理消除干扰的性能.

空时联合自适应调零技术可以抑制3个方向的干扰,如图5所示,节点a拟采用Y型天线的天线阵列,通过认知干扰检测和估计,接收机预估干扰源位置和强度等参数,并通过自适应调整权重来调节波束抑制方向.实际中3个强干扰方向的抑制已经足够抑制获得理想的抗干扰性能,残留的干扰信号和弱干扰信号可以通过干扰消除技术和干扰对抗技术进行二级抑制.

接收机误码率是最终检测抗干扰算法以及自适应调零天线性能的手段.图6仿真了当接入节点信号的SNR为–23dB,干扰信号为宽带干扰信号时接收机的误码率性能.

从图6中可看出,当采用基于干扰检测的空时联合自适应调零算法时,干扰信号比通信信号强67dB以下时,接收机的误码率都小于10−4,说明空时算法保护信号的效果很好.当干信比大于65dB,随着干信比的提高,误码率逐渐变大,这说明,干扰信号的强度超过了空时处理的动态范围,导致接收机性能急剧下降.而相比之下传统的空域自适应调零技术只能使接收端抗干扰的能力达到55dB,在抗干扰以及保护通信信号的能力方面相对弱些.上图的结果只针对自适应调零模块而言,描述了10−4量级误码率性能时的抗干扰能力.对于实际的无线远控系统,考虑到实际信道的影响以及系统所采用高可靠编译码的性能,在整个系统10−8量级误码率的情况下,自适应调零模块拟实现每个方向的对抗干扰能力为25dB(即接收到的干扰比通信信号强25dB).

图5 三方向干扰抑制

图6 BER随干信比(J/S)变化曲线

2.2 基于信干比的迭代干扰消除技术

在前级的自适应调零后,输出信号仍存在部分的残余干扰,采用基于信干比的干扰消除技术对残留干扰进行二次抑制.此处提出的干扰消除技术是基于认知检测、结合时频多点平均的加权接收和串行干扰消除的迭代干扰消除技术,整体框图如图7所示.通过基于导频的信号估计获得信道信息,由加权接收进行初次残留干扰信号消除,之后进行基于认知干扰检测的串行干扰消除,反馈调整合并权值,迭代优化达到最优的消除性能.

图7 基于信干比的迭代干扰消除技术

以最大信干噪比准则为标准,第k个子载波个OFDM符号的接收信号表示为:其中˜M表示残留干扰信号的个数,s0(k,l)为期望的接收信号.H˜m(k,l)为信道响应,包括信号接收信道和干扰信号信道,n(k,l)为噪声向量.信号协方差矩阵RS和干扰加噪声协方差矩阵R˜m+n分别为:

此处提出的干扰消除算法是基于信干比进行设计,其目的是使系统的输出信干噪比最大,即:

式中:w为权值,表示选择最优的w使得[·]中的函数最大.

根据《膝关节功能评价标准》[3]中的相关内容对两组的康复效果进行评估：（1）优：，关节活动度超过100°。（2）良：关节活动度为81°～100°。（3）中：关节活动度为51°～80°。（4）差：关节活动度小于50°。

这时得到最优权值向量矩阵为:

权值向量的精度依赖于信道估计的精度和协方差矩阵的精度.因此对估计的准确性会对干扰抑制合并的性能产生很大的影响.为了获得精确的协方差矩阵,协方差矩阵需要利用同一资源块的采样值和高相关的相同信道矩阵的平均化.采用减去导频信号估计的干扰与噪声来计算其协方差矩阵,即y(k,l)−H0(k,l)sp(k,l),sp(k,l)为导频信号.为了获得更精确的统计性能,两种方法都要进行时域和频域上的多点平均,时频多点平均后协方差矩阵估计为:

根据干扰检测情况和信令交互自适应调整所要平均的OFDM符号数目Nt和相邻子载波数目Nf,从而获得最优的权重向量矩阵.在最初阶段,无法利用先验信息.接收信号通过一系列初始的合并权值处理,只能基于导频估计干扰协方差,利用干扰抑制合并技术计算出合并的权值.结合干扰检测获得干扰信道的估计和干扰参数,输出经过符号检测机而获得最强信号的估计(可能是干扰或期望信号),然后从接收信号中减去估计信号来构造一个处理后的接收信号.干扰抑制合并的权值基于处理后的接收信号进行重新计算.随后,处理后的接收信号供应给干扰抑制合并接收机来更新合并权值,然后将输出传递给符号检测器来获得信号强度第2位的信号.按照上面方式迭代进行直至接收信号有效或者达到最大迭代次数.在该方法中,假设期望信号的软信息被传送来进行译码.

在第x次迭代,已更新的对

的无偏估计可以表示为:

单干扰源存在情况下,系统的误帧率仿真曲线如图8所示.可以看出,在干扰较强的存在下,采用干扰消除的性能明显优于不采用干扰消除的最大比合并(MRC).所提的迭代干扰消除技术的性能要好于基于MMSE的干扰抑制合并(MMSE-IRC)和基于信干比的干扰抑制合并(MSINR-IRC).采用所提的迭代干扰消除技术,在前级经过空时自适应调零技术抑制之后,对残留的干扰信号进行二次抑制,有望进一步提升信干比5dB以上.

3 高可靠信道编译码技术

高可靠信息传输无论对于业务信道还是控制信道都是非常重要的,采用高可靠的信道编译码技术来保证信号的可靠传输.下面分别针对业务信道和控制信道说明信道编译码的改进方案.

3.1 业务信道高可靠信道编译码技术

传统的Turbo码存在明显的错误平台问题.对于1000以内的码长,错误平台一般出现在10−6左右,对于1000至6000的码长,错误平台一般出现在10−7左右,很难满足无线远控系统10−8误码率要求.为了降低错误平台,提高传输可靠性,提出将CRC的检错操作引入到Turbo译码过程当中,将二者有机结合起来,有效地降低错误平台.

图8 单干扰源的抗干扰性能

该技术的实现方案如图9所示.

图9 CRC辅助的Turbo码译码流程图

这种技术方案要求Turbo译码器不能只输出具有最大可靠度的序列作为判决序列,而要求Turbo译码器必须生成几个具有较高可靠度的序列集合作为备选.可以采用软输出SOVA译码算法或序列译码算法作为分量码译码算法,产生备选数据序列.将这些备选数据序列按照可靠度大小依次排序,先对可靠度最高的符号序列进行CRC校验,若校验未通过,则把该序列保存下来,并从有序集合中取下一个序列,再次进行CRC校验,若校验不通过则丢弃.重复上述操作直至CRC校验通过或集合中无候选序列为止.如果CRC校验通过则把通过校验的输出作为最终的输出,如果所有序列都无法通过CRC校验,则仍将具有最高可靠度的序列作为输出.

采用这种算法对于Turbo码错误平台的改善效果如图10所示.从图中可以发现,基于CRC校验辅助的自检错高可靠信道编译码技术将Turbo码的错误平层降低到10−8以下,提高了传输可靠性.

图10 有无CRC辅助的Turbo译码性能比较

3.2 控制信道高可靠信道编译码技术

高可靠传输无论对于业务信道还是控制信道都是非常重要的.对控制信道,由于无法采用干扰躲避措施,需要对抗窄带和宽带干扰,必然需要采用扩频的方式.如果把宽带干扰看作白噪声,直接序列扩频本身并不能提高信息传输的功率效率,即:扩频前后以Eb/(N0+I0)为横坐标的误码率性能曲线保持不变,这里的N0为白噪声的功率谱密度,I0为宽带干扰的功率谱密度.如果通过信号设计使得带宽扩展部分形成信号空间上的冗余,则能够获得附加的编码增益,能够同时获得扩频增益和附加编码增益的信号形式是低码率信道编码.

Turbo哈达玛码是一种极低码率信道编码,它既具有Turbo码通过迭代译码逼近准最大似然译码的特性,也具有哈达玛码可以利用快速哈达玛变换简化计算复杂度的优点,通过构造Turbo哈达玛编码,可以获得低于1/16的极低码率信道编码.Turbo哈达玛编码内包含了多个交织器,这些交织器的存在也可以进一步提高控制信道信息的抗截获能力.

拟采用的Turbo哈达玛码参数如下:码率为1/16、码块长度640,迭代次数15次,其误码率性能曲线见图11,在Eb/N0为1.6dB左右误码率可达10−8以下,而同等码长的传统1/2 Turbo码则需要4dB才能获得类似性能,这种信道编译码方式在10−8误码率下可以获得约2.4dB的编码增益.

图11 Turbo哈达玛码误码率性能

4 基于子带OFDM的高效传输技术

在数据信道传输方案中,基于子带调度的OFDM与自适应调制是提高传输效率的关键.在传统的OFDM通信系统中,大部分采用子载波连续映射的方式,而且各个子载波之间一般采用同样的调制方式.

在武器系统无线远程控制的应用场景中,可能存在窄带干扰、梳状干扰和多径传播效应,这些因素的存在会造成传输带宽内不同频率分量的信道条件严重不平衡.应当对这种不平衡性进行实时测量,通过子载波调度和自适应调制技术获得更高的传输效率和抗干扰能力.但是,对于每个子载波分别进行信干噪比评估、调度和自适应调制,对干扰测量、调度和自适应调制和控制信道开销等3个方面都带来了过高要求,不易实现.

在很多情况下,干扰相对于100M带宽是窄带的,它们相对于OFDM的子载波而言可能是宽带的,相邻的子载波所受到的干扰具有很强的相关性,因此,可以将它们组合成子带进行调度和自适应调制.这样做虽然牺牲了调度和自适应的灵活性,但是能够降低控制开销,降低对控制信道传输速率的要求.

图12给出了子带OFDM技术的基本实现框架.

根据所测得的干扰情况对每个子带的信干噪比进行分析,实现自适应调制.干扰电平大于某一门限时,相应的子带不承载调制符号;信干噪比能够支持一定速率的传输,但是仍然较低时,采用QPSK调制方式进行传输;信干噪比较高时,则选用16QAM调制方式,信干噪比在20dB以上时,则选择64QAM调制方式,从而最大化传输效率.

为了能够对当前通信子带的质量进行有效地评估,需要将干扰统一地建模成高斯随机变量,从而能够分析各个子带的等效信干噪比,根据等效信干噪比的大小选择最好的调制方式.

图12 子带OFDM实现框架图

系统支持的最高调制方式为64QAM调制,与1/2Turbo编码相结合,最高频谱效率可达到3bps/Hz.当系统遭受多个强窄带干扰时,即使有多达一半的子带受到干扰,仍可以获得超过100Mbps的传输速率.而在系统受到宽带干扰时,由于干扰源距离接收机有一定的距离,干扰功率谱密度低于信号功率谱密度,此时至少可以在几乎所有子带上以QPSK方式进行传输,结合1/2Turbo码可以获得约1bps/Hz的传输效率,在100MHz带宽内的传输速率约为100Mbps,满足系统要求.

子带OFDM可以与跳频技术[16]相结合获得更高的抗截获能力.子带OFDM以子带为单元进行调度和自适应调制,跳频也以子带间隔为单位改变业务信道传输的中心频率,两者统一起来,为干扰测量带来便利.以子带间隔为单位的跳频与传统的以信道带宽为单位的跳频相比,在同样的可用带宽范围内能获得更多的跳频点,可以大幅度提高抗截获能力.

5 结论

在武器系统无线远程控制过程中采用高可靠、抗干扰的信息传输技术,对于其提高信息化作战水平具有重要意义.针对上述特殊应用场景,提出了以干扰抑制技术、高可靠信道编译码技术及高效的调制技术为主的无线信息传输方案.仿真及理论分析表明,无线通信系统的误码率可显著降低,同时干扰抑制能力大幅提高,能够满足系统的高可靠和抗干扰要求.