船载通信侦察系统距离估算研究

陈 旗，谢金辉

(海军工程大学，武汉 430033)



船载通信侦察系统距离估算研究

陈 旗，谢金辉

(海军工程大学，武汉 430033)

介绍了海上通信信号传播模型，选择以Longley-Rice传播模型为基础，采用实验数据拟合的方法得到模型参数，通过与实测数据进行比较，证明了该方法能够较好地反映海上通信信号传输的实际损耗。再根据该模型计算接收点场强，对船载通信侦察系统在不同距离上的侦察概率进行定量分析，进而估算系统的有效侦察距离。此方法结合了理论模型与实验数据，为估算系统有效侦察距离、对比不同系统性能优劣提供了新思路。

通信侦察；Longley-Rice模型；传播损耗；距离估算

0 引 言

船载通信对抗侦察系统的使用环境主要是海上或濒海地区，所接收信号的传播路径主要是通过空气传播的直达波和经过海面反射的反射波，海浪的起伏、发射/接收平台的摆动、路径上岛屿等障碍，都会对侦察效果产生影响。船载通信侦察系统的侦察效能可以从时间域、空间域和频率域3个方面进行衡量，其中，空间域主要指侦察距离、侦察范围等，而侦察距离直接决定着范围的大小，是衡量系统侦察效能的重要指标。本文以Longley-Rice传播损耗模型为基础，与传统的经验理论计算得到模型参数的做法不同，采用通过实验数据拟合求得参数的方法，得到传播预测模型。根据该模型计算接收点场强，再代入侦察效能评估概率模型，对船载通信侦察系统的有效侦察距离进行估算。

1 海上通信信号传播预测模型的选择

1.1 几种预测模型的比较与选择

通信信号传播损耗预测模型主要有自由空间模型、Okumura-Hata模型、Egli模型和Longley-Rice模型等[1]。其中，自由空间传播模型最为简单，但与实际的偏差也最为明显；Okumura-Hata和Egli模型属经验模型，即建立在大量数据分析的基础上，但它们没有将反映介质特征的介电常数和导电率纳入考虑，也没有涉及地形变化的影响，使模型适用性有限；从仿真数据与实测数据的对比来看，对于海上无线通信尤其是远距离通信，使用Longley-Rice模型预测比Okumura-Hata和Egli模型更为准确[2-3]。

表1 几种传播模型的适用性比较

1.2 Longley-Rice模型及其适用性

Longley-Rice模型是一种半经验半确定性预测模型，它以传播理论为基础，同时结合了数千组实测数据，损耗的计算基于不同传输距离和传播模式：在视距内以反射传播机制为主；在超视距情况下以衍射传播为主；对于更远的距离以散射传播为主；对于不规则地形，有分别适用于非球形但光滑地面和非常不规则地面的2种理论，以2种理论结果的加权描述地形变化[2]。

Longley-Rice模型给出了参考衰减值的计算公式及不同环境下相关修正因子的详细说明，公式中所包含的参数有不规则地形、频率、收发天线高度和表面折射率等以及介质的介电常数和导电率。该模型适用于0.02～ 40 GHz的频率范围，1～2 000 km的覆盖半径和0.5～3 000 m的收发天线高度。

船载通信侦察一般涵盖短波、超短波和微波的低频段范围，Longley-Rice模型可覆盖除部分短波频段外的全部范围。船上侦察天线高度一般为10 m左右，大型舰船为获得更好的侦察效果往往将侦察天线安装在高度大于20 m的桅杆顶端。另一方面，水面舰船通信侦察的对象主要是岸基、水面和中低空的固定、低速运动目标，故收发天线的高度也符合本模型的适用范围。尤其是模型中可通过介电常数和导电率反映海水介质特性、不规则地形参数反映海浪起伏及岛屿遮挡情况，使该传输损耗模型相比其他模型更适合海上信号传播的预测。

2 基于Longley-Rice模型和实测数据的传输损耗估算

2.1 实测实验及视距计算

在东海海面进行的一次信号测量实验中[4]，测试条件如下：信号频率900 MHz，岸基固定发射天线高200 m，增益18 dBi，水平波束宽65°，单极化，输出功率80 W。实验分2次进行，接收条件稍有区别：6～42 km时，接收天线高3 m；40～90 km时，接收天线高10 m。

在数据处理时，首先以1 km为间隔进行采样点平均，以消除因海浪颠簸带来的数据波动，实测各点接收电平Pd，见图1。根据天线理论，可计算出辐射源有效辐射功率Pe=66.29 dBm，沿线各点实际路径损耗Ld=Pe-Pd，如图2所示。

图1 测试距离与接收电平关系

图2 测试距离与传输损耗关系

视距的计算公式为:

(1)

假定侦察天线高度H1，对于实验中的辐射源目标，H2取200 m，则视距距离与接收天线架高的关系如图3所示。可见接收天线在3 m高时，视距范围约60 km；在10 m高时，视距范围约70 km。

图3 视距距离与侦察天线架高关系

2.2 传输损耗的估算

用Longley-Rice模型对传输损耗进行估算，有公式：

(2)

式中：PR为接收点功率；Pe为有效辐射功率；Acr为参考衰减值；Lfs为自由空间传输损耗；a为修正因子，一般取5 dB。

假设辐射源功率为PT，信号频率为f，发射天线增益为GT，接收天线增益为GR，信号辐射源与接收天线间距离为d，可通过下面3个公式计算传输损耗、接收功率：

Lfs=32.45+20lgf+20lgd

(3)

(4)

(5)

式中：d的单位为km;f的单位为MHz;Lcr为传输损耗。

Longley-Rice模型是基于不同传播范围对传输损耗进行建模的，在视距范围内时，以海面反射传播为主，采用双径模型估算，如下式：

(6)

超过视距范围，以衍射传播为主，对于不同类型的传输环境有不同的损耗估算方法，将结果加权即作为超视距衍射损耗：

(7)

对于更远的距离，以前向散射传播机制为主，参考损耗计算公式为：

(8)

式中：dls为光滑地面距离，在海上无遮挡情况下可视为视距；dx为衍射损耗和散射损耗相等时的距离；Ae、Aed、Aes分别为自由空间视距、衍射和散射时的传播损耗值；k1和k2为损耗系数；md和ms分别为衍射和散射损耗系数，对于各系数的计算有一套理论推导方法[5]。

本文为避免纯理论计算脱离实际，将采用已知损耗模型，利用实测数据反向拟合求解参数。

2.3 实测数据反向拟合法求参考衰减损耗

由公式(2)得参考衰减值：

(9)

由图3得侦收天线高3 m时视距范围约60 km，而第1组测量数据在50 km以内，故认为可以使用预测公式(6)。

首先在图1所示实测数据中，取视距范围内变化相对稳定区间的3点，如(10,56)、(25,69)、(40,79)，代入式(6)，经计算得参数Ae=5.718 6， k1=0.456 1，k2=-4.524 5，再利用软件进行非线性回归拟合，得到视距范围Acr的变化曲线,如图4所示。

图4 视距范围参考损耗值拟合曲线

同理，根据实测数据，得到在50 km以上至超视距条件下Acr的估算公式中，Aed=-69.808，md=1.150 1，经过反向拟合，得到Acr的变化曲线如图5所示。

图5 超视距范围参考损耗值拟合曲线

由于所参考资料中测试实验只进行到90 km，故衍射损耗和散射损耗相等的超远距离情况暂不讨论。

2.4 预测曲线与实测数据的比较

将经过拟合求得的ACR代回公式(2)中，得到接收点功率预测模型曲线PR=-35.963 5-0.456 1d-15.475 5lgd，与原始实测数据进行比较,如图6所示。

同理，得到50 km以上至超视距情况下的预测公式PR=39.563 1-1.150 1d-20lgd，与原始实测数据进行比较，得到图7。

从图6和图7可以看出，预测值曲线与实测数据曲线的衰减趋势基本一致。表2的对比中有2个点误差超过5 dB。

图6 视距范围预测曲线与实测数据比较

图7 超视距范围预测曲线与实测数据比较

距离(km)789101112131415161718实测(dBm)-61-57-56-56-56-56.5-57-60-62-62-57.5-64预测(dBm)-52.2-53.6-54.8-56.0-57.1-58.1-59.1-60.1-61.0-61.9-62.8-63.6距离(km)192021222324252627282930实测(dBm)-62.5-63-63-65-64-69-69-72-70-70.5-72-72.5预测(dBm)-64.4-65.2-66.0-66.8-67.5-68.3-69.0-69.7-70.4-71.1-71.8-72.5距离(km)313233343536373839404142实测(dBm)-70-69-70.5-71-72.5-74.5-75-78-79.5-79-81-78预测(dBm)-73.2-73.9-74.5-75.2-75.8-76.5-77.1-77.7-78.4-79.0-79.6-80.2

表3的对比中有9个点误差超过5 dB，2次实验中误差在5 dB以内的分别占94.5%和71.9%，考虑到海上测试环境复杂，可认为误差在允许范围以内。由此可得出该方法所得模型适合海上通信信号传输预测的结论，且距离较近时较为准确。

3 有效侦察概率的计算

通信过程中，由于传输环境的变化和各种干扰的存在，电磁波到达接收点后其场强是随机变化的，信号幅度的变化有多种形式，工程计算中一般采用瑞利分布。对通信的侦察效能评估指标为一种概率模型，即在某时刻，符合瑞利分布的电磁信号到达接收点的预期场强大于或等于接收机侦察所需最小场强的概率，其时间百分率为：

T=100e-0.693 15(ERmin/ER)2

(10)

式中:ERmin为侦察系统正常接收所需的最小场强；ER为信号经过到达接收点时的场强；T为ER≥ERmin的时间百分率。

表3 超视距范围预测电平与实测电平比较

侦察接收机所需最小信号场强主要由2个方面决定，分别是接收设备的内、外部噪声和由业务等级、工作体制、装备性能等决定的信噪比。其中，船载通信侦察天线的噪声场强有效值为：

En=Fa+10lgB-174

(11)

式中：B为侦察系统有效噪声带宽，单位Hz；Fa为有效噪声系数，单位dB，可通过查表进行估算[6]。

已知检测出目标信号所要求的信噪比和接收点的噪声场强有效值，接收机侦察所需的最小接收场强ERmin为：

(12)

另一方面，可由接收点的接收功率求得接收场强：

ER=PR+20lg(f)+77.2

(13)

将ER与ERmin代入侦察效能评估概率公式(10)，可算出某位置接收点预期场强大于等于系统接收所需最小场强的概率，即目标信号被船载通信侦察接收机截获的概率。

(14)

超视距条件下：

(15)

船载通信侦察系统在不同距离上对假定目标的侦察效能概率如图8所示。

图8 侦察效能概率

虽然因所依据实测数据限制曲线分为2段，但其整体趋势是相同的，即随着距离的增大,侦察概率在不断降低，且降低的速度越来越快。假定当侦察概率低于50%时，不能满足侦察效率的需求，则可得出结论：对于该假定目标,被评估系统的有效侦察 距离为133.3 km。对于不同船载通信侦察系统，可以各项参数确定已知的目标信号辐射源为参照，通过上述方法衡量侦察距离的远近。

4 结束语

本文以Longley-Rice传播模型为基础，采用通过实验数据拟合求出所需参数的方法，得到传播预测模型，并与实测数据进行比较，证明了模型的有效性。根据所得模型计算接收点场强，代入侦察效能概率模型，进而估算出船载通信侦察系统的有效侦察距离。此种方法结合了理论模型与实验数据，能较好地预测出通信信号的传输情况；对侦察系统的有效侦察距离进行估算、对不同距离上的侦察效能进行定量分析，有利于更好地了解并使用相关装备。

[1] 仪青帝.海域电磁波传播模型研究[D].海口：海南大学，2015.

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[6] 郭晋宏，李建涛.舰船超短波通信侦察系统侦察效能评估[J].通信技术，2009，42(9):117-120.

Research into Distance Estimation Method of Shipboard Communication Reconnaissance System

CHEN Qi,XIE Jin-hui

(Naval University of Engineering,Wuhan 430033,China)

This paper introduces the propagation models of communication signals on the sea,chooses the Longley-Rice propagation model as the base,and uses the method of experimental data fitting to obtain the model parameters,proves that the method can reflect the actual propagation loss of communication signals on the sea by comparing the model parameter with the measured data,then calculates the electric field intensity of receiving point according to the model,and analyzes the reconnaissance probability of shipboard communication reconnaissance system in different distances quantitatively,moreover estimates the effective reconnaissance distance.The method combines the theoretical model with experimental data,which provides new way to estimate the effective reconnaissance distance of the system and compare the performance of different systems.

communication reconnaissance;Longley-Rice model;propagation loss;distance estimation

2015-12-31

TN911.23

A

CN32-1413(2016)04-0029-05

10.16426/j.cnki.jcdzdk.2016.04.007