无线电发射设备频谱异常检测与干扰定位研究

孔瑞

摘要：文章首先介绍了研究的背景和动机，强调了频谱异常检测与干扰定位的重要性。然后对频谱异常检测进行了定义、分类和分析其常见原因，同时阐述了干扰定位的概念和技术。在此基础上，提出了频谱异常检测方法，包括统计分析和机器学习方法，明确了设计频谱异常检测系统的关键要点。最后探讨了干扰定位技术，包括基于信号特性和网络拓扑的方法，以及相关硬件设备和数据处理问题。

关键词：无线电频谱；异常检测；干扰定位

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.04.010

中图分类号：TN 98          文献标志码：A            文章编码：1672-7274（2024）04-00-03

Research on Spectrum Anomaly Detection and Interference Localization of Radio Transmission Equipment

KONG Rui

（Jinan Radio Monitoring Station， Jinan 250000， China）

Abstract： This article first introduces the background and motivation of the research， emphasizing the importance of spectrum anomaly detection and interference localization. Then， the definition， classification， and analysis of common causes of spectrum anomaly detection were defined， and the concept and technology of interference localization were elaborated. On this basis， a spectrum anomaly detection method was proposed， including statistical analysis and machine learning methods， clarifying the key points of designing a spectrum anomaly detection system. Finally， interference localization techniques were discussed， including methods based on signal characteristics and network topology， as well as related hardware equipment and data processing issues.

Keywords： radio spectrum; abnormal detection; interference localization

1   研究背景

隨着无线通信技术的迅猛发展，对无线电频谱的利用变得更加频繁，然而频谱资源却是有限的。这导致了频谱拥塞和干扰问题日益严重，给无线通信系统的性能带来了巨大挑战。为了改变这种情况，需要加强频谱异常检测与干扰定位。频谱异常检测作为一种重要的检测手段，旨在识别无线电频谱中的异常行为，如非法信号、无线电干扰和恶意干扰等。这些异常行为可能严重影响正常通信，因此及时检测和定位它们是维护通信网络可用性和安全性的关键。

2   无线电频谱异常检测

2.1 频谱异常的定义与分类

频谱异常是指在无线电频谱中出现的与正常通信信号不符、可能干扰正常通信的信号或行为。常见的频谱异常包括非法信号、无线电干扰和恶意干扰。非法信号是未经授权或未持牌的通信设备发出的信号，可能危及通信网络的安全性和可靠性。无线电干扰指来自其他设备或环境的电磁信号，可能对正常通信产生不良影响，这种干扰可能是故意的也可能是无意的[1]。而恶意干扰则是指有意对通信设备或网络进行干扰的行为，包括恶意干扰、电磁攻击和电子战等。

2.2 常见频谱异常的原因

频谱异常的发生原因多种多样，常见的包括技术问题、非法设备、环境因素和恶意活动。技术问题可能由硬件故障、天线问题、信号波形畸变等引起，导致信号发射异常或频谱出现异常。非法设备也是频谱异常的一个主要原因，未经授权或不符合规定的非法电台、无线电发射器或基站会造成频谱污染和干扰。此外，环境因素如电磁干扰、气象条件等也可能导致频谱异常。最后，一些恶意活动，如有意制造干扰、破坏或攻击通信设备，也会引发频谱异常。

2.3 频谱异常检测的方法和技术

2.3.1 基于统计分析的方法

基于统计分析的方法是频谱异常检测中常见的方法之一。它利用频谱数据的统计特征来识别异常行为。目前，常见的技术包括阈值检测、统计模型和波形分析三种方法。阈值检测方法通过将频谱数据与预设的阈值进行比较，超过阈值的数据可判定为异常，这种方法简单直观，适用于检测明显的异常事件，但对于复杂的异常信号往往反应不够灵敏；统计模型方法是指基于正常频谱数据的统计模型，将实际监测数据与模型进行比较，检测是否存在异常，常用的模型包括高斯模型和混合模型，当检测数据与模型存在较大差异时，可判定为异常；波形分析方法通过分析频谱波形的特征，如形状、频率成分和时域特征等，来检测信号是否异常，这种方法对于非常规的异常信号有一定的适用性[2]。

2.3.2 基于机器学习的方法

随着信息技术的进步，基于机器学习的频谱异常检测方法逐渐兴起。这种方法利用机器学习算法自动学习和识别频谱中的异常行为，具有高灵敏性和准确性。目前，常见的基于机器学习的技术包括支持向量机、随机森林和深度学习。支持向量机是一种监督学习算法，可用于分类和异常检测。在频谱异常检测中，通过训练样本来构建模型，并用于识别异常信号。随机森林是一种集成学习算法，可处理大量数据和高维特征。它可以通过构建多个决策树来识别异常信号。另外，深度学习技术如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在频谱异常检测中也得到广泛应用。这些方法能够自动提取频谱数据的特征，从而提高检测效率。

2.4 频谱异常检测系统的设计要点

2.4.1 数据采集与预处理

数据采集与预处理是频谱异常检测过程中的关键步骤，它们会直接影响到后续检测的准确性和可靠性。因此，在进行数据采集与预处理时，需要确定数据的来源。目前，常见的数据源包括无线电频谱监测设备、传感器网络、卫星数据和现有通信设备四种。同时在确定完数据源后，应对采样率和频谱分辨率进行相应的分析。在这过程中，如果选择过低的采样率或分辨率可能会导致信息丢失，从而影响检测效果。此外，做好数据预处理也是至关重要的，技术人员应筛选数据，去除数据中一些无用数据，从而使数据更容易进行分析。

2.4.2 特征提取与选择

在频谱异常检测过程中，特征提取与选择也是至关重要的，它会对检测算法的性能和效率产生影响。技术人员在进行特征提取与选择时，需要考虑频譜的频率、功率、时域、频域和统计等几个方面特征，根据具体的应用场景和问题，选择合适的特征进行提取，确保这些特征能够有效地表征频谱数据的特性。目前，常见的特征选择方法有相关性分析、方差分析、互信息和递归特征消除四种。

2.4.3 模型训练与验证

作为频谱异常检测过程中的关键环节，模型训练与验证能够保证模型更准确地识别异常信号。因此，在进行模型训练与验证时，需要选择合适的算法。当下常见的算法包括支持向量机（SVM）、随机森林、深度学习等，其中SVM是一种监督学习算法，可以用于二分类问题，适用于线性和非线性分类任务；随机森林则是一种集成学习算法，适用于分类和回归问题，具有较好的鲁棒性和泛化能力；深度学习技术如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在执行复杂频谱异常检测任务中具有出色的表现。技术人员需要根据每种算法特点，选择合适的算法进行训练。同时做好数据集划分也是非常关键的，在进行数据集划分时，技术人员应合理设定训练集、验证集、测试集。然后使用划分好的训练集来训练选定的模型。在完成模型训练后，还应进行模型验证，技术人员应根据具体的任务和目标选择合适的性能指标，如准确率、召回率、F1得分和ROC曲线和AUC等[3]。

2.4.4 异常检测算法评估与性能指标

在频谱异常检测过程中，评估算法性能和选择合适的性能指标也是至关重要的。技术人员需要根据不同的应用场景，选择合适的性能指标，同时也需要考虑假阳性和假阴性的问题。所谓假阳性是指被错误地分类为异常的正常样本，而假阴性是指被错误地分类为正常的异常样本。在实践过程中，通过调整算法的阈值，可以有效控制误报和漏报的情况。最后应使用交叉验证技术来评估算法的性能，确保模型在不同数据集上有泛化能力。

3   干扰定位技术

3.1 基于信号特性的干扰定位方法

3.1.1 信号TDOA（到达时间差）定位

TDOA定位是利用信号在多个接收器之间的到达时间差来确定干扰源位置的一种方法。当干扰信号被多个接收器接收时，由于信号传播速度相同，到达时间差可以用来计算干扰源到各接收器的距离，从而确定干扰源的位置。在对干扰信号进行定位时，需要利用多个接收器来同时接收干扰信号，并记录下信号的到达时间点，然后根据到达时间差，计算出干扰源到每个接收器的距离差。在这过程中可以利用三角测量或多边定位算法，根据距离差进一步确定干扰源的位置。相较于其他定位方法，TDOA定位不依赖于信号的功率信息，因此对于弱信号也能够准确识别，并且这种方法还适用于各种信号类型，包括广播信号、无线电通信信号等。但这种方法也存在一定局限性，即需要至少三个或更多的接收器以进行定位，成本比较高。

3.1.2 信号AOA（到达角度）定位

AOA定位是利用信号到达接收器时的入射角度信息来确定干扰源位置的一种方法。当干扰信号被多个接收器接收时，通过测量信号入射的角度，可以计算干扰源的位置。在进行干扰源定位时，需要用多个接收器测量干扰信号的入射角度，并利用这些角度信息，借助三角法或其他定位算法来计算出干扰源的位置。跟TDOA（到达时间差）定位相比，AOA（到达角度）定位不受多径传播和非视距传播的影响，定位精度相对较高，而且适用于定位移动干扰源，如无人机或移动通信设备。但这种方法对于非直射信号，需要使用复杂的天线阵列来辅助定位。

3.2 基于网络拓扑的干扰定位方法

3.2.1 基于传感器网络的定位

基于传感器网络的干扰定位方法是通过在网络中布置多个传感器节点，然后利用传感器节点之间的相互通信和距离，来确定干扰源的位置。在具体干扰定位过程中，其工作原理是在通信网络范围内部署多个传感器节点，然后利用传感器节点进行通信，测量信号的传播时间、距离和信号强度等信息，最后利用多边定位或三角测量等算法，计算出干扰源的位置。这种定位方法适用于复杂的室内和室外环境，包括城市、森林等区域，而且不受干扰信号属性影响，适用于定位各种类型的干扰源。但这种方法需要使用大量的传感器节点来覆盖广泛的区域，因此成本比较高，同时传感器节点之间的通信和定位算法也会消耗能量，需要进行有效的能耗管理。

3.2.2 基于卫星定位系统的定位

基于卫星定位系统的干扰定位方法是利用全球定位系统（GPS）或其他卫星定位系统提供的位置信息，来确定干扰源的位置。其工作原理是利用接收设备（如GPS接收器）来收集干扰信号的位置信息，然后通过三角测量或多边定位等算法，确定干扰源的位置。跟其他定位方法相比，這种方法主要依靠现有的卫星定位系统，因此无需额外部署传感器节点，成本相对较低，同时定位精度也比较高，特别是在空旷的地区。但这种方法也存在一定局限性，即在室内或城市高楼区域，可能会受到多径传播和信号阻塞的影响，导致定位不准确。

3.3 干扰定位系统的设计与部署

3.3.1 硬件设备和传感器选择

在设计与部署干扰定位系统之前，需要根据应用场景和需求选择合适的传感器类型，例如在开放空旷的环境，需要选择GPS接收器来对干扰信号进行定位。而在对多信号类型的干扰信号进行定位时，需要使用无线信号接收器。在这过程中，如果使用天线阵列进行干扰定位，还需要选择合适数量和布置的天线。最后，在对移动干扰源进行定位时，需要使用加速度计、陀螺仪传感器来定位干扰信号的运动和姿态信息。需要注意的是，在进行硬件部署时，应确保传感器节点的部署位置能够覆盖目标区域，并且不会出现信号传播受干扰的情况[4]。

3.3.2 数据传输和处理

数据传输和处理作为频谱异常检测过程中重要环节，主要是将传感器接收到的数据信息传输到中央处理单元，然后由中央处理单元进行数据信息分析与处理。在数据传输过程中，需要选择合适的通信方式，确保传感器能够将数据传输到中央处理单元。目前，常见的通信方式有有线通信和无线通信两种，其中有线通信包括Ethernet、光纤等，适用于固定位置的传感器节点。而无线通信则涵盖Wi-Fi、蓝牙、LoRa、NB-IoT等无线通信技术，适用于移动传感器节点和难以布线的环境。对于这两种通信方式，技术人员可以根据实际情况进行合理选择。

4   结束语

无线电频谱异常检测与干扰定位的研究旨在有效识别和定位无线通信系统中的干扰源，以提高通信网络的平稳性和可靠性。研究发现，导致频谱异常的原因多种多样，包括自然干扰、人为干扰和恶意干扰等。在定位干扰源时，可以采用统计分析和机器学习等方法对数据进行采集和预处理。然后利用干扰定位技术确定干扰源的位置。为提高检测和定位准确性，需要设计和部署良好的干扰定位系统，并对定位算法进行优化。

参考文献

[1] 李玲．无线电干扰信号网络化监测与定位技术应用分析[J]．数字通信世界，2022（8）：111-113.

[2] 刘志勇．信号识别在无线电频谱监测中的运用探讨[J]．电子技术与软件工程，2022（8）：124-127.

[3] 徐达，徐湘莹，王世祺．频谱感知技术在无线电中运用的探讨[J]．中国信息化，2021（11）：56-57.

[4] 么亮．基于实时频谱分析的铁路无线干扰监测技术研究[J]．铁道通信信号，2021（3）：45-51.