军用认知无线电与军用频谱认知无线电技术

发布时间:2020-03-27 22:09:09

  摘    要: 本文将对军用认知无线通信系统中的关键技术进行探究, 以期为其在军事中应用、推广和深化提供参考。

  关键词: 军用; 认知无线通信系统; 关键技术;

  Abstract: This paper will explore the key technologies in the military cognitive wireless communication system, in order to provide reference for its application, promotion and deepening in the military.

  Keyword: military; Cognitive wireless communication system; The key technology;

  1 、军用认知无线通信系统概述

  在军用无线通信系统中, 引入军用认知无线电网络不仅能够为军用无线通信设备选择合适的工作频段和带宽, 而且能够提供更加合理的调制和编码方式, 来适应复杂战场环境对无线网络的需求。而且, 在我国的军用认知无线电系统使用已经能够允许各终端及主站进行频率切换了, 所以军用认知无线电系统能够满足军用的站场认知能力和参数重配置能力。

  1.1、 战场认知能力

  在复杂军队环境中, 战队认知能力主要包括战场的频谱感知、分析以及判决。不仅需要快速、及时地对战场的电磁环境参数进行感知和分析, 而且要着重感知频谱空洞信息和干扰情况, 以此保证地信道的迅速确认。

  1.2 、参数重配置能力

  由于战场无线环境需要进行动态编程, 所以在军用认知无线电系统中需要具备一定的参数重配置能力, 使其能够完成在不同无线传输设备间的数据信息传送和接收。此处所说的需要重构的参数主要有工作频段、调制方式, 以及发射功率和通信协议等。随着军用无线电系统的发展和优化, 在其应用中已经能够完成对整个战场频谱信息的感知, 并且能够及时对相关信息作出重配置调整。这与传统固定频谱分配方案相比, 军用认知无线电技术的应用一方面能够提高组网的性能, 另一方面还能够对整个通信系统的电磁兼容能力进行优化。

  2 、认知无线电关键技术

  2.1、 匹配滤波器的检测

  在滤波器的选择和使用中, 线性滤波器表现最好的是匹配滤波器, 其不仅输出信噪比很大, 而且其在信号检测中发挥着重要作用, 对于匹配滤波器的检测是相干检测中的重要部分。通过理论和实践经验发现, 在进行系统信号判断的过程中, 匹配滤波器发挥着重要作用, 其能够在最佳的时机输出最大信噪比, 能够在很大程度上提高信号检测的准确性。此外, 从SNR的输出情况来看, 匹配滤波器是SNR输出最大的滤波器, 这就使其具备了巨大的信号检测优势, 保证了信号检测的准确性和快速性。
 


 

  当然, 在使用过程中也发现匹配滤波器存在着一定的缺陷。一方面, 它过分依赖授权用户的先验信息, 一旦授权用户提供了错误的先验信息就将严重降低检验结果的准确性和可靠性。另一方面, 匹配滤波器的使用限制也很多, 尤其是在对不同类型的授权用户的检测过程中, 需要和多样、特殊的接收器进行匹配, 这就极大的限制了滤波器的操作性, 使其难以进行推广, 更谈不上进一步的使用和优化了。

  2.2、 能量的检测

  如果缺少发端信息, 能量检测就成为一种很好的检测方法, 不过其始终和匹配滤波器检测存在一定的差距。能量检测属于非相关检测, 其和匹配滤波器检测相比较, 相关的研究更加完善。在能量检测过程中, 如果接收器不能获取足够的来自主用户信号, 能量检测就能够发挥其优势。首先, 带通滤波器会接受来自接收机的信号, 然后对接收到的数据进行分析和处理, 将滤波器输出信号的平方值出来, 然后结合观察时间数据, 计算出积分。其次, 将得到的积分值与预订阀值进行对比, 根据对比结果来判断系统中的信号存在情况。

  不过, 使用能量检测方法的过程中还发现频谱感测的阈值难以确定, 这主要是噪声功率决定的。在系统的实际运行过程中, 噪声的功率会受到多种因素的影响, 所以噪声的功率会不断变化。所以, 检测过程中如果设置了过高的门限, 就会导致部分授权用户的信息遗漏, 难以保证授权用户的系统安全性和稳定性。相反的, 如果设置了过低的门限值, 就会影响频谱的利用率, 难以提升检测的效率和效益。在识别信号方面, 能量检测器也存在一定的弊端, 其起的作用仅仅能够判断是否存在信号, 却难以识别信号, 所以如果有未知信号的影响, 就会影响判断结果的准确性。

  2.3、 循环平稳的检测

  在信噪比较低的情况下, 能量监测器的使用效果将会受到限制, 难以区分信号和噪声, 上述的两种方法都将失效, 这就需要使用循环平稳检测。在大多数的无线通信应用中, 基本信号都是由人工周期性信号调制的, 使其具有了循环平稳的特点。因此, 要进行信号的检测和估计参数, 完全可以借助计算信号的循环谱密度来完成。首先计算功率谱密度计算, 这主要通过对基带信号的N点FFT变换完成。然后, 完成特征值和扩频信号的检测。

  当然, 由于检测方法限制, 使得循环平稳的检测具有计算量大和检测时间的确定。而且, 在很多时候循环平稳检测还会影响授权用户的通话。这主要是因为检测算法只是在一个认知用户中完成, 所以其覆盖范围广、路径多, 这就导致了单一的检测并不能够完成对用户实际系统使用情况的准确判断和对接收信号的准确判断, 使得检测结果出现偏差。不过, 合作检测方式能够很好的规避此类问题。

  3 、军用认知无线电与军用频谱认知无线电

  3.1、 军用认知无线电

  所谓军用认知无线电指的是一种在现代军事环境下, 通过无线电感知外部环境, 能够用于实地操作, 同时可以根据外部环境变化, 调整自身装置的无线电装备。而军用认知无线电则是认知无线电在现代军事领域上的使用。由于军事外部环境的易变性, 不稳定性, 复杂性, 这就要求认知无线电要具备强大的感知和调整功能。

  目前, 军用认知无线电的真正使用, 还面临着众多困难, 其中包括陆地, 海洋, 天空诸多异变环境的信息获取, 以及信息的综合处理, 同时对于获取的信息的特征的捕捉 (认知电台和网络信息的捕捉) 、信息特征的处理、关键特征信息处理运行模式。目前来看, 在短时间内, 军用认知无线电难以广泛应用的, 现阶段需要解决的, 最主要的问题是频谱认知问题。也就是我们通常所说的军用频谱认知无线电。军用频谱认知无线电是通过感知所处的电磁场环境, 并对接收到的信息进行加工处理, 通过外界信息的获取来调节自身频谱等, 实现对外界环境的适应。针对这种军用频谱认知无线电, 做出了以下两方面的研究。

  3.1.1、 频谱管理

  军用认知无线电需要实现通信与信息捕捉相结合, 这就要求军用认知无线电台既具备多个信息捕捉组块和多个通信组块。军用认知无线电电台, 同时也可以依据频谱信息中心对所接收到的信息进行处理, 进而调整自身频谱这样形成了较为集中的, 灵活变化的频谱管理模式。相较于旧系统, 均有认知无线电台的, 最关键的发展在于频谱管理。现在频谱管理, 就处于电台中, 可以随时监测, 控制, 避免了信息传输过程, 有可能带来的误差。只要满足动态的, 难以预测的军事环境。

  3.1.2、 抗干扰通信

  未来的战场, 是一个复杂多变的, 难以预测的, 局部战争, 抗干扰通信技术则是军事通信技术发展所要面临的一个难题。而军事认知无线电台能够满足其需求, 提高电台的抗干扰能力。可以根据频谱感知等寻求最合适的抗干扰通信模式, 比如:当敌方使用扫频式干扰, 我方可以使用, 更换通信频率, 来进行抗干扰。

  3.2 、军用频谱认知无线电需解决的问题

  军用频谱认知无线电由于其频谱管理模式较为灵活, 因此需要针对以下几个问题, 进行重点研究。如何在保证信息稳定传输的前提下, 建链。如何保持链路, 需要将信令信道与业务信道进行分开处理。如何在较短时间内感知电磁环境, 需要对电台周围的电磁环境进行快速扫描。如何捕捉电磁环境的关键特点, 需要针对捕捉信息进行, 总结分析。

  3.3 、军用频谱认知循环

  第一代军用认知无线电台一定程度上是军用频谱认知无线电台, 我们在对认知无线电电台我的信息捕捉循环模式进行研究的过程中, 探究出了需要对军用频谱认知无线电的认知模式进行研究。无线电频谱捕捉信息, 电磁环境的变化, 通过频谱的特征, 提取出重要的信息, 进而调整自身改变策略, 以适应外界环境的变化。在决策的过程当中还综合了频谱, 资源以及业务信息等, 进而在频谱决策库中找到最适合的方法。心情不错, 认知过程还包括了, 平埔本地认知和频谱网络认知。这些信息, 传递到频谱网络管理中心就可以实现对整个频谱, 网络的管理和决策。

  4 、结论

  军用认知无线电可以极大地提高战时频谱管理能力和通信网络的抗干扰能力, 而且还能够提高无线电系统的保密性和可靠性, 就在未来战争中起到重要作用。

  参考文献

  [1] 吴微露, 丁亚非.军用认知无线电通信系统关健技术研究[C].//Proceedings of International Conference of China Communication and Information Technology (ICCCIT2010) .2010.
  [2]李绍胜.军用认知无线通信系统中的关键技术研究[D].北京:北京邮电大学, 2011.
  [3]廖林冰.自适应无速率编码通信在军用无线网络中的应用研究[D].湖南:国防科学技术大学, 2015.

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