基于二分法的認(rèn)知終端抗干擾門限探測(cè)算法研究*

徐慶龍,高 瞻,項(xiàng)亞楠

(解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院,江蘇南京210007)

基于二分法的認(rèn)知終端抗干擾門限探測(cè)算法研究*

徐慶龍,高 瞻,項(xiàng)亞楠

(解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院,江蘇南京210007)

由于認(rèn)知無線電自身具有環(huán)境感知能力和學(xué)習(xí)重構(gòu)能力,該項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用給通信對(duì)抗提出了新的挑戰(zhàn)。面對(duì)具有認(rèn)知能力的終端,傳統(tǒng)的粗放式的干擾方式不僅造成干擾功率的浪費(fèi),同時(shí)容易使自身暴露在敵方的雷達(dá)掃描之下而被摧毀、打擊。因此,如何既能夠有效地干擾目標(biāo)認(rèn)知終端,同時(shí)也能夠較好的保全自己顯得尤為重要。文中提出了一種基于認(rèn)知終端抗干擾門限的靈巧干擾的觀點(diǎn),通過使用一種快速的查找算法獲得目標(biāo)認(rèn)知終端的抗干擾門限值,以此作為干擾機(jī)發(fā)射的干擾功率,從而實(shí)現(xiàn)靈巧干擾。

認(rèn)知無線電 通信對(duì)抗 靈巧干擾 快速查找算法

0 引 言

隨著無線通信業(yè)務(wù)的發(fā)展,對(duì)頻譜資源的需求越來越大。面對(duì)有限的頻譜資源以及對(duì)現(xiàn)有頻譜資源利用率不高的情況,認(rèn)知無線電由此產(chǎn)生。認(rèn)知無線電[1-3](Cognitive Radio,CR)的概念是由Joseph Mitola博士在1999年首次提出來的。認(rèn)知無線電技術(shù)是一種智能的頻譜共享技術(shù)[4-7],它依靠人工智能的支持,自動(dòng)感知[8]周圍頻域、時(shí)域和空域等多維空間上的頻譜環(huán)境,根據(jù)一定的學(xué)習(xí)和決策算法,實(shí)時(shí)自適應(yīng)地改變發(fā)射功率[9-10]、帶寬以及調(diào)制編碼方式等系統(tǒng)工作參數(shù),進(jìn)行動(dòng)態(tài)地檢測(cè)授權(quán)頻譜資源,并有效地利用空閑頻譜,機(jī)會(huì)接入[11-17],從而達(dá)到極大地提高頻譜利用率的目的。

除了以提高頻譜利用率為目的的民用領(lǐng)域研究外,越來越多的國(guó)家將認(rèn)知無線電和軍事通信相結(jié)合,研究基于頻譜感知的動(dòng)態(tài)頻譜抗干擾,以提高軍用無線通信的抗干擾能力。這種現(xiàn)狀給通信對(duì)抗提出了新的挑戰(zhàn)。文獻(xiàn)[18]通過對(duì)近幾場(chǎng)高技術(shù)局部戰(zhàn)爭(zhēng)中通信對(duì)抗的研究,著眼未來信息化戰(zhàn)場(chǎng)上通信對(duì)抗的新特點(diǎn),從通信對(duì)抗裝備、技術(shù)發(fā)展及通信對(duì)抗戰(zhàn)術(shù)的角度探索了通信對(duì)抗的發(fā)展趨勢(shì)。

從干擾角度來看,傳統(tǒng)的干擾方式大致可分為:窄帶瞄準(zhǔn)式干擾和寬帶瞄準(zhǔn)式干擾。這兩種干擾方式都屬于大功率的粗放式干擾,這種大功率的干擾方式在干擾敵方通信的同時(shí),往往也會(huì)干擾到己方的一些相鄰的通信頻段,除此以外,這種大功率粗放式的干擾方式還容易暴露自己,從而被敵方雷達(dá)捕獲。因此,如何既能夠達(dá)到干擾目標(biāo)認(rèn)知系統(tǒng)通信的目的,同時(shí)又能避免暴露自身是目前通信對(duì)抗領(lǐng)域研究的一個(gè)重點(diǎn)。文獻(xiàn)[19]提出了基于干擾溫度機(jī)制,用干擾溫度來表征非授權(quán)用戶在共享頻段內(nèi)對(duì)授權(quán)用戶接收機(jī)產(chǎn)生的干擾功率和授權(quán)接收機(jī)處的系統(tǒng)噪聲功率之和。其缺點(diǎn)是干擾控制比較復(fù)雜,在通信業(yè)務(wù)非常繁忙和近乎達(dá)到飽和狀態(tài)的工作頻段應(yīng)用機(jī)會(huì)很小。本文結(jié)合軍事通信對(duì)抗的應(yīng)用背景,在干擾溫度的基礎(chǔ)上提出了一種基于認(rèn)知終端抗干擾門限的靈巧干擾的觀點(diǎn),即只需要發(fā)射與目標(biāo)認(rèn)知系統(tǒng)所能忍受的最大干擾功率的門限相當(dāng)?shù)墓β示涂梢赃_(dá)到干擾認(rèn)知終端的效果,同時(shí)也避免了因釋放功率過大而造成干擾功率的浪費(fèi)和暴露自身的風(fēng)險(xiǎn)。如何才能快速準(zhǔn)確地探測(cè)到認(rèn)知終端的抗干擾門限值,是本論文研究的重點(diǎn)。

1 系統(tǒng)模型

假設(shè)通信系統(tǒng)場(chǎng)景中有兩臺(tái)目標(biāo)系統(tǒng)發(fā)射機(jī)和接收機(jī),外加一臺(tái)干擾機(jī),目標(biāo)系統(tǒng)發(fā)射機(jī)的發(fā)射功率為Pm,干擾機(jī)的干擾功率為P,其系統(tǒng)模型如圖1所示。

假設(shè)偵察系統(tǒng)能夠基于認(rèn)知無線電的信號(hào)特征,當(dāng)發(fā)現(xiàn)認(rèn)知無線電信號(hào)時(shí),可以進(jìn)行信號(hào)特征相關(guān)性分析,并為干擾系統(tǒng)提供參考依據(jù)。當(dāng)干擾系統(tǒng)釋放干擾功率達(dá)到目標(biāo)認(rèn)知系統(tǒng)最大容忍干擾功率后,目標(biāo)認(rèn)知系統(tǒng)會(huì)及時(shí)撤離該頻段,通過重新感知外部環(huán)境和動(dòng)態(tài)調(diào)整內(nèi)部參數(shù),快速尋求下一頻段進(jìn)行有效通信。當(dāng)目標(biāo)認(rèn)知無線電終端不斷受到我方這種干擾后,會(huì)不斷地進(jìn)行頻譜切換,迫使目標(biāo)系統(tǒng)不斷地通信中斷及重新建鏈,從而達(dá)到通信對(duì)抗目的。

圖1 系統(tǒng)模型Fig.1 system model

2 算法設(shè)計(jì)

算法的設(shè)計(jì)思路是在利用相關(guān)的認(rèn)知信號(hào)檢測(cè)算法確定了正在工作的認(rèn)知系統(tǒng)后,通過主動(dòng)對(duì)準(zhǔn)其工作頻段并發(fā)送干擾信號(hào),以不同的干擾功率經(jīng)過多次試探干擾,找到促使目標(biāo)認(rèn)知系統(tǒng)切換工作頻段的臨界干擾功率。

傳統(tǒng)的搜索法為全搜索法[20],主要思路是首先確定一個(gè)固定步長(zhǎng)單位大小的干擾功率Δ,然后隨機(jī)向目標(biāo)認(rèn)知系統(tǒng)發(fā)射一個(gè)試探性干擾功率P0。若此時(shí)目標(biāo)認(rèn)知系統(tǒng)切換了工作頻段,則說明干擾功率P0大于目標(biāo)認(rèn)知系統(tǒng)的抗干擾門限值,則下一次發(fā)射的試探性干擾功率應(yīng)在此基礎(chǔ)上減去一個(gè)單位的步長(zhǎng)干擾功率Δ;否則則說明干擾功率P0小于目標(biāo)認(rèn)知系統(tǒng)的抗干擾門限值,因此下一次發(fā)射的試探性干擾功率應(yīng)在此基礎(chǔ)上增加一個(gè)單位的步長(zhǎng)干擾功率Δ。通過多次的迭代,最終將會(huì)確定目標(biāo)認(rèn)知系統(tǒng)的抗干擾門限值。其收斂精度與Δ的取值大小有關(guān),Δ取值越小其收斂精度越高。但其是以犧牲收斂速度為代價(jià)來獲得較高的收斂精度,無法達(dá)到快速高效的干擾目的。分割法中的二分法是一種快速搜索算法,收斂速度大大優(yōu)于全搜索法。本文以二分法為基礎(chǔ),提出了一種基于二分法的門限探測(cè)算法,具體算法如下:

以最小的干擾功率分辨率Δ(dBm)為基礎(chǔ),擴(kuò)展出2N級(jí)可選的干擾功率Pi=i*Δ,i=1,2,3…2N定義E1-0(P)為事件:當(dāng)干擾功率切換為P時(shí),目標(biāo)系統(tǒng)無法忍受干擾,停止工作或切換工作頻段。類似的定義E1-1(P)為事件:當(dāng)干擾功率切換為P時(shí),干擾信號(hào)無法對(duì)目標(biāo)系統(tǒng)形成有效干擾,目標(biāo)系統(tǒng)正常工作。那么確定臨界干擾信號(hào)功率的過程就是尋找干擾功率區(qū)間[Pl,Ph],使得下列3個(gè)條件同時(shí)成立:1)E1-0(Ph);2)E1-1(Pl);3)Ph-Pl=Δ。

為快速有效實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo),采用二分法調(diào)整干擾功率,逐次試探,經(jīng)過N次即可確定臨界干擾信號(hào)功率。算法過程如下:

①初始化干擾機(jī)的一些參數(shù)初始值,用于計(jì)錄干擾次數(shù)的k初始值為1,確定初始干擾功率區(qū)間[Pl,Ph],其中當(dāng)k=1時(shí),*Δ,則基于二分法計(jì)算所得干擾功率為=。

②干擾機(jī)每完成一次干擾功率發(fā)射,用于計(jì)數(shù)的k自行加一即k++。當(dāng)試探性干擾功率為時(shí),若事件出現(xiàn),則干擾功率的收斂區(qū)間下邊界保持不變,即,上邊界更新為=;否則事件必然出現(xiàn),則干擾功率的收斂區(qū)間上邊界保持不變,即,下邊界更新為。判斷收斂區(qū)間[]是否滿足-=Δ,若滿足,則停止迭代并輸出臨界干擾功能功率估計(jì)值,否則繼續(xù)執(zhí)行下一步驟;干擾功率收斂區(qū)間更新之后便調(diào)整下一次的干擾功率,由干擾功率得到發(fā)射機(jī)發(fā)射功率并實(shí)施干擾,重復(fù)步驟②。

③得到臨界干擾功率估計(jì)值,分幾種情況:

盡管新算法沒有局部二次收斂性,但它利用了函數(shù)的性質(zhì)。當(dāng)函數(shù)與線性函數(shù)很接近時(shí)是非常快的。特別,當(dāng)函數(shù)f(x)是線性函數(shù)時(shí),它能一步找到零點(diǎn)。另外,該算法每次至少砍掉搜索區(qū)間的一半,保證了全局線性收斂性,這樣就結(jié)合了二分法與割線法的優(yōu)點(diǎn)而去掉了它們的缺點(diǎn)。

3 仿真結(jié)果分析

以干擾功率的收斂穩(wěn)態(tài)值來衡量臨界干擾功率估計(jì)的準(zhǔn)確度,以迭代次數(shù)來衡量算法的收斂速度,圖2給出了在目標(biāo)系統(tǒng)接收機(jī)信干比SIR=4dB情況下,信噪比分別為20 dB,10 dB,0 dB,-10 dB不同信道環(huán)境下二分法與步長(zhǎng)為1的傳統(tǒng)全收索法的仿鎮(zhèn)結(jié)果,信道為AWGN信道。

由仿真結(jié)果分析可知,①在高信噪比條件下,即SNR=20 dB,從算法啟動(dòng)到收斂,傳統(tǒng)的等步長(zhǎng)的全搜索法在迭代步長(zhǎng)為1的情況下迭代次數(shù)為60,而二分法的迭代次數(shù)為15,顯然相比傳統(tǒng)的全搜索法,二分法收斂速度提高了近四倍。此外,在收斂狀態(tài)下,二分法能夠達(dá)到與全搜索法相同的收斂精度;②當(dāng)信噪比下降到SNR =10dB時(shí),傳統(tǒng)的等步長(zhǎng)的全搜索法收斂穩(wěn)態(tài)值出現(xiàn)輕微的波動(dòng),而二分法搜索法的收斂穩(wěn)態(tài)值基本不受影響,能夠達(dá)到預(yù)設(shè)的收斂精度和臨界干擾功率;③當(dāng)信噪比下降到SNR=-10 dB或-20 dB時(shí),全搜索法收斂速度很慢,其收斂穩(wěn)態(tài)值因?yàn)橥饨绲母蓴_波動(dòng)較大,甚至幾乎不能收斂,而此時(shí)的二分法無論是收斂速度還是收斂精度幾乎不變。由此可見,二分法是一種收斂速度快、收斂精度高的算法,非常適合于尋找目標(biāo)認(rèn)知系統(tǒng)切換工作頻段的臨界干擾功率。

圖2仿真結(jié)果表明傳統(tǒng)全搜索法和二分法相比收斂性能差距較大,但實(shí)際上通過改變?nèi)阉鞣ǖ牡介L(zhǎng)同樣可以得到與二分法同樣的收斂速度,所不同的是,全搜索法最終的收斂精度受迭代步長(zhǎng)大小影響,它是以犧牲收斂精度來獲得收斂速度的提高,如圖3所示:①?gòu)氖諗克俣葋砜?當(dāng)收斂步長(zhǎng)Δ=1時(shí),全搜索法的迭代次數(shù)近似為62,而當(dāng)Δ=5與Δ=8時(shí)其迭代次數(shù)分別近似為10、15,顯然Δ取值越大,收斂速度越快;②從收斂精度來看,當(dāng)Δ=1時(shí),其收斂穩(wěn)態(tài)值波動(dòng)很小,而Δ=5與Δ=8的收斂穩(wěn)態(tài)值波動(dòng)較大;因此,要想提高全搜索法的收斂速度,則必須以犧牲其收斂精度為代價(jià),這兩個(gè)條件是相互對(duì)立的。

圖2 不同信噪比條件下兩種算法的性能比較Fig.2 Simulation comparisons of two algorithms with different SNRs

圖3 不同迭代步長(zhǎng)下全搜索法仿真圖Fig.3 Simulations of full search algorithm with different steps

4 結(jié) 語

由于傳統(tǒng)的全搜索法是以犧牲收斂速度為代價(jià)來獲得較高的收斂精度,不適用于現(xiàn)代具有認(rèn)知功能的終端設(shè)備,不具備快速反應(yīng)能力。相比之下二分法是一種非常快速、高效的數(shù)值查找方法,廣泛的運(yùn)用于數(shù)學(xué)分析之中。本文充分利用二分法這一優(yōu)點(diǎn),將其運(yùn)用到軍事通信對(duì)抗中,用于探測(cè)具有認(rèn)知能力終端的抗干擾門限值,并與傳統(tǒng)的全搜索法進(jìn)行了性能仿真對(duì)比。從性能仿真結(jié)果可以看到,二分法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的全搜索法,其收斂速度和收斂穩(wěn)態(tài)值基本不受信噪比大小的影響,具有較好的魯棒性。

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XU Qing-long(1989-),male,M.Sci., majoring in communication countermeasure in cognitive radio.

高 瞻(1976—),男,博士,碩士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)檐浖o線電、認(rèn)知無線電、移動(dòng)通信、數(shù)字信號(hào)處理;

GAO Zhan(1976-),male,Ph.D.,graduate-student tutor,majoring in software radio,cognitive radio,mobile communication,and digital signal processing.

項(xiàng)亞楠(1990—),男,碩士,主要研究方向?yàn)檎J(rèn)知無線電通信對(duì)抗。

XIANG Ya-nan(1990-),male,M.Sci.,majoring in communication countermeasure in cognitive radio.

A Dichotomy-based Algorithm of Anti-interference Threshold Detection for Cognitive Terminal

XU Qing-long,GAO Zhan,XIANG Ya-nan
(Institute of Communication Engineering,PLAUST,Nanjing Jiangsu 210007,China)

The application of cognitive radio(CR)brings new challenges to communication countermeasures due to its environment perception ability and learning reconstruction ability.Faced with cognitive terminal, traditional extensive interference patterns not only lead to the waste of jamming power,but also easily expose itself to the radar detection of enemy and then are destroyed totally.Therefore,how to interfere with target cognitive terminal and better protect it from being destroyed is of utmost significance.Thus,an idea of smart jamming based on anti-interference threshold of cognitive terminal is proposed in this paper.With this proposed idea,a fast search algorithm to exactly acquire the anti-interference threshold of cognitive terminal is adopted,which can be used as the interference power of jammer,thus to achieve the goal of smart jamming.

CR;communication countermeasures;smart jamming;fast search algorithm

TN911

A

1002-0802(2014)11-1261-05

10.3969/j.issn.1002-0802.2014.11.005

徐慶龍(1989—),男,碩士,主要研究方向?yàn)檎J(rèn)知無線電通信對(duì)抗;

2014-07-02;

2014-09-09 Received date：2014-07-02;Revised date：2014-09-09

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61172062,No.61301160);江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.BK2011116)

Foundation Item：National Natural Science Foundation of China(No.61172062,No.61301160);Natural Science Foundation of Jiangsu Province(No.BK2011116)