面向對抗仿真的通信系統多粒度建模方法研究

王添琦，林新，李妮

（北京航空航天大學 自動化科學與電氣工程學院，北京 100191）

通信系統是一種十分復雜的系統，如何準確地對其進行建模并且能夠滿足其實時性的要求是值得研究的問題。建立不同粒度的模型來描述和分析是處理復雜問題的一種有效手段，能夠有效地解決模型的精細程度和仿真實時性的問題［1］。對于通信系統的建模與仿真，采用多粒度建模的方式能夠解決模型的精細度和仿真實時性之間的矛盾［2］。因此，對于通信系統多粒度建模很有研究的必要。

對于大規模的戰術通信網絡建模，文獻［3］以JTIDS數據鏈通信為例，研究了通信數據鏈系統的技術模型和仿真模型。首先建立了編碼模型，研究了里德-所羅門編碼、字符交織、CCCK 軟擴頻。然后建立了信號調制模型，進行了最小移頻鍵控MSK 調制，并建立了跳頻模型和同步模型。文獻［4］對陸軍戰術電臺仿真模型進行了研究，重點是報文處理過程的仿真建模。文獻［5］對戰術互聯網子網路由協議與網絡業務的仿真進行了研究，分析了目標節點序列號距離矢量路由協議、動態源路由協議、按需距離向量路由協議等路由協議。文獻［6］研究了極化碼在戰術互聯網中的可靠性仿真，闡述了戰術互聯網中極化碼的編碼原理。這些研究在信號編碼處理等方面的粒度過于精細，而對于裝備的物理特性較為粗糙［3］，且利用Opnet等網絡建模軟件不能很好地體現戰場裝備的實時運動特性［5-6］。

此外，戰場的復雜環境——無論是自然環境［7］還是人為制造的干擾都會對通信系統造成影響［8］。對于電磁波而言，主要表現為信號在傳播路徑上的傳輸效應，其無線通信方式不可避免地受到地理環境的影響。例如，氣象因素。而且地形對超短波通信和微波通信均有較大的影響，另外地面傳導、表面折射以及地形的通視性也對通信傳輸有很大的影響。本文主要考慮大氣傳輸效應、地形通視性以及干擾機對通信傳輸的影響。最終完成兼顧實時性和精細度的通信系統多粒度模型仿真，以及滿足裝備運動特性大規模軍事通信網絡的實時仿真，并考慮戰場環境對通信傳輸的影響，以期為后續對抗仿真中的通信系統建模提供支撐。

1 通信系統多粒度建模

1.1 通信系統的工程級模型

通信系統的工程級建模是粒度最為精細的模型，主要是對發射、接收設備的天線進行物理場級別的解算，得到較為準確、精細的功率方向圖，從而得到天線各個方向上的增益。

1.1.1 天線物理場數據解算

對于天線物理場解算流程，首先確定天線設計的性能指標，選擇天線形式，確定天線的幾何參數，并在電磁仿真軟件中進行解算，以軸向模螺旋天線為例，其設計性能指標要求如表1所示。

表1 軸向模螺旋天線設計性能指標要求Tab.1 Requirements for design performance index of axial mode antenna

其幾何參數如表2所示。

表2 軸向模螺旋天線的幾何參數Tab.2 Geometric parameters of axial mode helical antenna

表3 天線二維增益方向圖部分數據Tab.3 Partial data of antenna 2D gain pattern

表4 天線三維場強方向圖部分數據Tab.4 Partial data of antenna 3D field intensity pattern

解算得到的二維增益方向圖如圖1所示。

圖1 軸向模螺旋天線E平面的二維天線方向圖Fig.1 2D antenna pattern in E-plane of axial mode helical antenna

1.1.2 天線場數據處理及插值

經過解算，得到天線二維增益方向圖和三維場強方向圖數據，如表3-4所示。

為了后續數據應用，期望得到天線的三維增益方向圖。增益的定義如式（1）所示：

式（1）中，θ和?分別為方向角和高度角，U為理想的各向同性天線的場強。因此，要想計算天線增益的場強數據，首先需要計算出所參考的理想的各向同性天線的場強數據，然后才可以得到一個點的絕對增益值，最終得到天線的三維增益方向圖數據，如表5所示。

表5 天線三維增益方向圖部分數據Tab.5 Partial data of antenna 3D gain pattern

上述得到的天線三維增益方向圖數據是離散數據，而在仿真過程中需要連續的數據，因此需要對數據進行插值處理，采取雙線性插值算法進行插值。

插值的部分結果如表6所示。

表6 天線三維場強方向圖部分數據Tab.6 Partial data of antenna 3D field intensity pattern

經過軟件解算和插值后，可以在線得到連續的天線三維增益方向圖。

1.2 通信系統的功能級模型

1.2.1 通信系統功能級建模流程

通信系統鏈路功能級建模的輸入輸出如圖2 所示。其中對于天線增益的計算，不同于工程級模型，在功能級模型中采取一種較粗粒度的建模方式。

首先，部分典型天線的最大增益經驗公式計算如表7所示。

得到天線的最大增益后，利用天線的固有參數，根據圖1 所示的典型的天線方向圖計算出天線的主瓣即最大增益，半功率波束寬度即增益為最大增益一半時的角度，旁瓣增益以及后瓣增益，從而描繪出天線的方向性。計算傳輸過程中的自由空間損耗，如式（2）所示：

式（2）中，λ為電磁波波長，d為傳輸距離。

引入噪聲，其中噪聲除了系統本身的熱噪聲外，主要受戰場環境影響，在第三節將介紹這部分的建模。根據式（2）計算鏈路信噪比為

式（3）中，PEIRP為等效全向輻射功率，Gr為接受天線增益，k為玻爾茲曼常數，T為系統噪聲溫度，Rb為帶寬。

根據式（3）計算出通信的誤碼率為

根據誤碼率的大小，可以判斷能否實現通信，并由此反向解算出通信設備所能覆蓋的范圍，為通信系統的性能評價提供基礎。

發射信號經過發射天線放大后，在傳播過程中引入噪聲，包括傳輸損耗（自由空間損耗、大氣傳輸損耗），系統熱噪聲，以及外界干擾，隨后由接收天線接收。通過信噪比可以計算出鏈路的誤碼率。

由于通信設備通常要搭載在其他載體如飛機、裝甲車上，而上述設置的天線指向的方向角和高度角是相對于機體坐標系的，在鏈路解算過程中，需要在地面坐標系下解算，因此，需要坐標轉換。假設與機體軸重合時，天線指向的高度角與方向角均為0，且將天線視作剛體，那么天線某一點（xb，yb，zb）在機體坐標系下的坐標如式（5）所示：

式（5）中，azi為方向角，alt為高度角，將其轉換為地面坐標系下的坐標，即

建立模型的參數包括初始化參數和輸入參數。初始化參數主要作用是對模型進行初始化，初始化參數只需要設置一次，無需在每次解算時設置，而輸入參數需要在仿真的每一幀都進行設置。模型的參數如圖3所示。

圖3 模型輸入輸出和初始化參數Fig.3 Model input,output and initial parameters

1.2.2 功能級模型驗證

完成通信系統的功能級建模后，將建立好的模型裝在載體上進行驗證。如選用建立好的某飛機模型作為通信模型的載體，則飛行軌跡如圖4所示。

圖4 載體飛機飛行軌跡Fig.4 Flight path of carrier aircraft

指定飛機以0.5 馬赫的速度進行巡航，將發射機置于原點，實時獲取飛機的位置和姿態信息作為接收機的輸入參數，進行鏈路解算，解算出的誤碼率和聯通結果如圖5所示。

圖5 鏈路解算結果Fig.5 Link solution results

從圖5 中可以看出，在飛機轉向時，誤碼率解算結果突然下降，體現了通信傳輸的方向性。

當有粒度更為精細且對實時性要求不高的解算需求時，可以采用1.1 節的天線增益解算方式來替換。采用經驗公式計算加上粒度較粗的方向性解算就是通信系統的功能級模型，采用天線物理場解算數據插值計算天線方向性則為通信系統的工程級模型。

1.3 通信系統的任務級模型

在較大規模的任務級多兵種對抗仿真想定中，為了滿足仿真的實時性，采取自行設置天線增益的方式，模型不具備方向性，信號衰減只和距離有關。

1.4 模型運行效率

天線方向圖插值的用時如表8所示。

表8 不同維數天線方向圖插值用時Tab.8 Interpolation time consumption of antenna pattern for different dimensions

得到的初始離散方向圖數據是361×181 維的，采取每2點取1點或每4點取1點的方式降低數據維度可以提高插值的效率。采取不同采樣方式的部分插值結果如表9所示。

表9 部分插值結果Tab.9 Partial interpolation results

表10 模型初始化運行時間Tab.10 Model initialization runtime

表11 模型輸入運行時間Tab.11 Model input runtime

表12 鏈路解算運行時間Tab.12 Link solution runtime

從表9 中可以看出，每4 點取1 點的采樣方式相比于原361×181 維的數據的插值精度影響在數據百分位之后，但是插值效率顯著提高，因此在實時性要求高的場景下應采用此種采樣方式。

通信系統多粒度模型的初始化、輸入過程及鏈路解算的運行時間如表10-12所示。

因此，對于小規模的對抗仿真，如一對一的空戰仿真，采取工程級模型；對于規模略大且要求方向性的對抗仿真，采取任務級模型；對于大規模的對抗仿真，要求仿真的實時性，則采取粒度較粗的任務級仿真。

2 通信網絡仿真

對于戰場上不同單位之間的通信網絡主要表現為戰術互聯網，戰術互聯網一般采用Ad Hoc 網絡，即無線自組織網絡。

NS2 可以實現對于無線自組織網絡的仿真分析，可以實現MAC/802_11 協議、AODV 路由協議的仿真。此外，NS2的傳輸模型較為粗糙，因此可以修改NS2的損耗模型以及天線模型，建立與已建立的其他粒度模型的聯系。

首先通過TCL 腳本設置仿真場景，TCL 腳本可以設置接口來接收外部輸入的數據，可以接收仿真想定的數據，比如節點的位置信息等；然后設置好步長，每次仿真一個仿真步長的時長；最后通過tr 文件來分析戰術互聯網的效果。一個有5 個節點的仿真場景設定值如表13所示。

表13 網絡仿真場景參數設定值Tab.13 Parameter settings for network simulation scenario

在設置節點位置時可以設置能夠實時接收外部輸入的形式，除此之外，天線增益也可以接收外部建立好的模型的輸入而非手動設置，且天線增益只能設置一次，不能設置每個節點。因此，接收整個網絡增益的平均值。這樣就能夠模擬裝備運動時的動態特性。以某網絡仿真場景為例，節點0通過節點1-3傳輸封包給節點4，節點的位置變化如表14 所示，仿真步長為0.2 s，仿真時間為4 s。

表14 節點位置變化Tab.14 Node position change

仿真得到的數據如表15所示。

表15 網絡仿真場景仿真結果Tab.15 Simulation results for network simulation scenario

由于節點4運動到節點1-3的傳輸范圍以外，所以封包最終無法傳輸。

3 典型戰場環境對通信的影響

3.1 戰場大氣環境

大氣吸收損耗包括氧氣和水蒸氣的吸收損耗，根據美國標準大氣模型，對流層大氣壓力P、溫度T和高度h的關系如式（8）-（9）所示。

除了對流層大氣模型，還有對流層氧對電磁波的吸收效應，因此要建立氧氣吸收因子模型。對流層氧對于電磁波的吸收是60 GHz 附近的許多諧振譜線吸收的總和，對流層水蒸氣吸收分為2 個部分：22.235GHz的諧振，吸收因子為ξ_22（h），100 GHz 以上的諧振譜線的副作用，吸收因子為ξ_res（h）。

大氣吸收損耗模型可以以噪聲損耗的形式和工程級、功能級模型聯系起來，此外也可以加入到NS2的傳輸模型中，并重新編譯，使得NS2 的傳輸損耗更加準確。

3.2 地形通視性模型

建立地形通視性模型。首先將大地視為平面，在平面大地坐標系下，確定視點與目標點之后，將視線在xdy平面上投影，并在投影線上均勻獲取若干個采樣點，查詢數字高程模型數據獲得每個采樣點的高程，判斷視點與目標點的通視性。在視點與目標點之間取若干個采樣點，從采樣點1 開始，如果視點和采樣點連線的斜率小于視線的斜率，則表示當前采樣點不影響通視，推進到下一采樣點繼續比較斜率；如果視點與某采樣點連線的斜率大于視線的斜率，則視點與目標點之間不能通視。如果最終可以一直推進到目標點，則說明視點與目標點之間可以通視。

3.3 干擾機模型

采用有源壓制方式建立干擾機模型，在有源壓制干擾下，待干擾設備接收機的干擾功率強度如式（10）所示：

式（10）中，Pj為干擾機的發射功率，Gj為干擾機天線在待干擾設備方向上的增益，rj為待干擾設備天線上的極化損耗，Rj為待干擾設備與干擾機之間的距離，Gt(θ)為待干擾設備天線在干擾機方向上的增益，θ為待干擾設備和目標連線與待干擾設備和干擾機連線間的夾角。

將干擾機與已建立的通信系統功能級模型結合后，干擾機模型開始運行，通信的誤碼率開始上升，并且隨著干擾機的位置越來越接近干擾目標，干擾的效果更強。效果如圖6所示。

圖6 引入干擾前后的聯通情況Fig.6 Connectivity before and after the introduction of interference

圖7 空戰場景1Fig.7 Air combat scenario 1

圖8 空戰場景2Fig.8 Air combat scenario 2

4 模型整體運行效果

建立好上述模型后，上傳至仿真平臺運行仿真想定，飛機搭載通信模型進行交戰的仿真場景如圖7-8所示。

在交戰中，飛機之間距離較近且同向飛行時，誤碼率較小，可以進行通信；飛機之間距離較遠且相背飛行時，誤碼率較大，不能進行通信。運算結果合理，且能夠實時進行空戰的通信仿真。

5 結語

本文實現了從天線解算、鏈路仿真到軍事通信網絡的多粒度模型仿真，在空戰仿真場景中以多種粒度體現了模型的方向性、裝備的運動特性以及大氣、地形和干擾等戰場環境對通信傳輸的影響，并且能夠在對抗仿真中實時運行。后續會在多粒度模型的一體化調用和應用上進一步研究，為體系級對抗仿真的通信系統建模提供更好的支撐。