微波通信抗干擾仿真訓練平臺構建研究

中圖分類號：TN97 文獻標志碼：A

0 引言

在海上油田通信中，跨海骨干鏈路需同時應對復雜電磁干擾（如船舶雷達、鹽霧衰減）與高可靠性要求（控制信號誤碼率 lt;10^-6 ）。傳統散射通信技術雖能實現超視距傳輸，但其固定調制方式難以適應動態干擾環境[1]。近年來，人工智能技術的快速發展為通信抗干擾領域帶來了新的解決方案，為構建智能化的抗干擾系統提供了新的技術路徑[2]。但仍存在以下問題：干擾生成的真實性與多樣性不足，難以完全模擬實戰電磁環境；抗干擾決策模型在動態信道條件下的泛化能力有限[3]。針對這些問題，本研究提出構建一個融合生成對抗網絡與深度強化學習的微波通信抗干擾仿真訓練平臺，通過高保真干擾樣本生成和智能決策算法優化的協同作用，提升通信系統在復雜電磁環境下的生存能力。

1系統建模

1.1 方法基礎

本研究涉及的核心理論包含3個層面：

（1）在電磁傳播理論方面，采用改進的Rayleigh衰落信道模型描述微波通信信道特性，其信道沖激響應可表示為：

其中， α_n 為第 n 條路徑的衰減系數 ;f_d 為多普勒頻移； θ_n 為人射角； θ_n 為相位偏移。通過引入時變參數 α_n（t） ，可更準確模擬動態信道環境。

（2）在干擾建模方面，基于Wasserstein距離的生成對抗網絡（WGAN-GP）解決了傳統生成對抗網絡（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）訓練不穩定的問題。其判別器損失函數定義為：

L_?D=E_x～r[D（x）]-E_z～z[D（G（z））]+

其中， P_r 為真實數據分布， P_z 為噪聲分布， λ 為梯度懲罰系數。如表1所示，WGAN-GP在干擾樣本生成質量上顯著優于傳統方法。

表1不同生成模型性能對比

1.2系統建模與架構設計

基于上述理論，構建如圖1所示的聯合仿真架構。

系統包含3個核心模塊：信道仿真器采用改進的Jakes模型實現多徑效應模擬，其相干時間 T_c 計算公式為：

圖1聯合仿真架構

干擾生成模塊通過級聯的生成網絡產生時-頻二維干擾樣本，測試表明在 2.4GHz 頻段可生成帶寬達40MHz 的逼真干擾信號[4]。決策模塊采用雙網絡DQN結構，其中目標網絡參數每100步更新一次，有效穩定了訓練過程[5]。

2抗干擾仿真平臺設計與實現

2.1系統架構與功能模塊

本研究提出的微波通信抗干擾仿真訓練平臺采用分層分布式架構，包含環境仿真層、智能處理層和決策評估層3個核心層次。

環境仿真層基于改進的隨機幾何理論構建動態電磁環境，其空間干擾場強分布可建模為：

其中， N_j 為干擾源數量; p_j^（i） 表示第 i 個干擾源的發射功率； h_i 為小尺度衰落系數； α 為路徑損耗指數，I（?） 為頻帶指示函數。

測試數據表明，該模型在 5km×5km 仿真區域內可實現0.5dB的場強預測精度。

平臺核心模塊性能指標如表2所示。

表2平臺核心模塊性能指標

2.2關鍵算法實現與優化

平臺的核心算法實現路徑：

（1）實時干擾生成算法。

基于條件WGAN-GP架構設計生成網絡，其生成器 G 的損失函數改進為：

其中， c 為干擾類型條件向量； λ₁=10 控制梯度懲罰強度； λ₂=100 為感知損失權重。該算法生成的脈沖干擾信號與真實信號的相關系數計算獲得。經100次獨立實驗測試，相關系數平均值為 0.92±0.03 而傳統方法的相關系數為 0.78±0.05 ，差異具有統計顯著性（ _plt;0.01） 。

（2）自適應抗干擾決策算法。

設計多智能體深度確定性策略梯度（Multi-AgentDeepDeterministicPolicyGradient，MADDPG）框架進行聯合優化，其Actor網絡更新公式為：

abla_θ^μJ≈E[?_aQ（s，a∣θ^Q）∣_a=μ（s）?_θ^μμ（s∣θ^μ）]

其中， θ^μ 為Actor網絡參數向量； J 為策略性能目標函數； E（?） 為期望運算符； Q（s，a∣θ^Q） 為Critic網絡輸出的動作價值函數； μ（s∣θ^μ） 為Actor網絡輸出的確定性策略； s 為狀態觀測向量； a 為連續動作向量； abla_aQ 為 Q 函數對動作的梯度； abla_θ^μμ 為策略對網絡參數的梯度。

通過對比實驗，雙流Critic網絡（分別處理信道狀態和干擾特征）相比傳統單流結構，在64QAM調制下：基準吞吐量：35.6Mbps（單流）；優化吞吐量：48.7Mbps（雙流）相對提升： 36.8% （經50次實驗驗證， ?plt;0.01 ）。

（3）平臺加速優化技術。

為滿足復雜電磁環境下實時仿真的嚴苛要求，本研究針對計算瓶頸提出了3項創新性優化方案：

基于NVIDIACUDA架構設計的多徑信道仿真加速器，采用流式多處理器（StreamingMultiprocessor，SM）并行計算技術，通過優化全局內存訪問模式，實現1024個CUDA核心的同步計算，實現時延 2.9ms （使用NVIDIAGPU，1024個CUDA核心），加速比8.1倍。

針對深度強化學習模型的計算負載問題，本研究提出了創新的混合精度量化方案。激活值采用4位整數存儲，同時保留16位浮點精度用于梯度更新以維持訓練穩定性[6]。在推理性能方面，實測時延從8.7ms 降至 3.3ms ，降幅達 62.2% 。

為TB級干擾庫設計2級緩存架構：即GPU顯存緩存和內存映射文件，采用改進的LRU-K（ K=2 替換算法，平均數據訪問時間從基準的 12.4ms 降低至1.8ms ，降幅達 85.5% ： V0 等待時間占比從 27% 優化至 4% ，系統效率提升顯著；整體處理帶寬達到160MHz ，完全滿足5GNR標準要求。

3實驗驗證與性能評估

3.1實驗環境與參數配置

為驗證本研究所提抗干擾仿真平臺的有效性，搭建半實物仿真測試環境，實驗平臺由3部分組成。

（1）信道仿真子系統。

采用USRPX310軟件無線電設備模擬多徑信道，陸地與海上場景信道仿真參數對比如表3所示。

表3陸地與海上場景信道仿真參數對比

基于3GPPTR38.901標準構建城市微蜂窩（UMi）場景，路徑損耗模型為：

PL（d）=32.4+21log₁₀（d）+20log₁₀（f_c）+σ_SF

其中， d 為傳輸距離（單位： m ）； f_c 為載波頻率（單位： GHz? ； σ_SF 為陰影衰落標準差，實測值為 7.2dB 。

（2）干擾生成子系統。

通過本研究提出的WGAN-GP模型生成5類典型干擾，包括窄帶干擾（NBI）、寬帶噪聲（BBN）、線性掃頻（LFM）、脈沖干擾（PJ）和組合干擾（CJ）。

（3）抗干擾決策子系統。

部署在NVIDIADGX-2服務器上，采用PyTorch框架實現，關鍵訓練參數為：學習率 α=5×10^-4 ，折扣因子 γ=0.99 ，經驗回放緩存容量 D=10⁶ 。

3.2性能對比與分析

3.2.1干擾生成質量評估

采用兩種指標評價生成干擾的逼真度對比見表

4，其中FSS 指頻域相似度（Frequency SpectrumSimilarity），TDER指時域誤差率（TimeDomainErrorRate）。

表4干擾生成性能對比

實驗結果表明，本研究方法生成的干擾信號均優于傳統方法。

3.2.2抗干擾性能驗證

在 -10dB 干信比條件下測試不同調制方式的誤碼率（BitErrorRate，BER），對比基于傳統LMS自適應濾波、標準DQN算法、本研究改進的MADDPG算法的3種對比方案。定量分析顯示，在 SNR=15 dB時：對于QPSK調制，本研究方法BER為 2.3×10^-5 ，較LMS提升2個數量級;在16QAM高階調制下，系統吞吐量達到 48.7Mbps ，比標準DQN 提高 62%

實驗驗證表明，本平臺在干擾模擬真實性和抗干擾策略有效性2方面均優于傳統方法，為復雜電磁環境下的通信系統性能評估提供了可靠工具。

4結語

本研究針對復雜電磁環境下微波通信系統的抗干擾需求，構建了基于生成對抗網絡與深度強化學習的仿真訓練平臺，通過理論建模、算法優化與實驗驗證3個層面的研究，實現了動態干擾環境下的高效抗干擾策略生成與評估。研究表明，WGAN-GP干擾生成模型能夠有效解決訓練數據稀缺問題，生成的干擾信號在時頻域特性上與真實電磁環境保持高度一致性，其FID分數較傳統方法提升 41.2% 。結合改進的雙網絡深度Q學習算法，平臺實現了通信參數的智能自適應調整，在強干擾條件下顯著降低了系統誤碼率，驗證了深度學習技術在抗干擾領域的應用潛力。當然，當前仿真平臺對寬帶噪聲與多用戶干擾的聯合建模精度有待進一步提升；深度強化學習策略在實時性要求極高的場景下可能面臨計算延遲挑戰。后續研究將重點探索輕量化網絡架構設計，引入聯邦學習框架以實現多節點協同抗干擾訓練。

參考文獻

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[4]王玉龍.微波技術在現代通信系統中的應用分析[J].中國新通信，2020（11）：19.

[5]莊禮賢.數字微波通信技術在海上鉆井平臺的應用研究[J].中國新通信，2024（16）：1-3.

[6]黎志強.移動船舶微波通信關鍵技術研究[J].數字通信世界，2024（2）：38-40.

（編輯 戴啟潤）

Abstract：To addressthechallenges of scarcereal interference data and insufficient generalization capabilityof antijamming decision-making indynamic channel conditions，an innovative solution is proposed.This solution employs a gradient-penalized Wassrstein Generative Adversarial Network（WGAN-GP）to generate high-fidelityelectromagnetic interference samples，overcoming the low-quality generation isues of traditional methods.This approach achieves a 26% improvement in sample quality compared to the Deep Convolutional Generative Adversarial Network （DCGAN）. Also，adual-network deep Q-learning framework is designed tooptimize anti-jamming strategies through dynamic channel-interference joint modeling. Experimental results demonstrate that under a -10 dB Interference-to-Signal Ratio （ISR），the platform significantly reduces the Bit Eror Rate （BER）of BPSK-modulated signals.The platform supports configurable simulations for multiple scenarios，including narowband interference，impulse noise，and frequencyselective fading，providingastandardizedtool for evaluatingand training the anti-jamming capabilitiesof communication devices and significant theoretical value and practical application prospects.

Key words：generative adversarial network；dep learning；microwave communication；anti-interference；simulation training platform