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衛(wèi)星通信干擾信號(hào)樣式及識(shí)別技術(shù)

電磁兼容EMC ? 來(lái)源:太赫茲科學(xué)與電子信息學(xué) ? 作者:太赫茲科學(xué)與電子 ? 2024-10-24 10:08 ? 次閱讀

作者:陳鳳,李聰,朱立東,吳琦,樂(lè)秀權(quán),戴志堅(jiān)

電子科技大學(xué) 中國(guó)空間技術(shù)研究院)

1衛(wèi)星干擾信號(hào)樣式

隨著通信環(huán)境日益復(fù)雜,衛(wèi)星通信系統(tǒng)常遭受各種干擾信號(hào)的威脅,導(dǎo)致通信中斷、質(zhì)量下降以及安全風(fēng)險(xiǎn)。

以下僅探討人為惡意干擾。

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圖1 衛(wèi)星干擾信號(hào)的來(lái)源

1.1 壓制干擾

以大功率信號(hào)壓制目標(biāo)信號(hào),受干擾的頻率帶寬無(wú)法通信。

表1 壓制干擾的分類(lèi)

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1.2 靈巧干擾

有針對(duì)性地干擾特定目標(biāo)系統(tǒng),或試圖欺騙目標(biāo)系統(tǒng)。

表2 靈巧干擾的分類(lèi)

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d4a415aa-90ae-11ef-a511-92fbcf53809c.png表3 不同設(shè)備的欺騙干擾

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1.3智能干擾

使用深度學(xué)習(xí)、感知和自適應(yīng)等方法,根據(jù)目標(biāo)系統(tǒng)的行為動(dòng)態(tài)選擇和調(diào)整干擾策略(功率、類(lèi)型、脈沖率等),完成最佳干擾決策。

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圖2 智能干擾的架構(gòu)

衛(wèi)星信號(hào)干擾類(lèi)型的演進(jìn),標(biāo)志著干擾從簡(jiǎn)單到復(fù)雜、從靜態(tài)到動(dòng)態(tài),對(duì)通信安全提出了更大的挑戰(zhàn)。

表4人為惡意干擾衛(wèi)星信號(hào)的分類(lèi)

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2衛(wèi)星干擾識(shí)別技術(shù)

一般先提取干擾信號(hào)的特征,再進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)。特征提取研究已成熟,但識(shí)別和分類(lèi)研究仍在發(fā)展階段。主要干擾識(shí)別方法有:信號(hào)處理法、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)。

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圖3衛(wèi)星干擾識(shí)別技術(shù)框架

2.1 信號(hào)處理

通過(guò)數(shù)學(xué)和算法分析信號(hào)時(shí)域、頻域和時(shí)頻域特征,以識(shí)別和區(qū)分干擾。

表5 信號(hào)處理識(shí)別干擾的常見(jiàn)特征

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表6 信號(hào)處理識(shí)別干擾的其他特征

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信號(hào)處理的方法眾多,但如何選擇適合信號(hào)數(shù)據(jù)本身的特征成為研究瓶頸。

2.2 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)

該方法先提取待識(shí)別信號(hào)的特征參數(shù),然后利用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類(lèi)算法或網(wǎng)絡(luò)完成干擾識(shí)別。包括支持向量機(jī)、決策樹(shù)、傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K-最近鄰算法、隨機(jī)森林、樸素貝葉斯分類(lèi)器、邏輯回歸、最大熵模型等。

表7機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別干擾的常見(jiàn)算法

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2.3 深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的特征,以進(jìn)行分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)等任務(wù)。目前,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)最具研究熱度。

CNN將干擾特征提取和分類(lèi)識(shí)別合并為一步。卷積層和池化層用于提取干擾特征,全連接層進(jìn)行非線(xiàn)性映射,輸出層則識(shí)別干擾類(lèi)型。目前研究集中在CNN的輸入處理、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、特征可視化以及與其他算法的結(jié)合等方面。

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圖4 CNN結(jié)構(gòu)圖

設(shè)計(jì)適合干擾識(shí)別的CNN網(wǎng)絡(luò)是關(guān)鍵。如指紋譜深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用于干擾信號(hào)的頻譜特征識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模型,結(jié)構(gòu)復(fù)雜但性能更好。復(fù)數(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CV-CNN)能挖掘數(shù)據(jù)潛在特征,識(shí)別率高且受噪聲影響小,能識(shí)別更大范圍的干擾信號(hào)。

3干擾識(shí)別技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)

未來(lái),隨著衛(wèi)星通信發(fā)展和干擾威脅演化,高效、智能、可靠的干擾識(shí)別技術(shù)仍是重點(diǎn)。

表8 衛(wèi)星干擾識(shí)別技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)

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文章來(lái)源

陳鳳,李聰,朱立東,吳琦,樂(lè)秀權(quán),戴志堅(jiān).衛(wèi)星通信干擾信號(hào)識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀及展望[J]. 太赫茲科學(xué)與電子信息學(xué)報(bào),2024,22(3):227-239.

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原文標(biāo)題:專(zhuān)欄文章 | 衛(wèi)星通信干擾信號(hào)樣式及識(shí)別技術(shù)

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