军事通信抗干扰技术进展综述

张爱民， 梁书剑， 马志强， 付 健

（总参谋部通信训练基地，河北 宣化 075100）

0 引言

军事通信抗干扰已成为信息化作战关注的焦点和难点问题。目前，美军和一些军事强国已实现了时域、频域、空域、功率域、速度域、网络域等多维空间的通信抗干扰能力，其抗干扰装备已覆盖了所有战术、战役和战略无线通信，甚至有的通信平台具备抗干扰能力[1]。本文结合外军通信抗干扰技术的发展趋势和我军军事通信抗干扰的实际需求,旨在对我军通信抗干扰技术的发展思路进行探讨。

1 综合抗干扰技术

1.1 跳频、直扩2种基本抗干扰体制组合应用的混合扩频系统

跳频、直扩这2种基本抗干扰体制的组合应用后信号的载波频率是跳变的，而每一跳又是一个直接序列扩频信号。采用这种混合技术增加了同步技术的难度，既要完成跳频图案的同步.又要完成扩频序列的同步。但系统的处理增益成为二者的乘积，大大提高了抗干扰能力[2]。在技术实现上容易获得大于50 dB甚至更高的抗干扰处理增益。特别是在VHF/UHF及其以上频段更是如此。如美国的JTIDS 系统、意大利的HYDRA/ V、德国的SEM173～SEM193、瑞典的MRR、法国的ALCATEL111系列电台等[1]。

1.2 扩频和自适应天线调零技术相结合的综合抗干扰系统

自适应天线调零技术可以达到很高的抗干扰增益，干扰信号越强对其抑制效果也愈明显[2]，并且抗干扰增益与信息传输速率无关。扩频和自适应调零技术相结合的综合抗干扰系统的处理增益是二者的和。目前国际上抗干扰能力较强的卫星通信系统军事星(MILSTAR)系统除采用快速跳频外，还采用快扫描多波束自适应零位天线技术，它在感受到敌方干扰后能通过对相控阵天线的幅相控制迅速将天线方向图的零点指向敌方干扰机。自适应算法及信号测度的精度要求高，但是随着高速度FPGA和DSP器件的出现及相应EDA软件的成熟，使得在FPGA、DSP上进行数字信号处理更加容易，扩频和自适应天线调零相结合的综合抗干扰装备具有很高实用价值。

1.3 扩频和其它非扩频技术相结合的综合抗干扰系统

非扩展频谱类的抗干扰技术比较多，比如猝发通信技术、纠错编码与交织编码技术、分集技术、变换域滤波技术、智能天线技术等。涵盖了时域、频域、空域、功率域、变换域、网络域等多维空间。实践表明：将非扩频通信技术和扩频通信技术有机结合可以进一步提高通信抗干扰性能。比如直扩和变换域滤波技术相结合的综合抗干扰技术具有很强的抗干扰性能[3]；短波跳频和猝发通信技术相结合, 提高了抗干扰、抗截获和抗测向能力,如美国的 SC140、以色列的HF - 2000、英国 VRQ319/ BCC39 以及比利时的 BAMS 等。还有卫星通信系统用星上处理技术、Smart AGC技术和直扩技术相结合也有应用前景，这些综合抗干扰技术在理论上相对成熟，在很大程度上可以弥补单一抗干扰技术的不足[4]。

2 基于“认知”的智能抗干扰技术

事实上，任何一种电子防御措施和抗干扰体制都不是万能的，使用范围也不尽相同，如果能够实时感知电磁环境和作战对象的干扰样式, 有针对性地采取相应的抵抗措施,就会有的放矢[1]。 “智能抗干扰”技术可以很好的解决这一问题，该技术现阶段还很不成熟，研究也不够深入，但其优越性可以初见端倪。

认知无线电（CR）是一种智能的无线通信系统，它能感知周围无线环境，通过对环境的感知、主动学习等措施，在特定的无线操作参数上，如功率、载波调制方式和编码等，实时改变并且能调整系统的内部状态，适应外部无线环境的变化[5]。借鉴认知无线电的技术核心思想，提出“智能抗干扰”的概念。“智能抗干扰”是无线通信系统而且有较高的频谱利用率和智能地消除外界电磁干扰的影响、适应信道环境并以尽可能高的数据速率实现不间断通信的无线传输技术。具体地讲，“智能抗干扰”设备首先感知并分析外界电磁环境，包括收发双方之间多个频段、多个电波传播路径上的频谱占用、干扰强度、干扰类型、信道类型等情况，并结合用户输入的要求进行决策，制订出最优的无线传输策略。该策略包括无线波形（调制方式、子载波数量、载波中心频率、带宽）、抗干扰算法（时域、空域、频域、极化域及其联合域）以及数据链路协议3个方面的选择与参数制订。我们将这一过程总结为“认知-决策-行为”机制，即抗干扰无线通信系统应该首先认知电磁环境，再制订传输策略，最后实施抗干扰通信行为。与传统的综合抗干扰技术相比，“智能抗干扰”技术具有认知无线电技术的一些特点，不再盲目执行预设的波形、算法与协议，而是根据外界环境的具体情况采取最有效的措施消除干扰的影响。究其根本，是因为将“认知-决策-行为”机制中的模式识别和人工智能方法与一般的自适应干扰对消、自适应信道均衡机制中的自适应滤波方法相比，前者能够更准确地理解外界信息、实现更不易于描述的判决规则、求解更复杂的最优化问题。与一般意义的认知无线电技术相比，“智能”抗干扰技术将认知、决策的目标直接瞄准消除干扰和适应信道，在保证通信不中断、提高传输效率方面具有较明显的优势。认知无线电强调在不干扰频谱授权用户的前提下，尽量保证非频谱授权用户的可靠通信，而“智能”抗干扰强调根据实时感知的频谱环境制定最优抗干扰策略，同时尽量减少对频谱授权用户的干扰。所以在“智能”抗干扰在决策阶段考虑的因素要比传统的认知无线电多，决策实现的难度要大。当前，对于“智能”抗干扰技术的研究还处于起步阶段，在文献[6]中设计了一种基于分数傅里叶变换的认知无线电抗干扰系统，分析了基于认知无线电的军事通信抗干扰策略的可行性。

3 网络抗干扰技术

现代军事通信已不是简单的几点之间的通信，而是复杂的网络通信，战术互联网通常应用在师及以下机动作战部队，实现战术级用户间的无缝通信链接，是数字化部队的基础设施，为了保证各个战术级用户间可靠通信，战术互联网必须具有很强的抗干扰能力。网中有大量的用户在同时、同区域工作，除了要抗敌人干扰外，网络内部也不能相互干扰，网络抗干扰比单台抗干扰的难度更大。网络抗干扰是一项综合性很强的技术。

3.1 网络拓扑结构控制技术

拓扑结构控制技术是战术互联网中最重要的技术之一。如果没有拓扑控制，所有节点都会以最大无线传输功率工作，网络中每个节点的无线信号将覆盖大量其他节点，造成无线信号冲突频繁，造成网内严重的自扰，影响节点的无线通信质量，降低网络的吞吐率。

同时通过网络的拓扑结构控制,可以减少敌扰的影响，在网络受到干扰之前就形成一个抗干扰拓扑结构,为路由选择协议提供足够多的抗干扰路由,这样路由选择协议才能选出合适的路由规避干扰。构造抗干扰网络拓扑结构要注意节点分布。网络中的某一节点的抗干扰性能主要取决于2个方面[7]：①是该节点相对于其它节点的分布情况，包括距离和角度；②是该节点到干扰机的距离与干扰机干扰半径之间的关系，根据这些参数可以计算出该节点受干扰情况。其次，网络中的多个节点可能落在同一干扰机的干扰范围之内，致使网络中的多条链路受到同一干扰，构造网络拓扑结构时要尽量避免这一情况的发生，随着战场的转移，各个节点也处于不断变换中，要求节点之间要不断交换节点位置信息和受干扰情况信息，并实时进行计算后合理部署，才能保证战时动态的无线网络拓扑结构具备较强的抗干扰能力。

3.2 抗干扰路由优选技术

战术互联网一般 Ad-hoc组网，对于该网络的网络层选择合理的路由协议是提高网络抗干扰的关键，当战术互联网中的某节点检测到干扰后，能够迅速通知该网络的网络层，抗干扰路由协议根据网络节点的被干扰的状况制定新的路由策略，从多条路由当中优选出不受干扰的路由或者受干扰较轻的路由作为新路由，以达到规避干扰的目的，例如国外学者 Pursley 等人提出的“最小阻挡路由”就是一种抗干扰路由协议[8]。目前，针对Ad-hoc网络提出的路由协议有20多种，比如 AODV，DSR，LAR，OLSR、DSDV路由协议等，其中AODV（按需距离矢量路由协议）协议当网络的拓扑结构发生变化时，该协议能够快速收敛并且具有断路自我修复的功能，已有大量研究表明：战术互联网中采用AODV协议，在高传输率和大负荷的战场环境下，能更好的发挥性能。

3.3 战场频谱管理技术

战场频谱管理技术综合应用了频谱监测技术、测向定位技术、目标识别技术、干扰分析技术、传播预测技术、频谱划分以及频率指配等多种技术手段,它是一个技术复杂的系统工程，通过频谱控制和频谱工程技术对有用信号和干扰信号进行分析，防止或消除干扰，使得各种无线电网络之间或者网络内部得以兼容，规避敌扰，减少自扰，并且确保其充分、有效地利用频谱资源。

4 结语

近十几年来国际上出现的数场以信息化作战为背景高技术局部战争表明：没有抗干扰能力的通信装备无法形成战斗力。提供有效可靠地通信是提高基于信息系统的体系作战能力的基础。对于科技工作者而言，对军事通信抗干扰技术的探索和研究是一项十分有意义的工作。

[1]姚富强. 通信抗干扰工程与实践[M].北京:电子工业出版社,2008:1-25.

[2]项建弘,郭黎利,陈立明.GPS空时自适应抗干扰系统性能研究[J].系统工程与电子技术,2009,31(05):1022-1025.

[3]张爱民,王星全,张德兴.直扩-变换域滤波联合抗干扰接收机设计与实现[J].通信技术，2011,44(01):13-15.

[4]张毅, 王辉.一种直扩通信窄带干扰抑制的自适应滤波技术[J].通信技术，2008,41(04):13-15.

[5]HAYKIN Simon.Cognitive Radio: Brain-Empowered Wireless Communications[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2005,23(02):201-220.

[6]刘鑫,谭学治.基于分数傅里叶变换的认知无线电抗干扰系统[J].华南理工大学学报:自然科学版,2010,38(01):44-48.

[7]张禄林,赵亚男,张宁. 网络抗干扰及其评估方法[J]. 电讯技术,2004(06):40-44.

[8]PURSLEY M B, RUSSELL H B. Adaptive Forwarding in Frequency-hop Spread-spectrum Packet Radio Networks with Partial-band Jamming[J]. IEEE Trans. on Comm., 1993,41(04): 613-620.