基于非线性扫频的短波实时选频方法研究*

田晓铭，张海勇，欧刚强，徐 池

（1.海军大连舰艇学院 信息系统系，辽宁 大连 116018；2.91917部队，北京 102401）

0 引 言

短波通信依靠其机动性、顽存性等特点，在军事指挥和战术通信方面具有重要意义。然而，受太阳活动、地磁变化、地震形成等多方面自然因素的影响[1-2]，短波信道中普遍存在多普勒频移、多径效应等影响通信质量的传播干扰[3]，导致通信过程的不稳定、不可靠。差错控制技术、扩跳频技术等现代技术手段能在一定程度上提高通信效果，但终究难以克服恶劣信道的致命弱点。因此，频率选择和优选技术成为限制短波通信质量提升的瓶颈[4]。

现代短波通信中频率优选的方式方法主要依靠中长期频率预测和实时选频技术。相较于中长期的预报手段，实时选频技术在时效性和准确性上具有明显优势[5]。现有的海军频率管理系统中，实时选频设备的扫频模式固化，控制参数单一，频点分布均匀，扫频效率受到制约。若频点分布密集，精确度高但耗时长，加大了目标被敌方捕获的风险；若单纯控制扫频时间，则无法达到选频的实际作用和应用效果。为在应用中兼顾选频精度和选频效率，本文提出基于非线性扫频的短波实时选频方法，并利用REC533模型进行仿真验证，研究非线性扫频的控制参数和输出扫频间隔对实时选频效果的影响，给出了具体的方法构建和应用过程。

1 实时选频及非线性扫频

1.1 实时选频技术

基于短波信道缺陷发展起来的实时选频技术，通过评价信道质量选择最佳工作频率，是短波自适应通信系统的关键技术之一。早期实时选频系统的探测设备与通信设备分离，利用独立的探测系统对短波频段进行扫频探测，根据质量排序结果，将信道统一分配给区域用户，也被称为频率管理系统[6]。随着现代技术的发展和人们对通信质量要求的提升，通信与探测合一的自适应实时选频技术应运而生。由自适应实时选频、自适应编码、自适应调制解调等技术组建的高频自适应系统，能够适应并跟踪电离层变化，实时探测信道质量，自动搭建通信链路，提高了短波通信的有效性和可靠性[7]。

1.2 非线性扫频模式

现有的短波实时选频设备在3～30 MHz的范围内利用定频或扫频方式获取信道通信质量。定频仅对数个预设频点进行探测，为保证短波通信的可靠性，在条件允许的情况下，多采用基于起始频率、固定步进间隔和终止频率的线性扫频方式进行实时选频。当扫频间隔设置为0.2 MHz时，一个完整的选频周期则需进行100次以上的扫频探测[8]。多次探测不仅造成通信信道的占用和时间的过度消耗，还增加了暴露发射站、接收站位置的风险。因此，在保证选频精度的同时，缩减探测过程，提高探测效率尤为重要。

常规线性扫频模型为：

其中，f0是起始频率，B是起始频率与终止频率间的频带宽度，N为探测区间数，n表示第n个区间 (n=0,1,2,…N)。

以2018年3月3日世界时间8时和20时北京某地--海南某地的通信为例，基于REC533模型可得扫频间隔为1 MHz时频率-信噪比的分布情况，如图1所示。8时电离层特性较好，大部分频段处于通信质量良好状态。在进行的总计28次探测扫频过程中，信噪比低于85 dB的采样点次数为8次，达到总采样点的28.57%。20时电磁环境较差，仅8个采样点的信噪比超过85 dB，低质量采样点高达71.43%。可以看出，常规扫频模式在通信环境较好时应用性较好，但并不能适应复杂的通信环境变化。同时，扫频间隔越小，探测次数越多，更易加重探测信道与通信信道冲突情况，暴露收发站目标。

图1 2018年3月3日北京—海南实时选频

基于上述分析，引入非线性扫频方法。提高优质频段的选频精度，在劣质频段牺牲一定准确性以提升选频速率。非线性扫频存在多种函数形式，常见的如指数函数、幂函数和对数函数等。本文选用一种较为简单的探测区间指数型的非线性扫频模型：

其中，α＞0为指数参数，决定了扫频间隔的变化情况。当指数α取值不同时，扫频频点的稀疏程度如图2所示。

图2 参数α对扫频点稀疏度的影响

图2 （a）描述了α取0.5～1.5时实时选频中的探测频率变化曲线。为方便观察，图2（b）展现了特殊指数参数值下的扫频点分布情况。可以看出，当α=1时，探测频率以稳定间隔增长，频点均匀分布即为线性等间隔扫频；当0＜α＜1时，步进间隔减小，且下降速率不断减缓，频点分布逐渐密集；当α＞1时，步进间隔逐渐增大，频率呈快速上升趋势。因此，可通过调整α取值，动态调节扫频间隔，改变探测频率分布。

1.3 非线性扫频模式优化

探测过程中，无法提前预设通信质量良好的频段带宽。因此，在进行非线性扫频时，以动态间隔为调节尺度更为适合，具体表达形式为：

其中Δfd表示动态扫频间隔，Δfg表示固定扫频间隔，M是采样区间数、m为第m个采样区间。当Δfg=1 MHz，M=5时，不同指数参数α条件下的Δfd变化如表1所示。

表1 不同指数参数α条件下Δfd变化情况

2 非线性扫频方法研究及仿真分析

2.1 非线性扫频方法设计

由探测电离图反演映射出的信噪比、传输时延、多普勒展宽和衰落噪声等信道信息，可经链路质量分析（LQA）得到直观体现。根据实际应用情况，将LQA作为扫频速率的控制标准。基于反馈机制，当通信质量较差时，输出稳定的扫频间隔即固定间隔；当通信质量较好且呈现上升趋势时，控制扫频间隔逐渐减小，探测频率分布密集度增加；当通信质量较好且呈现下降趋势时，控制扫频间隔逐渐增大，探测频点逐渐稀疏。具体的非线性扫频模式的流程如图3所示。

图3 非线性扫频模式流程

对应的步骤为：

（1）输入实时选频初始频率，以固定间隔进行扫频探测；

（2）基于信噪比S/N判断电离层特性的变化趋势。探测信道通信质量较差时，继续以固定间隔进行扫频探测；当信道质量较好时，采用动态间隔的扫频方法；

（3）重复上述过程（1）和（2），直至探测到终止频率。

2.2 仿真验证

REC533模型具有良好的人机交互页面，实现了ITU-R P.533模型和短波天波传播特性计算的程序化，避免了以往频率预测过程中的大量运算和人为误差。用户仅通过输入收发站坐标信息、时间及太阳黑子数等基本信息，即可获得24 h的通信质量分析图，能够帮助用户锁定最低、最高可用频率范围，有利于方便快捷地获取短波通信的最佳工作频率。基于RCE533模型自身优势，利用信噪比作为电离层参数特性的评价标准，对基于非线性扫频方法的短波实时选频技术进行仿真验证。

选取2018年3月3日世界时间8时和20时北京--海南的通信情况，具体的REC533参数设置如表2所示。分别采用基于0.2 MHz等间隔扫频和基于非线性扫频的实时选频技术，结果如图4、图5所示。受限于通信设备精度，当动态间隔小于或等于0.2 MHz时，取0.2 MHz。

表2 REC533模型参数设置

图4 北京—海南世界时8时实时选频

图5 北京—海南世界时20时实时选频

为直观比较两种扫频方法特性，验证基于非线性扫频的实时选频技术的可靠性，分别计算了世界时间8时、20时信噪比的绝对误差值，如图6所示。

图6 北京—海南短波通信的信噪比绝对误差

2.3 结果分析

通过以上仿真验证可以得到如下结论：

（1）非线性扫频可以大幅缩减实时选频周期，提高选频效率。通过对比等间隔扫频和非线性扫频效果可以看出，基于非线性扫频的实时选频周期更短，节约了选频成本，且越是恶劣的通信环境，非线性扫频的适用性越强。观察图4（a）可以发现，当采用非线性扫频方法时，信噪比低于85 dB的探测过程由39个频点减少至8个，不足原扫频周期的1/4。在3～15.4 MHz，新扫频方法用17次探测选频代替了原方法63次的探测选频。短波全频段扫频周期缩减了33.82%。在通信环境较差的条件下，非线性扫频的优势更为明显。世界时间20时北京—海南通信中，信噪比低于85 dB的探测次数由96次降至21次，降低了78.35%。短波全频段扫频周期由136个频点削减为46个频点，节约了66.18%的选频时间，减少了信道占用情况，降低了收发双方目标暴露的风险。

（2）基于非线性扫频的实时选频结果更可靠

由图4、图5两组仿真效果图对比可以看出，非线性扫频法在提高选频速率的同时准确性良好，信道质量变化时各频点分布清晰，通信质量变化趋势明显，与原等间隔扫频的通信质量分析图差异甚小，具有良好的可靠性。世界时间8时，北京—海南通信质量较好，信噪比绝对误差在频率4.8 MHz时达到峰值-1.18 dB，相对误差为1.98%。在通信环境较差的20时，信噪比绝对误差在15.8 MHz、16.8 MHz和25.6 MHz分别达到-0.3 dB、0.33 dB和0.32 dB。此时，全频段最大相对误差0.52%出现在25.6 MHz。基于以上数值分析可以看出，非线性扫频法在节约实时选频周期的同时，能够保证扫频结果的准确性，未探测频段的通信效果可由探测分析图进行推导。

3 结 语

本文结合电离层传输特性，分析了基于等间隔扫频的实时选频技术的不足，提出了一种基于非线性扫频的实时选频技术，并验证了该方法的有效性和可靠性。在通信环境较好时，提高扫频次数以致尽可能多地寻找优质通信信道；在劣质通信环境下，可牺牲精度提高扫频速率，达到同时兼顾实时选频效率和精度的目的。实际应用中，面对自然干扰、人为干扰等复杂环境变化，需选择合适的动态间隔，以保证选频的准确性。因此，可进一步研究动态间隔尺度问题，用于完善基于非线性扫频的实时选频技术。