基于无人机平台的“星链”地面终端设备智能探测及对抗技术研究

刘童瑶 吴绍炜 陈华伟

“星链”系统在“俄乌冲突”中的应用凸显了低轨卫星互联网的军事价值。作为“星链”系统反制的一种手段，探测与破坏地面设备是一种可行措施，但目前手段尚有较多缺陷，尤其是针对地面终端用户设备时，存在截获概率低的问题。为了提高探测效率和精度，本文提出了一种基于无人机平台的宽带卫星通讯地面终端设备智能探测及对抗技术方案。该方案以“星链”通信系统地面终端设备为特定目标，通过机载高性能无线电探测感知系统截获其高指向性通信信号波束，以数字射频存储方式将宽带射频信号数字化，通过深度学习方法使用特征学习技术在复杂电磁环境中筛选出特定对象信号，识别并持续跟踪。此外，本文还构建了一个多机（站）协同通信网，实现分布式、网格化面覆盖与点凝视结合的探测感知与识别跟踪智能化体系。该技术方案可广泛应用于通信侦听、目标识别、情报收集等领域。

“星链”（StarLink）计划是由美国太空探索技术公司（SpaceX）发起的一项全球卫星互联网服务项目，旨在通过发射数千颗低轨道卫星为地球提供高速宽带互联网接入。该项目得到了包括美国在内的多个国家和地区的支持。“星链”通信系统地面终端设备主要分为三种：一是地面网络运营，地面站作为“星链”与互联网的数据接口，即使未来激光通信全面应用，地面站也有避免激光通信带宽拥堵、提高网络弹性、控制局部网络异常的可能影响范围等方面的重要作用；二是地面站通信装备，“星链”地面站初期采用英国Cobham公司Ku波段天线，后期以SpaceX公司自行研制的Ka波段天线为主，作为“星链”与互联网的地面网络接口；三是指控天线，用于“星链”遥测、跟踪与指挥（TT&C）的地面天线。

“星链”在局部冲突中充分展现了战场临时通信能力，一旦“星链”地面站在部署完成，将在战时作为传统军事通信系统以外的临时通信手段，形成一定军事威胁。“星链”的威胁有三种：在军事上，由于“星链”卫星的高度低、数量多，它们可能被用作军事侦察和通信工具；在信息战中，“星链”卫星还可以用于实施网络间谍活动，窃取敏感信息；在针对导弹拦截系统方面，由于“星链”卫星的特殊技术特性，其可以转化为导弹拦截系统。系统存在灵活性及隐蔽性强、存活率高等特点，是极限战争中极为重要的信息链路。

作为“星链”系统反制的一种手段，本文探索一种探测与反制地面终端设备的方法，提出了一种基于无人机平台的宽带卫星通讯地面终端设备智能探测及对抗系统。该系统以“星链”通信系统地面终端设备为特定目标，研究“星链”系统及地面终端设备的功能、性能及组网应用特点，基于机载智能天线及先进软件无线电技术开发“星链”微波信号截获设备，宽带射频信号以数字化射频存储单元连续无缝存储，并在智能无线电信号处理引擎中以深度学习辅助方式筛选、识别出“星链”地面终端设备通信信号，无人机平台及其协作伙伴在寬带自组织网络支持下开展特定对象定位、持续跟踪、干扰压制或摧毁打击。

以无人机为平台天然具备更高截获卫星地面终端设备高指向性通信信号波束能力，且具备更强的区域覆盖、现场到达能力。中大型无人机有足够的有效负载承载能力，天线阵列可部署空间大，机器学习硬件及电力开销支撑能力强。我们还构建了一个多机（站）协同通信网，实现立体式分布式、网格化面覆盖与点凝视结合的探测感知与识别跟踪智能化体系。该系统可广泛应用于通信侦听、目标识别、情报收集等领域。

本文涉及的几个关键技术如下：共形天线设计技术、高灵敏度抗阻塞接收机技术、智能识别技术体系和宽带智能协同通信网络技术。

共形天线设计技术

电子对抗（Electronic Countermeasures，ECM）中，目标的位置信息极为重要，是决定胜负的关键。在无人机上部署测向天线受空气动力学及飞机动力约束需要控制其突出机体形状及体积，常采用双马刀天线来构建双通道测向能力。随着战场对无线电监测的性能要求越来越高，尤其探测区域较广这种比较苛刻的环境上，无线电监测需具有测向精度高、快速检测以及体积小等特点。同时，为改善平台隐身性能，测向系统需采用共形设计，提高综合作战效能。

高增益无线电监测

无线电监测主要功能是利用无线电技术对无线电信号辐射源进行侦测、定位和分析，目的是为无线电侦察干扰和频谱管理工作提供技术支撑和科学依据。

有文献提出一种基于国产化非线阵双基线干涉仪的无线电监测设备，证实其满足瞬时360°全方位高灵敏度和高精度测向技术要求，能够适应车载、便携和无人机载等多平台无线电监测要求。

DF天线设计技术

测向（Direction Finder）天线即DF天线，是一种用来确定无线电信号源位置的设备。测向天线的定位原理是基于无线电波的传播特性，它通过测量信号的强度和到达时间来确定信号源的方向。测向天线在通信、雷达、无线电侦察等领域具有广泛应用。

测向天线的定位原理主要分为到达时间差测向和信号强度测向两种，在实际应用中有很多形式和类型，常见的测向天线有方向性天线、阵列天线等。

在雷达探测领域，测向天线可以用来追踪和定位目标，实现目标的探测和跟踪。吴健等提出了雷达信号与通信信号一体化测向方案，介绍了测向所采用的技术体制和天线单元布设所采用的虚拟基线设计方法，对共用接收前端进行分析和仿真，通过暗室测试，证明测向系统对雷达信号和通信信号的测向精度均优于1（均方根误差）。

在无线电侦察中，测向天线可以用来确定敌方通信设备的位置，为作战决策提供情报支持。任力等使用直升机机载无线电监测测向设备，搭载ADD197和ADD107阵列天线系统分别进行干扰源信号的测向定位，验证了直升机搭载阵列化侧向天线测向指示和测向精度指标稳定可靠，空中平台相交地面系统定位信号、排查干扰效率更高。何伟杰提出一种基于无人机平台的无线电测向技术，研究了干涉仪测向技术、无源时差定位技术、双通道测向系统的硬件及软件算法、基于三次相关的时延估计算法等内容，该技术能实现对非法信号源的快速测向和定位。

共形天线设计系统

共形天线的概念起源比较早，最先开展对共形天线的研究的是美国航空司令部。其主要应用场景是导弹和飞机的蒙皮，主要用于减小飞机的空气动力学阻力以提升气动性能。在IEEE STD145-1993中给出了共形天线的定义：共形天线是和物体外形保持一致的天线或天线阵。此处的物体外形仅与非电磁因素有关，如空气动力学因素与流体力学因素。简而言之，共形天线是一种形式特殊的天线，与常规天线的不同就在于其形状上，常规天线的形状由天线的电性能要求决定，而共形天线的形状既要满足天线的电性能要求，还要兼顾飞行器的气动特性。为了保证更好的气动力，对飞机天线的设计提出了符合性好、外形低、体积小、重量轻等严格要求。

对共形天线的具体技术研究最早可以追溯至二十世纪三十年代，当时的科研工作者为了满足雷达技术发展对天线的要求，对圆环、球形相控阵进行了相关研究。1936年，Chireix研究了一种圆环阵列天线，采用对称振子作为其阵列单元，Chireix对该阵列做了大量研究，发表了一系列与该阵列相关的研究性论文，为共形天线的发展奠定了坚实的基础。到了二十世纪下半叶，以圆柱为共形载体的共形天线技术研究成为了科研工作者们的研究重心，这类天线的主要应用环境是导弹和飞机等。二十世纪末，美国空军部提出了“传感器飞机”项目，至此共形天线的研究正式进入了高速蓬勃发展时期。

2021年，电子科技大学的Jun-Jie Peng等学者提出了一种用于无人机平台共形的共形相控阵。共形载体是无人机的前机翼蒙皮，共形天线辐射体采用锥形槽耦合馈电的偶极子天线满足水平极化的需求。天线辐射体被印刷在聚酰亚胺薄膜上，聚酰亚胺薄膜的柔性使得天线可以很容易地被共形安装在无人机前翼。同时，在共形偶极子天线的前侧放置了两种频率选择表面阵列，用于减小波束宽度提高增益。作者以此辐射体作为阵列单元继续设计了一个1×8的阵列共形在无人机前翼表面，在2.55-3.12GHz实现了有源电压驻波比小于3.5，E面波束扫描角达到了士70°。

有国外学者研究了一种新的共形天线设计，可以获得更好的带宽（0.53GHz）和增益（9dB），采用适合飞机机身安装的纤薄柔性基板，在5.2GHz工作频率附近实现了10.2%的带宽，有助于提高合成孔径雷达（SAR）的跨距离分辨率，并且所获得的增益增加了跨距离覆盖，减少了气动阻力。

对载体共形天线的技术研究大致可以分为两类：一类侧重于共形阵列天线的技术研究，另一类侧重于面向特殊复杂载体环境的共形天线单辐射体技术研究。由于载体环境的多样性与复杂性，对相应地载体共形天线单辐射体技术的研究充满了不确定性与挑战。关于载体共形天线的研究重心应当主要放基于具体复杂载体环境下的超宽带载体共形天線单辐射体的技术研究。

宽带高动态卫星通信信号接收与处理技术

在现代电子探测与侦察系统中，接收机设计挑战越来越高。由于无线电技术的快速发展进步及推广应用，空间电磁背景越来越复杂，天线端所接收到的信号中有用信号往往淹没在强干扰中，包括自然界随机的电磁干扰及人为的电子对抗信号。侦察接收机的功能要在这些复杂的信号“汪洋大海”中，根据特定对象的特征信息遴选出有用信号进行处理，要具备更好的接收性能、信号处理能力和电子对抗能力。

无线接收机的主要性能参数包括：工作频率范围、最大信道带宽、接收灵敏度、动态范围、交调等。这些性能参数中，灵敏度和接收机的噪声系数以及信道带宽相关；交调失真和1dB压缩点对接收机的大信号测量能力影响最大；而接收机对邻道和旁道的选择性以及对邻道和旁道中干扰信号的抑制能力则是由通道滤波器的特性和本振信号的相位噪声性能决定；接收机的动态范围通常是通过自动增益控制和选用一个适当ADC来改善。

接收功率超过接收动态允许的最大功率电平时，会导致接收机饱和阻塞使其无法正常工作，长时间的阻塞还可能造成接收机的永久性性能下降。因此，设计过程需要针对提高灵敏度，降低阻塞干扰进行指标设置，这对于优化侦察接收机的效能具有较大的实际意义。

宽频率覆盖快速扫描接收机前端设计技术

高灵敏度软件接收机实现定位技术的核心是捕获和跟踪。卫星信号从射频前端输出后，便接入到捕获模块，只有捕获到信号，才能进入跟踪阶段，然后由跟踪程序得到导航数据。由此可见，捕获技术是所有软件接收机技术的开端，尤其是在弱信号的条件下，能否检测到信号并传递给后面的跟踪程序更是重中之重。

接收机前端设计技术包括以下内容：射频前端，包括低噪声放大器、滤波器、下变频器等部件，能在宽广频率范围内将选定的微波射频信号转换为便于处理的中频信号，并调整其信号幅度以更好的观察和测量其特性；中频信号处理，对接收到的模拟信号进行预处理，如放大、滤波、混频等操作，将其达到最大发挥采样及数字信号处理单元性能的状态；数字信号处理，对模拟信号进行采样量化及滤波等操作，将其转换为可以进行数字信号处理的信号；数字信号分析，对数字信号进行重采样、载波同步及解调、时频域转换及特征提取等操作，将其转换为可以识别和理解的信息；控制与监测，对接收机前端进行控制和监测，例如调节增益、频率等参数，以及监测信号质量等；接口与通信，接收机前端需要与其他设备进行接口和通信，如与计算机、其他接收机等设备进行数据传输和通信。

复杂调制宽带信号数字射频存储技术

为应对微波射频信号数字化特征对无线电探测与侦察的挑战，开发宽带信号数字射频存储技术实现对无线电信号的连续采样及存储的流盘模式，为在线和离线挖掘信号低概率事件提供技术支撑。

数字射频储存器（Digital Radio Frequency Memory，DRFM）能完成对射频信号的直接采样、存储及数据分享再利用，主要由宽带ADC、大容量FPGA及其配置存储器PROM、宽带DAC、双口SRAM、时钟电路和电源稳压电路等几部分组成。

根据采样信号的量化方式，DRFM可分为幅度量化和相位量化两种实现方式。幅度量化DRFM实现结构主要有以下几种：单通道DRFM、模拟正交双通道DRFM、多通道DRFM等。单通道DRFM是目前较为常用的实现结构，这种结构形式的优点是可以采用超外差接收机的处理方式，有较强的寄生信号抑制能力，系统的寄生信号电平主要取决于量化位数，量化位数越高，寄生信号抑制能力越强；其缺点是瞬时带宽较小，只有采样率的一半。

DRFM可以截获、存储、处理并复制敌方雷达信号，从而应用到电子对抗、雷达干扰等领域。

宽带无线电信号实时分析技术

实时分析技术可以提供对无线电信号的实时监测和分析，对于雷达、无线通信系统的调试和优化、无线电设备的研发和测试、以及频谱管理等领域都具有重要的应用价值。

宽带无线电信号实时分析技术的基本原理是利用数字信号处理技术对采集到的无线电信号进行实时分析。首先，通过高精度的数字采样设备对无线电信号进行采样，并将采样得到的数字信号输入到数字信号处理设备中。然后，利用各种数字信号处理算法对信号进行分析、解调、特征提取等操作，提取出信号中的各种信息，如频率、功率、调制方式、信号类型等。最后，将这些信息进行统计和分析，提供实时报告和可视化图表，帮助用户更好地理解和掌握无线电信号的特征和规律。

在实际应用中，宽带无线电信号实时分析技术可以应用于无线通信系统的调试和优化。通过对无线电信号的实时分析，可以快速找出系统中的问题并进行解决，提高通信质量和稳定性。同时，该技术也可以应用于无线电设备的研发和测试，帮助设备制造商对设备性能进行评估和优化。此外，该技术还可以应用于频谱管理和安全领域，协助管理部门对频谱进行监测和管理，防止非法信号的干扰和入侵。

实时分析与DRFM技术是应为复杂数字化特征射频信号分析的技术基础，为偶发、小概率及隐蔽发射信号探测及分析提供了可信赖的技术手段。随着未来无线通信技术的不断进步和发展，该技术也将不断得到完善和拓展，为无线通信技术的发展和应用提供更加准确、快速、可靠的支持。

智能识别技术体系

复杂无线电信号表征

复杂无线电信号表征是指对无线电信号的特性和参数进行测量和描述的过程。无线电信号的特性包括频率、相位、振幅、调制方式等，这些特性可以通过各种测量仪器和方法进行测量和记录。通过对无线电信号的表征，可以了解信号的来源、传播方式、传输特性等信息，从而进行相应的分析和处理。

随着无线通信技术的快速发展，无线电信号的传输速率和频带利用率不断提高，信号的复杂度也越来越高。在复杂的信道环境中，无线电信号的探测和识别技术面临着许多挑战。

目前，无线电信号探测的技术主要包括基于信号功率谱的探测方法、基于信道化的探测方法和基于神经网络和深度学习的探测方法等。

（1）基于信号功率谱的探测方法

根据不同调制方式的信号的频谱形状差异性，可以采用基于频谱形状的分类算法。其计算复杂度低且具有一定的抗噪性能。基于信号功率谱的探测方法利用宽带信号的功率谱特征进行信号检测。

国内外学者针对雷达信号调制方式的识别做了大量的研究，主要方法有：瞬时自相关法、谱相关分析、时频变换法、小波变换法等。

信号瞬时自相关法原理简单，可以处理大带宽信号，易于工程实现且实时性较好，但是对非线性信号进行分析效果不好。韩立辉等提出采用小波包分析方法进行消噪处理，以瞬时自相关算法估计信号的瞬时频率，进而求出调制参数，其瞬时自相关算法进行了滑动平均改进。

谱相关分析法适用于雷达信号的检测与分析，不足之处在于计算量过大。H. Hu等运用谱相关分析法，提出了4个相干特征参数，使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为分类器完成了雷达信号的调制识别。王茂汶等为解决分数阶傅里叶变换（FRFT）在非合作线性调频（LFM）信号检测中运算量过大，限制其工程应用的问题，提出基于FRFT检测LFM信号“粗测引导+精细测量”的处理算法，改进算法相比直接采用FRFT运算复杂度大大降低。

时频变换法包括WVD变换及其演进算法，W. Gardner描述了测量和计算具有周期平稳性的时间序列的谱相关函数的方法，确定了可靠性与时间、光谱和周期分辨率之间的相互作用，讨论了周期泄漏和混叠、周期分辨率和周期相位等新问题。该方法对噪声不敏感，缺点是不适合与多信号分析。因此针对这个缺点，Choi等提出了Choi-Williams分布，能够较好地解决交叉项问题，但是降低了时频分辨率。

小波变换是一种时间—尺度分析方法，具有多尺度特性，大的尺度对应的是一个对信号的全局的概略描述，而小的尺度则相应地对应于细节性的描述。王渝冲等研究了小波变换算法中常用的Morlet小波方法。此类方法通过对信号进行小波变换，提取小波脊线作为特征進行脉内调制雷达信号的分类。但此方法需要选择合理的小波基，且小波脊线提取算法易受噪声干扰，实际应用效果不理想。

（2）基于信道化的探测方法

基于信道化的探测方法将宽带信号进行信道化，对信道化后的各个信道，利用窄带信号检测的方法开展信号检测，但该类方法在窄带检测环节中，检测的效果受噪声以及门限阈值选取的影响较大，且其在信道化过程中，存在分割不理想的情况，并会损失一定的原始信号数据信息。

国内从上世纪九十年代开始对数字信道化技术进行研究，研究重点侧重于数字信道化的硬件实现、信号检测与参数估计等方面。在数字信道化技术方面的研究跟西方国家相比我们开始的较晚，目前也取得了长足的发展。基于加权交叠（WOLA）结构的信道化技术打破了常规数字信道化结构中抽取倍数与信道数目二者之间的约束关系，使得该技术在复杂的电磁环境下依然可以保证性能。文献有学者针对信道化技术子信道划分的问题，提出了一种基于树形结构的多级级联信道化结构，可实现子信道的非均匀划分。

国外针对数字信道化技术则行了长时间的发展和积累，相关成果也比较多。1986年，James B. Tsui便对数字信道化的原理进行了研究，并分析了其优缺点，为后续的数字信道化接收机奠定了基础。Zahimiak D.R等人提出了一种将多相滤波技术与傅里叶技术相结合的信道化结构，这种实现结构使得信道化实现时的资源进一步大大降低。

数字信道化的目的是通过数字下变频，滤波以及抽取等一系列数字运算，将整个ADC采集后待处理信号的整个频谱划分为多个子信道。数字信道化可分为非均匀信道化和均匀信道化，非均匀信道化的每个子信道宽度不等且子信道中心频率之间间隔不相同，均匀信道化则每个子信道的宽度相同且子信道中心频率之间间隔相同。对于非均匀信道化，各个子信道的滤波器设计不相同，导致输出频响不一致且计算程度复杂；而均匀信道化可以使用相同的信道滤波器，其频响具有一致性且计算简单。

（3）基于神经网络和深度学习的探测方法

使用宽带信号功率谱的能量指标作为检测依据，但该类方法受限于对信号噪声基底估计的精确度，在复杂电磁环境下性能下降明显。信道化的探测方法将宽带信号进行信道化，对信道化后的各个信道，利用窄带信号检测的方法开展信号检测。该类方法在窄带检测环节中，检测的效果受噪声以及门限阈值选取的影响较大，且其在信道化过程中，存在分割不理想的情况，并会损失一定的原始信号数据信息。

近年来，随着神经网络和深度学习技术的快速发展，一些基于神经网络和深度学习的探测方法被提出。这些方法通过构建神经网络学习宽带通信信号的一维功率谱特征，以此开展信号检测，或者使用深度学习中的目标检测网络模型，对信号的时频谱进行特征提取和处理，能够估计信号的起止时间，并判断信号目标的存在性。

战略支援部队信息工程大学申请的一项专利提供一种复杂环境下宽带无线通信信号检测方法及系统，将深度学习自然目标识别与处理领域的向心偏移网络引入信号检测领域，能够实现对复杂环境下宽带无线通信信号的有效检测，提升信号检测效果。幸晨杰提出一种基于深度神经网络的宽带信号频谱检测方法，并设计了从一维频谱检测结果提取信号起止时间和频带范围的后处理流程。刘国华等基于实数时延径向基函数神经网络，构建了具有记忆效应的接收机非线性神经网络模型，分别采用K-均值聚类算法和正交最小二乘法对模型的隐含层中心和权值进行选取和学习，使用宽带信号的同相和正交两个分量对模型进行验证，模型的归一化均方误差可达-41.88dB。

知识图谱构建与学习

针对复杂无线电信号的智能识别技术需要构建知识图谱，该图谱以无线电信号特征为实体，以特征之间的关系为边，构建出一个包含丰富信息的图形网络。例如，可以将信号的频率、功率、调制方式等特征作为实体的属性，将信号类型、信号来源等作为实体之间的关系，从而构建出一个涵盖多种信息的图形网络。

其次，利用机器学习、深度学习等人工智能技术对知识图谱进行学习和优化。通过对大量无线电信号数据的训练和分析，模型可以学习到信号的特征和规律，从而提高对未知信号的识别准确率和处理效率。例如，可以使用监督学习算法，利用已知的信号特征和标签来训练模型，从而实现对未知信号的分类和预测。2017年8月，DARPA启动了射频机器学习系统（RFMLS）项目旨在“建立一种射频鉴别能力，能够从信号嘈杂聚集的频谱中分辨出独特和特殊的信号”，未来将应用于民用和军事领域。迄今，包括CNN、fast R-CNN、faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD等多种算法均得到了应用探索。以R-CNN、faster R-CNN为代表的基于区域提取的目标检测算法，检测过程分为区域提取和检测分类两步；以YOLO、SSD为代表的基于回归问题的端到端目标检测算法，直接在一个卷积网络中实现目标的定位和识别，简化了网络结构。因基于图像深度学习算法具备更丰富的算法和模型资源、效率更高，研究可以利用YOLO等图像深度学习算法为基础开展微波信号特征学习能力开发。

通过对知识图谱的学习和优化，可以实现复杂无线电信号的智能识别和处理。例如，可以将识别结果与已知的信号类型进行比对，从而判断信号是否属于正常通信范畴；也可以根据信号的特征进行来源追踪，从而协助管理部门对无线电设备进行监管和管理。

开发分析识别引擎与验证系统

（1）开发分析识别引擎

分析识别引擎是针对复杂无线电信号的智能识别技术的拓展部分，它可以利用知识图谱对无线电信号进行分析和识别。开发步骤可以由以下几部分构成：数据预处理，对无线电信号数据进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高信号的质量和识别准确率；特征提取，利用知识图谱中提取的信号特征对预处理后的信号进行分析，提取出信号的关键特征；模型训练，利用已知的信号特征和标签来训练模型，可以选择多种机器学习或深度学习算法进行训练；模型评估，对训练好的模型进行评估，可以利用测试数据集来测试模型的准确率和性能；模型优化，根据评估结果对模型进行优化，可以提高模型的识别准确率和处理效率。

（2）验证系统

驗证系统是用来验证分析识别引擎的正确性和可靠性的系统。它可以对输入的无线电信号进行识别，并将识别结果与已知的信号类型进行比对，从而判断分析识别引擎的准确性和可靠性。将待验证的无线电信号输入到验证系统中，利用分析识别引擎对输入的信号进行处理，提取出信号的特征并进行分析和识别。将分析识别引擎的识别结果与已知的信号类型进行比对，判断分析识别引擎的准确性和可靠性，输出验证结果，包括分析识别引擎的准确率、识别时间和处理效率等信息。

宽带智能协同通信网络技术

宽带智能协同通信网络技术是一种集成了宽带通信、智能化处理和协同通信技术的新一代通信网络技术。该技术旨在实现高速、高效、高可靠性的通信，同时具备智能化的处理能力和协同通信的能力，以满足各种复杂的应用需求。

宽带智能协同通信网络技术采用了先进的宽带通信技术，可以实现高速、大容量的数据传输。同时，通过采用上文中所描述的先进信号处理技术，可以对无线电信号进行高精度的数字化处理，进一步提高通信质量和可靠性。

该技术集成了智能化处理技术，可以利用人工智能、机器学习等先进的技术手段，对通信数据进行智能化分析、处理和识别，从而实现自动化、智能化的通信管理。例如，可以通过智能化处理技术对通信数据进行识别和分类，自动识别出不同类型的通信数据，并进行相应的处理和传输。

宽带智能协同通信网络技术还具备协同通信的能力，可以通过多机（站）协同通信网实现分布式、网格化“面覆盖与点凝视”结合的探测感知与识别跟踪智能化体系。通过协同通信技术，可以实现多个通信节点之间的协同工作，提高通信网络的可靠性和稳定性，同时也可以实现多层次的通信保障，提高通信安全性。

宽带智能协同通信网络技术是一种先进、高效、智能化的通信网络技术，具有广泛的应用前景。未来，随着通信技术的不断发展，该技术将会不断优化和完善，为各种复杂的应用场景提供更加高效、可靠、智能的通信服务。

结束语

在论文中，我们通过机载高性能接收机截获“星链”通信系统地面终端设备的高指向性通信信号波束，通过数字化射频存储及实时分析技术对信号原始数据开展预处理。其后，采用深度学习方法，利用特征学习技术在复杂电磁环境中筛选出特定对象信号，并实现了特定信号识别和跟踪。此外，我们还构建了一个多机（站）协同通信网，实现了分布式、网格化“面覆盖与点凝视”结合的探测感知与识别跟踪智能化体系。论文研究内容作为一种技术手段，用于提高探测截获效率和精度，为电子支援及电磁空间管控提供可靠支撑，具有一定的实用价值和现实意义。