无人机测控系统中干扰感知与频谱资源管理技术_杨林超.pdf

DOI:1020079/jissn1001893x210623001引用格式:杨林超无人机测控系统中干扰感知与频谱资源管理技术J 电讯技术，2023，63(2):187192YANG L CInterference sensing andspectrum resource management technology in UAV TTC systemJTelecommunication Engineering，2023，63(2):187192无人机测控系统中干扰感知与频谱资源管理技术*杨林超杨林超(中国西南电子技术研究所，成都 610036)摘要:为了提高无人机测控系统在复杂电磁环境下的适应性、安全性和可靠性，解决多站多机同空域工作时面临的动态频谱资源管理问题，提出了一种基于干扰感知和频谱资源管理技术的无人机测控系统。该系统将通信侦察技术与认知无线电频谱感知技术相结合，为上/下行链路提供全频带干扰识别以及动态频谱资源管理。搭建了干扰感知和频谱资源管理系统无线测试平台，测试结果表明，当上/下行链路存在干扰信号且链路质量较差时，系统能自适应调整链路的频谱资源，可有效避开干扰信号对系统的影响，提升了无人机测控系统的生存能力和使用效能。关键词:无人机测控系统;认知无线电;干扰感知;频谱资源管理开放科学(资源服务)标识码(OSID):微信扫描二维码听独家语音释文与作者在线交流享本刊专属服务中图分类号:TN97文献标志码:A文章编号:1001893X(2023)02018706Interference Sensing and Spectrum esourceManagement Technology in UAV TTC SystemYANG Linchao(Southwest China Institute of Electronic Technology，Chengdu 610036，China)Abstract:In order to improve the adaptability，safety and reliability of unmanned aerial vehicle(UAV)telemetry，tracking and control(TTC)system in complex electromagnetic environment，and solve theproblem of dynamic spectrum resource management faced by multi-stations and multi-UAVs working in thesame space，a novel UAV TTC system based on interference sensing and spectrum resource managementtechnology is proposedThe system combines communication reconnaissance technology with cognitive radiospectrum sensing technology，provides full-band interference identification and dynamic spectrum resourcemanagement for uplink/downlinkA wireless test platform for interference sensing and spectrum resourcemanagement system is builtPerformance test results show that when the interference signals exist in theuplink/downlink and the link quality is poor，the system can adjust the spectrum resource adaptively，avoidthe influence of interference signals effectively，and improve the survivability and operational effectivenessof UAV TTC systemKey words:UAV TTC system;cognitive radio;interference sensing;spectrum resource management0引言在未来信息化联合应用条件下，无人机肩负着情报侦察、通信中继、夺取制空权以及敌方目标精确打击等重要任务1，无人机测控系统在复杂电磁环境中的兼容性以及系统本身的抗干扰能力是保障无人机可靠生存的最基本要素。781第 63 卷 第 2 期2023 年 2 月电讯技术Telecommunication EngineeringVol63，No2February，2023*收稿日期:20210623;修回日期:20210817通信作者:杨林超伊朗军队成功击落美军某型无人机的实际应用效果表明，电磁干扰技术可有效压制无人机测控链路，造成通信中断和指挥失控，甚至击落无人机2。因此，复杂电磁环境下无人机测控系统抗干扰技术一直是世界各国研究重点。结合自适应调制编码、高速跳频和宽带扩频技术，国外已研制出电磁兼容性好、抗截获和抗干扰能力强的高性能无人机测控系统，并逐渐向高速跳频/跳时、感知辅助安全防护和链路信道/功率自适应等智能抗干扰趋势发展37。国内传统无人机测控系统的抗干扰性能主要依靠物理层波形抗干扰设计和定向天线的空间滤波性能实现，综合抗干扰能力有限。在频谱资源的使用方面，主要依靠任务前规划和任务中人工手动调整的频谱管理策略，几乎没有频谱资源管理层面的干扰对抗措施，难以满足未来信息化联合应用的需求。为提高无人机测控系统在复杂电磁环境和多站多机同空域工作时的生存能力，本文提出了一种基于认知无线电的干扰感知与频谱资源管理技术，通过在接收端从能域、时域、频域、空域对干扰信号进行自动感知和识别，为系统提供全频带干扰感知的结果，并结合抗干扰通信智能决策算法自适应调整系统频谱资源，实现系统在复杂电磁环境中的自适应防护功能。搭建干扰感知和频谱资源管理系统无线测试平台进行测试，结果表明本系统具备干扰感知和动态频谱资源管理能力，当链路质量较差时，能自适应调整链路工作频点和工作模式，并重新建立可靠通信链路。1系统总体架构无人机测控系统中干扰感知与频谱资源管理技术属于智能抗干扰技术范畴之一，本系统除传统无人机遥控遥测信息传输功能之外，还具有以下功能:全频带实时干扰快速检测和识别;针对干扰感知结果和链路状态信息，通过智能决策算法动态调整频谱资源;基于动态频谱管理技术的测控链路实时接入，实现信息的快速可靠传输。智能抗干扰无人机测控系统底层协议栈结构包括物理层和数据链路层，如图 1 所示，共同完成无人机测控系统干扰感知和动态频谱资源管理功能。物理层资源基于硬件平台，实现无线链路接入、物理传输波形、干扰感知算法等功能;数据链路层在实现传统无人机测控业务的基础上，新增抗干扰通信智能决策模块，根据当前干扰检测和识别结果，结合频谱状态和链路性能等指标，实时决策当前测控链路频谱资源的管理策略，通过链路控制指令自适应调整链路工作频道和工作模式，测控终端在新的工作频道和模式下完成收发双方的信息可靠传输。图 1无人机测控系统底层协议栈结构2测控系统中干扰感知与频谱资源管理技术21干扰感知技术干扰感知包括对干扰信号的实时检测和快速识别，即在链路全工作频带内进行快速扫描，检测出干扰信号，并识别干扰信号部分时域、频域特征，用于数据链路层抗干扰通信智能决策。干扰感知的核心内容就是频带内信号的功率谱估计，常用的谱估计算法有周期图法、自相关法和Welch 谱估计法。基于 Welch 算法的功率谱估计具有良好的频域干扰检测性能89。该算法的核心思想是对时域采样数据进行分段加窗处理，求出每段数据的谱估计，然后再对所有分段数据做平滑处理。假设采样数据长度为 N，将该段数据平均分为 L 段，根据概率论知识可知，各段分段数据之间相互独立，分段后的估计误差为原来的 1/L。Welch 算法的功率谱估计流程如图 2 所示。图 2基于 welch 算法的功率谱估计框图881wwwteleonlinecn电讯技术2023 年将随机信号序列 y(n)平均分成 L 个数据段，每段有 M 个采样点，对每个数据段的 M 个采样点进行K 点快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)、平方、求均值后得到该数据段的周期图:Siy(k)=1MUM1n=0yi(n)w(n)ej2kn/K2。(1)式中:i=0，1，L1;k=0，1，K1;w(n)是数据窗函数;U 是数据窗的功率，记为U=1MM1n=0w2(n)。(2)对 L 段数据做平滑处理，则随机信号序列 y(n)的功率谱Sy(k)=1LL1i=0Siy(k)。(3)定义 f=fs/K 频率分辨率，fs为采样频率，信号的频域能量表示为f=K1k=0fSy(k)。(4)式中:f为算法最终的检测统计量。当干扰信号存在时，干扰信号所在的频点位置与其他频点相比，频域能量将会比较大;没有干扰信号时，频域上能量将会比较平均，呈白噪声特性。因此，可设定合适的比较门限，判决该频点是否存在干扰信号。22频谱资源管理技术本无人机测控系统的上、下行链路均具有干扰感知与动态频谱资源管理能力，当通信链路受到干扰时，系统将从“能、时、空、频”多域对干扰进行感知和评估，并实现频带内干扰的快速检测和识别，通过频带内频域能量判决和链路质量进行智能决策，完成频谱资源的动态管理，保证通信质量。221感知候补频道推荐策略干扰感知终端对全频带信号频域能量进行扫描，对当前使用频道上的信号进行识别，并始终保持两个推荐候补频道，以便在链路通信质量下降时执行快速准确的动态频谱管理。基于感知候补频道的推荐策略包含以下几步:(1)全频段扫描确定当前信号使用频道 F0和候补频道 F1和 F2;(2)循环干扰感知，每隔500 ms对链路所有频道进行识别和检测，并重点关注 F1和 F2，若 F1或 F2感知结果显示不再适合作为候补频道，则扫描剩余频段来重新发现合适的候补频道;(3)若 F0频道上链路质量较差，则根据抗干扰通信智能决策算法自动切换至 F1或 F2;(4)干扰感知终端重新对全频带进行扫描和干扰感知，并确定新的候补频道 F1和 F2。222链路质量判决策略测控链路在工作过程中，当链路监控软件启动干扰感知使能后，地面综合控制软件将对链路质量和全频带信号进行监测，当链路质量出现异常时，系统将启动自适应频谱资源管理流程。链路质量判决策略如图 3 所示。图 3链路质量判决策略图223抗干扰通信智能决策算法抗干扰通信智能决策算法是干扰感知和频谱资源管理系统的核心，该算法的输入输出如图 4 所示。智能决策的本质就是根据干扰感知结果和链路通信质量，在抗干扰容限和系统容量等约束条件下，依据决策准则(最小误码率、最小干信比等)，自适应地调整系统频谱资源，实现测控链路信息传输的最优化。图 4抗干扰通信智能决策策略图224频谱资源管理信息流程以下行链路为例，下行链路地面综合控制软件实时收集地面干扰感知终端上报的全频带干扰感知981第 63 卷杨林超:无人机测控系统中干扰感知与频谱资源管理技术第 2 期结果和候补频道信息，以及链路管理软件上报的链路通信质量信息，依据抗干扰通信智能决策算法的约束条件，对下行链路频谱资源进行实时动态管理。系统频谱资源管理信息流程设计如图 5 所示。图 5无人机测控系统动态频谱资源管理流程图具体步骤如下:Step 1系统加电初始化，地面综合控制软件读取干扰感知使能配置。Step 2若系统干扰感知使能，则启用抗干扰通信智能决策模块，否则该模块停止工作。Step 3根据链路质量判决策略，对链路质量进行监测。若链路质量正常，则不执行任何操作;若链路质量异常，则启动抗干扰通信智能决策模块，自适应进行频谱资源调整和系统参数调整。Step 4在连续 3 个上行发令周期中，发送“感知候补频道和工作模式切换命令”。Step 5机载综合控制软件根据“感知候补频道和工作模式切换命令”自适应调整机载终端工作参数，地面综合控制软件自适应调整地面终端工作参数。Step 6延时1 s后，判断下行链路是否重新建立。若建立成功，则下行链路在新频道和工作模式下进行工作，并继续监测链路质量;若链路质量较差或链路建立失败，则执行工作频道和工作模式回退机制，系统下行链路在原工作频道利用原工作模式重新建立链路进行通信。Step 7清空链路质量状态信 息，重 新 开始Step 26。3干扰感知与频谱资源管理系统31系统组成在传统无人机测控系统的基础上，上下行链路均增加了一条干扰感知通道，该通道前端信道部分与测控信道集成，并在后端单独增加干扰感知终端。干扰感知终端与遥控、遥测和载荷信息传输的测控终端独立工作，可从多个维度评估系统工作频带内的干扰水平，为上、下行链路提供全频段干扰发现和识别。同时在原测控地面终端协议管控软件内增加抗干扰通信智能决策算法，用于对干扰信号的认知以及动态频谱资源管理的实现。地面干扰感知终端和协议处理终端实物图如图 6 和图 7 所示，工作原理如图 8 所示。图 6干扰感知终端实物图图 7地面协议处理终端实物图091wwwteleonlinecn电讯技术2023 年图 8干扰感知和频谱资源管理系统工作原理图干扰感知终端接收地面信道发过来的感知中频信号，完成信号 AGC 控制、A/D 采样后，在 FPGA 芯片上完成工作频带内的 Welch 算法的功率谱估计，将信号功率谱组帧并通过 EMIF 总线上报至 DSP 内数据处理应用软件，该应用软件依据功率谱信息完成候补频道选择并实时上报至地面综合控制软件。32无线测试平台利用机载和地面链路设备搭建干扰感知和频谱资源管理系统测试平台，测试平台工作原理如图 9所示。在传统无人机测控通信链路的基础上，增加一条干扰感知通道，干扰感知终端、地面测控终端和机载测控终端配合完成系统干扰感知和频谱资源管理功能。干扰源采用安捷伦仪器有限公司生产的E4438C 信号源，该信号源可产生15 MHz带宽以下的窄带噪声信号，用于模拟测试平台内的无线窄带干扰信号。图 9干扰感知和频谱资源管理系统测试平台33测试结果及分析图 10 给出了测控信号和干扰信号的 Welch 算法的功率谱估计图，其中测控信号工作频道 F0为 0频道，带内功率约30 dBm，测试平台在测控信号工作频带内引入窄带单音干扰信号，干扰信号功率约为18 dBm。图 10测控信号和干扰信号频谱图(切换前)干扰感知终端完成测控信号和干扰信号的实时检测和识别，并上报感知候补频道，图 11 表示干扰感知终端上报的感知候补频道 F1为 39 频道。图 11抗干扰通信智能决策算法推荐频点地面测控终端对链路质量状态(包括链路信噪比、锁定指示、在线误码率和丢帧率等)进行监测，并实时将链路质量判决结果上报至抗干扰通信智能决策处理模块。由于链路工作频带内，干扰信号比有效信号强12 dB左右，高于地面测控终端抗干扰容限，链路锁定指示出现闪烁，且链路在线误码率和丢帧率将高于规定门限，待干扰感知自动切换使能开启后，系统依据抗干扰通信智能决策处理结果，将系统工作频道切换至 39 频道，切换后测控信号和干扰信号的功率谱估计如图 12 所示。测控链路重新建立后，下行链路在新的工作频道不存在干扰信号(干扰信号依旧停留在原频点)，测控系统将恢复至191第 63 卷杨林超:无人机测控系统中干扰感知与频谱资源管理技术第 2 期正常工作状态。图 12测控信号和干扰信号频谱图(切换后)调整测控信号工作频道内干扰信号强度，更新带内干信比，结合系统本身抗干扰容限和系统容量等指标，监测链路通信质量，并记录全频带内不同干信比下系统频谱资源管理和系统参数调整情况，如表 1 所示。表 1全频带内不同干信比下频谱资源管理情况序号干扰情况链路质量频谱资源和系统参数管理1工作频道内干信比小于10 dB，带外无干扰链路锁定闪烁、误 码 率恶化工作模式调整2工作频道内干信比大于10 dB，带外无干扰链路失锁工作频道调整3工作频道内干信比大于10 dB，带外干信比小于10 dB链路失锁工作模式、工作频率调整4结束语本文提出的基于干扰感知和频谱资源管理技术的无人机测控系统，将能量、时间、频间和空间等域的干扰评估与对抗措施相结合，可从多个维度评估外界复杂电磁环境，为上/下行链路提供全频带干扰感知的能力，并实现频带内频谱资源动态管理，极大增强了无人机测控系统在敌方主动干扰和己方同类型设备无意干扰环境下的电子生存能力。干扰感知和频谱资源管理系统是智能无人机测控网络的重要组成部分，在未来无人机多站多机测控系统、蜂群集群测控系统和有人无人协同测控系统中具有重要的应用价值。参考文献:1 刘先虎，范万水，王备仓复杂电磁环境下无人机通信抗干扰问题研究 J 军事通信技术，2010，19(3):86902 陈会林，教富龙，袁泮江，等一种智能抗干扰无人机测控系统设计 J 电讯技术，2021，61(6):7037093 CHEN W T，HOCHSpectrummonitoringwithunmanned aerial vehicle carrying a receiver based on thecore technology of cognitive radioa software definedradio design J Journal of Unmanned Vehicle Systems，2017，5(1):1124 张宏伟，达新宇，胡航，等认知无人机网络中多机协作频谱感知研究J 空军工程大学学报(自然科学版)，2020，21(1):92985 张冬晓，陈亚洲，程二威，等一种无人机数据链电磁干扰自适应新方法J 北京理工大学学报，2020，40(8):8808876 张薇玮，丁文锐，刘春辉复杂环境中无人机数据链干扰效果预测方法J 系统工程与电子技术，2016，38(4):7607667 张文秋，丁文锐，刘春辉一种无人机数据链信道选择和功率控制方法J 北京航空航天大学学报，2017，43(3):5835918 张峰，石现峰，张学智Welch 功率谱估计算法仿真及分析 J 西北工业大学学报，2009，3(4):3533569 李奇，徐慨，蔡城鑫，等基于 Welch 谱估计和能量检测(ED)的干扰信号检测技术 J 信息通信，2018，27(12):6670作者简介:杨林超男，1990 年生于四川南充，2013 年获硕士学位，现为工程师，主要研究方向为飞行器测控通信系统高速数据链。291wwwteleonlinecn电讯技术2023 年