航天测控链路干扰多维感知及决策研究

发布时间：2023-02-03 09:52

　　航天测控技术在军事领域应用比较广泛,但测控链路暴露在空间中,容易受到各种电磁信号的影响,尤其是敌意干扰信号。测控链路的通信安全决定着战略信息能否安全精准传送。因此,为保障测控链路通信安全,需要对干扰信号感知识别并进行有效的防护决策。为此,本文针对航天测控链路中的复杂电磁干扰环境,重点研究了干扰多维感知及决策技术。主要工作包括以下几部分:第一,研究了三种改进的干扰检测算法。针对航天测控链路中常见的六种干扰信号,对检测算法进行仿真分析与性能比对,确定了一种对宽带类干扰信号检测率高且便于FPGA实现的改进的CME检测算法;并且详细分析了干扰检测算法中判决门限与虚警概率之间的关系。第二,完成了测控链路的干扰多维感知方案设计。提取了一组分类特征明显、对干扰信号参数不敏感且无需先验信息的时域、频域以及时频变换域多维分类特征参数,包括干扰能量因子、时域峰均比、频谱带宽因子、分数阶傅里叶变换域能量聚集度。通过仿真分析确定了判决门限,建立了基于决策树的干扰信号分类规则,并通过仿真分析验证了干扰感知方案的可行性。第三,建立了一种基于模糊综合层次法的航天测控链路干扰防护性能评估体系。针对测控链路的固有特性与... 

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
缩略词表
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究内容与贡献
    1.3 论文结构及安排
第二章 干扰多维感知及决策研究现状
    2.1 引言
    2.2 典型干扰信号类型
        2.2.1 单音干扰信号(CWI)
        2.2.2 线性调频干扰(LFM)
        2.2.3 宽带梳状干扰(CSI)
        2.2.4 脉冲干扰(PI)
        2.2.5 部分频带宽带噪声干扰(PBWI)
        2.2.6 部分频带窄带噪声干扰(PBNI)
    2.3 干扰感知及决策过程分析及研究现状
        2.3.1 干扰感知及决策过程分析
        2.3.2 干扰检测算法研究现状
        2.3.3 干扰类型识别研究现状
        2.3.4 干扰防护性能评估体系研究现状
        2.3.5 干扰决策算法研究现状
    2.4 本章小结
第三章 干扰多维感知算法研究
    3.1 引言
    3.2 干扰检测算法
        3.2.1 CME干扰检测算法
        3.2.2 FCME干扰检测算法
        3.2.3 一种改进CME干扰检测算法
        3.2.4 干扰检测算法性能分析
        3.2.5 干扰检测算法仿真
    3.3 特征参数提取
        3.3.1 时域峰均比系数
        3.3.2 干扰能量因子
        3.3.3 频谱带宽因子
        3.3.4 频谱峰度系数
        3.3.5 频谱冲激部分标准差
        3.3.6 分数阶傅里叶域能量聚集度
    3.4 干扰类型识别
        3.4.1 决策树分类法
        3.4.2 决策树干扰信号分类
    3.5 链路性能仿真及分析
    3.6 本章小结
第四章 干扰防护能力评估体系及防护决策研究
    4.1 引言
    4.2 干扰防护手段
        4.2.1 干扰防护系统
        4.2.2 设备级干扰防护
        4.2.3 系统级干扰防护
    4.3 干扰防护性能评估体系
        4.3.1 评估理论
        4.3.2 评估原则
        4.3.3 评估方法
        4.3.4 模糊层次综合分析法
        4.3.5 仿真分析
    4.4 干扰防护决策
    4.5 本章小结
第五章 干扰多维感知算法实验验证
    5.1 引言
    5.2 硬件测试平台
    5.3 干扰多维感知算法实现架构
    5.4 干扰多维感知关键技术实现
        5.4.1 多帧平均模块
        5.4.2 改进的CME干扰检测模块
        5.4.3 干扰信号相对功率计算模块
        5.4.4 分数阶傅里叶变换模块
    5.5 资源消耗与分析
    5.6 测试结果与分析
        5.6.1 测试场景
        5.6.2 单音干扰感知场景测试
        5.6.3 窄带干扰感知场景测试
        5.6.4 梳状多音干扰感知场景测试
        5.6.5 宽带干扰干扰感知场景测试
        5.6.6 线性扫频干扰感知场景测试
        5.6.7 脉冲干扰干扰感知场景测试
    5.7 小结
第六章 全文总结
    6.1 本文贡献
    6.2 下一步工作建议和未来研究方向
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间参加的科研项目


【参考文献】：
期刊论文
[1]利用直觉模糊集的雷达抗干扰群决策模型[J]. 高向德,杨江平,邓斌.  空军预警学院学报. 2019(06)
[2]基于SVM决策树的数据链识别分类[J]. 杨咪,王安丽,胡正.  兵工自动化. 2019(12)
[3]航天测控通信技术发展态势与展望[J]. 赵潇逸,傅明,单福悦.  中国新通信. 2019(12)
[4]模糊层次分析法中权重求解的线性目标规划模型[J]. 闫利军,樵军谋,徐坚,梁辉.  制造业自动化. 2018(09)
[5]干扰信号检测技术研究[J]. 李奇,徐慨,杨海亮.  信息通信. 2018(06)
[6]分数傅里叶变换理论及其应用研究进展[J]. 马金铭,苗红霞,苏新华,高畅,康学净,陶然.  光电工程. 2018(06)
[7]融合改进强化学习的认知无线电抗干扰决策算法[J]. 朱芮,马永涛,南亚飞,张云蕾.  计算机科学与探索. 2019(04)
[8]一种基于CME的改进型干扰信号检测算法[J]. 朱付强,陈亚丁,袁东华.  通信对抗. 2017 (03)
[9]卫星通信干扰信号的检测方法[J]. 杨朝,徐慨,杨海亮.  指挥控制与仿真. 2016(06)
[10]无人机数据链常面临的干扰类型的自动识别[J]. 周子栋,陈自力,高喜俊,姚安.  计算机测量与控制. 2015(11)

硕士论文
[1]卫星通信系统中的干扰识别技术研究[D]. 程文利.西安电子科技大学 2019
[2]深空探测导航系统综合性能评估及其软件系统设计与实现[D]. 徐照钱.电子科技大学 2018
[3]无人机测控链路干扰感知与识别技术研究[D]. 郭红敬.电子科技大学 2017
[4]无线信道中典型通信信号模式识别技术研究[D]. 刘锦宇.北京邮电大学 2015
[5]无线通信系统中的动态多域抗干扰决策方法研究[D]. 汪淼.南京航空航天大学 2014
[6]GNSS接收机抗干扰性能评估方法研究[D]. 熊涛.电子科技大学 2014
[7]低扩频增益系统中的干扰抑制关键技术研究[D]. 李振川.电子科技大学 2013
[8]干扰检测与识别技术研究与实现[D]. 邹武平.电子科技大学 2011



本文编号：3734506