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基于無人機平臺的“星鏈”地面終端設備智能探測及對抗技術研究

2023-03-13 04:11劉童瑤吳紹煒陳華偉
無人機 2023年12期
關鍵詞:星鏈接收機寬帶

劉童瑤 吳紹煒 陳華偉

“星鏈”系統在“俄烏沖突”中的應用凸顯了低軌衛星互聯網的軍事價值。作為“星鏈”系統反制的一種手段,探測與破壞地面設備是一種可行措施,但目前手段尚有較多缺陷,尤其是針對地面終端用戶設備時,存在截獲概率低的問題。為了提高探測效率和精度,本文提出了一種基于無人機平臺的寬帶衛星通訊地面終端設備智能探測及對抗技術方案。該方案以“星鏈”通信系統地面終端設備為特定目標,通過機載高性能無線電探測感知系統截獲其高指向性通信信號波束,以數字射頻存儲方式將寬帶射頻信號數字化,通過深度學習方法使用特征學習技術在復雜電磁環境中篩選出特定對象信號,識別并持續跟蹤。此外,本文還構建了一個多機(站)協同通信網,實現分布式、網格化面覆蓋與點凝視結合的探測感知與識別跟蹤智能化體系。該技術方案可廣泛應用于通信偵聽、目標識別、情報收集等領域。

“星鏈”(StarLink)計劃是由美國太空探索技術公司(SpaceX)發起的一項全球衛星互聯網服務項目,旨在通過發射數千顆低軌道衛星為地球提供高速寬帶互聯網接入。該項目得到了包括美國在內的多個國家和地區的支持?!靶擎湣蓖ㄐ畔到y地面終端設備主要分為三種:一是地面網絡運營,地面站作為“星鏈”與互聯網的數據接口,即使未來激光通信全面應用,地面站也有避免激光通信帶寬擁堵、提高網絡彈性、控制局部網絡異常的可能影響范圍等方面的重要作用;二是地面站通信裝備,“星鏈”地面站初期采用英國Cobham公司Ku波段天線,后期以SpaceX公司自行研制的Ka波段天線為主,作為“星鏈”與互聯網的地面網絡接口;三是指控天線,用于“星鏈”遙測、跟蹤與指揮(TT&C)的地面天線。

“星鏈”在局部沖突中充分展現了戰場臨時通信能力,一旦“星鏈”地面站在部署完成,將在戰時作為傳統軍事通信系統以外的臨時通信手段,形成一定軍事威脅?!靶擎湣钡耐{有三種:在軍事上,由于“星鏈”衛星的高度低、數量多,它們可能被用作軍事偵察和通信工具;在信息戰中,“星鏈”衛星還可以用于實施網絡間諜活動,竊取敏感信息;在針對導彈攔截系統方面,由于“星鏈”衛星的特殊技術特性,其可以轉化為導彈攔截系統。系統存在靈活性及隱蔽性強、存活率高等特點,是極限戰爭中極為重要的信息鏈路。

作為“星鏈”系統反制的一種手段,本文探索一種探測與反制地面終端設備的方法,提出了一種基于無人機平臺的寬帶衛星通訊地面終端設備智能探測及對抗系統。該系統以“星鏈”通信系統地面終端設備為特定目標,研究“星鏈”系統及地面終端設備的功能、性能及組網應用特點,基于機載智能天線及先進軟件無線電技術開發“星鏈”微波信號截獲設備,寬帶射頻信號以數字化射頻存儲單元連續無縫存儲,并在智能無線電信號處理引擎中以深度學習輔助方式篩選、識別出“星鏈”地面終端設備通信信號,無人機平臺及其協作伙伴在寬帶自組織網絡支持下開展特定對象定位、持續跟蹤、干擾壓制或摧毀打擊。

以無人機為平臺天然具備更高截獲衛星地面終端設備高指向性通信信號波束能力,且具備更強的區域覆蓋、現場到達能力。中大型無人機有足夠的有效負載承載能力,天線陣列可部署空間大,機器學習硬件及電力開銷支撐能力強。我們還構建了一個多機(站)協同通信網,實現立體式分布式、網格化面覆蓋與點凝視結合的探測感知與識別跟蹤智能化體系。該系統可廣泛應用于通信偵聽、目標識別、情報收集等領域。

本文涉及的幾個關鍵技術如下:共形天線設計技術、高靈敏度抗阻塞接收機技術、智能識別技術體系和寬帶智能協同通信網絡技術。

共形天線設計技術

電子對抗(Electronic Countermeasures,ECM)中,目標的位置信息極為重要,是決定勝負的關鍵。在無人機上部署測向天線受空氣動力學及飛機動力約束需要控制其突出機體形狀及體積,常采用雙馬刀天線來構建雙通道測向能力。隨著戰場對無線電監測的性能要求越來越高,尤其探測區域較廣這種比較苛刻的環境上,無線電監測需具有測向精度高、快速檢測以及體積小等特點。同時,為改善平臺隱身性能,測向系統需采用共形設計,提高綜合作戰效能。

高增益無線電監測

無線電監測主要功能是利用無線電技術對無線電信號輻射源進行偵測、定位和分析,目的是為無線電偵察干擾和頻譜管理工作提供技術支撐和科學依據。

有文獻提出一種基于國產化非線陣雙基線干涉儀的無線電監測設備,證實其滿足瞬時360°全方位高靈敏度和高精度測向技術要求,能夠適應車載、便攜和無人機載等多平臺無線電監測要求。

DF天線設計技術

測向(Direction Finder)天線即DF天線,是一種用來確定無線電信號源位置的設備。測向天線的定位原理是基于無線電波的傳播特性,它通過測量信號的強度和到達時間來確定信號源的方向。測向天線在通信、雷達、無線電偵察等領域具有廣泛應用。

測向天線的定位原理主要分為到達時間差測向和信號強度測向兩種,在實際應用中有很多形式和類型,常見的測向天線有方向性天線、陣列天線等。

在雷達探測領域,測向天線可以用來追蹤和定位目標,實現目標的探測和跟蹤。吳健等提出了雷達信號與通信信號一體化測向方案,介紹了測向所采用的技術體制和天線單元布設所采用的虛擬基線設計方法,對共用接收前端進行分析和仿真,通過暗室測試,證明測向系統對雷達信號和通信信號的測向精度均優于1(均方根誤差)。

在無線電偵察中,測向天線可以用來確定敵方通信設備的位置,為作戰決策提供情報支持。任力等使用直升機機載無線電監測測向設備,搭載ADD197和ADD107陣列天線系統分別進行干擾源信號的測向定位,驗證了直升機搭載陣列化側向天線測向指示和測向精度指標穩定可靠,空中平臺相交地面系統定位信號、排查干擾效率更高。何偉杰提出一種基于無人機平臺的無線電測向技術,研究了干涉儀測向技術、無源時差定位技術、雙通道測向系統的硬件及軟件算法、基于三次相關的時延估計算法等內容,該技術能實現對非法信號源的快速測向和定位。

共形天線設計系統

共形天線的概念起源比較早,最先開展對共形天線的研究的是美國航空司令部。其主要應用場景是導彈和飛機的蒙皮,主要用于減小飛機的空氣動力學阻力以提升氣動性能。在IEEE STD145-1993中給出了共形天線的定義:共形天線是和物體外形保持一致的天線或天線陣。此處的物體外形僅與非電磁因素有關,如空氣動力學因素與流體力學因素。簡而言之,共形天線是一種形式特殊的天線,與常規天線的不同就在于其形狀上,常規天線的形狀由天線的電性能要求決定,而共形天線的形狀既要滿足天線的電性能要求,還要兼顧飛行器的氣動特性。為了保證更好的氣動力,對飛機天線的設計提出了符合性好、外形低、體積小、重量輕等嚴格要求。

對共形天線的具體技術研究最早可以追溯至二十世紀三十年代,當時的科研工作者為了滿足雷達技術發展對天線的要求,對圓環、球形相控陣進行了相關研究。1936年,Chireix研究了一種圓環陣列天線,采用對稱振子作為其陣列單元,Chireix對該陣列做了大量研究,發表了一系列與該陣列相關的研究性論文,為共形天線的發展奠定了堅實的基礎。到了二十世紀下半葉,以圓柱為共形載體的共形天線技術研究成為了科研工作者們的研究重心,這類天線的主要應用環境是導彈和飛機等。二十世紀末,美國空軍部提出了“傳感器飛機”項目,至此共形天線的研究正式進入了高速蓬勃發展時期。

2021年,電子科技大學的Jun-Jie Peng等學者提出了一種用于無人機平臺共形的共形相控陣。共形載體是無人機的前機翼蒙皮,共形天線輻射體采用錐形槽耦合饋電的偶極子天線滿足水平極化的需求。天線輻射體被印刷在聚酰亞胺薄膜上,聚酰亞胺薄膜的柔性使得天線可以很容易地被共形安裝在無人機前翼。同時,在共形偶極子天線的前側放置了兩種頻率選擇表面陣列,用于減小波束寬度提高增益。作者以此輻射體作為陣列單元繼續設計了一個1×8的陣列共形在無人機前翼表面,在2.55-3.12GHz實現了有源電壓駐波比小于3.5,E面波束掃描角達到了士70°。

有國外學者研究了一種新的共形天線設計,可以獲得更好的帶寬(0.53GHz)和增益(9dB),采用適合飛機機身安裝的纖薄柔性基板,在5.2GHz工作頻率附近實現了10.2%的帶寬,有助于提高合成孔徑雷達(SAR)的跨距離分辨率,并且所獲得的增益增加了跨距離覆蓋,減少了氣動阻力。

對載體共形天線的技術研究大致可以分為兩類:一類側重于共形陣列天線的技術研究,另一類側重于面向特殊復雜載體環境的共形天線單輻射體技術研究。由于載體環境的多樣性與復雜性,對相應地載體共形天線單輻射體技術的研究充滿了不確定性與挑戰。關于載體共形天線的研究重心應當主要放基于具體復雜載體環境下的超寬帶載體共形天線單輻射體的技術研究。

寬帶高動態衛星通信信號接收與處理技術

在現代電子探測與偵察系統中,接收機設計挑戰越來越高。由于無線電技術的快速發展進步及推廣應用,空間電磁背景越來越復雜,天線端所接收到的信號中有用信號往往淹沒在強干擾中,包括自然界隨機的電磁干擾及人為的電子對抗信號。偵察接收機的功能要在這些復雜的信號“汪洋大?!敝?,根據特定對象的特征信息遴選出有用信號進行處理,要具備更好的接收性能、信號處理能力和電子對抗能力。

無線接收機的主要性能參數包括:工作頻率范圍、最大信道帶寬、接收靈敏度、動態范圍、交調等。這些性能參數中,靈敏度和接收機的噪聲系數以及信道帶寬相關;交調失真和1dB壓縮點對接收機的大信號測量能力影響最大;而接收機對鄰道和旁道的選擇性以及對鄰道和旁道中干擾信號的抑制能力則是由通道濾波器的特性和本振信號的相位噪聲性能決定;接收機的動態范圍通常是通過自動增益控制和選用一個適當ADC來改善。

接收功率超過接收動態允許的最大功率電平時,會導致接收機飽和阻塞使其無法正常工作,長時間的阻塞還可能造成接收機的永久性性能下降。因此,設計過程需要針對提高靈敏度,降低阻塞干擾進行指標設置,這對于優化偵察接收機的效能具有較大的實際意義。

寬頻率覆蓋快速掃描接收機前端設計技術

高靈敏度軟件接收機實現定位技術的核心是捕獲和跟蹤。衛星信號從射頻前端輸出后,便接入到捕獲模塊,只有捕獲到信號,才能進入跟蹤階段,然后由跟蹤程序得到導航數據。由此可見,捕獲技術是所有軟件接收機技術的開端,尤其是在弱信號的條件下,能否檢測到信號并傳遞給后面的跟蹤程序更是重中之重。

接收機前端設計技術包括以下內容:射頻前端,包括低噪聲放大器、濾波器、下變頻器等部件,能在寬廣頻率范圍內將選定的微波射頻信號轉換為便于處理的中頻信號,并調整其信號幅度以更好的觀察和測量其特性;中頻信號處理,對接收到的模擬信號進行預處理,如放大、濾波、混頻等操作,將其達到最大發揮采樣及數字信號處理單元性能的狀態;數字信號處理,對模擬信號進行采樣量化及濾波等操作,將其轉換為可以進行數字信號處理的信號;數字信號分析,對數字信號進行重采樣、載波同步及解調、時頻域轉換及特征提取等操作,將其轉換為可以識別和理解的信息;控制與監測,對接收機前端進行控制和監測,例如調節增益、頻率等參數,以及監測信號質量等;接口與通信,接收機前端需要與其他設備進行接口和通信,如與計算機、其他接收機等設備進行數據傳輸和通信。

復雜調制寬帶信號數字射頻存儲技術

為應對微波射頻信號數字化特征對無線電探測與偵察的挑戰,開發寬帶信號數字射頻存儲技術實現對無線電信號的連續采樣及存儲的流盤模式,為在線和離線挖掘信號低概率事件提供技術支撐。

數字射頻儲存器(Digital Radio Frequency Memory,DRFM)能完成對射頻信號的直接采樣、存儲及數據分享再利用,主要由寬帶ADC、大容量FPGA及其配置存儲器PROM、寬帶DAC、雙口SRAM、時鐘電路和電源穩壓電路等幾部分組成。

根據采樣信號的量化方式,DRFM可分為幅度量化和相位量化兩種實現方式。幅度量化DRFM實現結構主要有以下幾種:單通道DRFM、模擬正交雙通道DRFM、多通道DRFM等。單通道DRFM是目前較為常用的實現結構,這種結構形式的優點是可以采用超外差接收機的處理方式,有較強的寄生信號抑制能力,系統的寄生信號電平主要取決于量化位數,量化位數越高,寄生信號抑制能力越強;其缺點是瞬時帶寬較小,只有采樣率的一半。

DRFM可以截獲、存儲、處理并復制敵方雷達信號,從而應用到電子對抗、雷達干擾等領域。

寬帶無線電信號實時分析技術

實時分析技術可以提供對無線電信號的實時監測和分析,對于雷達、無線通信系統的調試和優化、無線電設備的研發和測試、以及頻譜管理等領域都具有重要的應用價值。

寬帶無線電信號實時分析技術的基本原理是利用數字信號處理技術對采集到的無線電信號進行實時分析。首先,通過高精度的數字采樣設備對無線電信號進行采樣,并將采樣得到的數字信號輸入到數字信號處理設備中。然后,利用各種數字信號處理算法對信號進行分析、解調、特征提取等操作,提取出信號中的各種信息,如頻率、功率、調制方式、信號類型等。最后,將這些信息進行統計和分析,提供實時報告和可視化圖表,幫助用戶更好地理解和掌握無線電信號的特征和規律。

在實際應用中,寬帶無線電信號實時分析技術可以應用于無線通信系統的調試和優化。通過對無線電信號的實時分析,可以快速找出系統中的問題并進行解決,提高通信質量和穩定性。同時,該技術也可以應用于無線電設備的研發和測試,幫助設備制造商對設備性能進行評估和優化。此外,該技術還可以應用于頻譜管理和安全領域,協助管理部門對頻譜進行監測和管理,防止非法信號的干擾和入侵。

實時分析與DRFM技術是應為復雜數字化特征射頻信號分析的技術基礎,為偶發、小概率及隱蔽發射信號探測及分析提供了可信賴的技術手段。隨著未來無線通信技術的不斷進步和發展,該技術也將不斷得到完善和拓展,為無線通信技術的發展和應用提供更加準確、快速、可靠的支持。

智能識別技術體系

復雜無線電信號表征

復雜無線電信號表征是指對無線電信號的特性和參數進行測量和描述的過程。無線電信號的特性包括頻率、相位、振幅、調制方式等,這些特性可以通過各種測量儀器和方法進行測量和記錄。通過對無線電信號的表征,可以了解信號的來源、傳播方式、傳輸特性等信息,從而進行相應的分析和處理。

隨著無線通信技術的快速發展,無線電信號的傳輸速率和頻帶利用率不斷提高,信號的復雜度也越來越高。在復雜的信道環境中,無線電信號的探測和識別技術面臨著許多挑戰。

目前,無線電信號探測的技術主要包括基于信號功率譜的探測方法、基于信道化的探測方法和基于神經網絡和深度學習的探測方法等。

(1)基于信號功率譜的探測方法

根據不同調制方式的信號的頻譜形狀差異性,可以采用基于頻譜形狀的分類算法。其計算復雜度低且具有一定的抗噪性能?;谛盘柟β首V的探測方法利用寬帶信號的功率譜特征進行信號檢測。

國內外學者針對雷達信號調制方式的識別做了大量的研究,主要方法有:瞬時自相關法、譜相關分析、時頻變換法、小波變換法等。

信號瞬時自相關法原理簡單,可以處理大帶寬信號,易于工程實現且實時性較好,但是對非線性信號進行分析效果不好。韓立輝等提出采用小波包分析方法進行消噪處理,以瞬時自相關算法估計信號的瞬時頻率,進而求出調制參數,其瞬時自相關算法進行了滑動平均改進。

譜相關分析法適用于雷達信號的檢測與分析,不足之處在于計算量過大。H. Hu等運用譜相關分析法,提出了4個相干特征參數,使用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)作為分類器完成了雷達信號的調制識別。王茂汶等為解決分數階傅里葉變換(FRFT)在非合作線性調頻(LFM)信號檢測中運算量過大,限制其工程應用的問題,提出基于FRFT檢測LFM信號“粗測引導+精細測量”的處理算法,改進算法相比直接采用FRFT運算復雜度大大降低。

時頻變換法包括WVD變換及其演進算法,W. Gardner描述了測量和計算具有周期平穩性的時間序列的譜相關函數的方法,確定了可靠性與時間、光譜和周期分辨率之間的相互作用,討論了周期泄漏和混疊、周期分辨率和周期相位等新問題。該方法對噪聲不敏感,缺點是不適合與多信號分析。因此針對這個缺點,Choi等提出了Choi-Williams分布,能夠較好地解決交叉項問題,但是降低了時頻分辨率。

小波變換是一種時間—尺度分析方法,具有多尺度特性,大的尺度對應的是一個對信號的全局的概略描述,而小的尺度則相應地對應于細節性的描述。王渝沖等研究了小波變換算法中常用的Morlet小波方法。此類方法通過對信號進行小波變換,提取小波脊線作為特征進行脈內調制雷達信號的分類。但此方法需要選擇合理的小波基,且小波脊線提取算法易受噪聲干擾,實際應用效果不理想。

(2)基于信道化的探測方法

基于信道化的探測方法將寬帶信號進行信道化,對信道化后的各個信道,利用窄帶信號檢測的方法開展信號檢測,但該類方法在窄帶檢測環節中,檢測的效果受噪聲以及門限閾值選取的影響較大,且其在信道化過程中,存在分割不理想的情況,并會損失一定的原始信號數據信息。

國內從上世紀九十年代開始對數字信道化技術進行研究,研究重點側重于數字信道化的硬件實現、信號檢測與參數估計等方面。在數字信道化技術方面的研究跟西方國家相比我們開始的較晚,目前也取得了長足的發展?;诩訖嘟化B(WOLA)結構的信道化技術打破了常規數字信道化結構中抽取倍數與信道數目二者之間的約束關系,使得該技術在復雜的電磁環境下依然可以保證性能。文獻有學者針對信道化技術子信道劃分的問題,提出了一種基于樹形結構的多級級聯信道化結構,可實現子信道的非均勻劃分。

國外針對數字信道化技術則行了長時間的發展和積累,相關成果也比較多。1986年,James B. Tsui便對數字信道化的原理進行了研究,并分析了其優缺點,為后續的數字信道化接收機奠定了基礎。Zahimiak D.R等人提出了一種將多相濾波技術與傅里葉技術相結合的信道化結構,這種實現結構使得信道化實現時的資源進一步大大降低。

數字信道化的目的是通過數字下變頻,濾波以及抽取等一系列數字運算,將整個ADC采集后待處理信號的整個頻譜劃分為多個子信道。數字信道化可分為非均勻信道化和均勻信道化,非均勻信道化的每個子信道寬度不等且子信道中心頻率之間間隔不相同,均勻信道化則每個子信道的寬度相同且子信道中心頻率之間間隔相同。對于非均勻信道化,各個子信道的濾波器設計不相同,導致輸出頻響不一致且計算程度復雜;而均勻信道化可以使用相同的信道濾波器,其頻響具有一致性且計算簡單。

(3)基于神經網絡和深度學習的探測方法

使用寬帶信號功率譜的能量指標作為檢測依據,但該類方法受限于對信號噪聲基底估計的精確度,在復雜電磁環境下性能下降明顯。信道化的探測方法將寬帶信號進行信道化,對信道化后的各個信道,利用窄帶信號檢測的方法開展信號檢測。該類方法在窄帶檢測環節中,檢測的效果受噪聲以及門限閾值選取的影響較大,且其在信道化過程中,存在分割不理想的情況,并會損失一定的原始信號數據信息。

近年來,隨著神經網絡和深度學習技術的快速發展,一些基于神經網絡和深度學習的探測方法被提出。這些方法通過構建神經網絡學習寬帶通信信號的一維功率譜特征,以此開展信號檢測,或者使用深度學習中的目標檢測網絡模型,對信號的時頻譜進行特征提取和處理,能夠估計信號的起止時間,并判斷信號目標的存在性。

戰略支援部隊信息工程大學申請的一項專利提供一種復雜環境下寬帶無線通信信號檢測方法及系統,將深度學習自然目標識別與處理領域的向心偏移網絡引入信號檢測領域,能夠實現對復雜環境下寬帶無線通信信號的有效檢測,提升信號檢測效果。幸晨杰提出一種基于深度神經網絡的寬帶信號頻譜檢測方法,并設計了從一維頻譜檢測結果提取信號起止時間和頻帶范圍的后處理流程。劉國華等基于實數時延徑向基函數神經網絡,構建了具有記憶效應的接收機非線性神經網絡模型,分別采用K-均值聚類算法和正交最小二乘法對模型的隱含層中心和權值進行選取和學習,使用寬帶信號的同相和正交兩個分量對模型進行驗證,模型的歸一化均方誤差可達-41.88dB。

知識圖譜構建與學習

針對復雜無線電信號的智能識別技術需要構建知識圖譜,該圖譜以無線電信號特征為實體,以特征之間的關系為邊,構建出一個包含豐富信息的圖形網絡。例如,可以將信號的頻率、功率、調制方式等特征作為實體的屬性,將信號類型、信號來源等作為實體之間的關系,從而構建出一個涵蓋多種信息的圖形網絡。

其次,利用機器學習、深度學習等人工智能技術對知識圖譜進行學習和優化。通過對大量無線電信號數據的訓練和分析,模型可以學習到信號的特征和規律,從而提高對未知信號的識別準確率和處理效率。例如,可以使用監督學習算法,利用已知的信號特征和標簽來訓練模型,從而實現對未知信號的分類和預測。2017年8月,DARPA啟動了射頻機器學習系統(RFMLS)項目旨在“建立一種射頻鑒別能力,能夠從信號嘈雜聚集的頻譜中分辨出獨特和特殊的信號”,未來將應用于民用和軍事領域。迄今,包括CNN、fast R-CNN、faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD等多種算法均得到了應用探索。以R-CNN、faster R-CNN為代表的基于區域提取的目標檢測算法,檢測過程分為區域提取和檢測分類兩步;以YOLO、SSD為代表的基于回歸問題的端到端目標檢測算法,直接在一個卷積網絡中實現目標的定位和識別,簡化了網絡結構。因基于圖像深度學習算法具備更豐富的算法和模型資源、效率更高,研究可以利用YOLO等圖像深度學習算法為基礎開展微波信號特征學習能力開發。

通過對知識圖譜的學習和優化,可以實現復雜無線電信號的智能識別和處理。例如,可以將識別結果與已知的信號類型進行比對,從而判斷信號是否屬于正常通信范疇;也可以根據信號的特征進行來源追蹤,從而協助管理部門對無線電設備進行監管和管理。

開發分析識別引擎與驗證系統

(1)開發分析識別引擎

分析識別引擎是針對復雜無線電信號的智能識別技術的拓展部分,它可以利用知識圖譜對無線電信號進行分析和識別。開發步驟可以由以下幾部分構成:數據預處理,對無線電信號數據進行預處理,包括去噪、濾波等操作,以提高信號的質量和識別準確率;特征提取,利用知識圖譜中提取的信號特征對預處理后的信號進行分析,提取出信號的關鍵特征;模型訓練,利用已知的信號特征和標簽來訓練模型,可以選擇多種機器學習或深度學習算法進行訓練;模型評估,對訓練好的模型進行評估,可以利用測試數據集來測試模型的準確率和性能;模型優化,根據評估結果對模型進行優化,可以提高模型的識別準確率和處理效率。

(2)驗證系統

驗證系統是用來驗證分析識別引擎的正確性和可靠性的系統。它可以對輸入的無線電信號進行識別,并將識別結果與已知的信號類型進行比對,從而判斷分析識別引擎的準確性和可靠性。將待驗證的無線電信號輸入到驗證系統中,利用分析識別引擎對輸入的信號進行處理,提取出信號的特征并進行分析和識別。將分析識別引擎的識別結果與已知的信號類型進行比對,判斷分析識別引擎的準確性和可靠性,輸出驗證結果,包括分析識別引擎的準確率、識別時間和處理效率等信息。

寬帶智能協同通信網絡技術

寬帶智能協同通信網絡技術是一種集成了寬帶通信、智能化處理和協同通信技術的新一代通信網絡技術。該技術旨在實現高速、高效、高可靠性的通信,同時具備智能化的處理能力和協同通信的能力,以滿足各種復雜的應用需求。

寬帶智能協同通信網絡技術采用了先進的寬帶通信技術,可以實現高速、大容量的數據傳輸。同時,通過采用上文中所描述的先進信號處理技術,可以對無線電信號進行高精度的數字化處理,進一步提高通信質量和可靠性。

該技術集成了智能化處理技術,可以利用人工智能、機器學習等先進的技術手段,對通信數據進行智能化分析、處理和識別,從而實現自動化、智能化的通信管理。例如,可以通過智能化處理技術對通信數據進行識別和分類,自動識別出不同類型的通信數據,并進行相應的處理和傳輸。

寬帶智能協同通信網絡技術還具備協同通信的能力,可以通過多機(站)協同通信網實現分布式、網格化“面覆蓋與點凝視”結合的探測感知與識別跟蹤智能化體系。通過協同通信技術,可以實現多個通信節點之間的協同工作,提高通信網絡的可靠性和穩定性,同時也可以實現多層次的通信保障,提高通信安全性。

寬帶智能協同通信網絡技術是一種先進、高效、智能化的通信網絡技術,具有廣泛的應用前景。未來,隨著通信技術的不斷發展,該技術將會不斷優化和完善,為各種復雜的應用場景提供更加高效、可靠、智能的通信服務。

結束語

在論文中,我們通過機載高性能接收機截獲“星鏈”通信系統地面終端設備的高指向性通信信號波束,通過數字化射頻存儲及實時分析技術對信號原始數據開展預處理。其后,采用深度學習方法,利用特征學習技術在復雜電磁環境中篩選出特定對象信號,并實現了特定信號識別和跟蹤。此外,我們還構建了一個多機(站)協同通信網,實現了分布式、網格化“面覆蓋與點凝視”結合的探測感知與識別跟蹤智能化體系。論文研究內容作為一種技術手段,用于提高探測截獲效率和精度,為電子支援及電磁空間管控提供可靠支撐,具有一定的實用價值和現實意義。

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