基于初始种群优化粒子群算法的通信抗干扰决策引擎

针对抗干扰决策引擎对实时性能要求较高的问题,借鉴了一种基于初始种群优化的粒子群算法(IPO-PSO)。该算法通过把上一次决策的部分解作为当前初始解集的一部分,以此来优化粒子群算法的初始种群。仿真结果表明,该算法能够在不增加复杂度的情况下显著提高粒子群算法在缓变干扰环境下的收敛速度,具有较好的实时性能,更加符合通信抗干扰的应用场景。     

短波无线接入网抗干扰需求分析

首先介绍了短波无线接入网的网络结构及其抗干扰需求,针对其链路层抗干扰迫切需求,将智能跳频技术引入短波无线接入网,替代短波无线接入网中传统的定频通信;阐述了将两者结合之后的网络模型及具体使用方法,并对其可能存在的问题进行了梳理。所提方法有望在继承短波无线接入网现有可通率的基础上,满足链路层抗干扰的迫切需求,改善通信频率静态分配,适应动态变化电磁频谱环境能力弱等问题,以期为台站间的智能跳频组网提供有益参考。     

基于智能跳频的短波无线接入网动态频谱分配算法

针对现有短波无线接入网的固定式频谱分配方法难以满足使用智能跳频技术新要求的问题,分析智能跳频短波无线接入网的通信需求,提出智能跳频短波无线接入网的动态频谱分配策略及算法。首先将各机动用户和接入基站看作一子网;然后将对各子网的频谱分配建模为基于图着色理论的智能跳频短波无线接入网频谱分配模型;最后结合通信需求提出分配策略和算法,完成频谱分配并进行了仿真分析。结果表明,这些频谱分配策略及算法以不同的目标进行频谱分配,能够有效支撑智能跳频技术在短波无线接入网中的应用,与固定式频谱分配方法的定频通信相比,在网络效益、子网满意度、网络公平性、网络支持用户数和频谱利用率等方面均有明显提升,同时能有效降低互扰率。