基于無人機平臺的“星鏈”地面終端設(shè)備智能探測及對抗技術(shù)研究

劉童瑤 吳紹煒 陳華偉

“星鏈”系統(tǒng)在“俄烏沖突”中的應(yīng)用凸顯了低軌衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的軍事價值。作為“星鏈”系統(tǒng)反制的一種手段，探測與破壞地面設(shè)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(shè)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(wèi)星通訊地面終端設(shè)備智能探測及對抗技術(shù)方案。該方案以“星鏈”通信系統(tǒng)地面終端設(shè)備為特定目標，通過機載高性能無線電探測感知系統(tǒng)截獲其高指向性通信信號波束，以數(shù)字射頻存儲方式將寬帶射頻信號數(shù)字化，通過深度學習方法使用特征學習技術(shù)在復雜電磁環(huán)境中篩選出特定對象信號，識別并持續(xù)跟蹤。此外，本文還構(gòu)建了一個多機（站）協(xié)同通信網(wǎng)，實現(xiàn)分布式、網(wǎng)格化面覆蓋與點凝視結(jié)合的探測感知與識別跟蹤智能化體系。該技術(shù)方案可廣泛應(yīng)用于通信偵聽、目標識別、情報收集等領(lǐng)域。

“星鏈”（StarLink）計劃是由美國太空探索技術(shù)公司（SpaceX）發(fā)起的一項全球衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)項目，旨在通過發(fā)射數(shù)千顆低軌道衛(wèi)星為地球提供高速寬帶互聯(lián)網(wǎng)接入。該項目得到了包括美國在內(nèi)的多個國家和地區(qū)的支持?！靶擎湣蓖ㄐ畔到y(tǒng)地面終端設(shè)備主要分為三種：一是地面網(wǎng)絡(luò)運營，地面站作為“星鏈”與互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)接口，即使未來激光通信全面應(yīng)用，地面站也有避免激光通信帶寬擁堵、提高網(wǎng)絡(luò)彈性、控制局部網(wǎng)絡(luò)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(lián)網(wǎng)的地面網(wǎng)絡(luò)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(xiàn)了戰(zhàn)場臨時通信能力，一旦“星鏈”地面站在部署完成，將在戰(zhàn)時作為傳統(tǒng)軍事通信系統(tǒng)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(wèi)星的高度低、數(shù)量多，它們可能被用作軍事偵察和通信工具；在信息戰(zhàn)中，“星鏈”衛(wèi)星還可以用于實施網(wǎng)絡(luò)間諜活動，竊取敏感信息；在針對導彈攔截系統(tǒng)方面，由于“星鏈”衛(wèi)星的特殊技術(shù)特性，其可以轉(zhuǎn)化為導彈攔截系統(tǒng)。系統(tǒng)存在靈活性及隱蔽性強、存活率高等特點，是極限戰(zhàn)爭中極為重要的信息鏈路。

作為“星鏈”系統(tǒng)反制的一種手段，本文探索一種探測與反制地面終端設(shè)備的方法，提出了一種基于無人機平臺的寬帶衛(wèi)星通訊地面終端設(shè)備智能探測及對抗系統(tǒng)。該系統(tǒng)以“星鏈”通信系統(tǒng)地面終端設(shè)備為特定目標，研究“星鏈”系統(tǒng)及地面終端設(shè)備的功能、性能及組網(wǎng)應(yīng)用特點，基于機載智能天線及先進軟件無線電技術(shù)開發(fā)“星鏈”微波信號截獲設(shè)備，寬帶射頻信號以數(shù)字化射頻存儲單元連續(xù)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(shè)備通信信號，無人機平臺及其協(xié)作伙伴在寬帶自組織網(wǎng)絡(luò)支持下開展特定對象定位、持續(xù)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(wèi)星地面終端設(shè)備高指向性通信信號波束能力，且具備更強的區(qū)域覆蓋、現(xiàn)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(gòu)建了一個多機（站）協(xié)同通信網(wǎng)，實現(xiàn)立體式分布式、網(wǎng)格化面覆蓋與點凝視結(jié)合的探測感知與識別跟蹤智能化體系。該系統(tǒng)可廣泛應(yīng)用于通信偵聽、目標識別、情報收集等領(lǐng)域。

本文涉及的幾個關(guān)鍵技術(shù)如下：共形天線設(shè)計技術(shù)、高靈敏度抗阻塞接收機技術(shù)、智能識別技術(shù)體系和寬帶智能協(xié)同通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

共形天線設(shè)計技術(shù)

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(guān)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(gòu)建雙通道測向能力。隨著戰(zhàn)場對無線電監(jiān)測的性能要求越來越高，尤其探測區(qū)域較廣這種比較苛刻的環(huán)境上，無線電監(jiān)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(tǒng)需采用共形設(shè)計，提高綜合作戰(zhàn)效能。

高增益無線電監(jiān)測

無線電監(jiān)測主要功能是利用無線電技術(shù)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(shù)支撐和科學依據(jù)。

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

DF天線設(shè)計技術(shù)

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(shè)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(lǐng)域具有廣泛應(yīng)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(yīng)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(lǐng)域，測向天線可以用來追蹤和定位目標，實現(xiàn)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(shù)體制和天線單元布設(shè)所采用的虛擬基線設(shè)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(tǒng)對雷達信號和通信信號的測向精度均優(yōu)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(shè)備的位置，為作戰(zhàn)決策提供情報支持。任力等使用直升機機載無線電監(jiān)測測向設(shè)備，搭載ADD197和ADD107陣列天線系統(tǒng)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(cè)向天線測向指示和測向精度指標穩(wěn)定可靠，空中平臺相交地面系統(tǒng)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(shù)，研究了干涉儀測向技術(shù)、無源時差定位技術(shù)、雙通道測向系統(tǒng)的硬件及軟件算法、基于三次相關(guān)的時延估計算法等內(nèi)容，該技術(shù)能實現(xiàn)對非法信號源的快速測向和定位。

共形天線設(shè)計系統(tǒng)

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(yīng)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(guān)，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(guī)天線的不同就在于其形狀上，常規(guī)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(shè)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(shù)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(shù)發(fā)展對天線的要求，對圓環(huán)、球形相控陣進行了相關(guān)研究。1936年，Chireix研究了一種圓環(huán)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(fā)表了一系列與該陣列相關(guān)的研究性論文，為共形天線的發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。到了二十世紀下半葉，以圓柱為共形載體的共形天線技術(shù)研究成為了科研工作者們的研究重心，這類天線的主要應(yīng)用環(huán)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(fā)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(cè)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(xù)設(shè)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(xiàn)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(shè)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(xiàn)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(shù)研究大致可以分為兩類：一類側(cè)重于共形陣列天線的技術(shù)研究，另一類側(cè)重于面向特殊復雜載體環(huán)境的共形天線單輻射體技術(shù)研究。由于載體環(huán)境的多樣性與復雜性，對相應(yīng)地載體共形天線單輻射體技術(shù)的研究充滿了不確定性與挑戰(zhàn)。關(guān)于載體共形天線的研究重心應(yīng)當主要放基于具體復雜載體環(huán)境下的超寬帶載體共形天線單輻射體的技術(shù)研究。

寬帶高動態(tài)衛(wèi)星通信信號接收與處理技術(shù)

在現(xiàn)代電子探測與偵察系統(tǒng)中，接收機設(shè)計挑戰(zhàn)越來越高。由于無線電技術(shù)的快速發(fā)展進步及推廣應(yīng)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(jù)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(shù)包括：工作頻率范圍、最大信道帶寬、接收靈敏度、動態(tài)范圍、交調(diào)等。這些性能參數(shù)中，靈敏度和接收機的噪聲系數(shù)以及信道帶寬相關(guān)；交調(diào)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(tài)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(tài)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(shè)計過程需要針對提高靈敏度，降低阻塞干擾進行指標設(shè)置，這對于優(yōu)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(shè)計技術(shù)

高靈敏度軟件接收機實現(xiàn)定位技術(shù)的核心是捕獲和跟蹤。衛(wèi)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(shù)據(jù)。由此可見，捕獲技術(shù)是所有軟件接收機技術(shù)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(shè)計技術(shù)包括以下內(nèi)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(nèi)將選定的微波射頻信號轉(zhuǎn)換為便于處理的中頻信號，并調(diào)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(fā)揮采樣及數(shù)字信號處理單元性能的狀態(tài)；數(shù)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(zhuǎn)換為可以進行數(shù)字信號處理的信號；數(shù)字信號分析，對數(shù)字信號進行重采樣、載波同步及解調(diào)、時頻域轉(zhuǎn)換及特征提取等操作，將其轉(zhuǎn)換為可以識別和理解的信息；控制與監(jiān)測，對接收機前端進行控制和監(jiān)測，例如調(diào)節(jié)增益、頻率等參數(shù)，以及監(jiān)測信號質(zhì)量等；接口與通信，接收機前端需要與其他設(shè)備進行接口和通信，如與計算機、其他接收機等設(shè)備進行數(shù)據(jù)傳輸和通信。

復雜調(diào)制寬帶信號數(shù)字射頻存儲技術(shù)

為應(yīng)對微波射頻信號數(shù)字化特征對無線電探測與偵察的挑戰(zhàn)，開發(fā)寬帶信號數(shù)字射頻存儲技術(shù)實現(xiàn)對無線電信號的連續(xù)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(shù)支撐。

數(shù)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(shù)據(jù)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(wěn)壓電路等幾部分組成。

根據(jù)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(xiàn)方式。幅度量化DRFM實現(xiàn)結(jié)構(gòu)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(xiàn)結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)形式的優(yōu)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(tǒng)的寄生信號電平主要取決于量化位數(shù)，量化位數(shù)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(yīng)用到電子對抗、雷達干擾等領(lǐng)域。

寬帶無線電信號實時分析技術(shù)

實時分析技術(shù)可以提供對無線電信號的實時監(jiān)測和分析，對于雷達、無線通信系統(tǒng)的調(diào)試和優(yōu)化、無線電設(shè)備的研發(fā)和測試、以及頻譜管理等領(lǐng)域都具有重要的應(yīng)用價值。

寬帶無線電信號實時分析技術(shù)的基本原理是利用數(shù)字信號處理技術(shù)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(shù)字采樣設(shè)備對無線電信號進行采樣，并將采樣得到的數(shù)字信號輸入到數(shù)字信號處理設(shè)備中。然后，利用各種數(shù)字信號處理算法對信號進行分析、解調(diào)、特征提取等操作，提取出信號中的各種信息，如頻率、功率、調(diào)制方式、信號類型等。最后，將這些信息進行統(tǒng)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(guī)律。

在實際應(yīng)用中，寬帶無線電信號實時分析技術(shù)可以應(yīng)用于無線通信系統(tǒng)的調(diào)試和優(yōu)化。通過對無線電信號的實時分析，可以快速找出系統(tǒng)中的問題并進行解決，提高通信質(zhì)量和穩(wěn)定性。同時，該技術(shù)也可以應(yīng)用于無線電設(shè)備的研發(fā)和測試，幫助設(shè)備制造商對設(shè)備性能進行評估和優(yōu)化。此外，該技術(shù)還可以應(yīng)用于頻譜管理和安全領(lǐng)域，協(xié)助管理部門對頻譜進行監(jiān)測和管理，防止非法信號的干擾和入侵。

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

智能識別技術(shù)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(shù)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(diào)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(yīng)的分析和處理。

隨著無線通信技術(shù)的快速發(fā)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(huán)境中，無線電信號的探測和識別技術(shù)面臨著許多挑戰(zhàn)。

目前，無線電信號探測的技術(shù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jù)不同調(diào)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(nèi)外學者針對雷達信號調(diào)制方式的識別做了大量的研究，主要方法有：瞬時自相關(guān)法、譜相關(guān)分析、時頻變換法、小波變換法等。

信號瞬時自相關(guān)法原理簡單，可以處理大帶寬信號，易于工程實現(xiàn)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(guān)算法估計信號的瞬時頻率，進而求出調(diào)制參數(shù)，其瞬時自相關(guān)算法進行了滑動平均改進。

譜相關(guān)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(guān)分析法，提出了4個相干特征參數(shù)，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(diào)制識別。王茂汶等為解決分數(shù)階傅里葉變換（FRFT）在非合作線性調(diào)頻（LFM）信號檢測中運算量過大，限制其工程應(yīng)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(wěn)性的時間序列的譜相關(guān)函數(shù)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(yīng)的是一個對信號的全局的概略描述，而小的尺度則相應(yīng)地對應(yīng)于細節(jié)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(nèi)調(diào)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(yīng)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(huán)節(jié)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(shù)據(jù)信息。

國內(nèi)從上世紀九十年代開始對數(shù)字信道化技術(shù)進行研究，研究重點側(cè)重于數(shù)字信道化的硬件實現(xiàn)、信號檢測與參數(shù)估計等方面。在數(shù)字信道化技術(shù)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(fā)展?；诩訖?quán)交疊（WOLA）結(jié)構(gòu)的信道化技術(shù)打破了常規(guī)數(shù)字信道化結(jié)構(gòu)中抽取倍數(shù)與信道數(shù)目二者之間的約束關(guān)系，使得該技術(shù)在復雜的電磁環(huán)境下依然可以保證性能。文獻有學者針對信道化技術(shù)子信道劃分的問題，提出了一種基于樹形結(jié)構(gòu)的多級級聯(lián)信道化結(jié)構(gòu)，可實現(xiàn)子信道的非均勻劃分。

國外針對數(shù)字信道化技術(shù)則行了長時間的發(fā)展和積累，相關(guān)成果也比較多。1986年，James B. Tsui便對數(shù)字信道化的原理進行了研究，并分析了其優(yōu)缺點，為后續(xù)的數(shù)字信道化接收機奠定了基礎(chǔ)。Zahimiak D.R等人提出了一種將多相濾波技術(shù)與傅里葉技術(shù)相結(jié)合的信道化結(jié)構(gòu)，這種實現(xiàn)結(jié)構(gòu)使得信道化實現(xiàn)時的資源進一步大大降低。

數(shù)字信道化的目的是通過數(shù)字下變頻，濾波以及抽取等一系列數(shù)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(shù)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(shè)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jù)，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(huán)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(huán)節(jié)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(shù)據(jù)信息。

近年來，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習技術(shù)的快速發(fā)展，一些基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習的探測方法被提出。這些方法通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)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(zhàn)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(huán)境下寬帶無線通信信號檢測方法及系統(tǒng)，將深度學習自然目標識別與處理領(lǐng)域的向心偏移網(wǎng)絡(luò)引入信號檢測領(lǐng)域，能夠?qū)崿F(xiàn)對復雜環(huán)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的寬帶信號頻譜檢測方法，并設(shè)計了從一維頻譜檢測結(jié)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(shù)時延徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了具有記憶效應(yīng)的接收機非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(quán)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(gòu)建與學習

針對復雜無線電信號的智能識別技術(shù)需要構(gòu)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(guān)系為邊，構(gòu)建出一個包含豐富信息的圖形網(wǎng)絡(luò)。例如，可以將信號的頻率、功率、調(diào)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(guān)系，從而構(gòu)建出一個涵蓋多種信息的圖形網(wǎng)絡(luò)。

其次，利用機器學習、深度學習等人工智能技術(shù)對知識圖譜進行學習和優(yōu)化。通過對大量無線電信號數(shù)據(jù)的訓練和分析，模型可以學習到信號的特征和規(guī)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(jiān)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(xiàn)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(tǒng)（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(yīng)用于民用和軍事領(lǐng)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(yīng)用探索。以R-CNN、faster R-CNN為代表的基于區(qū)域提取的目標檢測算法，檢測過程分為區(qū)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(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)目標的定位和識別，簡化了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。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(chǔ)開展微波信號特征學習能力開發(fā)。

通過對知識圖譜的學習和優(yōu)化，可以實現(xiàn)復雜無線電信號的智能識別和處理。例如，可以將識別結(jié)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(jù)信號的特征進行來源追蹤，從而協(xié)助管理部門對無線電設(shè)備進行監(jiān)管和管理。

開發(fā)分析識別引擎與驗證系統(tǒng)

（1）開發(fā)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(shù)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(fā)步驟可以由以下幾部分構(gòu)成：數(shù)據(jù)預處理，對無線電信號數(shù)據(jù)進行預處理，包括去噪、濾波等操作，以提高信號的質(zhì)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(guān)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(shù)據(jù)集來測試模型的準確率和性能；模型優(yōu)化，根據(jù)評估結(jié)果對模型進行優(yōu)化，可以提高模型的識別準確率和處理效率。

（2）驗證系統(tǒng)

驗證系統(tǒng)是用來驗證分析識別引擎的正確性和可靠性的系統(tǒng)。它可以對輸入的無線電信號進行識別，并將識別結(jié)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(tǒng)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(jié)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(jié)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(xié)同通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

寬帶智能協(xié)同通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種集成了寬帶通信、智能化處理和協(xié)同通信技術(shù)的新一代通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。該技術(shù)旨在實現(xiàn)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(xié)同通信的能力，以滿足各種復雜的應(yīng)用需求。

寬帶智能協(xié)同通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)采用了先進的寬帶通信技術(shù)，可以實現(xiàn)高速、大容量的數(shù)據(jù)傳輸。同時，通過采用上文中所描述的先進信號處理技術(shù)，可以對無線電信號進行高精度的數(shù)字化處理，進一步提高通信質(zhì)量和可靠性。

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

寬帶智能協(xié)同通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)還具備協(xié)同通信的能力，可以通過多機（站）協(xié)同通信網(wǎng)實現(xiàn)分布式、網(wǎng)格化“面覆蓋與點凝視”結(jié)合的探測感知與識別跟蹤智能化體系。通過協(xié)同通信技術(shù)，可以實現(xiàn)多個通信節(jié)點之間的協(xié)同工作，提高通信網(wǎng)絡(luò)的可靠性和穩(wěn)定性，同時也可以實現(xiàn)多層次的通信保障，提高通信安全性。

寬帶智能協(xié)同通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種先進、高效、智能化的通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。未來，隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，該技術(shù)將會不斷優(yōu)化和完善，為各種復雜的應(yīng)用場景提供更加高效、可靠、智能的通信服務(wù)。

結(jié)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(tǒng)地面終端設(shè)備的高指向性通信信號波束，通過數(shù)字化射頻存儲及實時分析技術(shù)對信號原始數(shù)據(jù)開展預處理。其后，采用深度學習方法，利用特征學習技術(shù)在復雜電磁環(huán)境中篩選出特定對象信號，并實現(xiàn)了特定信號識別和跟蹤。此外，我們還構(gòu)建了一個多機（站）協(xié)同通信網(wǎng)，實現(xiàn)了分布式、網(wǎng)格化“面覆蓋與點凝視”結(jié)合的探測感知與識別跟蹤智能化體系。論文研究內(nèi)容作為一種技術(shù)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(xiàn)實意義。