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摘 要：隨著電磁環(huán)境日益復(fù)雜、敵我對(duì)抗態(tài)勢(shì)越發(fā)激烈，對(duì)無人系統(tǒng)信息傳輸?shù)目煽啃蕴岢隽烁叩囊螅瑐鹘y(tǒng)節(jié)點(diǎn)的認(rèn)知通信模式已難以適應(yīng)未來自主化、分布式的寬帶聯(lián)合抗干擾發(fā)展趨勢(shì)。針對(duì)無人系統(tǒng)面臨的抗干擾低截獲通信需求，圍繞干擾的檢測(cè)識(shí)別、變換分析和多域抑制等認(rèn)知抗干擾關(guān)鍵技術(shù)展開具體分析，梳理常見的檢測(cè)估計(jì)和分類識(shí)別研究現(xiàn)狀；對(duì)典型干擾類型進(jìn)行分類建模，總結(jié)變換處理過程的方法和問題；并對(duì)傳統(tǒng)干擾抑制方法和新型干擾抑制方法進(jìn)行了系統(tǒng)性概述，分析了未知干擾的分類識(shí)別、多樣干擾的時(shí)域消除、分布干擾的聯(lián)合分離以及協(xié)同干擾的優(yōu)化控制等制約寬帶聯(lián)合抗干擾的關(guān)鍵問題，突出認(rèn)知抗干擾技術(shù)對(duì)無人系統(tǒng)通信的重要作用。

隨著5G技術(shù)的不斷發(fā)展，無人系統(tǒng)的通信頻率和帶寬不斷提高，從而迅速推動(dòng)了高速率、低延遲和大容量的可靠通信，利用寬帶和高速傳輸?shù)膬?yōu)勢(shì)，無人系統(tǒng)可以支持智能傳感、控制和其他飛行器之間通信的廣泛應(yīng)用。但由于電磁頻譜逐漸緊缺，所有相關(guān)的無人系統(tǒng)個(gè)體都面臨著通信中斷、阻塞或惡意干擾的挑戰(zhàn)，從而容易影響通信效率和能力。因此，確保高頻譜效率的前提下保證低截獲概率和抗干擾性能，對(duì)于戰(zhàn)術(shù)邊緣網(wǎng)絡(luò)中通信安全性和可靠性至關(guān)重要。

傳統(tǒng)無人系統(tǒng)通信常采用直擴(kuò)、跳頻、跳時(shí)等抗干擾通信技術(shù)，通過將信號(hào)特征隱藏于時(shí)域或頻域的方式規(guī)避敵方截獲，但信號(hào)在循環(huán)平穩(wěn)和各態(tài)歷經(jīng)性等方面存在一定的特征，容易被敵探測(cè)干擾。隨著認(rèn)知電子戰(zhàn)技術(shù)的發(fā)展以及電磁頻譜作戰(zhàn)理念的興起[1-2]，對(duì)傳統(tǒng)通信技術(shù)的抗干擾能力提出了更高的要求，認(rèn)知抗干擾通信通過將認(rèn)知思想應(yīng)用到抗干擾通信領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)了敏捷、智能的抗干擾能力，近年來逐漸受到各國(guó)研究人員的高度重視。

按照“OODA環(huán)”[3-4]中觀察、判斷、決策、行動(dòng)等階段對(duì)干擾的認(rèn)知處理，認(rèn)知抗干擾通信涉及的關(guān)鍵技術(shù)主要包括：快速準(zhǔn)確的檢測(cè)估計(jì)、智能魯棒的分類識(shí)別技術(shù)、高效抗擾的波形變換技術(shù)、靈活適變的抑制消除技術(shù)以及多樣聯(lián)合的優(yōu)化決策技術(shù)等[5-6]。其中干擾的檢測(cè)識(shí)別為前提，優(yōu)化決策是核心，波形變換和抑制消除是手段，如圖1所示。本文主要針對(duì)干擾的檢測(cè)識(shí)別、變換分析和抑制消除等展開分析。

圖1 認(rèn)知抗干擾的“OODA”環(huán)

Fig.1“OODA”loop for cognitive anti-interference

     1 干擾的檢測(cè)識(shí)別 

干擾的檢測(cè)識(shí)別作為認(rèn)知抗干擾系統(tǒng)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，目的是通過獲取干擾的強(qiáng)度、頻段和類型等先驗(yàn)知識(shí)，從而為干擾的抑制消除提供所需的經(jīng)驗(yàn)信息，主要包括干擾的檢測(cè)估計(jì)和分類識(shí)別兩部分[7-8]。其中，干擾檢測(cè)估計(jì)的側(cè)重點(diǎn)在于干擾存在性的檢測(cè)算法，而干擾分類識(shí)別的研究則聚焦于干擾特征參數(shù)的估計(jì)和類型識(shí)別。下面分別具體展開分析。

1.1 干擾檢測(cè)估計(jì)

干擾的檢測(cè)估計(jì)通常指干擾信號(hào)存在與否的二元性檢測(cè)，即在環(huán)境噪聲的影響下，通過某一狀態(tài)下的特征和判別準(zhǔn)則進(jìn)行干擾存在性的假設(shè)檢驗(yàn)。常用的判別準(zhǔn)則包括奈曼-皮爾森（Neyman-Pearson，NP）準(zhǔn)則、Bayesian準(zhǔn)則和最大后驗(yàn)概率（maximum a posteriori，MAP）準(zhǔn)則等。基于NP估計(jì)框架，文獻(xiàn)[9]研究了在加性高斯噪聲影響下的發(fā)射信號(hào)檢測(cè)問題，并利用檢測(cè)概率函數(shù)的凸性特征，針對(duì)平均/峰值功率約束的發(fā)射機(jī)和接收機(jī)提出了最優(yōu)/近似最優(yōu)的分時(shí)策略及其策略參數(shù)，有效提高了干擾檢測(cè)能力；在無論是否存在平均功率約束的情況下，Soganci等人基于總貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)和最大貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)兩種不同的性能準(zhǔn)則，設(shè)計(jì)了一類固定估計(jì)量的多參數(shù)最優(yōu)檢測(cè)估計(jì)方法[10]，并給出了相對(duì)應(yīng)的最優(yōu)參數(shù)表征和所取得的檢測(cè)性能增益；為了在平均發(fā)射功率約束下最小化平均誤差概率，在接收端利用MAP決策規(guī)則設(shè)計(jì)最優(yōu)檢測(cè)策略[11]，有效降低了系統(tǒng)誤碼率。

根據(jù)檢測(cè)的信號(hào)處理形式，干擾檢測(cè)估計(jì)算法可分為時(shí)頻域檢測(cè)估計(jì)、空域檢測(cè)估計(jì)以及其他變換域檢測(cè)估計(jì)等。其中，后者干擾的空域檢測(cè)估計(jì)主要利用電磁波在天線陣列不同極化方向和不同波束方向的傳播特性，通過波達(dá)方向（direction of arrival，DOA）估計(jì)目標(biāo)的位置和角度等信息，進(jìn)而通過控制天線陣列的方向圖實(shí)現(xiàn)干擾抑制消除的目的。該方法具有分辨率高、信噪比靈敏度低的特點(diǎn)，能夠檢測(cè)出相干干擾和欺騙式干擾，但對(duì)天線材料和成本要求較高，如龍勃透鏡，硬件實(shí)現(xiàn)有一定難度，適應(yīng)于隱身飛機(jī)等特定場(chǎng)景，與應(yīng)用更廣泛的前兩種方法相比，后者應(yīng)用范圍有限，需要進(jìn)行專門的天線陣列設(shè)計(jì)。

干擾的時(shí)頻域檢測(cè)估計(jì)主要利用干擾波形在時(shí)頻域的能量或頻率變化特性，通過功率能量譜、循環(huán)特征譜、高階累積量等特性信息以及連續(xù)均值去除和前向連續(xù)均值去除等頻譜感知方法，實(shí)現(xiàn)干擾門限的設(shè)置和干擾參數(shù)的估計(jì)。該方法不需要任何先驗(yàn)信息，簡(jiǎn)單高效，能夠一定程度上適應(yīng)干擾強(qiáng)度的變化，但對(duì)噪聲不太敏感，適用類型范圍一定，特別是處理寬帶干擾時(shí)容易出現(xiàn)虛警現(xiàn)象，精度受限。

干擾的變換域檢測(cè)估計(jì)主要利用干擾、噪聲和通信信號(hào)在不同變換域呈現(xiàn)的差異性特征來檢測(cè)出干擾的，通過選取合適的變換基從而降低在時(shí)頻域處理的復(fù)雜度。根據(jù)不同的變換基形式，通常可分為分?jǐn)?shù)階傅里葉變換、小波變換、離散余弦變換等干擾變換檢測(cè)技術(shù)。該方法可以高效地處理時(shí)變多樣的干擾類型，簡(jiǎn)化復(fù)雜的濾波實(shí)現(xiàn)過程，能夠進(jìn)行干擾的細(xì)節(jié)特征分析，特別適合于寬帶稀疏性干擾，但目前獲取最優(yōu)變換的方法效率不高，時(shí)效性有待進(jìn)一步提高。