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3.2 新型抑制方法
隨著干擾機的功能和樣式持續推陳出新，電子信息攻擊和高功率電磁脈沖攻擊成為針對無人系統最有效的打擊手段，對傳統時域抑制技術提出了更高的抗干擾要求。目前現有的抗干擾系統設計和改進更多地基于變換域思想進行干擾抑制和消除，如傅里葉變換、分數階傅里葉變換和小波變換等；在此基礎上，又依據寬帶信號的稀疏特性發展出了基于壓縮感知的新型抗干擾技術，并在寬帶/超寬帶電子系統中得到推廣應用。Pan等人[35]基于通信信號和干擾的壓縮分量正交性提出了一種壓縮濾波方法，實現了干擾的有效抑制；裴立業等人[36]利用通信信號和干擾的稀疏可分性提出了基于選擇性測量的噪聲干擾抑制方法；Gomaa等人[37]利用基于稀疏度感知的干擾估計方法實現了干擾的時域對消和抑制。一般來說，目前基于壓縮感知的干擾抑制方法主要包括三類：選擇性觀測、稀疏分離和重構對齊，各方法特點如表2所示。
表2 不同抑制方法性能對比分析
Table 2 Comparisons of different suppression methods
（1）干擾的選擇性觀測。該方法主要利用測量矩陣不同的代表性特征，實現對電磁信號的選擇性接收，從而達到干擾和接收信號的壓縮采樣的分離效果，具有原理簡易高效、針對性強等優勢。基于通信信號及其遭受干擾之間壓縮成分的正交性，提出了一種有效抑制干擾的壓縮濾波方法[34]；經驗證，雖然選擇性觀測方法的原理簡單有效，其干擾形式的針對性相當明顯，但不同程度地降低了通信信號的重構性能，且需要根據不同的干擾特性專門設計最優干擾子空間，算法復雜度高，應用范圍卻相對有限。
（2）干擾的重構對齊。該方法主要適用于干擾強度較大的場景，在高精度恢復干擾后通過采用創新的時域對消技術，能夠減少對接收信號的負面擾動，且在一定范圍內重構精度隨著干擾強度的增強而提高，實際應用相對廣泛。Liu等人所設計的增強型干擾估計方法[38]通過估計稀疏性的感知程度，實現了時域的干擾消除和抑制，還證實了應對高功率強度干擾的優勢。盡管如此，在實際中仍存在干擾消除不徹底的現象，需要從硬件上改進多天線結構以提升自身性能，成本較高；在理想情況下，提升干擾的重構精度和降低天線結構改進的成本僅能夠保證干擾消除效果基本可行，需要更加詳細的稀疏分布特點等歷史數據和經驗信息，在聯合干擾知識庫的支持下能更好地發揮其抑制效果。
（3）干擾的稀疏分離。該方法通常利用干擾和接收信號在同一或不同完備（或過完備）字典學習或基變換學習下的稀疏表示可分性，實現對電磁信號的稀疏分離。在此基礎上，基于通信信號和干擾的稀疏分離關系設計了一種噪聲干擾的恢復和抑制工具[39]，發現改進的方法可以用簡單計算實現分離效果，且具有較低的復雜度。由于不需要全部或大部分干擾信息的重構，具有計算簡單、復雜度低等特點，應用范圍比較廣泛；但提升干擾分離效果要求自適應地學習稀疏字典或變換基，原理上只要干擾形式滿足了稀疏性的要求，就可以通過稀疏變換進行干擾分離，這將增加對多樣化干擾聯合處理的適用性。
4 “邊云協同”發展趨勢
為保證感知信息更加全面，聯合處理方式協同一致，無人系統各節點通常對獲取的頻譜感知信息進行融合處理；所有節點的計算、存儲等資源統一支配調度，按照需求靈活地提供一種或多種服務，從而滿足不同任務群組多樣化傳輸需求。然而，所有業務都在“云組織”終結并非完全有效，尤其是一些區域業務若不在本地終結，則既浪費資源也增加時延。因此，需要根據相應的任務屬性靈活配置，移動邊緣計算通過將區域服務在邊緣節點上運行，使得反饋更為迅速；同時，將內容存儲和計算需求下沉，提供智能化的流量調度，內容實現本地緩存，并在網絡側增加計算、存儲、處理等功能，構建移動邊緣云，可根據各自的功能配置和任務屬性虛擬出多個具備不同特性的邏輯群，利用端到端的網絡切片將網絡資源靈活分配為不同的切片業務提供相應的服務質量保障，如圖2所示。
圖2 任務分工+資源調度支撐“邊云協同”施效
Fig.2 Task division+resource scheduling supporting effect of“edge-cloud synergy”
在無人系統節點實現認知抗干擾通信的同時，對于復雜電磁環境和多域聯合抗干擾的能力要求，需要依托無人系統“云組織”，充分發揮云計算的整體優勢，分解成各子任務，網絡能力按需組合，統籌規劃，合力解決；同時，對于簡單的抗干擾任務，它也能夠發揮邊緣計算的資源特點，將其分配給特定的無人系統節點，將部分區域性業務本地化，內容本地緩存，獨立或協同完成相應的任務，從而實現無人系統多節點聯合抗干擾的“邊云協同”施效。
針對多無人系統的組網應用，考慮到“云—邊—群—網”的層次化分布和寬帶頻譜感知的實際需求，設計了基于“邊云協同”的聯合抗干擾架構，達到按需邊云分級干擾處理的目的，邊云組網的架構設計如圖3所示。在新興“云組織”廣域分布的節點感知和靈活智能的邊云處理體系支撐下，重構基于認知變換域的聯合抗干擾架構，通過多樣化復合分類決策、多任務同時檢測消除、分布式聯合分離處理以及多手段協同優化管理等新型抗干擾方法，以更好地滿足未來無人系統全域全維電磁頻譜對抗的能力要求。各項聯合抗干擾能力的運行機制概述如下：
