无线电通信中有害干扰的检测与抑制技术

无线电通信中有害干扰的检测与抑制技术

王琼益

贵州航天电子科技有限公司,贵州贵阳550000

摘要：无线电通信中的有害干扰问题一直是影响其稳定性和可靠性的主要因素。有害干扰不仅会降低通信质量，还可能导致通信中断，对于军事通信、航空通信等关键领域的影响尤为严重。基于此，本文就无线电通信中有害干扰的检测与抑制技术进行简要探讨。

关键词：无线电通信;有害干扰;抑制技术;

1 研究背景

近年来，随着无线通信技术的发展，使通信频段的覆盖范围变广，无线电通信中的有害干扰检测与抑制涉及多个步骤和多种技术。研究有害干扰的特性，以及如何有效地检测和抑制有害干扰，对于提高无线电通信的稳定性和可靠性具有重要的理论和实际意义。Vaccarono等提出因电信系统的某些频段与Ｃ波段（4-8ＧＨｚ）天气雷达的工作频段重合，对雷达数据的质量造成严重影响。并且在Ｓ波段（2-4ＧＨｚ）也因无线通信行业对其中某些波段进行利用，形成电磁干扰对雷达产生影响。电磁干扰对天气雷达的数据质量影响日益加重，因此对电磁干扰的识别和消除成为天气雷达质量控制的一项重要工作。彭涛[1].基于认知无线电技术的混合网络研究一文中；认为有害干扰会降低通信信号的信噪比（SNR）。信噪比是衡量通信信号质量的重要参数，它反映了接收信号的强度与背景噪声的强度之间的比值。有害干扰作为一种额外的噪声源，会增加背景噪声的强度，从而降低信噪比。当信噪比降低到一定程度时，接收端的解调器将无法从噪声中提取出有效的通信信号，从而导致通信质量的降低。同时，有害干扰会引起通信系统的误码率（BER）增加。误码率是衡量通信系统性能的重要参数，它反映了接收端接收到的比特中错误比特的比例。有害干扰会导致接收信号的失真，从而增加误码率。虽然原有的方法均是在单独的脉冲上进行识别，对于识别具有二维特征的电磁干扰没有优势，所以使用有能力识别空间信息的算法识别电磁干扰相较于仅从单个脉冲上进行识别的模型更加有效。受在计算机视觉上应用深度卷积神经网络（ＤＣ－ＮＮ）的启发，将着重研究使用ＤＣＮＮ对Ｉ/Ｑ数据中的电磁干扰和其他信号进行语义分割的可行性，并在分割的基础上进行抑制。本研究将对这一问题进行深入研究，希望能为解决无线电通信中的有害干扰问题提供新的理论和技术支持。

2 无线电通信中有害干扰特点

近几年，随着移动通信业务的多样化发展，人们对于便携式无线设备的依赖程度也越来越高，因此被“黑广播”等非法信号干扰的情况时有发生。“黑广播”是指不法分子通过非法占用合法台站频率资源，向公众散布不实信息、宣传虚假广告的一种无线电发射设备。由于其发射功率大且占用合法台站使用的频率资源，导致合法台站信号被严重影响；况且，广播频段毗邻民航通信频段，上述行为可能对民航飞行安全造成隐患。

为了将隐患消灭在萌芽中，甘肃省武威市无线电管理机构通过联系公安、广电等主管部门建立联合执法机制，以期形成对“黑广播”“伪基站”等非法无线电设备的高压打击态势。但是在强有力的打击下，非法无线电设备的样式和播放形式反而发生了新的变化：一是非法设备向高度集成化、小型化、无人控制、精准覆盖的方向发展；二是分布区域从城镇向县乡两级延伸；三是广播时间段从工作日转向非工作日；四是天线的架设位置发生变化，从高楼大厦转向地下室窗口和电梯井。

传统的移动通信系统架构决定了用户移动终端和基站之间为单向验证，而“伪基站”就是利用此种验证机制进行信号入侵的。“伪基站”的技术特征主要有以下几点：一是“伪基站”通过大功率、高覆盖发射信号强制用户终端接入，致使用户长时间无法正常使用电话及短信业务；二是用户接入“伪基站”后，不法分子可能会对其个人隐私进行窥探；三是在“伪基站”通信体系内，由于不法分子可以模拟任意一个电话号码对该基站覆盖范围内的所有用户进行垃圾短信群发，导致用户的财产受到损害；四是为了应对公安等部门对“伪基站”的严厉打击，“伪基站”设备趋向小型化、便携化，其发射时间和地点具有随机性。

对比以往的“黑广播”、“伪基站”、作弊设备，现在最新非法设备发送的内容形式由语音转变为文字，由模拟信号转变为数字信号，发送相同数据所需要的时间愈来愈短，设备样式也从“大繁重”演变为“简轻小”，因此，一些投机取巧之人将目光投向了具有影响力的考试，这些新变化无不对电磁环境管理带来了严峻挑战。

3　有害干扰的抑制策略

3.1　基于信号处理的抑制策略

在无线电通信中，基于信号处理的抑制策略是一种常见的有害干扰抑制方法。这种策略主要依赖于信号处理技术，如滤波、相位调整和幅度调整等，来消除或减小有害干扰的影响。滤波是一种常见的信号处理技术，它可以根据频率响应特性来选择性地通过或阻止某些频率的信号。在有害干扰抑制中，我们可以设计一个滤波器，使其通过希望接收的信号频率，而阻止有害干扰的频率，从而达到抑制有害干扰的目的。相位调整和幅度调整是另两种常用的信号处理技术。通过调整接收信号的相位和幅度，我们可以使接收信号与有害干扰信号在相位或幅度上产生差异，从而抑制有害干扰。

3.2　基于机器学习的抑制策略

随着机器学习技术的发展，基于机器学习的抑制策略也开始在无线电通信中得到应用。这种策略主要依赖于机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和梯度提升决策树（GBDT）等，来学习有害干扰的模式，并据此进行有害干扰的抑制。例如，我们可以使用SVM来学习有害干扰的模式。SVM是一种二分类算法，它可以找到一个超平面，使得两类样本在该超平面上的间隔最大。在有害干扰抑制中可以将有害干扰和非有害干扰看作两类样本，然后使用SVM来找到一个超平面，使得有害干扰和非有害干扰在该超平面上的间隔最大，从而达到抑制有害干扰的目的。

3.3　基于深度学习的抑制策略

基于深度学习的抑制策略是一种新兴的有害干扰抑制方法。这种策略主要依赖于深度学习算法，如深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，来学习有害干扰的复杂模式，并据此进行有害干扰的抑制。例如，可以使用CNN来学习有害干扰的模式。CNN是一种深度学习算法，它可以自动提取信号的局部特征，并通过多层卷积和池化操作，形成对信号的高层次抽象。在有害干扰抑制中，可以使用CNN来自动提取有害干扰的特征，并据此进行有害干扰的抑制。

3.4　抑制策略的性能比较

为了全面评估各类抑制策略的性能，本文进行了一系列的实验，并对实验结果进行了详细的分析。首先，比较基于信号处理、基于机器学习和基于深度学习的抑制策略在三个不同数据集上的抑制准确率。抑制准确率是衡量抑制策略性能的重要指标，它反映了抑制策略正确抑制有害干扰的能力。然后比较这些抑制策略在三个不同数据集上的抑制速度。抑制速度是衡量抑制策略性能的另一个重要指标，它反映了抑制策略对有害干扰进行抑制的速度。这些实验结果表明，不同的抑制策略在不同的数据集上有不同的性能，因此，在实际应用中，需要根据具体的应用场景和需求，选择最适合的抑制策略。

结束语

综上所述，无线电通信作为现代通信技术的重要组成部分，其稳定性和可靠性对于保证通信质量具有至关重要的作用。因此，本文探讨了无线电通信中有害干扰特点，希望技术人员在工作中总结其信号特征及定位经验，以便发现干扰信号后可以准确作出判断并快速定位，为严厉打击新型干扰信号犯罪、保障人民群众通信安全作出贡献。

参考文献：

[1] 彭涛.基于认知无线电技术的混合网络研究[D].北京:北京邮电大学,2010.

[2] 王树彬.超宽带认知无线电系统电磁干扰的研究[D].北京:北京邮电大学,2009.

[3] 程霞.超短波无线电通信抗干扰技术的发展趋势[J].电子元器件与信息技术,2022,6(02):207-208+211.