基于认知驱动的变换域通信智能抗干扰方法

本文刊于: 《系统工程与电子技术》 2021年第0期

关键词:
无人系统 变换域通信 智能抗干扰 压缩感知 稀疏逼近 稀疏表示

Keywords:
unmanned aerial system,transform domain communication,intelligent anti-interference,compressed sensing,sparse approximation,sparse representation
摘要
     为满足未来无人系统通信智能抗干扰的实际需要,针对传统变换域通信系统(transform domain communication system,TDCS)自身开放性有限、干扰应对能力不足等问题,设计了基于认知引擎驱动的智能系统架构,并针对各认知引擎驱动子模块提出了3种改进方法,包括基于稀疏逼近的未知干扰处理、基于稀疏表示的变换学习干扰识别以及针对性的干扰变换稀疏分析方法。实验结果表明,识别子模块与传统的分类器相比,整体的干扰识别率提高了5.2%,并且可实现无监督的学习;同时,针对典型干扰的重构精度在90%以上,实现了不同干扰类型的最优变换处理,显著提高了系统的抗干扰性能,传输误码率逼近理想水平。

基金项目:
航天信息应用技术重点实验室高校合作(KX16260022)资助课题

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