惠显杨 ，陈建忠，牛英滔，段瑞杰

(1.解放军理工大学通信工程学院，南京 210007; 2.南京电讯技术研究所，南京 210007)



基于初始种群优化粒子群算法的通信抗干扰决策引擎*

惠显杨1,2，陈建忠2，牛英滔2，段瑞杰1

(1.解放军理工大学通信工程学院，南京 210007; 2.南京电讯技术研究所，南京 210007)

Foundation Item:National Natural Science Foundation of China(No. 61401505)

摘要：针对抗干扰决策引擎对实时性能要求较高的问题，借鉴了一种基于初始种群优化的粒子群算法(IPO-PSO)。该算法通过把上一次决策的部分解作为当前初始解集的一部分，以此来优化粒子群算法的初始种群。仿真结果表明，该算法能够在不增加复杂度的情况下显著提高粒子群算法在缓变干扰环境下的收敛速度，具有较好的实时性能，更加符合通信抗干扰的应用场景。

关键词：通信抗干扰；决策引擎；初始种群优化；粒子群算法

0引言

可靠有效的军事无线通信是确保战场制信息权的关键。长期以来，抗干扰理论与技术一直是军事无线通信领域的研究热点[1]。目前，主流通信抗干扰技术是各类扩展频谱抗干扰技术，这些技术极大提高了军用无线通信装备的抗干扰能力。然而，随着敌对方电子进攻能力的迅速发展，干扰样式不断增多、智能化水平不断提高，无线通信面临的电磁环境日益复杂和恶劣，导致现有抗干扰技术逐渐难以满足可靠有效通信的要求。因此，需要对通信抗干扰方法进行进一步研究。

认知无线电技术[2]的出现为提高无线通信的抗干扰能力提供了新的思路。将认知思想引入通信抗干扰领域，使无线通信系统在感知干扰环境的基础上，通过决策推理来选择合理的通信参数，从而主动适应干扰环境，提高通信的抗干扰能力。……