周安馨，武晓含

（陆军工程大学，江苏 南京 210007）

0 引 言

目前，无人机通信网络在军事行动保障及民用移动通信系统中的应用急剧增加，具有机动性、智能性以及轨迹可控的显著优势。但是，无人机网络的视距通信使它容易受到欺骗、干扰和窃听等攻击，加之多用户条件下无人机传输之间的相互干扰，对无人机网络通信安全造成了严重威胁。当无人机遭受严重干扰时，它们不再能够与其他无人机以及控制站点建立连接，导致网络通信质量下降，甚至无法满足当前需求，任务中断。

以跳频、扩频为主的传统抗干扰方法需要大量的频谱资源作为支撑，且无法应用于网络频谱动态变化的场景。当攻击者采用智能干扰的攻击方式时，它可以针对合法用户的动作优化其攻击策略，使干扰方不再局限于以固定的干扰模式对通信方实施干扰，转而采用灵巧、多变、复杂的干扰样式进行干扰，使得传统抗干扰方法难以适用于智能干扰的场景。因此需要结合无人机的优势及飞行特点，研究全新的手段和方法来对抗智能干扰。

在通信抗干扰领域，干扰与用户方存在对抗关系。一方面，可以将这种对抗关系建模成适配的博弈模型；另一方面，可以用智能对抗智能的动态思维探究合适的学习算法。博弈理论凭借其低信息交互量的优势，被广泛应用于无线网络领域。尤其是斯坦伯格博弈，能体现不同参与者之间的对抗关系，更好地进行建模。将博弈论、学习算法以及抗干扰理论相结合，可以更好地研究面向无人机群通信网络的智能抗干扰方法。……