卫星通信抗干扰技术及其发展趋势研究

2023-08-04赵松果

通信电源技术 2023年9期

关键词：均衡器卫星通信干扰信号

赵松果

（石家庄银河微波技术股份有限公司，河北石家庄 050200）

1 卫星通信抗干扰技术分析

1.1 信号处理技术

信号处理技术是卫星通信抗干扰技术中非常重要的一环。本节将分别介绍频谱分析、自适应均衡和空时信号处理这3 种信号处理技术在卫星通信抗干扰中的应用。

1.1.1 频谱分析

频谱分析是一种基本的信号处理技术，可以用于识别和分离卫星通信信号和干扰信号。通过对卫星通信信号和干扰信号的频率进行分析，可以确定干扰信号的频率范围，并采取相应的抗干扰措施。频谱分析技术可以采用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）和小波变换等算法实现。

1.1.2 自适应均衡

自适应均衡技术在卫星通信中得到广泛应用，能够有效消除多径干扰和相位扭曲。在实际应用中，自适应均衡器的设计需要考虑复杂度和性能之间的平衡。例如，一个自适应均衡器的复杂度可能需要在100 个每秒处理的百万级机器语言指令数（Million Instructions Per Second，MIPS）范围内，以实现实时的信号处理。

自适应均衡器的性能与其算法的选择和参数设置密切相关。常见的自适应均衡算法包括最小均方算法（Least Mean Squares，LMS）和递推最小二乘法（Recursive Least Squares，RLS）等。这些算法需要调整的参数包括步长和滤波器长度等。在自适应均衡算法中，步长的取值通常为0.001 ～0.100。其中，步长较小时，可以提高均衡器的收敛速度和稳定性，但会降低跟踪能力；步长较大时，可以提高均衡器的跟踪能力，但会降低收敛速度和稳定性。此外，滤波器长度也会影响均衡器的性能，一般情况下需要根据信号的多径时延来确定。例如，如果卫星通信信号受到10 个采样点的多径干扰，那么均衡器的滤波器长度应该至少设置为10，才能有效消除干扰信号。自适应均衡器的算法和参数设置如表1 所示。

表1 自适应均衡器的算法和参数设置示例

1.1.3 空时信号处理

空时信号处理技术是一种用于多天线接收的信号处理技术。在卫星通信中，采用多天线接收可以提高信号的可靠性和性能。空时信号处理技术可以通过将多个接收天线之间的信号进行加权处理，有效地消除多径效应和干扰，也可以采用波束形成和多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）等技术实现[1]。

1.2 轨道设计和接收机技术

轨道设计和接收机技术是卫星通信抗干扰技术中另一个非常重要的方面。本节将分别介绍轨道选择和设计、接收机灵敏度控制和天线阵列技术这3 种技术在卫星通信抗干扰中的应用。

1.2.1 轨道选择和设计

轨道选择和设计是卫星通信抗干扰的重要一环。正确的轨道选择和设计可以降低卫星通信系统受到干扰的风险。例如，低轨道的卫星可以减少信号在大气层中的传输时间，从而降低信号受到干扰的可能性。此外，合理的轨道设计可以提高卫星的覆盖范围和信号传输的稳定性。

1.2.2 接收机灵敏度控制

接收机灵敏度控制是卫星通信抗干扰的关键技术之一。通过调节接收机的灵敏度，可以有效提高卫星接收机对信号的识别和抗干扰能力。例如，当信号强度较小时，可以适当降低接收机的灵敏度，避免接收机对干扰信号过于敏感而误判信号。

1.2.3 天线阵列技术

天线阵列技术是一种用于多天线接收的技术。在卫星通信中，采用多天线接收可以提高信号的可靠性和性能。天线阵列技术可以通过将多个接收天线之间的信号进行加权处理，从而有效消除多径效应和干扰。

1.3 网络架构和协议设计

网络架构和协议设计是卫星通信抗干扰技术中非常重要的一环。本节将分别介绍网络拓扑和架构、协议设计和优化这2 种技术在卫星通信抗干扰中的应用。

1.3.1 网络拓扑和架构

网络拓扑和架构是卫星通信抗干扰的关键因素之一。合理的网络拓扑和架构可以降低干扰信号对卫星通信系统的影响，提高通信系统的可靠性和性能。例如，采用星型网络拓扑结构可以减少信号传输路径，降低信号传输的延迟和丢失率；而采用网状网络拓扑结构可以提高系统的灵活性和可靠性。卫星通信中常见的网络拓扑和架构如表2 所示。

表2 卫星通信中常见的网络拓扑和架构

在卫星通信中，网络架构也是一个重要的因素。常见的网络架构包括集中式和分布式2 种。其中，集中式架构指所有的通信都通过一个中心节点进行处理和控制，具有简单和可控的优点；而分布式架构是指通信和控制分散在多个节点之间进行，具有灵活和可靠的优点。在实际应用中，需要根据具体的需求和场景选择合适的网络架构。

1.3.2 协议设计和优化

协议设计和优化是卫星通信抗干扰的另一个关键技术。合理的协议设计和优化可以提高通信系统的可靠性和性能。例如，采用分组重传协议可以有效降低信号丢失率，保证数据传输的完整性；采用数据压缩协议可以提高信号传输的效率和可靠性[2]。此外，还有一些其他的协议和算法也可以用于卫星通信抗干扰，如采用可靠传输协议可以提高信号传输的可靠性与效率，而采用分布式信号处理算法可以提高信号处理的速度和精度。

2 卫星通信抗干扰技术的发展趋势

卫星通信抗干扰技术的发展趋势是卫星通信领域的研究热点之一。本节将介绍4 种新兴技术在卫星通信抗干扰中的应用，包括量子通信技术、机器学习算法、5G 通信技术以及其他新兴技术。

2.1 量子通信技术在卫星通信抗干扰中的应用

量子通信技术是一种新兴的通信技术，利用量子态传输信息，具有高安全性和高抗干扰能力的特点。在卫星通信中，量子通信技术的应用可以提高卫星通信的抗干扰能力和安全性，从而满足各种高可靠性的通信需求。本节将详细阐述量子通信技术在卫星通信抗干扰中的应用。量子密钥分发技术是量子通信中最为重要的应用之一。该技术基于量子物理的原理，通过建立量子密钥实现对通信数据的加密和解密，从而保护通信数据的安全性。在卫星通信中，采用量子密钥分发技术可以有效防止数据被非法截获和篡改，保证通信数据的安全性。此外，采用量子密钥分发技术还可以实现通信数据的即时加密和解密，从而提高通信数据的传输效率和可靠性。量子随机数生成技术是另一种重要的量子通信技术。该技术基于量子物理的原理，利用随机性的量子态来产生真正的随机数。在卫星通信中，采用量子随机数生成技术可以用于实现随机序列的产生和分发，从而提高卫星通信系统的抗干扰能力。例如，采用量子随机数生成技术可以用于产生随机码序列，对抗信号干扰和窃听攻击，保证通信的可靠性和安全性[3]。

2.2 机器学习算法在卫星通信抗干扰中的应用

机器学习算法是一种利用数据来自动学习模型并进行预测的算法，近年来在卫星通信领域中得到了广泛应用。机器学习算法可以自动识别和分类信号与干扰信号，从而实现智能化的信号处理和干扰信号识别。本节将详细阐述机器学习算法在卫星通信抗干扰中的应用，包括深度学习算法和强化学习算法。

深度学习算法是一种基于神经网络的机器学习算法，可以用于识别和分类信号与干扰信号。在卫星通信中，采用深度学习算法可以识别和分类不同类型的干扰信号，并采取相应的抗干扰措施。例如，采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）可以对不同类型的干扰信号进行分类，从而实现智能化的抗干扰措施。采用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）可以识别和分析信号的时序特征，从而提高信号处理的精度与效率。强化学习算法是一种通过对环境进行试错学习来寻找最优策略的机器学习算法，可以用于优化卫星通信系统的抗干扰能力。在卫星通信中，采用强化学习算法可以自适应地调整卫星通信系统的参数，提高抗干扰能力。例如，采用强化学习算法不仅可以自适应地调整卫星通信系统的发射功率和接收灵敏度，提高信号的传输效率与可靠性，而且可以实现动态频谱管理，优化卫星通信系统的频谱利用率。此外，一些其他的机器学习算法也可以用于卫星通信抗干扰。例如，采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）可以实现对信号和干扰信号的分类与识别；采用随机森林（Random Forest，RF）可以对信号和干扰信号的特征进行分析与处理。

2.3 5G 通信技术在卫星通信抗干扰中的应用

5G 通信技术可以提供高速的数据传输和低时延的通信服务，实现高效的卫星通信。同时可以实现卫星通信系统的虚拟化和网络切片，从而提高系统的灵活性和可靠性。例如，采用5G 通信技术可以将卫星通信系统分成多个独立的网络切片，每个切片可以按照不同的需求进行配置和管理，从而提高卫星通信系统的灵活性与可靠性[4]。此外，采用5G 通信技术还可以提高卫星通信系统的数据传输效率和可靠性。5G 通信技术可以提供多种传输方式和技术，如毫米波通信、多天线技术、波束赋形技术等，从而提高卫星通信系统的数据传输效率和可靠性。例如，采用5G 通信技术可以实现卫星通信系统的大规模MIMO技术，从而提高系统的抗干扰能力和数据传输效率。

2.4 其他新兴技术在卫星通信抗干扰中的应用

除了量子通信、机器学习和5G 通信技术，光子计算技术是另一种新兴技术，在卫星通信抗干扰中具有重要的应用前景。光子计算技术利用光子代替传统计算机中的电子来进行计算，具有计算速度快、功耗低、精度高等特点，适用于卫星通信中的高速数据处理和高精度信号识别。光子计算技术可以通过光子芯片实现，光子芯片是一种利用光子实现计算和通信的集成电路，可以实现高速的光电转换和光子计算。采用光子芯片可以实现卫星通信系统的高速信号处理和干扰信号识别，从而提高系统的抗干扰能力和性能。例如，采用光子芯片可以实现卫星通信系统的光纤收发和调制解调，从而提高系统的数据传输效率与可靠性。另外，光子计算技术还可以用于实现卫星通信系统的量子通信，提高卫星通信系统的抗干扰能力和安全性[5]。