通信对抗干扰技术简单综述与MATLAB仿真

由于公式太多，一个一个敲过来实在费时。请点击下面链接阅读原文，造成不便十分抱歉

通信对抗干扰技术简单综述与MATLAB仿真 - 子木的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/460287763

通信对抗干扰技术简单综述与MATLAB仿真 - 子木的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/460287763完整代码下载方式：按下图方式回复“通信干扰信号仿真”

写在前面：

本文是以前的学习笔记，如有错误望指正。

本文仿真代码如有需要请评论区留言。

由于原学习笔记是word版，没办法直接导入。敲公式与图片十分费时费力，如果本文对你有所帮助，请点赞支持下！！！！！！！！！！！！！！！！！

正文：

战场无线通信是一个以网络中心和信息化为核心的完整作战网络体系，要求准确高效的在战场不同平台上实现情报、协同和态势的联通。根据作用性质可以将通信对抗分为通信干扰与抗干扰，通信干扰主要是延迟敌方信息发送、压缩敌方通信距离和范围，甚至摧毁敌方的信息传输链路。随着战场电磁环境日趋复杂，现代信息化战场要求电子战通信系统需要具备较强的抗干扰能力，能够隐蔽作战企图，提高军事作战的突然性与隐蔽性。

最佳干扰就是能够完全压制住敌方的无线通信。它的基本原则是：干扰信号在时域、频域、功率域和空域等多维空间上都能覆盖通信信号，且干扰信号和通信信号的波形相关，以实现多维空间上的压制。通信干扰技术可以分为瞄准式干扰和阻塞式干扰，阻塞式干扰又包括宽带/部分频段阻塞式干扰、梳状阻塞式干扰、扫频碰撞阻塞式干扰和跳变碰撞阻塞式干扰。

通信干扰的最终目标是干扰或摧毁敌方的通信链路，本文主要从干扰方式和干扰样式出发进行干扰资源研究。

1、干扰信号分析

1)噪声调幅干扰信号

噪声调幅干扰信号的数学表达式可以表示为：

式中为调制噪声，其均值为零，方差为，在区间分布的广义平稳随机过程，为初始角，是在上均匀分布且与\[{U_n}(t)\]独立的随机变量，为载波电平，为载波中心频率。设调制噪声功率谱为

通过计算可得噪声调幅信号的功率谱为

式中为干扰中心频率。由此可得调制噪声功率谱和已调波功率谱图像，噪声调幅信号的功率主要分布在以为中心，宽度为的频带内。

设干扰信号中心频率 20 MHz，基带噪声带宽10MHz，干扰信号带宽20 MHz，采样频率80 MHz，干扰信号功率为10W。仿真噪声调幅信号如图所示：

编辑

噪声调幅信号时域波形

编辑

噪声调幅信号功率谱

从图可以看到已调波的功率谱由载波谱和对称旁瓣谱构成，信号功率有一部分被载波占去且已调波的带宽为基带噪声带宽的2倍。

主程序：（为缩小篇幅，仅附主要代码，如需完整代码请评论区留言）

%% 噪声调幅 u0=sqrt(10);y_am=(u1+u0).*cos(2*pi*fj*t1+2);%噪声调幅信号的波形 u2=u1+u0;%上包络的波形 u3=-u0-u1;%下包络的波形 figure plot(t1,y_am);set(gca, 'Fontname', 'Times New Roman','FontSize',12);%设置坐标刻度字体 xlabel('t(s)','Fontname','Times New Roman','FontSize',12);ylabel('Amplitude(V)','Fontname','Times New Roman','FontSize',12);grid on;xlim([0 160*(1/fs)]);%title( '噪声调幅信号时域波形');%,-2,2 axis([0,160*(1/fs) -10 10]); figure periodogram(y_am,[ ],length(y_am),fs,'onesided'); set(gca, 'Fontname', 'Times New Roman','FontSize',12);%设置坐标刻度字体 xlabel('Frequency(MHz)','Fontname','Times New Roman','FontSize',12);ylabel('Power/Frequency(dB/Hz)','Fontname','Times New Roman','FontSize',12);title( ' ');

2)噪声调频干扰信号

数学表达式为

式中为调制噪声，其为零均值的广义平稳随机过程，为初始角，是上均匀分布且与\[u\left( t \right)\]独立的随机变量，为噪声调频信号幅度、为调频斜率。则可得噪声调频信号的功率谱密度为：

当时：

式中，为有效调频指数，其中为有效调频带宽。由此可知，噪声调频信号的功率谱是以为中心的尖峰状，而调制参数的变化会影响其陡峭程度和频谱宽度。

设干扰信号中心频率20 MHz，基带噪声带宽10MHz，调频指数1MHz，采样频率80MHz。

仿真噪声调频信号如图所示：

编辑

噪声调频信号时域波形

编辑

噪声调频信号功率谱

由图可以看出噪声调频信号的功率谱能量比较集中，且通过改变调频系数和噪声功率就可以改变信号带宽。

主程序：（为缩小篇幅，仅附主要代码，如需完整代码请评论区留言）

mf=1;bj=1e6;uj=1; i=1:N-1;ss=cumsum([0 u1(i)]); ss=ss*Tr/N; y_fm=uj*cos(2*pi*fj*t1+2*pi*mf*bj*ss*10);%uj=1 是输出的噪声调频信号的幅度 fj是调制信号中心频率是20M 增加调制指数*10 让波形明显 figure%subplot(2,1,1), plot(t1,y_fm);set(gca, 'Fontname', 'Times New Roman','FontSize',12);%设置坐标刻度字体 xlabel('t(s)','Fontname', 'Times New Roman','FontSize',12);ylabel('Amplitude(V)','Fontname', 'Times New Roman','FontSize',12);xlim([0 160*(1/fs)]);grid on;%,title( '噪声调频信号波形'); %axis([0,160*(1/fs),-1.5,1.5]) y_fm=uj*cos(2*pi*fj*t1+2*pi*mf*bj*ss);%uj=1 是输出的噪声调频信号的幅度 fj是调制信号中心频率是20M figure set(gca, 'Fontname', 'Times New Roman','FontSize',12);%设置坐标刻度字体 periodogram(y_fm,[ ],length(y_fm),fs,'onesided');xlabel('Frequency(MHz)','Fontname', 'Times New Roman','FontSize',12);ylabel('Power/Frequency(dB/Hz)','Fontname', 'Times New Roman','FontSize',12);title( ' ');%title('噪声调频信号功率谱'); figure J_zaoshengtp=fft(y_fm)*2/length(y_fm); plot(f,10*log10((abs(J_zaoshengtp(n+1).^2))));title('噪声调频干扰已调波功率谱')

3)单音干扰

单音干扰（Single Tone Jamming,STJ）通常是指只具有一个频点的音频干扰，数学模型为：

其中：是音调的平均功率，是它的频率，是它与目标信号的相位偏移。

设干扰信号中心频率 20 MHz ，基带噪声带宽10MHz，采样频率 80 MHz ，干扰信号功率为10W。

仿真单音干扰信号如图所示：

编辑

单音干扰信号时域波形

编辑

单音干扰信号功率谱

单音干扰的时域图形与功率谱如上图所示。由于单音干扰仅作用于某个频点（实际上是带宽极窄的一小段频段），所以无法有效干扰跳频系统。但是，因其干扰功率集中的特点，对窄带信号的干扰有很大的优势。

主程序：（为缩小篇幅，仅附主要代码，如需完整代码请评论区留言）

Uc_danyin=sqrt(10)*sin(2*pi*fj*t1); %载波信号 C1_danyin=fft(Uc_danyin); %对载波信号进行傅里叶变换 P_danyin=abs(C1_danyin(n+1)*2/N); %进行傅里叶变换 figure subplot(2,1,1);plot(t1,Uc_danyin);title('单音干扰信号波形');xlabel('时间(s)');ylabel('幅度(V)');title('单音干扰信号波形');xlim([0 160*(1/fs)]);%axis([0,160*(1/fs),-1.5,1.5]);%;axis([0 0.009 -1 1]); subplot(2,1,2); periodogram(Uc_danyin,[ ],length(Uc_danyin),fs,'onesided');title('单音干扰信号功率谱');

4)多音干扰信号

多音干扰即多个单音干扰，其表达式如下：

式中，表示第i 个干扰音频率；表示第i 个干扰音的功率；为在[0 ~ 2pi]均匀分布的随机相位。音频干扰中，的需要选在频带范围之内，否则不会有任何干扰作用。

设干扰信号中心频率20MHz，基带噪声带宽10MHz，干扰频点数7，采样频率80MHz，干扰信号功率为10W。

仿真多音干扰信号如图所示：

编辑

多音干扰信号时域波形

编辑

多音干扰信号功率谱

从图可以看出，此多音干扰信号由7个单音干扰信号构成。与仿真设置符合一致。

主程序：（为缩小篇幅，仅附主要代码，如需完整代码请评论区留言）

A0=2; %信号振幅 w0=2*fj*pi; def = 2e6;%频率间隔 step=2*pi*def; Uc_duoyin=A0*cos(w0*t1)+A0*cos((w0+step)*t1)++A0*cos((w0+2*step)*t1)++A0*cos((w0+3*step)*t1)+A0*cos((w0-step)*t1)++A0*cos((w0-2*step)*t1)++A0*cos((w0-3*step)*t1);%多音信号 C1_duoyin=fft(Uc_duoyin); %对信号进行傅里叶变换 P_duoyin=abs(C1_duoyin(n+1)*2/N); %求绝对值 figure subplot(2,1,1);plot(t1,Uc_duoyin);xlabel('时间(s)');ylabel('幅度(V)');title('多音干扰信号波形');xlim([0 160*(1/fs)]);%axis([0,160*(1/fs),-8,8]);%axis([0 0.1 -8 8]); % subplot(2,1,2);plot(f,20*log10(P_duoyin));title('多音干扰信号频谱');xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅度(dB)');title('多音干扰信号频谱');%axis([0 2000 0 1]); subplot(2,1,2); % plot(f,P_duoyin);title('多音干扰信号频谱');xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅度(V)');title('多音干扰信号频谱');%axis([0 2000 0 1]); periodogram(Uc_duoyin,[ ],length(Uc_duoyin),fs,'onesided');title('多音干扰信号功率谱');

5)线性扫频干扰信号

线性扫频干扰也称为线性调频干扰。其瞬时频率随时间变化而呈现线性变化的特点，在某一个时间点可以看做是单音信号，在某个时间段呈现宽带信号和动态扫描的特点。线性扫频干扰信号的时域表达式如下：

式中，A是干扰信号幅度，是干扰信号的初始频率， k 是干扰信号的调频系数，是信号初始相位，T 是时长。其中，干扰信号的幅度和调频系数是影响扫频干扰性能的重要参数。

设干扰信号中心频率20MHz，扫频宽度20MHz(扫频范围10MHz-30MHz)，扫频斜率10KHz/us，采样频率80MHz。

线性扫频干扰信号如图所示：

编辑

线性扫频信号频率-时间图

编辑

线性扫频信号归一化频谱

主程序：（为缩小篇幅，仅附主要代码，如需完整代码请评论区留言）

f0_sp=10e6;%扫频起始频率 fe_sp=30e6;%扫频截止频率 cirs = 1;%单周期时间 t_saopin=0:(1/fs):3-(1/fs);%3对应3个周期，800*(1/fs)为精度 x=chirp(mod(t_saopin,cirs),f0_sp,cirs,fe_sp);%1代表的是单周期时间 % 第一个参数表示时间长度，第二个参数表示当t=0s时对应的频率，第三个和第四个参数为当t=cirs时对应的频率 figure subplot(3,1,1);plot(t_saopin,x);title('线性扫频信号波形');xlabel('时间(s)');ylabel('幅度(V)'); ft=f0_sp+(fe_sp-f0_sp)*mod(t_saopin,cirs); subplot(3,1,2);plot(t_saopin,ft);title('线性扫频信号频率-时间图');xlabel('时间(s)');ylabel('频率(Hz)'); t_saopin_pinpu=0:(1/fs):cirs-(1/fs);%求频谱时不能对多周期的求，对1个周期进行FFT 800* delf = 1/((1/fs))/length(t_saopin_pinpu); f_sp = (0:length(t_saopin_pinpu)-1)*delf; x_saopin_pinpu=chirp(t_saopin_pinpu,f0_sp,cirs,fe_sp); C1_saopin=fft(x_saopin_pinpu); %对载波信号进行傅里叶变换 cxf_saopin=abs(C1_saopin); %求绝对值 cxf_saopin=cxf_saopin/max(cxf_saopin);%归一化 subplot(3,1,3); plot(f_sp,cxf_saopin);title('线性扫频信号归一化频谱');xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率');axis([0e6 40e6 0 1]); % periodogram(x_saopin_pinpu,[ ],length(x_saopin_pinpu),fs/800,'onesided');title('线性扫频信号功率谱');

6)锯齿波扫频干扰信号

扫频干扰信号是一种频域和时域都分时的宽带干扰信号。其原理是利用一个带宽相对较窄的窄带干扰信号在一个扫频周期内扫描一个较宽的干扰频带。设窄带干扰信号为射频噪声干扰为：

式中为信号包络，载频，为均匀分布。则扫频干扰的数学模型如下：

上式中，为扫频干扰干扰信号幅度，表示干扰信号初始相位，干扰信号瞬时频率如下：

式中为扫频函数。扫频干扰信号一般是通过改变混频器的本振频率实现的，常用的本振频率可以使用压控振荡器控制，这时扫频函数为连续信号。扫频函数一般使用锯齿波函数，满足下式：

式中为扫频斜率，为扫频周期。

设干扰信号中心频率20MHz，扫频噪声带宽10MHz，扫频宽度20MHz(扫频范围10MHz-30MHz)，扫频斜率10KHz/us，采样频率80MHz。

仿真锯齿波扫频干扰信号如图所示：

编辑

锯齿波扫频信号波形与功率谱图

编辑

锯齿波扫频信号时频分析

由仿真结果可以看出，扫频干扰的频域范围为10MHz ~30MHz，扫频窄带噪声带宽为5MHz，与试验数据相符。

主程序：（为缩小篇幅，仅附主要代码，如需完整代码请评论区留言）

wt = 2*pi*(fj-10e6 + x_juchi); ft = wt/2/pi; figure plot(t1,ft);title('扫频信号频率-时间图');xlabel('时间(s)');ylabel('幅度(Hz)'); y_juchi = d.*cos(wt.*t1); figure subplot(2,1,1); plot(t1,y_juchi);title(' '); xlabel('时间(s)');ylabel('幅度(V)'); % xlabel('t(s)');ylabel('Amplitude(V)');%锯齿波扫频信号波形 subplot(2,1,2); [pxx,f] = pwelch(y_juchi,[],[],[],fs,'onesided','power'); plot(f/1e6,10*log10(pxx)); % set(gca, 'Fontname', 'Times New Roman','FontSize',12);%设置坐标刻度字体 title(' ');%锯齿波扫频信号功率谱 xlabel('频率 (Hz)') ylabel('幅度 (dB)') % xlabel('Frequency (Hz)','Fontname', 'Times New Roman','FontSize',12) % ylabel('Magnitude (dB)','Fontname', 'Times New Roman','FontSize',12) grid figure spectrogram(y_juchi,256,250,256,fs,'yaxis') % set(gca, 'Fontname', 'Times New Roman','FontSize',12);%设置坐标刻度字体

2、干扰样式分析

1)转发式干扰

转发式干扰的思路是将接收到的脉冲信号简单处理后直接或间接的发射出去，不需要截获或预测跳频序列即可对当前跳的通信信号实现干扰。整个干扰过程中需要注意的是处理转发并将当前信号发射到敌方接收端的时间不能超过跳频的驻留时间。由于转发式干扰信号是对敌方信号的转发，干扰功率集中且不会影响到我方通信。其时域如图所示。

编辑

转发式干扰示意图

转发干扰信号需要处理时间和传输时间，如果要实现成功干扰就必须在时间上满足一定要求，即干扰机的位置必须在下图的椭圆内。

编辑

干扰机位置示意图

即我方干扰设备的位置需要满足：

式中，为光速；为敌方发射端与干扰方距离；为干扰方与敌方接收端距离；为被干扰方收发机距离；为通信信号驻留时间；为干扰方干扰所需时间；为成功干扰需要的驻留时间系数，取值为。

2)宽带阻塞干扰

宽带阻塞干扰对跳频通信信号有着很好的干扰效果，跳频信号在整个通信过程中都会受到较长时间的影响。其数学表达式为：

为干扰带宽，为单信道带宽，为通信中心频点，为干扰中心频点。

宽带阻塞干扰频谱分布如下图：

编辑

宽带阻塞干扰频谱示意图

宽带阻塞干扰不需要进行频率瞄准，与通信信号频段相互重合即可实现干扰，其实现简单；但是它需要较大的干扰功率只能对跳频信号的所有频率点实现有效干扰，由于其功率在频段内均匀分布，若频点数大则分散到每个频率点上的功率可能会出现不足的情况，即干扰功率利用率低。

3)部分频带阻塞干扰

部分频带干扰不同于宽带阻塞干扰的全频段覆盖，只需要对部分频段实现阻塞即可，数学表达式为：

其中表示干扰信号功率，表示干扰机发射信号功率，为通信信号中心频点，为干扰信号中心频点，为干扰带宽。

它的干扰频域效果图如图所示：

编辑

部分频带阻塞干扰频谱示意图

虽然部分频带干扰的干扰频带比宽带阻塞干扰更窄，但是干扰功率更集中，对选中的频段有着更好的干扰效果。但是其只能干扰到指定频带，也就对通信信号的先验知识要求更高。

4)梳状谱阻塞干扰

梳状谱干扰的基本思路是，通过提前获取通信信号的跳频间隔以及通信频带，有针对性的对全部或部分信道进行固定或动态的窄带瞄准干扰。示意图如图所示。

编辑

梳状谱阻塞干扰频谱示意图

这种干扰的优点是干扰功率利用率高，对每个信道都有很好的干扰效果；但是也有着对通信对抗系统先验知识依赖度较大的缺点，而且实际实现较复杂。

5)跳变碰撞阻塞干扰

跳变碰撞干扰的基本实现思路是，首先通信跳频信号的频带和跳速信息，然后利用比跳频通信跳速高得多的跳速对其进行全频带或是部分频带的高速伪随机跳变干扰，这样可以达到对每一个跳频点的碰撞干扰。作为一种新型动态阻塞干扰方式，其干扰功率只在某一个时刻出现，瞬时功率较大，有着很高的干扰功率利用率。其缺点是不能对跳频信号实现连续的阻塞干扰而实现整跳的突发干扰，只能在每次碰撞时形成通信误码，误码长度为碰撞干扰的驻留时间。其示意图如下：

编辑

跳变碰撞阻塞干扰频谱示意图

3、参考文献

季旭东,张海.试论军用无线通信干扰与抗干扰技术[J].数字通信世界,2019(10):70-71.

金牡丹.军用无线通信系统信号干扰与抗干扰技术研究[J].科技创新导报,2019,16(12):1+4.DOI:10.16660/j.cnki.1674-098X.2019.12.001.

李伟. 对Link16数据链的干扰技术研究[D].西安电子科技大学,2018.

姚超. Link16数据链抗干扰技术研究及中频信号源的实现[D].重庆大学,2015.

姚富强. 通信抗干扰工程与实践[M]. 电子工业出版社, 2012.

通信对抗干扰技术简单综述与MATLAB仿真相关推荐

两连杆机器鱼的简单建模以及MATLAB仿真(2)
两连杆机器鱼的简单建模以及MATLAB仿真(2) 上一篇文章中,写过了关于两连杆机器鱼建模的方法.实际上,有一个细节值得注意,那就是在联立(1)和(2)方程,求解鱼头加速度,这一步中,是如何联立求解的 ...
波束赋形技术lms算法在matlab仿真,自适应波束成形算法LMS、RLS、VSSLMS分解
1.传统的通信系统中,基站天线通常是全向天线,此时,基站在向某一个用户发射或接收信号时,不仅会造成发射功率的浪费,还会对处于其他方位的用户产生干扰.然而,虽然阵列天线的方向图是全向的,但是通过一定技术 ...
两连杆机器鱼的简单建模以及MATLAB仿真
两连杆机器鱼的简单建模方法在机器鱼的建模过程中,无可避免地会遇到一个问题,那就是: 机器鱼的推进力是如何产生的呢? 如果不想明白这个问题,我们没有对推力建模,机器鱼甚至都无法前进,这样我们的建模工作 ...
matlab仿真卫星导航接收机信号干扰,卫星导航软件接收机多采样率信号处理技术...
卫星导航软件接收机是当代卫星导航接收机领域发展的方向,其基本思想是:将A/D和D/A尽可能靠近RF端,在数字化的通用硬件平台上,用软件尽可能多地实现对卫星导航信号的处理.软件接收机具有灵活性.标准化. ...
图像分割技术与MATLAB仿真剖析
图像分割技术研究及MATLAB仿真摘要:作为一项热门的计算机科学技术,图像分割技术已经在我们生活中越来越普及.顾名思义这项技术的目的就是,将目标图像从背景图像中分离出去.由于这些被分割的图像区域在某 ...
matlab帽檐图像,图像分割技术与MATLAB仿真
中南民族大学毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职 ...
matlab仿真谱间干扰,内外分解和谱分解问题解析计算及其MATLAB仿真.pdf
内外分解和谱分解问题的解析计算及其MATLAB 仿真摘要内外分解及谱分解问题是控制领域的一个重要问题,其应用范围非常广泛, 在许多重要问题上都发挥了关键的作用. 本文首先在第一章中介绍了内外分解 ...
matlab gps信号,gps信号和其干扰的matlab仿真
gps信号和其干扰的matlab仿真 a竹技2011年第24卷第5期 Electronic Sci．&Tech．/May．15．201 1 GPS信号和其干扰的Matlab仿真马茹 ,胡建 ...
双基地mimo雷达matlab仿真,双基地MIMO雷达的干扰研究
双基地MIMO雷达的干扰研究多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达系统是利用多个发射天线发射两两不相关信号,各个接收天线独立地接收信号,然后对回 ...

通信对抗干扰技术简单综述与MATLAB仿真

由于公式太多，一个一个敲过来实在费时。请点击下面链接阅读原文，造成不便十分抱歉

通信对抗干扰技术简单综述与MATLAB仿真相关推荐

最新文章

热门文章