无线电监控中改进型注水功率分配算法的研究

作者:郭剑岚;陈俞强;刘怡俊 刊名:电子测量与仪器学报 上传者:郝瑞城

【摘要】在认知无线电中,无线电监测系统具有对无线电发射设备进行监测、搜索、取证、压制和警示等功能,能有效对非法无线电信号进行干扰阻断,在非法电台管制、维护无线电安全等工作中发挥着重要的作用。在无线电压制中,传统的注水算法根据不同子信道的信道条件实现压制功率的分配,它要达成的目标是使系统的总体吞吐量目标最大化。基于此,提出了一种改进的离散型注水功率分配算法,构造了对限制干扰信号信噪比,最大化压制非法信号总数量的优化模型。该改进算法能更稳健地对不同调制方式的信号进行有效的压制干扰。仿真实验结果进一步表明了改进型注水分配算法的实用性。

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1引言在无线电通信中,通常在接收有用信号的同时,不可能完全抑制外部干扰,比如与有用信号相同或相似的其他信号的干扰,从而导致通信接收系统检测有用信号时存在着不确定因素。这一特点可以被利用于人工干扰压制,迫使信号接收方获得的有用信息量降至最少。严格地,无线电通信干扰[1]指的是以某种方式对无线电通信系统进行电子干扰。无线电通信的干扰分为系统内部干扰以及系统外部干扰。无线电信号干扰压制设备主要用于信号对抗、信号干扰的压制以及无线电监管机构对非法信号的监测与屏蔽。现阶段所使用的信号压制系统设备,使用主动有源干扰,多采取遮盖性干扰。目前此类设备基本以全频段大功率无线信号压制[2],原理较为简单。该文主要探讨的是在压制性干扰方式下的无线电监测系统在电磁压制功率分配的问题。传统的注水算法[3]是公认最优的功率分配算法,但值得注意的是注水算法的目标只考虑了连续函数情况下的优化分配情况。在该文中,干扰源的种类属于确定的几种类型,因此目标函数是一个离散函数,故而将注水算法目标函数进行离散化是对注水算法进行改进的主要方向。2系统模型和问题描述多干扰源电磁压制模型[4-5]概况如图1所示,假定干扰机的干扰区域是以干扰机自身所在位置为圆心的一个圆形辐射区域,圆形辐射区域的半径假设为D。这里考虑一个干扰机的情况下,如果想要扩大辐射范围,可以增加干扰机的数量,合理安排好干扰机的位置,就可将各干扰机的辐射范围累加扩大到理想状态。如果一味的使用大功率干扰一个非法信号,那么不仅抑制的信号数量少,成功干扰的效果差,而且还会造成功率的极大浪费。本节着重探讨在一个干扰机的辐射范围内如何更好地分配该干扰机的发射功率以达到抑制多个非法发射机的最佳干扰效果。图1多干扰源功率分配模型示意Fig.1Schematicdiagramofmultipleinterferencesourcesofpowerallocation3功率注水算法简介功率分配是一个相对静止的概念,早在1968年注水算法就已经被证明可在单用户并行的多个高斯噪声环境中求解得到最优的功率分配,所求解出的分配方案可达到信道的最大化容量。功率注水算法的大致思想是:根据信道状况对发送功率进行自适应分配,通常是信道状态好时多分配功率,信道差时少分配功率,从而最大化传输速率。具体地,注水算法的目标在于如何在总功率受限情况下最大化信道容量,从而实现最优化功率分配,其数学模型如下所示:maxc=Mi=1log2(1+P112es.tMi=1Pi=P,i=1,2,…,M)(1)式中:c代表的是信道容量,i是信道矩阵H中第i个特征奇异值,2e代表的是噪声方差。(1)中的条件式表示的是总功率受到限制,其中M为子信道的总数量,Pi为第i个子信道所分配的功率,是系统总功率。利用拉格朗日法对优化模型(1)进行求解,首先转换为拉格朗日函数:z=Mi=1log2(1+pIi2e)+(P-Mi=1Pi)(2)式中:为是拉格朗日乘数因子。对该式求导zPi=0,则有:zPi=1ln2(2e+iPi)-=0(3)通过对等式(3)求解得到:Pi=-2ei=Mln2(2eMi=11i+P)(4)=Mln2(2eMi=11i+P)(5)式中:=1ln2是一个常数,其数值由功率受限制的条件所决定的。在实际应用中,当要实现系统多用户容量最大化时,可以通过对每个用户的协方差矩阵进行迭代寻找,由此产生迭代注水算法。假设Si表示第i个用户的注水协方差矩阵,Si表示高斯噪声的协方差矩阵,Hi表示第i个用户的时变信道矩阵[12],迭代注水算法的流程如下:初始化过程:Si=0,i=1,2,…

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