本技術涉及無線通信安全，特別涉及一種基于自動調制識別的干擾效能評估方法。

背景技術：

1、在認知電子戰(zhàn)或認知干擾系統(tǒng)中，認知干擾方通常會采取一些干擾策略盡最大可能去破壞敵對方的正常通信，最大化自身的干擾效用。此外，為實現(xiàn)干擾效用最大化，認知干擾方需通過效能評估過程估計出干擾決策的好壞，從而選擇出當前環(huán)境下的最優(yōu)干擾決策。然而，在非合作干擾場景中，對于認知干擾方來說，由于缺乏通信方的直接信息反饋，干擾信道信息和通信狀態(tài)參數(shù)信息是難以被獲取的。

2、當前的干擾效能評估工作大多聚焦以下兩方面：一是從受擾方角度出發(fā)，評估通信系統(tǒng)受擾情況，為通信系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化提供支撐。目前研究包括：針對通信電子戰(zhàn)中的脈沖干擾效果評估問題，利用干擾信號的時頻域非平穩(wěn)特性，利用魏格納－威爾分布工具來分析目標信號與受干擾信號的時頻特性差異，通過平均有效相關功率密度指標來評估脈沖干擾對通信系統(tǒng)干擾效果；在搭建電臺網絡仿真平臺的基礎上，綜合運用層次分析法、粗糙集與云模型等理論方法進行通信干擾效能評估；研究單音干擾對fm信號的干擾效果評估，通過仿真分析得出所提干擾評估指標與干信比之間的對應關系，從而評估fm信號單音干擾效果；為檢測干擾攻擊，sharafmalebary研究ieee802.11p協(xié)議下的車載自組網(vehicularad-hoc?network,vanet)中基于干擾機行為和移動模式的干擾影響評估問題，提出一種兩階段檢測算法來精確檢測干擾機類型以提供預警。二是從全局角度出發(fā)，通常依托掌握全局信息的第三方，對通信方的抗干擾性能或干擾方的干擾效能進行評估，旨在驗證抗干擾方案或干擾方案在不同場景下的性能。目前研究包括：針對通信語音干擾效果客觀評估問題，提出了基于多測度和多模態(tài)融合的兩種評估方法；搭建干擾機訓練效果評估指標體系，并用熵權法確定評估指標的相對權重，同時為消除對抗環(huán)境中的不確定性和模糊性，利用基于云模型的評估方法實現(xiàn)了干擾機通信對抗訓練效果評估；分析選取衛(wèi)星干擾的主要影響因素，如干擾頻率、干擾功率、誤碼率影響因子、干擾樣式等，利用模糊數(shù)學理論工具，提出一種基于模糊綜合評價的衛(wèi)星干擾效果評估方法；為提升通信對抗訓練水平，提出基于條件云模型和topsis法的第三方干擾效果評估方法，所提方法能將定性指標與定量指標納入整體評估體系，同時利用組合賦權法合理配置指標權重；以誤碼率為評估指標，初步開發(fā)通信網絡對抗效能實時評估工具。

3、然而，在非合作或對抗場景中，干擾機無法直接獲取干擾信道及通信狀態(tài)等信息，現(xiàn)有從受擾方角度和第三方角度進行評估的方法可能難以適用，導致干擾機難以評估干擾效能，從而難以進行認知干擾決策。因此，有必要從干擾方角度出發(fā)，針對不同通信系統(tǒng)，研究高效穩(wěn)健的效能評估方法。另外，由于通信方與認知干擾方之間的非合作特性，從干擾方發(fā)起的干擾效能評估仍面臨以下挑戰(zhàn)：信息不完全、通信方行為多變、環(huán)境動態(tài)多變、信號多源交織、評估結果驗證難等。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術提供了一種基于自動調制識別的干擾效能評估方法，可用于解決目前的技術問題。

2、本技術提供一種基于自動調制識別的干擾效能評估方法，方法包括：

3、步驟1：定義認知干擾系統(tǒng)，并進行干擾系統(tǒng)參數(shù)初始化；

4、步驟2：定義通信行為模型，并進行通信行為參數(shù)初始化；

5、步驟3：定義認知評估模型，并進行評估參數(shù)初始化；

6、步驟4：對于干擾周期m＝1,2,…,m，識別出每幀通信信號的調制樣式，得到分布向量ωa,m和評估指標γm；

7、步驟5：根據(jù)不同干擾周期的得分，得最優(yōu)干擾決策

8、進一步地，定義認知干擾系統(tǒng)，并進行干擾系統(tǒng)參數(shù)初始化，包括：

9、認知干擾系統(tǒng)包括通信對和認知干擾機；

10、在每一個傳輸幀，通信對的發(fā)射方(alice)根據(jù)信道質量以調整信號調制樣式的方法進行自適應傳輸，而接收方(bob)在每一個傳輸幀結束后將信道質量信息即信干噪比反饋給發(fā)送方；認知干擾機(cj)旨在以最小的功率代價實現(xiàn)最大干擾效能；通信對的決策為調制方式xa；認知干擾機的干擾決策為預編碼向量wj和調制方式xj；通過感知識別，認知干擾機獲取通信方的發(fā)射功率和調制方式；由于通信接收機反饋信息難以被截獲，認知干擾機不掌握對于通信接收機的先驗信息；

11、通信幀k，包括t個傳輸時隙；其中，前t′個時隙用于隨機比特的數(shù)據(jù)傳輸，剩余時隙供接收方bob進行信道狀態(tài)信息反饋；在同一幀的不同傳輸時隙中，發(fā)射方alice不改變調制方式，但根據(jù)幀尾反饋信息決定下一幀傳輸時隙的調制方式；干擾幀包括干擾和評估兩階段：在干擾階段，認知干擾機根據(jù)干擾策略實施干擾攻擊；在評估階段，認知干擾機根據(jù)通信對的狀態(tài)參數(shù)變化進行干擾效能評估，為后續(xù)干擾策略優(yōu)化提供必要依據(jù)；

12、通信接收機在第t個幀的接收信號被表示為：

13、

14、其中，xk,t是發(fā)射功率為pa的通信方qam信號，qam信號的實部和虛部選自集合集合表示為：

15、

16、其中，m表示通信信號調制階數(shù)，da表示通信符號距離；yk,t是功率為pj的認知干擾機發(fā)射信號，實部和虛部選自集合集合表示為：

17、

18、其中，u表示干擾信號調制階數(shù)，dj表示干擾符號距離；是高斯白噪聲(additive?white?gaussian?noise,awgn)，ρ,ρ∈[0,1]是脈沖持續(xù)比例；α是路徑衰落系數(shù)；

19、對于部署l元均勻線性陣列(uniformly?linear?array,ula)的認知干擾機來說，波束賦形向量為：

20、

21、其中，在通信對發(fā)送機和接收機間的小尺度信道衰落系數(shù)是ha；而在認知干擾機和通信方接收機間的小尺度信道衰落系數(shù)向量表示為：

22、

23、其中，hj是復信道衰落系數(shù)，δl是陣列天線距離，λ是信號波長，θj表示干擾信號的入射角；da和dj分別表示發(fā)射機與接收機之間和認知干擾機與接收機之間的傳播距離，如下：

24、da＝||qa-qb||,dj＝||qa-qj||.???????(6)

25、其中，發(fā)射方alice和接收方bob的位置分別為qa＝(xa,ya)和qb＝(xb,yb)；另外，認知干擾機的位置記為qj＝(xj,yj)；干擾信號和通信信號是相干的；通信符號距離和干擾符號距離分別表示如下：

26、

27、其中ea和ej分別表示通信符號和干擾符號的比特能量；m和u分別表示通信信號調制階數(shù)和干擾信號調制階數(shù)；通信信號的瞬時信干噪比(signal-to-jamming-plus-noiseratio,sjnr)為：

28、

29、其中，并且

30、假設通信符號和干擾符號在發(fā)射過程中等概率出現(xiàn)，并且信號采樣周期等于符號周期，那么第k幀的平均信干噪比表示為：

31、

32、通信信號和干擾信號的編碼速率設置為1；

33、考慮準靜態(tài)信道模型，信道衰落系數(shù)在同一個傳輸幀中是恒定的，但在每個不同幀中的值是隨機變量；在不同幀的傳輸過程中，信道衰落系數(shù)滿足獨立同分布(i.i.d)條件；另外，復信道衰落系數(shù)是圓對稱復高斯變量，滿足均值為0，方差為1，即

34、進一步地，定義通信行為模型，并進行通信行為參數(shù)初始化，包括：自適應調制技術被廣泛應用于通信系統(tǒng)中，如lte、5g系統(tǒng)等，旨在幫助通信鏈路在動態(tài)環(huán)境中滿足誤碼率約束條件下最大化吞吐量；通信對采取如下自適應調制過程：根據(jù)接收方bob反饋的信道狀態(tài)信息和自適應準則，如吞吐量最大準則或目標誤比特率(bit?error?rate,ber)/塊錯誤率(block?error?rate,bler)準則等，設定好切換門限及對應的信道狀態(tài)指示(channelquality?indicator,cqi)下的調制方案；令能夠選擇調制方案的集合(階數(shù)按升序排列)為調制方案切換過程如下：

35、

36、其中，νf,f∈[0,f]是切換閾值，具有以下特性：

37、

38、當通信方切換調制方式時，平均符號能量保持不變且設為1。

39、進一步地，定義認知評估模型，并進行評估參數(shù)初始化，包括：

40、在實施干擾時，由于無法獲得關于bob的先驗信息，例如位置，認知干擾機無法估計干擾信道。因此，為了最大限度地提高干擾效能，認知干擾機只能通過干擾效能評估來做出最優(yōu)干擾決策；此外，認知干擾機將基于干擾策略動態(tài)調整每個通信幀的干擾決策，但對于相同的通信幀，干擾決策保持不變；

41、考慮到通信性能的下降和干擾功率成本兩方面指標，認知干擾機在第k個幀的效用函數(shù)定義為：

42、

43、其中，c為常數(shù)系數(shù)，sjnrk表示通信信號在第k幀的平均信干噪比；為了簡化，認知干擾機的波束形成向量不考慮模值的優(yōu)化，即滿足并且平均干擾信號能量被設置為1；

44、認知干擾機利用調制識別技術來獲得通信對每一幀的調制樣式；識別混淆矩陣定義如下：

45、

46、其中，gm,n意味著通信中采用的實際調制樣式是m，而認知干擾機識別出的調制樣式是n；表示通信信號能夠選擇的調制方式的集合；

47、對于某固定干擾決策(xj,wj)，當觀測幀數(shù)足夠多時，得通信對的真實信干噪比分布為bβ～p(β)，則信干噪比均值μ表示如下：

48、

49、引入切換閾值νf,f∈[0,f]后，均值μ改寫為：

50、

51、其中，為調制樣式f出現(xiàn)的概率，在信干噪比分布和切換閾值已知時是常數(shù)；

52、理想條件下，已知通信對的真實信干噪比分布或變量則認知干擾機很容易評估出通信對的信干噪比均值。然而，實際場景中，由于非合作性以及感知時間的有限性，上述參數(shù)難以精確獲得。因此，可考慮通過近似方法以獲取變量的估計值來得到最終效能評估結果。

53、通過分析可得，滿足以下條件：

54、

55、其中，β表示隨機變量值，p(·)表示概率值，νf,f∈[0,f]是切換閾值；

56、因此，對于某干擾決策，系數(shù)的范圍為：

57、

58、設待評估的干擾決策集為其中第q個干擾決策sj,q＝(xj,q,wj,q)；由式(16)知，在評估第q個干擾決策下的通信信干噪比均值μ時，變量εq,f滿足：

59、

60、其中，變量εq,f表示第q個干擾決策下的εf值；

61、因此，在后續(xù)擬合參數(shù)時，滿足式(17)約束。然而，對于不同干擾決策q和q′，εq,f與εq′,f在理論上難以證明是相等的，這給參數(shù)εq,f的精確擬合帶來較大困難。

62、進一步地，對于干擾周期m＝1,2,…,m，識別出每幀通信信號的調制樣式，得到分布向量ωa,m和評估指標γm；包括：

63、基于上述分析，不同決策的干擾效能估計過程描述如下：首先，依據(jù)干擾決策集sj的元素順序，認知干擾機實施不同干擾，每次干擾t個通信幀即一個干擾周期；總的干擾周期數(shù)為m；

64、其次，在第m個干擾周期結束后，通過調制識別和數(shù)據(jù)統(tǒng)計，認知干擾機得到調制方式分布向量ωa,m＝{pm,f},f＝1,2,…,f，其中pm,f為調制樣式f在干擾周期m出現(xiàn)的頻率；然后，根據(jù)評估指標γm求得不同決策的得分：

65、

66、進一步地，根據(jù)不同干擾周期的得分，得最優(yōu)干擾決策包括：

67、根據(jù)不同干擾周期的得分，得最優(yōu)干擾決策為：

68、

69、本發(fā)明的有益效果為：

70、1、本發(fā)明提出了一種基于自動調制識別的干擾方干擾效果評估方法，所提評估方法中認知干擾機通過實施不同的波束賦形和調制波形決策，獲取不同干擾決策與通信信號調制樣式規(guī)律的關系，從而推導出通信接收機處的信干噪比估計值，實現(xiàn)了不完全信息下的干擾效果評估。與無評估決策相比，所提評估方法為認知干擾決策提供支撐，提升了干擾效能。

71、2、本發(fā)明將非合作干擾效果評估問題建模成一個可觀測參數(shù)統(tǒng)計分析問題，通過對通信信號調制樣式進行統(tǒng)計分析，破解信息不完全以及動態(tài)未知信道條件下的非合作干擾效能評估問題，以適用性強的通信服務質量指標為評估指標，使認知干擾機能高效魯棒地賦能自身干擾決策，在實際物理層安全和認知對抗中具有很大的應用潛力。