基于最大条件熵的射频隐身数据链壕发通信模型

基于最大条件熵的射频隐身数据链壕发通信模型

近年来，高频成像技术是一种提出的一种新的隐瞒技术，用于对抗无源显著性的系统。该技术通过对主动辐射源进行特征控制,有效避免其被无源电子侦察设备截获、分选识别和定位。相比雷达隐身和红外隐身,射频隐身技术有所不同,并非无限制地降低目标特征,而是在满足设备功能、性能要求的基础上对目标特征进行有效控制,提高其低被截获性能基于射频隐身理论,目前可采用的低被截获优化策略主要有两大类:最小辐射能量策略和最大信号不确定性策略近年来,国内外学者对利用信号不确定性策略降低通信系统截获概率展开了许多研究,文献[6]通过对延迟叠加直接序列(DelayandAddDirectSequence,DADS)数据链作为主动辐射源的重要类型,是实时传输与处理传感器、指控和武器系统之间格式化信息(包括战场态势信息、指挥控制信息等)的综合信息系统本文从最大信号不确定性策略入手,针对数据链的发射时刻不确定性,提出了一种基于最大条件熵的射频隐身数据链猝发通信模型。该模型以先验数据作为训练样本空间,将最大条件熵的对偶规划问题作为目标函数,以拉格朗日乘子作为优化粒子,进行混合混沌粒子群优化(HybridChaoticParticleSwarmOptimization,HCPSO)计算1高效稳定的文本创造猝发通信是现代通信技术中具有较强隐蔽能力的一种通信方式。由于采取突发模式传输信息,猝发通信发射时刻随机,持续时间短发射时刻不确定性是猝发通信的重要特征之一,但此不确定性并非是无任何限制的随机性。从应用角度出发,猝发通信数据链还要考虑战场环境和任务需要,并满足以下约束条件:1)在发射时刻不确定性最大的前提下,数据链发射概率应与态势感知设备采集到的环境威胁程度负相关,威胁越大,发射概率越小。2)根据任务需要,在关键节点(时刻、地点或事件),无论环境威胁如何,数据链必须发射以传输信息。猝发通信与约束条件示意图如图1所示。由于上述第2项约束条件,利用数据链发射时刻的时域不确定性已无法实现,只能通过射频隐身的其他方法来达成,如最小辐射能量设计或频域、空间域的不确定性设计等,本文针对发射时刻的最大不确定性设计只考虑第1项约束条件。因此,猝发通信数据链必须考虑目标战区的环境威胁状态,本文在态势感知设备采集的战场情报信息基础上,引入威胁因子σ作为威胁状态的分级评价指标,当目标区域威胁程度较高时,威胁因子σ也较大。基于环境威胁状态,数据链采用的工作策略为:设置相应的威胁程度阈值,当感知的威胁状态达到设定阈值时关闭或开启数据链发射机,本文以较易实现的单阈值方法和双阈值方法为例加以说明。若仅设置单一阈值K2性越高,熵值越大不确定性的数学度量可以用信息论中的熵来衡量,随机分布的不确定性越高,熵值就越大。熵的概念源于热力学,1948年Shannon首次将它引入信息论,信息论中的熵也称为信息熵若在已知条件概念类X式中:p(x,y)为x、y的联合概率密度函数。对于X3最大信号不确定性策略本文提出的基于最大条件熵的数据链猝发通信模型,以数据链发射状态为目标类Y,态势感知设备获取的威胁因子为条件类X,按照最大信号不确定性策略要求,数据链应在符合约束条件的基础上,使Y在X条件下的不确定性最大,即Y的条件熵H(YX)最大,此时数据链的射频隐身性能最好。该模型主要包含以下4个部分。3.1条件熵式非线性规划由最大熵原理可知,数据链发射状态Y不确定性最大的状态即为符合约束条件,且使条件熵式中:为求解上述非线性规划问题,为每个特征函数引入一个参数λ将式(3)中L(λ,p)对式中:Z3.2对偶规划极小值优化问题的提出由于条件熵由式(4)可知,令L(λ,p)取最大值的条件概率密度解为将因此,有约束条件的最大熵优化问题可转化为无约束条件的对偶规划极小值优化问题,即3.3仿生粒子群优化算法针对3.2节中最大熵对偶规划D(λ)的极小值问题,本文采用粒子群优化(ParticleSwamOptimization,PSO)算法进行优化。Kennedy等于1995年提出了基于鸟群捕食行为的仿生粒子群优化算法,该算法属于基于群体智能的随机优化算法,具有简单、易实现、执行速度快等优点在本文中调用HCPSO算法,以对偶规划m由于猝发通信的条件概率分布模型由拉格朗日乘子唯一确定。将HCPSO算法计算得到的最优解λ3.4最大条件熵分析为保证猝发通信数据链发射时刻的不确定性最大,就必须使猝发通信规划具有最大条件熵。将态势感知设备获取的实时环境威胁因子作为条件类X′,猝发通信发射时刻规划作为目标类Y′,利用3.3节所确定的符合约束条件且熵值最大的最大条件熵概率分布模型p4模拟结果与分析4.1数据链约束条件为确定猝发通信最大条件熵概率分布模型p考虑到战场环境要求,猝发通信数据链应满足如下约束条件:目标区域的威胁因子σ越大,数据链发射概率越低。假定训练样本空间满足的约束特征如表1所示。若Y根据表1的约束特征,确定训练样本空间X4.2拉格朗日最优的解决方案为求解每个特征函数f将拉格朗日乘子最优解λ4.3射频隐蔽依据态势感知设备获取的环境威胁因子,可以对飞行器通过的敌方区域威胁程度进行评估,威胁程度较大的区域可以利用射频隐身方法提高其低被截获性能。为验证基于最大条件熵的射频隐身数据链猝发通信模型的有效性,建立环境威胁因子空间X4.4威胁因子对通信性能的影响为验证基于最大条件熵的猝发通信模型的有效性,将本文提出的最大熵方法(MaximumEntropyMethod,MEM)与较易实现的STM和DTM进行仿真对比,阈值分别设置为:单阈值方法中K数据链发射时刻不确定性比较信号发射时刻的不确定性是影响数据链射频隐身性能的重要因素,由最大熵原理可知,不确定性与熵正相关。因此,数据链射频隐身性能可以利用发射时刻的熵进行衡量。为评价最大熵方法、STM和DTM对数据链射频隐身性能的影响,本节依据4.3节设置的环境威胁因子空间对3种方法进行仿真计算,STM、DTM和MEM3种方法的数据链发射时刻条件熵值分别如表4所示。由表4可知,采用MEM的发射时刻条件熵值最大,即采用该方法时数据链发射时刻的不确定性最大,对抗敌方截获设备的抗分选识别能力最强,数据链的射频隐身性能最好。数据链通信性能比较猝发通信数据链采用突发方式传输信息,具有较好的隐蔽性,但隐蔽能力的提高要以通信时间的减少为代价,同时,考虑到战场威胁环境,数据链的有效通信时间必将大大缩短,因此,有效通信时间是考核猝发通信数据链性能的重要指标。3种方法下的数据链通信总时间和通信占空比如表5所示。由表5可知,MEM总的通信时间最长,通信占空比最大,通信性能最优;DTM通信性能略差于MEM;STM总的通信时间和通信占空比均最小,通信性能最差。为进一步比较MEM和DTM的优劣,将总的通信时间针对不同的威胁因子细化,如图2所示。由图可知,在威胁因子较大时,MEM仍具有一定通信能力,而DTM则进入了静默状态,因此,MEM的综合通信性能最优。对约束特征的适应能力比较基于射频隐身理论,应尽可能提高数据链的发射时刻不确定性,同时减少发射时间,而可靠通信的要求则与之相反,因此,射频隐身通信策略必须在隐身性能和可靠通信间进行平衡。最佳的平衡点即数据链的发射概率与战场环境约束特征相适应,既保证有较长的通信总时间,又具有较好的射频隐身性能。STM、DTM和MEM3种方法在不同威胁因子下的发射概率如图3所示。由表1可知,战场环境约束特征为威胁因子-发射概率的联合分布,为衡量数据链对约束特征的适应能力,本节以表2所示训练样本空间的约束特征为基准,将实际规划空间与样本空间发射概率的差值作为约束特征差值,不同威胁因子下约束特征的差值如图4所示。由图3可知,STM、DTM和MEM3种方法均有随着威胁因子增大,发射概率减小的趋势,但MEM的发射概率与威胁因子的负相关性最强,对于不同威胁因子的区分度最高。由图4可知,MEM与样本空间的约束特征差值最小,即与战场环境约束特征的适应性最好。5射频隐私性能1)针对数据链的发射时刻不确定性,提出了一种基于最大条件熵的射频隐身数据链猝发通信模型。利用该模型自适应生成的发射规划,与STM和DTM相比,具有最大的发射不确定性,可以有效提高对敌方截获设备的抗分选识别能力,具有较好的射频隐身性能。2)利用最大条件熵猝发通信模型自适应生成的发射规划,与战场威胁环境的适应度最高,既可以保证较长通信时间,又具有较好的射