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申请/专利权人：观典防务技术股份有限公司

摘要：本发明公开了电子战场环境下无人机抗干扰通信系统，本发明涉及无人机信号传输技术领域。该电子战场环境下无人机抗干扰通信系统，包括：系统参数设定模块、频谱感知单元及分布式系统架构、电子战场环境优化单元和评估优化单元；通过集成深度学习、机器学习算法和无人机多传感器融合技术，显著提升了频谱感知的准确性和实时性，增强了通信系统的抗干扰能力；同时，电子战场环境优化单元的设计，使得无人机能够迅速响应干扰并切换频谱，结合电子战协议和加密技术，有效保障了通信的安全性；评估优化单元的引入，通过反复迭代测试和优化，确保了系统性能持续达标，提高了无人机在复杂电磁环境中的生存能力和作战效能。

主权项：1.电子战场环境下无人机抗干扰通信系统，其特征在于，包括：系统参数设定模块，用于设定频谱感知准确率Pacc和实时性Treal作为关键性能指标，并设定无人机网络信道功率增益模型参数，同时设定发射功率Pa和干扰功率Pb的范围；频谱感知单元及分布式系统架构，采用深度学习、机器学习算法建模和预测复杂电磁环境，优化通信协议和算法，整合无人机多传感器融合技术，结合高效调制解调技术与编码方式，提高系统抗干扰能力；电子战场环境优化单元，设计无人机快速频谱切换机制应对干扰，引入电子战协议和加密技术保障通信安全，开发电子侦察与反侦察技术实现敌方信号探测与干扰或伪装；评估优化单元，在实际电子战场中测试系统性能，包括频谱感知、实时性、通信质量和抗干扰能力，并根据测试结果优化机器学习模型、传感器融合算法、通信协议，反复迭代直至性能达标；所述系统参数设定模块参数设定步骤具体包括：S1.1设定频谱感知准确率Pacc和频谱感知实时性Treal作为关键性能指标；S1.2设定无人机网络信道功率增益模型为，其中H为相关距离等于1时的信道增益常数，dSa为无人机源节点到接收机的距离，α是路径损耗指数；S1.3设定发射功率Pa和干扰功率Pb的范围，确保Pa和Pb分别在[0，Pmax]和[0，PbM]之间，其中Pmax为无人机在传输数据时允许使用的最大发射功率，PbM代表干扰机在确定干扰功率时允许使用的最大功率；S1.4将信噪比SNR和加性信噪比SINR作为评估通信质量和抗干扰能力的重要指标，用于后续的优化工作；在存在干扰的情况下，接收机的信噪比SNR表示为： ；其中，Ca表示无人机通信的单位传输功率损耗，σ代表噪声功率；加性信噪比SINR则考虑了干扰功率的影响，表示为： ；其中，Hb和dba分别表示干扰器与接收机之间的信道增益和距离，dsb表示无人机源节点到干扰器的距离，Cb表示干扰器通信的单位传输功率损耗，Hb表示干扰器与接收机之间的信道增益；所述频谱感知单元及分布式系统架构分为频谱感知单元和分布式系统架构两部分构成，所述频谱感知单元包括复杂电磁环境模型；所述频谱感知单元的工作步骤包括：S2.1使用深度学习或机器学习算法构建复杂电磁环境模型，通过算法接收来自各种传感器的数据，并通过学习和训练来提取和识别频谱特征，以提高频谱感知的准确率；S2.2设置模型优化模块不断优化机器学习模型，通过调整模型参数、增加训练数据或使用更先进的算法来提高复杂电磁环境模型的泛化能力和适应性；所述分布式系统架构的工作步骤包括：S2.3设计通信协议和算法，基于AdHoc网络协议或MeSH网络协议，提高节点间的自动发现、路由选择和网络拓扑优化能力；S2.4设置多传感器融合单元，为多传感器分配权重并进行加权以综合评估电磁环境；S2.5设置抗电磁环境干扰单元，增强无人机对强干扰和恶劣环境的适应性。

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