卫星通信干扰感知及智能抗干扰技术

第1章 概述001
1.1 卫星通信抗干扰技术的背景与需求 001
1.1.1 卫星通信抗干扰技术的背景 001
1.1.2 卫星通信抗干扰技术的需求 002
1.2 卫星通信干扰技术发展现状及趋势 003
1.2.1 卫星通信干扰技术发展现状 003
1.2.2 卫星通信干扰技术发展趋势 004
1.2.3 卫星通信抗干扰技术发展现状 005
1.3 直接序列扩频 跳频技术 007
1.3.1 自适应编码调制技术 008
1.3.2 光通信技术 009
1.3.3 星上处理技术 010
1.3.4 限幅技术 011
1.3.5 其他抗干扰技术 011
1.4 卫星通信抗干扰技术发展趋势 013
1.5 本章小结 013
参考文献 014
第2章 卫星通信干扰分析与仿真 016
2.1 干扰样式 016
2.1.1 无意干扰 016
2.1.2 有意干扰 017
2.2 人为干扰方式 017
2.2.1 压制式干扰 017
2.2.2 欺骗式干扰 022
2.2.3 干扰信号仿真 023
2.3 多卫星系统频率共享场景干扰分析 025
2.3.1 馈电链路干扰模型 025
2.3.2 用户链路干扰模型 028
2.4 天线增益 031
2.4.1 GEO卫星天线增益 032
2.4.2 NGEO卫星天线增益 034
2.4.3 地面站天线增益 035
2.5 干扰场景仿真及分析 038
2.5.1 卫星系统建立 038
2.5.2 馈电链路干扰仿真 039
2.5.3 用户链路干扰仿真 043
2.6 本章小结 045
参考文献 045
第3章 卫星通信系统自适应功率控制 047
3.1 NGEO卫星功率控制技术 047
3.1.1 集中式功率控制 047
3.1.2 分布式功率控制 050
3.1.3 自适应功率控制 055
3.1.4 单干扰源自适应功率控制 055
3.1.5 多干扰源自适应功率控制 056
3.1.6 多用户自适应功率控制 058
3.1.7 算法仿真及分析 060
3.2 基于博弈论的自适应功率控制技术 069
3.2.1 博弈论基础 069
3.2.2 基于博弈论的功率控制算法 072
3.2.3 基于博弈论的自适应功率控制算法 075
3.2.4 算法仿真及分析 080
3.3 本章小结 087
参考文献 087
第4章 卫星通信干扰感知与识别 089
4.1 卫星干扰信号感知 089
4.1.1 基于压缩感知的干扰信号重建 089
4.1.2 基于多带感知的干扰信号感知 095
4.2 卫星干扰信号识别 097
4.2.1 干扰信号识别方法 099
4.2.2 干扰信号识别仿真 108
4.3 卫星干扰信号参数估计 111
4.3.1 多音干扰数目估计和单音多音干扰信号参数估计 111
4.3.2 线性调频干扰信号参数估计 114
4.3.3 噪声调频干扰信号参数估计 115
4.3.4 部分频带干扰信号参数估计 116
4.3.5 仿真实验分析 117
4.4 本章小结 122
参考文献 122
第5章 卫星通信干扰源定位及干扰抑制 123
5.1 单星无源定位 123
5.1.1 接收信号模型 126
5.1.2 基于多普勒频移的单星定位算法 128
5.2 多星定位技术 129
5.2.1 TDOA定位技术实施途径 131
5.2.2 FDOA定位技术实施途径 134
5.2.3 TDOA FDOA定位技术实施途径 135
5.3 基于多波束阵列天线的干扰源定位 138
5.3.1 窄带相干信号的二维DOA估计 138
5.3.2 宽带相干干扰的二维DOA估计 155
5.4 基于自适应波束成形的干扰抑制 165
5.4.1 基于不确定集的波束成形算法 166
5.4.2 修正的基于特征空间的多约束最小方差算法 175
5.5 本章小结 181
参考文献 182
第6章 基于盲源信号分离的卫星通信强干扰消除技术 185
6.1 强干扰信号为合作信号 185
6.1.1 概述 185
6.1.2 系统模型分析 186
6.1.3 干扰抵消算法 186
6.1.4 KM-FastICA算法 191
6.1.5 仿真实验分析 193
6.2 强干扰信号为非合作信号 198
6.2.1 对包含未知强干扰信号在内的混合信号进行盲源信号分离 198
6.2.2 利用干扰抵消算法消除未知强干扰信号 199
6.2.3 仿真实验分析 199
6.2.4 性能分析 204
6.3 本章小结 205
参考文献 205
第7章 卫星通信抗干扰智能决策技术 209
7.1 针对静态干扰的智能决策算法 209
7.1.1 有模型的强化学习 209
7.1.2 智能抗干扰模型 216
7.1.3 仿真及结果分析 221
7.2 针对动态干扰的智能决策算法 228
7.2.1 概述 228
7.2.2 问题分析建模以及干扰策略 229
7.2.3 Q学习算法简介 233
7.2.4 解决方案设计 236
7.2.5 仿真及结果分析 239
7.3 本章小结 246
参考文献 247
名词索引 248