【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无人机自组网无线通信领域，尤其是涉及一种基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法。
技术介绍
1、随着现代无人机系统、自主系统、人工智能算法等前沿技术的发展与应用，各国开始尝试重塑复杂无人系统，即以全新的集群组网概念，牵引出更低成本、更高效能的智能无人体系，实现复杂电磁环境下多模态任务的顺利完成。因此，自组网无人机系统将应用于更加广阔的市场，分布式集群无人机体系能够实现包括监视监测、巡检侦察、通信中继、编队协作等作用。
2、集群无人机体系的内涵是以众多支持动态自组网的低成本无人机分别承担多种模态任务，通过人工智能及自主算法完成各无人机间协同配合，完成指定任务。多模态自组网无人机集群系统具有如下特点：
3、（1）无人机群体包含的所有个体是完全分散式的，没有中心控制，不会因为单一个体或者几个个体出现不确定的状况而影响全局，因此整个系统具有更强的稳定性；
4、（2）无人机个体间具有自主协同交互能力，无人机系统具有可组织性、高机动性与稳定协同性；
5、（3）集群系统由于无人机个体成本低廉，集群化的分布式系统在使用维护成本方面能够提供巨大优势，具有低成本、快响应的特点；
6、（4）群体中个体在自组网过程中可随机接入，完成态势共享、协同侦察、协同任务、协同运输及指挥控制等各种任务，使得无人机角色更为丰富灵活，同时节点数量具有良好的扩展性；
7、然而，在现今越来越复杂多变的电磁环境下，稳定无线通信面临着各种挑战，最主要的就是来自不同通信设备间以及环
8、目前传统采取的抗干扰措施有4种，分别为跳频技术、扩频技术、猝发通信技术、多入多出技术。以上抗干扰措施在普通场景均有十分良好的效果，但在复杂电磁环境下都可能面临一个问题，若空间中存在对自身系统的无线通信进行针对性拦截、分析并干扰的信号，传统抗干扰措施无法做到自主避免，缺少主导性。本专利技术通过融合卷积神经网络干扰识别算法，增强无人机系统自主智能学习能力，主动识别、分析并记忆干扰信号特征，结合传统的4种抗干扰措施，进一步提升集群无人机系统在多模态自组网场景下的抗干扰能力。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术旨在提出一种基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法，在无人机系统在执行联合任务时，机间无线通信可能面临各种主动式或被动式的干扰，无人机系统应具备在稳定通信的同时，时刻对各种干扰源进行主动式监测及识别，并自主进行智能决策及抗干扰措施的执行，尤其是在各种复杂电磁环境下，多模态自组网无人机系统在执行任务期间能够快速、准确、智能地识别干扰是非常关键的技术。
2、为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
3、一种基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法，包括以下步骤：
4、s1、通过干扰识别算法识别干扰类型；
5、s2、通过抗干扰系统对干扰频段进行抗干扰处理；
6、所述抗干扰系统包括频谱感知模块、频谱分析模块、频率控制逻辑模块、turbo编解码模块和高速频综器件，所述turbo编解码模块用于数据传输，所述高速频综器件用于结合接收机完成工作频段内能量检测，所述频谱感知模块依次通过频谱分析模块与频率控制逻辑模块通信连接；
7、抗干扰系统的抗干扰处理包括：
8、a1、抗干扰系统通过turbo编解码模块完成数据在无线信道中的传输；
9、a2、对步骤a1的数据传输设计时隙分配，通过频谱感知模块将时帧内第5时隙用作频谱感知；
10、在每个时帧的第5时隙，频谱感知模块与频率控制逻辑模块配合，完成工作带宽内25个频道的检测；
11、通过频谱分析模块获取干扰频段，与频谱控制逻辑模块配合输出规避干扰的跳频图案。
12、进一步的，所述跳频图案包括同步脉冲跳频图案和数据脉冲跳频图案；
13、所述同步脉冲跳频图案为固定图案，同步脉冲跳频图案内无重复的频道，均匀分布在工作带宽内，工作带宽为1.2ghz；
14、所述数据脉冲跳频图案为可变频道，不同的数据脉冲跳频图案规避不同的频段范围，数据脉冲跳频图案依据频谱感知结果完成选择，每个数据脉冲跳频图案内无重复的频道；
15、跳频图案在工作带宽内配置25个频道，频道间距为50mhz。
16、进一步的，将工作带宽的工作频点设定在4ghz~5.2ghz的工作频道内，在4ghz~5.2ghz的工作频道内分配25个频道，第1频道对应4ghz，第25频道对应5.2ghz，频道间隔50mhz。
17、进一步的，每个时隙包括4个同步脉冲和16个数据脉冲。
18、进一步的，在每个时帧的第5时隙，频谱感知模块与频率控制逻辑模块配合，完成工作带宽内25个频道的检测，检测方式如下：
19、b1、时隙长度为5ms，将时隙分为25段，每段为1个频道的能量检测段，长度200μs，分别完成1个频道的能量检测，直至完成1个时隙全频段能量检测；频率控制逻辑模块在每个能量检测段的起始输出频率控制信息，使抗干扰系统在下一个能量检测段切换到下一个待检测频道；
20、b2、使每个频道检测段前端50μs时间的输入的波形为无效波形，因此200μs内只有后端150μs的波形参与能量检测；
21、b3、频谱感知模块通过agc增益调整值和i路和q路的平方和运算获取能量值，结合能量分级判定，获取每个频道检测段的能量等级。
22、进一步的，通过频谱分析模块获取干扰频段，与频谱控制逻辑模块配合输出规避干扰的跳频图案，包括：
23、将工作带宽分为4段频段，4段频段分别对应4种跳频图案；
24、频谱分析模块接收频谱感知模块输出的感知能量序列；
25、算出4段频段中被干扰特征干扰数量最多的频段，并将分析结果通知给频率控制逻辑模块，频谱控制逻辑模块通过分析结果选取跳频图案；
26、输出跳频图案。
27、相对于现有技术，本专利技术所述的基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法具有以下优势：
28、（1）本专利技术所述的基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法，采用卷积神经网络联合多域特征提取的干扰识别算法，通过干扰准确识别及模型训练，感知干扰类型及特征，联合跳频技术等完成主动抗干扰措施，并通过干扰模型建立完成干扰预判，进一步提高抗干扰能力，具有自主性、智能性，本方法智能化程度高，人工干预少，效果好；基于本方法已经在交付项目中进行了充分的性能测试，具有很强的市场价值和广泛的应用领域。
29、（2）本专利技术所述的基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法，本专利技术在多种类型的动态干扰条件下能够实现无人机系统间的稳定通信，机间数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法，其特征在于：所述跳频图案包括同步脉冲跳频图案和数据脉冲跳频图案；
3.根据权利要求2所述的基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法，其特征在于：将工作带宽的工作频点设定在4GHz~5.2GHz的工作频道内，在4GHz~5.2GHz的工作频道内分配25个频道，第1频道对应4GHz，第25频道对应5.2GHz，频道间隔50MHz。
4.根据权利要求2所述的基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法，其特征在于：每个时隙包括4个同步脉冲和16个数据脉冲。
5.根据权利要求2所述的基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法，其特征在于：在每个时帧的第5时隙，频谱感知模块与频率控制逻辑模块配合，完成工作带宽内25个频道的检测，检测方式如下：
6.根据权利要求5所述的基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法，其特征在于：通过频谱分析模块获取
...【技术特征摘要】
1.基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法，其特征在于：所述跳频图案包括同步脉冲跳频图案和数据脉冲跳频图案；
3.根据权利要求2所述的基于集群无人机平台在多模态自组网场景下的抗干扰方法，其特征在于：将工作带宽的工作频点设定在4ghz~5.2ghz的工作频道内，在4ghz~5.2ghz的工作频道内分配25个频道，第1频道对应4ghz，第25频道对应5.2ghz，频道间隔50mhz。
【专利技术属性】
技术研发人员：曹珂，张春泽，杨季川，赵钒君，刘嘉伟，游瑞，高鸿钊，刘燕江，邓萍，
申请(专利权)人：成都讯联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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