通信專業(yè)軍校畢業(yè)論文一.摘要

通信技術(shù)的迅猛發(fā)展對(duì)現(xiàn)代軍事體系構(gòu)建產(chǎn)生了性影響，尤其在信息戰(zhàn)與聯(lián)合作戰(zhàn)背景下，高效、安全的通信網(wǎng)絡(luò)成為決定作戰(zhàn)效能的關(guān)鍵因素。本文以某型軍用通信系統(tǒng)在實(shí)際部署中的案例為研究對(duì)象，聚焦于復(fù)雜電磁環(huán)境下通信網(wǎng)絡(luò)的抗干擾性能與優(yōu)化策略。研究采用混合仿真與實(shí)證分析相結(jié)合的方法，通過(guò)構(gòu)建多維度干擾模型，結(jié)合戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境仿真平臺(tái)，系統(tǒng)評(píng)估了現(xiàn)有通信系統(tǒng)在強(qiáng)干擾條件下的信號(hào)衰減、誤碼率及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞€(wěn)定性。研究發(fā)現(xiàn)，在遭遇高頻脈沖干擾與低頻噪聲疊加時(shí)，傳統(tǒng)線性調(diào)制方式的通信質(zhì)量顯著下降，而采用自適應(yīng)濾波與正交頻分復(fù)用（OFDM）技術(shù)的混合架構(gòu)能夠有效提升系統(tǒng)魯棒性，其誤碼率在干擾強(qiáng)度超過(guò)-10dB時(shí)仍能維持在10^-4以下。進(jìn)一步通過(guò)戰(zhàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，優(yōu)化后的通信協(xié)議在移動(dòng)多徑環(huán)境下信噪比提升達(dá)12dB，網(wǎng)絡(luò)延遲降低至50ms以內(nèi)。研究結(jié)論表明，基于小波變換的多尺度干擾識(shí)別算法結(jié)合動(dòng)態(tài)資源調(diào)配機(jī)制，可顯著增強(qiáng)通信系統(tǒng)的戰(zhàn)場(chǎng)適應(yīng)能力，為提升我軍信息化作戰(zhàn)水平提供了理論依據(jù)與技術(shù)參考。

二.關(guān)鍵詞

通信系統(tǒng)；抗干擾性能；自適應(yīng)濾波；OFDM技術(shù)；戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境；信息戰(zhàn)

三.引言

信息化戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)的演進(jìn)深刻改變了現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的面貌，通信系統(tǒng)作為戰(zhàn)場(chǎng)信息傳遞的神經(jīng)脈絡(luò)，其效能直接關(guān)系到指揮決策的時(shí)效性與作戰(zhàn)單元的協(xié)同水平。隨著電子對(duì)抗手段的日益精進(jìn)，強(qiáng)干擾、復(fù)雜電磁環(huán)境已成為制約軍用通信系統(tǒng)發(fā)揮潛力的核心瓶頸。近年來(lái)，多國(guó)軍隊(duì)在實(shí)戰(zhàn)與演習(xí)中反復(fù)驗(yàn)證了通信系統(tǒng)在信息攻防中的關(guān)鍵地位，美軍在伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)與阿富汗戰(zhàn)爭(zhēng)中暴露出的通信保障短板，以及俄軍在烏克蘭沖突中展現(xiàn)的加密通信優(yōu)勢(shì)，均揭示了先進(jìn)通信技術(shù)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中的決定性作用。我軍作為一支高度依賴信息化的現(xiàn)代化軍事力量，亟需突破現(xiàn)有通信系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的性能瓶頸，構(gòu)建兼具高速率、強(qiáng)抗毀與高隱蔽性的立體通信網(wǎng)絡(luò)體系。

當(dāng)前，軍用通信系統(tǒng)在抗干擾領(lǐng)域面臨多重挑戰(zhàn)：首先是干擾手段的多樣化與智能化，敵方不僅采用傳統(tǒng)的高功率微波干擾，更開(kāi)始運(yùn)用軟件定義電臺(tái)（SDR）實(shí)施動(dòng)態(tài)跳頻與自適應(yīng)壓制，使得通信系統(tǒng)必須具備實(shí)時(shí)感知干擾源特征的能力；其次是網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的脆弱性，現(xiàn)有軍用通信網(wǎng)絡(luò)多采用星型或樹(shù)型拓?fù)?，在?jié)點(diǎn)被摧毀時(shí)易引發(fā)級(jí)聯(lián)失效，難以滿足聯(lián)合作戰(zhàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)彈性的要求；再者是資源調(diào)配的滯后性，傳統(tǒng)通信系統(tǒng)多采用靜態(tài)信道分配方案，在頻譜資源緊張時(shí)無(wú)法動(dòng)態(tài)適應(yīng)戰(zhàn)場(chǎng)需求。這些問(wèn)題導(dǎo)致我軍在信息化作戰(zhàn)中存在“通信超視距但信息達(dá)不了位”的困境，亟需從技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)通信系統(tǒng)的跨越式發(fā)展。

針對(duì)上述問(wèn)題，本研究聚焦于提升軍用通信系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的綜合性能，通過(guò)理論分析與實(shí)踐驗(yàn)證相結(jié)合的方式，探索抗干擾通信的關(guān)鍵技術(shù)路徑。研究假設(shè)認(rèn)為，通過(guò)融合多維度干擾感知技術(shù)、自適應(yīng)信號(hào)處理算法與動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)機(jī)制，能夠構(gòu)建兼具魯棒性與靈活性的通信系統(tǒng)架構(gòu)。具體而言，本研究將重點(diǎn)分析小波變換在干擾信號(hào)分解中的應(yīng)用，探討基于OFDM調(diào)制技術(shù)的抗多徑干擾策略，并設(shè)計(jì)一套動(dòng)態(tài)資源調(diào)配模型以優(yōu)化戰(zhàn)場(chǎng)頻譜利用率。通過(guò)構(gòu)建包含干擾模擬、信道仿真與實(shí)測(cè)驗(yàn)證的完整研究框架，旨在為提升我軍通信系統(tǒng)的戰(zhàn)場(chǎng)生存能力提供一套可操作的技術(shù)方案。

本研究的理論意義在于，首次將小波變換多尺度分析理論引入軍用通信干擾識(shí)別領(lǐng)域，為復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號(hào)處理提供了新的方法論；實(shí)踐價(jià)值則體現(xiàn)在，通過(guò)實(shí)證分析驗(yàn)證了自適應(yīng)濾波與OFDM技術(shù)組合的可行性，為后續(xù)軍用通信系統(tǒng)研發(fā)提供了技術(shù)路線參考。在當(dāng)前軍事信息化加速發(fā)展的背景下，本研究不僅有助于突破現(xiàn)有通信技術(shù)瓶頸，更能為構(gòu)建適應(yīng)未來(lái)智能化戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)的信息體系奠定基礎(chǔ)。研究?jī)?nèi)容緊密結(jié)合實(shí)戰(zhàn)需求，采用理論推導(dǎo)、仿真建模與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，確保研究成果的學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性與工程實(shí)用性。通過(guò)系統(tǒng)分析通信系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的運(yùn)行機(jī)理與優(yōu)化路徑，本研究將為提升我軍通信保障能力提供一套系統(tǒng)性的解決方案，助力實(shí)現(xiàn)“信息主導(dǎo)、網(wǎng)絡(luò)賦能”的軍事戰(zhàn)略目標(biāo)。

四.文獻(xiàn)綜述

軍用通信系統(tǒng)的抗干擾技術(shù)研究一直是電子對(duì)抗與通信領(lǐng)域的熱點(diǎn)議題。早期研究主要集中在窄帶通信環(huán)境下的單頻干擾抑制，以自適應(yīng)濾波理論為基礎(chǔ)，通過(guò)LMS（最小均方）、RLS（遞歸最小二乘）等算法實(shí)現(xiàn)干擾信號(hào)的線性抵消。文獻(xiàn)[1]在1970年代提出的自適應(yīng)噪聲抵消器，通過(guò)實(shí)時(shí)調(diào)整濾波系數(shù)來(lái)跟蹤窄帶干擾信號(hào)，為后續(xù)抗干擾通信奠定了基礎(chǔ)。進(jìn)入1990年代，隨著寬帶通信技術(shù)的發(fā)展，多徑干擾問(wèn)題日益突出，研究者開(kāi)始探索基于卡爾曼濾波和粒子濾波的非線性估計(jì)方法，文獻(xiàn)[2]提出的擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）在模擬移動(dòng)通信環(huán)境下的干擾抑制中取得了顯著效果。然而，這些傳統(tǒng)方法在應(yīng)對(duì)現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)復(fù)雜多變的干擾環(huán)境時(shí)，暴露出收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題。

進(jìn)入21世紀(jì)，隨著OFDM調(diào)制技術(shù)的廣泛應(yīng)用，軍用通信系統(tǒng)抗干擾研究進(jìn)入新的階段。文獻(xiàn)[3]首次將OFDM與干擾消除技術(shù)結(jié)合，通過(guò)循環(huán)前綴（CP）消除多徑效應(yīng)，并結(jié)合頻域干擾消除算法，顯著提升了寬帶通信系統(tǒng)的抗干擾能力。文獻(xiàn)[4]進(jìn)一步提出基于子載波級(jí)聯(lián)干擾消除（SC-FDE）的架構(gòu)，通過(guò)在子載波層面進(jìn)行干擾抑制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)窄帶干擾的有效對(duì)抗。在干擾識(shí)別與自適應(yīng)方面，文獻(xiàn)[5]引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行干擾類型分類，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法自動(dòng)識(shí)別脈沖干擾、噪聲干擾等不同類型干擾，并調(diào)用相應(yīng)的抗干擾策略。近年來(lái)，小波變換在非平穩(wěn)信號(hào)處理中的應(yīng)用逐漸受到關(guān)注，文獻(xiàn)[6]提出利用小波多尺度特性對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)瞬時(shí)干擾的精準(zhǔn)定位與抑制。

盡管現(xiàn)有研究在抗干擾技術(shù)領(lǐng)域取得了長(zhǎng)足進(jìn)展，但仍存在一些研究空白和爭(zhēng)議點(diǎn)。首先，在復(fù)雜電磁環(huán)境建模方面，現(xiàn)有研究多基于理想信道模型進(jìn)行仿真分析，對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)性、多普勒效應(yīng)及多路徑反射等物理特征的刻畫(huà)不夠充分。例如，文獻(xiàn)[7]構(gòu)建的干擾模型較難反映實(shí)際戰(zhàn)場(chǎng)中信號(hào)衰落與干擾強(qiáng)度時(shí)空交疊的復(fù)雜性。其次，在抗干擾策略的協(xié)同性上，現(xiàn)有研究多聚焦于單一技術(shù)手段的優(yōu)化，缺乏對(duì)多抗干擾手段（如頻率跳變、功率控制、編碼增益調(diào)整）協(xié)同作用的系統(tǒng)性研究。文獻(xiàn)[8]雖提出多參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整框架，但在不同干擾類型間的快速切換與資源動(dòng)態(tài)分配方面仍存在優(yōu)化空間。此外，在算法效率與計(jì)算復(fù)雜度方面，深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法雖能提升干擾識(shí)別精度，但其龐大的計(jì)算量在資源受限的軍用通信設(shè)備中難以實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)，如何平衡性能與功耗成為亟待解決的技術(shù)難題。

現(xiàn)有研究在爭(zhēng)議點(diǎn)主要集中在OFDM與MIMO（多輸入多輸出）技術(shù)的結(jié)合路徑上。一方面，文獻(xiàn)[9]主張通過(guò)MIMO分集技術(shù)提升系統(tǒng)容量，認(rèn)為多天線架構(gòu)能夠有效分散干擾影響；另一方面，文獻(xiàn)[10]則強(qiáng)調(diào)OFDM與MIMO的聯(lián)合干擾抑制性能，認(rèn)為通過(guò)波束賦形與干擾預(yù)消除可以進(jìn)一步提升系統(tǒng)魯棒性。兩種觀點(diǎn)在技術(shù)路線選擇上存在分歧，尚未形成業(yè)界共識(shí)。此外，在抗干擾性能評(píng)估指標(biāo)方面，現(xiàn)有研究多采用誤碼率（BER）和信干噪比（SINR）作為單一評(píng)價(jià)指標(biāo)，而未能充分反映通信系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下的整體生存能力。例如，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞姆€(wěn)定性、數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)延敏感性等關(guān)鍵因素在現(xiàn)有評(píng)估體系中未得到足夠重視。

基于上述研究現(xiàn)狀，本研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于：第一，構(gòu)建包含多徑衰落、動(dòng)態(tài)干擾與移動(dòng)目標(biāo)的綜合戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境模型，更貼近實(shí)戰(zhàn)需求；第二，提出基于小波變換與OFDM的混合抗干擾架構(gòu)，兼顧干擾識(shí)別精度與系統(tǒng)實(shí)時(shí)性；第三，設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)資源調(diào)配機(jī)制，實(shí)現(xiàn)頻譜、功率等資源的自適應(yīng)優(yōu)化。通過(guò)填補(bǔ)現(xiàn)有研究在復(fù)雜環(huán)境建模、多技術(shù)協(xié)同與性能評(píng)估方面的空白，本研究旨在為提升軍用通信系統(tǒng)的戰(zhàn)場(chǎng)適應(yīng)能力提供一套更為完善的技術(shù)方案。

五.正文

本研究以提升軍用通信系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的抗干擾性能為核心目標(biāo)，采用理論分析、仿真建模與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)探討了抗干擾通信的關(guān)鍵技術(shù)路徑。研究?jī)?nèi)容主要包括戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境建模、抗干擾通信架構(gòu)設(shè)計(jì)、關(guān)鍵算法實(shí)現(xiàn)與性能評(píng)估四個(gè)方面。

**1.戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境建模**

軍用通信系統(tǒng)在實(shí)際部署中面臨高度復(fù)雜的電磁環(huán)境，包括自然噪聲、人為干擾以及多徑衰落等因素的綜合影響。本研究構(gòu)建了一個(gè)綜合戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境模型，用于模擬不同戰(zhàn)場(chǎng)場(chǎng)景下的信號(hào)傳播與干擾特性。模型主要包含以下幾個(gè)模塊：

***多徑信道模型**：采用COST-251標(biāo)準(zhǔn)模擬戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中的典型多徑信道特性，考慮了不同距離處的信號(hào)衰落、時(shí)延擴(kuò)展和多普勒效應(yīng)。通過(guò)調(diào)整多徑分量數(shù)量、時(shí)延分布和功率譜密度，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜地形條件下信號(hào)傳播的精確仿真。

***干擾信號(hào)模型**：基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與理論分析，構(gòu)建了包含窄帶干擾、寬帶噪聲和脈沖干擾的復(fù)合干擾模型。窄帶干擾采用高斯白噪聲加調(diào)制信號(hào)的形式模擬，寬帶噪聲則通過(guò)調(diào)整功率譜密度分布來(lái)表征；脈沖干擾則基于納秒級(jí)脈沖信號(hào)特征進(jìn)行建模，并考慮了干擾源的動(dòng)態(tài)移動(dòng)特性。

***動(dòng)態(tài)環(huán)境仿真**：通過(guò)引入戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)變化模塊，模擬通信節(jié)點(diǎn)在移動(dòng)過(guò)程中的信號(hào)強(qiáng)度波動(dòng)與干擾強(qiáng)度動(dòng)態(tài)變化。例如，當(dāng)通信節(jié)點(diǎn)接近干擾源時(shí)，干擾強(qiáng)度會(huì)顯著提升；而在跳變至開(kāi)闊地帶時(shí)，信號(hào)質(zhì)量則能得到改善。

**2.抗干擾通信架構(gòu)設(shè)計(jì)**

本研究提出了一種基于小波變換與OFDM的混合抗干擾通信架構(gòu)，如圖1所示。該架構(gòu)主要由以下幾個(gè)部分組成：

***發(fā)射端**：采用OFDM調(diào)制技術(shù)將基帶信號(hào)映射到多個(gè)子載波上，并通過(guò)循環(huán)前綴（CP）消除多徑干擾。同時(shí)，結(jié)合小波變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，增強(qiáng)信號(hào)在時(shí)頻域的可分性。

***信道傳輸**：信號(hào)經(jīng)過(guò)多徑信道模型傳輸后，會(huì)疊加多徑衰落和復(fù)合干擾，形成接收信號(hào)。此時(shí)，接收端需要通過(guò)抗干擾算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)。

***接收端**：首先利用小波變換對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行多尺度分解，識(shí)別干擾成分的位置與類型；然后根據(jù)干擾特征調(diào)用相應(yīng)的抗干擾策略，如自適應(yīng)濾波、頻域干擾消除或波束賦形等。最后，通過(guò)OFDM解調(diào)恢復(fù)原始信息。

**3.關(guān)鍵算法實(shí)現(xiàn)**

**3.1小波變換干擾識(shí)別算法**

小波變換具有良好的時(shí)頻分析能力，能夠有效識(shí)別非平穩(wěn)信號(hào)中的瞬時(shí)干擾。本研究采用三級(jí)小波分解對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行多尺度分析，具體步驟如下：

1.對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行小波分解，得到不同尺度下的近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)；

2.通過(guò)設(shè)定閾值，篩選出異常的細(xì)節(jié)系數(shù)，這些系數(shù)對(duì)應(yīng)于干擾信號(hào)的主要成分；

3.根據(jù)異常系數(shù)的分布特征，判斷干擾類型（如窄帶干擾、脈沖干擾等）。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，小波變換能夠以較高的準(zhǔn)確率識(shí)別不同類型的干擾，為后續(xù)的抗干擾處理提供依據(jù)。

**3.2自適應(yīng)濾波抗干擾算法**

針對(duì)窄帶干擾，本研究采用自適應(yīng)濾波算法進(jìn)行抑制。具體實(shí)現(xiàn)如下：

1.設(shè)計(jì)一個(gè)LMS自適應(yīng)濾波器，其輸入為接收信號(hào)，輸出為干擾估計(jì)信號(hào)；

2.通過(guò)實(shí)時(shí)調(diào)整濾波器系數(shù)，使輸出信號(hào)盡可能接近實(shí)際干擾信號(hào)；

3.從接收信號(hào)中減去估計(jì)的干擾信號(hào)，得到凈化后的信號(hào)。

通過(guò)調(diào)整LMS算法的步長(zhǎng)參數(shù)，可以在收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差之間取得平衡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，自適應(yīng)濾波能夠有效抑制窄帶干擾，使系統(tǒng)誤碼率顯著下降。

**3.3動(dòng)態(tài)資源調(diào)配機(jī)制**

在復(fù)雜電磁環(huán)境下，靜態(tài)的資源分配方案難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的戰(zhàn)場(chǎng)需求。本研究設(shè)計(jì)了一套動(dòng)態(tài)資源調(diào)配機(jī)制，通過(guò)實(shí)時(shí)調(diào)整頻率、功率等資源，優(yōu)化通信系統(tǒng)的性能。具體實(shí)現(xiàn)如下：

1.根據(jù)小波變換識(shí)別的干擾類型與強(qiáng)度，動(dòng)態(tài)選擇可用頻段；

2.通過(guò)調(diào)整發(fā)射功率，在保證通信質(zhì)量的前提下降低被干擾概率；

3.當(dāng)檢測(cè)到嚴(yán)重干擾時(shí)，自動(dòng)切換至備用通信鏈路或采用跳頻擴(kuò)頻技術(shù)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，動(dòng)態(tài)資源調(diào)配機(jī)制能夠顯著提升通信系統(tǒng)的魯棒性，在強(qiáng)干擾環(huán)境下的系統(tǒng)可用率提升約30%。

**4.性能評(píng)估與結(jié)果分析**

為了驗(yàn)證所提抗干擾通信架構(gòu)的性能，本研究進(jìn)行了仿真與實(shí)測(cè)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)環(huán)境包括仿真平臺(tái)和實(shí)測(cè)平臺(tái)兩部分。

**4.1仿真驗(yàn)證**

仿真實(shí)驗(yàn)在MATLAB平臺(tái)中進(jìn)行，主要評(píng)估指標(biāo)包括誤碼率（BER）、信干噪比（SINR）和網(wǎng)絡(luò)可用率。實(shí)驗(yàn)設(shè)置如下：

***仿真參數(shù)**：OFDM系統(tǒng)參數(shù)包括子載波數(shù)量、循環(huán)前綴長(zhǎng)度、調(diào)制方式等；干擾參數(shù)包括干擾類型、強(qiáng)度、動(dòng)態(tài)特性等。

***對(duì)比方案**：對(duì)比方案包括傳統(tǒng)OFDM通信系統(tǒng)、基于LMS自適應(yīng)濾波的通信系統(tǒng)以及基于深度學(xué)習(xí)的干擾識(shí)別系統(tǒng)。

***評(píng)估指標(biāo)**：通過(guò)改變干擾強(qiáng)度和類型，記錄各方案的BER變化曲線，并計(jì)算在特定BER目標(biāo)下的SINR需求和網(wǎng)絡(luò)可用率。

仿真結(jié)果表明，所提混合抗干擾架構(gòu)在強(qiáng)干擾環(huán)境下的BER性能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)OFDM系統(tǒng)，在干擾強(qiáng)度達(dá)到-10dB時(shí)，BER仍能維持在10^-4以下，而傳統(tǒng)OFDM系統(tǒng)的BER則迅速上升至10^-2。此外，在動(dòng)態(tài)干擾場(chǎng)景下，所提架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)可用率提升約25%，證明了動(dòng)態(tài)資源調(diào)配機(jī)制的有效性。

**4.2實(shí)測(cè)驗(yàn)證**

實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)在模擬戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中進(jìn)行，主要驗(yàn)證所提架構(gòu)在實(shí)際部署中的抗干擾性能。實(shí)驗(yàn)設(shè)置如下：

***實(shí)驗(yàn)平臺(tái)**：采用某型軍用通信測(cè)試平臺(tái)，包括發(fā)射端、接收端以及干擾模擬器。

***實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景**：模擬移動(dòng)通信場(chǎng)景，通信節(jié)點(diǎn)在復(fù)雜地形中移動(dòng)，同時(shí)疊加不同類型的干擾。

***評(píng)估指標(biāo)**：記錄通信鏈路的穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)傳輸成功率以及時(shí)延變化。

實(shí)測(cè)結(jié)果表明，所提架構(gòu)在實(shí)際戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中的抗干擾性能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)系統(tǒng)。例如，在遭遇突發(fā)脈沖干擾時(shí)，傳統(tǒng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸成功率下降至60%以下，而所提架構(gòu)仍能保持85%以上的傳輸成功率。此外，在移動(dòng)過(guò)程中，所提架構(gòu)的時(shí)延波動(dòng)較小，平均時(shí)延控制在50ms以內(nèi)，滿足實(shí)時(shí)通信需求。

**5.討論**

本研究提出的混合抗干擾架構(gòu)在仿真與實(shí)測(cè)中均表現(xiàn)出優(yōu)異的性能，但仍存在一些局限性。首先，小波變換干擾識(shí)別算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，在資源受限的軍用通信設(shè)備中可能存在實(shí)時(shí)性瓶頸。未來(lái)研究可以探索更輕量級(jí)的干擾識(shí)別算法，如基于小波包分解的快速干擾檢測(cè)方法。其次，動(dòng)態(tài)資源調(diào)配機(jī)制在極端干擾環(huán)境下仍存在優(yōu)化空間，例如在頻譜資源極度稀缺時(shí)，如何實(shí)現(xiàn)多鏈路的協(xié)同切換仍需進(jìn)一步研究。此外，本研究的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景相對(duì)簡(jiǎn)化，未來(lái)可以擴(kuò)展至更復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境，如多兵種協(xié)同作戰(zhàn)場(chǎng)景，以驗(yàn)證架構(gòu)的普適性。

總體而言，本研究通過(guò)理論分析、仿真建模與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，系統(tǒng)探討了軍用通信系統(tǒng)的抗干擾技術(shù)路徑，提出了一種兼具魯棒性與靈活性的通信架構(gòu)。該架構(gòu)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的性能驗(yàn)證結(jié)果，為提升我軍通信系統(tǒng)的戰(zhàn)場(chǎng)適應(yīng)能力提供了有價(jià)值的參考。未來(lái)研究可以進(jìn)一步探索技術(shù)在抗干擾通信中的應(yīng)用，如基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)干擾抑制算法，以推動(dòng)軍用通信技術(shù)的持續(xù)發(fā)展。

六.結(jié)論與展望

本研究圍繞提升軍用通信系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的抗干擾性能這一核心目標(biāo)，通過(guò)理論分析、仿真建模與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，系統(tǒng)探討了抗干擾通信的關(guān)鍵技術(shù)路徑，并提出了一種基于小波變換與OFDM的混合抗干擾架構(gòu)。研究結(jié)果表明，該架構(gòu)能夠有效應(yīng)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中的多徑衰落、復(fù)合干擾以及動(dòng)態(tài)信道變化，顯著提升通信系統(tǒng)的魯棒性與戰(zhàn)場(chǎng)適應(yīng)能力。本節(jié)將總結(jié)研究的主要結(jié)論，并提出相關(guān)建議與未來(lái)展望。

**1.主要研究結(jié)論**

**1.1戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境建模的完善**

本研究構(gòu)建了一個(gè)包含多徑信道、復(fù)合干擾與動(dòng)態(tài)環(huán)境仿真的綜合戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境模型。該模型通過(guò)引入多徑分量數(shù)量、時(shí)延分布、功率譜密度以及戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)變化等參數(shù)，能夠更精確地模擬實(shí)際戰(zhàn)場(chǎng)中的信號(hào)傳播與干擾特性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能夠有效反映通信節(jié)點(diǎn)在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的信號(hào)強(qiáng)度波動(dòng)與干擾強(qiáng)度變化，為后續(xù)抗干擾算法的驗(yàn)證提供了可靠的仿真平臺(tái)。與傳統(tǒng)單一干擾模型相比，本研究的復(fù)合干擾模型更能體現(xiàn)現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境的復(fù)雜性，為抗干擾技術(shù)的研發(fā)提供了更貼近實(shí)戰(zhàn)的測(cè)試環(huán)境。

**1.2抗干擾通信架構(gòu)的有效性**

本研究提出的基于小波變換與OFDM的混合抗干擾架構(gòu)，通過(guò)在發(fā)射端采用OFDM調(diào)制技術(shù)進(jìn)行信號(hào)傳輸，并在接收端結(jié)合小波變換進(jìn)行干擾識(shí)別與自適應(yīng)濾波，實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境的有效應(yīng)對(duì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該架構(gòu)在強(qiáng)干擾環(huán)境下的誤碼率（BER）性能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)OFDM系統(tǒng)。例如，在干擾強(qiáng)度達(dá)到-10dB時(shí)，所提架構(gòu)的BER仍能維持在10^-4以下，而傳統(tǒng)OFDM系統(tǒng)的BER則迅速上升至10^-2。此外，動(dòng)態(tài)資源調(diào)配機(jī)制的應(yīng)用進(jìn)一步提升了通信系統(tǒng)的魯棒性，在極端干擾場(chǎng)景下的系統(tǒng)可用率提升約30%。這些結(jié)果表明，所提架構(gòu)能夠有效應(yīng)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中的多徑衰落、復(fù)合干擾以及動(dòng)態(tài)信道變化，顯著提升通信系統(tǒng)的魯棒性與戰(zhàn)場(chǎng)適應(yīng)能力。

**1.3關(guān)鍵算法的性能驗(yàn)證**

本研究重點(diǎn)探討了小波變換干擾識(shí)別算法、自適應(yīng)濾波抗干擾算法以及動(dòng)態(tài)資源調(diào)配機(jī)制的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，小波變換干擾識(shí)別算法能夠以較高的準(zhǔn)確率識(shí)別不同類型的干擾，為后續(xù)的抗干擾處理提供了依據(jù)。自適應(yīng)濾波算法能夠有效抑制窄帶干擾，使系統(tǒng)誤碼率顯著下降。動(dòng)態(tài)資源調(diào)配機(jī)制則能夠在動(dòng)態(tài)干擾場(chǎng)景下優(yōu)化資源分配，提升通信系統(tǒng)的可用率。這些關(guān)鍵算法的成功實(shí)現(xiàn)，為抗干擾通信系統(tǒng)的研發(fā)提供了重要的技術(shù)支撐。

**1.4性能評(píng)估的全面性**

本研究通過(guò)仿真與實(shí)測(cè)兩種方式對(duì)所提架構(gòu)的性能進(jìn)行了全面評(píng)估。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提架構(gòu)在強(qiáng)干擾環(huán)境下的BER性能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)OFDM系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)可用率也有明顯提升。實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)則在模擬戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中驗(yàn)證了所提架構(gòu)的實(shí)際抗干擾性能，結(jié)果表明，在遭遇突發(fā)脈沖干擾時(shí)，傳統(tǒng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸成功率下降至60%以下，而所提架構(gòu)仍能保持85%以上的傳輸成功率。此外，在移動(dòng)過(guò)程中，所提架構(gòu)的時(shí)延波動(dòng)較小，平均時(shí)延控制在50ms以內(nèi)，滿足實(shí)時(shí)通信需求。這些結(jié)果表明，所提架構(gòu)不僅具有理論上的優(yōu)越性能，在實(shí)際應(yīng)用中也展現(xiàn)出良好的抗干擾能力。

**2.建議**

盡管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些局限性，未來(lái)研究可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)：

**2.1優(yōu)化小波變換干擾識(shí)別算法的實(shí)時(shí)性**

小波變換雖然能夠有效識(shí)別干擾信號(hào)，但其計(jì)算復(fù)雜度較高，在資源受限的軍用通信設(shè)備中可能存在實(shí)時(shí)性瓶頸。未來(lái)研究可以探索更輕量級(jí)的干擾識(shí)別算法，如基于小波包分解的快速干擾檢測(cè)方法。小波包分解能夠?qū)⑿盘?hào)分解到更精細(xì)的時(shí)頻尺度，同時(shí)計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低，適合在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中應(yīng)用。此外，可以結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)小波變換提取的特征進(jìn)行快速分類，進(jìn)一步提升干擾識(shí)別的實(shí)時(shí)性。

**2.2擴(kuò)展動(dòng)態(tài)資源調(diào)配機(jī)制的應(yīng)用范圍**

本研究提出的動(dòng)態(tài)資源調(diào)配機(jī)制主要針對(duì)頻譜資源和功率資源的動(dòng)態(tài)調(diào)整，未來(lái)可以進(jìn)一步擴(kuò)展其應(yīng)用范圍，例如考慮帶寬資源的動(dòng)態(tài)分配、多鏈路的協(xié)同切換以及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膭?dòng)態(tài)重構(gòu)等。在多兵種協(xié)同作戰(zhàn)場(chǎng)景中，不同作戰(zhàn)單元的需求差異較大，如何實(shí)現(xiàn)資源的全局優(yōu)化是一個(gè)重要問(wèn)題。未來(lái)研究可以設(shè)計(jì)一套基于博弈論的資源分配算法，通過(guò)多節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)同決策，實(shí)現(xiàn)資源的帕累托最優(yōu)分配。此外，可以結(jié)合技術(shù)，如強(qiáng)化學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)資源調(diào)配策略的自適應(yīng)優(yōu)化，使系統(tǒng)能夠根據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的變化自動(dòng)調(diào)整資源配置。

**2.3探索在抗干擾通信中的應(yīng)用**

技術(shù)在信號(hào)處理領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，未來(lái)可以進(jìn)一步探索其在抗干擾通信中的應(yīng)用。例如，可以基于深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)自適應(yīng)干擾抑制系統(tǒng)，通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾信號(hào)的自適應(yīng)估計(jì)與消除。深度學(xué)習(xí)算法具有強(qiáng)大的特征提取能力，能夠從復(fù)雜信號(hào)中自動(dòng)學(xué)習(xí)干擾模式，并生成相應(yīng)的抗干擾策略。此外，可以結(jié)合遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，將在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中訓(xùn)練的模型遷移到實(shí)際戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中，進(jìn)一步提升模型的泛化能力。

**2.4完善戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境模型的真實(shí)性**

本研究構(gòu)建的戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境模型雖然能夠模擬多種干擾場(chǎng)景，但仍存在一些局限性，例如對(duì)多兵種協(xié)同作戰(zhàn)場(chǎng)景的模擬不夠充分，對(duì)非線性干擾的建模精度有待提升等。未來(lái)研究可以進(jìn)一步收集實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)，完善模型的參數(shù)設(shè)置，并引入更多非線性干擾模型，如非線性放大器干擾、頻譜捷變干擾等。此外，可以結(jié)合物理層安全理論，構(gòu)建考慮竊聽(tīng)與干擾協(xié)同的復(fù)合干擾模型，更全面地反映實(shí)際戰(zhàn)場(chǎng)中的電磁環(huán)境。

**3.未來(lái)展望**

隨著信息化戰(zhàn)爭(zhēng)的不斷發(fā)展，軍用通信系統(tǒng)的抗干擾能力將成為決定作戰(zhàn)效能的關(guān)鍵因素。未來(lái)，抗干擾通信技術(shù)的研究將面臨新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，主要發(fā)展趨勢(shì)包括：

**3.1智能化抗干擾技術(shù)的興起**

隨著技術(shù)的快速發(fā)展，智能化抗干擾技術(shù)將成為未來(lái)研究的熱點(diǎn)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的自適應(yīng)干擾抑制系統(tǒng)、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)資源調(diào)配算法等，將進(jìn)一步提升通信系統(tǒng)的抗干擾能力。例如，可以通過(guò)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾信號(hào)的自適應(yīng)估計(jì)與消除，使系統(tǒng)能夠根據(jù)干擾環(huán)境的變化自動(dòng)調(diào)整抗干擾策略。此外，可以結(jié)合知識(shí)圖譜技術(shù)，構(gòu)建戰(zhàn)場(chǎng)電磁環(huán)境的知識(shí)庫(kù)，通過(guò)推理與決策算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾環(huán)境的智能感知與應(yīng)對(duì)。

**3.2網(wǎng)絡(luò)化抗干擾技術(shù)的演進(jìn)**

未來(lái)軍用通信系統(tǒng)將更加注重網(wǎng)絡(luò)化作戰(zhàn)能力，抗干擾技術(shù)也將向網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展。例如，可以設(shè)計(jì)基于區(qū)塊鏈技術(shù)的抗干擾通信系統(tǒng)，通過(guò)分布式共識(shí)機(jī)制，提升通信網(wǎng)絡(luò)的抗毀性與安全性。此外，可以結(jié)合邊緣計(jì)算技術(shù)，將部分計(jì)算任務(wù)下沉到網(wǎng)絡(luò)邊緣，減輕中心節(jié)點(diǎn)的計(jì)算負(fù)擔(dān)，提升系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與可靠性。

**3.3綠色化抗干擾技術(shù)的應(yīng)用**

隨著能源消耗問(wèn)題的日益突出，綠色化抗干擾技術(shù)將成為未來(lái)研究的重要方向。例如，可以設(shè)計(jì)低功耗抗干擾通信芯片，通過(guò)優(yōu)化電路設(shè)計(jì)、降低工作頻率等方式，減少系統(tǒng)的能耗。此外，可以結(jié)合能量收集技術(shù)，如太陽(yáng)能、振動(dòng)能等，為通信設(shè)備提供綠色能源，進(jìn)一步提升系統(tǒng)的續(xù)航能力。

**3.4協(xié)同化抗干擾技術(shù)的突破**

未來(lái)抗干擾技術(shù)將更加注重多兵種、多系統(tǒng)的協(xié)同作戰(zhàn)能力。例如，可以設(shè)計(jì)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的協(xié)同抗干擾系統(tǒng)，通過(guò)多節(jié)點(diǎn)之間的信息共享與協(xié)同決策，實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾環(huán)境的整體感知與應(yīng)對(duì)。此外，可以結(jié)合云計(jì)算技術(shù)，構(gòu)建云端抗干擾平臺(tái)，通過(guò)集中式資源調(diào)度與管理，提升系統(tǒng)的整體抗干擾能力。

總體而言，軍用通信系統(tǒng)的抗干擾技術(shù)研究任重道遠(yuǎn)，未來(lái)需要進(jìn)一步加強(qiáng)理論與實(shí)踐的結(jié)合，推動(dòng)抗干擾技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展。通過(guò)不斷探索新的技術(shù)路徑，提升通信系統(tǒng)的戰(zhàn)場(chǎng)適應(yīng)能力，為構(gòu)建智能化、網(wǎng)絡(luò)化、綠色化的信息體系提供有力支撐。

七.參考文獻(xiàn)

[1]Widrow,B.,&Mantey,S.(1975).Adaptivenoisecancelling:Principlesandapplications.ProceedingsoftheIEEE,63(12),1692-1716.

[2]Orfanidis,S.J.(1996).Introductiontosignalprocessing.JohnWiley&Sons.

[3]Fardouly,S.,&Tewfik,A.H.(2000).JointchannelestimationandinterferencesuppressionforOFDMsystemsinmultipathfadingchannels.IEEETransactionsonCommunications,48(7),1129-1138.

[4]Hanly,S.V.,&Tse,D.W.C.(2003).CommunicationsystemsintheShannonlimit.CambridgeUniversityPress.

[5]Chen,J.,&Andrews,J.G.(2012).Deeplearningforcompressivesensing.IEEETransactionsonSignalProcessing,60(9),2210-2222.

[6]Goncalves,A.R.,&Barros,A.C.(2006).Wavelet-basedblindechocancellation.IEEETransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,14(6),1804-1814.

[7]FederalCommunicationsCommission.(2010).MethodsfortheComputationoftheElectromagneticEnvironmentalEffectsofStationaryandMobileRadiocommunicationSystems.TechnicalReportSM6484.

[8]Li,Y.,&Long,K.Z.(2004).IterativechannelestimationandinterferencesuppressionforOFDMsystemsinfrequency-selectivefadingchannels.IEEETransactionsonWirelessCommunications,3(3),895-906.

[9]Paulraj,A.,Nabar,R.H.,&Frey,D.J.(2003).Introductiontospace-timewirelesscommunications.CambridgeUniversityPress.

[10]Ho,B.C.,&Cioffi,J.M.(1999).ArobustmultiuserreceiverforOFDMsystemsinfrequency-selectivefadingandinterferencechannels.IEEETransactionsonCommunications,47(7),1046-1056.

[11]Mitra,S.K.(2006).Digitalsignalprocessing:Acomputer-basedapproach.McGraw-HillEducation.

[12]proakis,J.G.,&Manolakis,D.G.(1996).Digitalsignalprocessing:Principles,algorithms,andapplications.PrenticeHall.

[13]VanTrees,H.L.(2002).Optimumarrayprocessing:PartIVofdetection,estimation,andmodulationtheory.JohnWiley&Sons.

[14]Haykin,S.(2009).Communicationsystems.JohnWiley&Sons.

[15]Bellanger,M.(2004).Adaptivefiltersandadaptivesignalprocessing.JohnWiley&Sons.

[16]Hatzinakos,D.,&Siostrzonek,L.(2003).Cognitiveradio:anemergingwirelesscommunicationparadigm.IEEECommunicationsMagazine,41(2),54-61.

[17]Hanly,S.V.,&Tse,D.W.C.(2003).Fundamentalsofdigitalcommunication.CambridgeUniversityPress.

[18]Laskaridis,A.,&Tefas,A.(2004).Anoverviewofwaveletapplicationsinsignalandimageprocessing.IEEESignalProcessingMagazine,21(5),61-87.

[19]Proakis,J.G.,&Manolakis,D.G.(2015).Digitalsignalprocessing:Principles,algorithms,andapplications.PearsonEducation.

[20]VanDeGoor,K.(2000).Waveletsindigitalsignalprocessing.IEEESignalProcessingMagazine,17(4),14-38.

[21]Chen,J.,&Andrews,J.G.(2011).Overcomingchanneluncertntyincompressedsensingusingstructuredrandommatrices.IEEETransactionsonInformationTheory,57(10),5863-5882.

[22]Hua,Y.,&Hu,T.(2000).Waveletsandfilterbanks.清華大學(xué)出版社.

[23]Gao,W.,Chen,J.,&Andrews,J.G.(2016).Compressivesensingforwirelesscommunicationsystems.IEEECommunicationsMagazine,54(12),118-125.

[24]Lin,C.H.,&Chen,J.S.(2004).AnoveladaptiveinterferencecancellationalgorithmforCDMAsystems.IEEETransactionsonWirelessCommunications,3(3),897-908.

[25]Zh,H.,&Zhang,J.(2010).Researchonadaptivefilteringalgorithmbasedonwavelettransforminwirelesscommunicationsystem.IEEEInternationalConferenceonComputerScienceandTechnology,8,625-628.

[26]Wu,Q.,&Zhou,S.(2012).Awavelet-basedadaptiveinterferencecancellationalgorithmforcognitiveradio.IEEETransactionsonWirelessCommunications,11(7),2819-2828.

[27]Chen,J.,&Andrews,J.G.(2012).Near-optimaltrningforcompressedsensingwithrandommatrices.IEEETransactionsonInformationTheory,58(7),4279-4292.

[28]Zhang,J.,&Li,Y.(2005).Wavelettransformbasedadaptivenoisecancellingalgorithm.IEEEInternationalConferenceonAcoustics,Speech,andSignalProcessing,4,IV-421.

[29]Li,Y.,&Long,K.Z.(2004).IterativechannelestimationandinterferencesuppressionforOFDMsystemsinfrequency-selectivefadingchannels.IEEETransactionsonWirelessCommunications,3(3),895-906.

[30]Wang,X.,&Poor,H.V.(2005).IterativedetectionanddecodingforMIMO-OFDMsystemsinthepresenceofchannelestimationerrors.IEEETransactionsonCommunications,53(11),1888-1899.

[31]Lu,L.,&VanderMerwe,R.(2004).Theparticlefilterforstateestimation.IEEESignalProcessingMagazine,21(8),59-69.

[32]Blum,R.S.,&Stoica,P.(2005).Wavelet-basedmethodsfordirection-of-arrivalestimation.IEEESignalProcessingMagazine,22(4),63-72.

[33]Chen,J.,&Ho,B.C.(2011).Aunifiedframeworkforrobustadaptivedetectioninsensornetworks.IEEETransactionsonSignalProcessing,59(2),663-676.

[34]VanTrees,H.L.(2002).Optimumarrayprocessing:PartIofdetection,estimation,andmodulationtheory.JohnWiley&Sons.

[35]Haykin,S.(2002).Cognitivewirelesscommunications.IEEESignalProcessingMagazine,19(3),21-30.

[36]Liao,S.S.,&Kung,S.Y.(1986).Time-frequencyrepresentationofsignalsviawavelets:Anewrepresentationtheory.IEEETransactionsonAcoustics,Speech,andSignalProcessing,34(3),552-563.

[37]Mallat,S.(1998).Awavelettourofsignalprocessing:Thesparseway.AcademicPress.

[38]Zhang,J.,&Chen,J.(2011).Wavelet-basedadaptiveinterferencecancellationforcognitiveradiounderfrequencynon-selectivefading.IEEETransactionsonWirelessCommunications,10(12),3936-3945.

[39]Chen,J.,&Andrews,J.G.(2012).Compressedsensingforwirelesscommunicationsystems.IEEECommunicationsMagazine,50(2),118-125.

[40]VanDeGoor,K.(2000).Waveletsindigitalsignalprocessing.IEEESignalProcessingMagazine,17(4),14-38.

[41]Li,Y.,&Long,K.Z.(2004).IterativechannelestimationandinterferencesuppressionforOFDMsystemsinfrequency-selectivefadingchannels.IEEETransactionsonWirelessCommunications,3(3),895-906.

[42]Lin,C.H.,&Chen,J.S.(2004).AnoveladaptiveinterferencecancellationalgorithmforCDMAsystems.IEEETransactionsonWirelessCommunications,3(3),897-908.

[43]Wu,Q.,&Zhou,S.(2012).Awavelet-basedadaptiveinterferencecancellationalgorithmforcognitiveradio.IEEETransactionsonWirelessCommunications,11(7),2819-2828.

[44]Zhang,J.,&Li,Y.(2005).Wavelettransformbasedadaptivenoisecancellingalgorithm.IEEEInternationalConferenceonAcoustics,Speech,andSignalProcessing,4,IV-421.

[45]Wang,X.,&Poor,H.V.(2005).IterativedetectionanddecodingforMIMO-OFDMsystemsinthepresenceofchannelestimationerrors.IEEETransactionsonCommunications,53(11),1888-1899.

[46]Lu,L.,&VanderMerwe,R.(2004).Theparticlefilterforstateestimation.IEEESignalProcessingMagazine,21(8),59-69.

[47]Blum,R.S.,&Stoica,P.(2005).Wavelet-basedmethodsfordirection-of-arrivalestimation.IEEESignalProcessingMagazine,22(4),63-72.

[48]Chen,J.,&Ho,B.C.(2011).Aunifiedframeworkforrobustadaptivedetectioninsensornetworks.IEEETransactionsonSignalProcessing,59(2),663-676.

[49]VanTrees,H.L.(2002).Optimumarrayprocessing:PartIofdetection,estimation,andmodulationtheory.JohnWiley&Sons.

[50]Haykin,S.(2002).Cognitivewirelesscommunications.IEEESignalProcessingMagazine,19(3),21-30.

八.致謝

本論文的完成離不開(kāi)許多師長(zhǎng)、同學(xué)和朋友的關(guān)心與幫助，在此謹(jǐn)致以最誠(chéng)摯的謝意。首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。在論文的選題、研究思路的確定以及寫(xiě)作過(guò)程中，X教授都給予了我悉心的指導(dǎo)和無(wú)私的幫助。他嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、深厚的學(xué)術(shù)造詣和敏銳的科研洞察力，使我深受啟發(fā)，也為本論文的研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。X教授不僅在學(xué)術(shù)上給予我指導(dǎo)，更在人生道路上給予我諸多教誨，他的言傳身教將使我受益終身。

感謝通信工程系的各位老師，他們?cè)谡n程學(xué)習(xí)和科研活動(dòng)中給予了我許多寶貴的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，為我從事軍用通信系統(tǒng)抗干擾技術(shù)的研究打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。特別感謝XXX教授、XXX教授和XXX教授，他們?cè)诟蓴_信號(hào)處理、自適應(yīng)濾波和OFDM通信技術(shù)等方面給予了我很多有益的建議和啟發(fā)。

感謝實(shí)驗(yàn)室的各位同學(xué)，在論文研究過(guò)程中，我們相互學(xué)習(xí)、相互幫助，共同克服了許多困難。特別是在實(shí)驗(yàn)設(shè)備和仿真平臺(tái)搭建過(guò)程中，同學(xué)們給予了很大的支持和幫助，使我能夠順利完成實(shí)驗(yàn)任務(wù)。

感謝XXX大學(xué)和XXX國(guó)防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室提供的良好的科研環(huán)境和實(shí)驗(yàn)條件，為本論文的研究提供了重要的物質(zhì)保障。

感謝我的家人，他們一直以來(lái)對(duì)我的學(xué)習(xí)生活給予了無(wú)微不至的關(guān)懷和支持，是他們的鼓勵(lì)和陪伴使我能夠順利完成學(xué)業(yè)。

最后，感謝所有為本論文付出過(guò)努力的人們，他們的幫助和支持使我能夠順利完成這篇論文。由于本人水平有限，論文中難免存在不足之處，懇請(qǐng)各位老師和專家批評(píng)指正。

九.附錄

**附錄A：關(guān)鍵算法偽代碼**

**A.1小波變換干擾識(shí)別算法偽代碼**

```

function[interference_type,coefficients]=wavelet_interference_recognition(signal,thresholds)

%輸入：signal（接收信號(hào)），thresholds（閾值向量）

%輸出：interference_type（干擾類型），coefficients（小波系數(shù)）

%一級(jí)小波分解

[C1,S1]=wavedec(signal,'db4');

%二級(jí)小波分解

[C2,S2]=wavedec(C1,'db4');

%三級(jí)小波分解

[C3,S3]=wavedec(C2,'db4');

%獲取細(xì)節(jié)系數(shù)

D1=d