无线通信设备抗干扰能力研究

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【摘要】在目前的无线通信设备中，其抗干扰能力的评估一直是一大难点，对此，本文将介绍基于云模型的跳频无线通信设备抗干扰能力评估研究，其能够有效的提升评估的可靠性，并且降低了主观因素的影响。

【关键词】跳频无线通信设备;云模型;抗干扰

随着科学技术的发展，我国的无线通信技术也获得了极大地进步。但同时无线通信设备所处的环境也越来越复杂，电磁影响较大，其中跳频通信设备是能够较好地抗干扰的设备。客观科学得进行其干扰能力的评估，对于抗干扰设备的研发与使用有着积极的影响。

一、抗干扰能力指标的量化

科学合理的评估指标是开展评估的基础。进行跳频通信设备的抗干扰能力评估主要有如下几个指标：抗跟踪干扰、抗阻塞干扰、抗多径干扰、抗宽带噪声干扰。对指标处理的合理性直接联系到评估工作的置信度。故要根据实际情况详细分析，不同的指标有着不同的处理，尽量使得各指标的处理最为合适。定量指标通常采用线性去量纲法，但也存在一定的缺陷，不能满足所有情况。故在各指标的量化上，要借助对其类型与能力影响等的分析，采用不停地方法量化，才能够充分体现出各指标的特点。1、定量指标的量化。使用S1-S7到表示“很差”到“很好”，程度依次递进。并且为能有效提升评估准确性，将其连续化，也就是说可以使用S12表示S1与S2两者之间的程度。此外还需要明确指标是效益型还是成本型。文章所研究的是选用对数法与线性法进行量化。2、定性指标的量化与正态云。在云模型中，较为通用的便是正太云概念，其主要是用熵（En）、期望（Ex）、超熵（He）来表示。Ex表示的是云分布的中心，例如30人左右，其中心的就是30人。定性指标和坐标值之间的对应关系往往比较模糊，有着较多的影响因素，故此时可以使用En，它可以表示定性指标的接受范围，例如15人到50人。而He则是对En不准确性的度量。这些都会影响到关联度图的形状。关联度越大，也就代表着定量值与定性概念相关性越高。本研究中，将定性指标量化成（Ex、En）。当对于某一定性指标研究越深入，就有更多种类的评语值，也就会出现更多的云模型，便能够有效减小模糊区间，也就是En，可以较好地提升其评价的置信度。基于此，若是指标值是无数的，也就可以说En是无线接近于0的。此外正态云构造的函数，其实用性更强。

二、设置权重与计算置信度

若是指标数据客观真实，那么评估的置信度主要和采用的方法、专家、知识相关。本文选用的指标赋权方法是将离差最大化法以及AHP赋权法综合使用，能够有效地避免过于偏向客观或主观的结果。其中主观成分对于置信度又有重要的影响，主观赋权其是借助专家的经验与专业知识，故专家的人数以及专家置信度会对评估的置信度有一定的影响。下面主要就专家这一影响因素进行深入分析。2.1“专家人数”。如果只是考虑专家人数的多少，那么人越多，置信度也就会越高。但置信度受专家人数的影响，会随着专家人数的增多而逐渐降低，通常若是专家人数已经有数十人之后，再添加人数，对置信度也不会有多大的影响。在专家人数方面其置信度可以通过计算得到y1。2.2“专家置信度”。通常专家对于评估内容越熟悉，其设置的权重置信度将会越高。一般是根据学科距离来制定置信度的，当将跳频无线通信设备抗干扰能力作为评估内容时，扩频通信（F010503）专家的置信度为1.0，移动通信的专家（F0105）的置信度为0.9，电子学与信息系统（F01）的置信度为0.8，信息科学部（F）的置信度为0.7，其他学科专家置信度均为0。可根据计算得到“专家置信度”的y2。2.3置信度计算。结合以上讨论，可按照如下式子计算主观权重综合的置信度。Y=21yy⋅而对于组合权重，则可按照如下式子计算：w=αω+（1-α）ω’其中，ωi：第i个专家意见的主观权重向量a：经验因子ω’：客观权重则综合置信度可按如下公式计算：R=YI⋅，其中I为指标处理的置信度，Y为主观权重综合的置信度。通过对降低专家影响，也就是增加专家的数量，并提升“专家置信度”能够有效地提高评估的置信度。

置信度的计算较为困难，本文先是通过定量指标的量化，增加了客观性，并且基于云模型的基础以及对专家这一影响因素的深入分析，设计了更为合理的置信度计算公式。此方法能够较好地计算出置信度，并且还可以为提升置信度的准确性提供一定的参考作用。

参考文献

[1]肖晨飞,陈建忠,牛英滔.基于云模型的跳频无线通信设备抗干扰能力评估方法[J].电讯技术,2015,55(01):86-93.

[2]陈亚丁,李少谦,程郁凡.无线通信系统综合抗干扰效能评估[J].电子科技大学学报,2010,39(2):196-199.

作者:黄敬泉 单位:广东南方通信建设有限公司