[发明专利]一种针对具有未知通信模式电台的干扰策略生成方法

说明书

本发明公开了一种针对具有未知通信模式电台的干扰策略生成方法，包括：S1、搭建用于生成干扰策略的神经网络模型；S2、利用已知通信模式的通信信号及对应的已知干扰策略对搭建的神经网络模型进行训练；S3、将未知通信模式的通信信号输入到训练好的神经网络模型中，获得对应的干扰策略。本发明提供的干扰策略生成方法，让干扰机能够结合已记录的通信方式模式信息，针对当前检测到的通信工作状态参数，调整自身工作参数，生成有效的干扰信号；具有适应性强，性能高等优点。

技术领域

本发明属于通信安全技术领域，具体涉及一种针对具有未知通信模式电台的干扰策略生成方法。

背景技术

在安全通信中，干扰信号的优化设计在过去的几十年中得到了广泛的研究，干扰信号的设计方法可分为两类：传统的基于模型的设计和较新的基于机器学习的设计。然而现有研究对于部分已知对方信号模式的干扰研究相对较少。也就是说，干扰机已经部分记录了对方的信号模式，但是在这些模式出现时，有些未知的模式还没有暴露给干扰机。这种情况是至关重要的，特别是在实际应用中，因为干扰方和被干扰方式非合作关系，干扰方不太可能完全获知被干扰方的所有通信模式信息。未知通信模式干扰问题和零样本学习很相似，后者近年来利用图卷积网络在数据挖掘和目标识别等领域取得了成功，图卷积神经网络是一种简单而有效的图神经网络模型，它既能对图的结构进行编码，又能对节点的特征进行编码，它和零样本学习共享了通过挖掘和利用熟悉案例中的已知信息来处理不熟悉案例的思想。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的针对具有未知通信模式电台的干扰策略生成方法解决了通信对抗中，被干扰的电台具有并使用未知工作模式时的干扰策略最优化的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种针对具有未知通信模式电台的干扰策略生成方法，包括以下步骤：

S1、搭建用于生成干扰策略的神经网络模型；

S2、利用已知通信模式的通信信号及对应的已知干扰策略对搭建的神经网络模型进行训练；

S3、将未知通信模式的通信信号输入到训练好的神经网络模型中，获得对应的干扰策略。

进一步地，所述步骤S1中，神经网络模型的输入为通信信号对应的频带信号S(t)，其表示为：

式中，s(t)为通信信号对应的基带调制信号，Re{·}表示取实部，e为自然对数函数的底数，j为虚数单位，π为圆周率，t为时间，f_c为载频，且f_c∈F，F为频率集合；

所述基带调制信号s(t)为：

式中，P_s为信号的平均功率，且P_s∈(0,P_max]，P_max为信号的峰值传输功率，m为整数系数，s_m为调制符号，且s_m∈S，S为星座空间集，T为符合间隔，g(t-mT)为周期实脉冲波形；

神经网络模型的输出为干扰策略w_j：

式中，均为决定干扰信号的参数的可能取值，分别表示干扰信号载频、干扰信号调制方式、干扰信号功率及干扰信号占空比，下标j为干扰策略及其对应参数的序号；

所述干扰信号对应的频带信号J(t)为：

所述干扰信号对应的基带调制信号j(t)为：

式中，分别为对应的特定取值，j_m为调制符号，j_m∈J，J为干扰符号星座集合。