【技术实现步骤摘要】
一种双重信息不确定的IRS通信对抗干扰策略分析系统和方法
[0001]本专利技术涉及一种双重信息不确定的IRS通信对抗干扰策略分析系统和方法，属于网络通信
技术介绍
[0002]随着现代通信科技的发展，信息化建设对于维护国家安全的重要性日益凸显，上世纪90年代电子战进入了飞速发展的阶段。目前现代国防体系中的各个主战装备都不是单一的个体，他们都是嵌入进现代化指挥系统中的节点，这些节点与后方的指挥单位一起构成了一个信息网络，节点之间利用电磁信号进行交互，从而发挥武器系统的最大效能，能否取得电磁领域的主导权是决定现代战争的能否取得胜利的基石。各主要大国高度重视本国电子战部队的建设，加大对于电磁频谱对抗方面的研究，不断地完善电子战相关理论，着力构建电磁频谱新型作战体系，积极地开发新型的电子战技术装备，将人工智能，高功率微波技术，无人机技术融合进自身的作战体系中。
[0003]在作战编制上，从2021年起，美军加速推进自身电磁作战规划，意图在全领域拥有开展电子战的能力。在作战装备上，定向能武器受到高度重视，作为电子战...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种双重信息不确定的IRS通信对抗干扰策略分析系统，其特征在于，该系统包括认知电子支持即CES、系统评估、认知电子攻击即CEA、动态知识库和反馈回路。2.根据权利要求1所述的一种双重信息不确定的IRS通信对抗干扰策略分析系统，其特征在于，所述认知电子支持模块功能为环境感知与信号模式识别；认知电子攻击模块的功能为设计认知电子干扰决策。3.一种双重信息不确定的IRS通信对抗干扰策略分析方法，其特征在于，所述方法结合认知电子战和IRS通信，采用学习信道信息与波束带宽和感知频谱两种学习方式，考虑两种信息不确定设定对干扰方的干扰策略进行了研究，包括如下步骤：信号侦察技术在CES模块实现，在信号侦察方面首先需要对信号进行截获，其次，截获信号后需要对其进一步处理，实现更深层次的信息感知，包括：参数测量，信号分选，辐射源分类和个体识别，常见的解决方法利用AI领域的卷积神经网络，支持向量机，Random forest，Decision Tree技术进行分析和管理；环境建模技术同样属于CES模块，在实战环境下，电磁环境复杂，各类辐射源繁杂且发射信号各异，为了提高感知准确度和效率，需要对整个对抗场景环境进行数学建模，通过数学模型来描述环境中不同的参量，探索环境中各种动态条件，对于结果和决策的影响，常用动态规划，Monte Carlo，Q
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学习这些强化学习算法学习周边的电磁环境，从而匹配最佳的干扰样式和动作，提高认知电子战系统的作战效率；认知电子战技术中的效能实时评估是认知电子战，即OODA环路的重要组成部分，当目标受到电磁干扰后，干扰方观察目标接受干扰前后的信号特征变化，效能评估技术需要对各个干扰目标当前所处的状态，以及不同状态时被侦测到的信号特征进行详细地分析，总结和合理的推测，从而为后续优化干扰决策提供数据指导。4.根据权利要求3所述的一种双重信息不确定的IRS通信对抗干扰策略分析方法，其特征在于，所述认知电子战技术中的效能实时评估，考虑通信方，即蓝方，基站发射波束到达终端处最大功率不确定情况下的干扰方，即红方，干扰决策制定的问题；在障碍较多的地区，蓝方有一个可移动基站以及若干配备了IRS的移动中继，即IRS中继，基站通过IRS中继转发波束与前方的终端建立通信；由于最大可用带宽、发射功率，以及可同时发射的波束数量性能限制，移动基站会根据当前所有可用链路的信道状态，选择其中损耗最小的几条信道与前方建立联系；红方则配置数架干扰无人机对准蓝方的IRS中继进行干扰，干扰无人机处于基站与IRS中继之间的位置，利用同频高功率噪声并采取与基站发射波束相同的入射角辐射IRS面板以大幅降低转发信号的信噪比，导致终端处的接收信号的信噪比低于正确解调信号的最小信噪比，造成该链路的数据传输失败，迫使敌方选择其余损耗较大的信道，降低敌方终端的接收信号总功率，从而达到降低敌方通信系统数据传输速率的目的。5.根据权利要求3所述的一种双重信息不确定的IRS通信对抗干扰...
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