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工程实践

基于频率重构技术的自优化短波电台设计

  • 徐池 ,
  • 郭谊 ,
  • 韩东
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  • 海军大连舰艇学院, 辽宁 大连 116018

作者简介: 徐 池(1984—),男,江苏灌云人,硕士,讲师,研究方向为通信系统分析与应用。

郭 谊(1980—),男,硕士,讲师。

Copy editor: 张培培

收稿日期: 2019-05-30

  要求修回日期: 2019-06-20

  网络出版日期: 2022-04-28

版权

版权所有,未经授权,不得转载、摘编本刊文章,不得使用本刊的版式设计。

Design of Self-optimizing Shortwave Radio Based on Frequency Reconfiguration Technology

  • XU Chi ,
  • GUO Yi ,
  • HAN Dong
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  • Dalian Navy Academy, Dalian 116018, China

Received date: 2019-05-30

  Request revised date: 2019-06-20

  Online published: 2022-04-28

Copyright

Copyright reserved © 2020

摘要

频率优选是影响短波通信设备使用效能的主要因素之一,针对常规自适应短波电台预置频率质量不高、数量有限等问题,设计了一种基于北斗模块的自优化短波电台,通过在短波电台中嵌入北斗模块,为短波频率基础数据库提供地理位置、时间等与通信质量密切相关的数据,利用数据库历史数据预测、重构短波通信可用频率,进而实现短波电台通信频率的自我生成、自我更新和自我优化。

本文引用格式

徐池 , 郭谊 , 韩东 . 基于频率重构技术的自优化短波电台设计[J]. 指挥控制与仿真, 2020 , 42(2) : 118 -123 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2020.02.022

Abstract

Frequency optimization is one of the key problems that restrict the performance of HF communication equipment. Aiming at the problems of low quality and limited number of preset frequencies existing in conventional HF adaptive radio, this paper designs a self-optimizing HF radio based on Beidou module. By embedding Beidou module in HF radio, it can provide data related to communication quality such as geographical location and time for HF frequency basic database. And it can utilize the prediction of the historical data of the database to reconfigurate the available frequency of HF communication, thereby realizing the self-generation, self-renewal and self-optimization of HF radio communication frequency.

在卫星通信技术迅猛发展的当下,短波通信因其利用电离层天然中继的特点,仍为重要的远程通信手段之一,军事领域的应用尤为突出。2017年以来,罗克韦尔·柯林斯公司(Rockwell Collins,简称“罗柯公司”)根据美国空军研究实验室(AFRL/RI)授权的合同,成功进行了多次8000多千米距离的下一代宽带高频通信系统(WBHF)的高频通信能力试验,在持续多日的演示过程中,该高频通信系统快速可靠地传输了大小不等的数据文件,展示了在没有卫星通信的环境下远程通信保障能力。罗柯公司高频通信系统运用了先进的短波高速数据传输技术及短波频率优选技术,系统具备根据外界环境变化进行自动频率预测、选择的能力。具有较强的频率选择能力是衡量短波通信设备性能的重要指标之一。目前,常规的自适应体制短波电台只能在有限的频点选择通信频率,预置频率是否准确,将影响最终的通信效果[1,2]。在自适应选频的基础上,基于自优化技术的短波通信设备出现了。首部自优化短波电台由澳大利亚柯顿公司生产,该系列电台能够通过记录位置、时间等与频率相关信息以实现频率的局部自优化,但设备本身缺乏对数据的综合处理分析能力。针对短波通信设备长期存在的选频困难、依赖经验、可靠性低的现状,需要加快研制一种具有频率自优化功能的短波通信设备,实现短波工作频率的自我生成、自我更新和自我优化,进而最终能够实现设备的快速建链,提高设备选频综合能力。

1 短波电台选频方式分析

按选频技术与通信设备相结合的程度和选频组织运用方法的不同,现有常规短波电台可以分为两大类别:一种是将选频技术与通信设备本身相分离,利用专门的频率管理系统为通信设备推荐通信用频,另一种是将选频技术直接运到通信设备中,将两种结合,实现选频与通信相结合[3]

1.1 选频与通信相分离方式

选频与通信相分离运用方式的基本原理是:利用独立的短波通信探测系统在短波指定频段或全频段扫描探测,在接收端测量衡量短波通信质量的典型参数,如信噪比、误码率和多径时延等,通过分析统计上述参数,进而确定实际通信环境下的短波通信用频。最后,利用相关技术手段实现探测优选频率的分发,为短波通信设备提供通信用频。这种独立于通信设备本身的选频系统是最早投入使用的实时选频系统,也称为自适应频率管理系统。如美国在20世纪80年代初研制出的第二代战术频率管理系统AN/TRQ-42(V),利用独立的探测系统组成一定区域内的频率管理网络,在短波范围内对频率进行快速扫描探测,得到通信质量优劣的频率排序表,根据需要,统一分配给本区域的各个用户。这种实时选频系统其实只对区域内的用户提供实时频率预报,通信与探测是由彼此独立的系统分别完成的。

1.2 选频与通信相结合方式

随着微处理器技术和数字信号处理技术不断发展,为克服选频与通信相分离方式存在的不足,出现了一类将选频与通信结为一体设备:短波自适应通信电台。该型电台对短波信道的探测、评估和通信一并完成[5,6]。电台具备在限定信道上的实时信道估值功能,能对短波信道进行局部频段或频点的探测,选择出部分频段或频点中的较佳短波信道进行通信,减少短波信道的时变性、多径延时和噪声干扰等对通信的影响,使短波通信频率随信道条件变化而自适应地改变。实际应用中,自适应短波电台的预选频率需要人工置入,一方面置入频率数量有限,另一方面置入频率的质量无法有效保障,如果置入的有限频率无法实现有效的链路质量分析,那链路的自动建立更无从谈起,进而导致自适应电台始终无法选择出有效的通信频率。
自优化短波电台属于探测与通信相结合的技术体制,区别于现行频率自适应技术的关键在于:电台本身可通过建立综合考虑地理位置、时间等关键因素的短波频率基础数据库,积累各区域的通信频率数据,运用先进算法对基于地理位置信息的频率数据进行处理、优化,最终为短波电台通信优选工作频率,使得自优化电台实现无须人工约定频率,即可进行呼叫建链,同时,具有历史经验功能,可以进行快速建链。

2 电台组成结构及频率优化流程设计

自优化短波电台的关键在于实现频率的自优化,频率自优化是指在达成通信协议的条件下,通信双方根据设定条件进行选频,可在短波频率基础数据库所记录的历史数据推荐选择最优工作频率,进而自动构成通信链路。基于短波通信机理,需要为历史频率数据配置通信双方电台设备的识别码、通信地点、通信时间等关键信息参数,运用频率数据库的自动存储、分析处理和按需更新的能力,实现通信系统根据被叫台识别码和开始时间等条件自动调用可用频率的功能,进而弥补目前自适应选频技术应用过程中预置频率无法更新的不足。在底层频率数据不足区域,运用频率重构技术为短波电台提供备用频率。

2.1 自优化短波电台结构组成

结合现有的通信设备,短波自优化电台组成框图如图1所示。相比较常规短波电台,自优化短波电台在设备组成上增加了北斗模块、短波频率基础数据库、短波数据重构模块等部分。
图1 自优化短波电台主要模块组成框图
1)北斗模块
北斗模块提供通信电台的地理位置和时间信息。位置和时间信息是保证短波频率基础数据库获取完整数据要素的关键,自优化电台可充分利用北斗模块定位、授时和短报文功能,为短波自优化选频、日夜频自动切换提供关键的地理信息和时间等数据支撑。
2)短波频率基础数据库
短波频率基础数据库用来存储和管理短波通信频率所对应的时间、位置和信道质量信息。时间和位置信息的重要性体现在电离层统计特性的规律变化。电离层受太阳及宇宙射线辐射影响,具有一定的日夜变化、季节变化、随太阳黑子11年周期变化、随通信地理位置变化的统计变化规律。因此,在一个太阳黑子周期内,同一个季节和位置,每天的同一时刻的通信信道质量情况可能相似。这样,建立带有时间、位置信息的链路质量历史数据就十分有意义。自优化短波电台可为每一个通信频率增加通信双方识别码、时间和位置等标识信息,从而建立一个带有位置、时间、电台标识和信道参数等信息的链路质量数据库。
3)短波长期频率预测模块
短波长期频率预测模块可根据通信收发双方的具体通信时间、地理位置等输入参数,实现短波最高可用频率、最低可用频率以及可通工作频段预测,为系统自动线路的建立提供备用频率资源,形成对短波频率基础数据库的有效底层数据支撑和补充。
4)短波数据重构模块
基于短波频率基础数据库的基础数据,依据短波通信频率在空间位置上相关性,利用空间重构算法,重构出通信双方未知地理区域的通信频率点,对基础数据库的数据进行有效扩充,进而为自优化电台选频提供重要的备用手段之一。
5)自动线路建立模块
自动线路建立是实现短波通信自优化的重要步骤之一。自动线路建立功能是指通信双方根据短波频率基础数据库推荐的优选频率,自动实现通信链路的建立。当通信链路受外界环境变化或有意干扰而导致质量下降或链路中断时,根据通信协议,自动向频率基础数据库申请新的优选频率,重新构建通信链路。

2.2 自优化短波电台频率优化流程

参考第三代自适应通信流程[5,6,7],频率自优化的基本流程如图2所示。依据通信双方电台识别码、通信时间及位置信息条件,短波频率基础数据库可筛选出历史优质频率,替换LQA频率矩阵中的低分频率数值,利用ALE信息或北斗模块短报文更新收发双方LQA频率矩阵,进而实现频率数据的自优化;当数据库根据被叫台识别码、地理位置、开始时间等条件无法有效筛选出历史优质频率时,系统调用数据库其他相关频率数据,运用频率重构技术给出新的频率参考推荐值,替换LQA频率矩阵中的低分频率数值,利用ALE信息或北斗模块短报文更新收发双方LQA频率矩阵,实现频率数据的局部自优化。
图2 频率自优化流程图
收发双方短波频率基础数据库信息更新可采用两种更新模式,适用于不同应用背景。离线更新模式即收发双方不进行实时的数据更新,通信任务执行前更新数据库信息,保持收发双方数据的一致性,通信任务执行完成后进行数据的离线再更新;在线更新模式借助北斗模块发送,将记录的新的频率数据信息用指定的短报文形式进行收发双方短波频率基础数据库的准实时的更新,为避免出现系统对北斗模块的依赖,切实发挥短波应急、保底通信的作用,在线更新的准实时模式在信道空闲时选择使用。

3 自优化短波电台关键技术

自优化短波电台的设计涉及短波通信数据要素构成、短波频率数据重构、短波通信频率中长期预报等关键技术。

3.1 短波通信数据要素构成

短波通信数据要素内容可划分为四类:短波通信装备的属性要素;通信双方位置信息要素;短波通信过程关键参数要素;影响通信环境要素。
1)短波通信装备的属性要素
短波通信装备的属性要素是指在短波通信过程中具体采用的短波通信装备所具有的固有属性,仅与装备自身设置有关而与外界条件及通信过程无关。具体的装备属性要素范围广,例如某型短波通信发射天线,其相关数据就包括天线长度、天线方向性(全向天线、定向天线)、工作频率等内容。
2)通信双方位置信息要素
通信双方位置信息要素是指通信双方在通信时刻所处位置的相关信息,主要是位置坐标及通信区域编号信息。短波通信频率的选择与电离层结构密切相关,而电离层的分布又具有一定的区域特点,地理位置信息则是反映数据区域特点的重要标识。通常地理位置信息要素由通信装备的北斗定位系统自动记录。
3)短波通信过程关键数据要素
短波通信过程关键数据要素是指在利用短波通信装备进行通信时产生的一些重要的通信参数,此类数据要素在通信链路质量分析、频谱管理方面起着重要支持作用。
4)通信环境要素
影响短波通信的通信环境要素主要是指对短波通信过程产生影响的一些外部因素,这些外部因素主要与通信自然条件、影响电磁波传播的空间条件及电磁环境有关。短波通信相关数据的具体属性内容,如图3所示。
图3 短波通信数据要素构成
根据数据要素确定数据库的表结构,主要是明确各要素的属性、类型、所占空间长度、主键及其他特殊存储要求。通过对各数据要素分析得到数据库的表结构如表1所示。
表1 短波通信要素数据库表结构
属性 类型 长度 属性 类型 长度
通信时间 nchar 16 通信频率对应分值 int 4
固定站点地理位置 ntext 16 发射功率 float
固定站点编号 int 4 通信速率 float
移动站点地理位置 ntext 16 通信时延 nchar
发射天线类型 ntext 16 误码率 float
接收天线类型 ntext 16 太阳黑子数 int 4
发信机型号 ntext 16 平台移动速度 float
收信机型号 ntext 16 通信距离 float
通信业务种类 nchar 16 接收点场强 float
通信频率 float

3.2 短波频率数据的重构

短波频率数据的重构是指利用频率数据的空间分布相关度,当某个位置的变量数据未知时,利用数据空间相关特性,基于已知数据重构未知点对应的关键变量。自优化短波电台的短波频率数据重构技术拟采用线性泛克里格方法[8]。重构的具体步骤如下:1)利用短波频率基础数据库提供的要素完整的样本数据,数据包含:通信收发两端的地理位置信息、通信时间信息、频率数据信息。2)运用式(1)计算步骤1)获得的样本数据之间点对点的电离层距离,个数为N个。
h(A,B)= ( x i - x j ) 2 + [ SF · ( y i - y j ) ] 2
其中,(xi,yi)为收信点A的经、纬度坐标,(xj,yj)为收信点B的经、纬度坐标,SF为尺度因子,根据重构区域的不同纬度范围选取尺度因子值,纬度在[0°~20°)范围内时,SF=2.5,纬度在[20°~40°)范围内时,SF=2,纬度在[40°~90°)范围内时,SF=1.5。3)确定步骤2)中N个电离层距离的最大值dmax,将分离距离区间h确定为0~2、2~4、4~6、…、2×([dmax/2]-1) ~2×[dmax/2];按照分离距离区间将N个样本点的电离层距离分类。4)计算各分离距离区间h内样本点的电离层距离的平均距离h',运用公式(2)计算样本数据的实验变异函数值。
γ*(h')= 1 2 N ( h ) i = 1 N ( h )[Z(xi,yi)-Z(xi+1,yi+1)]2
其中,γ*(h')为实验变异函数,N(h)是分隔距离为h时样本点的个数,Z(xi,yi)和Z(xi+1,yi+1)是样本点在空间位置(xi,yi),(xi+1,yi+1)的短波通信频率值;由平均距离h'和实验变异函数值γ*(h')构成实验变异函数点对(h',γ*(h'))。5)依据实验变异函数点对(h',γ*(h')),对指数模型变异函数进行最小二乘法拟合。
γ(h')= 0 , h' = 0 C 0 + C 1 - e - h' a , h' > 0
拟合过程中,首先将曲线模型转换成线性模型,再利用最小二乘法原理对模型参数进行估计,拟合出变异函数及曲线;删除严重偏离拟合曲线的特异值点,利用新的实验变异函数点对进行再次拟合,得到理论指数变异函数。6)选取参与短波频率数据重构的样本点n,计算样本数据点之间及各样本点与待重构点之间的电离层距离,根据电离层距离计算样本数据点间及待重构点与各样本点间的变异函数值;7)由步骤6)中获得的变异函数值构成空间局部估计矩阵表达式
γ ( w 1 , w 1 ) γ ( w 1 , w 2 ) γ ( w 1 , w n ) 1 γ ( w 2 , w 1 ) γ ( w 2 , w 2 ) γ ( w 2 , w n ) 1 1 γ ( w n , w 1 ) γ ( w n , w 2 ) γ ( w n , w n ) 1 1 1 1 0 λ 1 λ 2 λ n μ= γ ( w 1 , w 0 ) γ ( w 2 , w 0 ) γ ( w n , w 0 ) 1
其中,γ(wi,wj)为样本数据点wi,wj(i,j=1,2,…,n)之间的变异函数值,γ(wi,w0)为样本点wi(i=1,2,…,n)与待重构点w0之间的变异函数值,λi(i=1,2,…,n)为重构权重系数,μ为拉格朗日乘子。
8)求解各样本点参与数据重构的权重系数λiμ
9)利用公式(5)求解待重构点在空间局部的频率值重构值
Z*(x0,y0)= i = 1 nλiZ(xi,yi)
求出待重构点w0在(x0,y0)处的短波通信频率数据Z*(x0,y0);其中,Z(xi,yi)为样本点wi在空间位置(xi,yi)的短波通信频率值。==文献[8]利用某海域在2009年至2012年间采集的短波频率数据对重构效果进行了验证。本文以2010年8月位于某区域的9个海上短波通信频率数据(A-I)为例。首先,要获得符合短波通信频率数据特征的理论变异函数及根据电离层距离确定各点对之间的距离,通过理论变异函数式计算得到对应点对的理论变异函数值。通过对实际数据最小二乘拟合获得了符合海上短波通信频率数据的理论变异函数。通过短波通信频率数据记录的坐标信息利用计算得到点对间的距离,如下表2上三角所示;将点对距离代入理论变异函数中得到理论变异函数值,如表2下三角所示。
表2 变异函数值
A B C D E F G H I
A 0 13.5 16.8 14.2 15.5 19.1 25.0 5.1 8.7
B 81.5 0 3.3 5.1 10.2 14.3 21.0 17.3 5.0
C 96.7 27.0 0 6.1 11.1 14.7 21.1 20.5 8.2
D 85.1 37.3 42.6 0 5.1 9.2 15.9 18.9 6.2
E 91.0 64.6 69.2 37.3 0 4.3 11.1 20.5 9.5
F 106.8 85.3 87.3 59.4 33.0 0 6.8 24.2 13.8
G 127.4 114.1 114.5 92.8 69.6 46.5 0 30.0 20.5
H 37.1 99.1 112.4 105.9 112.4 125.0 139.0 0 13.0
I 56.7 36.8 54.4 43.1 60.9 82.9 112.1 78.8 0
其次,通过计算得到式(4)所对应的矩阵,利用式(5)计算得到待估区域的短波通信频率数据。利用交叉重构思路,将9个区域中每个区域的频率数据都轮流设为未知,然后由其他多个样点区域的实际频率数据进行重构估值。将区域A短波通信频率设为未知,区域B~I为已知短波通信频率的实测样点,利用点B~I数据对A点数据进行重构。由理论变异函数公式(3)计算分别得到点对距离和理论变异函数值如表2所示。从而得到方程组矩阵
W= 0 26.9864 37.2587 64.5701 85.3001 114.0591 99.1330 36.7913 1 26.9864 0 42.5953 69.2437 87.2565 114.4694 112.3647 54.4395 1 37.2587 42.5953 0 37.2810 59.3899 92.8082 105.9071 43.0976 1 64.5701 69.2437 37.2810 0 32.9796 69.6119 112.3616 60.9419 1 85.3001 87.2565 59.3899 32.9796 0 46.5061 125.0111 82.8987 1 114.0591 114.4694 92.8082 69.6119 46.5061 0 138.9189 112.1617 1 99.1330 112.3647 105.9071 112.3616 125.0111 138.9189 0 78.8284 1 36.7913 54.4395 54.4395 60.9419 82.8987 112.1617 78.8284 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
B= 81.4541 96.7605 85.0997 91.0267 106.8296 127.4056 37.0590 56.6612 1 T
由样点区域短波通信频率数据组成的矩阵为
Z= 8.6086 7.8082 12.3890 11.4347 10.4347 12.5304 7.7306 9.5320 0 T
将以上矩阵代入式(5)中计算得到区域A短波通信频率数据重构值
Z*(x0,y0)=8.6374
根据以上计算过程分别利用除待估区域外的8个区域频率值对各区域进行重构,其实测数据及重构结果如表3所示。
表3 已知8个样点区域重构结果单位:MHz
A B C D E
实测值 7.6141 8.6086 7.8082 12.3890 11.4347
重构值 8.6374 9.1162 9.7130 12.7642 11.0960
F G H I
实测值 10.4347 12.5304 7.7306 9.5320
重构值 10.9963 13.0190 7.8716 9.2944
从结果分析可知,在已知8个样点条件下,各待估区域频率值的估计误差大部分分布在1 MHz左右,有的甚至仅为0.1410 MHz,误差百分值最小仅为1.14%,具有较高估值精度,能够满足短波通信频率重构过程对数据准确度的要求。

4 结束语

本文对自优化短波电台的功能和关键技术进行了初步研究,自优化短波电台的关键在于实现频率的自优化,频率自优化技术即通过为每个信道,建立带有地理位置、通信距离、通信时间和信道参数的短波频率基础数据库,本质上就是通过不断收集整理短波通信位置、时间与质量的关系,从而归纳总结电离层对短波通信影响的规律。在达成通信协议的条件下,通信双方根据设定条件进行选频,可在短波频率基础数据库所记录的历史数据中优选出适用于当前通信环境的可通频率,进而再实现通信链路的自动建立。自优化短波电台能够充分利用北斗模块为短波频率基础数据库提供与通信质量密切相关的通信时间、地理位置等影响参数,综合运用短波频率数据重构、频率长期预报等多种技术手段实现短波通信频率的优选,能够提高短波电台通信效果。另外,装载于机动平台的自优化短波电台还可以为短波通信频率数据的自动采集提供有效的工具和手段,具有良好的应用前景。
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