無線電發(fā)射設備頻譜異常檢測與干擾定位研究

孔瑞

摘要：文章首先介紹了研究的背景和動機，強調了頻譜異常檢測與干擾定位的重要性。然后對頻譜異常檢測進行了定義、分類和分析其常見原因，同時闡述了干擾定位的概念和技術。在此基礎上，提出了頻譜異常檢測方法，包括統(tǒng)計分析和機器學習方法，明確了設計頻譜異常檢測系統(tǒng)的關鍵要點。最后探討了干擾定位技術，包括基于信號特性和網(wǎng)絡拓撲的方法，以及相關硬件設備和數(shù)據(jù)處理問題。

關鍵詞：無線電頻譜；異常檢測；干擾定位

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.04.010

中圖分類號：TN 98? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? ? 文章編碼：1672-7274（2024）04-00-03

Research on Spectrum Anomaly Detection and Interference Localization of Radio Transmission Equipment

KONG Rui

（Jinan Radio Monitoring Station， Jinan 250000， China）

Abstract： This article first introduces the background and motivation of the research， emphasizing the importance of spectrum anomaly detection and interference localization. Then， the definition， classification， and analysis of common causes of spectrum anomaly detection were defined， and the concept and technology of interference localization were elaborated. On this basis， a spectrum anomaly detection method was proposed， including statistical analysis and machine learning methods， clarifying the key points of designing a spectrum anomaly detection system. Finally， interference localization techniques were discussed， including methods based on signal characteristics and network topology， as well as related hardware equipment and data processing issues.

Keywords： radio spectrum; abnormal detection; interference localization

1? ?研究背景

隨著無線通信技術的迅猛發(fā)展，對無線電頻譜的利用變得更加頻繁，然而頻譜資源卻是有限的。這導致了頻譜擁塞和干擾問題日益嚴重，給無線通信系統(tǒng)的性能帶來了巨大挑戰(zhàn)。為了改變這種情況，需要加強頻譜異常檢測與干擾定位。頻譜異常檢測作為一種重要的檢測手段，旨在識別無線電頻譜中的異常行為，如非法信號、無線電干擾和惡意干擾等。這些異常行為可能嚴重影響正常通信，因此及時檢測和定位它們是維護通信網(wǎng)絡可用性和安全性的關鍵。

2? ?無線電頻譜異常檢測

2.1 頻譜異常的定義與分類

頻譜異常是指在無線電頻譜中出現(xiàn)的與正常通信信號不符、可能干擾正常通信的信號或行為。常見的頻譜異常包括非法信號、無線電干擾和惡意干擾。非法信號是未經(jīng)授權或未持牌的通信設備發(fā)出的信號，可能危及通信網(wǎng)絡的安全性和可靠性。無線電干擾指來自其他設備或環(huán)境的電磁信號，可能對正常通信產(chǎn)生不良影響，這種干擾可能是故意的也可能是無意的[1]。而惡意干擾則是指有意對通信設備或網(wǎng)絡進行干擾的行為，包括惡意干擾、電磁攻擊和電子戰(zhàn)等。

2.2 常見頻譜異常的原因

頻譜異常的發(fā)生原因多種多樣，常見的包括技術問題、非法設備、環(huán)境因素和惡意活動。技術問題可能由硬件故障、天線問題、信號波形畸變等引起，導致信號發(fā)射異常或頻譜出現(xiàn)異常。非法設備也是頻譜異常的一個主要原因，未經(jīng)授權或不符合規(guī)定的非法電臺、無線電發(fā)射器或基站會造成頻譜污染和干擾。此外，環(huán)境因素如電磁干擾、氣象條件等也可能導致頻譜異常。最后，一些惡意活動，如有意制造干擾、破壞或攻擊通信設備，也會引發(fā)頻譜異常。

2.3 頻譜異常檢測的方法和技術

2.3.1 基于統(tǒng)計分析的方法

基于統(tǒng)計分析的方法是頻譜異常檢測中常見的方法之一。它利用頻譜數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征來識別異常行為。目前，常見的技術包括閾值檢測、統(tǒng)計模型和波形分析三種方法。閾值檢測方法通過將頻譜數(shù)據(jù)與預設的閾值進行比較，超過閾值的數(shù)據(jù)可判定為異常，這種方法簡單直觀，適用于檢測明顯的異常事件，但對于復雜的異常信號往往反應不夠靈敏；統(tǒng)計模型方法是指基于正常頻譜數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模型，將實際監(jiān)測數(shù)據(jù)與模型進行比較，檢測是否存在異常，常用的模型包括高斯模型和混合模型，當檢測數(shù)據(jù)與模型存在較大差異時，可判定為異常；波形分析方法通過分析頻譜波形的特征，如形狀、頻率成分和時域特征等，來檢測信號是否異常，這種方法對于非常規(guī)的異常信號有一定的適用性[2]。

2.3.2 基于機器學習的方法

隨著信息技術的進步，基于機器學習的頻譜異常檢測方法逐漸興起。這種方法利用機器學習算法自動學習和識別頻譜中的異常行為，具有高靈敏性和準確性。目前，常見的基于機器學習的技術包括支持向量機、隨機森林和深度學習。支持向量機是一種監(jiān)督學習算法，可用于分類和異常檢測。在頻譜異常檢測中，通過訓練樣本來構建模型，并用于識別異常信號。隨機森林是一種集成學習算法，可處理大量數(shù)據(jù)和高維特征。它可以通過構建多個決策樹來識別異常信號。另外，深度學習技術如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）在頻譜異常檢測中也得到廣泛應用。這些方法能夠自動提取頻譜數(shù)據(jù)的特征，從而提高檢測效率。

2.4 頻譜異常檢測系統(tǒng)的設計要點

2.4.1 數(shù)據(jù)采集與預處理

數(shù)據(jù)采集與預處理是頻譜異常檢測過程中的關鍵步驟，它們會直接影響到后續(xù)檢測的準確性和可靠性。因此，在進行數(shù)據(jù)采集與預處理時，需要確定數(shù)據(jù)的來源。目前，常見的數(shù)據(jù)源包括無線電頻譜監(jiān)測設備、傳感器網(wǎng)絡、衛(wèi)星數(shù)據(jù)和現(xiàn)有通信設備四種。同時在確定完數(shù)據(jù)源后，應對采樣率和頻譜分辨率進行相應的分析。在這過程中，如果選擇過低的采樣率或分辨率可能會導致信息丟失，從而影響檢測效果。此外，做好數(shù)據(jù)預處理也是至關重要的，技術人員應篩選數(shù)據(jù)，去除數(shù)據(jù)中一些無用數(shù)據(jù)，從而使數(shù)據(jù)更容易進行分析。

2.4.2 特征提取與選擇

在頻譜異常檢測過程中，特征提取與選擇也是至關重要的，它會對檢測算法的性能和效率產(chǎn)生影響。技術人員在進行特征提取與選擇時，需要考慮頻譜的頻率、功率、時域、頻域和統(tǒng)計等幾個方面特征，根據(jù)具體的應用場景和問題，選擇合適的特征進行提取，確保這些特征能夠有效地表征頻譜數(shù)據(jù)的特性。目前，常見的特征選擇方法有相關性分析、方差分析、互信息和遞歸特征消除四種。

2.4.3 模型訓練與驗證

作為頻譜異常檢測過程中的關鍵環(huán)節(jié)，模型訓練與驗證能夠保證模型更準確地識別異常信號。因此，在進行模型訓練與驗證時，需要選擇合適的算法。當下常見的算法包括支持向量機（SVM）、隨機森林、深度學習等，其中SVM是一種監(jiān)督學習算法，可以用于二分類問題，適用于線性和非線性分類任務；隨機森林則是一種集成學習算法，適用于分類和回歸問題，具有較好的魯棒性和泛化能力；深度學習技術如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）在執(zhí)行復雜頻譜異常檢測任務中具有出色的表現(xiàn)。技術人員需要根據(jù)每種算法特點，選擇合適的算法進行訓練。同時做好數(shù)據(jù)集劃分也是非常關鍵的，在進行數(shù)據(jù)集劃分時，技術人員應合理設定訓練集、驗證集、測試集。然后使用劃分好的訓練集來訓練選定的模型。在完成模型訓練后，還應進行模型驗證，技術人員應根據(jù)具體的任務和目標選擇合適的性能指標，如準確率、召回率、F1得分和ROC曲線和AUC等[3]。

2.4.4 異常檢測算法評估與性能指標

在頻譜異常檢測過程中，評估算法性能和選擇合適的性能指標也是至關重要的。技術人員需要根據(jù)不同的應用場景，選擇合適的性能指標，同時也需要考慮假陽性和假陰性的問題。所謂假陽性是指被錯誤地分類為異常的正常樣本，而假陰性是指被錯誤地分類為正常的異常樣本。在實踐過程中，通過調整算法的閾值，可以有效控制誤報和漏報的情況。最后應使用交叉驗證技術來評估算法的性能，確保模型在不同數(shù)據(jù)集上有泛化能力。

3? ?干擾定位技術

3.1 基于信號特性的干擾定位方法

3.1.1 信號TDOA（到達時間差）定位

TDOA定位是利用信號在多個接收器之間的到達時間差來確定干擾源位置的一種方法。當干擾信號被多個接收器接收時，由于信號傳播速度相同，到達時間差可以用來計算干擾源到各接收器的距離，從而確定干擾源的位置。在對干擾信號進行定位時，需要利用多個接收器來同時接收干擾信號，并記錄下信號的到達時間點，然后根據(jù)到達時間差，計算出干擾源到每個接收器的距離差。在這過程中可以利用三角測量或多邊定位算法，根據(jù)距離差進一步確定干擾源的位置。相較于其他定位方法，TDOA定位不依賴于信號的功率信息，因此對于弱信號也能夠準確識別，并且這種方法還適用于各種信號類型，包括廣播信號、無線電通信信號等。但這種方法也存在一定局限性，即需要至少三個或更多的接收器以進行定位，成本比較高。

3.1.2 信號AOA（到達角度）定位

AOA定位是利用信號到達接收器時的入射角度信息來確定干擾源位置的一種方法。當干擾信號被多個接收器接收時，通過測量信號入射的角度，可以計算干擾源的位置。在進行干擾源定位時，需要用多個接收器測量干擾信號的入射角度，并利用這些角度信息，借助三角法或其他定位算法來計算出干擾源的位置。跟TDOA（到達時間差）定位相比，AOA（到達角度）定位不受多徑傳播和非視距傳播的影響，定位精度相對較高，而且適用于定位移動干擾源，如無人機或移動通信設備。但這種方法對于非直射信號，需要使用復雜的天線陣列來輔助定位。

3.2 基于網(wǎng)絡拓撲的干擾定位方法

3.2.1 基于傳感器網(wǎng)絡的定位

基于傳感器網(wǎng)絡的干擾定位方法是通過在網(wǎng)絡中布置多個傳感器節(jié)點，然后利用傳感器節(jié)點之間的相互通信和距離，來確定干擾源的位置。在具體干擾定位過程中，其工作原理是在通信網(wǎng)絡范圍內部署多個傳感器節(jié)點，然后利用傳感器節(jié)點進行通信，測量信號的傳播時間、距離和信號強度等信息，最后利用多邊定位或三角測量等算法，計算出干擾源的位置。這種定位方法適用于復雜的室內和室外環(huán)境，包括城市、森林等區(qū)域，而且不受干擾信號屬性影響，適用于定位各種類型的干擾源。但這種方法需要使用大量的傳感器節(jié)點來覆蓋廣泛的區(qū)域，因此成本比較高，同時傳感器節(jié)點之間的通信和定位算法也會消耗能量，需要進行有效的能耗管理。

3.2.2 基于衛(wèi)星定位系統(tǒng)的定位

基于衛(wèi)星定位系統(tǒng)的干擾定位方法是利用全球定位系統(tǒng)（GPS）或其他衛(wèi)星定位系統(tǒng)提供的位置信息，來確定干擾源的位置。其工作原理是利用接收設備（如GPS接收器）來收集干擾信號的位置信息，然后通過三角測量或多邊定位等算法，確定干擾源的位置。跟其他定位方法相比，這種方法主要依靠現(xiàn)有的衛(wèi)星定位系統(tǒng)，因此無需額外部署傳感器節(jié)點，成本相對較低，同時定位精度也比較高，特別是在空曠的地區(qū)。但這種方法也存在一定局限性，即在室內或城市高樓區(qū)域，可能會受到多徑傳播和信號阻塞的影響，導致定位不準確。

3.3 干擾定位系統(tǒng)的設計與部署

3.3.1 硬件設備和傳感器選擇

在設計與部署干擾定位系統(tǒng)之前，需要根據(jù)應用場景和需求選擇合適的傳感器類型，例如在開放空曠的環(huán)境，需要選擇GPS接收器來對干擾信號進行定位。而在對多信號類型的干擾信號進行定位時，需要使用無線信號接收器。在這過程中，如果使用天線陣列進行干擾定位，還需要選擇合適數(shù)量和布置的天線。最后，在對移動干擾源進行定位時，需要使用加速度計、陀螺儀傳感器來定位干擾信號的運動和姿態(tài)信息。需要注意的是，在進行硬件部署時，應確保傳感器節(jié)點的部署位置能夠覆蓋目標區(qū)域，并且不會出現(xiàn)信號傳播受干擾的情況[4]。

3.3.2 數(shù)據(jù)傳輸和處理

數(shù)據(jù)傳輸和處理作為頻譜異常檢測過程中重要環(huán)節(jié)，主要是將傳感器接收到的數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)街醒胩幚韱卧缓笥芍醒胩幚韱卧M行數(shù)據(jù)信息分析與處理。在數(shù)據(jù)傳輸過程中，需要選擇合適的通信方式，確保傳感器能夠將數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒胩幚韱卧Ｄ壳埃Ｒ姷耐ㄐ欧绞接杏芯€通信和無線通信兩種，其中有線通信包括Ethernet、光纖等，適用于固定位置的傳感器節(jié)點。而無線通信則涵蓋Wi-Fi、藍牙、LoRa、NB-IoT等無線通信技術，適用于移動傳感器節(jié)點和難以布線的環(huán)境。對于這兩種通信方式，技術人員可以根據(jù)實際情況進行合理選擇。

4? ?結束語

無線電頻譜異常檢測與干擾定位的研究旨在有效識別和定位無線通信系統(tǒng)中的干擾源，以提高通信網(wǎng)絡的平穩(wěn)性和可靠性。研究發(fā)現(xiàn)，導致頻譜異常的原因多種多樣，包括自然干擾、人為干擾和惡意干擾等。在定位干擾源時，可以采用統(tǒng)計分析和機器學習等方法對數(shù)據(jù)進行采集和預處理。然后利用干擾定位技術確定干擾源的位置。為提高檢測和定位準確性，需要設計和部署良好的干擾定位系統(tǒng)，并對定位算法進行優(yōu)化。

參考文獻

[1] 李玲．無線電干擾信號網(wǎng)絡化監(jiān)測與定位技術應用分析[J]．數(shù)字通信世界，2022（8）：111-113.

[2] 劉志勇．信號識別在無線電頻譜監(jiān)測中的運用探討[J]．電子技術與軟件工程，2022（8）：124-127.

[3] 徐達，徐湘瑩，王世祺．頻譜感知技術在無線電中運用的探討[J]．中國信息化，2021（11）：56-57.

[4] 么亮．基于實時頻譜分析的鐵路無線干擾監(jiān)測技術研究[J]．鐵道通信信號，2021（3）：45-51.