无线通信系统中的动态多域抗干扰决策方法研究

• 作 者: 汪淼
• 机 构: 南京航空航天大学
• 出 处: 南京航空航天大学
• 发表日期: 2014年期
• 关键词: 抗干扰决策 粗糙集理论 遗传算法 基于案例推理 基于规则推理

针对无线通信系统面临的人为干扰日益严重、电磁环境日益复杂、确保无线通信的可靠性日益困难的问题,研究更为有效的抗干扰方法已成为该领域的一项重要课题。动态多域抗干扰方法以干扰认知为基础,通过对通信系统的多域行为(功率域、频率域、调制域、信道编码域等)进行自主决策,力图明显增强系统对干扰环境的适应能力,降低系统抗干扰的频谱代价和功率代价,达到可靠、有效传输信息的目的。本文主要针对动态多域抗干扰中的决策算法进行研究。首先,本文介绍了动态多域抗干扰系统单向链路模型,给出了抗干扰决策引擎的工作环境,并提出了一种基于粗糙集理论的动态多域通信抗干扰决策规则提取方法,该方法首先通过信道聚合对决策空间进行压缩,再运用粗糙集理论对决策空间进行约简,主要分为条件属性约简和条件属性值约简,去掉冗余数据,从而导出决策规则。仿真验证了该算法的有效性。然后,将决策规则与传统遗传算法结合,提出一种基于决策规则和遗传算法的决策方法,利用决策规则筛选遗传算法随机生成的初始种群,并根据实际应用提出了一种与权重无关的决策目标函数。仿真表明,改进后的遗传算法在保证算法准确性的前提下显著提高了收敛速度。最后,将基于规则与基于案例的推理决策相结合,提出一种基于案例推理和规则的决策方法,并提出一种不依赖于经验的案例特征权重计算方法。针对案例重用这一技术难点,提出一种基于特征重要度的多次匹配算法,实现多案例的经验集成。基于规则的推理实现了对案例推理系统的完善。仿真验证了该算法的有效性。