技术领域
[0001] 本
发明属于无线通信抗干扰技术领域，特别是一种多用户抗干扰信道接入系统及动态频谱协同抗干扰方法。
背景技术
[0002] 随着无线通信的快速发展，用频设备数目呈爆炸式增长，频谱资源逐渐紧缺。一方面，为提高频谱利用效率，需要研究更为有效的信道多址接入方法；另一方面，在军事场景中，当恶意干扰对用户合法
信号进行干扰时，用户间的通信协调会因为
干扰信号的存在而中断，导致多用户用频协调更为困难。如何实现在对抗外部恶意干扰威胁的同时避开内部同频互扰，在军用无线通信中具有重要意义。在恶意干扰条件下，通常不存在可靠的集中
控制器，通信
节点间信息交互较困难，往往只能进行分布式决策，因此，在恶劣环境中，通信设备的分布式选频问题是一个亟待解决的重要问题。
[0003] 针对用频设备内部协同问题，一些研究者关注用户间的干扰(同频互扰)消除，并用博弈论对干扰消除问题进行建模，采用博弈学习
算法进行求解，仅仅考虑同频互扰的消除，而未考虑如何对抗恶意干扰。针对用频设备外部对抗问题，传统的跳频扩频(Frequency-Hopping Spread Spectrum，FHSS)方法中，通信双方按照固定的
频率表进行跳变，该方法属于一种“固定频谱”抗干扰方法；而在直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum，DSSS)方法中，通信双方利用高速率的扩频序列在发射端扩展信号的频谱，而在接收端用相同的扩频码序列进行解扩，把展开的扩频信号还原成原来的信号。然而，当可用信道状态发生变化时，传统方法难以通过预先共享的跳频码/扩频码以实现可靠通信。
[0004] 然而，上述研究中存在以下问题：1.通常针对用频设备“内部协同”或“外部对抗”单方面考虑，而没有将两者同时考虑，在实际系统中，尤其在军用环境中，二者往往同时存在，内部外部耦合关系明显；2.现有方法只考虑躲避或者对抗恶意干扰威胁，没有考虑“利用”干扰信号协助己方用户进行频谱协同；3.现有方法通常考虑针对特定干扰模式或样式，通常对干扰信号进行建模，而在实际场景中，获取干扰方信息往往是十分困难的。
[0005] 相关均衡(R.J.Aumann,“Correlated equilibrium as an expression of bayesian rationality”,Econometrica:Journal of the Econometric Society,pp.118,1987.)是博弈论中一个非常重要的概念，能够用来解决分布式信道决策问题。在实现相关均衡过程中，通常假设有一个协调所有用户动作的公共相关设备，该设备根据概率分布给每个用户推荐一个信道决策，当没有用户可以通过偏离推荐动作而增加它自己的效用时，该分布达到了相关均衡。相关设备类似于一个“管理者”，因此可以保证公平性。然而，要想在恶意干扰攻击下的分布式无线网络中实现相关均衡非常困难。首先，在分布式无线网络中，作为“管理者”
角色的相关设备是不可用的，而在恶劣干扰环境中，要想同时实现通和协调更为困难，因此需要另辟蹊径找到相关的设备；其次，需要重新设计抗干扰信道接入的MAC层协议以支持算法同时实现内部协同和外部对抗。
发明内容
[0006] 本发明的目的在于提供一种模型完备、物理意义清晰、抗干扰能
力强、能够避免同频互扰、提高分布式无线网络的信道传输效率的多用户抗干扰信道接入系统及动态频谱协同抗干扰方法。
[0007] 实现本发明目的的技术解决方案为：一种多用户抗干扰信道接入系统，包括一个分布式无线网络，系统内共有N个用户，M个信道，N>M，用户集合为 可用信道集为 网络中存在一个干扰机对用户通信信道进行干扰，并且在每个用户中存在簇头节点管理整个用户簇；每个用户有两个无线电发射接收机，一个用于传输信号，一个用于进行宽带频谱
感知。
[0008] 进一步地，用户采用分时隙的方式进行传输，即存在时隙集合 对于任意时隙 用户n选择信道cm进行通信，其中 定义用户n在t时隙的信道选择策略为an(t)，则有an(t)＝cm；考虑到系统存在多个用户，如果多个用户选择了同一个信道，则产生同频互扰，导致任何用户都无法进行通信；如果干扰信道对用户通信所在信道实施干扰，则用户也无法实现正常通信；定义δ(an(t))为用户n在所选信道的信道冲突情况，具体定义如下：
[0009]
[0010] 其中，δ(an(t))＝1表示用户能正常传输数据，δ(an(t))＝0表示数据传输冲突；a-n(t)为除用户n外网络其他用户在t时隙选择的信道，aj(t)为t时隙干扰机选择的信道。
[0011] 进一步地，当干扰机发射恶意干扰信号时，处于同一冲突域内的用户能够通过宽带频谱感知判断此时干扰信号所在的信道，此时干扰机选择的信道aj(t)也是能够被用户感知到的公共信息，并能够利用该公共信息进行己方用频协调；
[0012] 定义用户n的吞吐量为：
[0013]
[0014] 其中， 为用户n接入信道的信道带宽，Pn为用户n的传输功率，dn为用户n发射机到接收机的距离，α为路径衰落系数， 为信道m的噪声功率；
[0015] 系统总吞吐量为：
[0016]
[0017] 该网络的优化目标为：
[0018] aopt(t)＝argmaxTr(t) (4)
[0019] 上述优化目标为，找到当前时隙全网用户的最佳接入策略，使得系统吞吐量最大。
[0020] 进一步地，采用博弈论解决分布式决策优化，将多智能体选频决策建模为一个抗干扰信道选择博弈；设定博弈模型为 其中为用户集合， 为干扰机，An＝{0,1,...,M}为用户可用策略集合，Aj为干扰机的可用干扰信道集合，Aj＝An, 即用户通信信道集合和干扰机的干扰信道集合相等；un为用户n的效用函数，定义单个用户的效用函数为单个用户在单个时隙的吞吐量，省略时隙t，则un(an ,a-n,aj)＝Trn(an,a-n,aj)，其中an∈An为用户n的信道选择策略，
为除n以外的所有用户的信道选择策略，aj∈Aj为干扰机
的干扰信道策略。
[0021] 一种基于所述多用户抗干扰信道接入系统的动态频谱协同抗干扰方法，包括以下步骤：
[0022] 步骤1、设置仿真起始-终止时间，设置用户数目、信道数目，初始化用户对所有相关信号的信道接入策略表
[0023] 步骤2、循环：用户观测到当前被恶意干扰的信道时，确定相关信号状态[0024] 步骤3、所有用户按照信道接入策略表中的an(Ct)接入所选信道；若an(Ct)＝0，则用户n在当前时隙t选择不接入信道，转入步骤4；如果an(Ct)＞0，则用户n在当前时隙t选择接入对应信道，转入步骤5；
[0025] 步骤4、监控：在时隙t，如果an(Ct)＝0，则用户在该时隙不进行传输，同时，从当前信道中挑选一个信道 进行监控；若当前监控的信道在当前干扰状态下空闲，则用户在时隙末令接入策略an(Ct)＝m′，并在后续t+k时隙出现同一相关信号Ct+k＝Ct时，用户n接入信道m′；若信道m′在当前时隙存在传输或恶意干扰，则用户n保持当前接入策略an(Ct)＝0；
[0026] 步骤5、传输：在时隙t，如果an(Ct)＞0，则用户n在信道an(Ct)＞0上进行数据包传输，传输后，用户根据是否收到ACK确定当前传输是否成功，并确定回报值Rt；如果传输成功，则用户n维持an(Ct)对应的映射不变，当后续在t+k时隙出现同一相关信号Ct+k＝Ct时，维持同样的接入策略；如果传输失败，则用户n发生了冲突，依概率Pdefer将an(Ct)设为0，发生冲突的用户将在当前干扰状态为Ct的情况下延迟传输，以避免后续发生碰撞；
[0027] 步骤6、循环步骤2～5，直至达到最大
迭代次数，算法结束。
[0028] 进一步地，该方法按照特定的MAC层协议进行工作，因此进行如下假设：
[0029] 1)用户和干扰机可选信道相等；
[0030] 2)时间划分为相等的时隙，每个时隙t作为一个传输单元，包括信号观测、信道接入、数据包传输、ACK反馈、学习过程；
[0031] 3)用户间可在信道空闲时进行同步；
[0032] 4)每个用户均配备2个半双工天线，一个用于数据传输，另一个用于相关信号感知。
[0033] 进一步地，该方法按照特定的MAC层协议进行工作，具体如下：
[0034] 首先，各用户观测当前干扰所处信道，并将干扰所在信道情况映射为相关信号，对于每一个相关信号，用户维持一张在线更新的策略表，该表从相关信号空间映射到可选信道空间；
[0035] 然后，用户根据各自的接入策略表接入信道，接入信道后即开始数据包传输，在传输数据后，发射机判断是否收到接收机回复的ACK，根据ACK的有无判断传输是否成功；
[0036] 最后，用户根据反馈情况更新接入策略表，并在下一次该干扰信号，即同一相关信号出现时，根据更新后的信道接入策略表接入相应信道。
[0037] 进一步地，步骤1中所述的初始化用户对所有相关信号的信道接入策略表具体如下：
[0038] 对于每个可能出现的干扰信号，随机映射到一个接入信道中，若对应时隙t，干扰信号状态为Ct，则所有用户都能通过宽带频谱感知到当前的干扰信号状态Ct，并根据当前时隙的信道接入策略表中的信道接入策略an(Ct)进行信道接入；而当用户不传输时，转为接收状态并进行信道侦听；由于用户的天线能够接收到全频段的发射信号，因而能够避免收发间的握手；在每次传输后，如果发端没有收到来自收端的ACK反馈，则认为信道不可用，在更新接入策略时，用户n将an(Ct)置零；如果发端收到了来自收端的ACK反馈，则发端保持其接入策略表不变，此时，其他没有进行传输的用户随机选择信道m进行侦听，若侦听信道空闲，则将接入策略表置为m。
[0039] 进一步地，步骤2中所述的确定相关信号状态 具体如下：
[0040] 在时隙t，如果干扰机干扰了信道m和信道m+1，则用户观察到的相关信号为Ct＝{m,m+1}，在时隙t+1，干扰机将干扰信道改为信道m-1、m、m+2，则用户观察到的相关信号为Ct＝{m-1,m,m+2}；在建模过程中，不限定干扰模式，也不限定干扰每次可干扰的信道数量。
[0041] 本发明与
现有技术相比，其显著优点在于：(1)采用“内部协同，外部对抗”的抗干扰模型，在该模型下设计了相应的抗干扰算法以协调内部互扰并对抗外部恶意干扰；(2)模型完备，物理意义清晰，提出的动态频谱协同抗干扰方法，实现了对多用户抗干扰信道接入系统的有效求解，并可以实现多用户协同干扰信道决策；(3)能够很好地刻画大规模用频设备协同抗干扰场景。
附图说明
[0042] 图1是本发明中一种多用户抗干扰信道接入系统的结构示意图。
[0043] 图2是本发明中用户初始化接入策略示意图。
[0044] 图3是本发明中干扰信道与相关信号的映射示意图。
[0045] 图4是本发明中基于相关均衡学习的抗干扰信道接入MAC层协议的结构示意图。
[0046] 图5是本发明
实施例中扫频干扰下的时频图。
[0047] 图6是本发明实施例中动态扫频干扰下的时频图。
[0048] 图7是本发明实施例中随机干扰下的时频图。
具体实施方式
[0049] 下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。
[0050] 本发明为一种多用户抗干扰信道接入系统及动态频谱协同抗干扰方法，旨在解决多用频设备分布式抗干扰信道接入问题。网络内处于同一冲突域内的用户可以通过宽带频谱感知判断此时干扰信号，并通过分布式信道决策选择通信信道，以避开恶意干扰，避免同频互扰。具体地，通信方观测干扰信号，并将干扰信号作为“协调信号”；根据协调信号与对应的信道接入策略表，指导己方用户选频并进行数据传输；传输后，根据是否接收到ACK反馈判断传输是否成功；最后，根据传输情况更新信道接入策略表。
[0051] 结合图1，一种多用户抗干扰信道接入系统，对该模型做如下刻画：考虑一个分布式无线网络，系统内共有N个用户，M个信道，N>M，用户集合为 可用信道集为网络中存在一个干扰机对用户通信信道进行干扰，并且在每个用户中存在簇头节点管理整个用户簇；每个用户有两个无线电发射接收机，一个用于传输信号，一个用于进行宽带频谱感知。
[0052] 进一步地，用户采用分时隙的方式进行传输，即存在时隙集合 对于任意时隙 用户n选择信道cm进行通信，其中 定义用户n在t时隙的信道选择策略为an(t)，则有an(t)＝cm；考虑到系统存在多个用户，如果多个用户选择了同一个信道，则产生同频互扰，导致任何用户都无法进行通信；如果干扰信道对用户通信所在信道实施干扰，则用户也无法实现正常通信；定义δ(an(t))为用户n在所选信道的信道冲突情况，具体定义如下：
[0053]
[0054] 其中，δ(an(t))＝1表示用户能正常传输数据，δ(an(t))＝0表示数据传输冲突；a-n(t)为除用户n外网络其他用户在t时隙选择的信道，aj(t)为t时隙干扰机选择的信道。
[0055] 进一步地，当干扰机发射恶意干扰信号时，处于同一冲突域内的用户可以通过宽带频谱感知判断此时干扰信号所在的信道，此时干扰机选择的信道aj(t)也是能够被用户感知到的公共信息，并可利用该公共信息进行己方用频协调；
[0056] 定义用户n的吞吐量为：
[0057]
[0058] 其中， 为用户n接入信道的信道带宽，Pn为用户n的传输功率，dn为用户n发射机到接收机的距离，α为路径衰落系数， 为信道m的噪声功率；
[0059] 系统总吞吐量为：
[0060]
[0061] 该网络的优化目标为：
[0062] aopt(t)＝argmaxTr(t) (4)
[0063] 上述优化目标为，找到当前时隙全网用户的最佳接入策略，使得系统吞吐量最大。
[0064] 进一步地，采用博弈论解决分布式决策优化，将多智能体选频决策建模为一个抗干扰信道选择博弈；设定博弈模型为 其中为用户集合， 为干扰机，设定系统中存在一个干扰机，An＝{0,1,...,M}是用户可用策略集合，Aj为干扰机的可用干扰信道集合，Aj＝An, 即用户通信信道集合和干扰机的干扰信道集合相等；un为用户n的效用函数，定义单个用户的效用函数为单个用户在单个时隙的吞吐量，省略时隙t，则un(an,a-n,aj)＝Trn(an,a-n,aj)，其中an∈An为用户n的信道选择策略， 为除n以外的所有用户的信道选择策略，aj∈Aj为干
扰机的干扰信道策略。
[0065] 结合图4，一种多用户抗干扰信道接入系统的动态频谱协同抗干扰方法，按照特定的MAC层协议进行工作，设定：
[0066] 1)用户和干扰机可选信道相等；
[0067] 2)时间划分为相等的时隙，每个时隙t作为一个传输单元，包括信号观测、信道接入、数据包传输、ACK反馈、学习过程；
[0068] 3)用户间可在信道空闲时进行同步；
[0069] 4)每个用户均配备2个半双工天线，一个用于数据传输，另一个用于相关信号感知。
[0070] 上述多用户抗干扰信道接入系统的动态频谱协同抗干扰方法，按照特定的MAC层协议进行工作，具体如下：
[0071] 首先，各用户观测当前干扰所处信道，并将干扰所在信道情况映射为相关信号，对于每一个相关信号，用户维持一张在线更新的策略表，该表从相关信号空间映射到可选信道空间；然后，用户根据各自的接入策略表接入信道，接入信道后即开始数据包传输，在传输数据后，发射机判断是否收到接收机回复的ACK，根据ACK的有无判断传输是否成功；最后，用户根据反馈情况更新接入策略表，并在下一次该干扰信号，即同一相关信号出现时，根据更新后的信道接入策略表接入相应信道。
[0072] 本发明多用户抗干扰信道接入系统的动态频谱协同抗干扰方法，包括以下步骤：
[0073] 步骤1、设置仿真起始-终止时间，设置用户数目、信道数目，初始化用户对所有相关信号的信道接入策略表
[0074] 进一步地，所述的初始化用户对所有相关信号的信道接入策略表具体如下：
[0075] 结合图2，对于每个可能出现的干扰信号，随机映射到一个接入信道中，若对应时隙t，干扰信号状态为Ct，则所有用户都能通过宽带频谱感知到当前的干扰信号状态Ct，并根据当前时隙的信道接入策略表中的信道接入策略an(Ct)进行信道接入；而当用户不传输时，转为接收状态并进行信道侦听；由于用户的天线可以接收到全频段的发射信号，因而可以避免收发间的握手；在每次传输后，如果发端没有收到来自收端的ACK反馈，则认为信道不可用，在更新接入策略时，用户n将an(Ct)置零；如果发端收到了来自收端的ACK反馈，则发端保持其接入策略表不变，此时，其他没有进行传输的用户随机选择信道m进行侦听，若侦听信道空闲，则将接入策略表置为m。
[0076] 步骤2、循环：用户观测到当前被恶意干扰的信道时，根据前面提到的规则确定相关信号状态
[0077] 进一步地，所述的确定相关信号状态 具体如下：
[0078] 在时隙t，如果干扰机干扰了信道2和信道3，则用户观察到的相关信号为Ct＝{2,3}，在时隙t+1，干扰机将干扰信道改为信道1、2、4，则用户观察到的相关信号为Ct＝{1,2,
4}。干扰信道与相关信号的映射示意图如图3所示。在建模过程中，不限定干扰模式，也不限定干扰每次可干扰的信道数量。
[0079] 步骤3、所有用户按照信道接入策略表中的an(Ct)接入所选信道；若an(Ct)＝0，则用户n在当前时隙t选择不接入信道，转入步骤4；如果an(Ct)＞0，则用户n在当前时隙t选择接入对应信道，转入步骤5；
[0080] 步骤4、监控：在时隙t，如果an(Ct)＝0，则用户在该时隙不进行传输，同时，从当前信道中挑选一个信道 进行监控；若当前监控的信道在当前干扰状态下空闲，则用户在时隙末令接入策略an(Ct)＝m′，并在后续t+k时隙出现同一相关信号Ct+k＝Ct时，用户n接入信道m′；若信道m′在当前时隙存在传输或恶意干扰，则用户n保持当前接入策略an(Ct)＝0；
[0081] 步骤5、传输：在时隙t，如果an(Ct)＞0，则用户n在信道an(Ct)＞0上进行数据包传输，传输后，用户根据是否收到ACK确定当前传输是否成功，并确定回报值Rt，无论是被干扰或是用户间信道冲突均会导致无法传输成功；如果传输成功，则用户n维持an(Ct)对应的映射不变，当后续在t+k时隙出现同一相关信号Ct+k＝Ct时，维持同样的接入策略；如果传输失败，则用户n发生了冲突，依概率Pdefer将an(Ct)设为0，发生冲突的用户将在当前干扰状态为Ct的情况下延迟传输，以避免后续可能发生碰撞。
[0082] 步骤6、循环步骤2～5，直至达到最大迭代次数，算法结束。
[0083] 实施例1
[0084] 本发明的实施例1具体描述如下：系统仿真采用Matlab语言，参数设定不影响一般性。该实施例验证所提模型与方法的有效性，参数设置为，每个时隙长度设置为l＝100ms，为满足宽带频谱感知的要求，感知时长ls，接收反馈时长lACK和学习时长lle均为5ms；可用信道设为5，用户数从5到30变化；实施例1针对扫频干扰，干扰从信道1至信道5顺序扫频，每个时隙干扰只干扰1个信道，该动态扫频干扰的周期为5个时隙。
[0085] 图5为在扫频干扰下的用户-干扰时频图，从图5可以看出，随着网络迭代的更新，用户的吞吐量逐渐收敛稳定，意味着对于扫频干扰的所有情况，用户都能挖掘空洞并避免同频互扰，并且表明，干扰的动态变化不影响网络的收敛情况。事实上，只要用户对每一种相关信号，都找到对应的稳定策略，则该算法可以实现有效的抗干扰信道接入。
[0086] 实施例2
[0087] 本发明的实施例2具体描述如下：系统仿真采用Matlab语言，参数设定不影响一般性。该实施例验证所提模型与方法的有效性，参数设置为，每个时隙长度设置为l＝100ms，为满足宽带频谱感知的要求，感知时长ls，接收反馈时长lACK和学习时长lle均为5ms；可用信道设为5，用户数从5到30变化；实施例2针对动态扫频干扰，干扰从信道1至信道5顺序扫频，之后由信道5至信道1反序扫频，再进行一个持续时间为5个时隙的正-反双扫频；每个时隙干扰只干扰1个信道，该动态扫频干扰的周期为15个时隙。
[0088] 图6为在动态扫频干扰下的用户-干扰时频图情况，从图6可以看出，在动态扫频干扰下，干扰规律发生了一定变化，但当算法收敛后，用户仍能找到频谱空穴进行通信，并通过观测公共的干扰信号开展学习以避开内部互扰。
[0089] 实施例3
[0090] 本发明的实施例3具体描述如下：系统仿真采用Matlab语言，参数设定不影响一般性。该实施例验证所提模型与方法的有效性，参数设置为，每个时隙长度设置为l＝100ms，为满足宽带频谱感知的要求，感知时长ls，接收反馈时长lACK和学习时长lle均为5ms；可用信道设为5，用户数从5到30变化；实施例3针对随机干扰，干扰每次随机挑选信道进行干扰，包括不干扰与全频段干扰，干扰的策略总数为32，例如，在时隙1，干扰选择信道2和4进行干扰，在时隙2，选择信道1进行干扰，在时隙3，选择信道1和3进行干扰。
[0091] 图7为在随机干扰下的网络吞吐量收敛情况，仿真图中给出了在140-160时隙中用户和干扰的信道选择情况。如前文所述，干扰每次干扰的信道随机变化，且总的可能干扰种类为 仿真中设置 为用户可选信道集合，这里干扰的策略包括不采取干扰和全频段干扰。由图可以看到，干扰策略不固定，且每次干扰的信道数动态变化，没有规律，而在所提算法的指导下，用户可以找到信道空穴进行通信，并协调内部选频，不产生相互冲突。
[0092] 综上所述，本发明提出的多用户抗干扰信道接入系统，充分考虑了抗干扰问题中干扰动态变化、干扰决策估计困难、学习决策动态变化，无需对干扰建模，能够适应多种干扰，比传统模型更有实际意义；提出的多用户抗干扰信道接入系统的动态频谱协同抗干扰方法，能够实现对提出模型的有效求解，求出用户的抗干扰信道选择策略，可以有效避开恶意干扰，避免同频互扰。
