卫星可以提供广域覆盖的高质量通信服务，广泛用于国防、商业、紧急救援和全球导航等领域。然而，随着通信环境日益复杂，卫星通信系统面临各种干扰信号的威胁，导致通信中断或质量下降，甚至产生安全风险。那么，有什么妙招能够帮助卫星通信努力克服干扰呢？
卫星通信面临的信号干扰挑战越来越大
当前，卫星通信抗干扰研究重点是基于干扰感知与认知技术。首先，对威胁卫星通信的干扰信号进行分类识别，争取全面掌握干扰信号的类型信息，堪称开展干扰识别工作的前提。
传统的干扰识别方法主要依赖于提取信号特征，开展机器学习。随着人工智能深度学习技术快速进步，特别是卷积神经网络广泛应用，足以自动学习更复杂的信号特征，进而提高干扰识别的准确性和效率。未来，随着卫星通信系统不断发展和干扰威胁不断演化，高效可靠的干扰识别技术将继续成为相关领域的重要研究课题。预计随着深度学习等新兴技术被广泛应用，卫星通信系统的鲁棒性和安全性有望进一步提高，从而在日益复杂的通信环境中持续可靠地运行。
随着卫星通信技术发展及通信侦察分析能力提高，通信干扰的重点发展方向不再是传统的压制式干扰，逐渐转变为更加高效、智能的干扰技术。因此，如何有效对抗敌方施加的智能干扰，已成为卫星通信领域面临的重大挑战，科研人员必须深入研究并不断改善应对方法。
综合分析相关领域研究现状，卫星干扰识别技术在以下3个方面具有较大的发展潜力。
其一，多模态干扰识别。目前，大多数卫星干扰识别技术研究基于单一干扰信号识别，对复合干扰识别技术的研究不够充分。事实上，复合干扰信号具有更复杂的特征，卫星想要对抗干扰，需要综合提取多种模态信息，如时域、频域、时频域、空域等，再进行数据融合、信号识别、实时监测等工作。此外，在卫星通信系统中，充分利用多种数据源或传感器数据，实现多数据融合，同样是提高识别系统的鲁棒性和性能的重要途径。
其二，大数据和云边协同。随着通信数据飞速积累，卫星的数据处理能力受限，也影响了抗干扰性能。在卫星干扰信号识别过程中，大数据技术能够有效地处理更大规模的信号数据集，从中提取有用的特征和趋势。
云计算提供了高性能的计算资源和实时处理能力，而卫星服务器作为边缘服务器具有轻量级数据处理能力，二者结合构建云边协作的数据处理框架，可以显著减少从卫星服务器到云服务器的带宽压力和响应时间。相比单独利用云服务器进行数据处理，这种协作节省了大量网络资源，帮助系统对干扰信号进行实时监测、快速分析数据，并迅速做出反应。
其三，频谱感知和认知无线技术。频谱感知技术通过监测和分析频谱使用情况，确定可用的频谱范围和时段，有助于避免有用信号与干扰信号冲突，进而提高卫星通信的可靠性和效率。认知无线技术允许设备智能地感知和适应周围的无线频谱环境，实时监测频谱使用情况，并自动选择最适合的频谱进行卫星通信，降低受干扰概率。
来源/《中国航天报·飞天科普周刊》
文/刘德生