一种基于跳频图案的多目标无人机上行链路跟踪干扰方法

1.本发明涉及无人机反制技术，特别涉及多目标无人机上行链路跟踪干扰技术。


背景技术：

2.近年来，随着无人机在各领域的应用发展，无人机带来的安全隐患逐渐显露，对此无人机反制技术也逐渐成为一个研究热点。其中，针对无人机上行通信链路实施的压制干扰是实现无人机反制的有效途径，其具有处置速度快、对周围环境破坏小等优点。
3.无人机上行链路常采取跳频制式，具有良好抗干扰性能。目前针对无人机跳频通信实施压制干扰的主要方法包括全频段噪声干扰、梳状干扰、跟踪干扰等。其中，跟踪干扰是在跳频同步的基础上只针对其每跳信号所在频率时间范围区域进行精确干扰，故相较于其他的干扰方式具有干扰效率高，干扰效果好、对其他通信链路影响小等优点。但跟踪干扰需要干扰机在非合作情况下实现与跳频信号的跳同步过程，同步效果的好坏直接影响到最终的干扰效果。实现跳同步的前提是获取无人机跳频通信参数，但在实际无人机反制场景中，无人机跳频参数需前置侦测设备盲估计得到，参数估计存在的误差会降低同步精度及稳定性进而降低干扰性能。另一方面，现有的无人机链路跟踪干扰方法多数只适用于单无人机情景，在多无人机情境下，不同跳频链路以异步或同步组网方式共存且不同链路跳频规律不同导致跳频信号在时频域分布复杂，故相比单无人机情景，对多无人机链路进行跟踪干扰难度大。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是，在预侦测跳周期、跳时刻等先验信息存在误差情况下，提供一种实现针对无人机上行链路的精确稳定同步以及有效跟踪干扰的方法。
5.本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是，一种基于跳频图案的多目标无人机上行链路跟踪干扰方法，包括步骤：
6.包括步骤：
7.s1.子频道建立
8.利用跳频图案集中每类跳频图案中的每个信号特征参数分别创建子频道，所述信号特征参数包括信号的左、右截止频率、驻留时长和的跳频图案的周期；设置子频道的左、右截止频率为对应信号特征参数的左、右截止频率，初始化子频道的频道信号表完成；
9.s2.多无人机跳频信号同步步骤，对每个子频道内的周期信号同步的具体实现步骤为：
10.2-1创建同步线程
11.(1)设置同步线程的线程表，所述线程表包括线程追踪目标的信号特征参数、下次信号起始时刻的线程预测值、捕获次数和丢失追踪次数；输入实时信号参数向量，所述实时信号参数向量包括实时信号的左、右截止频率以及实时信号的起、止时刻；再设置频率阈值、时间阈值和次数阈值；
12.(2)判断同步线程与作为目标的实时信号是否匹配，如是，进入步骤2-2，否则更新同步线程；
13.2-2同步线程的捕获阶段
14.更新同步线程信息表，保持线程追踪目标的信号特征参数不变，设置下次信号起始时刻的线程预测值为信号起时刻与跳频图案的周期之和，丢失追踪次数均设置为0，对捕获次数进行加1操作；判断下次信号起始时刻的线程预测值与当前时刻之差是否大于时间阈值，如是，认为捕获失败，销毁线程，返回步骤(1)，否则进一步判断捕获次数是否大于等于次数阈值，如是，则认为捕获完成，更新同步线程信息表，保持线程追踪目标的信号特征参数以及下次信号起始时刻的线程预测值不变，捕获次数与丢失追踪次数均设置为0，如否，返回步骤2-2；
15.2-3同步线程的跟踪阶段
16.(1)设置跟踪时间门限，设置第k次跟踪的同步时刻tk测量值ts为信号起时刻，更新第k次跳周期uk的测量值
17.(2)计算跳周期uk的先验预测值为：
[0018][0019]
其中，ek表示中间值，为第k次跳周期的均方误差的先验预测值，qu为跳周期的测量噪声服从的正态分布的方差；
[0020]
更新跳周期uk的后验估计值为：
[0021][0022]
其中，mk为使得第k次跳周期的均方误差最小的最优增益，q
t
为当前时刻的系统噪声服从的正态分布的方差，r
t
为当前时刻的测量噪声服从的正态分布的方差，为第k次跳周期的均方误差；
[0023]
计算同步时刻tk的先验预测值为：
[0024][0025]
其中，zk表示中间值，为第k次同步时刻的先验估计的方差，为第k-1次同步时刻与第k次跳周期的均方误差，k
k-1
为使k-1次同步时刻的均方误差最小的最优增益；
[0026]
更新第k次同步时刻tk的后验估计值为：
[0027][0028]
其中，kk为使得第k次同步时刻的均方误差最小的最优增益；
[0029]
(3)更新第k次跟踪的同步线程信息表中的下次信号起始时刻的线程预测值t
pre
为第k次同步时刻tk的后验估计值与跳周期uk的后验估计值之和；判断当前时刻与t
pre
之差是否小于等于跟踪时间门限，如是，则认为第k次跟踪成功，对跟踪次数k进行加1操作后，更新并更新丢失追踪次数为0，进入步骤3-1；否则，认为第k次跟踪失败，更新更新丢失追踪次数进行加1操作，并判断丢失追踪次数是否大于次数阈值，如是则返回步骤2-2，如否，返回步骤3-2；
[0030]
s3.多无人机跳频信号干扰步骤：
[0031]
3-1设置干扰延迟时间t
delay
，并根据第k次同步时刻tk的后验估计值设置干扰时间段为其中，t
ad
为裕留干扰时间，t
hl
为线程追踪目标的信号特征参数中的驻留时长，进入步骤3-3；
[0032]
3-2设置干扰延迟时间t
delay
，并根据第k次跟踪的同步线程信息表中的下次信号起始时刻的线程预测值t
pre
设置干扰时间段为[t
pre
+t
delay
，t
pre
+t
hl
+t
delay
+t
ad
]，进入步骤3-3；
[0033]
3-3按照设置的干扰时间段与干扰波形进行干扰。
[0034]
优选的，s1.初始化子频道的频道信号表之后还进行：
[0035]
将频率部分重叠的子频道合并，对应子频道合并，合并后的子频道的左、右截止频重置为两个重叠的子频道的左截止频率的最小值、两个重叠的子频道的右截止频率的最大值，合并的子频道的频道信号表为两个重叠的子频道的频道信号表的并集；遍历所有子频道，直到任意两子频道间截止频率不重合，则子频道划分完成，所有子频道的频道信号表组
成频道信号库。
[0036]
优选的，步骤2-1的步骤(2)具体为：
[0037]
判断线程追踪目标的信号特征参数中的左、右截止频率与实时信号的左、右截止频率之间的差值是否小于等于频率阈值，如是，线程截止频率与实时信号频率匹配，再进行目标信号判断，否则，滤除该实时信号；目标信号判断具体为，判断线程追踪目标的信号特征参数中的驻留时长与根据实时信号的起、止时刻确定的信号持续时间之间的差值是否小于等于时间阈值，如是，认为实时信号为目标信号，再进行线程匹配判断，否则滤除该实时信号；匹配判断具体为，判断线程表的下次信号起始时刻与实时信号的止时刻之间的差值是否小于等于时间阈值，如是，认为线程与目标匹配，进入步骤2-2，否则更新同步线程信息表，保持线程追踪目标的信号特征参数不变，设置下次信号起始时刻的线程预测值为信号起时刻与跳频图案的周期之和，捕获次数和丢失追踪次数均设置为0，返回步骤(2)。
[0038]
可选的，步骤(2)也可以合并线程与目标匹配的判断条件。
[0039]
跳频信号在各子频道呈现周期出现规律，且周期均为跳频序列周期t
fhp
，故对各子频道周期信号完成跟踪干扰即实现对单无人机跳频链路整体的跟踪干扰。基于此特点，本发明提出的跟踪干扰技术在针对多无人机情景下，通过划分不同子频道以及在同频道下划分的不同的跟踪及干扰线程，将对多无人机分别进行跟踪干扰的问题转化为在不同子频道下对各类周期信号进行跟踪干扰问题，从而使得本发明的方法能够适用于多无人机反制场景。并且进行子频道划分后，信号的同步分别在各自频道及线程中进行，降低了同步所需时间。
[0040]
本发明的有益效果是，适用于多目标无人机情景，结合跳周期、跳时刻联合kalman滤波模型，可在跳频信号时频域分布复杂的情况下，在未知准确的跳周期参数情况下，对跳频信号的跳时刻进行跟踪，对多无人机的通信链路进行精确干扰，干扰响应时间短，干扰效率高，从而更好完成多无人机反制任务。
附图说明
[0041]
图1系统实现框图；
[0042]
图2跳频跟踪效果图；
[0043]
图3基于fpga的跟踪干扰平台实时调试结果图；
[0044]
图4两架无人机情景下跟踪干扰测试效果图。
具体实施方式
[0045]
(1)构建基于跳周期与跳时刻的联合kalman滤波模型
[0046]
在实际无人机反制场景中，前置侦测设备对无人机跳频参数的侦测存在误差，直接使用这些参数进行跳频同步，会降低同步精度及稳定性。为此，实施例建立一种基于跳周期与同步时刻的联合kalman滤波模型，实现对信号同步时刻的稳定精确跟踪。
[0047]
在跳频通信中，当前一跳信号出现时刻tk由上跳信号出现时刻t
k-1
以及跳周期uk决定。跳频信号出现时刻跟踪的过程可以看作寻找tk的最优估计值的过程。建立跳信号出现时刻tk的kalman滤波方程：
[0048][0049]
其中，ωk为出现时刻的系统噪声，且ωk服从均值为零、方差为q
t
的正态分布，vk为出现时刻的测量噪声，且vk服从均值为零、方差为r
t
的正态分布。但是在实际场景中，对跳周期的观测存在测量误差，即跳周期的观测值可以表示为：
[0050][0051]
其中γk为跳周期的测量噪声，且γk服从均值为0、方差为ru的正态分布。若直接使用若干周期的采样值作为周期估计结果，由于采样次数限制，得到估计结果与理想结果相比存在偏差。并且，由于跳周期受到时钟抖动、控制台运动等因素的影响，跳周期本身具有微小的变化，即跳周期也存在过程噪声λk，即有：
[0052]
uk＝u
k-1
+λkꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0053]
故采取固定的周期估计值用作同步，经过时间积累后，对跳信号出现时刻的同步效果会逐渐变差。为此，可以考虑对跳周期和信号出现时刻同时进行kalman滤波，从而获取最优的跳周期估计值和同步时刻估计值结合上述分析，建立跳周期与同步时刻的联合状态方程为：
[0054][0055]
其中同步时刻与跳周期的测量值满足结合状态方程，可得跳周期与同步时刻测量噪声关系为：
[0056]
γk＝ωk+v
k-v
k-1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0057]
根据状态方程，跳周期和同步时刻的先验预测值为：
[0058][0059]
跳周期和同步时刻的后验估计值为：
[0060][0061]
为使同步时钟稳定，应选择最优增益mk、kk使得跳周期与同步时刻的均方误差最小，即分别最小，e表示求期望，在此条件下得到跳周期与同步时刻对应的增益mk、kk为跳周期与同步时刻的kalman增益，即：
[0062][0063]
最终通过状态方程递推关系得到跳周期u与同步时刻t的kalman滤波关系。周期uk预测方程为：
[0064][0065]
周期uk的更新方程为：
[0066][0067]
其次，同步时刻tk的预测方程为：
[0068][0069]
其中为同步时刻的先验估计的方差，即e表示求期望。
[0070]
同步时刻tk的更新为：
[0071][0072]
(2)根据构建的模型实现跟踪干扰
[0073]
如图1所示，包括(1)子频道建立过程，(2)基于子频道的多无人机跳频信号同步过程和(3)多无人机跳频信号干扰过程。
[0074]
整个系统的输入为预先侦测的i条无人机通信链路的跳频图案集φ＝{φi，i＝1～i}以及进入同步状态后实时侦测的跳频信号的时频参数。跳频图案集由前端侦察设备获取，其中第i类跳频图案φi＝{r
ij
，j＝1～j}包含该跳频的完整跳频序列周期内j个信号的特征参数r
ij
＝[f
lij
，f
rij
，t
holdij
，t
fhpij
]
t
，其中，上标t表示转置，f
lij
，f
rij
分别为第i类跳频图案第j个信号的左、右截止频率，t
holdij
表示第i类跳频图案第j个信号每一跳持续时间，即驻
留时长，t
fhpij
第i类跳频图案第j个信号的跳频图案的周期。时频参数也由前端侦察设备获取，且输入时频参数向量的表达式为v
in
＝[ts，te，f
l
，fr]
t
，其中ts、te为信号起止时刻，f
l
、fr为信号左右截止频率。预先侦测的信号跳频图案集用于完成子频道划分及频道信号库建立的过程。实时侦测的时频参数则用作跳频信号的实时同步过程。
[0075]
s1.子频道建立
[0076]
子频道建立过程是按信号所在频率划分子频道，并根据每个频段可能出现的信号建立子频道对应的信号库，用于后续跳频同步。
[0077]
1)根据每个跳频信号点分别创建子频道
[0078]
利用跳频图案集的每个信号特征参数r
ij
分别创建子频道c，并设置子频道c的截止频率f
lp
、f
rp
为对应子集的截止频率[f
lp
，f
rp
]
t
＝[f
lij
，f
rij
]
t
，初始化频道信号表r
p
＝{r
p1
＝r
ij
}，频道信号数n
p
＝1，r
p1
表示初始化第p个频道第1个信号的特征参数向量；
[0079]
2)将频率部分重叠的子频道合并，若两子频道cu与cv，两个子频道的左截止频率分别为f
lcu
、f
lcv
，右截止频率分别为f
rcu
、f
rcu
，频道信号表分别为ru、rv，频道信号数分别为nu、nv。满足f
lcv
≤f
lcu
≤f
rcv
或f
lcv
≤f
rcu
≤f
rcv
则对应子频道合并，频道的起止频率重置为[f
lp
′
，f
rp
′
]
t
＝[min{f
lu
，f
lv
}，max{f
ru
，f
rv
}]
t
，并更新频道信号表为r
′
p
＝ru∪rv，信号数n
p
′
＝nu+nv，遍历所有频道，直到任意两频道间截止频率不重合，则子频道划分完成，目标信号表建立完成。
[0080]
s2.基于子频道的多无人机跳频信号同步
[0081]
跟踪干扰过程包括对各跳信号同步时刻同步及干扰波形发送，其中针对多跳频的同步时刻精确同步是完成跟踪干扰的核心环节。
[0082]
同步过程在子频道的各线程下分别进行，每个线程用于同步子频道下的单个目标信号，同步分为捕获与跟踪阶段，线程创建时设置线程表l＝[r
l
，t
pre
，s，n
hunt
，n
ltrack
]
t
记录线程信息，r
l
表示线程追踪目标信号的特征参数向量，包含目标信号的左截止频率f
ll
，右截止频率f
rl
，驻留时长t
hl
，跳频图案周期t
fhpl
。若目标信号位于第p个频道中的第q个信号，则有r
l
＝r
pq
，r
p
即为线程跟踪的第p个频道中第q个信号的特征参数向量。t
pre
为下次信号起始时刻的线程预测值，s为当前同步状态，s＝0表示线程处于信号捕获状态，s＝1表示线程处于信号跟踪状态，n
hunt
为捕获次数，n
ltrack
为丢失追踪次数，对每个子频道c内的周期信号同步的具体实现步骤为：
[0083]
1)创建同步线程
[0084]
输入实时信号参数向量v
in
＝[ts，te，f
l
，fr]
t
，设置频率阈值f
th
与时间阈值t
th
，若线程截止频率与信号频率匹配，即|[f
lc
，f
rc
]
t-|[f
l
，fr]|
t
|≤|f
th
，f
th
|，则继续与频道信号表的信号进行匹配，否则信号不在频道内，滤除该实时信号。信号与频道匹配状态下，若信号表中参数向量r
pq
(k-1～n
p
)与输入信号向量满足|[f
l
，fr，t
e-ts]
t-[f
lpq
，f
rpq
，t
hpq
]
t
≤[f
th
，f
th
，t
th
]，则输入v
in
为目标信号，否则为干扰信号滤除。若线程l与新目标信号之间满足|[f
ll
，f
rl
，t
hl
，t
pre
]
t-[f
l
，fr，t
e-ts，ts]
t
|≤[f
th
，f
th
，t
th
，t
th
]
t
则线程与输入目标匹配，否则创建新的同步线程，并初始化线程信息表为l＝r
l
，ts+t
fhpl
，0，0，0]
t
。
[0085]
2)同步线程的捕获阶段
[0086]
捕获状态下执行信号的粗同步，确认信号是否满足周期规律。捕获状态下若线程与实时输入参数向量v
in
匹配，则更新线程信息l＝[r
l
，ts+t
fhpl
，0，n
hunt
+1，0]
t
，若线程中
t
pre-t＞t
th
，t为当前时刻，表明目标信号在线程的预测时间范围未出现，捕获失败，销毁线程；若n
hunt
≥3认定信号捕获完成，进入跟踪阶段，更新线程信息表l＝[r
l
，ts+t
fhpl
，1，0，0]
t
。
[0087]
3)同步线程的跟踪阶段
[0088]
跟踪阶段执行对信号起始时刻的精确同步，本发明提出一种基于kalman滤波的周期与同步时刻联合估计方法，在对信号出现周期与同步时刻测量误差均较大的情况下，完成信号的精确同步。
[0089]
基于周期与同步时刻联合kalman滤波模型，若线程与实时输入参数向量v
in
匹配，输入同步时刻测量值则信号周期测量值为首先利用式(9)、式(10)迭代周期估计的kalman滤波方程，再利用式(11)、式(12)迭代同步时刻估计的kalman滤波方程。当完成第k次跟踪后，第k+1次跟踪预测值由联合kalman滤波的先验估计值给出但求取u
k+1
需获得下次的测量值使用第k次周期的估计值近似。故利用线程预测值更新为第k次的线程预测值t
pre
判断第k+1次跟踪是否成功，且当同步线程完成一次信号跟踪或者跟踪失败时均会重新更新线程信息表。设置跟踪时间门限t
loc
，若线程正在进行第k次跟踪，若当前时刻t超过预测值t
pre
的误差范围即t-t
pre
＞t
loc
仍没有新的信号与当前线程匹配，则认为第k次跟踪失败，由于跟踪失败无法获取起始时刻的测量值故第k次起始时刻后验估计值无法求取，使用第k-1次周期后验估计结果替代第k-1次周期后验估计结果使用线程预测值t
pre
替代最终联合kalman滤波的后验估计结果则此时更新线程预测值为跟踪失败时，n
ltrack
＝n
ltrack
+1，若n
ltrack
＞3线程返回捕获阶段。当在误差范围内即t-t
pre
≤t
loc
时有信号与本线程匹配，则认为第k次跟踪成功，跟踪预测值由联合kalman滤波的先验估计值给出n
ltrack
＝0，失跟次数清空。
[0090]
s3.多无人机跳频信号干扰
[0091]
干扰阶段基于时钟同步，执行对无人机链路的干扰过程，当系统处于跟踪阶段，开启基于线程的干扰模式。
[0092]
当处于线程处于跟踪状态且下达干扰指令后，设置干扰延迟时间t
delay
，t
delay
＞t
loc
，当线程完成第k次信号跟踪时，利用式(12)求出的起始时刻后验估计值设置干扰时间段为其中，t
ad
为裕留干扰时间以保证干扰结束时间晚于信号结束时间，t
hl
为线程目标信号的驻留时长。当线程在第k次信号跟踪失败且未超过最大失跟次数时，无法求出第k次起始时刻后验估计值则利用线程的先验预测值t
pre
设置干扰时间段为t∈[t
pre
+t
delay
，t
pre
+t
hl
+t
delay
+t
ad
]。
[0093]
干扰波形方面可选择音调干扰、同调制信号干扰、扫频干扰等不同体制干扰波形，并可根据实时干扰效果进行调整。
[0094]
在每个线程确定干扰时间和干扰波形后，每个线程会分别生成基带干扰数据流j
bbl
，当不处于干扰时间时j
bbl
＝0。干扰信号调制模块实时接收各线程的基带数据流j
bbl1
、jbbl2
……
并合成最终的基带干扰信号j
bb
＝∑j
bbl
。基带干扰信号经过上变频调制到射频并通过天线发射实现对目标空域中多架无人机的通信链路压制干扰效果。
[0095]
图2为跳频跟踪的实际效果图，在跳周期抖动且跳变时刻测量存在高斯白噪声的情况下，能够稳定精确的跟踪无人机跳频规律。表明实施例的跟踪方法能够有效提高同步的准确性和稳定性。
[0096]
结合fpga等硬件设备实现频道信号的并行处理，图3为基于fpga的跟踪干扰平台实时调试结果，通过并行化处理极大降低处理时延，减少干扰响应时间。另外，和单无人机跟踪干扰一样，多无人机跟踪干扰只针对不同跳频信号所在频率时间范围区域进行精确干扰，从而干扰效率高。最终两架无人机下跟踪干扰测试效果如图4所示，具有频率偏移的单音干扰信号成功跟踪上了两条链路的跳频信号，证明本发明提出干扰方法的有效性。

技术特征：
1.一种基于跳频图案的多目标无人机上行链路跟踪干扰方法，其特征在于，包括步骤：s1.子频道建立利用跳频图案集中每类跳频图案中的每个信号特征参数分别创建子频道，所述信号特征参数包括信号的左、右截止频率、驻留时长和的跳频图案的周期；设置子频道的左、右截止频率为对应信号特征参数的左、右截止频率，初始化子频道的频道信号表完成；s2.多无人机跳频信号同步步骤，对每个子频道内的周期信号同步的具体实现步骤为：2-1创建同步线程(1)设置同步线程的线程表，所述线程表包括线程追踪目标的信号特征参数、下次信号起始时刻的线程预测值、捕获次数和丢失追踪次数；输入实时信号参数向量，所述实时信号参数向量包括实时信号的左、右截止频率以及实时信号的起、止时刻；再设置频率阈值、时间阈值和次数阈值；(2)判断同步线程与作为目标的实时信号是否匹配，如是，进入步骤2-2，否则更新同步线程；2-2同步线程的捕获阶段更新同步线程信息表，保持线程追踪目标的信号特征参数不变，设置下次信号起始时刻的线程预测值为信号起时刻与跳频图案的周期之和，丢失追踪次数均设置为0，对捕获次数进行加1操作；判断下次信号起始时刻的线程预测值与当前时刻之差是否大于时间阈值，如是，认为捕获失败，销毁线程，返回步骤(1)，否则进一步判断捕获次数是否大于等于次数阈值，如是，则认为捕获完成，更新同步线程信息表，保持线程追踪目标的信号特征参数以及下次信号起始时刻的线程预测值不变，捕获次数与丢失追踪次数均设置为0，如否，返回步骤2-2；2-3同步线程的跟踪阶段(1)设置跟踪时间门限，设置第k次跟踪的同步时刻t
k
测量值t
s
为信号起时刻，更新第k次跳周期u
k
的测量值(2)计算跳周期u
k
的先验预测值为：其中，e
k
表示中间值，为第k次跳周期的均方误差的先验预测值，q
u
为跳周期的测量噪声服从的正态分布的方差；更新跳周期u
k
的后验估计值为：
其中，m
k
为使得第j次跳周期的均方误差最小的最优增益，q
t
为当前时刻的系统噪声服从的正态分布的方差，r
t
为当前时刻的测量噪声服从的正态分布的方差，为第k次跳周期的均方误差；计算同步时刻t
k
的先验预测值为：其中，z
k
表示中间值，为第k次同步时刻的先验估计的方差，为第k-1次同步时刻与第k次跳周期的均方误差，k
k-1
为使k-1次同步时刻的均方误差最小的最优增益；更新第k次同步时刻t
k
的后验估计值为：其中，k
k
为使得第k次同步时刻的均方误差最小的最优增益；(3)更新第k次跟踪的同步线程信息表中的下次信号起始时刻的线程预测值t
pre
为第j次同步时刻t
k
的后验估计值与跳周期u
k
的后验估计值之和；判断当前时刻与t
pre
之差是否小于等于跟踪时间门限，如是，则认为第k次跟踪成功，对跟踪次数j进行加1操作后，更新并更新丢失追踪次数为0，进入步骤3-1；否则，认为第k次跟踪失败，更新更新丢失追踪次数进行加1操作，并判断丢失追踪次数是否大于次数阈值，如是则返回步骤2-2，如否，返回步骤3-2；s3.多无人机跳频信号干扰步骤：3-1设置干扰延迟时间t
delay
，并根据第k次同步时刻t
k
的后验估计值设置干扰时间段为其中，t
ad
为裕留干扰时间，t
hl
为线程追踪目标的信号特征参数中的驻留时长，进入步骤3-3；3-2设置干扰延迟时间t
delay
，并根据第k次跟踪的同步线程信息表中的下次信号起始时刻的线程预测值t
pre
设置干扰时间段为[t
pre
+t
delay
，t
pre
+t
hl
+t
delay
+t
ad
]，进入步骤3-3；3-3按照设置的干扰时间段与干扰波形进行干扰。
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，s1.初始化子频道的频道信号表之后还进行：将频率部分重叠的子频道合并，对应子频道合并，合并后的子频道的左、右截止频重置为两个重叠的子频道的左截止频率的最小值、两个重叠的子频道的右截止频率的最大值，合并的子频道的频道信号表为两个重叠的子频道的频道信号表的并集；遍历所有子频道，直到任意两子频道间截止频率不重合，则子频道划分完成，所有子频道的频道信号表组成频道信号库。3.如权利要求1所述方法，其特征在于，步骤2-1的步骤(2)具体为：判断线程追踪目标的信号特征参数中的左、右截止频率与实时信号的左、右截止频率之间的差值是否小于等于频率阈值，如是，线程截止频率与实时信号频率匹配，再进行目标信号判断，否则，滤除该实时信号；目标信号判断具体为，判断线程追踪目标的信号特征参数中的驻留时长与根据实时信号的起、止时刻确定的信号持续时间之间的差值是否小于等于时间阈值，如是，认为实时信号为目标信号，再进行线程匹配判断，否则滤除该实时信号；匹配判断具体为，判断线程表的下次信号起始时刻与实时信号的止时刻之间的差值是否小于等于时间阈值，如是，认为线程与目标匹配，进入步骤2-2，否则更新同步线程信息表，保持线程追踪目标的信号特征参数不变，设置下次信号起始时刻的线程预测值为信号起时刻与跳频图案的周期之和，捕获次数和丢失追踪次数均设置为0，返回步骤(2)。4.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述干扰波形包括音调干扰、同调制信号干扰和扫频干扰。

技术总结
本发明提供一种基于跳频图案的多目标无人机上行链路跟踪干扰方法，跳频信号在各子频道呈现周期出现规律，且周期均为跳频序列周期，故对各子频道周期信号完成跟踪干扰即实现对单无人机跳频链路整体的跟踪干扰。基于此特点，本发明通过划分不同子频道以及在同频道下划分的不同的跟踪及干扰线程，将对多无人机分别进行跟踪干扰的问题转化为在不同子频道下对各类周期信号进行跟踪干扰问题，可在跳频信号时频域分布复杂的情况下，在未知准确的跳周期参数情况下，对跳频信号的跳时刻进行跟踪，对多无人机的通信链路进行精确干扰，干扰响应时间短，干扰效率高，从而更好完成多无人机反制任务。制任务。制任务。


技术研发人员：邵怀宗 翟志凯 张伟 董源霖 潘晔 林静然 利强 胡全 孙国敏
受保护的技术使用者：电子科技大学
技术研发日：2023.05.25
技术公布日：2023/8/24