定量评估电磁环境复杂度新方案

    采用脉冲密度描述电磁环境无论在实际应用中还是在理论上都存在较大的争议[4]。争议主要在于:(1)单纯强调外界高的脉冲密度对衡量系统的能力没有太大的意义;(2)脉冲密度相同不能表示同样复杂的信号环境;(3)脉冲密度本身缺乏一个公认的可测量的定义。
频谱占用度也不是科学的评价指标,相等的频谱占用度并不能表征电磁环境的复杂度相当。
另外,电磁环境的复杂度是有针对性的。相同的电磁环境对此类用户而言甚为复杂,但对于其他类型的用户又可能相当简单。所以复杂度的定义需针对具体的应用,考虑多种因素,以得到一个综合的电磁环境评价指标。
本文针对跳频信号的侦察、分选,提出了“复合信息熵”的定量评估指标,该指标综合考虑电磁环境中的信号类型数、跳频信号数目、跳速和信道分布情况。该熵值越大,代表电磁环境复杂度越高,跳频信号的分选工作将更加困难。
1　“复合信息熵”的定义
对于跳频信号分选,我们希望复杂电磁环境的定义能够遵循以下几个原则:
(1)信号种类(如定频、跳频、脉冲、扫频信号等等)越多,电磁环境越复杂;
(2)信源数目越多,电磁环境越复杂;
(3)信号的特征变化越快(如高速跳频),电磁环境越复杂;
(4)在信号种类数、信源数相等的情况下,各信号在时频平面内分布越不均匀(分布不均即频率碰撞概率大,导致分选难度大),电磁环境越复杂。

“复合信息熵”S包含三个部分,第一部分称为“类型熵”,表示为对信号类型描述的估计,信号类型越多,其值越大;第二部分称为“密度熵”,跳速越快和跳频电台数越多,观测时段内hop数越多,熵值也就越大;第三部分反映了信号在时频图上的分布均匀程度,分布越不均匀,熵值越大。
“复合信息熵”的定义满足了上文中四个原则。下面给出几种概率的定义。
对于信号类型,某种类型信号的概率不好统计,一般根据经验值而定,不同环境不同频段存在的用户是不同的。本文假设每一个时刻各类型信号均存在,即定义信号类型概率为:

　　对时频矩阵X(n,k)进行分区,再统计各空格的有效时频点数,得到直方图如图3所示。

图1中的信号在观测频段内分布比较均匀,所以图3中的直条分布在整个时频面。
2.2　仿真结果
图4为类型熵值与信号类型关系曲线。由图可看出,信号类型数目增多,类型熵值增大。
图5为密度熵值与跳速、跳频电台数的关系图。图中可见,电台数增多,密度熵值增大;相同的电台数目,跳速更快熵值更大。

将图1中信号在频段内进行压缩,根据(5)、(2)式第三部分计算分布熵,得到不同分布熵如表2所示。
表2中结果表示,相同的信号类型、信号数目,其分布的频带越窄,分布熵值越大。
复合熵等于类型熵、密度熵和分布熵的加权相加,仿真结果表明了复合熵值符合上文四个原则。各熵值的权值可根据实际应用需求而定。

3　结束语

本文针对跳频信号分选，定义的“复合信息嫡”实现了定量了评价电磁环境复杂度,仿真结果表明了方法的有效性。以信息熵作为电磁信号环境的一个量化指标,不仅是可行的,而且容易操作。