2.1.5 通信抗干扰技术的发展

通信抗干扰的研究由来已久，其发展过程大致可以划分为 3 个阶段：固定频谱抗干扰、自适应抗干扰和智能抗干扰。固定频谱抗干扰是指工作时频谱资源不根据外部干扰环境变化而改变，完全靠技术本身的抗干扰能力应对干扰，如跳频、直扩。自适应抗干扰对外部干扰环境有一定的感知能力，可根据干扰情况对自身某些通信参数进行准实时调整，如自适应跳频、自适应功率控制等。它通过采取一定的自适应措施，获取抗干扰性能的提升。智能抗干扰将人工智能与通信抗干扰深度融合，通过学习、认知、预测、自主决策等，有效提升抗干扰性能，学习和自主决策是其典型特征。其中，博弈学习通信抗干扰属于智能抗干扰的研究内容。然而，传统的通信抗干扰方法（固定频谱抗干扰和自适应抗干扰）存在两个方面的问题。首先，它们采用机械的、固定的盲抗方法，难以灵活应对干扰环境的动态变化，智能决策能力不足，难以有效应对复杂电磁频谱环境中的干扰攻击。其次，传统的通信抗干扰方法以资源代价换取可靠性，如跳频、直扩，资源利用效率较低，尤其在资源比较紧张的场景中难以使用。此外，随着无线通信网络向密集化方向的发展，干扰条件下的网络内部敌我双方用频交错争夺，网络内部己方用频冲突严重，通信用户既要与外部恶意干扰对抗以实现频谱的争夺使用，还要协调不同用频设备间的策略以避免同频互扰问题。当外部恶意干扰压制能力较强时，可用的频谱资源被进一步严重压缩，传统的通信抗干扰方法难以直接使用。因此，面对新型干扰环境，传统的抗干扰方法难以满足其使用需求，急需设计高效的通信抗干扰方法，加快研究智能化通信抗干扰技术的相关理论和方法。美国国防高级研究计划局（DARPA）在CommEx项目中明确指出，急需开发新的抗干扰和干扰抑制技术，使得无线设备能够在严重干扰存在的条件下，自适应地维持通信。

人工智能领域相关技术的快速发展，为各个领域都带来了前所未有的变革。在通信抗干扰领域，随着人工智能与通信对抗技术不断地深入融合，通信抗干扰技术日新月异，通信抗干扰的研究内容也变得日益丰富，使其具备了学习和自主决策的能力。一方面，干扰技术得到快速发展，干扰智能化程度不断提升，能够催生复杂多样化的干扰样式，通信干扰能力日益增强，干扰模式和样式动态多变，将以灵巧、迅速、有效的干扰手段干扰合法用户的正常通信，使得应对干扰攻击的难度加大；另一方面，通信抗干扰在方法上可借鉴人工智能领域的最新成果，采用新的思路设计更有效的抗干扰方法应对干扰攻击。因此，为了有效提升无线通信系统的抗干扰能力，需要设计一种具有学习和自主决策能力的智能抗干扰方法，致力于解决新型干扰环境条件下的通信抗干扰面临的新问题和挑战。通过对干扰环境、行为、样式等进行学习和规律挖掘，设计一种实时性强、可靠性好的智能抗干扰方法，甚至是实现主动抗干扰的方法。