本書從戰(zhàn)術無線通信條件下的認知通信抗干擾問題入手，基于小樣本條件下的干擾認知與基于干擾認知的抗干擾兩方面詳細介紹相關技術。本書介紹小樣本條件下低復雜度的單節(jié)點干擾認知與多節(jié)點協(xié)同干擾認知技術；然后在干擾認知的基礎上，介紹一種抗跟蹤干擾的索引調(diào)制跳頻通信方法，設計面向多種干擾的抗干擾優(yōu)化策略；結合某智能抗干擾原型系統(tǒng)驗證小樣本條件下提出的干擾認知方法的有效性。
本書適合無線通信及通信抗干擾領域的研究人員、工程師以及感興趣的讀者閱讀。
前沿技術融合：書中不僅涵蓋無線通信領域的新研究成果，還融合小樣本學習、多節(jié)點協(xié)同、索引調(diào)制跳頻等前沿技術，提供了技術視角。
實戰(zhàn)案例分析：本書提供了豐富的實戰(zhàn)案例，通過原型系統(tǒng)展示了理論在實際應用中的效果和挑戰(zhàn)，使讀者能夠更好地理解技術的實際應用價值。
系統(tǒng)方法論：本書不僅介紹了具體的技術細節(jié)，還提供了一套完整的系統(tǒng)方法論，即通過認知、基于認知的抗干擾，幫助讀者理解如何在復雜的通信環(huán)境中設計和實施有效的抗干擾策略。
跨學科視角：本書結合通信工程、電子工程、網(wǎng)絡安 全和數(shù)據(jù)科學等多個學科的知識，為讀者提供了一個跨學科的視角。
施育鑫
博士期間，師從通信抗干擾領域?qū)?家姚富強院士，開展通信抗干擾專業(yè)方向研究。現(xiàn)任職于國防科技大學第六十三研究所。以第 一作者發(fā)表IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Internet of Things Journal、IEEE Transactions on Vehicular Technology等SCI論文8篇、中文期刊3篇，獲《無線電通信技術》2022十佳論文獎；授權國家發(fā)明專利8項。多次受邀擔任多個SCI期刊審稿人。曾獲中國研究生數(shù)學建模競賽數(shù)模之星獎（前十）、一等獎-華為專項獎（兩次）、二等獎（一次），獲中國研究生網(wǎng)絡安 全創(chuàng)新大賽等國 家 級競賽獎共8項，中國研究生電子設計競賽華中賽區(qū)二等獎等省級獎6項。碩士生期間獲國防科技大學強軍獎學金、博士生期間獲學校一等優(yōu) 秀獎學金。
第1章 緒論 1
1.1 研究背景及意義 1
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 7
1.2.1 通信干擾的分類與發(fā)展 7
1.2.2 干擾認知相關技術 9
1.2.3 通信抗干擾技術 11
第2章 小樣本條件下的單節(jié)點干擾認知方法 14
2.1 小樣本條件下的干擾認知框架 15
2.2 系統(tǒng)模型 18
2.3 基于KDE的小樣本干擾識別 19
2.4 數(shù)據(jù)增強的小樣本干擾識別 23
2.4.1 基于貝葉斯方法的干擾識別器 23
2.4.2 基于先驗知識的數(shù)據(jù)增強 25
2.5 仿真結果與分析 29
2.5.1 基于KDE的樸素貝葉斯分類器的性能分析 30
2.5.2 數(shù)據(jù)增強的干擾識別器的性能分析 34
2.6 本章小結 37
第3章 小樣本條件下的多節(jié)點協(xié)同干擾認知方法 38
3.1 系統(tǒng)模型 39
3.2 FC輔助自訓練的多節(jié)點協(xié)同干擾認知方法 41
3.3 多節(jié)點協(xié)同的跟蹤干擾認知方法 45
3.4 仿真結果與分析 49
3.4.1 FC輔助自訓練的多節(jié)點協(xié)同干擾認知性能分析 49
3.4.2 多節(jié)點協(xié)同跟蹤干擾認知性能分析 56
3.5 本章小結 59
第4章 基于干擾認知的抗跟蹤干擾通信新方法 60
4.1 系統(tǒng)模型 61
4.2 IM-FHSS的系統(tǒng)設計 63
4.2.1 IM-FHSS通信系統(tǒng)的組成 63
4.2.2 IM-FHSS的能量相關設計 67
4.3 IM-FHSS的理論性能分析 71
4.3.1 在AJ Mode下IM-FHSS的理論性能分析 71
4.3.2 在SE Mode下IM-FHSS的理論性能分析 75
4.4 仿真結果與分析 79
4.5 本章小結 83
第5章 基于干擾認知的抗干擾優(yōu)化策略 84
5.1 系統(tǒng)模型 85
5.2 IM-FHSS在不同干擾攻擊下的性能分析 87
5.2.1 IM-FHSS在隨機干擾下的性能分析 88
5.2.2 IM-FHSS在跟蹤干擾下的性能分析 95
5.3 IM-FHSS的抗干擾優(yōu)化策略 95
5.3.1 針對跟蹤干擾的抗干擾優(yōu)化策略 95
5.3.2 針對隨機干擾的抗干擾優(yōu)化策略 96
5.3.3 針對恒定干擾的抗干擾優(yōu)化策略 97
5.4 仿真結果與分析 101
5.5 本章小結 109
第6章 干擾認知的實現(xiàn)與驗證 111
6.1 硬件實現(xiàn)方案設計 112
6.2 干擾認知方案設計 116
6.2.1 干擾認知實現(xiàn)的主要問題及解決思路 116
6.2.2 干擾感知數(shù)據(jù)預處理 117
6.2.3 干擾樣式識別 117
6.2.4 干擾參數(shù)估計 118
6.3 干擾認知實驗結果與分析 121
6.3.1 測試平臺的搭建 121
6.3.2 測試條件 123
6.3.3 干擾認知結果 124
6.3.4 干擾識別準確率的測試結果 127
6.4 本章小結 130
第7章 結語與展望 131
7.1 結語 131
7.2 展望 132
7.2.1 針對小樣本條件下的干擾認知技術 133
7.2.2 針對基于干擾認知的抗干擾技術 133
附錄A 英文縮寫說明 134
附錄B 符號使用說明 137
參考文獻 139
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