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空間信息網(wǎng)絡(luò)的干擾問題研究

發(fā)布時(shí)間:2018-04-02 23:17

  本文選題:空間信息網(wǎng)絡(luò) 切入點(diǎn):三點(diǎn)干擾法 出處:《重慶大學(xué)》2016年博士論文


【摘要】:空間信息網(wǎng)絡(luò)(SIN)廣泛用于軍事攻防等領(lǐng)域。它能極大提升己方空間戰(zhàn)的能力。同時(shí),通過干擾攻擊也能破壞對(duì)方網(wǎng)絡(luò)的通信,降低對(duì)方的空間攻擊力。本文研究以無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)為主的空間信息網(wǎng)絡(luò)的干擾問題。使用己方的干擾器對(duì)對(duì)方的空間信息網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行干擾攻擊,達(dá)到對(duì)對(duì)方網(wǎng)絡(luò)的通信造成最大破壞的目的。論文的主要內(nèi)容如下:第一、對(duì)發(fā)起干擾攻擊的可能性、干擾攻擊的類型和分類、性能指標(biāo)進(jìn)行分析,歸納已有的干擾攻擊方法以及抗干擾攻擊的方法。通過分析已有研究的不足,引出本文研究的問題。研究空間信息網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),建立空間信息網(wǎng)絡(luò)干擾問題的數(shù)學(xué)模型,并給出解決問題的思路:(1)研究全干擾問題;(2)根據(jù)全干擾研究結(jié)論,建立啟發(fā)式規(guī)則,以此提出啟發(fā)式干擾法;(3)利用智能算法,提出幾種貪心干擾法;(4)針對(duì)動(dòng)態(tài)拓?fù)涮岢鐾負(fù)漕A(yù)測(cè)方法;(5)結(jié)合啟發(fā)式干擾法、貪心干擾法和拓?fù)漕A(yù)測(cè)方法,提出基于拓?fù)漕A(yù)測(cè)的空間信息網(wǎng)絡(luò)干擾法。第二、研究在靜態(tài)拓?fù)湎碌娜蓴_的問題。全干擾以中斷對(duì)方網(wǎng)絡(luò)的所有通信鏈路為目標(biāo)。分別研究JN(N,≥N)、JN(2,1)、JN(3,1)、JN(≥4,1)、JN(N,≥2)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn),證明和推導(dǎo)了相關(guān)的全干擾定理和算法。研究成果可用于:(1)判斷一個(gè)網(wǎng)絡(luò)是否存在實(shí)施全干擾的條件;(2)能夠?qū)嵤┤蓴_時(shí),給出如何實(shí)現(xiàn)的思路;(3)尋找能實(shí)現(xiàn)全干擾的參數(shù)下限值;(4)作為啟發(fā)式規(guī)則,用于設(shè)計(jì)部分干擾的啟發(fā)式算法。第三、針對(duì)部分干擾問題,提出隨機(jī)干擾法、PSO干擾法、GA干擾法、三點(diǎn)干擾法。隨機(jī)干擾法隨機(jī)為各個(gè)干擾器分配位置。為了達(dá)到更好的效果,將分配的位置限定在任務(wù)區(qū)域之內(nèi);PSO干擾方法將粒子群算法用于設(shè)計(jì)SIN干擾法;GA干擾法使用遺傳算法來解決SIN干擾問題,定義了染色體的交叉操作和變異操作,并使用二元競(jìng)標(biāo)賽法對(duì)每一代個(gè)體進(jìn)行選擇。之后結(jié)合全干擾的相關(guān)定理,采用啟發(fā)式的方法,提出兩點(diǎn)和三點(diǎn)干擾法。兩點(diǎn)干擾法用一個(gè)干擾器對(duì)兩個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行全干擾;三點(diǎn)干擾法將任務(wù)節(jié)點(diǎn)分為不超過三個(gè)一組,使用一個(gè)干擾器對(duì)一組進(jìn)行全干擾。通過仿真得出GA干擾法和三點(diǎn)干擾法性能最好,其中三點(diǎn)干擾法的復(fù)雜性更低,可優(yōu)先選用。第四、使用貪心思想構(gòu)建干擾方法。通過尋找當(dāng)前具有最大接收鏈路干擾域數(shù)量的位置,將該位置保存下來,繼續(xù)尋找下一個(gè)位置,直到為所有的干擾器節(jié)點(diǎn)都找到位置。首先定義貪心衡量指標(biāo)接收鏈路干擾域數(shù)量(NRJL)。每一個(gè)步驟均以獲得最大的NRJL為目標(biāo)。根據(jù)這種思想,分別提出了AMN_U2C、AMN_U2U和AMN_PSO三種貪心干擾方法。AMN_U2C以其中一個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)為出發(fā)點(diǎn),沿該點(diǎn)到其余節(jié)點(diǎn)的中心方向,尋找最大NJRL的位置;AMN_U2U從一個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)出發(fā),在剩余節(jié)點(diǎn)間尋找具有最大NJRL的位置;AMN_PSO方法引入粒子群算法結(jié)合禁忌搜索概念,在任務(wù)空間中尋找具有最大NJRL的位置。針對(duì)提出的干擾法,在多種條件下進(jìn)行了仿真。通過仿真和分析得到了相關(guān)結(jié)論和在不同情況下的干擾方法選擇策略。AMN_PSO的性能最好,AMN_U2U比三點(diǎn)干擾法性能更好。這三種方法復(fù)雜性從高到低為AMN_PSO、AMN_U2U、三點(diǎn)干擾法。在性能要求較高時(shí)優(yōu)先選用AMN_PSO干擾法。在速度要求高或計(jì)算能力不足時(shí),可優(yōu)先選用三點(diǎn)干擾法。第五、在動(dòng)態(tài)拓?fù)涞臈l件下,研究任務(wù)節(jié)點(diǎn)、干擾器節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行速度、范圍、干擾模型等參數(shù)對(duì)干擾效果的影響。得到構(gòu)造高效干擾方法的規(guī)則,并將這些規(guī)則用于干擾法的設(shè)計(jì)。針對(duì)無人機(jī)的運(yùn)動(dòng)模型,使用邏輯區(qū)域?qū)顟B(tài)個(gè)數(shù)縮小為7個(gè)。引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫鏈、曲線擬合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卡爾曼濾波等數(shù)學(xué)工具,分別提出了無人機(jī)位置預(yù)測(cè)的BNP、MCP、CFP、NNP和KFP方法。通過仿真得到KFP方法性能最好,其次是NNP。之后基于拓?fù)漕A(yù)測(cè)方法,結(jié)合貪心和啟發(fā)式干擾方法,提出CPT_P、TP_P、AMN_U2U_P、AMN_PSO_P等帶拓?fù)漕A(yù)測(cè)的干擾法。隨后進(jìn)行了仿真并分析了在不同JSR參數(shù)下的干擾效果、各種干擾法受JSR參數(shù)的影響、拓?fù)漕A(yù)測(cè)對(duì)干擾效果的影響、平均的干擾性能、平均干擾性能的增量以及干擾方法的選擇。AMN_PSO_P的效果最好,在性能要求高時(shí)刻優(yōu)先選用。TP_P性能適中但復(fù)雜性低,在要求計(jì)算速度或計(jì)算能力較低時(shí)可優(yōu)先選用。
[Abstract]:The space information network (SIN) is widely used in military defense and other fields. It can greatly enhance the ability of one's own space war. At the same time, through the communication jamming attacks can also destroy the network, reduce the other space attack. The interference problem of space information network based on network based UAV. The space information network interference device the one on the other side of the jamming attack, on the other side of the network communication to the most damaging purpose. The main contents are as follows: first, the possibility of initiating jamming attack, attack types and classification of interference analysis, performance index, sum up the method of interference attack method and anti - interference attacks. Through the analysis of the deficiencies the existing research, this study leads to the problem. The structure of spatial information network, establish mathematical model of information network interference problem space, and gives the solution to ask 棰樼殑鎬濊礬:(1)鐮旂┒鍏ㄥ共鎵伴棶棰,

本文編號(hào):1702555

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