短波干扰压制中的精确测向定位技术研究

摘要：为了提高短波通信系统在复杂电磁环境下的抗干扰能力，提升干扰源定位精度，本文研究了短波干扰压制中的精确测向定位技术。采用理论分析的方法，探讨短波测向原理、误差校正策略及常见测向系统的适用性，并分析传统定位算法与机器学习技术在干扰定位中的应用。研究结果表明，结合多站协同测向、深度学习及数据融合技术，可有效提高测向精度、降低误差，实现对短波干扰的精准压制，为短波通信安全提供重要支撑。

关键词：短波通信系统；精确测向定位；理论分析

引言

短波通信在军事、应急救援和远程通信等领域具有重要价值，但易受电磁干扰影响，导致通信质量下降甚至中断。为提高抗干扰能力，精确测向定位技术成为短波干扰压制的关键手段。本文围绕短波干扰特性、测向原理及定位算法展开研究，分析常见测向系统的适用性，并探讨机器学习在干扰定位中的应用。研究旨在优化测向精度，提高干扰源定位的实时性和稳定性，为短波通信安全提供技术支撑，推动短波干扰压制方法的发展与应用。

一、短波干扰技术概述

短波通信凭借其远距离传播和广泛覆盖，在军事指挥、紧急救援和远洋通信等领域具有重要价值。其传播受电离层影响显著，易受到各种干扰，导致信号畸变、通信质量下降甚至中断[1]。短波干扰可分为自然干扰和人为干扰，前者源于电离层不稳定、雷电活动等，后者包括蓄意电磁干扰、带外辐射等。针对不同类型干扰，需结合信号特征分析、测向定位及干扰抑制算法，提高干扰识别精度和定位准确性，以增强短波通信系统的稳定性和抗干扰能力[2]。

二、精确测向技术在干扰定位中的应用

（一）短波测向技术原理

短波测向技术通过分析干扰信号的到达角或传播特性，实现对干扰源的精确定位。常见测向方法包括幅度比较法、相位干涉法和到达时间差（TDOA）法，各具适用性。幅度比较法基于接收天线阵列的信号强度差异，计算方位角，适用于较低精度需求的测向任务。相位干涉法利用多天线接收同一信号的相位差，具有较高测向精度，但受环境多径效应影响较大[3]。TDOA法通过测量信号在不同测向站的传播时间差进行定位，精度高但对时间同步要求严苛。短波测向精度受信道衰落、电离层折射及设备误差等因素影响，需结合误差校正与数据融合技术，提高测向稳定性，为干扰定位提供可靠支持[4]。

（二）测向误差分析与校正方法

测向误差直接影响短波干扰源定位的精度，其来源包括系统误差、环境误差和随机误差。系统误差主要由测向设备硬件特性、天线阵列校准偏差等因素引起，可通过标定与参数优化进行修正。环境误差受电离层折射、地形遮挡、多径传播等影响，需结合自适应滤波、信号重构等方法动态修正。随机误差源于接收信号噪声及测量误差，可采用卡尔曼滤波、贝叶斯估计等算法进行数据融合，提高测向稳定性[5]。多站协同测向结合误差建模与优化算法，有助于降低误差累积效应，提高短波干扰源定位的精度和可靠性，为干扰压制提供技术支撑。

（三）常见测向系统及其适用性

短波干扰源测向系统可分为单站测向、多站协同测向和机动测向系统，各具适用性。单站测向系统利用幅度比较、相位干涉或多通道分析方法，对干扰信号进行定向，适用于固定监测点的方向探测，但定位精度受限。多站协同测向系统通过多个测向站联合测量，采用到达角（AOA）、到达时间差（TDOA）或频率差（FDOA）等方法交叉定位，提高测向精度和空间覆盖能力，适用于复杂电磁环境下的精准定位。机动测向系统依托无人机、舰载或车载平台，具备高机动性和快速响应能力，适合战术场景或突发干扰事件。结合实际需求选择合适测向系统，并优化测向算法，可提升短波干扰源定位的准确性和实时性。

三、短波干扰压制中的定位算法研究

（一）传统干扰源定位方法

传统干扰源定位方法主要包括三角测量法、到达角（AOA）测向法、到达时间差（TDOA）测量法以及功率测量法。这些方法各具特点，在不同应用场景下展现出不同的适用性。三角测量法基于多个测向站的交叉定位，通过测得的方位角计算干扰源位置，适用于已知测向站布局的环境。AOA测向法利用多个天线接收信号的入射角度，实现单站测向，但受环境影响较大。TDOA测量法通过多个站点对同一信号的时间差测量计算干扰源坐标，具备较高的测向精度，但对时钟同步要求严格。功率测量法通过信号强度衰减模型推算距离，适用于近场干扰源检测。综合利用多种传统定位方法，并结合信号处理与误差修正技术，可有效提升短波干扰定位的精度和可靠性。

（二）基于多站协同测向的干扰定位算法

传统干扰源定位方法涵盖三角测量法、到达角（AOA）法、到达时间差（TDOA）法及接收信号强度（RSSI）法，广泛应用于短波干扰抑制领域。三角测量法基于多个测向站测得的方位角，通过几何交汇计算干扰源位置，适用于固定站点布局环境。AOA法利用天线阵列测量信号入射角度，实现单站测向，计算复杂度低，但易受多径效应干扰。TDOA法通过多个测向站对信号到达时间差进行测量，采用超短基线或长基线方案计算干扰源坐标，定位精度高，但依赖精确时间同步。RSSI法依据信号功率衰减特性推算目标距离，适用于近场低精度定位。综合不同方法优势，并结合自适应误差修正和数据融合技术，可提升短波干扰定位的精确性与鲁棒性。

（三）机器学习在干扰定位中的应用

机器学习在短波干扰源定位中的应用逐步深入，为传统测向方法提供了智能化补充与优化手段。基于监督学习的分类模型可利用大量历史测向数据训练干扰信号特征分类器，提高干扰类型识别与定位精度。深度神经网络（DNN）结合测向信号的时频特征，构建非线性映射关系，适用于复杂环境下的精准定位。卷积神经网络（CNN）能够提取测向阵列数据中的空间特征，提高抗干扰能力与测向稳健性。递归神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）可用于分析时间序列数据，优化TDOA与AOA方法的误差修正。强化学习算法结合动态环境反馈，提升测向策略自适应性。多算法融合与数据增强技术的应用，可有效提高短波干扰源定位的实时性与精确度。

四、结语

短波干扰压制中的精确测向定位技术是保障短波通信稳定性和抗干扰能力的关键。本文分析了短波干扰特性，探讨了精确测向技术的原理、误差校正方法及测向系统适用性，并研究了传统定位算法与机器学习方法在干扰定位中的应用。未来工作可聚焦于测向算法优化、多源数据融合及复杂电磁环境下的自适应抗干扰策略，以提升测向精度、实时性和稳定性，为短波通信安全提供更可靠的技术支撑。

参考文献：

[1]冯卫娜.高压塔对短波测向站的无源干扰影响评估研究[J].广播与电视技术，2024，51（07）：116-121.DOI：10.16171/j.cnki.rtbe.2024007025.

[2]邹军，吴桂芳，蒋陶宁，等.空间谱估计测向算法计算高压直流输电线路对短波无线电测向台站无源干扰影响的研究[J].电网技术，2020，44（04）：1582-1589.DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2019.0469.

[3]王英翔，涂奔，郑柳刚，等.高压架空输电线路对短波监测站有源干扰的实证研究[J].中国无线电，2011，（11）：82-85.

[4]袁晓波.架空输电线路对短波无线电收信及测向台站的保护间距分析[J].数字传媒研究，2023，40（09）：20-25.

[5]汪志水.基于HSP50216和VC5410的短波分析接收机的设计[J].移动通信，2011，35（10）：75-79.