《基于扫频信号的射频模块与无人机干扰算法优化研究》

全球对无人机、射频模块及个人通信设备的反制需求日益增长。扫频干扰器已被证实对多类目标具有普适性干扰效能。随着技术进步，干扰设备需同步演进以适应新型威胁并满足附加约束条件，包括提升能效、压缩带宽占用及实现并行友好通信。为此，本文提出新型扫频干扰信号体系，并将信号参数化过程建模为优化问题。通过真实硬件实验平台，评估了多类目标在选定干扰信号下的干扰效能，采用定制优化算法指导评估流程并开展算法性能对比。聚焦最优算法进行超参数调优研究，基于实测数据运用响应面法(RSM)解析特定目标受扰时的参数关联机制。最终证实本实验方法可作为通用框架，用于优化针对任意目标的多样化干扰信号。

针对恶意射频通信的电子对抗需求显著增长，威胁涵盖无人机、商用射频模块、个人移动电台及军用通信领域。射频干扰器因其非侵入特性成为首选对抗装备，广泛应用于要员保护、重大活动安保、车队护航、关键基础设施防护及电子战领域。干扰设备通过发射特定信号引发电磁干扰，使目标通信失效。现有文献提出多种干扰策略：主动式（阻塞/扫频/单音信号发射）与响应式（基于协议层）干扰方案已在[1]中对比验证。扫频信号在多场景展现显著效能[2]。近期研究聚焦通过调整扫频参数或信号结构优化扫频策略：如[3]探究不同扫频周期对LoRa模块的影响；[4]分析无人机跳频系统(FHSS)的命中率与扫频参数设置；[5]对比无人机反制中扫频参数的竞争方案；[6]提出噪声调频与扫频复合信号以增强对多调制模式的干扰效果；[7]则对比梳状组合扫频与扫频-噪声复合方案。

上述研究可归纳为扫频信号优化的两大核心挑战：针对特定场景寻找最优扫频参数配置；将基础扫频升级为复杂信号结构。针对第一项挑战，我们沿用既往研究[8]的抽象模型，将扫频参数调优过程建模为干扰效能最大化优化问题，采用多种优化算法求解并在真实硬件平台验证。对比确定性搜索、随机搜索、遗传算法、粒子群优化及贝叶斯优化等主流方法的性能表现。实验硬件涵盖射频模块与无人机两类典型目标，运用响应面法(RSM)量化干扰信号对设备的抑制效果。

针对第二项挑战，通过引入间隙、频移、重复及带宽变换等机制改造基础扫频结构，在满足可选边界条件（如降低功耗、提升干扰效能、实现并行友好通信）前提下优化信号设计。基于第一项挑战获得的算法性能认知，选取高级扫频信号代表案例在实验平台验证。随着复杂扫频信号自由度增加，实验评估耗时显著增长。为提升效率，需对优化算法进行专项改进与超参数调优以减少评估步数。

本文核心贡献如下：• 分析扫频干扰信号在多参数集下对选定目标的抑制效果并记录响应面 • 提出扩展经典扫频信号的新型复杂干扰信号架构（具备更高自由度） • 对比主流优化算法在干扰效能最大化任务中的性能表现 • 提出算法改进方案与适配超参数以降低时间成本。

全文结构：第二章阐述优化问题框架及扫频信号改进方案；第三章介绍对比算法实现与超参数设置；第四章基于实验测量展开研究；第五章呈现响应面、算法性能对比及超参数调优结果；第六章总结研究成果。