導(dǎo)語：無線通信設(shè)備抗干擾能力研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

【摘要】在目前的無線通信設(shè)備中，其抗干擾能力的評估一直是一大難點(diǎn)，對此，本文將介紹基于云模型的跳頻無線通信設(shè)備抗干擾能力評估研究，其能夠有效的提升評估的可靠性，并且降低了主觀因素的影響。

【關(guān)鍵詞】跳頻無線通信設(shè)備;云模型;抗干擾

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，我國的無線通信技術(shù)也獲得了極大地進(jìn)步。但同時無線通信設(shè)備所處的環(huán)境也越來越復(fù)雜，電磁影響較大，其中跳頻通信設(shè)備是能夠較好地抗干擾的設(shè)備?？陀^科學(xué)得進(jìn)行其干擾能力的評估，對于抗干擾設(shè)備的研發(fā)與使用有著積極的影響。

一、抗干擾能力指標(biāo)的量化

科學(xué)合理的評估指標(biāo)是開展評估的基礎(chǔ)。進(jìn)行跳頻通信設(shè)備的抗干擾能力評估主要有如下幾個指標(biāo)：抗跟蹤干擾、抗阻塞干擾、抗多徑干擾、抗寬帶噪聲干擾。對指標(biāo)處理的合理性直接聯(lián)系到評估工作的置信度。故要根據(jù)實(shí)際情況詳細(xì)分析，不同的指標(biāo)有著不同的處理，盡量使得各指標(biāo)的處理最為合適。定量指標(biāo)通常采用線性去量綱法，但也存在一定的缺陷，不能滿足所有情況。故在各指標(biāo)的量化上，要借助對其類型與能力影響等的分析，采用不停地方法量化，才能夠充分體現(xiàn)出各指標(biāo)的特點(diǎn)。1、定量指標(biāo)的量化。使用S1-S7到表示“很差”到“很好”，程度依次遞進(jìn)。并且為能有效提升評估準(zhǔn)確性，將其連續(xù)化，也就是說可以使用S12表示S1與S2兩者之間的程度。此外還需要明確指標(biāo)是效益型還是成本型。文章所研究的是選用對數(shù)法與線性法進(jìn)行量化。2、定性指標(biāo)的量化與正態(tài)云。在云模型中，較為通用的便是正太云概念，其主要是用熵（En）、期望（Ex）、超熵（He）來表示。Ex表示的是云分布的中心，例如30人左右，其中心的就是30人。定性指標(biāo)和坐標(biāo)值之間的對應(yīng)關(guān)系往往比較模糊，有著較多的影響因素，故此時可以使用En，它可以表示定性指標(biāo)的接受范圍，例如15人到50人。而He則是對En不準(zhǔn)確性的度量。這些都會影響到關(guān)聯(lián)度圖的形狀。關(guān)聯(lián)度越大，也就代表著定量值與定性概念相關(guān)性越高。本研究中，將定性指標(biāo)量化成（Ex、En）。當(dāng)對于某一定性指標(biāo)研究越深入，就有更多種類的評語值，也就會出現(xiàn)更多的云模型，便能夠有效減小模糊區(qū)間，也就是En，可以較好地提升其評價的置信度?；诖?，若是指標(biāo)值是無數(shù)的，也就可以說En是無線接近于0的。此外正態(tài)云構(gòu)造的函數(shù)，其實(shí)用性更強(qiáng)。

二、設(shè)置權(quán)重與計算置信度

若是指標(biāo)數(shù)據(jù)客觀真實(shí)，那么評估的置信度主要和采用的方法、專家、知識相關(guān)。本文選用的指標(biāo)賦權(quán)方法是將離差最大化法以及AHP賦權(quán)法綜合使用，能夠有效地避免過于偏向客觀或主觀的結(jié)果。其中主觀成分對于置信度又有重要的影響，主觀賦權(quán)其是借助專家的經(jīng)驗(yàn)與專業(yè)知識，故專家的人數(shù)以及專家置信度會對評估的置信度有一定的影響。下面主要就專家這一影響因素進(jìn)行深入分析。2.1“專家人數(shù)”。如果只是考慮專家人數(shù)的多少，那么人越多，置信度也就會越高。但置信度受專家人數(shù)的影響，會隨著專家人數(shù)的增多而逐漸降低，通常若是專家人數(shù)已經(jīng)有數(shù)十人之后，再添加人數(shù)，對置信度也不會有多大的影響。在專家人數(shù)方面其置信度可以通過計算得到y(tǒng)1。2.2“專家置信度”。通常專家對于評估內(nèi)容越熟悉，其設(shè)置的權(quán)重置信度將會越高。一般是根據(jù)學(xué)科距離來制定置信度的，當(dāng)將跳頻無線通信設(shè)備抗干擾能力作為評估內(nèi)容時，擴(kuò)頻通信（F010503）專家的置信度為1.0，移動通信的專家（F0105）的置信度為0.9，電子學(xué)與信息系統(tǒng)（F01）的置信度為0.8，信息科學(xué)部（F）的置信度為0.7，其他學(xué)科專家置信度均為0?？筛鶕?jù)計算得到“專家置信度”的y2。2.3置信度計算。結(jié)合以上討論，可按照如下式子計算主觀權(quán)重綜合的置信度。Y=21yy⋅而對于組合權(quán)重，則可按照如下式子計算：w=αω+（1-α）ω’其中，ωi：第i個專家意見的主觀權(quán)重向量a：經(jīng)驗(yàn)因子ω’：客觀權(quán)重則綜合置信度可按如下公式計算：R=YI⋅，其中I為指標(biāo)處理的置信度，Y為主觀權(quán)重綜合的置信度。通過對降低專家影響，也就是增加專家的數(shù)量，并提升“專家置信度”能夠有效地提高評估的置信度。

置信度的計算較為困難，本文先是通過定量指標(biāo)的量化，增加了客觀性，并且基于云模型的基礎(chǔ)以及對專家這一影響因素的深入分析，設(shè)計了更為合理的置信度計算公式。此方法能夠較好地計算出置信度，并且還可以為提升置信度的準(zhǔn)確性提供一定的參考作用。

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作者:黃敬泉 單位:廣東南方通信建設(shè)有限公司