Research on anti-jamming transmission mechanism and intelligent modulation recognition algorithm of data link for complex battlefield environment
Notice bibliographique
Résumé
Under the background of multi-domain joint operations in modern warfare, data link, as the "nerve center" of the battlefield, faces the severe challenge of high-density and multi-dimensional dynamic electromagnetic interference. The traditional data link system has an "adaptive dilemma" because it adopts a fixed anti-jamming strategy, and modulation recognition is limited by the performance bottleneck under low signal-to-noise ratio (SNR) and the "intelligent bottleneck" of insufficient generalization ability of deep learning model. Aiming at the above problems, this study constructs a closed-loop framework of "perception-decision-execution", and proposes a cross-layer cooperative anti-interference transmission mechanism and an intelligent modulation recognition algorithm. The anti-jamming transmission mechanism perceives the channel and interference characteristics in real time through lightweight convolutional neural network (CNN), and dynamically optimizes frequency hopping, direct sequence spread spectrum and power control strategies based on Dueling Double DQN (DDQN) algorithm to realize adaptive resource allocation. The design of the intelligent modulation recognition algorithm TFSC-Net (Time-Frequency-Symbolic Joint Network) dual-channel feature fusion model jointly extracts features from the time-frequency domain and symbol domain of the signal, and improves the recognition accuracy and generalization capability under low SNR by combining an enhanced loss function. Experimental results demonstrate that the proposed scheme achieves a low bit error rate of 8.7×10⁻⁵ and a throughput of 34.9 Mbps in a strong interference environment (JSR=20dB). TFSC-Net achieves a recognition rate of 89.4% at 0dB SNR and 97.3% at 10dB SNR, with a latency controlled at 13.8ms, balancing interference resistance, recognition accuracy, and real-time performance. The research findings provide technical support for enhancing the survivability of battlefield communications, strengthening electronic warfare advantages, and promoting the development of the next-generation data link system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».