CN113472423B - 一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰方法 - Google Patents

一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰方法 Download PDF

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Abstract

一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰方法，适用于认知对抗环境中的对抗通信，属于卫星通信抗干扰领域。针对卫星通信抗干扰场景，建立以功率、速率、信道频点及高低速波形切换等参数、波形的联合变换为策略，以通信容量和误码率为优化目标的零和博弈模型。通过仿真计算系统效用函数矩阵，求解系统的混合纳什均衡策略解，指导不同干扰环境下的最优抗干扰策略选择，提升系统的通信容量和通信质量。

Description

一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰方法
技术领域
本发明涉及一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰方法，适用于认知对抗环境中的对抗通信，属于卫星通信抗干扰领域。
背景技术
常规的通信抗干扰技术包括三类：一是频域处理，如直接序列扩频、跳频等；二是空域处理，如自适应天线等；三是时域处理，如猝发通信。这些抗干扰技术各有其优点，但都属于盲抗干扰方式，即抗干扰能力在系统设计之初就已经确定，一旦敌方针对性的干扰超出其抗干扰容限，就会造成通信中断。为了保证未来战场环境下通信系统的实时性和可靠性，需要发展智能化的认知通信抗干扰技术。博弈论经过近百年的发展与扩充，已经由经济学中的一个小分支壮大为一门独立的学科，理论体系不断完善和成熟。博弈论作为一种强有力的数学工具，适合于认知域抗干扰中的场景建模、冲突策略求解。
目前，研究者通常将博弈论应用于无线通信资源的分配中，如以信干噪比、通信速率等最优为策略，优化分布式通信模型中的用户通信容量；以抗干扰功率、波束成形等最优为策略，优化干扰环境下的通信信道选择；以通信容量、信干噪比等最优为策略，优化抗干扰用户的系统发射功率。同时，部分研究者以快速傅里叶变换、小波变换、分数阶傅里叶变换等域变换最优为策略，优化系统误码率等。当前，博弈论模型中多以单一参数性能提升或多域变换为策略，进行系统单一能力的提升。博弈论多用于地面无线通信系统中，针对卫星通信抗干扰系统的特点分析及博弈论模型应用研究较少。
发明内容
本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰方法，针对卫星通信抗干扰场景，建立以功率、速率、信道频点及高低速波形切换等参数、波形的联合变换为策略，以通信容量和误码率为优化目标的零和博弈模型。计算卫星对抗环境中完全博弈信息下最佳的抗干扰策略组合，推导计算双方的盈利矩阵，求解对抗环境下纯策略和混合策略的纳什均衡解，据此制定抗干扰的最佳策略选择，大幅提高抗干扰的效率和能力。
本发明的技术解决方案是：一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰方法，包括如下步骤：
建立卫星干扰模型；所述卫星干扰模型包括单音干扰、多音干扰及扫频干扰，每种干扰均采用最大功率；
建立卫星抗干扰模型；
构建利用卫星干扰模型和卫星抗干扰模型进行动态博弈的零和博弈模型；其中，博弈双方分别是通信方C和干扰方J；通信方C和干扰方J各有一个有限的策略集，并选择同一函数作为效用函数，通信方C求效用函数最大值而干扰方J求效用函数最小值；
利用零和博弈模型计算效用函数，根据效用函数矩阵，求解通信方C博弈的纳什均衡解，纳什均衡解对应的策略组合即为抗干扰策略。
进一步地，干扰方J的策略集合为{单音、多音、扫频}＝{J1，J2，J3}，通信方C的策略集包括：三种调制方式选择Mod＝{Mod1、Mod2、Mod3}＝{BPSK、QPSK、16QAM}，三种功率调整PR＝{PR低、PR中、PR高}，任意频点切换或保留f＝{f切、f留}，高低速率两种波形切换W＝{W1、W2}＝{DVB-S2、DSSS}；通信方C可采取的策略组成集合为C＝{Mod×PR×f×W}＝{C1、C2…C36}。
进一步地，干扰方J的策略集为J＝(J1，J2，J3)，通信方C的策略集为C＝{C1、C2…C36}，策略集J和策略集C均为有限策略集；通信方C获得的盈利为UC＝{Capacity，BER}，干扰方J获得的盈利为UJ＝－UC＝－{Capacity，BER}，其中Capacity为通信容量，BER为误码率。
进一步地，零和博弈模型系统评估的第一种评估方法为：只考虑系统误码率；第二种评估方法为：考虑通信容量和误码率的联合贡献，设UC＝p×Capacity_pro+(1-p)×BER_pro，0≤p≤1，其中Capacity_pro，BER_pro分别为通信容量和误码率性能指标。
进一步地，选取通信容量、误码率作为博弈双方的效用函数，即效用函数U＝{Capacity，BER}；计算出的效用函数矩阵为：
Figure BDA0003139338880000031
其中，Capacity为通信容量，BER为误码率，Ui-j为通信方C采用第i个策略与干扰方J采用第j个策略下计算得出的效用函数值，i和j为正整数，N为通信方C的策略个数，M为干扰方J的策略个数。
进一步地，在干扰方J实施最大功率干扰情况下，通信方C采用SINR＝[SINR1,SINR2,SINR3]三种功率调整方式，任意频点切换或保留{f切、f留}，以及高低速率两种波形切换{DVB-S2、DSSS}策略；通信方C在进行频点切换时，选择的新频点无干扰信号，表征为SINR4＝SINRmax取得最优值；当通信方C由DVB-S2切换为DSSS扩频波形后，表征为SINR_DSSS＝[SINR5,SINR6,SINR7]；通信方C的策略集合表示为：SINR＝[SINR1,SINR2,SINR3,SINR5,SINR4,SINR6,SINR7]。
进一步地，通信方C的策略集为C＝{(QPSK、DVB-S2、SINR1、f留)，(QPSK、DVB-S2、SINR2、f留)，(QPSK、DVB-S2、SINR3、f留)，(QPSK、DVB-S2、f切)，(QPSK、DSSS、SINR1、f留)，(QPSK、DSSS、SINR2、f留)，(QPSK、DSSS、SINR3、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR1、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR2、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR3、f留)，(16QAM、DVB-S2、f切)，(16QAM、DSSS、SINR1、f留)，(16QAM、DSSS、SINR2、f留)，(16QAM、DSSS、SINR3、f留)}，使用信干噪比SINR统一表示为C＝{(QPSK、SINR1)，(QPSK、SINR2)，(QPSK、SINR3)，(QPSK、SINR4)，(QPSK、SINR5)，(QPSK、SINR6)，(QPSK、SINR7)，(16QAM、SINR1)，(16QAM、SINR2)，(16QAM、SINR3)，(16QAM、SINR4)，(16QAM、SINR5)，(16QAM、SINR6)，(16QAM、SINR7)}。
一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰系统，包括：
建模模块，建立卫星干扰模型和卫星抗干扰模型；所述卫星干扰模型包括单音干扰、多音干扰及扫频干扰，每种干扰均采用最大功率；
零和博弈模块，构建利用卫星干扰模型和卫星抗干扰模型进行动态博弈的零和博弈模型；其中，博弈双方分别是通信方C和干扰方J；通信方C和干扰方J各有一个有限的策略集，并选择同一函数作为效用函数，通信方C求效用函数最大值而干扰方J求效用函数最小值；
抗干扰模块，利用零和博弈模型计算效用函数，根据效用函数矩阵，求解通信方C博弈的纳什均衡解，纳什均衡解对应的策略组合即为抗干扰策略；
干扰方J的策略集合为{单音、多音、扫频}＝{J1，J2，J3}，通信方C的策略集包括：三种调制方式选择Mod＝{Mod1、Mod2、Mod3}＝{BPSK、QPSK、16QAM}，三种功率调整PR＝{PR低、PR中、PR高}，任意频点切换或保留f＝{f切、f留}，高低速率两种波形切换W＝{W1、W2}＝{DVB-S2、DSSS}；通信方C可采取的策略组成集合为C＝{Mod×PR×f×W}＝{C1、C2…C36}；
干扰方J的策略集为J＝(J1，J2，J3)，通信方C的策略集为C＝{C1、C2…C36}，策略集J和策略集C均为有限策略集；通信方C获得的盈利为UC＝{Capacity，BER}，干扰方J获得的盈利为UJ＝－UC＝－{Capacity，BER}，其中Capacity为通信容量，BER为误码率；
零和博弈模型系统评估的第一种评估方法为：只考虑系统误码率；第二种评估方法为：考虑通信容量和误码率的联合贡献，设UC＝p×Capacity_pro+(1-p)×BER_pro，0≤p≤1，其中Capacity_pro，BER_pro分别为通信容量和误码率性能指标；
选取通信容量、误码率作为博弈双方的效用函数，即效用函数U＝{Capacity，BER}；计算出的效用函数矩阵为：
Figure BDA0003139338880000051
其中，Capacity为通信容量，BER为误码率，Ui-j为通信方C采用第i个策略与干扰方J采用第j个策略下计算得出的效用函数值，i和j为正整数，N为通信方C的策略个数，M为干扰方J的策略个数；
在干扰方J实施最大功率干扰情况下，通信方C采用SINR＝[SINR1,SINR2,SINR3]三种功率调整方式，任意频点切换或保留{f切、f留}，以及高低速率两种波形切换{DVB-S2、DSSS}策略；通信方C在进行频点切换时，选择的新频点无干扰信号，表征为SINR4＝SINRmax取得最优值；当通信方C由DVB-S2切换为DSSS扩频波形后，表征为SINR_DSSS＝[SINR5,SINR6,SINR7]；通信方C的策略集合表示为：SINR＝[SINR1,SINR2,SINR3,SINR5,SINR4,SINR6,SINR7]；
通信方C的策略集为C＝{(QPSK、DVB-S2、SINR1、f留)，(QPSK、DVB-S2、SINR2、f留)，(QPSK、DVB-S2、SINR3、f留)，(QPSK、DVB-S2、f切)，(QPSK、DSSS、SINR1、f留)，(QPSK、DSSS、SINR2、f留)，(QPSK、DSSS、SINR3、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR1、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR2、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR3、f留)，(16QAM、DVB-S2、f切)，(16QAM、DSSS、SINR1、f留)，(16QAM、DSSS、SINR2、f留)，(16QAM、DSSS、SINR3、f留)}，使用信干噪比SINR统一表示为C＝{(QPSK、SINR1)，(QPSK、SINR2)，(QPSK、SINR3)，(QPSK、SINR4)，(QPSK、SINR5)，(QPSK、SINR6)，(QPSK、SINR7)，(16QAM、SINR1)，(16QAM、SINR2)，(16QAM、SINR3)，(16QAM、SINR4)，(16QAM、SINR5)，(16QAM、SINR6)，(16QAM、SINR7)}。
一种计算机可读存储介质，所述的计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述的计算机程序被处理器执行时实现所述一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰方法的步骤。
一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述的处理器执行所述的计算机程序时实现所述一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰方法的步骤。
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)现有卫星抗干扰系统在设计之初抗干扰能力就已经确定，难以适应未来的认知对抗环境。本发明在卫星通信对抗场景中，引入零和博弈论，构建了干扰方的策略库，通信方的策略库，创新性地使用SINR对所有策略进行了统一表征，大幅压缩了对抗双方的策略集数量，提高了最优策略求解效率。
(2)现有基于博弈论的通信抗干扰方法，以功率、调制方式、速率、信道频点切换等单一参数为优化目标，进行策略学习。本发明考虑到软件定义无线电装备的发展，创新性地将调制方式、功率、频点等参数调整与通信波形的整体切换，如DVB-S2与DSSS波形，进行融合设计，并构建到同一策略集合中。
(3)现有基于博弈论的通信抗干扰方法，在纳什均衡策略评估中，以功率、速率、误码率等单一参数为优化目标，进行博弈学习。本发明创新地采用二维指标混合的三维效用函数构建方式，通过调整指标的贡献比例，灵活地采取最优对抗策略，提升系统对不同任务场景的适应能力。
附图说明
图1为本发明的卫星通信抗干扰场景图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本申请技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
以下结合说明书附图对本申请实施例所提供的一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰方法做进一步详细的说明，具体实现方式可以包括(如图1所示)：
(1)建立卫星干扰模型，卫星通信对抗中干扰信号的类型为，单音干扰、多音干扰及扫频干扰三种，每种干扰均采用最大功率。
(2)建立卫星抗干扰模型，卫星通信方具备干扰信号频谱感知能力，可采取的抗干扰策略有，变换调制方式、调整系统功率、切换系统频点、切换系统波形。
(3)构建零和博弈模型，卫星通信抗干扰可视为一个动态博弈过程，博弈双方分别是通信方C和干扰方J。干扰方采用一切可能的手段进行干扰，即，构成一个可选取的策略集J，通信方可选取的策略集C，双方策略集有限。双方选择同一函数作为效用函数，通信方求效用函数最大值而干扰方求效用函数最小值。此时，博弈模型建模为有限零和博弈。
(4)计算效用函数，根据效用函数矩阵，求解出博弈的纳什均衡解，纳什均衡解给出了双方策略选择的一个稳定点，该稳定点是对抗双方都能接受的策略组合，任意一方通过改变策略都不能使自己的盈利变大，纳什均衡解对应的策略组合就是抗干扰的最佳策略。
在本申请实施例所提供的方案中，下面结合附图对本发明的具体实施方式进行进一步的详细描述。
如图1所示，干扰方将产生的干扰信号叠加至通信方1的上行链路，经过卫星转发器送至通信方2，对通信方链路进行干扰。基于零和博弈论的通信抗干扰方法步骤如下：
(1)建立干扰方模型。干扰方采用单音f0干扰、三音(f0、f0-0.3B、f0+0.3B)干扰，线性调频干扰(扫频范围为[f0-B/2,f0+B/2]，扫频率为B/T),其中f0为通信方的信号中心频率，B为通信方的信号带宽，T为仿真信号时长。干扰方策略集合为J＝{单音，多音，线性调频}。
(2)建立通信方模型。在干扰方实施最大功率干扰情况下，通信方采用BPSK、QPSK、16QAM三种调制方式，具备SINR＝[SINR1,SINR2,SINR3]＝[-5,5,10]三种功率调整方式，任意频点切换或保留{f切、f留}，以及高低速率两种波形切换{DVB-S2、DSSS}。通信方采用的三种调制方式中通信速率及容量与调制阶数成正比，由于QPSK和BPSK调制方式的误码率一样，但前者容量为后者的两倍。从博弈论最优角度考虑，只选择QPSK，仿真中记两种调制方式的通信容量为{m，2m}。通信方具备干扰信号频谱感知能力，在进行频点切换时，选择的新频点无干扰信号，SINR4＝SINRmax取得最优值，但由于频点切换会造成通信中断，造成系统通信容量有所损失。仿真计算中设SINRmax＝15，频点切换造成的容量损失为m/10。通信方采用的两种DVB-S2和DSSS扩频波形，二者的调制方式相同，区别在于基带数据是否经过扩频码进行展宽。仿真中假设扩频深度为128，信号带宽不变，数字基带波形切换损失较小可忽略不计。与DVB-S2波形相比，切换为扩频波形后，信噪比增加21dB，即，SINR_DSSS＝[SINR5,SINR6,SINR7]＝[16,26,31]，但通信容量降低为m/128。
因此，通信方的策略集合为C＝{(QPSK、DVB-S2、SINR1、f留)，(QPSK、DVB-S2、SINR2、f留)，(QPSK、DVB-S2、SINR3、f留)，(QPSK、DVB-S2、f切)，(QPSK、DSSS、SINR1、f留)，(QPSK、DSSS、SINR2、f留)，(QPSK、DSSS、SINR3、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR1、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR2、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR3、f留)，(16QAM、DVB-S2、f切)，(16QAM、DSSS、SINR1、f留)，(16QAM、DSSS、SINR2、f留)，(16QAM、DSSS、SINR3、f留)}。统一用信干噪比SINR表示为C＝{(QPSK、SINR1)，(QPSK、SINR2)，(QPSK、SINR3)，(QPSK、SINR4)，(QPSK、SINR5)，(QPSK、SINR6)，(QPSK、SINR7)，(16QAM、SINR1)，(16QAM、SINR2)，(16QAM、SINR3)，(16QAM、SINR4)，(16QAM、SINR5)，(16QAM、SINR6)，(16QAM、SINR7)}。
(3)建立零和博弈模型。零和博弈双方的盈利之和为零，通信方获得的盈利为UC＝{Capacity，BER}，则干扰方获得的盈利为UJ＝-UC＝{-Capacity，-BER}。系统评估中，分两种情况进行评估。第一种情况，只考虑系统误码率。第二种情况，综合考虑通信容量和误码率的贡献，设UC＝p×Capacity_pro+(1-p)×BER_pro，0≤p≤1，其中Capacity_pro，BER_pro分别为通信容量和误码率性能指标。
效用函数矩阵如表1所示。
表1效用函数矩阵
Figure BDA0003139338880000091
(4)计算效用函数(Capacity，BER)
具体计算结果见表2所示。
表2效用函数矩阵表
Figure BDA0003139338880000092
Figure BDA0003139338880000101
Figure BDA0003139338880000111
(5)博弈策略分析
根据表2中的效用函数矩阵进行干扰方和抗干扰的最优策略分析。效用函数中包含了系统容量和误码率两中指标。分两种情况进行分析，一种情况只考虑误码率，另一种情况综合考虑通信容量和误码率。
第一种情况，以误码率最优为目标，通信方选择策略(QPSK、SINR7)和(16QAM、SINR7)，此时系统码率最小。由于16QAM调制通信容量大于QPSK，因而(16QAM、SINR7)为通信方最佳策略。干扰方应最大程度加大通信系统的误码率，因而选择多音干扰策略。最终双方博弈的结果为，双方达到纳什均衡，也就是说干扰方采取多音干扰，通信方选择(16QAM、SINR7)，即，采用扩频通信波形及高阶调制，进行干扰对抗，此时系统达到一种最优纳什均衡。
第二种情况，综合考虑系统误码率和通信容量。假设系统要求的码率在1e-3量级及以下，通信容量在m/10及以上。此时，UC＝p×Capacity_pro+(1-p)×BER_pro，仿真中设置p＝0.8，即，通信容量提升对系统效用函数的贡献比例为80％。干扰方策略比较明确，选择多音干扰系统。在此基础上，通信方可选策略集为(QPSK、SINR3)和(QPSK、SINR4)。选择SINR3时，UC＝-0.0146，选择SINR4时，UC＝0.0146。因此，经过对抗双方博弈的结果为，双方达到纳什均衡。此时，干扰方选择多音干扰，通信方选择(QPSK、SINR4)，即，采用QPSK调制，在干扰点进行切换频点。
由此可见，本发明在卫星通信对抗场景中，建立了干扰方和通信方的具体策略模型，计算了包含双指标的效用函数矩阵，求解了两种情况中不同关注点下博弈双方的纳什均衡策略。通过对干扰方的策略分析，通信方在对不同目标优化时，可灵活地选择不同的最优策略，有效提升对抗竞争中己方的优势地位。
本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行图1所述的方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。

Claims (4)

1.一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰方法，其特征在于，包括如下步骤：
建立卫星干扰模型；所述卫星干扰模型包括单音干扰、多音干扰及扫频干扰，每种干扰均采用最大功率；
建立卫星抗干扰模型；
构建利用卫星干扰模型和卫星抗干扰模型进行动态博弈的零和博弈模型；其中，博弈双方分别是通信方C和干扰方J；通信方C和干扰方J各有一个有限的策略集，并选择同一函数作为效用函数，通信方C求效用函数最大值而干扰方J求效用函数最小值；
利用零和博弈模型计算效用函数，根据效用函数矩阵，求解通信方C博弈的纳什均衡解，纳什均衡解对应的策略组合即为抗干扰策略；
干扰方J的策略集合为{单音、多音、扫频}＝{J1，J2，J3}，通信方C的策略集包括：三种调制方式选择Mod＝{Mod1、Mod2、Mod3}＝{BPSK、QPSK、16QAM}，三种功率调整PR＝{PR低、PR中、PR高}，任意频点切换或保留f＝{f切、f留}，高低速率两种波形切换W＝{W1、W2}＝{DVB-S2、DSSS}；通信方C可采取的策略组成集合为C＝{Mod×PR×f×W}＝{C1、C2…C36}；
在干扰方J实施最大功率干扰情况下，通信方C采用SINR＝[SINR1,SINR2,SINR3]三种功率调整方式，任意频点切换或保留{f切、f留}，以及高低速率两种波形切换{DVB-S2、DSSS}策略；通信方C在进行频点切换时，选择的新频点无干扰信号，表征为SINR4＝SINRmax取得最优值；当通信方C由DVB-S2切换为DSSS扩频波形后，表征为SINR_DSSS＝[SINR5,SINR6,SINR7]；通信方C的策略集合表示为：SINR＝[SINR1,SINR2,SINR3,SINR5,SINR4,SINR6,SINR7]；此时，通信方C的策略集为C＝{(QPSK、DVB-S2、SINR1、f留)，(QPSK、DVB-S2、SINR2、f留)，(QPSK、DVB-S2、SINR3、f留)，(QPSK、DVB-S2、f切)，(QPSK、DSSS、SINR1、f留)，(QPSK、DSSS、SINR2、f留)，(QPSK、DSSS、SINR3、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR1、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR2、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR3、f留)，(16QAM、DVB-S2、f切)，(16QAM、DSSS、SINR1、f留)，(16QAM、DSSS、SINR2、f留)，(16QAM、DSSS、SINR3、f留)}，使用信干噪比SINR统一表示为C＝{(QPSK、SINR1)，(QPSK、SINR2)，(QPSK、SINR3)，(QPSK、SINR4)，(QPSK、SINR5)，(QPSK、SINR6)，(QPSK、SINR7)，(16QAM、SINR1)，(16QAM、SINR2)，(16QAM、SINR3)，(16QAM、SINR4)，(16QAM、SINR5)，(16QAM、SINR6)，(16QAM、SINR7)}；
干扰方J的策略集为J＝(J1，J2，J3)，通信方C的策略集为C＝{C1、C2…C36}，策略集J和策略集C均为有限策略集；通信方C获得的盈利为UC＝{Capacity，BER}，干扰方J获得的盈利为UJ＝－UC＝－{Capacity，BER}，其中Capacity为通信容量，BER为误码率；
零和博弈模型系统评估的评估方法为：考虑通信容量和误码率的联合贡献，设UC＝p×Capacity_pro+(1-p)×BER_pro，0≤p≤1，其中Capacity_pro，BER_pro分别为通信容量和误码率性能指标；
选取通信容量、误码率作为博弈双方的效用函数，即效用函数U＝{Capacity，BER}；计算出的效用函数矩阵为：
Figure FDA0003823380110000021
其中，Capacity为通信容量，BER为误码率，Ui-j为通信方C采用第i个策略与干扰方J采用第j个策略下计算得出的效用函数值，i和j为正整数，N为通信方C的策略个数，M为干扰方J的策略个数。
2.一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰系统，其特征在于，包括：
建模模块，建立卫星干扰模型和卫星抗干扰模型；所述卫星干扰模型包括单音干扰、多音干扰及扫频干扰，每种干扰均采用最大功率；
零和博弈模块，构建利用卫星干扰模型和卫星抗干扰模型进行动态博弈的零和博弈模型；其中，博弈双方分别是通信方C和干扰方J；通信方C和干扰方J各有一个有限的策略集，并选择同一函数作为效用函数，通信方C求效用函数最大值而干扰方J求效用函数最小值；
抗干扰模块，利用零和博弈模型计算效用函数，根据效用函数矩阵，求解通信方C博弈的纳什均衡解，纳什均衡解对应的策略组合即为抗干扰策略；
干扰方J的策略集合为{单音、多音、扫频}＝{J1，J2，J3}，通信方C的策略集包括：三种调制方式选择Mod＝{Mod1、Mod2、Mod3}＝{BPSK、QPSK、16QAM}，三种功率调整PR＝{PR低、PR中、PR高}，任意频点切换或保留f＝{f切、f留}，高低速率两种波形切换W＝{W1、W2}＝{DVB-S2、DSSS}；通信方C可采取的策略组成集合为C＝{Mod×PR×f×W}＝{C1、C2…C36}；
在干扰方J实施最大功率干扰情况下，通信方C采用SINR＝[SINR1,SINR2,SINR3]三种功率调整方式，任意频点切换或保留{f切、f留}，以及高低速率两种波形切换{DVB-S2、DSSS}策略；通信方C在进行频点切换时，选择的新频点无干扰信号，表征为SINR4＝SINRmax取得最优值；当通信方C由DVB-S2切换为DSSS扩频波形后，表征为SINR_DSSS＝[SINR5,SINR6,SINR7]；通信方C的策略集合表示为：SINR＝[SINR1,SINR2,SINR3,SINR5,SINR4,SINR6,SINR7]；此时，通信方C的策略集为C＝{(QPSK、DVB-S2、SINR1、f留)，(QPSK、DVB-S2、SINR2、f留)，(QPSK、DVB-S2、SINR3、f留)，(QPSK、DVB-S2、f切)，(QPSK、DSSS、SINR1、f留)，(QPSK、DSSS、SINR2、f留)，(QPSK、DSSS、SINR3、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR1、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR2、f留)，(16QAM、DVB-S2、SINR3、f留)，(16QAM、DVB-S2、f切)，(16QAM、DSSS、SINR1、f留)，(16QAM、DSSS、SINR2、f留)，(16QAM、DSSS、SINR3、f留)}，使用信干噪比SINR统一表示为C＝{(QPSK、SINR1)，(QPSK、SINR2)，(QPSK、SINR3)，(QPSK、SINR4)，(QPSK、SINR5)，(QPSK、SINR6)，(QPSK、SINR7)，(16QAM、SINR1)，(16QAM、SINR2)，(16QAM、SINR3)，(16QAM、SINR4)，(16QAM、SINR5)，(16QAM、SINR6)，(16QAM、SINR7)}；
干扰方J的策略集为J＝(J1，J2，J3)，通信方C的策略集为C＝{C1、C2…C36}，策略集J和策略集C均为有限策略集；通信方C获得的盈利为UC＝{Capacity，BER}，干扰方J获得的盈利为UJ＝－UC＝－{Capacity，BER}，其中Capacity为通信容量，BER为误码率；
零和博弈模型系统评估的评估方法为：考虑通信容量和误码率的联合贡献，设UC＝p×Capacity_pro+(1-p)×BER_pro，0≤p≤1，其中Capacity_pro，BER_pro分别为通信容量和误码率性能指标；
选取通信容量、误码率作为博弈双方的效用函数，即效用函数U＝{Capacity，BER}；计算出的效用函数矩阵为：
Figure FDA0003823380110000041
其中，Capacity为通信容量，BER为误码率，Ui-j为通信方C采用第i个策略与干扰方J采用第j个策略下计算得出的效用函数值，i和j为正整数，N为通信方C的策略个数，M为干扰方J的策略个数。
3.一种计算机可读存储介质，所述的计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述的计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1所述方法的步骤。
4.一种基于零和博弈论的卫星通信抗干扰设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述的处理器执行所述的计算机程序时实现如权利要求1所述方法的步骤。
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