认知跳频序列

由于常规频率不变跳频(FH)序列无法保持较高的FH通信在复杂电磁环境中的可靠性, 我们提出了一种可以产生高性能的算法认知FH序列(CFHS)用于认知FH(CFH)系统。 通过采用伪随机扰动映射,通过重新映射生成CFHS 具有自适应频率的分组密码FH序列插槽号和频率间隔。 在这种情况下,CFHS 继承了出色的综合性能及其参数可能会随电磁环境而变化。 分析了马尔可夫和均匀性的统计性质基于马尔可夫过程理论和概率理论。 仿真结果表明CFHS的性能优于广泛使用的关于跳频性能的跳频序列, 随机性,汉明相关性,复杂性和敏感性。 因此,提议的CFHS可能会广泛应用于高可靠的CFH系统。