自适应频谱感知

Redforce

在现代信息社会，电磁频谱作为关键的战略资源，支撑着包括通信、雷达、导航等在内的各类无线系统的运行。随着无线通信技术从4G向5G乃至6G演进，物联网、工业互联网、智能交通等新兴应用的蓬勃发展，频谱资源的稀缺性问题日益凸显。据统计，截至2024年，全球已分配的频谱资源中，90%以上处于满载或过载状态，而移动数据流量在过去5年内增长了近10倍，预计到2030年还将再增长20倍以上。传统的静态频谱分配策略，已无法满足日益增长的频谱需求，导致频谱利用率低下，部分频段闲置与拥塞现象并存。例如，在城市密集区域，某些热门频段（如2.4GHz-5GHz）的平均利用率高达95%以上，而在偏远地区，相同频段的利用率却不足10%。

美国国防高级研究计划局（DARPA）早在多年前就洞察到这一问题，并积极开展相关工作。DARPA主导的“频谱协同挑战赛”极具代表性，该项目致力于打造自适应频谱感知系统，通过构建一个庞大的立体监测网，以实现对频谱资源的高效利用。这个监测网由上千个地面监测节点、搭载软件定义无线电的无人机群以及低轨卫星载荷组成，覆盖了30MHz至18GHz的广泛频段。地面监测节点分布在美国各地，形成了一个分布式的感知网络，能够实时采集地面的电磁信号。无人机群则凭借其机动性，可灵活部署在特定区域上空，对重点区域进行补充监测。低轨卫星载荷则从太空视角，实现对全球范围频谱的宏观监测，弥补了地面和低空监测的局限性。

该系统的核心技术——机器学习算法的实时迭代，使其具备强大的频谱分析能力。通过对海量历史频谱数据以及实时采集的信号特征进行深度分析，系统能够在极短的时间内做出精准判断。在2023年的加州军演中，该系统成功定位了模拟敌方的跳频通信源，定位误差控制在5米以内，且在100毫秒内识别出98%的合法信号与92%的非法干扰信号。这一成果充分展示了自适应频谱感知系统在复杂电磁环境下的卓越性能，为军事通信与频谱管控提供了有力支持。