定量评估电磁环境复杂的方案

"复合信息熵"的定义满足了上文中四个原则。下面给出几种概率的定义。

对于信号类型，某种类型信号的概率不好统计，一般根据经验值而定，不同环境不同频段存在的用户是不同的。本文假设每一个时刻各类型信号均存在，即定义信号类型概率为：

 

对时频矩阵X(n,k)进行分区，再统计各空格的有效时频点数，得到直方图如图3所示。

图1中的信号在观测频段内分布比较均匀，所以图3中的直条分布在整个时频面。

2.2　仿真结果

利用模型复现实际系统中发生的本质过程，并通过对系统模型的实验来研究存在的或设计中的系统，又称模拟。这里所指的模型包括物理的和数学的，静态的和动态的，连续的和离散的各种模型。所指的系统也很广泛，包括电气、机械、化工、水力、热力等系统，也包括社会、经济、生态、管理等系统。当所研究的系统造价昂贵、实验的危险性大或需要很长的时间才能了解系统参数变化所引起的后果时，仿真是一种特别有效的研究手段。

图4为类型熵值与信号类型关系曲线。由图可看出，信号类型数目增多，类型熵值增大。

图5为密度熵值与跳速、跳频电台数的关系图。图中可见，电台数增多，密度熵值增大;相同的电台数目，跳速更快熵值更大。

将图1中信号在频段内进行压缩，根据(5)、(2)式第三部分计算分布熵，得到不同分布熵如表2所示。

表2中结果表示，相同的信号类型、信号数目，其分布的频带越窄，分布熵值越大。

复合熵等于类型熵、密度熵和分布熵的加权相加，仿真结果表明了复合熵值符合上文四个原则。各熵值的权值可根据实际应用需求而定。

3　结束语

分析本文针对跳频信号分选，定义的"复合信息嫡"实现了定量了评价电磁环境复杂度，仿真结果表明了方法的有效性。以信息熵作为电磁信号环境的一个量化指标，不仅是可行的，而且容易操作，具有很大的商业利益。