0 引　言

舰船作为国家海洋战略的重要实施载体，承担着军事作战、海洋科考、货物运输、海上救援等多样化任务。应急通信系统作为舰船应对突发危机、确保任务顺利推进的核心保障，发挥着不可替代的作用^[1]。因此，为了减少舰船执行任务时因通信问题导致的风险和损失，提高应对突发事件的反应速度和处理能力，确保各项任务能够按计划顺利完成，对舰船应急通信系统的稳定性进行有效控制非常关键^[2]。

关于通信稳定性问题，诸多学者进行了研究，刘逸飞等^[3]采用DDS控制器动态调整数据传输规模以控制速率，并结合通信系统程序优化数据收发流程，从而实现对船舶通信的稳定性控制。但DDS控制器的调整范围无法满足远洋船舶通信的多样化需求，当面对突发通信任务时，不能迅速将数据传输规模调整到合适水平，导致通信稳定性受限。吴科献等^[4]利用Opus算法自动适配最佳信号编码参数，保证船舶音频流畅传输，同时采用前向纠错与自动重传请求（ARQ）技术提升通讯过程中纠错能力，降低音频失真与中断概率，实现船舶通信的稳定传输。但ARQ技术依赖于可靠的反馈信道，然而在船舶通信中，反馈信道会受到各种干扰和影响，一旦出现反馈信息丢失或错误的情况，ARQ技术则无法精准确定需重传的数据包，进而影响通信效果。杨何伍等^[5]采用STC8主控芯片实时监测无人船信号强度与误码率，动态切换2.4 GHz/5.8 GHz双频段通信，并通过CRC数据校验技术过滤错误数据包，再采用卡尔曼滤波算法（KF）平滑遥控指令，实现复杂水域环境下的稳定通信。但KF算法需预先获悉无人船的运动模型和噪声特性。然而，这些信息具有不确定性和时变性，导致KF算法估计结果不准确，无法有效平滑遥控指令。杨廷基等^[6]将天线功率、调制编码方式和波束指向等船舶外通系统参数作为优化变量，利用PSO算法智能搜索最优参数组合，使其自适应匹配复杂海况与信道条件，确保船舶在动态环境中保持稳定通信。但PSO算法在复杂多峰优化问题中易过早收敛，尤其在动态海况下，信道条件快速变化时，算法会因惯性权重调整不足而无法及时跳出局部最优解，不能动态响应信道衰落等突发变化，影响通讯稳定性。

在水域环境中，强风、暴雨、雷电等灾害天气是舰船不可避免的极端挑战，其引发的通信衰减、中断、导航失效会严重影响任务的完成与人员安全。本文研究灾害天气下舰船应急通信系统的稳定控制方法，以确保极端环境下应急通信链路的持续畅通与稳定传输，为舰船在灾害天气中的航行决策、任务协同及人员安全防护提供可靠的通信支撑。

1 舰船应急通信系统的稳定控制 1.1 灾害天气对舰船应急通信系统的影响分析

灾害天气主要通过物理作用对舰船应急通信系统的稳定性造成影响，主要表现为：

1）天线姿态偏移：在强风、暴雨天气影响下，舰船剧烈摇摆和振动，导致通信天线的指向偏离最佳通信角度。这种姿态偏移会显著降低天线的有效增益，从而引起信号接收功率下降，影响通讯质量^[7]。天线接收功率p_r的公式为：

$ {p_r} = {p_t}{G_t}{G_r}{\lambda ^2}/{(4{\text{π}} d)^2}\hbar。$

(1)

式中：p_r和p_t为舰船应急通信系统天线接收、发射功率用；G_r和G_t表示二者对应的增益；$ \lambda $为信号波长；$ d $为收、发天线距离；$ \hbar $为传输损耗。

2）信号传输衰减：暴雨中密集的雨滴会对电磁波产生吸收和散射作用，形成雨衰。不同频率的电磁波受影响程度不同，高频信号受雨滴吸收和散射的影响更为显著，这会导致舰船应急通信信号在传播过程中能量大幅衰减，出现信号误码率升高、信噪比下降等问题。降雨衰减公式为：

$ A = k*{\gamma ^\alpha }*L 。$

(2)

式中：$ A $为雨衰值；$ \gamma $为降雨率；$ k $和$ \alpha $为与信号频率和极化方式相关的系数；$ L $为应急通讯信号在雨区中的有效路径长度。

3）电磁冲击，设备损坏：当雷电击中舰船或附近海域时，其强大的电磁场会在舰船线缆和相关设备中感应出瞬时高压，对通讯设备前端电子元器件造成损害，导致舰船应急通信系统节点物理损坏，出现部分通讯网络节点或链路失效的问题。雷电在通信设备中感应电压$ U $的公式为：

$ U = \ell *\left( {{\mathrm{d}}i/{\mathrm{d}}t} \right)。$

(3)

式中：$ \ell $为互感系数；$ {\mathrm{d}}i/{\mathrm{d}}t $为雷电流变化率。

1.2 舰船应急通信系统状态实时感知与风险评估

针对灾害天气对舰船应急通信系统的影响，通过定向采集天线姿态偏移、雨衰、电磁冲击相关数据，实时感知舰船应急通信系统状态。即在舰船关键位置安装多种类型传感器，包括用于测量舰船天线姿态（如俯仰角、方位角）的陀螺仪和加速度计、用于测量降雨强度的雨量传感器、用于检测雷电的电磁传感器和压力传感器以及用于监测通信信号参数（如信号强度、误码率、信噪比）的通信信号分析仪等。根据实时感知的系统状态信息，提取核心风险评估指标，以此作为量化灾害天气对舰船应急通信系统影响程度的依据。具体为：

1）天线姿态偏差$ \Delta \partial $。衡量天线姿态偏移程度，公式为：

$ \Delta \partial = \sqrt {{{(\theta - {\theta _s})}^2} + {{(\beta - {\beta _s})}^2}} 。$

(4)

式中：$ {\theta _s} $和$ {\beta _s} $为天线最佳通信方位角、俯仰角（目标值），$ \theta $和$ \beta $为实测方位角、俯仰角。

2）雨衰风险指数$ \eta $：降雨引起的信号衰减对通信链路的影响程度，$ \eta $计算公式为：

$ \eta = {A_c}/{A_{\max }}。$

(5)

式中：A_max为当前信号频段允许的最大雨衰，A_c为雨衰实测值。

3）电磁冲击风险因子$ \varsigma $：评估雷电电磁冲击导致的通讯设备损伤风险，其计算公式为：

$ \varsigma = \left| {{U_c}} \right|/{U_{\max }}。$

(6)

式中：U_max为应急通信设备耐受电压阈值，U_c为实测电压。

采用AHP确定综合风险指数中天线姿态偏差权重$ {w_1} $、雨衰风险指数权重$ {w_2} $、电磁冲击风险因子权重$ {w_3} $的动态调整过程。根据不同主导灾害天气类型，邀请 5 位舰船通信领域专家对天线姿态偏差、雨衰风险指数、电磁冲击风险因子的重要性进行相互比较，采用 1-9 标度法构建判断矩阵。判断矩阵$ \boldsymbol{A}_1 $如下：

$ {A_1} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 1&3&5 \\ {1/3}&1&3 \\ {1/5}&{1/3}&1 \end{array}} \right]。$

(7)

计算判断矩阵的最大特征值，通过一致性指标$ CI = ({\lambda _{\max}} - n)/(n - 1) $，与随机一致性指标$ RI $计算一致性比例$ CR = CI/RI $。若$ CR < 0.{\text{1}} $，则判断矩阵满足一致性要求；否则，需重新邀请专家调整判断矩阵，直至满足一致性条件。

设定综合风险阈值为$ {\varGamma _1} $和$ {\varGamma _2} $，且$ {\varGamma _1} < {\varGamma _2} $，则风险等级划分如下：

低风险（$ \sigma \leqslant {\varGamma _1} $）：说明各风险指标均在正常范围内，应急通信系统运行稳定。

中等风险（$ \varGamma _1 < \sigma \leqslant {\varGamma _2} $）：说明单项或多项风险指标接近对应阈值，应急通信系统稳定性下降，需密切关注。

高风险（$ \sigma > {\varGamma _2} $）：说明单项或多项风险指标超出对应阈值，应急通信系统稳定性不足，需立即触发控制策略。

1.3 舰船应急通信系统的稳定控制的实现

鉴于研究的风险类型中，低风险与中等风险状况并未对舰船应急通信系统的稳定性产生不良影响，故而，本小节将针对高风险等级以及处于该高风险等级下的风险指标超限情况，自动调用与之适配的控制策略。

1.3.1 天线姿态自适应调整策略

在目前灾害场景下，当$ \sigma > {\varGamma _2} $，$ \Delta \theta $超限时，触发天线姿态自适应调整策略，恢复天线最佳通信角度，增强通信稳定性。该策略基于PID控制器展开，具体为：

将存储在控制系统中的目标方位角$ {\theta _s} $和目标俯仰角$ {\beta _s} $与对应的实测值进行比较，计算出偏差量$ \Delta \theta $和$ \Delta \beta $：

$ \left\{ \begin{gathered} \Delta \theta = \theta - {\theta _s}，\\ \Delta \beta = \beta - {\beta _s}。\\ \end{gathered} \right. $

(8)

将偏差量$ \Delta \theta $和$ \Delta \beta $输入到安装在天线控制单元的PID控制器中。该控制器生成的控制信号通过驱动方位轴和俯仰轴伺服电机实时修正舰船应急通信系统天线方位角与俯仰角。其中：方位轴伺服电机根据控制信号旋转，补偿天线水平方向的偏差，俯仰轴伺服电机根据控制信号抬升或降低天线，补偿垂直方向的偏差。经过PID控制器调整后，舰船应急通信系统持续监测天线接收信号功率$ {p_r} $，当满足$ {p_r} > {p_{r,\min }} $（$ {p_{r,\min }} $为应急通信需求的最小接收功率）时，天线姿态调整结束。

1.3.2 通信频段动态切换策略

当$ \sigma > {\Gamma _2} $，$ \eta $超限时，触发通信频段动态切换策略，通过该策略规避高衰减频段，改善信号质量。具体过程为：

步骤1　计算多频段雨衰值。针对舰船应急通信系统支持的频段，结合实时降雨率，代入式(2)计算应急通信系统各频段f的雨衰值A_f。

步骤2　切换决策。筛选满足A_f≤A_max（A_max为应急通信系统允许的最大降雨衰减值），且带宽$ {B_f} \geqslant {B_{\min }} $（$ {B_{\min }} $为最小需求带宽）的频段，选择A_f最小的频段作为目标频段f_g。

步骤3　频段切换执行。将当前使用的频段f_c直接切换为步骤(2)选定的目标频段f_g。同时，配套调整调制解调过程的核心参数（如符号率），确保信号在新频段下的适配传输，平衡传输速率与可靠性。符号率$ s $的调整公式为：

$ s=({B}_{f}\cdot \kappa )/m 。$

(9)

式中：$ \kappa $为频谱效率；$ m $为调制阶数。

步骤4　切换后验证。采集切换后p_r和误码率，若二者符合舰船应急通信系统通讯要求，切换成功；否则重新执行步骤1～步骤3。

1.3.3 网络拓扑动态重构策略

当$ \sigma > {\varGamma _2} $，$ \varsigma $超限时，触发网络拓扑动态重构策略，以此剔除被雷电电磁冲击失效的节点，通过拓扑重建，确保应急通信系统通信的连通性。实现过程如下：

步骤1　节点状态检测。通过链路检测器发送检测包，判断应急通信系统节点状态：若连续3次未收到响应，标记为失效节点，并记录有效节点。

步骤2　链路质量权重计算。定义应急通信系统有效节点间的链路质量权重$ {\varpi _{ij}} $（反映链路质量），公式为：

$ {\varpi _{ij}} = {\delta _1}\frac{{{\tau _{\max }} - {\tau _{ij}}}}{{{\tau _{\max }} - {\tau _{\min }}}} + {\delta _2}\frac{{{H_{ij}}}}{{{H_{\max }}}}。$

(10)

式中：$ {\tau _{ij}} $为节点$ i - j $的传输时延；$ {\tau _{\max }} $和$ {\tau _{\min }} $为其上下限；$ {H_{ij}} $和$ {H_{\max }} $为链路带宽及其上限；$ {\delta _1} $和$ {\delta _2} $为权值系数。

步骤3　最小生成树（MST）重构。以总权重最大为目标（即链路质量最优），采用Prim算法构建新应急通信系统拓扑，目标函数为：

$ F = \max \sum\limits_{(i,j) \in V} {{\varpi _{ij}}}。$

(11)

式中：$ V $为重构后的链路集合。

步骤4　重构验证。计算重构后网络的连通率$ G= Q_l/Q\mathrm{_{total}} $（$ {Q_l} $为连通节点对数，$ Q\mathrm{_{total}} $为总节点对数）。若$ G > 90 $，重新构建的应急通信系统拓扑生效；否则加入备用冗余节点，重新执行步骤(2)～(3)。

2 实验结果与分析

为分析本文方法的有效性，将某远洋舰船应急通信系统作为实验对象，该舰船主要执行国际海域护航、远洋科考等任务，多次经历强台风、特大暴雨等极端灾害天气，应急通信系统覆盖6 GHz/10 GHz/15 GHz多频段。

图1为天线方位角与俯仰角控制结果。可知，应用本文方法控制后的方位角和俯仰角能够较好地跟随目标角度的变化，虽与目标值存在微小偏差，但整体上保持相对稳定的控制效果。微小偏差通常是由于灾害天气中复杂的干扰因素（如舰船的剧烈摇摆、电磁干扰等）导致，但未出现大幅度的波动或失控情况，尤其在舰船位置（经纬度）动态变化过程中，控制后角度曲线与目标角度曲线的走势基本相符。这表明，本文控制方法具有抗干扰能力，能够在恶劣的环境条件下维持天线角度的相对稳定，保障舰船应急通信系统的稳定性，确保在灾害天气下通信信号的顺利传输。

实验过程中，在遭遇台风时出现了暴雨。通过本文所提感知与风险评估方法判断出舰船应急通信系统当前所用的15 GHz信号传输频段已出现雨衰问题，随即启动通信频段动态切换策略，相关控制结果，见表1。可知，本文方法在动态频段切换中表现出高度的实时性与有效性。系统在监测到15 GHz频段因暴雨出现高风险雨衰后，能够在1 s内迅速切换至10 GHz频段，将风险等级降至中等或低级，体现了优异的响应速度与决策精度。尤其在19:45:03和21:12:20这2个高风险时刻，系统进一步从10 GHz切换至更低频段（6 GHz），显著提升了通信可靠性，表明方法具备多级风险适应与频段优选能力。此外，频段切换策略还展现出对天气动态变化的适应性与恢复性。在20:05:04和20:25:05时段，雨衰影响减弱后，系统逐步将频段从6 GHz回切至10 GHz乃至15 GHz，在维持低风险的同时优化频谱资源利用。

不同灾害天气场景下，BER结果见图2。从图2可知，在单一台风或雷雨天气下，BER随数据流量增加呈上升趋势，但整体维持在较低水平（低于0.15）；而在台风伴雷雨的复合灾害天气下，BER显著升高，表明复合灾害对通信链路的影响远大于单一灾害，尤其在高数据流量（接近40 GB）时更为突出。但整体水平仍控制在0.20以下。证明了本文方法在提升灾害天气下通信系统的鲁棒性和可靠性方面的优势。

设置仅用PID、仅频段切换2组对比方法与本文方法进行对比，在强风、暴雨、台风伴雷雨复合场景3种场景下，过方位角偏差均值、俯仰角偏差均值、信号强度均值和信噪比均值指标，对比效果如表2所示。可知，在强风、暴雨、台风伴雷雨复合场景下，本文方法的方位角与俯仰角偏差均值均小于仅用PID和仅频段切换方法，信号强度均值和信噪比均值均高于2种对比方法。

验证舰船应急通信系统中，基于Prim算法的网络拓扑动态重构算法在节点数量逐步增加时的实时性表现，明确算法运行时间与节点数量的关联，确保其满足应急场景下的实时性需求。结果如表3所示。可知，节点数量从5个增至20个时，算法平均运行时间从0.021 s增至0.185 s，最大运行时间从0.035 s增至0.210 s，运行时间随节点数量增加上升，且20个节点时最大运行时间仅0.210 s，远低于应急场景0.5 s的实时性要求，说明算法在节点增多时仍具良好实时性，能满足需求。

3 结　语

本文提出了基于实时感知、风险评估与自适应策略的综合控制方法。通过分析强风、暴雨、雷电等极端天气对天线姿态、信号传输与设备安全的物理影响，构建了以天线姿态偏差、雨衰风险指数和电磁冲击风险因子为核心的多维度风险评估体系，并采用多级阈值加权融合方法实现系统风险等级的动态划分。针对高风险等级下的不同超限情况，分别设计了天线姿态自适应调整、通信频段动态切换和网络拓扑动态重构三类控制策略，实现了对灾害天气影响的精准响应与系统稳定性控制。实验结果表明，本文方法在台风、暴雨及复合灾害场景下均表现出良好的适用性与鲁棒性，验证了本文方法在极端环境下维持应急通信稳定性的有效性。