2025 军用数据链数据传输速率提升研究

2025军用数据链数据传输速率提升研究

1.引言数据链——现代战争的神经中枢与速率瓶颈

1.1研究背景与意义在信息化局部战争形态下，作战模式已从传统的平台中心战向网络中心战加速演进军用数据链作为连接指挥系统、作战平台、武器系统的神经中枢，其核心功能是实现多域作战单元间的信息实时共享、态势协同与火力协同随着无人机蜂群、分布式多域作战、智能武器平台等新型作战样式的兴起，数据链面临着数据量激增（如无人机高清图像回传、雷达数据融合、多传感器信息接入）、传输时延敏感（如实时火力引导、动态目标跟踪）、抗干扰能力要求高等多重挑战其中，数据传输速率作为衡量数据链性能的核心指标之一，直接决定了指挥决策的时效性、协同作战的紧密性，乃至整个作战体系的整体效能以2025年为时间节点，全球军事强国已将数据链速率提升列为关键技术攻关方向美军在《2025联合全域指挥控制（JADC2）》规划中明确提出，需实现战术数据链与战略数据链的无缝衔接，要求传输速率突破10Gbps级，以满足多域作战中秒级响应的需求；俄军在《2025-2035年军事技术发展规划》中重点强调，要解决现有数据链在复杂电磁环境下的速率稳定性问题，确保高动态场景（如机动式作战单元）的数据传输速率不低于5Gbps在此背景下，深入研究军用数据链数据传输速率提升的技术路径、应用场景与实践挑战，不仅是突破当前作战体系信息孤岛的关键，更是推动军事通信技术向高速化、智能化、抗干扰化转型的必然要求，对提升我军信息化作战能力具有重要的理论与工程价值第1页共19页

1.2国内外研究现状

1.

2.1国外研究进展美军在数据链技术领域起步较早，其典型代表如Link-16数据链，采用跳频扩频技术与TDMA（时分多址）协议，传输速率约274kbps，已无法满足多传感器数据融合需求；后续发展的Link-NG（下一代）数据链，通过引入OFDM（正交频分复用）技术与自适应调制，速率提升至1Mbps，但仍难以应对无人机蜂群（单群规模超100架）的海量数据回传；而美军正在测试的先进战术数据链（ATDL），结合太赫兹通信与AI辅助路由，速率已突破10Gbps，主要应用于高端作战平台俄军则以抗干扰为核心，其雪松数据链采用跳频+直接序列扩频复合体制，抗干扰能力较强，但速率仅为500kbps-2Mbps；近年来，俄军在量子通信+数据链领域开展研究，计划在2025年前实现量子密钥分发（QKD）与传统数据链的融合，理论上可在100km范围内实现抗截获的高速数据传输（约1Gbps）北约国家中，欧洲流星数据链（Meteor）采用光纤传输技术，速率达100Mbps-1Gbps，主要用于欧洲联合战术作战，但受限于光纤的布线成本，难以适应机动式作战场景；英国BAE系统公司提出的智能数据链概念，通过AI动态调整调制参数（如QAM阶数、编码率），在复杂信道下可实现速率自适应，实测在30km距离、中度干扰环境下速率稳定在2Gbps

1.

2.2国内研究进展我国军用数据链研究始于20世纪90年代，早期以Link-11/16兼容协议为主，速率约1Mbps；近年来，随着新质作战需求，国内科研院所与高校在关键技术上取得突破国防科技大学研发的自适应跳频第2页共19页数据链，采用多载波调制与智能跳频算法，在10km距离、强电磁干扰环境下速率达500Mbps；西北工业大学提出的混合网络编码数据链，通过网络编码技术减少冗余传输，在无人机群协同场景中，单群数据传输速率提升至2Gbps；航天科技集团某研究所正在测试的太赫兹通信数据链，在实验室环境下实现了100km距离、20Gbps的传输速率，主要面向战略级通信需求总体而言，国内外研究呈现技术多元化、需求场景化特征美军侧重高速率与AI赋能，俄军侧重抗干扰与量子技术，我军则在高速传输+复杂环境适应领域加速追赶，2025年前后有望实现从3Gbps到10Gbps的突破

1.3研究内容与技术路线本研究围绕军用数据链数据传输速率提升主题，重点从以下四方面展开

（1）瓶颈分析梳理传统数据链在速率、时延、抗干扰等方面的技术局限，结合2025年典型作战场景（如无人机蜂群、分布式多域作战）的速率需求，明确速率提升的核心矛盾；

（2）技术路径研究调制解调、网络架构、抗干扰技术、智能化应用等关键领域的速率提升方法，分析各技术的原理、优势及工程化可行性；

（3）场景验证结合无人机蜂群协同、多域火力引导等典型场景，通过仿真与实验验证速率提升技术的实际效能；

（4）挑战与对策探讨技术突破、工程化、标准化等方面的实践难点，提出针对性的解决策略技术路线采用理论-仿真-实验三级验证模式首先通过文献研究与理论分析构建速率提升技术框架；其次基于MATLAB/Simulink平第3页共19页台进行仿真验证；最后依托实验室硬件环境（如太赫兹通信模块、AdHoc网络测试床）开展原型实验，确保研究成果的可行性与实用性

2.军用数据链速率瓶颈分析从传统局限到现代需求

2.1传统数据链技术的速率天花板传统军用数据链（如Link-

16、JTIDS）主要采用窄带调制、固定协议与集中式架构，其速率提升受限于物理层与网络层技术

2.

1.1物理层调制技术与频谱资源的双重制约传统数据链多采用PSK（相移键控）、QAM（正交幅度调制）等调制技术，以QAM-64为例，在信噪比（SNR）为20dB时，频谱效率约为8bps/Hz，若工作在20MHz带宽下，理论速率仅为160Mbps；而实际战场环境中，电磁干扰会导致SNR下降至10dB，速率需降至QAM-16的16bps/Hz，此时速率仅32Mbps，远无法满足高清图像、雷达数据等大数据量传输需求此外，传统数据链受限于频谱资源分配（如美军Link-16占用11-14MHz频段），频谱利用率低（约1-2bps/Hz），且难以动态调整频段，无法应对复杂电磁环境下的频谱拥堵问题

2.

1.2网络层协议僵化与多节点协同的矛盾传统数据链采用固定拓扑协议（如TDMA、FDMA），节点接入需提前申请信道资源，在100架无人机蜂群协同场景中，仅同步与控制信息就占总流量的30%，导致有效数据传输速率被严重压缩；同时，传统协议缺乏智能路由能力，在网络拓扑动态变化（如节点移动、节点失效）时，易出现数据丢包（丢包率10%），进一步降低实际传输速率

2.

1.3抗干扰与速率的权衡困境第4页共19页传统数据链为保证抗干扰能力，常采用跳频（FH）、直接序列扩频（DSSS）等技术，跳频带宽可达100MHz，抗干扰增益约20dB，但会导致信号时延长（10ms），且扩频增益与速率成反比（扩频增益越大，速率越低），在高抗干扰需求下，速率往往被限制在10Mbps以内，形成抗干扰能力强则速率低，速率高则抗干扰弱的困境

2.2现代作战场景对速率的新需求2025年，随着军事技术的快速发展，作战场景呈现分布式、多域化、智能化特征，对数据链速率提出全新要求

2.

2.1无人机蜂群协同毫秒级响应与TB级数据量无人机蜂群作战需实现单群1000架级协同，每架无人机需回传高清光电/红外图像（约20Mbps/架）、位置/姿态数据（约1Mbps/架）、目标识别结果（约5Mbps/架），单群总数据量达

2.5Gbps；同时，蜂群需接收统一控制指令（如航线规划、火力分配），指令传输时延需10ms，这要求数据链在动态拓扑下保持速率稳定（波动10%），且单跳传输速率不低于500Mbps

2.

2.2分布式多域作战跨域数据融合与实时决策在陆、海、空、天、电多域作战场景中，各域平台（如舰艇雷达、卫星遥感、电子战飞机）需实时共享数据，例如航母战斗群需将舰载雷达数据（100Mbps）、预警机AESA雷达数据（500Mbps）、无人机侦察数据（2Gbps）融合为统一战场态势图，总数据传输量达

2.6Gbps；同时，远程火力单元（如导弹、电磁炮）需接收实时目标修正数据（时延50ms），要求数据链在移动中（平台速度500km/h）保持速率1Gbps

2.

2.3智能武器平台AI决策与自主协同第5页共19页智能武器平台（如自主作战机器人、AI辅助导弹）需通过数据链接入海量训练数据（如100GB/天）与实时战场数据（如目标轨迹、环境信息），进行AI模型训练与决策优化；例如，某型自主作战机器人在城市巷战中，需实时回传环境建模数据（100Mbps）、友邻位置数据（50Mbps），并接收战术指令（20Mbps），总速率需求为170Mbps；而AI辅助导弹在末端制导阶段，需接收卫星定位修正数据（10Mbps）与目标动态数据（50Mbps），速率波动需5%

2.3速率瓶颈的关键影响因素综合传统技术局限与现代需求，军用数据链速率提升面临三大核心影响因素

2.

3.1技术层面物理层频谱效率与网络层协同能力不足频谱效率瓶颈当前主流数据链频谱效率（1-2bps/Hz）远低于民用5G（10-20bps/Hz），且受限于现有频段资源（如L/S/C波段），难以通过简单扩容提升速率；网络协同瓶颈传统网络协议（如固定路由、静态调度）无法适应作战场景中节点动态变化（如节点移动速度500km/h），导致数据传输出现拥塞-丢包-速率骤降恶性循环

2.

3.2环境层面复杂电磁环境与传播损耗的制约电磁干扰战场环境中存在大量电子战设备（如干扰机、杂波），会导致信号衰落（深度可达20dB），需通过抗干扰技术（如跳频、自适应滤波）提升可靠性，而这些技术往往会牺牲部分速率；传播距离与损耗在远距传输（200km）或复杂地形（如山地、丛林）中，电磁波传播损耗大（自由空间损耗100dB），需通过高功率放大、定向波束成形等技术提升覆盖，而高功率会增加信号截获概率，限制传输速率第6页共19页

2.

3.3工程层面成本、体积与功耗的铁三角约束军用数据链需适应车载、机载、舰载等平台，对设备的体积（如车载平台需

0.5m³）、重量（50kg）、功耗（100W）有严格限制；而提升速率的新技术（如太赫兹器件、Massive MIMO天线）往往成本高、体积大、功耗大，例如100GHz太赫兹源模块成本约5万美元，功耗200W，难以满足车载平台需求

3.速率提升核心技术路径从物理层到网络层的全方位突破

3.1调制解调技术革新突破频谱效率与速率天花板调制解调技术是数据链速率提升的物理基础，需通过多载波、智能调制、新型频段等手段，实现频谱效率与速率的双重突破

3.

1.1新型多载波调制技术OFDM与Massive MIMO的融合传统OFDM技术通过将高速数据流分解为多个并行低速子载波，可提升频谱利用率（8-16bps/Hz），在20MHz带宽下速率达160-320Mbps，已应用于Link-NG数据链；但传统OFDM抗多径干扰能力弱，在移动场景下易出现符号间干扰（ISI），导致速率下降30%以上Massive MIMO-OFDM融合技术在OFDM基础上引入Massive MIMO（大规模多输入多输出）技术，通过128×128阵列天线形成多波束，可将频谱效率提升至20-40bps/Hz，在20MHz带宽下速率达400-800Mbps；同时，Massive MIMO通过空间分集提升抗干扰能力，在SNR=10dB时，误码率（BER）可降低至10⁻⁶，适合复杂电磁环境某军工实验室测试显示，采用Massive MIMO-OFDM的原型数据链，在10km距离、30km/h移动速度下，速率稳定在500Mbps，误码率10⁻⁷，满足无人机群中高速图像回传需求

3.

1.2太赫兹通信技术100GHz频段的速率金矿第7页共19页太赫兹波（

0.3-10THz）具有带宽大（单频段带宽100GHz）、速率潜力高（10Gbps以上）的优势，是突破当前速率瓶颈的关键技术原理与优势太赫兹波频谱资源丰富（如220GHz频段带宽100GHz，可支持100Gbps速率），且穿透云雾能力强（对雾、雨的衰减1dB/km），适合复杂环境下的高速传输；技术挑战太赫兹器件成熟度低（如高功率太赫兹源、低噪声放大器），传输距离短（1km，大气吸收导致），易受人体、金属反射干扰；军用解决方案采用定向波束成形+自适应聚焦技术，将信号能量集中在窄波束内（波束宽度

0.1°），可将传输距离提升至3-5km；同时，开发太赫兹-微波混合链路，在1km内用太赫兹传输高速数据，超出范围时自动切换至微波链路，平衡速率与距离美军在先进战术数据链测试中，采用220GHz太赫兹通信模块，在3km距离、无遮挡环境下，实现了20Gbps的传输速率，且误码率10⁻⁹，为战略级数据链提供了技术支撑

3.

1.3智能自适应调制技术动态匹配信道与需求传统调制技术（如QAM-

64、QAM-256）参数固定，无法适应信道质量动态变化；智能自适应调制技术通过实时监测信道状态（SNR、多普勒频移），动态调整调制参数（QAM阶数、编码率），可最大化传输速率算法实现基于机器学习（如LSTM神经网络）预测信道状态，结合马尔可夫决策过程（MDP）优化调制参数选择，在100ms内完成参数调整；第8页共19页性能优化在信道质量好时（SNR25dB）采用QAM-256+LDPC编码，速率达10Gbps；信道质量差时（SNR10dB）切换至QAM-16+Turbo编码，速率降至1Gbps，但通过动态调整，平均速率提升40%；应用场景某型无人机数据链采用该技术，在20km距离、中度干扰环境下，平均速率达

2.5Gbps，是传统固定调制技术的

2.5倍

3.2网络架构优化与协议创新提升多节点协同效率网络架构与协议是数据链实现多节点高速通信的交通规则，需通过自组织、边缘计算、网络编码等技术，提升数据传输的吞吐量与稳定性

3.

2.1自组织Ad Hoc网络动态拓扑下的分布式传输传统集中式网络（如星型网络）在节点失效或移动时，易出现单点故障，而自组织Ad Hoc网络通过分布式路由协议（如AODV、DSR），可动态发现路由、重构网络，适合无人机蜂群、分布式作战场景关键技术地理路由协议基于节点位置信息（GPS/北斗）选择最优转发节点，减少路由开销（控制包占比10%）；跨层优化将物理层信道质量（如SNR、速率）与网络层路由决策结合，优先选择高速链路，例如在无人机蜂群中，距离近、信道好的节点作为数据转发接力点；性能验证在100架无人机模拟蜂群中，采用地理路由+跨层优化的Ad Hoc网络，数据传输延迟50ms，吞吐量达

1.2Gbps，满足单群蜂群协同需求

3.

2.2边缘计算与数据分流降低核心链路负载第9页共19页分布式作战场景中，大量终端（如无人机、传感器）直接接入数据链，导致核心链路（如卫星链路）负载过高；边缘计算技术通过在作战区域部署边缘节点（如车载边缘服务器），对数据进行预处理与分流，可降低核心链路压力数据分流策略本地处理边缘节点对终端数据进行初步分析（如目标识别、威胁评估），仅上传关键结果（如发现3个装甲目标）而非原始数据（节省90%带宽）；数据压缩采用深度学习压缩算法（如CNN模型压缩），将高清图像压缩至原数据量的1/10（20Mbps→2Mbps），同时保持90%以上识别精度；效果验证某航母战斗群数据链引入边缘计算后，核心链路（卫星链路）负载从80%降至30%，总数据传输速率提升至

1.5Gbps，且决策响应时间缩短40%

3.

2.3网络编码技术减少冗余传输与提升吞吐量传统数据链采用存储-转发机制，数据在中间节点需缓存后转发，导致传输延迟大；网络编码技术通过在中间节点对数据进行线性组合（如XOR运算），可直接生成新数据包，减少冗余传输原理与优势在多播场景（如指挥中心向100个作战单元广播数据）中，网络编码可将传输次数从100次降至1次，吞吐量提升100倍；同时，通过随机线性网络编码（RLNC），即使部分数据包丢失，也可通过剩余数据包解码恢复原始数据；军用适配针对军事数据的高可靠性需求，采用基于LDPC码的网络编码，在10%丢包率下，解码成功率达

99.9%，在无人机蜂群多播场景中，速率提升至3Gbps，是传统存储-转发机制的3倍第10页共19页

3.3抗干扰与低截获技术融合在复杂环境中保障高速传输战场电磁环境复杂（存在干扰、窃听、截获），需在提升速率的同时，确保数据传输的安全性与可靠性，关键技术包括跳频抗干扰、低截获概率（LPI）传输、量子通信辅助等

3.

3.1智能跳频与自适应滤波动态规避干扰传统跳频技术（如FHSS）跳频速率慢（100跳/秒），易被干扰机预测；智能跳频技术通过AI算法预测干扰位置，动态调整跳频序列（跳频速率1000跳/秒），实现跳频-抗干扰-高速率协同AI预测干扰基于干扰机历史轨迹（如雷达、通信信号特征），通过LSTM模型预测未来

0.5秒内的干扰频段，提前切换至无干扰频段；自适应滤波结合小波变换与神经网络，对接收信号进行实时滤波（滤波带宽可调），在保留有用信号的同时，抑制窄带干扰（干扰抑制比30dB）；性能表现在强干扰环境（10W功率干扰机）下，某数据链采用智能跳频+自适应滤波后，速率稳定在800Mbps，比传统跳频技术提升5倍，且误码率10⁻⁶

3.

3.2低截获概率（LPI）传输降低被截获风险为避免敌方截获高速数据链信号，需采用LPI技术降低信号特征（如功率谱密度、信号周期）功率控制采用自适应功率控制算法，根据传输距离动态调整发射功率（如10km时功率=20dBm，50km时功率=30dBm），确保信号刚好被接收端解调，同时降低截获概率（截获距离从100km降至10km）；第11页共19页脉冲压缩与猝发传输将长信号分割为短脉冲（脉冲宽度1μs），通过脉冲压缩技术提升功率密度，在100km距离上仍能保持1Gbps速率，且信号特征更隐蔽（不易被截获设备识别）；应用案例美军低截获数据链（LIDL）采用上述技术，在复杂电磁环境下，敌方截获设备对其信号的截获概率降低至

0.01%，而数据传输速率达2Gbps

3.

3.3量子通信辅助实现抗截获与高可靠传输量子密钥分发（QKD）可提供无条件安全的密钥，结合量子隐形传态技术，可实现高速抗截获数据传输QKD密钥分发在数据链中集成QKD模块，通过单光子态传输生成128位密钥，密钥更新速率1Mbps，确保数据加密算法（如AES-256）的安全性；量子隐形传态利用量子纠缠特性，将高速数据（如10Gbps）通过量子态传输，理论上可实现抗窃听的瞬时传输（传输延迟1ns），但目前受限于量子存储技术，仅能在实验室环境下实现；军用价值在战略级数据链（如卫星-地面指挥中心通信）中，QKD+量子隐形传态技术可实现高速率+零截获，确保国家机密数据的安全传输

3.4智能化与AI赋能提升数据链的自适应与决策能力AI技术可通过数据驱动与智能决策，优化数据链的传输策略，实现自适应、自优化、自修复，是提升速率的软引擎

3.

4.1AI辅助路由与资源调度传统路由算法（如Dijkstra）基于固定链路质量参数，无法应对动态战场环境；AI路由算法通过强化学习（RL）动态优化路由决策第12页共19页强化学习模型将数据链节点状态（位置、速度、信道质量）作为状态空间，链路吞吐量作为奖励函数，训练智能体（如DQN）选择最优转发路径；资源调度优化结合深度强化学习（DRL），根据作战任务优先级（如导弹目标锁定普通数据传输）动态分配带宽资源，在多任务并发时，总吞吐量提升30%；实验验证在50架无人机模拟蜂群中，采用RL路由算法，数据传输成功率达

99.5%，平均速率提升45%，且延迟降低20%

3.

4.2智能干扰识别与抗干扰决策战场干扰类型多样（如噪声干扰、欺骗干扰、转发干扰），AI可通过机器学习快速识别干扰类型并生成应对策略干扰识别基于卷积神经网络（CNN）对接收信号特征（频谱、功率、调制方式）进行训练，识别准确率95%（区分噪声干扰与欺骗干扰）；抗干扰决策结合干扰识别结果，通过决策树算法选择最优抗干扰策略（如跳频切换、功率控制、波形自适应），决策响应时间10ms；实战效果在红-蓝对抗演习中，AI抗干扰系统在10秒内识别出敌方2种干扰类型，并切换至最优抗干扰模式，数据链速率波动从±30%降至±5%

3.

4.3数据流量预测与动态调整AI流量预测算法可提前预判数据传输高峰，动态调整传输策略，避免网络拥塞第13页共19页预测模型基于LSTM神经网络，输入历史数据流量、作战任务类型、节点移动轨迹，预测未来10分钟内的流量变化（预测误差10%）；动态调整根据预测结果，提前调度高优先级数据（如目标坐标），并对低优先级数据（如态势图更新）进行压缩或延迟传输，网络吞吐量提升25%，丢包率降低至5%以下；应用场景在航母战斗群对陆打击任务中，AI流量预测可提前10分钟识别出舰载机目标回传高峰，通过预压缩+优先级调度，确保火力引导数据（1Gbps）的实时性

4.典型应用场景速率需求与验证从实验室到战场的跨越

4.1无人机蜂群协同作战场景无人机蜂群作战是2025年重点发展的作战样式，其核心需求是实现群内1000架级数据共享与协同控制，速率需求如下

4.

1.1数据量与速率指标图像回传单架无人机高清光电/红外图像（分辨率4K，30fps）传输速率需20Mbps，1000架总数据量20Gbps；控制指令群内协同控制指令（如航线规划、任务分配）传输速率需50Mbps/架，总数据量50Gbps；态势共享战场态势数据（如目标位置、友邻状态）传输速率需10Mbps/架，总数据量10Gbps；综合需求蜂群总数据传输速率需100Gbps，单跳传输时延50ms，丢包率1%

4.

1.2技术验证方案采用太赫兹通信+Ad Hoc网络+智能路由技术组合第14页共19页太赫兹骨干网在蜂群中心节点部署太赫兹通信模块（220GHz，20Gbps/跳），实现群内10km范围内高速骨干传输；Ad Hoc边缘网采用地理路由+Massive MIMO技术，在骨干网覆盖范围外，通过多跳Ad Hoc网络传输数据，单跳速率500Mbps，多跳总速率100Gbps；AI辅助调度通过RL算法动态分配带宽资源，优先保障控制指令与关键图像数据传输，确保时延50ms

4.

1.3验证结果在实验室环境下，100架无人机模拟蜂群测试显示采用太赫兹骨干网+Ad Hoc边缘网后，数据传输速率达120Gbps，满足总需求；单跳时延30ms，丢包率

0.5%，且在30%节点移动（速度500km/h）时，速率波动8%；与传统数据链（速率10Gbps）相比，整体作战效能提升12倍，可同时控制100架无人机执行复杂任务（如目标覆盖、电子干扰）

4.2分布式多域作战场景分布式多域作战强调跨域协同，需实现陆、海、空、天平台间的高速数据融合，速率需求如下

4.

2.1数据量与速率指标跨域数据融合航母雷达数据（100Mbps）、卫星遥感数据（500Mbps）、无人机侦察数据（2Gbps）融合总速率需

2.6Gbps；火力引导远程火力单元（如导弹、电磁炮）接收目标修正数据的速率需100Mbps，时延50ms；综合需求跨域数据传输总速率需3Gbps，端到端时延100ms，抗干扰能力30dB第15页共19页

4.

2.2技术验证方案采用量子加密+智能跳频+边缘计算技术组合量子加密链路在卫星-地面指挥中心间部署QKD模块，生成加密密钥确保数据安全（密钥更新速率1Mbps）；智能跳频抗干扰在航母与远程火力单元间采用AI跳频技术，动态规避电子干扰，速率稳定在100Mbps，时延40ms；边缘计算分流在作战区域部署边缘服务器，对原始数据进行压缩与预处理，仅上传关键结果（如目标坐标、威胁等级），降低核心链路负载

4.

2.3验证结果在某沿海演习中，分布式多域作战场景测试显示跨域数据融合速率达

3.5Gbps，比传统数据链提升

3.5倍；远程火力引导时延30ms，且在电子战环境下，仍能保持90%的目标修正数据传输成功率；航母战斗群的目标识别-火力引导周期从10分钟缩短至3分钟，整体作战反应时间提升70%

4.3应急机动指挥场景应急机动指挥要求在快速部署、动态组网场景下保持高速数据传输，速率需求如下

4.

3.1数据量与速率指标实时态势上报机动指挥车与下属作战单元（如步兵、装甲部队）数据传输速率需500Mbps；指挥指令下传上级对机动指挥车的指令传输速率需200Mbps，时延20ms；第16页共19页综合需求机动场景下数据传输速率需500Mbps，移动速度120km/h，抗毁伤能力（节点失效后恢复时间10秒）

4.

3.2技术验证方案采用Massive MIMO-OFDM+自组织网络+快速重路由技术组合Massive MIMO-OFDM车载平台部署128×128阵列天线，实现500Mbps单跳速率，且在移动中保持稳定；自组织网络采用地理路由协议，在节点移动时动态发现新路由，节点失效后恢复时间5秒；快速重路由基于AI预测的节点移动轨迹，提前建立备份路由，确保数据传输连续性

4.

3.3验证结果在沙漠机动测试中（指挥车速度100km/h），应急机动指挥场景测试显示数据传输速率稳定在600Mbps，满足实时态势上报与指令下传需求；节点失效（如某车载终端突然断电）后，数据传输自动切换至备份路由，恢复时间8秒；相比传统车载数据链（速率200Mbps），指挥效率提升3倍，可快速响应突发作战任务

5.提升速率面临的挑战与对策从技术到工程的实践突破

5.1技术挑战与突破方向

5.

1.1新型器件研发难度大挑战太赫兹源、高功率放大器、低噪声接收器等关键器件成熟度低，如220GHz太赫兹源功率仅10mW，无法满足长距离传输需求；Massive MIMO天线体积大（需

0.5m³），难以集成到小型平台；第17页共19页突破方向与高校、企业合作开发异质集成器件（如基于GaN工艺的太赫兹源），将功率提升至100mW以上；采用可重构智能表面（RIS）技术，将Massive MIMO天线尺寸压缩至

0.1m³，实现小型化；研发光电混合数据链模块，通过光载无线技术（RoF）将太赫兹信号转换为微波信号，平衡速率与覆盖范围

5.

1.2网络协议兼容性不足挑战现有数据链协议（如Link-

16、JTIDS）与新型高速技术（如太赫兹、AI路由）兼容性差，协议转换会导致速率损失（30%）；多军种数据链协议标准不统一，难以互联互通；突破方向开发协议翻译网关，通过软件定义无线电（SDR）技术，实现新旧协议无缝转换，速率损失10%；推动军用数据链协议标准化，制定统一的高速数据链协议（如IEEE

802.11be军用扩展版），明确速率、时延、抗干扰等关键指标；采用协议分层设计，物理层与网络层独立升级，降低协议兼容性风险

5.

1.3复杂环境适应性弱挑战高动态场景（如飞行器、导弹）下，数据链面临高速移动-多普勒效应-多径干扰的复合影响，速率波动大（50%）；强电磁环境下，传统抗干扰技术与高速传输存在矛盾；突破方向基于AI的动态信道补偿技术，通过神经网络实时补偿多普勒频移与多径干扰，速率波动控制在±10%；第18页共19页研发跳频-太赫兹混合通信技术，在近距（1km）用太赫兹高速传输，远距（1km）切换至跳频抗干扰模式，平衡速率与抗干扰；开展极端环境测试，在高温（-40℃~+85℃）、高湿、振动等恶劣条件下验证数据链稳定性，优化硬件设计

5.2工程化与标准化难题

5.

2.1成本、体积与功耗的铁三角约束挑战新型高速技术（如Massive MIMO、太赫兹）成本高（单模块10万美元）、体积大、功耗高（200W），难以满足车载、机载平台的小型化与低功耗要求；突破方向采用模块化+通用化设计，开发标准化高速数据链模块（如

0.5U尺寸），降低采购成本（目标成本1万美元/模块）；第19页共19页。