認(rèn)知無線電跳頻信號(hào)檢測(cè)及特征參數(shù)提取

攸立準(zhǔn)

(衡水路橋工程有限公司，河北 衡水 053000)

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認(rèn)知無線電跳頻信號(hào)檢測(cè)及特征參數(shù)提取

攸立準(zhǔn)

(衡水路橋工程有限公司，河北 衡水 053000)

摘要：偵察截獲是電子攻擊的前提。針對(duì)認(rèn)知無線電系統(tǒng)中的新型跳頻信號(hào)，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)信號(hào)的快速偵察截獲，研究快速準(zhǔn)確的信號(hào)檢測(cè)和參數(shù)測(cè)量方法成為必要。根據(jù)認(rèn)知電臺(tái)的信號(hào)特征，采用寬開接收和數(shù)字信道化接收體制，所有信道同時(shí)采用功率譜附加能量檢測(cè)的方法檢測(cè)信號(hào)的有無。然后利用短時(shí)傅里葉變換、校時(shí)算法、補(bǔ)零法則和Welch修正平均周期圖等處理方法提取信號(hào)特征參數(shù)。最后針對(duì)仿真信號(hào)和實(shí)際電臺(tái)信號(hào)進(jìn)行了無線電信號(hào)檢測(cè)和多維特征參數(shù)提取的仿真實(shí)驗(yàn)，信號(hào)駐留時(shí)間估計(jì)誤差的數(shù)量級(jí)在駐留時(shí)間為毫秒量級(jí)時(shí)為10-7；信噪比估計(jì)誤差為3 dB。

關(guān)鍵詞：認(rèn)知無線電；信號(hào)檢測(cè)；特征參數(shù)提取

0引言

認(rèn)知無線電是一種智能頻譜共享技術(shù)，它可以不間斷地對(duì)周圍的用頻環(huán)境進(jìn)行感知，分析、理解和判斷環(huán)境信息，然后據(jù)此自動(dòng)調(diào)整其通信參數(shù)(如工作頻率或調(diào)制方式等)以適應(yīng)環(huán)境的變化[1,2]。

跳頻通信是一種低截獲概率技術(shù)，具有良好的抗干擾性能和安全保密性能，被大范圍運(yùn)用在軍事通信中，給通信對(duì)抗方帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，因此對(duì)跳頻信號(hào)的偵察截獲進(jìn)行研究，尋找對(duì)跳頻通信信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)的方法，具有重大的意義[3]。

1算法原理

1.1　信號(hào)檢測(cè)

實(shí)際通信環(huán)境中，電磁環(huán)境非常復(fù)雜，定頻信號(hào)、噪聲信號(hào)、干擾信號(hào)以及各種突發(fā)信號(hào)相互交織，跳頻信號(hào)的檢測(cè)因而變得非常困難[4]。這里采用的算法首先通過頻譜對(duì)消去除定頻信號(hào)等在整段數(shù)據(jù)中始終存在的信號(hào)，然后再進(jìn)行跳頻信號(hào)檢測(cè)。

1.1.1定頻干擾的頻譜對(duì)消處理

首先將接收到的數(shù)據(jù)分成Q段，每段的長(zhǎng)度為M點(diǎn)，然后分別對(duì)每一段數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換，再將Q段數(shù)據(jù)各自的FFT結(jié)果點(diǎn)對(duì)點(diǎn)相加，并除以Q求平均值，得到該段信號(hào)的平均頻譜[5,6]。

定頻信號(hào)在接收數(shù)據(jù)的整個(gè)時(shí)間段內(nèi)都是始終存在的，且在整段數(shù)據(jù)內(nèi)其功率是緩慢變化的，所以定頻信號(hào)在每段M點(diǎn)長(zhǎng)的數(shù)據(jù)中的頻譜與整段數(shù)據(jù)的平均頻譜幾乎是一樣的。

而對(duì)于跳頻信號(hào)，若假設(shè)其在接收數(shù)據(jù)的整個(gè)時(shí)間段內(nèi)共出現(xiàn)了m次，則對(duì)于所有的分段數(shù)據(jù)來說，在一段含有該跳頻信號(hào)的數(shù)據(jù)頻譜中將包含跳頻信號(hào)的幅頻響應(yīng)，而在一段不含該跳頻信號(hào)的數(shù)據(jù)頻譜中將不包含跳頻信號(hào)的幅頻響應(yīng)，所以，若分別對(duì)Q段數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換，然后再通過求取它們的平均值得到的頻譜中，跳頻信號(hào)的幅度將變?yōu)槠鋵?shí)際幅度的m/Q，通常又有m<

綜上所述，如果使每段數(shù)據(jù)的頻譜都減去整段數(shù)據(jù)的平均頻譜，然后再做傅里葉反變換，則可以將原來定頻信號(hào)的干擾對(duì)消除去了，在求得的時(shí)域數(shù)據(jù)中，跳頻信號(hào)的功率減少得并不多，這就是定頻干擾的頻譜對(duì)消處理。

1.1.2跳頻信號(hào)檢測(cè)

首先進(jìn)行頻譜對(duì)消處理，并對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行N點(diǎn)FFT運(yùn)算，然后對(duì)運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行過基本門限檢測(cè)，該基本門限是指認(rèn)為檢測(cè)到信號(hào)的一個(gè)較低的單根譜線的幅度，該門限應(yīng)高于噪聲基底電平，是軟件可控的[7]。

若存在超過該基本門限的信號(hào)，則對(duì)該信號(hào)進(jìn)行帶寬和功率的測(cè)量。帶寬測(cè)量是指對(duì)信號(hào)的帶寬進(jìn)行粗測(cè)，這里采用的是超過基本門限的單根譜線的位置中最大值到最小值的差乘以FFT的頻率分辨率來求帶寬的；功率測(cè)量時(shí)可將帶寬內(nèi)信號(hào)譜線的幅度累加，乘以頻率間隔，作為信號(hào)功率。

再應(yīng)用所測(cè)量的帶寬，查找信號(hào)應(yīng)達(dá)到的功率門限，該功率門限可由偵察分析結(jié)果歸納，由軟件設(shè)置，硬件存儲(chǔ)，可用查表法進(jìn)行比較。若所測(cè)量的功率超過該功率門限，則認(rèn)為檢測(cè)到信號(hào)；否則，認(rèn)為沒有檢測(cè)到信號(hào)。

1.2　信號(hào)駐留時(shí)間估計(jì)

1.2.1短時(shí)傅里葉變換[8]

由于截取的信號(hào)中可能含有不止一跳數(shù)據(jù)，所以首先對(duì)其采用短時(shí)傅里葉變換(STFT)來進(jìn)行時(shí)頻分析來找到某個(gè)頻點(diǎn)的一跳數(shù)據(jù)。

用一個(gè)以t為中心、持續(xù)時(shí)間很短的窗函數(shù)η*(t′-t)與信號(hào)z(t′)滑動(dòng)相乘后進(jìn)行傅里葉變換，可以得到信號(hào)z(t′)在窗函數(shù)的中心時(shí)間點(diǎn)t處的短時(shí)傅里葉變換，如下所示：

(1)

為了消除邊緣效應(yīng)的影響，滑動(dòng)窗的2次相鄰滑動(dòng)之間應(yīng)該存在一些重疊的點(diǎn)，通常為進(jìn)行傅里葉變換的點(diǎn)數(shù)的二分之一。

1.2.2校時(shí)算法

時(shí)域校時(shí)是信號(hào)駐留時(shí)間估計(jì)的關(guān)鍵，一般情況下，經(jīng)常通過求斜率然后計(jì)算其拐點(diǎn)的方法進(jìn)行校時(shí)，具體實(shí)現(xiàn)方法如下所述：

首先對(duì)至少包含跳頻信號(hào)的一跳時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)的信號(hào)濾波，得到其時(shí)域包絡(luò)，并對(duì)包絡(luò)積分。然后分別求積分后的信號(hào)對(duì)其起始點(diǎn)和終止點(diǎn)的斜率，然后分別尋找兩次處理結(jié)果的最大值，這2個(gè)最大值對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)分別稱為包絡(luò)的左右拐點(diǎn)，也就是跳頻信號(hào)一跳數(shù)據(jù)的精確起跳時(shí)刻和終止時(shí)刻[9]。

1.2.3補(bǔ)零法則

然而在低信噪比下，信號(hào)包絡(luò)不是很平滑，使得校時(shí)結(jié)果存在較大的誤差。為此，采用前后補(bǔ)零的方法來延長(zhǎng)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度，可以精確定位出拐點(diǎn)的位置，這就需要用到補(bǔ)零法則。

補(bǔ)零法則的范圍計(jì)算公式如下[10]：

計(jì)算左拐點(diǎn)時(shí)：

(2)

計(jì)算右拐點(diǎn)時(shí)：

(3)

式中，0≤x≤1表示校時(shí)時(shí)可能存在的不同情況，p(p≠1)為占空比，N為一跳數(shù)據(jù)的點(diǎn)數(shù)，如圖1所示，可以通過分別在當(dāng)前數(shù)據(jù)的首尾補(bǔ)充一定個(gè)數(shù)的零點(diǎn)來準(zhǔn)確求得圖中所標(biāo)示的拐點(diǎn)位置。

圖1　補(bǔ)零法則示意圖

這里選擇的補(bǔ)零長(zhǎng)度與數(shù)據(jù)長(zhǎng)度相等，求起始點(diǎn)時(shí)右側(cè)補(bǔ)零對(duì)終止點(diǎn)求斜率選擇斜率最大處為拐點(diǎn)也即起始點(diǎn)Dstart，求終止點(diǎn)時(shí)左側(cè)補(bǔ)零對(duì)起始點(diǎn)求斜率選擇斜率最大處為拐點(diǎn)也即終止點(diǎn)Dover。

1.3　信號(hào)信噪比估計(jì)

1.3.1估計(jì)信號(hào)帶寬

若要估計(jì)信號(hào)的信噪比，首先要估計(jì)其頻帶寬度。也就是要估計(jì)信號(hào)功率譜的起始頻點(diǎn)和終止頻點(diǎn)，從數(shù)學(xué)建模意義上來說，這仍是一種求拐點(diǎn)的問題，不同的地方僅是將時(shí)域波形變成了頻域表示，所以仍可以考慮采用上節(jié)提供的校時(shí)算法來求信號(hào)功率分布函數(shù)中的拐點(diǎn)，從而可以精確估計(jì)信號(hào)的帶寬[8]。估計(jì)流程如下：

① 首先估計(jì)功率譜P(f)，這里采用了Welch修正平均周期圖法；

② 然后求功率譜密度的積分以求得功率分布函數(shù)R(f)；

③ 通過補(bǔ)零法則和校時(shí)算法，計(jì)算功率分布函數(shù)的拐點(diǎn)；

④ 由2個(gè)拐點(diǎn)計(jì)算信號(hào)帶寬兩端頻率位置序號(hào)NH和NL，則信號(hào)帶寬為：Bs=(NH-NL)·ΔF。式中，ΔF為譜線分辨率，即ΔF=fs/N。

1.3.2估計(jì)信號(hào)信噪比

假設(shè)進(jìn)入接收機(jī)的加噪信號(hào)為y(t)：

y(t)=s(t)+n(t)，

(5)

式中，s(t)表示信號(hào)，假設(shè)其功率為S； n(t)為高斯白噪聲，假設(shè)其功率為N。

由上節(jié)信號(hào)帶寬估計(jì)結(jié)果可知，信號(hào)功率譜分布于NH和NL之間，則對(duì)位于該頻段內(nèi)的功率譜幅值累加可求得加噪信號(hào)的平均功率譜[11,12]，即：

(6)

式中，Y(f) 表示加噪信號(hào)的功率譜。

設(shè)FFT 點(diǎn)數(shù)為2NFFT，則根據(jù)接收帶寬內(nèi)信號(hào)頻帶以外的功率譜可以估算出噪聲的平均功率譜，即：

(7)

從而信噪比估計(jì)值為:

(8)

2認(rèn)知無線電信號(hào)檢測(cè)和多維特征參數(shù)提取

認(rèn)知無線電跳頻信號(hào)檢測(cè)和多維特征參數(shù)提取的流程圖如圖2所示。

圖2　信號(hào)檢測(cè)和特征參數(shù)提取流程

首先進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)。若是未檢測(cè)到信號(hào)則繼續(xù)向后截取N點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新檢測(cè)，直到檢測(cè)到信號(hào)或者接收數(shù)據(jù)消失。若已經(jīng)檢測(cè)到信號(hào)，則從檢測(cè)點(diǎn)處向前N個(gè)點(diǎn)處截取一段數(shù)據(jù)data，截取的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度可由經(jīng)驗(yàn)跳速(經(jīng)驗(yàn)下的最低跳速)結(jié)合采樣頻率估計(jì)的一跳內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)N1來確定，一般截取N1的1.25倍長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)，其中經(jīng)驗(yàn)跳速應(yīng)該小于實(shí)際的跳速才能保證至少完整的截取一跳信號(hào)data。

然后估計(jì)信號(hào)駐留時(shí)間。對(duì)data進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，截取出某一頻率對(duì)應(yīng)的一個(gè)時(shí)間切片，如果頻率分辨率足夠，則在該時(shí)間切片上將只有該頻率對(duì)應(yīng)的頻譜，或者有其他頻率對(duì)應(yīng)的頻譜但是幅值很小，即截取的是在該時(shí)間切片對(duì)應(yīng)的時(shí)刻存在的一跳數(shù)據(jù)的頻譜[10]。然后針對(duì)這一頻譜利用校時(shí)算法和補(bǔ)零法則估計(jì)頻譜的起始點(diǎn)Dstart1和終止點(diǎn)Dover1，并結(jié)合短時(shí)傅里葉變換的分析窗窗長(zhǎng)變換到時(shí)域信號(hào)data中該跳信號(hào)的起始點(diǎn)Tstart1和終止點(diǎn)Tover1。根據(jù)Tstart1和Tover1從原始采樣數(shù)據(jù)data中粗略截取一跳數(shù)據(jù)Edata。接著對(duì)截取的時(shí)域數(shù)據(jù)Edata利用校時(shí)算法和補(bǔ)零法則精確估計(jì)信號(hào)的起始和終止時(shí)刻Tstart和Tover；從而信號(hào)駐留時(shí)間T=Tover-Tstart。

然后根據(jù)精確估計(jì)的從Edata中精確的截取一跳數(shù)據(jù)Rdata，進(jìn)行信號(hào)帶寬估計(jì)，然后利用信號(hào)帶寬信息根據(jù)式(10)進(jìn)行信噪比估計(jì)。

3仿真實(shí)驗(yàn)

針對(duì)調(diào)制樣式為FM、FSK和MSK的跳頻仿真信號(hào)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。

在Matlab仿真信號(hào)設(shè)置采樣頻率為704 MHz，駐留時(shí)間為0.001 s時(shí)，對(duì)于FM信號(hào)該算法求得的一跳內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)誤差小于3個(gè)點(diǎn)，從而駐留時(shí)間估計(jì)誤差小于(4.261 4×10-9)s；而對(duì)于FSK信號(hào)該算法求得的一跳內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)誤差小于30個(gè)點(diǎn)，從而駐留時(shí)間估計(jì)誤差小于(4.261 4×10-8)s。

在Matlab仿真信號(hào)設(shè)置采樣頻率為240 MHz，駐留時(shí)間為0.001 s時(shí)，對(duì)于MSK定頻信號(hào)該算法求得的一跳內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)誤差小于3個(gè)點(diǎn)，從而駐留時(shí)間估計(jì)誤差小于(1.25×10-8)s。同時(shí)由仿真實(shí)驗(yàn)可知，信噪比的估計(jì)誤差小于3 dB。

4電臺(tái)實(shí)驗(yàn)

數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為10 M點(diǎn)，采樣頻率為12.5 MHz，信號(hào)駐留時(shí)間為0.001 5 s，信噪比為45 dB。經(jīng)蒙特卡羅仿真實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)出信號(hào)檢測(cè)正確率達(dá)99%。

駐留時(shí)間估計(jì)的結(jié)果如圖3和圖4所示，其中圖3為根據(jù)Tstart(估計(jì)的一跳數(shù)據(jù)的起始位置)截取的數(shù)據(jù)與源數(shù)據(jù)的位置對(duì)照，表明估計(jì)起始點(diǎn)的精度較高。

圖3　精確估計(jì)的起始點(diǎn)對(duì)照

圖4　精確估計(jì)的終止點(diǎn)對(duì)照

圖4為根據(jù)Tover(估計(jì)的一跳數(shù)據(jù)的終止位置)截取的數(shù)據(jù)與源數(shù)據(jù)的位置對(duì)照，表明估計(jì)終止點(diǎn)的精度也較高。

根據(jù)起始位置和終止位置Tstart和Tover計(jì)算一跳數(shù)據(jù)內(nèi)的點(diǎn)數(shù)L為192 36，并結(jié)合采樣頻率計(jì)算一跳的駐留時(shí)間T為0.001 500 24 s，得出駐留時(shí)間估計(jì)誤差為2.4×10-7。根據(jù)截取的數(shù)據(jù)估計(jì)的信號(hào)的信噪比為Rsn=41.998 5 dB，誤差為3.001 5 dB。

5結(jié)束語

針對(duì)調(diào)制樣式為FM、FSK和MSK的跳頻模擬仿真信號(hào)和實(shí)際電臺(tái)信號(hào)，進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)和時(shí)頻參數(shù)測(cè)量，其中時(shí)頻參數(shù)包括駐留時(shí)間和SNR。要求信噪比大于等于12 dB，信號(hào)類型為FM、FSK和MSK。仿真實(shí)驗(yàn)和電臺(tái)實(shí)驗(yàn)顯示信號(hào)駐留時(shí)間估計(jì)誤差的數(shù)量級(jí)在駐留時(shí)間為毫秒量級(jí)時(shí)為10-7；信噪比估計(jì)誤差為3 dB。

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Frequency Hopping Signal Detection and Feature Parameter
Extraction of Cognitive Radio

YOU Li-zhun

(Hengshui Road&Bridge CO.,LTD,Hengshui Hebei 053000,China)

Abstract：The reconnaissance interception is the premise of electronic attack.Aiming at the new frequency hopping signal of cognitive radio system,to satisfy the fast reconnaissance interception of target signals,the fast and precise signal detection and parameter measuring method is required.According to signal feature of cognitive radio,the open receiving and digital channelized receiving mechanism is used and all channels uses power spectrum additional energy detection method to detect if the signal exists.The signal feature parameters are extracted by the processing methods to extract the signal feature parameters,such as short-time fourier transform,timing algorithm,zero-padding rule and Welch correct periodogram.Aiming at the simulation signal and the actual broadcasting station signal,the simulation experiment of radio signal detection and feature parameter extraction is performed.When the time order is millisecond,the order of signal to residence time error is 10-7,and the SNR estimation errors is 3dB.

Key words：cognitive radio;signal detection;feature parameter extraction

作者簡(jiǎn)介：攸立準(zhǔn)(1979—)， 男，工程師,主要研究方向：軟件無線電計(jì)算機(jī)應(yīng)用。

收稿日期：2015-09-15

中圖分類號(hào)：TN911

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1003-3114(2016)01-57-4

doi:10.3969/j.issn.1003-3114.2016.01.15

引用格式：攸立準(zhǔn).認(rèn)知無線電跳頻信號(hào)檢測(cè)及特征參數(shù)提取[J].無線電通信技術(shù),2016,42(1):57-60.