直擴信號特征提取技術

陳 強,馬 媛,牛景昌

(1.中國電子科技集團公司第五十四研究所,河北石家莊050081;2.石家莊信息工程職業學院,河北石家莊050035)

0 引言

直接序列擴頻(DSSS)信號被認為是一種低截獲概率信號(LPI),由于具有低功率譜密度發射的隱蔽性、偽隨機編碼的保密性以及信號相關處理的抗干擾性等良好的性能,被廣泛應用于航天測控、導航等多個領域。因此對直擴信號檢測和截獲技術的研究已成為一個刻不容緩的研究方向,而對于未知擴頻碼的情況下直擴信號的檢測和截獲技術一直是一個難題。

從直擴系統的基本原理和信號特征入手,詳細分析了信號的相關性、循環平穩特性、頻域正交性和準周期性等。根據特征提取的原理分析歸納出其可檢測性和可識別性特征,選擇出那些能夠集中表征DSSS信號波形和頻域顯著個體特征的參數,研究了噪聲對信號特征參數的影響。在此基礎上應用時域相關、循環譜、倒譜和高階累積量等現代數字信號處理技術實現了對DSSS信號特征參數的提取。分析總結了在低信噪比下直擴信號的特征提取方法,并比較了各種方法的優缺點。

1 直擴信號特征提取方法

1.1 時域相關檢測法

由于信號和噪聲在時域相關域有明顯的特征差異,所以可以在相關域完成信號特征的提取。自相關檢測是將信號與自身延遲一個時延后的信號做相關處理,或用雙通道接收機的輸出進行相關,得到擴頻信號的自相關函數。一般來說,相關域檢測能在一定程度上降低對背景噪聲變化的敏感程度,甚至在多頻單音干擾下也有良好的穩健性。

接收信號r(t)=s(t)+n(t)的自相關函數為:

當τ≠nNTpn時,由直接序列擴頻信號的自相關特性可知,Rss(τ)值很小,即不會出現明顯的相關峰 ;當 τ=nNTpn時,Rss(τ)出現明顯的相關峰 ;而噪聲在τ≠0時,Rnn(τ)≈0。因而,通過檢測輸出自相關函數的峰值可檢測到擴頻信號的存在,檢測相鄰相關峰之間的時間間隔可以實現對直接序列擴頻信號碼周期的估計。

1.2 循環譜檢測法

循環譜在信號特征提取方面的突出優點是譜分辨能力強,即使在頻率軸上的功率譜是連續的,信號特征也以循環譜的形式離散的分布在周期頻率軸上,而且,不同調制方式的信號其周期譜分布也不同。這樣,即使信號在時域或頻譜域中混疊在一起的特征可能會在循環譜中顯現出來,從而更充分的提取信號特征。直擴信號循環譜如圖 1所示。

由圖1可見,直擴信號的循環譜在循環頻率 α為零和不為零時均有峰值出現,其在循環頻率α不為零時出現的非零值,是直擴信號檢測和參數估計的依據。要得到信號的循環譜需要大量的運算量,計算結果的數據量也很大。為了盡可能集中地反映信號的特征,縮小選取的數據量,選取DSSS信號循環譜f=0循環頻率切面觀察發現:其切面集中反應了信號的載頻和偽碼速率信息。所以,利用譜相關函數可提取調制信號的特征參數;另外,循環譜為譜分析提供了更加豐富的信號分析域,將通常的功率譜定義域從頻率軸推廣到頻率—周期頻率雙頻平面,更明顯地表現出了信號的特征。

圖1 直擴信號循環譜

1.3 倒譜檢測法

由于DSSS信號中偽隨機序列的周期重復,使信號的頻譜具有了準周期性,而噪聲則沒有準周期性,因此通過提取信號頻域的準周期性可以檢測到信號的存在,并估計其參數。

倒譜是一種同態信號處理技術,利用信號中某些分量在頻率域上的準周期性,對信號的對數功率譜再求功率譜,在偽時域或倒頻率域上將這種周期性顯現出來,用來分離和提取密集泛頻信號中的周期成分。倒譜是從時域到頻域、頻域到頻域、頻域到偽時域的3次映射。即

倒譜的對數變換可將乘性噪聲變為加性噪聲,有助于消除乘性干擾。該技術充分利用信號頻域上的準周期特性,檢測淹沒在噪聲之中的信號分量,實現信號的檢測和參數估計。直擴信號倒譜如圖2所示。

將DSSS信號的表達式代入上式,即對直擴信號頻譜求對數功率譜得到DSSS信號的倒譜為:

式(3)第1項為信號的直流分量,以后各項為信號的自相關函數及多個自相關函數的卷積,由于在第2次傅里葉變換之后取模的平方所以丟失了相位信息,相關結果在其偽碼周期的整數倍處出現峰值,而在其他位置相關值較小,因此,倒譜的處理結果中峰值也是出現在偽碼周期的整數倍處,通過檢測峰值有無判斷信號的存在,通過計算峰值間隔可以估計出偽碼周期大小。

1.4 高階累計量檢測法

直擴信號的4階統計量包含擴頻碼周期和載頻信息,而且理論上可以完全抑制任何形式的高斯噪聲,因此可以解決二階統計量不能解決的問題。加噪信號的4階累積量為:

由式(4)可以看出利用接收信號的4階累積量可以檢測到直擴信號的周期信息;理論上可以完全抑制高斯噪聲(包括有色和白色),所以有更好的檢測性能。由于4階累積量的計算量很大,為了實現工程應用,取其切片。

由式(5)和式(6)可以看出,接收信號的4階累積量切片均包含擴頻碼周期自相關信息,并且在理論上都可以完全抑制高斯噪聲,因此檢測和參數估計性能較好。直擴信號4階累積量切片如圖3所示。

圖3 直擴信號4階累積量切片

2 仿真驗證

仿真假設條件如下:①待檢測信號為DSSS/BPSK擴頻信號;②擴頻碼采用小m序列,擴頻碼長為1 023。

各種檢測方法的性能如表1所示。由以上分析表明,運用時域相關檢測法算法簡單、檢測時間最短,但是其檢測性能較差,在帶內信噪比為-8 dB時檢測概率大于90%;循環譜檢測法性能比時域相關檢測略好;倒譜檢測法在帶內信噪比-14 dB時檢測概率91%,計算復雜度居中;高階累積量檢測法在帶內信噪比-15 dB時檢測概率接近90%,但是由于高階累積量計算的復雜性使得其檢測時間較長。

表1 各種檢測方法性能比較

3 結束語

從理論分析還可得出直擴信號的檢測不僅和信噪比有關,而且有賴于偽碼長度和檢測數據長度等因素,在偽碼長度不可控的情況下,增加檢測的數據長度,能夠改善各種方法的檢測性能。由于直擴信號的隱蔽性,導致難以檢測到長碼擴頻信號,如何在擴頻碼很長,接收信號不足一個偽碼周期情況下偵察信號是未來直擴信號檢測和特征分析的難點和重點。

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