EW接收機中的一種雷達脈內調制實時識別方法

摘 要： 為了解決電子戰接收機中雷達信號脈內調制方式的自動識別問題，提出了一種基于FPGA平臺的實用調制類型識別方法。首先對高速率中頻直接采集信號進行并行結構數字下變頻預處理，采用基于頻域特性的粗識別，區分出線性調頻（LFM）和頻移鍵控（FSK）信號。其他信號通過對低采樣率基帶解析信號，用瞬時自相關求相位差的方法，對相移鍵控（PSK）信號進行準確識別。該方案實時性好，可信度高，在FPGA平臺上實現可滿足高采樣率電子戰數字接收機的需求。

關鍵詞： 脈內調制； DDC； 并行結構； 瞬時自相關； FPGA

中圖分類號： TN957.51?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2013）21?0009?06

0 引 言

雷達信號脈內調制識別是新一代的電子對抗系統的一個重要內容。為了實時、可靠地分選和識別敵方雷達信號從而及時判別其威脅程度，就必須進行基于高速數據處理芯片的實時或準實時雷達干擾信號特征類型識別。另一方面，電子戰（EW）數字接收機為了保證對寬頻域范圍的非合作信號進行有效偵收，常采用中頻直接采集方式，數據速率很高，給數據處理硬件帶來一定困難[1]。因此，基于高速數據處理芯片實現的雷達信號脈內調制識別必須選用實現簡單，運算量低的算法，并借助一定預處理方法降低數據量和識別難度。考慮到FPGA強大的并行處理和流水處理優勢，本文選用FPGA作為脈內調制類型識別的硬件實現平臺。

常用的脈內調制類型分析方法有：小波變換法[2?3]、瞬時自相關算法[4?5]、短時傅里葉分析[6]、神經網絡方法[7]等。其中瞬時自相關法具有運算簡單的顯著優勢，但抗噪聲性能較差，其他方法運算量過大或需進行二維處理，不適于硬件實現。

本文雷達幾種典型脈內調制類型[8]BPSK （二相編碼）信號、QPSK（四相編碼）信號、LFM（線性調頻）信號、FSK（頻率編碼）信號和單載頻信號為主要研究對象，給出了一種基于FPGA的調制類型識別流程，并提出了一種利用平滑的瞬時自相關求相位差的方法，對相位調制信號進行準確識別。

1 雷達信號特性分析

接收機前端采集的雷達脈沖信號為實信號，其一般表達式為：

（1）單載頻信號

（2）相位編碼信號

（3）線性調頻信號

（4）FSK信號

本文主要研究2FSK信號。FSK信號在碼元變化位置相位有無跳變均可。

圖1為脈內信噪比為0 dB時五種調制類型雷達信號的頻譜圖。

從頻域上看，單載頻信號帶寬最窄；BPSK信號和QPSK信號由于載頻一直保持不變，但相位跳變使其頻譜信號比單載頻信號展寬。LFM信號頻譜形狀近似矩形馬鞍狀，寬帶較寬，頻譜寬度為頻率變化范圍。在脈寬相似的條件下，LFM帶寬一般比PSK信號帶寬大得多；2FSK信號包含有兩種不同載頻，頻域上信號有兩個峰值，兩峰值間距遠大于尖峰所占帶寬，即其頻率跨度遠大于有效帶寬，這是其異于其他類型信號的顯著特征。

2 脈內調制類型識別方案與實現

根據上文對不同調制類型信號的時域和頻域分析，對調制類型的識別可以采取下述步驟進行：

（1）計算FFT獲取信號有效帶寬和頻率跨度，識別出頻率跨度較大但有效帶寬較窄的FSK信號和帶寬：脈寬較大的LFM信號。

（2）對其他信號獲取相位跳變大小，根據無相位跳變、只有約為[π]的跳變、有約為[π]和[π2]的跳變三種情況識別單載頻脈沖、BPSK和QPSK調制類型。

下面是該方案在FPGA中的具體實現方法：

2.1 預處理與粗識別

預處理步驟主要目的是降低信號采樣率，將高速率中頻實信號轉變為基帶解析信號，降低后續處理難度，同時獲得帶寬和中心頻率信息。

寬帶數字接收機前端使用采樣率為幾GHz量級的高速ADC進行中頻直接采集。由于數據速率較高，A/D數據一般為多路并行方式輸出到低時鐘頻率的數字處理器件。考慮到電子偵察中系統帶寬遠大于信號的帶寬，采用數字下變頻降低采樣率。一方面可以得到不高于FPGA時鐘頻率的低采樣率解析信號，降低了后端脈內調制類型識別難度。另一方面，數字下變頻處理濾除了信號帶外噪聲，提高了信噪比。圖 2虛線框內為自適應數字下變頻預處理流程。處理過程獲得的頻譜等信息可用于EW接收機的其他模塊。下面是對各關鍵模塊具體實現的說明。

正交解調：設定本系統中，[fs=]4.8 GHz，可接收中頻信號頻率范圍為（1.2±1）GHz，滿足[fs=4fc（2k-1）]最佳采樣率條件，故采用免混頻數字正交解調結構[9]，節省硬件資源且降低了實現難度。FPGA系統工作時鐘300 MHz，為達到與ADC匹配的數據吞吐率，ADC輸出已調整為16路并行方式。正交解調輸出采樣率降低一半，得到2.4 GHz復信號，在FPGA中為8路并行方式。免混頻正交解調結構如圖3所示。其中，I路移相濾波器和Q路移相濾波器分別為原型低通濾波器的奇偶抽取，均采用基于多相濾波[10]的并行FIR結構實現，以滿足2.4 GHz的數據速率并減小資源消耗。

并行FFT處理：設數字正交解調后數據為8路并行2.4 GSPS解析信號分別為[x[8m]，x[8m+1]，…，x[8m+7]。]對每路數據分別進行[N]點FFT，結果分別為[A[k]，B[k]，…，H[k]。]將[8N]點FFT最后3級按基2FFT展開，如圖4所示。該結構以較少額外資源得到[8N]點長點數FFT結果。

脈沖檢測：在頻域進行脈沖檢測。預設頻域檢測門限為[ε，]并行FFT序列若至少有一路存在大于[ε]的值，判定幀內有脈沖，否則認為無脈沖或脈沖結束。如果是上次脈沖結束后第一次檢測到，則認為是新脈沖到達，于是估算帶寬和中心頻率。檢測門限[ε]根據無信號時噪聲水平進行自動修正，也可人為給定。

載頻估計：為減小頻率測量誤差，基于FFT 變換的測頻采用能量重心法[9]，即尋找頻譜幅度值最大的頻率點，利用譜峰附近的幾個值計算出功率譜的能量重心位置，作為頻率的測量值。這樣以較低的運算量得到較高計算精度和抗干擾能力。對于線性調頻等寬帶信號，頻譜最大值點不一定對應于信號載頻，但其載頻估計值并未用于寬帶信號的類型識別。

帶寬估計與粗識別：記錄過門限[ε]的頻率最低點[fmin]和頻率最高點[fmax]，以計算頻率跨度；累計統計過門限的FFT點數，計算有效帶寬。為避免FPGA對頻譜的搜索，降低實現復雜度，此處的頻率跨度和有效帶寬并未采用真正意義上的3 dB帶寬。對于持續多幀的長脈寬信號，有效帶寬和頻率跨度做相應修正。

根據帶寬估計結果，進行粗識別，將有效帶寬/頻率跨度小于[Rth]的信號判為FSK信號，將不滿足此條件且有效帶寬/脈寬大于閾值[Kth]的信號判別為LFM信號。由于對脈寬的測量是以一幀FFT長度為最小單位，所以脈寬可用脈沖持續幀數表示。其余信號判為PSK信號，對經過延時的該脈沖繼續進行降采樣預處理。

2.2 PSK信號進一步降采樣

為降低PSK信號相位提取的運算量和復雜度，獲得零載頻低速基帶信號，同時提高信噪比，對PSK信號的預處理還包括進一步降采樣，通過復混頻和多級半帶抽取方式實現。

復混頻：將正交解調得到的非基帶IQ信號與數控振蕩器（NCO）輸出的頻率值為載頻相反數的數字本振序列相乘，得到I、Q兩路基帶數據。其中數控振蕩器采用直接數字頻率合成（DDS）技術實現，根據式（6）等效為解析信號。為產生高于系統時鐘頻率的數字本振信號，采用8路并行方式，結構如圖5所示。按照這一結構實現的NCO可以產生任意-1.2～1.2 GHz范圍頻率的本振。

多級半帶抽取濾波器：采用半帶濾波器進行二倍抽取以降低采樣率，以降低后續脈內調制識別模塊復雜度。最終輸出具有數據速率不高于時鐘頻率的基帶解析信號，且保留了PSK信號的相位信息。

設噪聲為加性高斯白噪聲，每經過一級半帶抽取濾波器，有一半的帶外噪聲被濾除，則最終低速率基帶信號的信噪比[SNR]為：

[SNR≈SNR×BwinBwout=SNR×fs2f′s=SNR×2N] （7）

式中[N]為半帶濾波抽取次數。對于本設計中由4.8 GSPS實信號得到300 MSPS的解析信號，信噪比提高約18 dB。

相比信道化的方法，這種數字下變頻降采樣率的方法避免了跨信道的情況。

2.3 PSK信號的精識別

相位調制信號的精識別關鍵在于準確獲得脈內相位跳變信息。在2.2節，自適應數字下變頻預處理過程在降低數據速率的同時也消除了載頻的影響。

預處理得到的解析信號可以表示成如下形式：

其中[fs]和[φ0]分別為數字下變頻處理后的采樣率和初始相位；[Δf=fc-fc]是對載頻估計值的偏差；[θn]為第[n]點編碼相位。取[m]小于碼元寬度，在相位跳變位置，BPSK信號[θn+m-θn=π，]QPSK信號[θn+m-θn=π2]或[π。]

在FPGA平臺上，[arctg]運算通過CORDIC（坐標旋轉數字計算）算法[11]實現。CORDIC通過移位和加減運算，能遞歸計算常用函數值。Xilinx等廠商提供了直接可用的CORDIC算法IP核[12]可直接用于求取[arctg]。

因為相位變化對噪聲干擾比較敏感，導致由瞬時自相關求得的相位差抗噪性能很差。為改善抗噪聲性能，對上述方法進行改進。將瞬時自相關值進行[m]點滑窗平滑再取[arctg，]即：

另外，需要指出的是，PSK信號頻譜包含連續譜和離散譜兩部分，盡管其離散譜頻率范圍很大，但幅度較低。使用線性相位FIR濾波器濾除PSK信號偏離中心頻率較遠位置的頻率分量后，PSK信號在相位跳變位置幅度有一定波動。 圖7為對QPSK信號濾波處理前后頻譜圖、相位跳變點附近時域波形和由本算法得到的跳變點附近相位差曲線。從濾波前后相位差曲線可以看出，本文算法下變頻降采樣時的濾波處理對相位差的提取影響不大。

綜上所述，本設計的雷達信號調制方式識別過程總結如下：

（1）對來自高速A/D的中頻直接采集信號進行并行數字正交解調，再通過并行FFT獲取信號載頻、帶寬信息。根據信號有效帶寬/頻率跨度和有效寬帶/脈寬識別出LFM信號和FSK信號，其余信號判定為相位調制信號。

（2）相位調制信號通過復混頻和若干級半帶濾波抽取的預處理，獲得不高于FPGA時鐘頻率的低速率基帶解析信號。

（3）將預處理得到的基帶解析信號進行間隔為[m]的瞬時自相關和[m]點平滑累加處理。

（4）將滑窗累加的瞬時自相關值I，Q分量作為CORDIC算法的同相和正交分量的輸入，計算出瞬時瞬時相位差。該相位差位于-π～π之間，無需校正。

（5）將步驟（4）得到的相位差取模后做[p]點平滑處理，根據跳變點幅度區分單載頻信號、BPSK信號和QPSK信號。

圖8為上述信號識別方法的流程圖。

3 仿真與分析

為驗證上述方法的有效性，利用Matlab軟件進行仿真實驗，參數設置如下：

仿真中數字接收機中頻直接采集的采樣率為4.8 GHz，中頻帶寬為2 GHz，正交下變頻后采樣頻率為300 MHz。信號載頻均設為1 805 MHz，脈寬均為6 μs。LFM信號帶寬50 MHz；BPSK采用13位Bark碼，碼字[0，0，0，0，0，1，1，0，0，1，0，1，0]；FSK信號碼字[1，1，1，0，0，0，1，0，0，1，0]，碼元0、1分別對應于頻率[f1=]1 755 MHz，[f2=]1 855 MHz；QPSK信號采用16位Frank碼，碼字[0，0，0，0，0，1/2，1，3/2，0，1，0，1，0，3/2，1，1/2]。FFT每路1 024點，即總點數8 192點；瞬時自相關平滑窗長[m=]16，相位平滑窗長[p=8。]固定噪聲功率，通過改變信號功率改變信噪比。信噪比從-21～-2 dB，步長1 dB。對每種信號和每種信噪比分別進行1 000次蒙特卡洛仿真，得到不同信號識別概率與信噪比關系如圖 9所示。

從曲線圖中可以看出，對于單載頻、BPSK、QPSK和FSK信號，信噪比-17 dB（預處理后約-1 dB）可以正確識別概率出90%以上；信噪比不低于-15 dB時（預處理后約3 dB）可以100%正確識別。而LFM信號由于功率分散到較大帶寬中導致頻譜幅度較低，在低信噪比下不易檢測到脈沖，使得識別概率為0。雖然一些時頻域處理的方法[13?15]可以將寬帶線性調頻信號的檢測概率提高到-15～-12 dB，仍與PSK和單載頻這類窄帶信號的檢測性能有較大差距。而且這些方法一般使用二維數據處理和復雜的Radon變換，運算量過大難以FPGA實現。

為研究該方法虛警概率，將上述仿真所加噪聲輸入到判決器，進行1 000次蒙特卡洛仿真，其他參數設置與上文仿真保持一致。由于噪聲的不相關特性，其FFT沒有較強尖峰，最大值一般低于檢測門限，在1 000次仿真中均未出現虛警事件。因為頻域檢測門限是根據脈間噪聲功率自動設置，本文基于FFT的脈沖檢測方法對不同功率噪聲具有理想的低虛警特性。

4 結 語

文中通過分析單載頻信號、LFM信號、BPSK信號、QPSK信號、FSK信號的時域和頻域調制特征，提出了一種基于FPGA的調制類型識別流程，和一種利用基帶信號的瞬時自相關求相位差，對相位調制信號進行準確識別的方法。

仿真實驗表明，本方法對信噪比要求低，實時性好，可信度高，在FPGA平臺上實現可滿足高采樣率電子戰數字接收機的需求。文中對基于FPGA的實現方法進行詳細研究，對進一步工程實現具有充分的指導意義。但由于時間有限，筆者尚未全部完成本文算法的FPGA代碼編寫，這將是下一步工作重點。

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