HFDL信號的檢測與參數提取方法

陳 麗

(中國電子科技集團公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081)

0 引言

HFDL也被稱為短波飛機通信尋址和報告系統(ACARS)，是飛機和地面站通過無線電傳遞信息的數據通信系統[1]，利用短波信道通過其覆蓋范圍的多個地面站實現對民航飛機的監控。該系統在航空系統中獲得了廣泛應用，是航空公司識別、監控飛行安全和數據傳輸的重要手段[2]。

在短波信道中，電離層參數不穩定，信號傳輸過程中產生的衰落，多徑傳播引起的時間色散，多普勒效應引起的頻率色散等[3-4]，多種因素使得在低信噪比時，傳統時頻域能量檢測方法的檢測準確率大大降低。本文在分析了HFDL協議特征基礎上，利用信號的協議特征完成對信號的高效檢測，并對信號頻偏等參數進行精確估計與提取。

1 信號波形分析

1.1 數據傳輸格式

HFDL協議是一種時分多址(TDMA)協議系統，每幀信號持續32 s，分為 13個時隙，TDMA時隙結構如圖1(a)所示。

第一個時隙稱為Squitter，它承載了時隙確認和任務編碼等多種信息。其余12個時隙稱為介質訪問協議數據單元(MPDU)，用于飛機和地面站交換多種信息數據，如飛機起降請求、飛機位置信息和頻率分配[6]等。每個MPDU包含多個鏈路協議數據單元(LPDU)。

每個時隙具有相同的結構，如圖1(b)所示。

HFDL信號是調制在單邊帶載頻上的MPSK信號，符號速率為1 800 sps，調制樣式包括BPSK，QPSK，8PSK，數據速率包括300，600，1 200，1 800 bps等4種[6]。

頻率為1 440 Hz的單音信號持續約249 ms。這段單音在信號接收過程中使自動增益控制達到穩定。

同步前導段持續295 ms，調制方式為BPSK，同步前導序列由A，A，M1，M2，T等序列順序組成。前導部分用于時隙同步，并用于消除短波通信信道傳輸中產生的衰落等。

數據段持續時間為1.8 s(單一時隙)或4.2 s(雙時隙)，該段由數據與探測對構成，每對包含30個MPSK用戶數據符號和15個已知信息的BPSK同步符號。

圖1 TDMA時隙結構

1.2 同步前導序列

由于對信號的同步檢測采用基于部分已知同步前導序列的方法，并從中提取后續處理所需的部分信號參數，因此下面重點對同步前導序列進行描述：

同步前導序列由A，A，M1，M2，T序列順序組成，其中：

A= 010 1101 1101 1110 0011 1010 0010 1011 1000 0001 1110 1100 1100 0100 1001 1100 1111 1001 0000 0100 0110 1010 1011 0100 1010 0001 0110 0001 1001 0111 1111；

M1=8種以下序列移位的一種：

011 1011 0111 1010 0010 1100 1011 1110 0010 0000 0110 0110 1100 0111 0011 1010 1110 0001 0011 0000 0101 0101 1010 0100 1010 0111 1001 0001 1010 1000 0111 1111；

M2=移位后M1序列的前15個符號；

T= 000 100 110 101 111重復9次。

后續信號處理過程中，使用2組A段序列進行信號起始檢測，對M1，M2兩段未知序列進行均衡解調處理，提取M1序列移位個數等參數，推導得到該時隙信號的數據速率、交織參數及數據段調制樣式等，使用T段序列進行均衡器訓練，以便后續對數據塊處理的快速收斂。

2 滑動相關信號檢測方法

同步前導序列中包含2段已知確定序列，即連續的2段A序列，共254 bit，可以采用基于已知序列的信號檢測方法，常常借鑒擴頻信號檢測的方法，即相關檢測，該方法具有良好的效果[7-8]。

設發送載頻為fc，初始相位為φc，接收端載頻為f1，初始相位為φ1，c(t)是幅度為±1的偽隨機序列，不考慮噪聲和脈沖成形濾波器的影響，則接收信號可表示為：

s(t)=c(t)cos(2πfct+φc)。

(1)

按照符號速進行抽取后I，Q兩路的輸出分別為：

s(t)cos(2πf1t+φ1)=c(t)cos(2πfct+φc)cos(2πf1t+φ1)=

cos(2π(fc-f0)t+(φc-φ0))]，

(2)

s(t)sin(2πf1t+φ1)=c(t)cos(2πfct+φc)sin(2πf1t+φ1)=

sin(2π(fc-f0)t+(φc-φ0))]。

(3)

因此，經過變頻濾波后輸出的基帶信息分別為：

XI(t)=cos(2π(fc-f0)t+(φc-φ0))]，

(4)

XQ(t)=sin(2π(fc-f0)t+(φc-φ0))]。

(5)

通過對以上公式進行分析可知，當無頻差時，相關值不斷累加達到最大值，形成相關峰值；當存在頻差時，它隨頻差的增大而減小，甚至可能由于正負值的互相抵消而為零，相關累加后輸出無相關峰，也就無法完成信號捕獲。當接收序列與本地同步報頭序列存在頻差時，相關峰值會受到影響[9-11]。

因此，采用滑動相關后再進行FFT處理，具體處理為將本地同步報頭進行BPSK調制，與接收序列進行滑動相關后進行FFT變換，當結果出現峰值并大于某一個設定的門限時，認為此信號是HFDL信號。

滑動相關FFT方法的處理流程如圖2所示。

圖2 滑動相關FFT處理流程

將經過相干解調與低通濾波后的信號與本地同步信號對應相乘，當接收信號與本地信號完全同步時，相乘后的信號可以看成是混有噪聲的單音信號，信號頻率即為系統的頻差。單音信號是窄帶信號，經過FFT變換后其功率譜中會出現峰值[12-13]。在滑動相關過程中，當接收信號與本地信號沒有同步時，相乘后的信號不是單音信號，FFT變換后其功率譜中的相應位置不會出現明顯的峰值。因此，當功率譜中的相應位置出現明顯峰值時，可以認為已經捕獲到了信號[14]。

3 信號參數提取

3.1 頻偏估計

通過進行頻偏估計，可以得到基帶剩余的載頻，去除剩余載頻后，有利于后續解調環路快速鎖定。

首先進行初始頻偏估計，當完成初始同步以后，從初始同步位置處將接收信號與本地信號對應共軛相乘并做FFT變換，此時在功率譜中得到最大峰值，計算峰值點對應的頻率即為接收信號的初始頻偏[15-16]。

計算得到的頻率估計值為：

(6)

式中，fs為采樣頻率；N為FFT點數；npeak為頻譜峰值對應的采樣點數。計算FFT的同時，對數據進行加窗處理，使信號的頻譜發生擴散，頻譜估計精度受N值大小的限制，不能得到信號頻譜的真正峰值頻率。因此，需要進一步計算較精細的頻偏[17-18]。精細頻偏的計算通過CZT算法來實現。

CZT定義如下：對已知的時間序列{x(n)，0≤n≤N-1}，其Z變換為：

(7)

令Z的取值樣點Zk=AW-k，得到：

(8)

當滿足一些特殊條件，即：

(9)

式中，Zk是均勻等角度分布于單位圓上的情況，即為該序列的DFT。當M

該算法可以在限定的頻率范圍內計算，比全譜計算的FFT效率更高，比頻譜峰值位置的方法計算精度更高，因此，可用于對頻率粗估計后的精確估計。

3.2 信息速率與交織參數提取

對信號完成初始捕獲、頻偏估計，消除載波剩余頻偏后，根據協議中同步前導序列格式，可對前導序列進行均衡解調，通過解調獲取解調后的M1序列，與標準序列進行相關比對，選定該時隙數據屬于8種移位方式中的一種，從而確定該時隙中數據塊參數，如信息傳輸速率、信號調制樣式和交織參數等。

M1與數據速率、調制樣式和交織參數的對應關系如表1所示。

表1 信號參數對應表

數據速率/bps交織/sM1移位個數調制樣式3001.872BPSK6001.882BPSK1 2001.8113QPSK1 8001.81238PSK3004.261BPSK6004.2103BPSK1 2004.293QPSK1 8004.298PSK

4 仿真與應用

4.1 信號檢測

在實際應用中，使用短波天線與接收機對HFDL實際信號進行采樣，隨后對采樣信號進行定時同步處理，使得每個符號對應一個采樣值。利用同步序列的前254個序列做滑動相關FFT來檢測同步序列，從而實現同步捕獲。

處理中將接收信號與本地信號對應共軛相乘并做FFT變換，將最大模值作為當前對齊位置對應的相關值，與當前信號做完相關FFT后，尋找碼元對齊位置，實現捕獲的條件是相關值中出現明顯峰值，并且峰值與此時平均值之比大于門限值。利用該方法得到的信號捕獲結果如圖3所示。

圖3 滑動相關FFT捕獲結果

由圖3中可知，該信號A段起始位置為第951個符號采樣點，當后續進行解調均衡器訓練時從該位置進行數據選取。

4.2 頻偏估計

載頻估計如圖4所示。其中，頻偏粗估計如圖4(a)所示。

圖4 載頻估計

4.3 參數提取

根據前期提供的M1段解調起始位置提取M1段采樣數據，并對信號進行均衡解調，由于在A段的解調處理中，已去除相位模糊，因此對M段解調結果進行BPSK星座映射后，將得到待比對的比特數據流。

將待比對的M1段序列分別與8種移位后的標準M1序列進行異或運算，得到結果如圖5(a)所示。結果表明，該實際采集的某一時隙內數據與表1中第1種參數組合相對應，即數據速率為300 bps，交織長度為1.8 s，調制樣式為BPSK。通過后續對數據段數據的解調譯碼及解析結果，如圖5(b)所示，可以驗證參數提取的正確性。

圖5 信息參數提取及結果

4.4 工程實現

在算法實現過程中，信號檢測與頻偏的粗略估計主要涉及FFT運算，頻偏的精確估計CZT算法主要使用點乘運算，在工程實際中均可使用優化并封裝好的庫函數模塊進行運算，以提高處理效率。

在VPX的硬件板卡上對多組實際采集信號進行處理，按照順序執行信號檢測、頻偏估計及信號參數提取的方法進行測試，總平均處理時間約為41.76 ms，而同步前導塊中A+A+M1塊的持續時間為211.67 ms，因此處理速率完全能夠滿足實時性處理需求。

多組實際采集樣本進行性能仿真測試，獲得了不同信噪比條件下信號參數提取的性能曲線，結果如圖6所示。

圖6 參數提取結果

由結果可知，在信噪比約為6 dB時，參數提取的正確性能夠達到80%以上，能夠滿足對實際信號的應用需求。

5 結束語

針對HFDL信號的格式與特點，設計了基于協議的HFDL檢測與參數提取方法，采用基于滑動相關的FFT檢測方法實現信號起始位置的精確捕獲，采用FFT頻偏粗測結合CZT頻偏精細測量的方法，對剩余的頻率偏差進行補償，通過使用相關比對法實現信號信息速率與交織大小的參數提取。通過對實際信號的采集，對一段時間內的信號進行處理，驗證了該算法可以完全適應短波信道的惡劣環境，實現對目標信號的有效檢測與參數提取等處理。該處理算法已經在VPX平臺與計算機平臺上進行了應用，具有較高的推廣價值。