信號分析及識別技術在無線電監測中的應用

王 婷

（山西省運城市無線電監測站，山西 運城 044000）

0 引 言

現代通信技術飛速發展，生活習慣也在改變，無線電信號的特征和電磁環境變得更加復雜。作為通信信號處理的重要課題，信號分析及識別技術被廣泛應用于無線通信工程，成為信號處理的一個重要發展方向。在無線電頻譜管理中，信號分析及識別技術廣泛應用于信號認證、干擾識別、無線電信號偵聽與監測以及認知無線電等領域。當前面對日益復雜多變的電磁環境和無線電信號特征，研究人員需要致力于用數字信號處理技術和識別技術提高無線電信號的識別效率和準確率。因此，研究這些技術在無線電監測領域的應用具有十分重要的現實意義。

1 無線電監測的內容

無線電監測是無線電頻譜管理的重要組成部分。無線電監測在頻率規劃、頻率指配、電磁環境測試、無線電臺站的設置規劃、無線電臺站的監督管理、無線電干擾的查處以及保障無線電通信安全等方面，提供了強大的技術支撐。

無線電監測是指應用一定的技術手段和無線電監測設施，對無線電臺站發射的基本參數如頻率、場強、帶寬研究調制等[1]指標進行系統測量，監聽聲音信號，識別發射標識，統計無線電頻譜的利用率和頻段占用度，詳細掌握無線電頻譜資源發射占用情況，從而確保無線電頻譜資源合理、有效的使用。同時，監測排查無線電干擾，查處非法無線電臺，確保無線電通信安全暢通。監測工作需要結合信號搜索工作、信號捕獲工作、信號分析工作和識別工作一起進行，還需要保證監測數據的精確度和準確度，做好參數記錄和存儲分析工作。因此，系統識別研究獲取的通信信號，對無線電監測具有重要的現實意義。

2 信號分析及識別技術的應用

信號分析及識別技術在頻譜管理、認知無線電和軍事通信等領域有著廣泛應用。在頻譜管理方面，信號的分析識別是做好無線電監測和加強頻段資源管理的重要技術手段。近年來，隨著無線電通信技術的飛速發展，無線電被應用到人們生活的方方面面，使得無線電頻譜資源日益緊張。在對緊缺的無線電頻譜資源管理過程中，常常需要監測識別捕獲的各類無線電信號，發現和查處非法無線電信號，防止頻譜資源被非法占用，確保無線電通信的安全暢通。所以，在認知無線電領域，認知無線電具有智能感知無線電頻譜環境和有效利用頻譜資源的特點，對信號接收機的實時信號處理能力提出了很高要求。因此，確定未知信號的調制方式是認知周期順利進行的基礎。在軍事通信方面，通信信號的分析與識別顯得尤為重要。在現代戰爭中，戰場信息的傳輸主要依靠無線電通信。通信信號偵察是電子戰的重要組成部分，而信號分析及識別技術是信號偵察的關鍵環節。

3 信號分析及識別技術在無線電監測中的應用

在無線電通信中，信號分析及識別技術是介于信號檢測與解調之間的一項技術。信號分析及識別技術的主要目的是通過更好的分析方法獲得更準確的信號特征，從而獲得更好的識別性能。它主要工作在非合作通信環境中，可用于民用和軍用。在民用方面，在無線電管理部門無線電監測工作中，需要用到信號分析及識別技術捕獲識別非法無線電信號；在軍事方面，為了獲得信息，需要知道信號的調制方式和調制參數，才能正確解調信號[2]。

3.1 信號調制識別在無線電監測中的應用

無線電信號調制識別的主要目的是在沒有其他先驗知識的情況下，通過對接收信號的一系列處理，正確判斷信號的調制方式，并估計出相應的調制參數。對無線電信號進行識別工作，需要關注的核心問題是信號調制工作。該工作可以改變無線電信號的頻率，使其頻率與信道頻率相一致，方便信號加載工作的進行。狹義上來說，當完成信號載波的處理和改變工作后，就完成了信號調制工作。調制操作與解調操作相對應，一個是分解信號的操作，一個是整合信號的操作，屬于一組正、逆操作流程。如果對信號分別采取上述兩種操作，信號將會被還原成初始信號。基于此有最大似然法和模式識別法兩種調制識別方法[3]。極大似然法又稱決策論方法。在決策理論的框架下，運用概率論和符合假設檢驗理論分析信號的統計特性，導出檢驗統計量，再利用判決準則實現調制模式的自動識別。這種方法需要信號的一些先驗信息，而實際中信號信息往往不可知，因此很容易可以發現該方法的缺陷，即計算量大且不適合海量信息數據的處理。模式識別方法的主要操作則是信號特征處理。首先高效提取特征，其次分類整合提取的特征，最后計算特征的差異性表現參數，達到調制識別的效果。由于這種方法不需要一定的假設條件，可以實現信號的盲識別，比較適于截獲信號的處理。因此，在實際的調制識別中，多采用這種方法[4]。

3.2 模式識別技術在無線電監測中的應用

模式識別技術是信號分析及識別技術的重要組成成分。信號識別可以實現無線電監測，所以可以通過分析模式識別技術分析無線電監測的相關技術。該技術涉及3個主要應用階段。第1階段，技術人員需要應用該技術對信號進行預處理操作。預處理的作用在于可以實現信號分類的功能，從而減輕算法的計算量，以便后續的信號特征處理。經過該步驟的處理，信號特征提取變得容易，為信號識別工作打下了堅實基礎。第2階段，特征提取，是模式識別的關鍵階段。特征提取的精確度和準確度很大程度上影響識別工作的質量。信號特征可以分為時域特征和頻域特征。經過上一步的分塊處理后，分區域的部分信號可以根據不同的特征評判標準進行特征提取。這兩種特征評判標準的劃分主要是依據它們包含的參數內容不同進行的。相位、振幅研究頻率等參數屬于時域特征，功率譜等其他參數屬于頻域特征[5]。第3階段，可實現特征分類選擇和識別。技術人員做好特征提取工作后，需要借助分類器對特征進行分類，根據自己的需求將分類好的信息進行定向選取，最終達到特征識別的效果。該步驟的核心在于分類器的選擇。如今流行的分類器主要包括統計分類器、BP分類器以及貝葉斯分類器等。這些分類器經歷許多實驗的驗證，都是切實可行的方法。這些分類器的分類依據不同，如BP分類器采取的是函數擬合方法，借助神經網絡系統對信號進行分類識別。例如，線性分類器采取的是線性函數，適用于一定的場景，具備自身優勢。

3.3 數字信號分析在無線電監測中的應用

基于數字信號分析的數字無線電監測系統可以實現信號的分析與識別功能。該系統是從模擬信號系統演變而來的，是基于數字信號處理技術的系統。采集信號時可以將模擬信號轉化為數字信號，存儲信號的效率高。技術人員可以通過數字信號處理的相關技術，實現信號的重新整合，對受到破壞的信號可以實現一定的還原操作，減少信號噪聲干擾，實現其再生和復原。信號采樣環節依賴于采樣法則，確保原始信號不失真，且應用領域是基帶信號[6]。數字無線電監測系統最主要的功能在于信號分析。信號分析技術主要包括頻譜分析、時頻分析和參數分析等。針對頻譜分析技術來說，技術涉及的算法為FFT、DFT等。因為頻譜管理工作是無線電管理工作的核心，所以頻譜分析至關重要，可以作為一種工具為無線電分析提供幫助。應用該技術存在一些問題與難點，如信號加窗導致的能量損失問題、譜估計扭曲問題等。技術人員需要根據自身的知識儲備，解決好頻譜管理過程中遇上的問題，提高分析準確率。針對時頻分析技術來說，技術涉及的算法主要是STFT算法。該技術主要針對頻譜分析技術的缺點進行改進，解決它無法解決的問題，如分析信號頻率的規律、提供更多信號分析數據等。該技術可以應用在ASK和FSK調制的信號上，實現信號識別的功能。無線電參數分析技術主要涉及的參數有瞬時幅度、瞬時相位和瞬時頻率等。該技術的功能在于獲取信號特征與識別信號類型，同時可以實現參數測量和解調識別的任務，如信號采樣與處理[7]。信號分析與信號識別過程中還涉及信息分離技術，主要包括循環譜技術和ICA技術。通過采取這些技術，可以實現多種復雜信號的分離，方便信號分析與信號識別工作順利進行。

4 結 論

無線電處理技術對于人們的生活生產來說至關重要，可以應用在工業領域、軍事領域和民用領域等。雖然在無線電監測的實踐過程中會遇上一些困難，但是人們可以采取多種措施快速解決這些困難，從而實現信號分析與信號識別，并且能夠實現資源的合理應用和信息的高效傳輸。所以，需要認識到信號識別的重要作用，做好信號分析及識別技術的研究工作，把研究的重點從單一信號源發展成為多種復雜信號的混合識別。