一種用于高動(dòng)態(tài)偵收的測(cè)控信號(hào)譜相關(guān)預(yù)分類方法

王俊文，賈可新，王盼盼

（中國電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所，安徽 合肥 230088）

0 引言

隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，各種各樣的通信信號(hào)不斷涌現(xiàn)，越來越復(fù)雜的電磁環(huán)境使得寬帶測(cè)控偵收設(shè)備截獲的寬頻帶數(shù)據(jù)中除了測(cè)控通信信號(hào)外，還包含許多其他通信體制的信號(hào)，如移動(dòng)通信信號(hào)、有意或無意干擾信號(hào)。如此多的信號(hào)不能直接進(jìn)行調(diào)制識(shí)別和解調(diào)解碼處理，故對(duì)信號(hào)進(jìn)一步分析之前，需要偵收設(shè)備實(shí)時(shí)對(duì)截獲數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)分類［1-2］。信號(hào)預(yù)分類是為了從眾多截獲信號(hào)中找出感興趣的測(cè)控通信信號(hào)，并對(duì)信號(hào)的基本參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。依據(jù)信號(hào)基本參數(shù)，監(jiān)測(cè)設(shè)備可以從寬頻帶數(shù)據(jù)中分離出感興趣的測(cè)控通信信號(hào)，用于信號(hào)調(diào)制類型識(shí)別和解調(diào)解碼。

常規(guī)測(cè)控通信信號(hào)預(yù)分類方法是從信號(hào)頻譜上提取信號(hào)參數(shù)，要求信號(hào)的頻譜能量明顯高于噪聲本身的頻譜能量［2-3］。當(dāng)截獲目標(biāo)處于高速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)（高動(dòng)態(tài)環(huán)境），且輻射信號(hào)的信噪比較低時(shí)，寬帶測(cè)控偵收設(shè)備的遠(yuǎn)距離發(fā)現(xiàn)、截獲高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的能力因常規(guī)測(cè)控通信信號(hào)預(yù)分類方法失準(zhǔn)而受到影響。因此，研究低信噪比環(huán)境下，對(duì)目標(biāo)高速運(yùn)動(dòng)不敏感的測(cè)控通信信號(hào)預(yù)分類方法具有重要意義。另外，在高信噪比情況下，僅利用截獲信號(hào)的基本參數(shù)（載波頻率、帶寬、方位角和俯仰角等）進(jìn)行過濾篩選，從眾多接收信號(hào)中剔除干擾、保留感興趣測(cè)控信號(hào)的預(yù)分類方法正確率較低（虛警概率較高），這將增加后續(xù)信號(hào)處理的負(fù)擔(dān)。故需引入新的特征參數(shù)，進(jìn)一步提高測(cè)控信號(hào)預(yù)分類的正確率。

目前，國內(nèi)研究對(duì)高動(dòng)態(tài)環(huán)境不敏感的測(cè)控通信信號(hào)預(yù)分類的公開文獻(xiàn)相對(duì)較少。文獻(xiàn)［4］研究了一種基于特征提取的頻譜形狀識(shí)別方法，但該方法在信噪比較低時(shí)會(huì)失效。文獻(xiàn)［5］利用信號(hào)一階差分自相關(guān)的特點(diǎn)，提出了一種對(duì)目標(biāo)高速運(yùn)動(dòng)不敏感、僅適用于PCM-FM信號(hào)的低信噪比檢測(cè)方法。文獻(xiàn)［6］討論了一種基于雙通道時(shí)域互相關(guān)的微弱信號(hào)檢測(cè)方法，該方法對(duì)目標(biāo)高速運(yùn)動(dòng)不敏感，但僅適用于單目標(biāo)檢測(cè)。在國外，這一問題的研究比較成熟，其成果已在相關(guān)寬帶頻譜監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中使用［7-8］。如德國R&S公司在其無線電頻譜監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中安裝了頻譜形狀檢測(cè)插件［9］。該插件基于對(duì)頻譜形狀的識(shí)別，可顯著改善系統(tǒng)遠(yuǎn)距離截獲能力，提高系統(tǒng)分選信號(hào)的速度，每秒可以分析超過1 000個(gè)信號(hào)。但國外公司使用的技術(shù)并沒有公開。

本文在討論常規(guī)寬帶測(cè)控偵收處理流程的基礎(chǔ)上，借鑒文獻(xiàn)［10］在頻譜感知中譜檢測(cè)思想，提出了一種對(duì)目標(biāo)高速運(yùn)動(dòng)不敏感、適合于各種測(cè)控通信體制的譜相關(guān)預(yù)分類方法。重點(diǎn)分析了高、低信噪比情況下的譜相關(guān)檢測(cè)和估計(jì)方法，仿真驗(yàn)證了所提方法的有效性，對(duì)工程應(yīng)用具有指導(dǎo)意義。

1 常規(guī)寬帶測(cè)控偵收處理

圖1給出了基于陣列體制的常規(guī)寬帶測(cè)控偵收處理流程示意圖［2，11-12］。偵收系統(tǒng)利用寬帶陣列接收機(jī)（包括天線陣列、射頻前端、模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）和數(shù)字下變頻（DDC））截獲寬頻帶數(shù)據(jù)，并同時(shí)形成完整覆蓋或掃描覆蓋觀測(cè)空域的N個(gè)寬帶搜索波束，每個(gè)波束均對(duì)截獲數(shù)據(jù)進(jìn)行常規(guī)預(yù)分類處理。對(duì)于任一寬帶搜索波束，首先估計(jì)波束輸出數(shù)據(jù)的頻譜，然后進(jìn)行頻域恒虛警檢測(cè)和基本參數(shù)估計(jì)，獲得每個(gè)檢測(cè)到信號(hào)的載波頻率、帶寬、到達(dá)時(shí)間、方位角和俯仰角等參數(shù)，最后依據(jù)這些參數(shù)和終端下發(fā)的過濾規(guī)則，剔除干擾信號(hào)，對(duì)感興趣通信信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。

圖1 常規(guī)寬帶測(cè)控偵收處理流程示意圖

常規(guī)預(yù)分類的結(jié)果送到終端，可實(shí)時(shí)顯示預(yù)分類結(jié)果，使用者可以從預(yù)分類結(jié)果中選擇某些測(cè)控通信信號(hào)，將其參數(shù)配置到跟蹤波束合成中，引導(dǎo)跟蹤波束完成閉環(huán)跟蹤的初始化。偵收系統(tǒng)可同時(shí)對(duì)K個(gè)測(cè)控信號(hào)進(jìn)行閉環(huán)跟蹤，跟蹤波束輸出信號(hào)用于信號(hào)精細(xì)處理（包括信號(hào)記錄、調(diào)制類型識(shí)別、解調(diào)和解碼等）。信號(hào)精細(xì)處理的結(jié)果可送終端進(jìn)行顯示或存儲(chǔ)。

由前述處理流程可知，常規(guī)預(yù)分類算法是從信號(hào)頻譜上提取信號(hào)參數(shù)，要求信號(hào)頻譜能量明顯高于噪聲本身的頻譜能量。當(dāng)截獲目標(biāo)處于高速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)（高動(dòng)態(tài)環(huán)境），且輻射信號(hào)的信噪比較低時(shí)，信號(hào)載頻受多普勒頻率影響會(huì)發(fā)生漂移，信號(hào)頻譜略高于噪聲頻譜，或淹沒在噪聲頻譜中，常規(guī)預(yù)分類算法將無法準(zhǔn)確偵收到感興趣通信信號(hào)，這將影響偵收設(shè)備的遠(yuǎn)距離發(fā)現(xiàn)、截獲目標(biāo)的能力。為了能夠在低信噪比、高動(dòng)態(tài)環(huán)境下，發(fā)現(xiàn)并截獲目標(biāo)，同時(shí)在高信噪比時(shí)進(jìn)一步提高預(yù)分類方法的正確率，本文將信號(hào)頻譜形狀作為新的預(yù)分類特征，提出了一種基于譜相關(guān)的寬帶測(cè)控偵收處理流程。

2 基于譜相關(guān)的寬帶測(cè)控偵收處理

圖2給出了基于譜相關(guān)的寬帶測(cè)控偵收處理流程示意圖。與圖1相比，本流程在常規(guī)預(yù)分類算法的基礎(chǔ)上增加了譜相關(guān)檢測(cè)與估計(jì)功能。該功能僅依賴于信號(hào)頻譜形狀特征，能夠快速、高效地篩選感興趣的測(cè)控通信信號(hào)。信號(hào)模板庫事先存儲(chǔ)感興趣的已知測(cè)控信號(hào)頻譜形狀，這些頻譜形狀既可以來自于測(cè)控標(biāo)準(zhǔn)模擬源，也可來自于以前偵收到的信號(hào)頻譜。用戶可將各種體制的頻譜形狀從終端界面加載到信號(hào)模板庫中。

類似于第1節(jié)處理流程，對(duì)于任一寬帶搜索波束，首先估計(jì)波束輸出數(shù)據(jù)的頻譜，并進(jìn)行譜相關(guān)檢測(cè)和參數(shù)估計(jì)，將波束輸出數(shù)據(jù)頻譜與信號(hào)模板庫中各種頻譜形狀進(jìn)行譜相關(guān)檢測(cè)和估計(jì)，可截獲遠(yuǎn)距離、低信噪比情況下的測(cè)控通信信號(hào)，并能估計(jì)出信號(hào)載波頻率、帶寬、到達(dá)時(shí)間、方位角和俯仰角等參數(shù)。

當(dāng)目標(biāo)接近偵收設(shè)備時(shí)，接收信號(hào)的信噪比增大，頻域恒虛警檢測(cè)可正常檢測(cè)到測(cè)控信號(hào)后（如文獻(xiàn)［2］中圖2（a）所示），采用常規(guī)參數(shù)估計(jì)方法，可獲得每個(gè)檢測(cè)到信號(hào)的基本參數(shù)。同時(shí)將前述檢測(cè)到信號(hào)的頻譜與信號(hào)模板庫中各種頻譜形狀進(jìn)行譜相關(guān)比較，以頻譜相似度為特征，判斷當(dāng)前檢測(cè)到信號(hào)是否為感興趣的已知測(cè)控信號(hào)。最后，依據(jù)譜相關(guān)處理結(jié)果和終端下發(fā)的過濾規(guī)則，進(jìn)一步剔除干擾信號(hào)，并對(duì)感興趣測(cè)控信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。

3 譜相關(guān)預(yù)分類方法

本文所提的譜相關(guān)預(yù)分類包括4個(gè)功能，即頻譜估計(jì)、譜相關(guān)檢測(cè)與估計(jì)、頻譜檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)、感興趣目標(biāo)跟蹤。本節(jié)主要針對(duì)高、低信噪比情況下的2類截獲信號(hào)，分別給出這2類信號(hào)的譜相關(guān)處理方法。在高信噪比情況下，信號(hào)頻譜能量明顯高于噪聲本身的頻譜能量，目標(biāo)高速運(yùn)動(dòng)帶來的信號(hào)載波頻率漂移不會(huì)對(duì)常規(guī)的頻譜檢測(cè)和參數(shù)估計(jì)、頻譜相似度計(jì)算等產(chǎn)生影響。而在低信噪比情況下，目標(biāo)高速運(yùn)動(dòng)帶來信號(hào)載波頻率漂移，常規(guī)的頻譜檢測(cè)方法將無法準(zhǔn)確檢測(cè)到期望信號(hào)，本節(jié)將給出一種對(duì)目標(biāo)高速運(yùn)動(dòng)不敏感、基于譜相關(guān)的低信噪比檢測(cè)方法。關(guān)于頻譜估計(jì)、頻譜檢測(cè)和參數(shù)估計(jì)、目標(biāo)跟蹤的處理方法與常規(guī)測(cè)控偵收處理相同，具體可參考文獻(xiàn)［14—18］，這里不再贅述。

3.1 低信噪比條件下譜相關(guān)檢測(cè)與估計(jì)

在低信噪比時(shí)，為避免目標(biāo)高速運(yùn)動(dòng)對(duì)信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)的影響，本文采用一種基于譜相關(guān)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量的信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)方法，具體如下：

在偵收系統(tǒng)利用搜索波束開始對(duì)整個(gè)空域進(jìn)行遠(yuǎn)距離搜索時(shí)，搜索波束輸出信號(hào)的信噪比較低。為了對(duì)低信噪比截獲信號(hào)進(jìn)行譜相關(guān)檢測(cè)，首先計(jì)算波束輸出數(shù)據(jù)的頻譜{Pr(k)，k=0，1，…，M-1}，其中M為離散頻點(diǎn)個(gè)數(shù)。若信號(hào)模板庫中的頻譜曲線為{Y(k)，k=0，1，…，K-1}，則譜相關(guān)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量可表示為：

前述檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量利用已知頻譜曲線對(duì)截獲數(shù)據(jù)頻譜進(jìn)行滑動(dòng)相關(guān)，選大運(yùn)算，可有效避免高速運(yùn)動(dòng)對(duì)信號(hào)檢測(cè)的影響，故這種檢測(cè)方法是一種對(duì)高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)不敏感的檢測(cè)方法，適用于高動(dòng)態(tài)環(huán)境的信號(hào)檢測(cè)。

若當(dāng)k=kmax∈[0，M-1]時(shí)，上述匹配濾波輸出取最大值，且檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量TL超過預(yù)置門限t（關(guān)于該門限與虛警概率的關(guān)系式可參考文獻(xiàn)［10］），則該信號(hào)的中心頻率估計(jì)值為：

此時(shí)，信號(hào)帶寬估計(jì)值等于相關(guān)成功的模板頻譜對(duì)應(yīng)的帶寬。同時(shí)，利用該相關(guān)成功信號(hào)在多個(gè)相鄰搜索波束的同一最大頻點(diǎn)kmax處的譜相關(guān)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，可利用多波束聯(lián)合測(cè)角方法［15-16］估計(jì)信號(hào)方位角和俯仰角。

3.2 高信噪比條件下譜相關(guān)比較

當(dāng)目標(biāo)接近偵收設(shè)備時(shí)，截獲信號(hào)的信噪比增加，此時(shí)對(duì)于高信噪比截獲信號(hào)，在頻域檢測(cè)與估計(jì)模塊中，可利用文獻(xiàn)［2］給出的參數(shù)估計(jì)方法直接估計(jì)出信號(hào)載波頻率、帶寬、到達(dá)時(shí)間，同時(shí)利用多波束聯(lián)合測(cè)角方法［15-16］，可測(cè)量信號(hào)方位角和俯仰角。在對(duì)截獲信號(hào)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)后，將截獲信號(hào)頻譜P(k)首先進(jìn)行歸一化處理，獲得歸一化頻譜X(k)，即：

式中，K為截獲信號(hào)的頻譜占用的離散頻點(diǎn)個(gè)數(shù)。

高信噪比情況下的譜相關(guān)比較就是將截獲信號(hào)的頻譜，與信號(hào)庫的模板信號(hào)頻譜進(jìn)行相似度計(jì)算。當(dāng)頻譜的相似度滿足指定門限時(shí)，認(rèn)為成功截獲測(cè)控信號(hào)。

頻譜相似度可用相關(guān)系數(shù)進(jìn)行衡量，該值越接近于1，相似度越強(qiáng)。令{X(k)，k=0，1，…，K-1}為截獲信號(hào)的頻譜曲線，{Y(k)，k=0，1，…，K-1}為信號(hào)模板庫中存儲(chǔ)的信號(hào)頻譜曲線，則頻譜相似度定義為：

式中，Xˉ和Yˉ分別為2條頻譜曲線的平均值。注意，當(dāng)2條頻譜曲線的樣本點(diǎn)數(shù)不相同時(shí)，需以信號(hào)模板庫中模板頻譜為參考進(jìn)行內(nèi)插處理。當(dāng)ρ≥ρT時(shí)，譜相關(guān)檢測(cè)成功檢測(cè)到信號(hào)，其中，ρT為相似度門限。

4 仿真分析

在仿真實(shí)驗(yàn)中，使用的測(cè)控信號(hào)為PCM-FM信號(hào)，其采樣頻率為120 MHz，信息速率為4 Mbit/s。頻譜估計(jì)的FFT點(diǎn)數(shù)為8 192，積累次數(shù)為8，相應(yīng)的累積時(shí)間為546 μs。目標(biāo)多普勒頻率變化范圍為-1～1 MHz，多普勒頻率的變化速度為200 kHz/s，加速度為30 kHz/s2。信號(hào)模板庫中事先存儲(chǔ)PCM-FM信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)頻譜。

實(shí)驗(yàn)1：高信噪比，譜相關(guān)比較

截獲數(shù)據(jù)中包括一個(gè)GMSK信號(hào)和一個(gè)PCM-FM信號(hào)。GMSK信號(hào)作為干擾信號(hào)，其帶寬與PCM-FM信號(hào)一致。以信號(hào)模板庫中PCM-FM頻譜與前述信號(hào)的頻譜進(jìn)行譜相關(guān)比較。取相似度門限ρT=0.8，截獲數(shù)據(jù)在信噪比0～20 dB之間變化，每個(gè)信噪比下重復(fù)實(shí)驗(yàn)500次。

PCM-FM信號(hào)與信號(hào)模板庫中頻譜的相似度統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖3所示。在信噪比為4 dB時(shí)，PCM-FM信號(hào)與模板信號(hào)的相似度平均值以95%概率超過相似度門限0.8。圖4給出了GMSK信號(hào)與信號(hào)模板庫中頻譜的相似度統(tǒng)計(jì)結(jié)果，GMSK信號(hào)與模板信號(hào)的相似度低于0.4。由此可知，在信噪比較高時(shí)，通過利用頻譜形狀特征進(jìn)行譜相關(guān)比較，可進(jìn)一步剔除干擾，保留感興趣的測(cè)控信號(hào)。

圖3 不同信噪比下，PCM-FM的相似度統(tǒng)計(jì)結(jié)果

圖4 不同信噪比下，GMSK的相似度統(tǒng)計(jì)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)2：低信噪比，譜相關(guān)檢測(cè)

在信噪比為-9 dB時(shí)，PCM-FM信號(hào)的頻譜如圖5（a）所示，在如此低的信噪比下，信號(hào)的頻譜已完全淹沒在噪聲中。以此頻譜與信號(hào)模板庫中頻譜進(jìn)行譜相關(guān)，可得譜相關(guān)的幅度如圖5（b）所示，其最大幅度值對(duì)應(yīng)的譜相關(guān)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量仍大于檢測(cè)門限，故可正常檢測(cè)PCM-FM信號(hào)。

圖5 頻譜與譜相關(guān)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量

經(jīng)10 000次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，圖6給出了虛警概率為1×10-3時(shí)，信號(hào)檢測(cè)概率隨信噪比的變化曲線（圖6中檢測(cè)理論值、虛警概率的計(jì)算可參考文獻(xiàn)［10］）。由前述仿真可知，在信號(hào)持續(xù)時(shí)間546 μs內(nèi)，在信噪比-9 dB、虛警概率1×10-3時(shí)，檢測(cè)概率為99.9%。因此，所提出的譜相關(guān)檢測(cè)方法可適應(yīng)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，可在信噪比較低時(shí)，快速準(zhǔn)確地檢測(cè)目標(biāo)。

圖6 PCM-FM信號(hào)的檢測(cè)概率隨信噪比變化曲線

實(shí)驗(yàn)3：低信噪比，基于譜相關(guān)檢測(cè)的角度估計(jì)

設(shè)定PCM-FM信號(hào)的射頻頻率為2.25 GHz，信號(hào)入射的方位角和俯仰角分別為20°和30°，方位向3 dB波束寬度為3.3°，俯仰向3 dB波束寬度為2.5°。系統(tǒng)利用相鄰7個(gè)搜索波束進(jìn)行多波束聯(lián)合測(cè)角。測(cè)角使用的各波束幅度值為各波束的譜相關(guān)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，信號(hào)持續(xù)時(shí)間為546 μs。

波束輸出信噪比在-11～-9 dB之間變化，仿真實(shí)驗(yàn)次數(shù)2 000次，圖7給出了方位角和俯仰角的測(cè)角精度隨信噪比變化曲線。由圖7可知，在信噪比大于-9 dB時(shí)，基于譜相關(guān)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量的多波束聯(lián)合測(cè)角的精度優(yōu)于0.25°，約為波束寬度的十分之一。

圖7 方位角和俯仰角測(cè)量精度隨信噪比變化曲線

5 結(jié)束語

本文提出了一種基于譜相關(guān)的測(cè)控信號(hào)預(yù)分類方法，與傳統(tǒng)預(yù)分類方法相比，所提方法可適應(yīng)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的偵收，能夠在遠(yuǎn)距離、低信噪比情況下，快速準(zhǔn)確地檢測(cè)并跟蹤感興趣的測(cè)控信號(hào)。值得注意的是，該譜相關(guān)預(yù)分類方法僅利用了測(cè)控信號(hào)的頻譜形狀特征，沒有更深入地挖掘測(cè)控信號(hào)的其他特征（如循環(huán)譜特征）來進(jìn)一步提高預(yù)分類的準(zhǔn)確性，這將是下一步研究的主要方向。