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      一種新的衛(wèi)星通信信號快速盲檢測方法?

      2011-04-02 02:37:13
      電訊技術(shù) 2011年5期
      關(guān)鍵詞:衛(wèi)星通信門限信噪比

      蘇 琳

      (中國西南電子技術(shù)研究所,成都610036)

      一種新的衛(wèi)星通信信號快速盲檢測方法?

      蘇 琳

      (中國西南電子技術(shù)研究所,成都610036)

      提出了一種衛(wèi)星通信信號快速盲檢測算法,該算法能夠適應頻譜不重疊的多信號環(huán)境,并能準確估計信號的數(shù)量、中心頻率及帶寬等參數(shù)。算法既高效又簡單,所需數(shù)據(jù)量少且適應低信噪比條件,適于在星載設(shè)備上實現(xiàn)。理論分析和仿真及測試結(jié)果證明了算法的有效性。

      衛(wèi)星通信;星載設(shè)備;信號檢測;快速盲檢測;功率譜;偵察

      1 引言

      信號檢測一直以來都是國內(nèi)外學者研究的熱點,同時也是難點。據(jù)美國“全球安全”網(wǎng)站2005年1月4日報道,截止2004年12月31日,全世界航天國家的在軌軍用衛(wèi)星共有220顆。由于通常采用的無線電偵察接收機是寬開的,多個信號可能同時進入到接收機并被截獲。復雜的空間電磁環(huán)境給衛(wèi)星通信信號偵察中的信號快速檢測提出了新的挑戰(zhàn)。

      自Urkowitz H在1967年發(fā)表具有代表性的信號檢測論文[1]以來,國內(nèi)外相關(guān)人員開展了大量研究。隨著技術(shù)的不斷進步,新的信號檢測技術(shù)不斷涌現(xiàn)[2-8],其中主要用到的方法有小波分析法[2]、短時傅里葉變換法[3]、Hilbert-Huang變換法[4]、Wigner-Hough變換法[5]、高階累積量法[6,7]、循環(huán)統(tǒng)計量法[8]等。目前采用的方法還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時頻分析、基于綜合實驗和理論途徑的并行計算技術(shù)、基于相關(guān)矩陣特征根分析技術(shù)[9-11]等。

      上述方法能在一定信噪比之上檢測到衛(wèi)星信號,但在航天應用時也存在一些不足:能檢測的信號類型單一或少,不能適應衛(wèi)星信號類型多的特點,通用性不強;算法過于復雜,實時性差,不利于航天工程實現(xiàn);不能適應頻率范圍不重疊的多信號環(huán)境等。本文在對上述方法進行充分分析、研究的基礎(chǔ)上,提出了一種實時性強、實現(xiàn)簡單的通用衛(wèi)星通信信號檢測方法,以達到實時檢測衛(wèi)星信號的目的,具有重要的軍事意義和實用價值。

      2 衛(wèi)星通信信號快速檢測算法

      本節(jié)先建立接收信號模型,對衛(wèi)星通信信號類型進行介紹,然后在分析信號和噪聲功率譜特性的基礎(chǔ)上給出檢測依據(jù),進而提出衛(wèi)星通信信號快速盲檢測算法。

      2.1 接收信號模型

      現(xiàn)代空間電磁環(huán)境下,寬開的衛(wèi)星偵察接收機的輸入有可能是多個輻射源交織在一起的信號流,可表示為

      式中,m為輻射源數(shù)目,si(t)為第i個輻射源信號的形式。

      假設(shè)信道為理想的加性高斯白噪聲(AWGN)信道,信號在傳輸過程中引入白噪聲,則接收信號可表示為

      式中,v(t)為零均值高斯白噪聲。

      接收端對接收信號進行A/D采樣,得到接收信號的離散形式:

      一般假設(shè)接收信號中的s(n)期望信號與信道噪聲v(n)之間互不相關(guān)。

      衛(wèi)星信號既有模擬的,也有數(shù)字的,并且調(diào)制類型多樣,對于這樣的多信號檢測是比較困難的。功率譜是這些信號共有的一個特性,本文就是基于此特性展開研究的。

      2.2 檢測的依據(jù)

      設(shè)零均值的平穩(wěn)高斯白噪聲隨機序列{v(n)n=0,1,2,…,N -1}的方差為σ2,由離散功率譜的定義可得:

      白噪聲功率譜的均值為

      接收信號x(n)的功率譜的均值為

      對于確定信號,s(n)、Rs(n)也是確定的,則可令

      這是一個關(guān)于頻點k的確定函數(shù),于是式(6)可變?yōu)?/p>

      由上面的推導可知,對于某一確定頻點k0,接收信號功率譜的均值等于噪聲功率譜的均值加上一個僅與信號有關(guān)而與噪聲無關(guān)的確定量,這就可作為本文進行信號檢測的依據(jù)。

      2.3 算法步驟

      算法的具體步驟如下:

      (1)計算接收信號的功率譜且記為X(k),令i =1,X1(k)=X(k);

      (2)設(shè)置門限ρ;

      (3)計算r(i)=max Xi(k[ ])/median Xi(k[ ]);

      (4)若r(i)≥ρ,檢測到一個信號,轉(zhuǎn)至步驟6;

      (5)若r(i)<ρ,算法中止;

      (6)以median Xi(k[ ])為門限,估計信號的頻率和帶寬,同時將Xi(k)中以max Xi(k[ ])為中心左右進行搜索,當小于medianXi(k[ ])時停止,將大于median Xi(k[ ])的數(shù)據(jù)段“剔除”,剩下的構(gòu)造成新數(shù)據(jù)Xi+1(k),轉(zhuǎn)至步驟3。

      通過上面的算法不僅可以檢測到信號的有無,同時也可獲得實際信號的數(shù)量、中心頻率和帶寬等參數(shù)。

      3 門限的確定與選擇

      本節(jié)在分析噪聲功率譜密度分布特性的基礎(chǔ)上,推導了檢測門限確定的方法,使本文的算法能準確地檢測出信號及相關(guān)參數(shù)。

      3.1噪聲的功率譜特性分析

      文獻[9]指出,長度為N、方差為σ2的零均值平穩(wěn)高斯白噪聲序列的離散功率譜服從參數(shù)為1/(Nσ2)的指數(shù)分布,即X(k)的概率分布密度為

      即X(k)的均值為Nσ2,方差為Nσ( ) 22。

      3.2 門限的確定

      由于功率譜服從指數(shù)分布,則有:

      文獻[9]也證明了:對?k1,k2∈[0,1,…,N-1],且k1≠k2時,X(k1)、X(k2)相互獨立。則對?k =0,2,…,N-1,顯然有:

      進一步可推出:

      用式(11)除以式(12)可得門限為

      可將式(13)改寫為門限ρ與信號檢測概率p(R<γ)的關(guān)系為

      式(13)~(14)給出了門限ρ、信號檢測概率p(R<γ)和數(shù)據(jù)長度N之間的關(guān)系,曲線表示如圖1所示。

      從圖1(a)可以看出,對于數(shù)據(jù)長度分別為64和128、門限大于11.3時,正確檢測概率達到95%,大于13.6時則達到99%。從圖1(b)可以看出,數(shù)據(jù)長度N從1增大到102 400時,門限逐漸增大直至趨近于22。

      根據(jù)上面的分析,確定門限ρ時,在保證一定檢測概率的前提下,為防止信號“淹沒”在噪聲中,門限不能過高,具體大小根據(jù)檢測概率和數(shù)據(jù)長度確定。

      4 實驗結(jié)果及分析

      本節(jié)主要對本文提出的衛(wèi)星信號快速檢測算法進行仿真驗證,進而在實驗結(jié)果的基礎(chǔ)上,對算法的性能進行分析。

      4.1 仿真實驗

      (1)仿真實驗1:多信號檢測過程仿真

      設(shè)置采樣頻率為100 MHz、產(chǎn)生數(shù)據(jù)長度為1 024的仿真信號,其中包含3個帶寬為2 MHz的QPSK信號,信噪比分別為-9 dB、-5 dB、-1 dB(帶內(nèi)信噪比為4 dB、8 dB、12 dB)。運用本文的算法,對仿真信號進行了檢測,得到了滿意的結(jié)果:檢測到3個信號,中心頻率的估計誤差小于4%,帶寬的估計誤差小于10%,這些參數(shù)足夠為調(diào)制識別等提供基礎(chǔ)。多信號的檢測過程如圖2所示。

      (2)仿真實驗2:檢測性能仿真

      設(shè)置采樣頻率為100 MHz、產(chǎn)生數(shù)據(jù)長度為1 024的BPSK和QPSK仿真信號,基于信噪比分別為-10 dB、-9 dB、-8 dB、-7 dB、-6 dB、-5 dB、-4 dB(帶內(nèi)信噪比為4~10 dB),每個信噪比進行10 000次Monte Carlo仿真,對本文的算法進行檢驗,結(jié)果如圖3所示。

      4.2 算法的性能和可行性分析

      從上面的仿真結(jié)果可以得出如下結(jié)論:

      (1)通過遞推的方法,能有效地檢測出多個頻率范圍不重疊的衛(wèi)星信號,較好地解決了復雜信號環(huán)境下的多信號盲檢測問題;

      (2)在檢測信號的同時完成了載頻、帶寬等參數(shù)的測量,對于信噪比很低的信號環(huán)境也能夠很好地適應,算法效率高,實時性強;

      (3)算法所需的數(shù)據(jù)長度短,運算量較小,在星載設(shè)備規(guī)模小且運算能力有限條件下,可完成信號的快速處理,大幅度提升情報實效性。

      5 總結(jié)

      日益復雜的空間電磁環(huán)境給衛(wèi)星通信信號偵察中信號快速檢測與處理提出了挑戰(zhàn)。本文在分析信號和噪聲功率譜特性的基礎(chǔ)上,給出了多信號檢測的原則,進而提出了基于噪聲功率譜分布特性的通用快速信號檢測和參數(shù)測量方法。此方法特別適合信號類型多、信號幅度差別大的多衛(wèi)星信號偵察環(huán)境,并且具有所需數(shù)據(jù)量小、實時性強等特點。計算機仿真和實際測試結(jié)果驗證了算法的可行性。該算法可為星載偵察設(shè)備研制提供重要技術(shù)支撐,具體應用時需要針對實際硬件系統(tǒng)進行適應性改進。

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      A Novel Fast Blind Detection Algorithm for Satellite Communication Signal

      SU Lin
      (Southwest China Institute of Electronic Technology,Chengdu 610036,China)

      A fast algorithm for blind detection of satellite signal is proposed in this paper.The algorithm can not only detect signals accurately,but also easily obtain medium-frequency signal parameters such as signal counts,bandwidth and carrier frequency under great contrast of amplitude between signals.The algorithm is efficient and needs fewer data,and suits the satellite-borne equipment.Theoretical analysis and simulation results confirm its availability.

      satellite communication;satellite-borne equipment;signal detection;fast blind detection;power spectrum;reconnaissance

      the M.S.degree in 2009.She is now an engineer.Her research interests include digital communication signal processing and integrated aerospace electronics technology.

      1001-893X(2011)05-0051-05

      2011-01-10;

      2011-04-28

      TN911.7

      A

      10.3969/j.issn.1001-893x.2011.05.011

      蘇琳(1979—),女,四川南充人,2009年獲工程碩士學位,現(xiàn)為工程師,主要研究方向為數(shù)字通信信號處理、航天載荷系統(tǒng)綜合化設(shè)計。

      Email:slbea@163.com

      SU Lin was born in Nanchong,Sichuan Province,in 1979.She

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