劉云孫震
(中國船舶集團(武漢)凌久電子有限責(zé)任公司 武漢 430070)
隨著通信技術(shù)的發(fā)展,生活中的無線通信設(shè)備也變得多種多樣,電磁環(huán)境也變得日趨復(fù)雜。為了提取電磁環(huán)境中的目標(biāo)信號,我們需要將目標(biāo)信號和干擾信號作區(qū)分,針對干擾信號的識別也將必不可少。
電磁環(huán)境的復(fù)雜主要體現(xiàn)在在特定的空間域中,在某個頻段范圍內(nèi)存在目標(biāo)信號、各種干擾信號以及各種噪聲信號,這些信號之間出現(xiàn)重疊,互相影響,如果不查找干擾并排除,會直接影響到電子設(shè)備能否穩(wěn)定運行[1]。在這種復(fù)雜環(huán)境下的干擾識別的難點在于信號是動態(tài)性的[2],信號和干擾都在不斷變化,不能采用一層不變的識別技術(shù)來識別干擾,不同的干擾采用不同的分析方法,得到不同的干擾參數(shù)。
基于以上背景,本文通過對干擾識別技術(shù)的研究,借助DSP、FPGA等高性能計算平臺來保證信號處理的實時性,在真實電磁環(huán)境中對系統(tǒng)性能進(jìn)行了測試,最終實現(xiàn)快速準(zhǔn)確地識別電磁環(huán)境中常見的干擾類型,如:通信干擾、欺騙式干擾、高重頻干擾等,并通過計算輸出干擾強度,干擾帶寬、干擾中心頻率等干擾參數(shù)。
本系統(tǒng)根據(jù)模式選擇輸入信號源(千兆網(wǎng)/萬兆網(wǎng)),接收到來自外部輸入的數(shù)據(jù)。如果是千兆網(wǎng)數(shù)字波束合成后數(shù)據(jù)則無需做通道校正和數(shù)字波束合成,如果是萬兆網(wǎng)20路原始數(shù)據(jù),則必須完成通道校正和數(shù)字波束合成。將上述結(jié)果發(fā)送到信號處理模塊,由FPGA完成頻譜分析,由DSP完成干擾提取的預(yù)處理,包括干擾檢測等。結(jié)果發(fā)送到數(shù)據(jù)處理模塊,由數(shù)據(jù)處理模塊完成干擾類別分析,并進(jìn)行干擾統(tǒng)計和頻譜分析。數(shù)據(jù)處理將結(jié)果發(fā)送到終端顯示完成信息上報和結(jié)果顯示等。系統(tǒng)工作原理框圖如圖1所示。
圖1 系統(tǒng)工作原理框圖
數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括通道校正、數(shù)字波束合成、頻譜分析等功能,主要在FPGA中完成。如圖2所示,頻譜分析模塊接收到原始20路基帶IQ數(shù)據(jù),經(jīng)過通道校正和數(shù)字波束合成,合成60個方位指向的數(shù)據(jù),分別進(jìn)行FFT頻譜分析。頻譜分析結(jié)果傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理進(jìn)行融合,并按照方位進(jìn)行顯示。這里需要根據(jù)天線尺寸等信息,生成DBF系數(shù)。
圖2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.2.1 數(shù)字波束合成
波束形成有模擬網(wǎng)路合成和數(shù)字波束形成兩種。模擬網(wǎng)路合成是根據(jù)要求的波束指向設(shè)計多個加權(quán)網(wǎng)路形成多個特定指向的波束[3]。數(shù)字應(yīng)波束形成就是采集陣列天線接收信號,通過相位加權(quán)形成特定指向的空間波束,使主瓣對準(zhǔn)期望的指向。波束形成的實質(zhì)是一種空間濾波技術(shù)。波束形成的物理基礎(chǔ)是:每個角度上的目標(biāo)回波信號到達(dá)天線陣列上各個陣元的路程不一樣,從而造成各個天線陣元上收到的目標(biāo)回波信號的相位不一致,可以通過相位加權(quán)使期望的指向信號加強,其他指向信號削弱[4~5]。數(shù)字波束形成就是通過數(shù)字的方法實現(xiàn)相位加權(quán)得到期望的波束形狀,將期望指向上的目標(biāo)回波信號加強輸出,而將其他指向上的雜波信號濾掉,其加權(quán)系數(shù)可根據(jù)要求的波束指向事先計算好存儲在數(shù)字系統(tǒng)中[6]。數(shù)字波束形成采用FIR濾波器結(jié)構(gòu)在光纖DBF板實現(xiàn),計算公式如式(1)所示:
式中wik為波束指向為θi時的權(quán)重系數(shù),xk為天線陣元的回波信號,N為天線陣元數(shù)目。數(shù)字波束形成算法框圖如圖3所示。
圖3 數(shù)字波束合成
2.2.2 頻譜分析
在實際的測量過程中,我們需要了解的往往只是信號中某一段的頻率,只要對這一頻段的信號進(jìn)行分析即可。基于復(fù)調(diào)制的Zoom-FFT算法可以實現(xiàn)在較窄的頻段內(nèi)擁有較高的分辨率,這種折中的方法在特定領(lǐng)域內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用[7]。
Zoom-FFT(又稱游標(biāo)FFT)的基本原理是,先對時間上連續(xù)但不重疊的等長度分段信號采樣序列進(jìn)行FFT,得到第一批分段粗FFT譜,然后在分段粗FFT譜中感興趣的粗頻點上對這些分段FFT的粗頻點所構(gòu)成的新序列(稱為時域二次采樣)進(jìn)行第二批次FFT處理,從而得到粗頻點處的FFT細(xì)節(jié)譜[8]。Zoom-FFT在不增大FFT點數(shù)N的情況下降低了采樣頻率,提高了在細(xì)化頻譜分析中有很重要的作用[9],可以通過此算法得到欲觀測的頻段局部頻譜特性。對于計算量小的情況來說,Zoom-FFT是一個行之有效的解決局部頻段分析的方法。
2.2.3 Zoom-FFT算法的設(shè)計和實現(xiàn)
對于低通數(shù)字濾波,我們可以知道此時濾波器的輸入為
式中:
在對原采樣點每隔D點再抽樣一次,采樣的時間間隔為DΔt,我們有次可以得到時域信號的表達(dá)式為g(m)-y(Dm),由此我們可以得到新的公式:
經(jīng)過DFT公式我們可以得到g(m)的頻譜函數(shù)如下:當(dāng)k=0,1,2,…N/2-1時:
當(dāng)k=N/2,…N-1時:
將上述譜線移到實際頻率處即得到細(xì)化后的頻段,則
當(dāng)k=L0,L0+1…L0+N/2-1時:
當(dāng)k=L0-N/2,…L0-1時:
結(jié)合前面的論證,根據(jù)以前的實驗我們對Zoom-FFT進(jìn)行簡單的仿真,以便我們真正地了解其特性。
通過函數(shù)信號發(fā)生器加頻率為55000Hz、幅值為1V和頻率為55030Hz、幅值為0.7V的實際信號,得到的頻譜如圖4所示。
圖4 Zoom-FFT頻譜圖
通過實驗得出,未經(jīng)過Zoom-FFT的信號,兩個很接近的頻率疊加到了一起,而經(jīng)過Zoom-FFT后的頻譜在分辨率內(nèi)可以分別。通過分析可得出Zoom-FFT得到的信號頻率比直接FFT得到的頻率更真實,分辨率高、誤差小、穩(wěn)定性好。
2.3.1 恒虛警檢測
恒虛警處理通過環(huán)境估值,對每個距離單元進(jìn)行歸一化處理,調(diào)節(jié)虛警。每個接收波束的MTD輸出均進(jìn)行恒虛警估值[10~11]。這些估值計算忽略中間最大檢測單元和此單元前后的2個相鄰單元。
算法如下公式:
其中:“video(j)”為距離單元j的對數(shù)編碼信號。
對于Np+Nq個距離單元,在探測距離起始端,僅計算μ右和偏置,計算偏置是為了考慮估值的偏差。
對于Np+Nq個距離單元,在探測距離結(jié)束端,僅計算μ左和偏置,計算偏置是為了考慮估值的偏差。
當(dāng)兩個估值器都存在時:
——μs(短CAFR)=Max(μ左,μ右),此時Np=16,Nq=2;
——μl(長CAFR)=μ左,此時Np=128,Nq=2。
μs用于抑制雜波邊沿的虛警,μl用于防止信號檢測在均勻環(huán)境時靈敏度降低。
使用μc對信號進(jìn)行歸一化:
——μc=μs,如果|μs-μl|>S1;
——μc=μl,如果|μs-μl|≤S1;
其中,S1是這樣確定的,在熱噪聲環(huán)境,μc選擇μs而不選μl的概率?。o雜波區(qū)選擇μl,雜波區(qū)選擇μs)。
恒虛警檢測的功能是把每個歸一化單元的數(shù)值μc與計算的門限相比較,形成過門限信息,完成信號的檢測。計算的門限是為獲得與選擇估值器類型無關(guān)的虛警概率[12]。
2.3.2 干擾識別
數(shù)據(jù)處理的干擾識別模塊完成各種干擾類別分析,需要輸入有時域數(shù)據(jù)、頻譜分析數(shù)據(jù)、方位統(tǒng)計頻譜分析數(shù)據(jù)、航跡信息等。部分干擾識別的邏輯框圖如圖5所示。
圖5 干擾識別軟件邏輯框圖
系統(tǒng)測試輸入數(shù)據(jù)由萬兆網(wǎng)口輸入,最大輸入數(shù)據(jù)率不小于2.4Gbps,頻譜分析的輸出數(shù)據(jù)率不少于40次/秒??梢蕴崛⌒盘栔懈稍氡却笥?2.8dB的干擾,干擾信息分析內(nèi)容包括中心頻率、干擾帶寬、干擾強度、脈寬等,具體干擾類型以及干擾信息如表1所示。
表1 干擾數(shù)據(jù)類型及參數(shù)
密集假目標(biāo)和欺騙式干擾的信號的特征類似于雷達(dá)回波,此時一般需要進(jìn)行頻率捷變或者變PRF可以區(qū)分干擾和回波[13]。如果是靜態(tài)數(shù)據(jù),無法使用抗干擾手段,則必須人工輔助判斷欺騙式干擾和真實雷達(dá)目標(biāo)[14]。通信干擾這里主要識別廣播電臺的通信干擾[15]。大致功能如下:
1)識別干擾源的分類:通信干擾、干擾機干擾、雷達(dá)異步干擾及不明干擾;
2)雷達(dá)干擾源的屬性識別:寬帶噪聲干擾、窄帶噪聲干擾、高重頻干擾、梳妝譜干擾、連續(xù)波干擾、其他干擾;
3)識別出欺騙式干擾。
對于干擾類型的識別,每種干擾的識別準(zhǔn)確率都85%以上,經(jīng)過對大量數(shù)據(jù)的測試,每種干擾的識別準(zhǔn)確率統(tǒng)計均值如圖6所示。
圖6 干擾識別準(zhǔn)確率統(tǒng)計
終端頻譜分析界面如圖7所示。
圖7 干擾分析終端界面
圖中“A區(qū)”為干擾列表,“B區(qū)”為瞬時干擾頻譜,“C區(qū)”為單個頻點數(shù)據(jù)的長時間基線頻譜統(tǒng)計,“D區(qū)”為瞬時頻譜干擾數(shù)據(jù)顯示,“E區(qū)”為單步調(diào)試。
本文通過對干擾識別技術(shù)的研究,設(shè)計了電磁感知驗證系統(tǒng)頻譜分析設(shè)備,實現(xiàn)了在復(fù)雜電磁環(huán)境中的干擾識別。經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)測試和實踐驗證表明,該系統(tǒng)可以快速準(zhǔn)確地識別出電磁環(huán)境中的常見干擾,并能準(zhǔn)確地給出干擾參數(shù)。通過該系統(tǒng)可以實現(xiàn)對復(fù)雜電磁環(huán)境中干擾信號的高效感知,從而為進(jìn)一步排除干擾提供了極大的支持,為電子設(shè)備在復(fù)雜電磁環(huán)境中穩(wěn)定工作提供了良好的基礎(chǔ)。