蘇 琳

（中國(guó)西南電子技術(shù)研究所，成都610036）

一種新的衛(wèi)星通信信號(hào)快速盲檢測(cè)方法?

蘇 琳

（中國(guó)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(hào)快速盲檢測(cè)算法，該算法能夠適應(yīng)頻譜不重疊的多信號(hào)環(huán)境，并能準(zhǔn)確估計(jì)信號(hào)的數(shù)量、中心頻率及帶寬等參數(shù)。算法既高效又簡(jiǎn)單，所需數(shù)據(jù)量少且適應(yīng)低信噪比條件，適于在星載設(shè)備上實(shí)現(xiàn)。理論分析和仿真及測(cè)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(hào)檢測(cè)；快速盲檢測(cè)；功率譜；偵察

1 引言

信號(hào)檢測(cè)一直以來(lái)都是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)，同時(shí)也是難點(diǎn)。據(jù)美國(guó)“全球安全”網(wǎng)站2005年1月4日?qǐng)?bào)道，截止2004年12月31日，全世界航天國(guó)家的在軌軍用衛(wèi)星共有220顆。由于通常采用的無(wú)線電偵察接收機(jī)是寬開的，多個(gè)信號(hào)可能同時(shí)進(jìn)入到接收機(jī)并被截獲。復(fù)雜的空間電磁環(huán)境給衛(wèi)星通信信號(hào)偵察中的信號(hào)快速檢測(cè)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(hào)檢測(cè)論文［1］以來(lái)，國(guó)內(nèi)外相關(guān)人員開展了大量研究。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，新的信號(hào)檢測(cè)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(shí)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(jì)量法［8］等。目前采用的方法還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)頻分析、基于綜合實(shí)驗(yàn)和理論途徑的并行計(jì)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(cè)到衛(wèi)星信號(hào)，但在航天應(yīng)用時(shí)也存在一些不足：能檢測(cè)的信號(hào)類型單一或少，不能適應(yīng)衛(wèi)星信號(hào)類型多的特點(diǎn)，通用性不強(qiáng)；算法過于復(fù)雜，實(shí)時(shí)性差，不利于航天工程實(shí)現(xiàn)；不能適應(yīng)頻率范圍不重疊的多信號(hào)環(huán)境等。本文在對(duì)上述方法進(jìn)行充分分析、研究的基礎(chǔ)上，提出了一種實(shí)時(shí)性強(qiáng)、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的通用衛(wèi)星通信信號(hào)檢測(cè)方法，以達(dá)到實(shí)時(shí)檢測(cè)衛(wèi)星信號(hào)的目的，具有重要的軍事意義和實(shí)用價(jià)值。

2 衛(wèi)星通信信號(hào)快速檢測(cè)算法

本節(jié)先建立接收信號(hào)模型，對(duì)衛(wèi)星通信信號(hào)類型進(jìn)行介紹，然后在分析信號(hào)和噪聲功率譜特性的基礎(chǔ)上給出檢測(cè)依據(jù)，進(jìn)而提出衛(wèi)星通信信號(hào)快速盲檢測(cè)算法。

2．1 接收信號(hào)模型

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

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

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

式中，v（t）為零均值高斯白噪聲。

接收端對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行A／D采樣，得到接收信號(hào)的離散形式：

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

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

2．2 檢測(cè)的依據(jù)

設(shè)零均值的平穩(wěn)高斯白噪聲隨機(jī)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(hào)x（n）的功率譜的均值為

對(duì)于確定信號(hào)，s（n）、Rs（n）也是確定的，則可令

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

由上面的推導(dǎo)可知，對(duì)于某一確定頻點(diǎn)k0，接收信號(hào)功率譜的均值等于噪聲功率譜的均值加上一個(gè)僅與信號(hào)有關(guān)而與噪聲無(wú)關(guān)的確定量，這就可作為本文進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)的依據(jù)。

2．3 算法步驟

算法的具體步驟如下：

（1）計(jì)算接收信號(hào)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(jì)算r（i）=max Xi（k[ ]）／median Xi（k[ ]）；

（4）若r（i）≥ρ，檢測(cè)到一個(gè)信號(hào)，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(jì)信號(hào)的頻率和帶寬，同時(shí)將Xi（k）中以max Xi（k[ ]）為中心左右進(jìn)行搜索，當(dāng)小于medianXi（k[ ]）時(shí)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(cè)到信號(hào)的有無(wú)，同時(shí)也可獲得實(shí)際信號(hào)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(dǎo)了檢測(cè)門限確定的方法，使本文的算法能準(zhǔn)確地檢測(cè)出信號(hào)及相關(guān)參數(shù)。

3．1噪聲的功率譜特性分析

文獻(xiàn)［9］指出，長(zhǎng)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(xiàn)［9］也證明了：對(duì)?k1，k2∈［0，1，…，N-1］，且k1≠k2時(shí)，X（k1）、X（k2）相互獨(dú)立。則對(duì)?k =0，2，…，N-1，顯然有：

進(jìn)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(hào)檢測(cè)概率p（R＜γ）的關(guān)系為

式（13）～（14）給出了門限ρ、信號(hào)檢測(cè)概率p（R＜γ）和數(shù)據(jù)長(zhǎng)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(duì)于數(shù)據(jù)長(zhǎng)度分別為64和128、門限大于11.3時(shí)，正確檢測(cè)概率達(dá)到95%，大于13.6時(shí)則達(dá)到99%。從圖1（b）可以看出，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度N從1增大到102 400時(shí)，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(shí)，在保證一定檢測(cè)概率的前提下，為防止信號(hào)“淹沒”在噪聲中，門限不能過高，具體大小根據(jù)檢測(cè)概率和數(shù)據(jù)長(zhǎng)度確定。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本節(jié)主要對(duì)本文提出的衛(wèi)星信號(hào)快速檢測(cè)算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證，進(jìn)而在實(shí)驗(yàn)結(jié)果的基礎(chǔ)上，對(duì)算法的性能進(jìn)行分析。

4．1 仿真實(shí)驗(yàn)

（1）仿真實(shí)驗(yàn)1：多信號(hào)檢測(cè)過程仿真

設(shè)置采樣頻率為100 MHz、產(chǎn)生數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為1 024的仿真信號(hào)，其中包含3個(gè)帶寬為2 MHz的QPSK信號(hào)，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(yùn)用本文的算法，對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行了檢測(cè)，得到了滿意的結(jié)果：檢測(cè)到3個(gè)信號(hào)，中心頻率的估計(jì)誤差小于4%，帶寬的估計(jì)誤差小于10%，這些參數(shù)足夠?yàn)檎{(diào)制識(shí)別等提供基礎(chǔ)。多信號(hào)的檢測(cè)過程如圖2所示。

（2）仿真實(shí)驗(yàn)2：檢測(cè)性能仿真

設(shè)置采樣頻率為100 MHz、產(chǎn)生數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為1 024的BPSK和QPSK仿真信號(hào)，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(gè)信噪比進(jìn)行10 000次Monte Carlo仿真，對(duì)本文的算法進(jìn)行檢驗(yàn)，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(cè)出多個(gè)頻率范圍不重疊的衛(wèi)星信號(hào)，較好地解決了復(fù)雜信號(hào)環(huán)境下的多信號(hào)盲檢測(cè)問題；

（2）在檢測(cè)信號(hào)的同時(shí)完成了載頻、帶寬等參數(shù)的測(cè)量，對(duì)于信噪比很低的信號(hào)環(huán)境也能夠很好地適應(yīng)，算法效率高，實(shí)時(shí)性強(qiáng)；

（3）算法所需的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度短，運(yùn)算量較小，在星載設(shè)備規(guī)模小且運(yùn)算能力有限條件下，可完成信號(hào)的快速處理，大幅度提升情報(bào)實(shí)效性。

5 總結(jié)

日益復(fù)雜的空間電磁環(huán)境給衛(wèi)星通信信號(hào)偵察中信號(hào)快速檢測(cè)與處理提出了挑戰(zhàn)。本文在分析信號(hào)和噪聲功率譜特性的基礎(chǔ)上，給出了多信號(hào)檢測(cè)的原則，進(jìn)而提出了基于噪聲功率譜分布特性的通用快速信號(hào)檢測(cè)和參數(shù)測(cè)量方法。此方法特別適合信號(hào)類型多、信號(hào)幅度差別大的多衛(wèi)星信號(hào)偵察環(huán)境，并且具有所需數(shù)據(jù)量小、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等特點(diǎn)。計(jì)算機(jī)仿真和實(shí)際測(cè)試結(jié)果驗(yàn)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(yīng)用時(shí)需要針對(duì)實(shí)際硬件系統(tǒng)進(jìn)行適應(yīng)性改進(jìn)。

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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(xué)位，現(xiàn)為工程師，主要研究方向?yàn)閿?shù)字通信信號(hào)處理、航天載荷系統(tǒng)綜合化設(shè)計(jì)。

Email：slbea＠163.com

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