張敬義,李永貴,尤 峻

(1.解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院,江蘇南京210007; 2.南京電訊技術(shù)研究所,江蘇南京210007;

3.解放軍理工大學(xué)指揮信息學(xué)院,江蘇南京210007)

無線通信中復(fù)雜人為干擾的時(shí)頻分析*

張敬義,李永貴2,尤 峻3

(1.解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院,江蘇南京210007; 2.南京電訊技術(shù)研究所,江蘇南京210007;

3.解放軍理工大學(xué)指揮信息學(xué)院,江蘇南京210007)

無線通信中,接收端對(duì)截獲的人為干擾進(jìn)行有效地分析和識(shí)別,為通信系統(tǒng)的綜合抗干擾決策提供信息支援,對(duì)于提高通信系統(tǒng)抗干擾能力具有重要意義。針對(duì)人為干擾分析的實(shí)時(shí)性和干擾識(shí)別的準(zhǔn)確性,提出了基于短時(shí)傅里葉變換(STFT)的時(shí)頻分析方法,在時(shí)頻域?qū)Ω蓴_信號(hào)進(jìn)行分析和識(shí)別;針對(duì)由于復(fù)雜人為干擾的特征參數(shù)不同帶來參數(shù)提取的困難,提出了基于信干比變門限法提取人為干擾參數(shù);針對(duì)自然噪聲等隨機(jī)干擾影響人為干擾參數(shù)提取準(zhǔn)確度的問題,提出了時(shí)頻干擾數(shù)據(jù)頻率二次采樣的方法。理論分析和仿真結(jié)果表明,一方面,短時(shí)傅里葉變換法能夠較好地對(duì)給定的復(fù)雜人為干擾進(jìn)行參數(shù)提取,并能夠通過頻率的二次采樣在一定程度上消除隨機(jī)干擾的影響,另一方面,變門限法對(duì)于復(fù)雜人為干擾特征參數(shù)的提取有較好的效果。

人為干擾 短時(shí)傅里葉變換 頻率二次采樣 變門限法

0 引 言

人為干擾,特別是蓄意干擾,是無線通信系統(tǒng)面臨的最大和最直接的威脅。無論是數(shù)字通信還是模擬通信,若要達(dá)到對(duì)通信接收端的高效干擾,一方面可以直接地表現(xiàn)為對(duì)通信信號(hào)的信噪比或信干噪比的有效影響,即,通過干擾使其低于正常通信的最低門限即可;另一方面,高效干擾的效果可以間接地表現(xiàn)為對(duì)通信信號(hào)在“功率-頻率-時(shí)間”三維空間的影響,即,通過干擾使得在一定的時(shí)間、一定的頻率上,使用盡可能低的功率對(duì)通信信號(hào)進(jìn)行有效壓制。從干擾的三維空間表現(xiàn)形式來看,干擾的主要措施有,采用瞬時(shí)較窄的干擾信號(hào)帶寬,以集中干擾功率對(duì)干擾目標(biāo)頻率進(jìn)行有效壓制,如部分頻帶干擾;采用動(dòng)態(tài)頻率干擾以有效干擾盡可能寬的頻段,如掃頻干擾;采用單頻率或幾個(gè)頻率的高速碰撞干擾,如單音、多音干擾,等等。當(dāng)然,在實(shí)際的通信對(duì)抗中,干擾方式更加復(fù)雜,可能是幾種干擾方式的組合,但在接收端被干擾的頻點(diǎn)來看,人為干擾的中心頻率變化有以下幾種形式:①隨時(shí)間作線性(連續(xù)或離散)變化的周期掃描;②分段互補(bǔ)的非線性(連續(xù)或離散)掃描;③隨時(shí)間作非線性變化的慢掃描;④以上幾種類型的復(fù)合。此外,其它動(dòng)態(tài)頻譜干擾,一般可看成特征參數(shù)不同的掃描干擾?；谏鲜鎏卣?若能夠在特定域?qū)?fù)雜人為干擾進(jìn)行干擾特征分析和參數(shù)提取,在滿足算法較高的實(shí)時(shí)性和干擾特征參數(shù)提取較好的準(zhǔn)確性情況下,為通信系統(tǒng)的綜合抗干擾決策提供信息支援,對(duì)于提高智能抗干擾水平具有重要意義。

在時(shí)變、未知、復(fù)雜的信號(hào)參數(shù)提取方面,國內(nèi)外已有很多相關(guān)的研究。文獻(xiàn)[1]中,作者采用小波分解和重構(gòu)的方法對(duì)非線性、非高斯、非平穩(wěn)的太陽黑子活動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,通過將復(fù)雜數(shù)據(jù)分解為多組具有不同特征且較簡(jiǎn)單的序列并對(duì)其進(jìn)行參數(shù)提取,然后將各序列提取的參數(shù)進(jìn)行整體的合成,相比傳統(tǒng)單一的數(shù)據(jù)處理方法精度更高。文獻(xiàn)[2]中,作者采用基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥?EMD),將非平穩(wěn)信號(hào)根據(jù)數(shù)據(jù)特征分解成較為平穩(wěn)的基本分量,并對(duì)各分量進(jìn)行參數(shù)的提取,最后將各分量參數(shù)進(jìn)行整體的合成,結(jié)果表明,參數(shù)提取具有較高的精度。文獻(xiàn)[3]中,作者提出用短時(shí)傅里葉變換(STFT)對(duì)簡(jiǎn)單的線性掃描干擾進(jìn)行參數(shù)的提取,估計(jì)精度較高,計(jì)算復(fù)雜度較低?；跁r(shí)頻分析的復(fù)雜信號(hào)參數(shù)提取,文獻(xiàn)[4]中,作者介紹了短時(shí)傅里葉變換(STFT)、維格納變換(WVD)、偽維格納變換(PWVD)、平滑偽維格納變換(SPWVD)等時(shí)頻分析方法,并從時(shí)頻分辨率、計(jì)算復(fù)雜度等方面進(jìn)行了較為全面地比較,結(jié)果表明,維格納算法及其改進(jìn)型具有較高的時(shí)頻凝聚性但其復(fù)雜度遠(yuǎn)高于短時(shí)傅里葉變換。文獻(xiàn)[5]中,對(duì)于多分量復(fù)合掃頻干擾信號(hào),作者采用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(FRFT),能夠較有效地實(shí)現(xiàn)參數(shù)的估計(jì),并且避免了交叉干擾的引入,但計(jì)算復(fù)雜度較高。

本文是在無線通信系統(tǒng)中對(duì)復(fù)雜人為干擾信號(hào)進(jìn)行參數(shù)的提取,考慮到參數(shù)提取的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性,采用基于短時(shí)傅里葉變換的時(shí)頻分析方法。首先,基于人為干擾較難截獲和參數(shù)提取復(fù)雜度高的考慮,本文建立了非線性掃頻干擾和周期脈沖干擾組合的人為干擾模型;其次,使用短時(shí)傅里葉變換法將時(shí)域的干擾信號(hào)變換到“功率-頻率-時(shí)間”的三維時(shí)頻域中,在較合適的時(shí)間窗下得到較好的時(shí)頻分辨率;再次,提出了基于信干比的變門限法將三維時(shí)頻數(shù)據(jù)投影到“頻率-時(shí)間”的二維平面,并在此基礎(chǔ)上對(duì)干擾數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)的提取;最后,在高斯白噪聲環(huán)境下對(duì)參數(shù)提取的性能進(jìn)行仿真和分析。

1 復(fù)雜人為干擾信號(hào)模型的建立

在無線通信系統(tǒng)中,從干擾策略來講,常見的人為干擾有,單音干擾,多音干擾,部分頻帶干擾,脈沖干擾,掃頻干擾,寬帶干擾等。對(duì)于被干擾的接收端而言,全頻帶寬帶干擾通常是致命的,對(duì)干擾的分析也沒有意義;單音干擾和多音干擾的分析相當(dāng)于對(duì)定頻信號(hào)的分析,其實(shí)現(xiàn)過程較容易;對(duì)部分頻帶干擾的分析需要對(duì)干擾的低頻和高頻進(jìn)行估計(jì),也不難實(shí)現(xiàn);而掃頻干擾和脈沖干擾的分析較難實(shí)現(xiàn),由于干擾信號(hào)在時(shí)頻域是時(shí)變的,觀測(cè)時(shí)間內(nèi)的駐留頻點(diǎn)捕獲也較困難?；谝陨蠈?duì)常見人為干擾策略的分析,本文建立的復(fù)雜人為干擾信號(hào)模型是掃頻干擾和脈沖干擾的組合形式。

1.1 周期掃頻干擾信號(hào)

掃頻干擾用窄帶信號(hào)在某頻段上掃描,其瞬時(shí)帶寬很窄,相當(dāng)于一個(gè)單音信號(hào)或窄帶信號(hào)。由于干擾信號(hào)的瞬時(shí)頻率是快速時(shí)變的,所以可在很短的時(shí)間段內(nèi)干擾較寬范圍內(nèi)的頻段。在干擾機(jī)功率一定的情況下,它的干擾功率譜幅值很大。因此,掃頻干擾兼顧了干擾帶寬和干擾速度。

設(shè)T為非線性掃頻干擾信號(hào)的掃描周期,其中二次型非線性向上掃頻形式在某時(shí)刻t的干擾頻率可表示為:

同理,二次型非線性向下掃頻形式在某時(shí)刻t的干擾頻率可表示為:

1.2 周期脈沖干擾信號(hào)

周期脈沖干擾是指按一定的周期并且在一個(gè)很短的時(shí)間發(fā)射一個(gè)功率很大的脈沖。脈沖干擾的平均功率可能比其它干擾信號(hào)的平均功率低,但其在干擾的短時(shí)間內(nèi)的峰值功率較大,從而達(dá)到較好的干擾效果。實(shí)際中,常通過調(diào)節(jié)脈沖干擾的峰值功率和占空比對(duì)通信信號(hào)實(shí)施干擾。周期脈沖干擾的表達(dá)式如下:

式中,Dτ是寬度為τ的矩形脈沖(當(dāng)然也可以選擇其它形狀的脈沖),A為脈沖幅值,T為脈沖周期,i為脈沖數(shù)。

在文中建立的復(fù)雜人為干擾模型是將二次型非線性周期掃頻干擾與周期脈沖干擾相結(jié)合,基本模型為,“[二次型向上掃頻二次型向下掃頻]+脈沖干擾”,在此基礎(chǔ)上,對(duì)不同干擾的特征參數(shù)進(jìn)行提取和分析。

2 復(fù)雜人為干擾信號(hào)的時(shí)頻變換

本文建立的復(fù)雜人為干擾信號(hào)是時(shí)變的,主要表現(xiàn)在瞬時(shí)頻率隨著時(shí)間是變化的,為了提取干擾信號(hào)的特征參數(shù),這一部分中選用基于短時(shí)傅里葉變換的時(shí)頻分析方法,將時(shí)域的干擾信號(hào)變換到時(shí)頻域;由于直接在“功率-頻率-時(shí)間”的時(shí)頻三維空間直接提取特征參數(shù)的計(jì)算復(fù)雜度太高,提出使用基于信干比的變門限法將三維時(shí)頻數(shù)據(jù)投影到“頻率-時(shí)間”的二維平面,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行干擾參數(shù)的提取。

2.1 時(shí)域到“功率-頻率-時(shí)間”的時(shí)頻域變換

假設(shè)人為干擾信號(hào)為x(t),其采用短時(shí)傅里葉變換的表達(dá)式如下:

式中,h(t)為時(shí)間滑動(dòng)窗,本文選用矩形窗。不難看出,短時(shí)傅里葉變換通過時(shí)間窗h(t)的滑動(dòng),對(duì)每一個(gè)窗口內(nèi)的時(shí)域信號(hào)作FFT變換,STFTx(t,f)表示在觀測(cè)時(shí)間t上干擾信號(hào)的頻點(diǎn)為f,由于是復(fù)雜人為干擾信號(hào),在觀測(cè)時(shí)間t上可能有多個(gè)干擾頻點(diǎn)。

對(duì)于短時(shí)傅里葉變換而言,時(shí)間窗h(t)的長度對(duì)時(shí)間和頻率分辨率有很大影響。容易知道,當(dāng)時(shí)間窗長度較大時(shí),會(huì)得到較好的頻率分辨率;反之,頻率分辨率較低。在文中組合干擾類型為掃頻干擾和周期脈沖干擾,為了在時(shí)頻域上更好地刻畫出干擾特征,時(shí)間窗h(t)的最小長度考慮基于周期脈沖干擾來選擇,即,在周期脈沖干擾的一個(gè)周期T內(nèi),且占空比為τ/T,依據(jù)奈奎斯特準(zhǔn)則,時(shí)間窗長度至少是τ時(shí)間內(nèi)對(duì)應(yīng)點(diǎn)數(shù)的兩倍。對(duì)經(jīng)過時(shí)頻變換后的數(shù)據(jù)可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行二次采樣,如以實(shí)際的無線通信系統(tǒng)中每個(gè)通信頻點(diǎn)對(duì)應(yīng)的帶寬作為最小頻率分辨率來進(jìn)行頻率的二次采樣。

2.2 “功率-頻率-時(shí)間”的三維數(shù)據(jù)到“頻率-時(shí)間”的二維投影

如果直接從三維數(shù)據(jù)中提取干擾信號(hào)參數(shù),計(jì)算量較大,復(fù)雜度較高,實(shí)時(shí)性不好,因此,文中考慮使用基于門限判決的方法將三維數(shù)據(jù)投影到二維,然后在二維平面中,即“頻率-時(shí)間”二維平面,提取干擾信號(hào)參數(shù)。在文獻(xiàn)[3]中,對(duì)于單分量的非線性掃頻干擾,作者采用門限判決法,進(jìn)行三維到二維的變換,即在三維數(shù)據(jù)中,每個(gè)觀測(cè)時(shí)刻上,取小于或等于最大峰值的一個(gè)常數(shù)值λ作為門限,進(jìn)行二值化處理,其過程表示如下:

對(duì)于多分量復(fù)雜人為干擾信號(hào)的二值化處理,在觀測(cè)時(shí)刻上,不同類型的干擾信號(hào),其功率譜分布規(guī)律不同,基于最大幅值的常數(shù)門限λ已經(jīng)不能準(zhǔn)確地刻畫干擾信號(hào)的分布情況,即,若使用常數(shù)門限λ作為判決參考量,在干擾有效的情況下,可能會(huì)使二維投影后的數(shù)據(jù)失真較大。針對(duì)以上問題,提出了基于信干比的變門限法對(duì)三維數(shù)據(jù)進(jìn)行二維處理,即,將干擾信號(hào)功率與通信信號(hào)功率相比較,若人為干擾功率大于通信信號(hào)功率,則置為1,否則為0。從而,判決的門限等價(jià)于觀測(cè)時(shí)刻上通信信號(hào)的功率。其判決過程可表示如下:

需要注意的是,觀測(cè)時(shí)刻上干擾信號(hào)功率Powersignal(t)可以根據(jù)一定的先驗(yàn)知識(shí),通過對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行處理得到,在仿真階段,為了簡(jiǎn)化仿真過程,擬對(duì)通信信號(hào)功率進(jìn)行分段給出,假設(shè)因?yàn)樾诺浪ヂ涞挠绊?不同觀測(cè)時(shí)刻上通信信號(hào)功率不同,并且同一觀測(cè)時(shí)刻上各信道功率相同,從而每個(gè)觀測(cè)時(shí)刻僅需一個(gè)對(duì)應(yīng)的判決門限Powersignal(t),以此實(shí)現(xiàn)對(duì)基于信干比的變門限判決法的仿真。

3 復(fù)雜人為干擾參數(shù)的提取

這一部分是基于“頻率-時(shí)間”的二維數(shù)據(jù)對(duì)干擾進(jìn)行參數(shù)的提取,主要是對(duì)掃頻干擾瞬時(shí)頻率的估計(jì)和周期脈沖干擾瞬時(shí)帶寬的估計(jì)。

3.1 掃頻干擾參數(shù)的提取

對(duì)于非線性掃頻干擾,參數(shù)的提取主要考慮干擾信號(hào)瞬時(shí)頻率的估計(jì)。理論的非線性掃頻干擾在每個(gè)觀測(cè)時(shí)刻上只有一個(gè)掃描頻點(diǎn),而通過門限判決投影得到的“頻率-時(shí)間”的瞬時(shí)頻率估計(jì)值,由于STFT時(shí)間和頻率分辨率的影響,在每個(gè)觀測(cè)時(shí)刻上可能有若干個(gè)干擾頻點(diǎn),這就需要通過一定的準(zhǔn)則,如最大值法,最小值法,或者是平均值法,使每個(gè)觀測(cè)時(shí)刻上得到一個(gè)瞬時(shí)頻率估計(jì)值。

若理論的干擾頻點(diǎn)為STFT理論(mT,nf0),mT和nf0為對(duì)應(yīng)的時(shí)頻分辨率,而估計(jì)的干擾頻點(diǎn)為STFT估計(jì)(mT,nf0),m=1,2,…N,n=1,2,…N。瞬時(shí)頻率估計(jì)的準(zhǔn)確度采用平均絕對(duì)百分比誤差來衡量,可表示為如下形式:

式中,N為觀測(cè)的時(shí)刻數(shù)。

3.2 周期脈沖干擾參數(shù)的提取

對(duì)于周期脈沖干擾,參數(shù)的提取主要考慮脈沖干擾瞬時(shí)帶寬的估計(jì)。

由式(3),脈沖干擾在一個(gè)周期內(nèi)的時(shí)域如圖1所示。

圖1 脈沖干擾時(shí)域表示Fig.1 Pulse in time domain

脈沖干擾在一個(gè)周期內(nèi)的頻域如圖2所示。

圖2 脈沖干擾頻域表示Fig.2 Pulse in frequency domain

圖2中頻域表達(dá)式為:

從而,由式(8)可以得到脈沖干擾在不同頻率對(duì)應(yīng)的幅度值。由于本文采用基于信干比的變門限判決法得到“頻率-時(shí)間”的二維數(shù)據(jù),所以,不同的觀測(cè)時(shí)間上,若信干比不同,對(duì)應(yīng)的門限不同,脈沖干擾在時(shí)頻域上的有效干擾帶寬也不同。因此,對(duì)脈沖干擾的有效干擾帶寬參數(shù)的提取,對(duì)于表現(xiàn)其在時(shí)頻域上的干擾特征有一定意義。

4 仿真和性能分析

仿真主要分為4部分:基于STFT的人為干擾時(shí)頻變換的仿真,掃頻干擾參數(shù)提取的仿真,基于頻率二次采樣的掃頻干擾參數(shù)提取的仿真,周期脈沖干擾參數(shù)提取的仿真。

4.1 基于STFT的人為干擾時(shí)頻變換的仿真

仿真中的參數(shù)設(shè)置如下:

1)基本干擾模型為:“[二次型向上掃頻二次型向下掃頻]+脈沖干擾”,取fs=10 000,仿真時(shí)間為4 s。

2)對(duì)于二次型上掃頻,由式(1),取fL= 1 500 Hz,fH=3 500 Hz,掃頻周期為1 s;

對(duì)于二次型下掃頻,由式(2),取fL=3 500 Hz,fH=1 500 Hz,掃頻周期為1 s;

對(duì)于周期脈沖干擾,由式(3),取矩形脈沖干擾,周期為0.1 s,占空比為1/10,同時(shí),取時(shí)間窗長度為0.1*fs*2*1/10;

為了對(duì)比不同干擾的功率譜分布,取掃頻組合干擾和周期脈沖干擾的平均功率相同。

3)周期脈沖干擾載波為200 Hz。

圖3是人為干擾的時(shí)域圖,不難發(fā)現(xiàn),相等平均功率時(shí),在有脈沖干擾的時(shí)隙內(nèi),脈沖干擾的幅度約是掃頻干擾的3.5倍;同樣地,從圖4的人為干擾時(shí)頻圖中可以發(fā)現(xiàn),一定的帶寬、一定的干擾門限時(shí),脈沖干擾和掃頻干擾均能達(dá)到一定的干擾效果。圖5是對(duì)“功率-頻率-時(shí)間”三維時(shí)頻圖的二維投影,判決的準(zhǔn)則是基于有效干擾門限,即超過一定的門限的干擾頻點(diǎn)才被判決為有效干擾并被投影,其對(duì)應(yīng)的時(shí)頻分辨率與三維圖形相同,此處的仿真采用的是250點(diǎn)長度的時(shí)間滑動(dòng)窗,對(duì)應(yīng)的頻率分辨率約為40 Hz,時(shí)間分辨率約為0.007 5 s;圖6是在圖5的基礎(chǔ)上,進(jìn)行時(shí)間和頻率的二次采樣,且二次采樣后的頻率分辨率約為160 Hz,二次采樣的意義在于,在滿足較合適的時(shí)頻分辨率情況下,能夠減小后期參數(shù)運(yùn)算的計(jì)算量,另一方面,通過二次采樣,能夠消除隨機(jī)干擾帶來的影響,這對(duì)于人為干擾參數(shù)的提取具有重要意義。

圖3 人為干擾信號(hào)時(shí)域Fig.3 Jamming in time domain

圖4 人為干擾信號(hào)時(shí)頻Fig.4 Jamming in time-frequency domain

圖5 “頻率-時(shí)間”的二維投影Fig.5 2D shadow in time-frequency domain

圖6 基于“頻率-時(shí)間”二維數(shù)據(jù)的頻率二次采樣Fig.6 Frequency-second sample of the 2D shadow in time-frequency domain

4.2 掃頻干擾參數(shù)提取的仿真和分析

對(duì)于掃頻干擾瞬時(shí)頻率的估計(jì),如3.1節(jié)所述,在每一個(gè)觀測(cè)時(shí)刻上,估計(jì)的干擾頻點(diǎn)由于分辨率的原因可能不止一個(gè),考慮使用最大值、最小值和平均值準(zhǔn)則,在每個(gè)觀測(cè)時(shí)刻選取一個(gè)干擾頻點(diǎn)。通過仿真發(fā)現(xiàn),在無噪聲情況下,3種準(zhǔn)則對(duì)應(yīng)的絕對(duì)百分比誤差依次是:0.019 6,0.000 245 1,0.009 9。易知,選用最小值準(zhǔn)則,誤差較小。

圖7 無噪聲情況下瞬時(shí)頻率理論值和估計(jì)值的仿真Fig.7 Instantaneous frequency estimation without noise

如圖7,在無噪聲情況下,使用最小值準(zhǔn)則對(duì)周期非線性掃頻干擾進(jìn)行參數(shù)的提取,分別對(duì)掃頻干擾的理論值和估計(jì)值畫圖,其中,0～1 s時(shí)間內(nèi)是向上二次型掃頻干擾,1～2 s內(nèi)是向下二次型掃頻干擾,且掃頻的范圍是1 500～3 500 Hz,2～4 s是周期重復(fù)。圖8是對(duì)不同干燥比情況下瞬時(shí)頻率估計(jì)誤差的仿真。不難發(fā)現(xiàn),隨著干噪比的增大,瞬時(shí)頻率的估計(jì)誤差減小。另一方面,由于STFT的時(shí)頻分辨率能力有限,即使在無噪聲情況下,掃頻干擾瞬時(shí)頻率估計(jì)的相對(duì)誤差在10-4量級(jí),但相對(duì)于維格納算法優(yōu)良的時(shí)頻凝聚性和高的計(jì)算復(fù)雜度而言,STFT的時(shí)頻凝聚性較低但其計(jì)算量遠(yuǎn)小于維格納算法,這對(duì)于無線通信的實(shí)時(shí)性要求而言非常重要,因此,綜合來看,STFT的整體性能較好。

圖8 不同干噪比情況下平均絕對(duì)百分比誤差的仿真Fig.8 Instantaneous frequency estimation of different jamming-noise ratios

4.3 基于頻率二次采樣來消除隨機(jī)干擾的仿真和分析

如4.1節(jié)所述,一定條件下,頻率的二次采樣能夠一定程度上消除隨機(jī)干擾的影響,這是因?yàn)?若隨機(jī)干擾不是寬帶干擾,那么在每個(gè)觀測(cè)時(shí)刻上,對(duì)“頻率-時(shí)間”的二維數(shù)據(jù)進(jìn)行頻率的二次采樣,能夠規(guī)避或者是消除隨機(jī)干擾的頻點(diǎn),而不影響人為干擾的整體干擾趨勢(shì)。

這一節(jié)中,首先對(duì)“頻率-時(shí)間”的二維數(shù)據(jù)進(jìn)行頻率的二次采樣,如進(jìn)行2倍間隔的頻率采樣,再對(duì)二次采樣后的數(shù)據(jù)進(jìn)行掃頻干擾參數(shù)的提取。最后將二次采樣并提取的參數(shù)與無進(jìn)行二次采樣提取的參數(shù)分別與理論干擾值進(jìn)行相對(duì)誤差的比較。仿真中,為了體現(xiàn)二次采樣對(duì)隨機(jī)干擾的消除效果,這一節(jié)在參數(shù)提取時(shí),選用最大值原則,即在每個(gè)觀測(cè)時(shí)刻,對(duì)二次采樣后的頻點(diǎn)取最大值作為此時(shí)刻的干擾頻點(diǎn)。

如圖9所示,在較低的干噪比8 dB以下時(shí),隨機(jī)干擾對(duì)人為干擾參數(shù)提取影響較大,而經(jīng)過二次采樣后參數(shù)提取誤差明顯比無二次采樣參數(shù)提取誤差要小。當(dāng)干噪比較大時(shí),隨機(jī)干擾的影響已經(jīng)非常小,此時(shí),通過二次采樣后參數(shù)提取的性能下降,這是因?yàn)橛捎诙尾蓸邮沟妙l率分辨率下降,對(duì)于準(zhǔn)確提取掃頻干擾參數(shù)有一定的影響。綜合來看,在低干噪比時(shí),二次采樣對(duì)于掃頻干擾參數(shù)提取準(zhǔn)確度有一定的改善。

圖9 不同干噪比下頻率二次采樣消除隨機(jī)干擾的仿真Fig.9 Second frequency sample to reduce the influence of random noise of different jamming-noise ratios

4.4 周期脈沖干擾參數(shù)提取的仿真和分析

周期脈沖干擾在時(shí)頻域上對(duì)通信信號(hào)的壓制表現(xiàn)在,一定觀測(cè)時(shí)刻上,干擾信號(hào)在一定的帶寬內(nèi)功率大于通信信號(hào),即進(jìn)行了有效壓制。不考慮噪聲的影響,對(duì)不同功率的通信信號(hào)時(shí)周期脈沖干擾的瞬時(shí)帶寬進(jìn)行估計(jì)。

仿真中取通信信號(hào)功率值為0～80,即,以此作為干擾判決門限,將三維干擾數(shù)據(jù)投影到二維平面上。在“頻率-時(shí)間”的二維平面上,在每個(gè)觀測(cè)時(shí)刻上提取干擾信號(hào)最小頻率和最大頻率,從而得到對(duì)應(yīng)的干擾有效帶寬。

圖10中,橫軸為通信信號(hào)功率,縱軸為對(duì)應(yīng)的干擾估計(jì)帶寬,且對(duì)應(yīng)的STFT的頻率分辨率Δf為39.6825Hz,由頻率分辨率易知,干擾帶寬的可能值為0,Δf,2Δf,3Δf,4Δf……。文中選用的矩形周期脈沖干擾在時(shí)頻域上的幅值沿一定的中心頻率(文中選用的是200 Hz載波)向兩側(cè)呈Sa函數(shù)的形式衰減。

圖10 不同通信信號(hào)功率情況下脈沖干擾帶寬的估計(jì)Fig.10 Pulse band estimation of different communication signal powers

因此,通信信號(hào)功率越大,其對(duì)應(yīng)的判決門限值越大,從而判決投影得到的有效干擾帶寬越窄,圖10中,門限值在18到54范圍內(nèi),有效帶寬基本集中在一個(gè)Δf內(nèi),門限值超過54以后,有效帶寬為0,即干擾功率小于通信信號(hào)功率,無干擾效果。

5 結(jié) 語

本文是在時(shí)頻域?qū)o線通信中的人為干擾特征參數(shù)進(jìn)行提取和分析。通過將時(shí)域人為干擾信號(hào)作短時(shí)傅里葉變換,在“功率-頻率-時(shí)間”的三維時(shí)頻域內(nèi)得到人為干擾較好的時(shí)頻分辨率,然后基于信干比變門限準(zhǔn)則對(duì)三維數(shù)據(jù)中的功率進(jìn)行判決,將“功率-頻率-時(shí)間”的三維數(shù)據(jù)投影到“頻率-時(shí)間”的二維平面?；跁r(shí)頻二維數(shù)據(jù),依據(jù)一定的準(zhǔn)則提取掃頻干擾的瞬時(shí)頻率和周期脈沖干擾的瞬時(shí)帶寬等特征參數(shù)。仿真結(jié)果表明,隨機(jī)干擾、短時(shí)傅里葉變換的時(shí)頻分辨率、參數(shù)提取的判決準(zhǔn)則等對(duì)于參數(shù)提取的準(zhǔn)確度有一定的影響;掃頻干擾參數(shù)提取時(shí),頻率的二次采樣能夠在較低干噪比時(shí),一定程度上減小隨機(jī)干擾帶來的影響。

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ZHANG Jing-yi(1989-),male,graduate student,mainly engaged in communication antijamming technology;

李永貴(1964—),男,工程碩士,高級(jí)工程師,主要研究方向?yàn)橥ㄐ趴垢蓴_理論與技術(shù);

LI Yong-gui(1964-),male,M.Eng.,senior engineer, mainly engaged in communication anti-jamming theory and technology;

尤 峻(1969—),男,工程碩士,高級(jí)工程師,主要研究方向?yàn)橥ㄐ沤M網(wǎng)理論與技術(shù)。

YOU Jun(1969-),male,M.Eng.,senior engineer,mainly engaged in communication networking theory and technology.

Time-Frequency Analysis of Complicated Jamming in Wireless Communication

ZHANG Jing-yi1,LI Yong-gui2,YOU Jun3
(1.Institute of Communication Engineering,PLAUST,Nanjing Jiangsu 210007,China; 2.Nanjing Telecommunication Technology Institute,Nanjing Jiangsu 210007,China; 3.Institute of Command Information,PLAUST,Nanjing Jiangsu 210007,China)

In wireless communication,the receiver efficiently analyzes and recognizes the intercepted jamming,and provides information assistance for the total anti-jamming decisions of the communication systems, this is very important in developing the anti-jamming ability of the communication systems.For real-time analysis of the jamming and accurate recognition of the jamming styles,the short-time Fourier transform (STFT)algorithm is proposed to analyze and recognize the jamming.Aiming at the difficulty of jamming parameters recognition resulted from the different complicated jamming parameters,the threshold-varying based on signal-to-jamming ratio is suggested to get the jamming parameters.As for the influence on recognition accuracy of jamming parameters by random disturbance,such as the white noise,the second frequency sample is presented.The simulation results show that the STFT algorithm could recognize the given complicated jamming efficiently and decrease the random noise influence with second frequency sample.In addition,threshold-varying could enhance the performance of complicated jamming parameters recognition.

jamming;short method-time Fourier transform;second frequency sample;threshold-varying

TN911

A

1002-0802(2014)09-1014-07

10.3969/j.issn.1002-0802.2014.09.008

張敬義(1989—),男,碩士研究生,主要研究方向?yàn)橥ㄐ趴垢蓴_;

2014-06-25;

2014-07-25 Received date：2014-06-25;Revised date：2014-07-25