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        基于Fr-AF與改進(jìn)RIDT的QFM-PRBC偽碼估計(jì)

        2016-07-04 10:29:04張?zhí)祢U歐旭東
        關(guān)鍵詞:偽碼調(diào)頻信噪比

        張?zhí)祢U,廖 暢,葉 飛,歐旭東

        (重慶郵電大學(xué) 信號(hào)與信息處理重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400065)

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        基于Fr-AF與改進(jìn)RIDT的QFM-PRBC偽碼估計(jì)

        張?zhí)祢U,廖暢,葉飛,歐旭東

        (重慶郵電大學(xué) 信號(hào)與信息處理重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400065)

        摘要:針對(duì)二次調(diào)頻-偽碼調(diào)相 (quadratic frequency modulated-pseudo random binary phase code,QFM-PRBC) 復(fù)合信號(hào)偽碼估計(jì)的難題,提出一種基于分?jǐn)?shù)階模糊函數(shù)(fractional ambiguity function,F(xiàn)r-AF)和改進(jìn)的三角窗抗干擾核函數(shù)(reduced interference distribution kernel based on the triangular window,RIDT)變換的偽碼估計(jì)算法。應(yīng)用平方法解決偽碼與信息碼相位突變問(wèn)題,并用累加平均減小平方法帶來(lái)的噪聲影響,利用分?jǐn)?shù)階模糊函數(shù)估計(jì)平方累加后信號(hào)的最高項(xiàng)和次高項(xiàng)系數(shù),重構(gòu)信號(hào)對(duì)接收端信號(hào)降階;采用奇異值分解(singular value decomposition,SVD)對(duì)基于三角窗減少干擾的核函數(shù)變換加以改進(jìn)以提取降階后信號(hào)的偽碼序列。仿真實(shí)驗(yàn)表明了算法的有效性,當(dāng)累加次數(shù)為20且信噪比在-4 dB以上時(shí),偽碼可以正確估計(jì)。

        關(guān)鍵詞:二次調(diào)頻-偽碼調(diào)相;分?jǐn)?shù)階模糊函數(shù);改進(jìn)的三角窗抗干擾核函數(shù)(RIDT);偽碼估計(jì)

        0引言

        偽碼調(diào)相和載波調(diào)頻復(fù)合信號(hào)是雷達(dá)引信系統(tǒng)中采用的更為復(fù)雜的調(diào)制信號(hào),它結(jié)合2種信號(hào)的優(yōu)勢(shì),具有良好的測(cè)速測(cè)距精度、截獲概率低、抗干擾性能好等特點(diǎn),因此,在雷達(dá)和微小探測(cè)器中應(yīng)用廣泛。因?yàn)閭未a調(diào)相和載波調(diào)頻信號(hào)中特征參數(shù)多,載波調(diào)制復(fù)雜,為該類信號(hào)的參數(shù)估計(jì)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn),所以,如何有效地提取該類信號(hào)的特征對(duì)于電子對(duì)抗等應(yīng)用具有重要意義。

        二次調(diào)頻-偽碼調(diào)相 (quadratic frequency modulated-pseudo random binary phase code,QFM-PRBC) 信號(hào)是一種脈內(nèi)二次調(diào)頻、脈間調(diào)相的復(fù)合信號(hào)。目前國(guó)內(nèi)針對(duì)線性調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)、正弦調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)的特征研究較多,而關(guān)于二次調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)的特征參數(shù)提取的文獻(xiàn)并不多見(jiàn),特別地,研究其偽碼序列的文獻(xiàn)更是少有。何丹娜[1-2]等基于三次相位函數(shù)和頻譜搬移對(duì)二次調(diào)頻-偽碼調(diào)相信號(hào)的偽碼進(jìn)行了研究,而頻譜搬移的抗噪性能、準(zhǔn)確率有待于進(jìn)一步的提升。因此,新方法亟待補(bǔ)充應(yīng)用于該復(fù)合信號(hào)的特征提取,在更低信噪比下,實(shí)現(xiàn)偽碼的正確估計(jì)。

        雖然QFM-PRBC信號(hào)可以近似看為低信噪比下的高動(dòng)態(tài)直擴(kuò)信號(hào),但同直擴(kuò)信號(hào)相比,其載波調(diào)制過(guò)于復(fù)雜,適用于直擴(kuò)信號(hào)的偽碼估計(jì)方法[3]不能適用于該信號(hào)。而在通信中,這類復(fù)合信號(hào)的偽碼估計(jì)具有重要的意義,如信號(hào)的捕獲和跟蹤,實(shí)現(xiàn)有效干擾等。因而本文研究的是如何有效地獲得QFM-PRBC信號(hào)的偽碼信息。

        1信號(hào)模型

        帶有信息碼的QFM-PRBC信號(hào)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為[1-2]

        (1)

        2QFM-PRBC偽碼估計(jì)的算法原理

        (2)

        (2)式中:w(nTs)是采樣后噪聲;s(nTs)是QFM-PRBC信號(hào)的離散形式,表示為

        (3)

        (4)

        (4)式中,L為接收到的信號(hào)長(zhǎng)度。

        為了估計(jì)QFM-PRBC信號(hào)的偽碼,先要消除載波調(diào)制中高動(dòng)態(tài)部分的影響。為了消除高動(dòng)態(tài)部分的影響,可以先估計(jì)出次高項(xiàng)的系數(shù)a22和最高項(xiàng)系數(shù)a33,然后重構(gòu)信號(hào)對(duì)復(fù)合信號(hào)降階。但是QFM-PRBC信號(hào)其信息碼及偽碼符號(hào)對(duì)a22,a33估計(jì)會(huì)帶來(lái)影響。這里利用平方法解決信息碼及偽碼符號(hào)的影響,并用累加平均法消減平方法帶來(lái)的噪聲影響。QFM-PRBC信號(hào)偽碼估計(jì)的流程圖如圖1所示。

        圖1 二次調(diào)頻-偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)偽碼估計(jì)的流程圖Fig.1 Procedure of estimation for PN Code of the QFM-PRBC

        首先利用平方法消去QFM-PRBC信號(hào)的信息碼及偽碼符號(hào)的影響,表示為

        (5)

        代入(3)式可得

        (6)

        所以 (5)式可簡(jiǎn)化為

        (7)

        (7)式中:s1(n)=s2(n)是平方后二次調(diào)頻信號(hào),它的系數(shù)是原信號(hào)系數(shù)的2倍;w1(n)=2s(n)w(n)+w(n)為平方后產(chǎn)生的新噪聲。

        累加平均后,對(duì)帶噪二次調(diào)頻信號(hào)中的二、三階系數(shù)進(jìn)行估計(jì)。這里采用分?jǐn)?shù)階模糊函數(shù)(fractionalFouriertransforms,FRFT)[5-6]對(duì)其進(jìn)行估計(jì),具體理論分析如下。

        分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的核函數(shù)為

        Kp(t,u)=

        (8)

        分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的模糊函數(shù)定義為

        (9)

        對(duì)二次調(diào)頻信號(hào)x(t)=ej(a0+a1t+a2t2+a3t3),代入(9)式,則其分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的模糊函數(shù)為

        (10)

        整理可得到

        (11)

        為方便后面的理論推導(dǎo),引入(12)式

        (12)

        1)當(dāng)α=2nπ時(shí),

        (13)

        2)當(dāng)α=(2n+1)π時(shí),

        (14)

        3)當(dāng)α≠nπ且cotα=-6a3τ時(shí),

        (15)

        4)當(dāng)α≠nπ且cotα≠-6a3τ時(shí),

        (16)

        但是在參數(shù)估計(jì)過(guò)程中搜索角度α的同時(shí),還需要對(duì)(u,τ)平面進(jìn)行搜索,這將為估計(jì)a2,a3帶來(lái)巨大的計(jì)算量。而根據(jù)參考文獻(xiàn)[5]可知,為獲得最優(yōu)的a2估計(jì),延時(shí)參數(shù)τ取0.2×2N;為獲得最優(yōu)的a3,延時(shí)參數(shù)τ取0.14×2N,其中2N為取樣數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。

        (17)

        (18)

        (18)式中,z(n)含有的偽碼與y(n)中偽碼信息是一樣的,所以,下一步對(duì)z(n)的偽碼進(jìn)行估計(jì)即可得到QFM-PRBC的偽碼。

        根據(jù)文獻(xiàn)[7],偽碼調(diào)相復(fù)合信號(hào)經(jīng)偽維格納分布(pseudoWigner-Villedistribution,PWVD)變換后,相位突變點(diǎn)信息在最高幅度輸出上轉(zhuǎn)換為一系列的三角脈沖,且三角脈沖的幅度大小與分析窗長(zhǎng)成正比。設(shè)g為窗長(zhǎng),其定義式為

        (19)

        (19)式中:Rs(t,τ)=s(t+τ/2)s*(t-τ/2)表示s(t)瞬時(shí)自相關(guān)函數(shù)。但是,經(jīng)PWVD變換后,噪聲的干擾、交叉項(xiàng)的干擾將會(huì)影響偽碼的估計(jì)。

        為了減小交叉項(xiàng)的干擾,采用JechangJeong和WilliamJWilliams[8]提出的基于三角窗抑制干擾的核函數(shù),其變換定義為

        (20)

        而為了抑制噪聲的影響,本文引入奇異值分解消除部分噪聲干擾。令S=RIDTs(t,ω),表示降階后的復(fù)合信號(hào)經(jīng)三角窗抗干擾核函數(shù)(reduced interference distribution kernel based on the triangular window,RIDT)變換后的時(shí)頻面,對(duì)它進(jìn)行奇異值分解,即S=UΛVH。其中,H表示共軛轉(zhuǎn)置,U,V均為正交陣,Λ為非負(fù)對(duì)角矩陣。保留Λ中最大的特征值,令其他特征值為0,得到新的矩陣Λ1,由此可得不含噪聲的時(shí)頻面S1=UΛ1VH。如此,可以對(duì)PWVD變換后的時(shí)頻面S′=PWVDs(t,ω)進(jìn)行奇異值分解(singular value decomposition,SVD)分解,相同處理后得到不含噪聲的時(shí)頻平面S2。

        綜上所述,QFM-PRBC信號(hào)偽碼估計(jì)的步驟如下。

        步驟1通過(guò)平方法消除信號(hào)y(n)中信息碼和偽碼的影響,并通過(guò)累加平均法降低平方法帶來(lái)的噪聲影響。

        步驟3對(duì)信號(hào)z(n)進(jìn)行RIDT變換,并通過(guò)SVD得到不含噪的時(shí)頻平面S1,提取S1中最小切平面,通過(guò)切平面中三角脈沖的特征獲得偽碼的估計(jì)。

        3仿真實(shí)驗(yàn)及其分析

        從理論上分析了算法的可行性后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證。設(shè)接收信號(hào)為采樣后的信號(hào)。采樣頻率為fs=510MHz,偽碼位數(shù)Q=15。

        仿真圖2是不同信噪比條件下,不同累加次數(shù)對(duì)參數(shù)估計(jì)正確率的影響圖。由圖2可知,隨著信噪比的增大,檢測(cè)的正確率隨之增大直至最佳。同一信噪比下,檢測(cè)正確率未達(dá)到最佳,累加次數(shù)越大,檢測(cè)的正確率越大,即增加累加次數(shù)可以改善參數(shù)估計(jì)的性能。而且在信噪比≥-4dB,J=20時(shí),高階系數(shù)的估計(jì)值都穩(wěn)定在誤差允許的范圍內(nèi)且計(jì)算量較低,這有利于后面的偽碼序列估計(jì)。

        圖2 不同累加次數(shù)、不同信噪比時(shí)系數(shù)估計(jì)正確率圖Fig.2 Estimation accuracy of coefficients under different SNRand different cumulative frequency

        實(shí)驗(yàn)二信號(hào)偽碼序列估計(jì)??紤]到實(shí)驗(yàn)一中的估計(jì)誤差,在信噪比為-4dB的情況下,分別使用改進(jìn)的PWVD變換、未改進(jìn)的RIDT變換、改進(jìn)的RIDT變換對(duì)復(fù)合信號(hào)的偽碼進(jìn)行估計(jì)。

        仿真結(jié)果如下,圖3是偽碼波形;圖4是經(jīng)改進(jìn)的PWVD變換的三維圖及對(duì)應(yīng)提取的切平面;圖5是經(jīng)RIDT變換的三維圖及對(duì)應(yīng)提取的切平面;圖6是經(jīng)改進(jìn)的RIDT變換的三維圖及對(duì)應(yīng)提取的切平面。

        圖3 偽碼序列Fig.3 Pseudo-code sequences

        圖4 經(jīng)改進(jìn)PWVD三維圖及其對(duì)應(yīng)提取切平面Fig.4 Three-dimensional figure through MPWVD and corresponding extracted minimum tangent plane

        同一信噪比下,圖4b中改進(jìn)PWVD提取的切平面相對(duì)RIDT直接提取的切平面相對(duì)清晰,但是干擾峰較多,不能準(zhǔn)確提取。圖5b中RIDT直接提取的切平面淹沒(méi)在噪聲中,所需信息不能分辨。圖6b中經(jīng)改進(jìn)的RIDT變換提取的切面圖相對(duì)于前面方法提取的切面圖清晰明了,這更有利于正確的提取偽碼信息。由此通過(guò)改進(jìn)RIDT變換后,根據(jù)三角脈沖特征可以獲得偽碼估計(jì)為[1 1 1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 1] 或[-1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 1 1 1 1 -1 -1],和圖3中偽碼序列對(duì)比可知,偽碼估計(jì)是正確的。

        圖5 經(jīng)RIDT三維圖及其對(duì)應(yīng)提取切平面Fig.5 Three-dimensional figure through RIDT and corresponding extracted minimum tangent plane

        圖6 改進(jìn)RIDT三維圖及其對(duì)應(yīng)提取切平面Fig.6 Three-dimensional figure through MRIDT and the corresponding extracted minimum tangent plane

        4結(jié)束語(yǔ)

        本文針對(duì)QFM-PRBC信號(hào)的偽碼估計(jì)問(wèn)題進(jìn)行了研究,提出了一種基于分?jǐn)?shù)階模糊函數(shù)和奇異值分解改進(jìn)RIDT變換的偽碼盲估計(jì)算法。在應(yīng)用平方法解決偽碼與信息碼的相位突變的問(wèn)題之后,通過(guò)累加平均降低的交叉項(xiàng)噪聲、噪聲的影響。然后利用分?jǐn)?shù)階模糊函數(shù)對(duì)信號(hào)系數(shù)估計(jì),再重構(gòu)信號(hào)對(duì)接收端復(fù)合信號(hào)降階。最后采用利用奇異值分解改進(jìn)的基于三角窗抑制干擾的核函數(shù)變換提取偽碼序列。理論分析和仿真實(shí)踐證明了該算法具有可行性和有效性,在信噪比為-6dB,累加次數(shù)為50時(shí),可以較為準(zhǔn)確地估計(jì)參數(shù)。當(dāng)信噪比≥-4dB,累加次數(shù)為20時(shí),可以正確完成偽碼估計(jì)。這對(duì)該類信號(hào)的捕獲與跟蹤、實(shí)現(xiàn)有效干擾等應(yīng)用具有一定參考價(jià)值。

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        Estimation for PN code of reconnaissance signal combined with QFM-PRBC based on Fr-AF and modified RIDT

        ZHANG Tianqi, LIAO Chang, YE Fei, OU Xudong

        (Chongqing Key Laboratory of Signal and Information Processing, Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065, P.R.China)

        Abstract:To estimate the pseudo noise (PN) code of reconnaissance signal combined by the quadratic frequency modulated (QFM) and pseudo-random binary phase code (PRBC), the paper presents an algorithm based on the fractional ambiguity function and a modified time-frequency analysis method using a reduced interference distribution (RID) kernel based on the triangular window. Firstly, the square method is computed to eliminate the phase mutation, and the accumulated method is used to reduce the bad effect of the square method. Secondly, fractional ambiguity is adopted to estimate second and third coefficients. Then the original signal is multiplied by the conjugated signal which is reconstructed by the estimated coefficients to get a new compound signal. Thirdly, the new compound signal consists of sine carrier and the PRBC signal, and the original PN code can be restored by the way of RIDT which is modified by the singular value decomposition (SVD). The simulation results show that the algorithm is feasible. The correct PN code is obtained when signal-to-noise ratio is more than or equal to -4 dB, which shows good performance.

        Keywords:quadratic frequency modulated-pseudo random binary phase code(QFM-PRBC); fractional ambiguity; reduced interference distribution kernel based on the triangular window(RIDT);estimation of pseudo noise(PN) code

        DOI:10.3979/j.issn.1673-825X.2016.02.003

        收稿日期:2015-05-07

        修訂日期:2015-12-14通訊作者:廖暢672388299@qq.com

        基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(61371164,61275099,61102031);信號(hào)與信息處理重慶市市級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)項(xiàng)目(CSTC2009CA2003);重慶市杰出青年基金(CSTC2011jjj140002);重慶市自然科學(xué)基金(CSTC2012JJA40008);重慶市教育委員會(huì)科研項(xiàng)目(KJ120525,KJ130524);重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CYS14140)

        Foundation Items:The National Natural Science Foundation of China (61371164, 61275099, 61102131);The Project of Key Laboratory of Signal and Information Processing of Chongqing (CSTC2009CA2003);The Chongqing Distinguished Youth Foundation (CSTC2011jjjq40002);The Natural Science Foundation of Chongqing (CSTC2012JJA40008);The Research Project of Chongqing Educational Commission (KJ120525, KJ130524);The Graduate Research and Innovation Projects of Chongqing (CYS14140)

        中圖分類號(hào):TN911.7

        文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

        文章編號(hào):1673-825X(2016)02-0156-06

        作者簡(jiǎn)介:

        張?zhí)祢U(1971-),男,四川眉山人,教授,博士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)閷拵⑷鯚o(wú)線電信號(hào)處理、盲信號(hào)與信息處理、語(yǔ)音信號(hào)處理等。E-mail:zhangtq@cqupt.edu.cn。

        廖暢(1990-),男,湖北荊州人,碩士研究生,主要研究方向?yàn)閺?fù)雜信號(hào)處理。E-mail: 672388299@qq.com。

        葉飛(1992-),女,安徽安慶人,碩士研究生,主要研究方向?yàn)閱瓮ǖ烂ぴ捶蛛x。

        歐旭東(1990-),男,湖南岳陽(yáng)人,碩士研究生,主要研究方向?yàn)檎Z(yǔ)音信號(hào)卷積盲源分離。

        (編輯:王敏琦)

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