王 威，李詩嫻，王 新

(長沙理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院，長沙 410114)

基于星座圖的通信輻射源個(gè)體識別方法

王 威，李詩嫻，王 新

(長沙理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院，長沙 410114)

提出了一種新的基于星座圖的通信輻射源個(gè)體識別方法﹒首先采用頻域能量檢測法檢測突發(fā)信號；然后進(jìn)行載波恢復(fù)、符號速率估計(jì)和定時(shí)估計(jì)；最后在此基礎(chǔ)上進(jìn)行星座圖提取，并通過Hausdorff距離進(jìn)行相似性度量，識別信號發(fā)射設(shè)備﹒以QPSK信號發(fā)射極為例進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法可以很方便地進(jìn)行通信設(shè)備識別，為研制通信SEI設(shè)備提供了新的思路﹒

輻射源個(gè)體識別；能量檢測；載波恢復(fù)；星座圖提取

在信號偵查中，不僅要知道信號是從哪類設(shè)備發(fā)射，更應(yīng)該知道是從哪個(gè)設(shè)備發(fā)射的，這樣才能提高情報(bào)的準(zhǔn)確性﹒通信輻射源個(gè)體識別(SEI: Specific Emitter Identification)是通信電子戰(zhàn)和無線網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域一個(gè)重要的研究課題﹒發(fā)射機(jī)元器件的硬件差異會產(chǎn)生非理想特性，從而導(dǎo)致各通信設(shè)備在發(fā)射信號上表現(xiàn)出來細(xì)微差異(如輻射信號包絡(luò)的畸變和相位的畸變)，那些具有長期穩(wěn)定性的特征就可以用做鑒別個(gè)體的特征﹒根據(jù)這些畸變，我們可以判別信號來自哪部設(shè)備，從而確定這些設(shè)備或系統(tǒng)的類型、用途、工作規(guī)律、所在位置及其各種技術(shù)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備追蹤，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)設(shè)備平臺(如艦船、飛機(jī)、通信車輛等)的追蹤，精確分析和判斷其行動意圖，為下一步對該通信裝備及其載體采取跟蹤監(jiān)視、電子攻擊甚至軍事打擊提供支撐﹒

Langley L E[1]等用融合方法通過頻率、幅值、脈沖寬度、脈沖重復(fù)率進(jìn)行 SEI，目前論文被引100多次﹒Owechko Y在申請的專利中對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)并未為每個(gè)分區(qū)計(jì)算直方圖，通過計(jì)算梯度的大小進(jìn)行識別[2]﹒Zhang J等提出了基于希爾伯特譜的3種算法，通過選擇具有較強(qiáng)的類別可分性的希爾伯特譜元素得到識別特征[3]﹒Dudczyk J研究了基于分形特征的SEI方法[4]﹒Jia Y Q等研究了一種新的自動識別系統(tǒng)中輻射源瞬變指紋稀疏表示判別方法[5]﹒張斯梅對通信輻射源特征提取研究進(jìn)行了深入研究，實(shí)現(xiàn)了基于相位方差和基于遞歸圖的起始檢測方法[6]﹒資曉軍等[7]分析了輻射源特征對于目標(biāo)個(gè)體識別的意義，給出了信號載頻偏差、包絡(luò)高階特征及積分雙譜特征的計(jì)算方法﹒桂云川等[8]則研究了基于固有時(shí)間尺度分解(ITD)模型的通信輻射源特征提取算法﹒王金明等[10]在對輻射源信號進(jìn)行時(shí)頻分析的基礎(chǔ)上提出一種基于特征融合的通信輻射源個(gè)體識別方法﹒唐哲[11]提出一種基于最大相關(guān)熵的通信輻射源個(gè)體識別方法，提取矩形積分雙譜特征來表征輻射源個(gè)體差異﹒黃欣利用通信輻射源信號的長時(shí)譜統(tǒng)計(jì)特性，提取信號功率譜峰值特征和包絡(luò)模板，構(gòu)造通信輻射源個(gè)體特征向量[12]﹒唐哲等[13]提出基于 L2正則化的最大相關(guān)熵通信輻射源個(gè)體識別算法，提取通信輻射源信號矩形積分雙譜特征表征輻射源個(gè)體差異﹒李剛等以穩(wěn)態(tài)信號的雜散輸出特征為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一種工程中可用的 SVM 分類器算法完成短波電臺個(gè)體識別[14]﹒

美國Northrop Grumman公司早在20世紀(jì)60年代就開始研發(fā)SEI技術(shù)，經(jīng)過40多年的研究，形成了一套比較完善的SEI系統(tǒng)，可適應(yīng)各個(gè)頻段的通信信號的個(gè)體識別﹒國內(nèi)對SEI技術(shù)的相關(guān)研究與美國等發(fā)達(dá)國家相比還有較大的差距，從上世紀(jì)90年代開始，國防科技大學(xué)、成都29所、西南交通大學(xué)、西安電子科技大學(xué)等單位跟蹤國外報(bào)道，對脈內(nèi)細(xì)微特征和輻射源個(gè)體識別等概念及可用方法展開了研究，但總體來說還存在很多問題：(1)理論研究以實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證為主，缺少實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)；(2)樣本集對接收機(jī)依存度較強(qiáng)，算法可用度低﹒即使是同一批次生產(chǎn)的同型號的接收機(jī)，其提取的樣本集個(gè)體特征差異也很明顯；(3)對多卜勒效應(yīng)比較敏感；(4)完成一次識別需要數(shù)十至數(shù)百個(gè)脈沖的積累﹒

本文針對通信SEI中的信號檢測與定位，特別是個(gè)體特征提取這兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)展開研究，利用符合個(gè)體識別特征的星座圖形狀特征，為通信設(shè)備SEI提供了新的思路﹒

1 突發(fā)信號檢測

通信SEI主要分為3步：信號預(yù)處理、個(gè)體特征提取和分類識別，如圖1所示﹒其中，信號預(yù)處理工作主要完成信號去噪、幅度的歸一化、頻率的中心化、突發(fā)信號包絡(luò)的前沿對齊、突發(fā)信號的起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)位置的檢測與估計(jì)等處理任務(wù)，減小由環(huán)境噪聲、多徑干擾、多普勒效應(yīng)等外在因素對個(gè)體特征提取的影響﹒如何精確定位突發(fā)信號的起止點(diǎn)就成了對信號進(jìn)行個(gè)體特征分析的首要問題﹒

圖1 通信SEI流程圖

定位突發(fā)信號起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)最經(jīng)典的方法是能量檢測法﹒能量檢測法需預(yù)先知道噪聲功率，而在實(shí)際環(huán)境中噪聲功率是時(shí)變的，且實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的門限判別較為困難﹒在充分分析和實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，本文選擇用頻域能量檢測法來提取信號﹒頻域能量檢測法是對信號作DFT變換，在頻域上求取帶內(nèi)的信號能量，以排除帶外噪聲對信號檢測器的影響﹒利用這種計(jì)算結(jié)果進(jìn)行門限判決，可以提高檢測的可靠性，并可精確確定信號的起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)﹒

頻域能量檢測法理論依據(jù)是帕塞瓦爾定理﹒根據(jù)帕塞瓦爾定理，信號時(shí)域的總能量等于頻域的總能量，滿足能量守恒原理﹒若長度為N點(diǎn)的序列x（n）的N點(diǎn)DFT為則有

這表明一個(gè)序列在時(shí)域計(jì)算的能量與在頻域計(jì)算的能量是相等的﹒在大多數(shù)情況下，信號的中心頻率和帶寬是可以知道的，頻域能量檢測法是將接收信號作DFT變換，在頻域上求帶內(nèi)信號的能量，從而抑制帶外噪聲的干擾，提高檢測的準(zhǔn)確性﹒

頻域能量檢測的實(shí)質(zhì)是利用快速傅里葉變換(FFT)將時(shí)域信號轉(zhuǎn)換成頻域信號，在頻域內(nèi)對帶內(nèi)頻譜進(jìn)行平方再累加，從而實(shí)現(xiàn)快速檢測﹒由于DFT實(shí)際上是一組由N個(gè)FFT子帶組成的濾波器組，選擇合適的窗函數(shù)可以獲得很高的阻帶衰減，帶外噪聲對帶內(nèi)影響較小，因而可以獲得更高的檢測可靠性﹒但是，由于需要用到FFT運(yùn)算，計(jì)算量同樣較大﹒

2 星座圖提取

理想通信設(shè)備的星座圖的每個(gè)星座是點(diǎn)狀，但受到噪聲污染時(shí)，呈現(xiàn)為圓球型的云團(tuán)狀﹒實(shí)際上，不同輻射源硬件設(shè)備中，其振蕩源、混頻器和功率放大器等器件的非線性特性會有細(xì)微差異，所以設(shè)備發(fā)射信號的星座圖形狀也會不同，我們根據(jù)星座圖形狀的差異特性就可以判別信號來自哪個(gè)輻射源﹒

提取信號的星座圖需要對接收信號解調(diào)后得到基帶信號，提取同步正交分量﹒具體步驟為：先求信號的4次方，做DFT變換得到對應(yīng)于4倍載頻的線譜，對得到的頻譜進(jìn)行譜線搜索求得載頻；再用判決方差最小法方法進(jìn)行定時(shí)恢復(fù)并求得初始相位，便可得到復(fù)基帶信號；再進(jìn)行抽樣，即可繪出信號的星座圖﹒下面以QPSK為例說明星座圖提取方法﹒

2.1 載波恢復(fù)

假設(shè)接收信號為

其中A是信號幅度；ω0是信號載波；φ(t)是QPSK的載波相位；φ0是信號的初相，φ0在0～2π區(qū)間內(nèi)均勻分布﹒接收信號4次方運(yùn)算可得式(3)﹒

對y（t）進(jìn)行 DFT 變換后取絕對值得到頻譜從式(3)可以看出，y（t）由 3 部分組成：第1項(xiàng)為線譜分量，第2項(xiàng)為寬譜分量，第3項(xiàng)為直流分量﹒其中，線譜分量的譜峰位于40ω﹒通過譜線搜索得到頻率40ω，將其除以4即可得到載波頻率0ω﹒

2.2 符號速率估計(jì)

符號估計(jì)采用瞬時(shí)自相關(guān)法，主要利用相位的跳變信息﹒假設(shè)檢測到的信號為對該信號進(jìn)行Hilbert變換后得到復(fù)解析信號為

將復(fù)解析信號的共軛與復(fù)解析信號偏移τ后相乘，且τ小于符號寬度Tb，可得

式(5)中第1項(xiàng)為常數(shù)項(xiàng)；第2項(xiàng)中符號φ(n)是寬度為Tb的隨機(jī)變量﹒由于τ＜Tb，因此在一個(gè)符號周期內(nèi)第2項(xiàng)有可能發(fā)生2次）的相位躍變，即相位的最小變化周期為Tb﹒所以）的頻譜中含有線譜分量，該線譜分量所對應(yīng)的頻率值即為符號速率

2.3 定時(shí)恢復(fù)

在接收數(shù)字信號時(shí)，為了在準(zhǔn)確對接收符號進(jìn)行判決，必須得知接收符號的準(zhǔn)確起止時(shí)間﹒

本文提出了一種判決方差最小法，來實(shí)現(xiàn)最大精度地估計(jì)符號定時(shí)誤差﹒判決方差最小法的基本原理是，在一幀信號中，眼圖張開最大的地方，既是符號采樣的最佳時(shí)刻點(diǎn)，也是符號采樣值方差最小的采樣點(diǎn)﹒在最佳時(shí)刻采樣，得到同相支路I和正交支路Q的數(shù)據(jù)，即可繪制QPSK解調(diào)信號的星座圖﹒

而在實(shí)際接收信號中，在完成載波恢復(fù)之后，但還沒有完成定時(shí)恢復(fù)時(shí)，QPSK信號的眼圖如圖2所示﹒

由圖2可見眼圖張開最大的點(diǎn)尚未落在整符號寬度采樣點(diǎn)上，此時(shí)不能實(shí)現(xiàn)最佳采樣﹒為了實(shí)現(xiàn)最佳采樣，我們將一幀數(shù)據(jù)中，從0～Tb區(qū)間內(nèi)N個(gè)采樣時(shí)刻的每一組采樣值的絕對值做一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析，便可以求出它們的標(biāo)準(zhǔn)方差然后求σ（n）的最小值，則所對應(yīng)的時(shí)刻即為最佳采樣時(shí)刻，隨即得到定時(shí)偏差值定時(shí)誤差的標(biāo)準(zhǔn)方差σ（n）變化曲線見圖3﹒

圖2 定時(shí)恢復(fù)前的QPSK信號眼圖

圖3 定時(shí)誤差均方差曲線

對比分析圖2和圖3，可以看出，定時(shí)偏差的位置正好是對著眼圖張開程度最大的位置﹒因此，只要消除了定時(shí)偏差，即可實(shí)現(xiàn)符號序列的最佳采樣﹒

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)選取6部同型號移動通信設(shè)備，分別標(biāo)為1號至6號通信設(shè)備﹒該類設(shè)備工作在QPSK突發(fā)通信模式﹒在數(shù)據(jù)傳輸速率等工作參數(shù)相同的前提下，對每臺發(fā)射機(jī)采集QPSK模式下發(fā)射信號，并生成各自的星座圖見圖4﹒

理想通信設(shè)備的星座圖的每個(gè)星座是一個(gè)圓點(diǎn)，但由于在實(shí)際通信環(huán)境中受到噪聲等干擾的影響，每個(gè)星座成圓球狀散布﹒而對于實(shí)際使用的通信設(shè)備，由于設(shè)備所使用的模擬器件的非理想性，每個(gè)星座的形狀一般成非圓球型散布，每個(gè)星座球的獨(dú)特形狀就成了通信設(shè)備的個(gè)體特征，我們可以根據(jù)這些形狀差異很容易地將這6臺設(shè)備區(qū)分開﹒

圖4 通信機(jī)星座圖

實(shí)驗(yàn)采用 Hausdorff距離算法對于星座圖相似度度量﹒選取6臺通信機(jī)在4個(gè)不同時(shí)段發(fā)射信號的星座圖的第1個(gè)時(shí)段的星座圖作為參考標(biāo)準(zhǔn)，剩余3個(gè)時(shí)段的星座圖相互之間的Hausdorff距離如表1所示﹒

表1 不同星座圖之間的Hausdorff距離

從表1中可以看出，1號通信機(jī)類內(nèi)距離在11～20之間，類間距離在40～700之間；2號通信機(jī)類內(nèi)距離在0～2之間，類間距離在6～800之間；3號通信機(jī)類內(nèi)距離在3～4之間，類間距離在6～800之間；4號通信機(jī)類內(nèi)距離在13～21之間，類間距離在 30～800之間；5號通信機(jī)類內(nèi)距離在69～71之間，類間距離在 160～500之間；6號通信機(jī)類內(nèi)距離在120～200之間，類間距離在380～720之間﹒相比較而言，類內(nèi)距離要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于類間距離，因此我們可以通過Hausdorff距離進(jìn)行通信設(shè)備識別﹒

為了觀察基于星座圖個(gè)體識別算法的長效性，對6號通信機(jī)錄取20幀信號，并將星座圖與每個(gè)通信機(jī)的星座圖進(jìn)行比較，結(jié)果如圖5所示﹒

圖5 6號機(jī)幀與所有發(fā)射機(jī)信號的相似度

由圖5可見，6號通信機(jī)不同時(shí)段發(fā)出的突發(fā)幀信號，其星座圖與6號通信機(jī)本身的模版很相似，其Hausdorff距離均小于100；而與其它5部通信機(jī)的Hausdorff距離均大于200，表現(xiàn)出了良好的類內(nèi)一致性和類間差異性﹒

4 結(jié)語

本文針對通信SEI中的信號檢測與定位、個(gè)體特征提取這兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)展開研究，得到了符合個(gè)體識別特征的星座圖形狀特征，為研制通信SEI設(shè)備提供了新的思路﹒針對星座圖形狀差異的個(gè)體識別，下一步需要在特征的矢量量化和分類器的設(shè)計(jì)方面展開深入的研究，并將人工智能等理論應(yīng)用到輻射源個(gè)體識別系統(tǒng)中﹒

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(責(zé)任編校：龔倫峰)

A Communication SEI Approach Based on Constellation Diagram

WANG Wei, LI Shixian, WANG Xin
(School of Computer amp; Communication Engineering, Changsha University of Science amp; Technology, Changsha, Hunan 410114, China)

A new method for communication SEI based on constellation diagram is proposed. Firstly, the frequency domain energy detection method is used to detect the burst signals, and then the carrier recovery,symbol rate estimation and timing estimation are carried out. Finally, the constellation is obtained based on the results above, and the similarity measurement is carried out through Hausdorff distance to identify the signal transmitting device. The experiments are carried out with QPSK signal emitter, and the experimental results show that the proposed method can facilitate the identification of communication equipment, and it provides a new way for developing communication SEI devices.

Specific Emitter Identification (SEI); energy detection; carrier recovery; constellation extraction

TN919.5

A

10.3969/j.issn.1672-7304.2017.05.0011

1672–7304(2017)05–0051–05

2017-09-04

國家安全重大基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(973)(613XXX0301)；湖南省教育廳科研項(xiàng)目(17C0043)

王威(1974- )，男，山東青島人，教授，博士，主要從事智能信息處理方面研究﹒E-mail: wangwei@csust.edu.cn