王俊文，賈可新，王盼盼

（中國電子科技集團公司第三十八研究所，安徽 合肥 230088）

0 引言

隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，各種各樣的通信信號不斷涌現(xiàn)，越來越復(fù)雜的電磁環(huán)境使得寬帶測控偵收設(shè)備截獲的寬頻帶數(shù)據(jù)中除了測控通信信號外，還包含許多其他通信體制的信號，如移動通信信號、有意或無意干擾信號。如此多的信號不能直接進行調(diào)制識別和解調(diào)解碼處理，故對信號進一步分析之前，需要偵收設(shè)備實時對截獲數(shù)據(jù)進行預(yù)分類［1-2］。信號預(yù)分類是為了從眾多截獲信號中找出感興趣的測控通信信號，并對信號的基本參數(shù)進行估計。依據(jù)信號基本參數(shù)，監(jiān)測設(shè)備可以從寬頻帶數(shù)據(jù)中分離出感興趣的測控通信信號，用于信號調(diào)制類型識別和解調(diào)解碼。

常規(guī)測控通信信號預(yù)分類方法是從信號頻譜上提取信號參數(shù)，要求信號的頻譜能量明顯高于噪聲本身的頻譜能量［2-3］。當(dāng)截獲目標(biāo)處于高速運動狀態(tài)（高動態(tài)環(huán)境），且輻射信號的信噪比較低時，寬帶測控偵收設(shè)備的遠距離發(fā)現(xiàn)、截獲高速運動目標(biāo)的能力因常規(guī)測控通信信號預(yù)分類方法失準(zhǔn)而受到影響。因此，研究低信噪比環(huán)境下，對目標(biāo)高速運動不敏感的測控通信信號預(yù)分類方法具有重要意義。另外，在高信噪比情況下，僅利用截獲信號的基本參數(shù)（載波頻率、帶寬、方位角和俯仰角等）進行過濾篩選，從眾多接收信號中剔除干擾、保留感興趣測控信號的預(yù)分類方法正確率較低（虛警概率較高），這將增加后續(xù)信號處理的負擔(dān)。故需引入新的特征參數(shù)，進一步提高測控信號預(yù)分類的正確率。

目前，國內(nèi)研究對高動態(tài)環(huán)境不敏感的測控通信信號預(yù)分類的公開文獻相對較少。文獻［4］研究了一種基于特征提取的頻譜形狀識別方法，但該方法在信噪比較低時會失效。文獻［5］利用信號一階差分自相關(guān)的特點，提出了一種對目標(biāo)高速運動不敏感、僅適用于PCM-FM信號的低信噪比檢測方法。文獻［6］討論了一種基于雙通道時域互相關(guān)的微弱信號檢測方法，該方法對目標(biāo)高速運動不敏感，但僅適用于單目標(biāo)檢測。在國外，這一問題的研究比較成熟，其成果已在相關(guān)寬帶頻譜監(jiān)測系統(tǒng)中使用［7-8］。如德國R&S公司在其無線電頻譜監(jiān)測系統(tǒng)中安裝了頻譜形狀檢測插件［9］。該插件基于對頻譜形狀的識別，可顯著改善系統(tǒng)遠距離截獲能力，提高系統(tǒng)分選信號的速度，每秒可以分析超過1 000個信號。但國外公司使用的技術(shù)并沒有公開。

本文在討論常規(guī)寬帶測控偵收處理流程的基礎(chǔ)上，借鑒文獻［10］在頻譜感知中譜檢測思想，提出了一種對目標(biāo)高速運動不敏感、適合于各種測控通信體制的譜相關(guān)預(yù)分類方法。重點分析了高、低信噪比情況下的譜相關(guān)檢測和估計方法，仿真驗證了所提方法的有效性，對工程應(yīng)用具有指導(dǎo)意義。

1 常規(guī)寬帶測控偵收處理

圖1給出了基于陣列體制的常規(guī)寬帶測控偵收處理流程示意圖［2，11-12］。偵收系統(tǒng)利用寬帶陣列接收機（包括天線陣列、射頻前端、模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）和數(shù)字下變頻（DDC））截獲寬頻帶數(shù)據(jù)，并同時形成完整覆蓋或掃描覆蓋觀測空域的N個寬帶搜索波束，每個波束均對截獲數(shù)據(jù)進行常規(guī)預(yù)分類處理。對于任一寬帶搜索波束，首先估計波束輸出數(shù)據(jù)的頻譜，然后進行頻域恒虛警檢測和基本參數(shù)估計，獲得每個檢測到信號的載波頻率、帶寬、到達時間、方位角和俯仰角等參數(shù)，最后依據(jù)這些參數(shù)和終端下發(fā)的過濾規(guī)則，剔除干擾信號，對感興趣通信信號進行實時跟蹤。

圖1 常規(guī)寬帶測控偵收處理流程示意圖

常規(guī)預(yù)分類的結(jié)果送到終端，可實時顯示預(yù)分類結(jié)果，使用者可以從預(yù)分類結(jié)果中選擇某些測控通信信號，將其參數(shù)配置到跟蹤波束合成中，引導(dǎo)跟蹤波束完成閉環(huán)跟蹤的初始化。偵收系統(tǒng)可同時對K個測控信號進行閉環(huán)跟蹤，跟蹤波束輸出信號用于信號精細處理（包括信號記錄、調(diào)制類型識別、解調(diào)和解碼等）。信號精細處理的結(jié)果可送終端進行顯示或存儲。

由前述處理流程可知，常規(guī)預(yù)分類算法是從信號頻譜上提取信號參數(shù)，要求信號頻譜能量明顯高于噪聲本身的頻譜能量。當(dāng)截獲目標(biāo)處于高速運動狀態(tài)（高動態(tài)環(huán)境），且輻射信號的信噪比較低時，信號載頻受多普勒頻率影響會發(fā)生漂移，信號頻譜略高于噪聲頻譜，或淹沒在噪聲頻譜中，常規(guī)預(yù)分類算法將無法準(zhǔn)確偵收到感興趣通信信號，這將影響偵收設(shè)備的遠距離發(fā)現(xiàn)、截獲目標(biāo)的能力。為了能夠在低信噪比、高動態(tài)環(huán)境下，發(fā)現(xiàn)并截獲目標(biāo)，同時在高信噪比時進一步提高預(yù)分類方法的正確率，本文將信號頻譜形狀作為新的預(yù)分類特征，提出了一種基于譜相關(guān)的寬帶測控偵收處理流程。

2 基于譜相關(guān)的寬帶測控偵收處理

圖2給出了基于譜相關(guān)的寬帶測控偵收處理流程示意圖。與圖1相比，本流程在常規(guī)預(yù)分類算法的基礎(chǔ)上增加了譜相關(guān)檢測與估計功能。該功能僅依賴于信號頻譜形狀特征，能夠快速、高效地篩選感興趣的測控通信信號。信號模板庫事先存儲感興趣的已知測控信號頻譜形狀，這些頻譜形狀既可以來自于測控標(biāo)準(zhǔn)模擬源，也可來自于以前偵收到的信號頻譜。用戶可將各種體制的頻譜形狀從終端界面加載到信號模板庫中。

類似于第1節(jié)處理流程，對于任一寬帶搜索波束，首先估計波束輸出數(shù)據(jù)的頻譜，并進行譜相關(guān)檢測和參數(shù)估計，將波束輸出數(shù)據(jù)頻譜與信號模板庫中各種頻譜形狀進行譜相關(guān)檢測和估計，可截獲遠距離、低信噪比情況下的測控通信信號，并能估計出信號載波頻率、帶寬、到達時間、方位角和俯仰角等參數(shù)。

當(dāng)目標(biāo)接近偵收設(shè)備時，接收信號的信噪比增大，頻域恒虛警檢測可正常檢測到測控信號后（如文獻［2］中圖2（a）所示），采用常規(guī)參數(shù)估計方法，可獲得每個檢測到信號的基本參數(shù)。同時將前述檢測到信號的頻譜與信號模板庫中各種頻譜形狀進行譜相關(guān)比較，以頻譜相似度為特征，判斷當(dāng)前檢測到信號是否為感興趣的已知測控信號。最后，依據(jù)譜相關(guān)處理結(jié)果和終端下發(fā)的過濾規(guī)則，進一步剔除干擾信號，并對感興趣測控信號進行實時跟蹤。

3 譜相關(guān)預(yù)分類方法

本文所提的譜相關(guān)預(yù)分類包括4個功能，即頻譜估計、譜相關(guān)檢測與估計、頻譜檢測與參數(shù)估計、感興趣目標(biāo)跟蹤。本節(jié)主要針對高、低信噪比情況下的2類截獲信號，分別給出這2類信號的譜相關(guān)處理方法。在高信噪比情況下，信號頻譜能量明顯高于噪聲本身的頻譜能量，目標(biāo)高速運動帶來的信號載波頻率漂移不會對常規(guī)的頻譜檢測和參數(shù)估計、頻譜相似度計算等產(chǎn)生影響。而在低信噪比情況下，目標(biāo)高速運動帶來信號載波頻率漂移，常規(guī)的頻譜檢測方法將無法準(zhǔn)確檢測到期望信號，本節(jié)將給出一種對目標(biāo)高速運動不敏感、基于譜相關(guān)的低信噪比檢測方法。關(guān)于頻譜估計、頻譜檢測和參數(shù)估計、目標(biāo)跟蹤的處理方法與常規(guī)測控偵收處理相同，具體可參考文獻［14—18］，這里不再贅述。

3.1 低信噪比條件下譜相關(guān)檢測與估計

在低信噪比時，為避免目標(biāo)高速運動對信號檢測與估計的影響，本文采用一種基于譜相關(guān)檢測統(tǒng)計量的信號檢測與估計方法，具體如下：

在偵收系統(tǒng)利用搜索波束開始對整個空域進行遠距離搜索時，搜索波束輸出信號的信噪比較低。為了對低信噪比截獲信號進行譜相關(guān)檢測，首先計算波束輸出數(shù)據(jù)的頻譜{Pr(k)，k=0，1，…，M-1}，其中M為離散頻點個數(shù)。若信號模板庫中的頻譜曲線為{Y(k)，k=0，1，…，K-1}，則譜相關(guān)檢測統(tǒng)計量可表示為：

前述檢測統(tǒng)計量利用已知頻譜曲線對截獲數(shù)據(jù)頻譜進行滑動相關(guān)，選大運算，可有效避免高速運動對信號檢測的影響，故這種檢測方法是一種對高動態(tài)運動不敏感的檢測方法，適用于高動態(tài)環(huán)境的信號檢測。

若當(dāng)k=kmax∈[0，M-1]時，上述匹配濾波輸出取最大值，且檢測統(tǒng)計量TL超過預(yù)置門限t（關(guān)于該門限與虛警概率的關(guān)系式可參考文獻［10］），則該信號的中心頻率估計值為：

此時，信號帶寬估計值等于相關(guān)成功的模板頻譜對應(yīng)的帶寬。同時，利用該相關(guān)成功信號在多個相鄰搜索波束的同一最大頻點kmax處的譜相關(guān)檢測統(tǒng)計量，可利用多波束聯(lián)合測角方法［15-16］估計信號方位角和俯仰角。

3.2 高信噪比條件下譜相關(guān)比較

當(dāng)目標(biāo)接近偵收設(shè)備時，截獲信號的信噪比增加，此時對于高信噪比截獲信號，在頻域檢測與估計模塊中，可利用文獻［2］給出的參數(shù)估計方法直接估計出信號載波頻率、帶寬、到達時間，同時利用多波束聯(lián)合測角方法［15-16］，可測量信號方位角和俯仰角。在對截獲信號進行參數(shù)估計后，將截獲信號頻譜P(k)首先進行歸一化處理，獲得歸一化頻譜X(k)，即：

式中，K為截獲信號的頻譜占用的離散頻點個數(shù)。

高信噪比情況下的譜相關(guān)比較就是將截獲信號的頻譜，與信號庫的模板信號頻譜進行相似度計算。當(dāng)頻譜的相似度滿足指定門限時，認為成功截獲測控信號。

頻譜相似度可用相關(guān)系數(shù)進行衡量，該值越接近于1，相似度越強。令{X(k)，k=0，1，…，K-1}為截獲信號的頻譜曲線，{Y(k)，k=0，1，…，K-1}為信號模板庫中存儲的信號頻譜曲線，則頻譜相似度定義為：

式中，Xˉ和Yˉ分別為2條頻譜曲線的平均值。注意，當(dāng)2條頻譜曲線的樣本點數(shù)不相同時，需以信號模板庫中模板頻譜為參考進行內(nèi)插處理。當(dāng)ρ≥ρT時，譜相關(guān)檢測成功檢測到信號，其中，ρT為相似度門限。

4 仿真分析

在仿真實驗中，使用的測控信號為PCM-FM信號，其采樣頻率為120 MHz，信息速率為4 Mbit/s。頻譜估計的FFT點數(shù)為8 192，積累次數(shù)為8，相應(yīng)的累積時間為546 μs。目標(biāo)多普勒頻率變化范圍為-1～1 MHz，多普勒頻率的變化速度為200 kHz/s，加速度為30 kHz/s2。信號模板庫中事先存儲PCM-FM信號的標(biāo)準(zhǔn)頻譜。

實驗1：高信噪比，譜相關(guān)比較

截獲數(shù)據(jù)中包括一個GMSK信號和一個PCM-FM信號。GMSK信號作為干擾信號，其帶寬與PCM-FM信號一致。以信號模板庫中PCM-FM頻譜與前述信號的頻譜進行譜相關(guān)比較。取相似度門限ρT=0.8，截獲數(shù)據(jù)在信噪比0～20 dB之間變化，每個信噪比下重復(fù)實驗500次。

PCM-FM信號與信號模板庫中頻譜的相似度統(tǒng)計結(jié)果如圖3所示。在信噪比為4 dB時，PCM-FM信號與模板信號的相似度平均值以95%概率超過相似度門限0.8。圖4給出了GMSK信號與信號模板庫中頻譜的相似度統(tǒng)計結(jié)果，GMSK信號與模板信號的相似度低于0.4。由此可知，在信噪比較高時，通過利用頻譜形狀特征進行譜相關(guān)比較，可進一步剔除干擾，保留感興趣的測控信號。

圖3 不同信噪比下，PCM-FM的相似度統(tǒng)計結(jié)果

圖4 不同信噪比下，GMSK的相似度統(tǒng)計結(jié)果

實驗2：低信噪比，譜相關(guān)檢測

在信噪比為-9 dB時，PCM-FM信號的頻譜如圖5（a）所示，在如此低的信噪比下，信號的頻譜已完全淹沒在噪聲中。以此頻譜與信號模板庫中頻譜進行譜相關(guān)，可得譜相關(guān)的幅度如圖5（b）所示，其最大幅度值對應(yīng)的譜相關(guān)檢測統(tǒng)計量仍大于檢測門限，故可正常檢測PCM-FM信號。

圖5 頻譜與譜相關(guān)檢測統(tǒng)計量

經(jīng)10 000次重復(fù)實驗，圖6給出了虛警概率為1×10-3時，信號檢測概率隨信噪比的變化曲線（圖6中檢測理論值、虛警概率的計算可參考文獻［10］）。由前述仿真可知，在信號持續(xù)時間546 μs內(nèi)，在信噪比-9 dB、虛警概率1×10-3時，檢測概率為99.9%。因此，所提出的譜相關(guān)檢測方法可適應(yīng)高速運動目標(biāo)，可在信噪比較低時，快速準(zhǔn)確地檢測目標(biāo)。

圖6 PCM-FM信號的檢測概率隨信噪比變化曲線

實驗3：低信噪比，基于譜相關(guān)檢測的角度估計

設(shè)定PCM-FM信號的射頻頻率為2.25 GHz，信號入射的方位角和俯仰角分別為20°和30°，方位向3 dB波束寬度為3.3°，俯仰向3 dB波束寬度為2.5°。系統(tǒng)利用相鄰7個搜索波束進行多波束聯(lián)合測角。測角使用的各波束幅度值為各波束的譜相關(guān)檢測統(tǒng)計量，信號持續(xù)時間為546 μs。

波束輸出信噪比在-11～-9 dB之間變化，仿真實驗次數(shù)2 000次，圖7給出了方位角和俯仰角的測角精度隨信噪比變化曲線。由圖7可知，在信噪比大于-9 dB時，基于譜相關(guān)檢測統(tǒng)計量的多波束聯(lián)合測角的精度優(yōu)于0.25°，約為波束寬度的十分之一。

圖7 方位角和俯仰角測量精度隨信噪比變化曲線

5 結(jié)束語

本文提出了一種基于譜相關(guān)的測控信號預(yù)分類方法，與傳統(tǒng)預(yù)分類方法相比，所提方法可適應(yīng)高速運動目標(biāo)的偵收，能夠在遠距離、低信噪比情況下，快速準(zhǔn)確地檢測并跟蹤感興趣的測控信號。值得注意的是，該譜相關(guān)預(yù)分類方法僅利用了測控信號的頻譜形狀特征，沒有更深入地挖掘測控信號的其他特征（如循環(huán)譜特征）來進一步提高預(yù)分類的準(zhǔn)確性，這將是下一步研究的主要方向。