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141A信號(hào)盲解調(diào)算法研究

2016-12-14 05:22:06閆紅超
無(wú)線電工程 2016年12期
關(guān)鍵詞:信號(hào)信息

閆紅超,李 磊

(1.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所,河北 石家莊 050081;2.中國(guó)人民解放軍66040部隊(duì),北京 100071)

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141A信號(hào)盲解調(diào)算法研究

閆紅超1,李 磊2

(1.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所,河北 石家莊 050081;2.中國(guó)人民解放軍66040部隊(duì),北京 100071)

針對(duì)非協(xié)作通信中MIL-STD-188-141A(141A)信號(hào)盲解調(diào)的需求,在分析總結(jié)現(xiàn)有幾種解調(diào)算法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,對(duì)基于頻號(hào)信息的滑動(dòng)快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform ,F(xiàn)FT)解調(diào)算法提出了改進(jìn),應(yīng)用離散時(shí)間傅里葉變換(Discrete Time Fourier Transform,DTFT)算法計(jì)算信號(hào)精細(xì)頻偏對(duì)信號(hào)進(jìn)行校頻預(yù)處理,統(tǒng)計(jì)獲取141A信號(hào)的實(shí)際頻號(hào)信息。對(duì)校頻預(yù)處理后的信號(hào)應(yīng)用基于實(shí)際頻號(hào)信息的滑動(dòng)FFT解調(diào)算法進(jìn)行解調(diào)。應(yīng)用仿真信號(hào)對(duì)改進(jìn)的解調(diào)算法進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的解調(diào)算法相比原解調(diào)算法能夠適應(yīng)更大的信號(hào)頻偏,解調(diào)效果良好。

141A;盲解調(diào);校頻;滑動(dòng)FFT

0 引言

短波通信是中遠(yuǎn)距離無(wú)線通信的重要手段,但其信道條件復(fù)雜且不穩(wěn)定,很難保證可靠的通信質(zhì)量[1]。為了使短波通信過(guò)程變得更加可靠和便于操作,出現(xiàn)了自動(dòng)鏈路建立(Automatic Link Establishment,ALE)的概念,其綜合應(yīng)用接收自動(dòng)掃描、選擇呼叫與鏈路質(zhì)量分析實(shí)現(xiàn)通信鏈路的自動(dòng)建立[2]。1988年美國(guó)軍方頒布的短波自適應(yīng)通信軍用標(biāo)準(zhǔn)MIL-STD-188-141A(以下簡(jiǎn)稱141A)是其中最具特色與權(quán)威性的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn),并且成為許多國(guó)家的參考標(biāo)準(zhǔn)。

協(xié)作通信中,通信雙方可以利用已知的信號(hào)信息提高信號(hào)解調(diào)質(zhì)量,但在電子對(duì)抗等非協(xié)作通信盲偵收條件下,接收信號(hào)特征參數(shù)未知,偵收方需要對(duì)接收信號(hào)的載波頻率以及符號(hào)速率等參數(shù)進(jìn)行盲估計(jì)[3],當(dāng)分析結(jié)果存在誤差時(shí),會(huì)造成盲解調(diào)算法性能下降。盲偵收條件下已知141A信號(hào)的調(diào)制樣式及符號(hào)速率。因此,載波頻偏是影響141A信號(hào)盲解調(diào)算法性能的主要因素。141A協(xié)議信號(hào)在用戶使用過(guò)程中出現(xiàn)了多種不同的解調(diào)算法,但在盲偵收條件下對(duì)存在較大頻偏的信號(hào)處理能力存在不足。本文在對(duì)已有的幾種解調(diào)算法進(jìn)行分析研究的基礎(chǔ)上,對(duì)現(xiàn)有算法進(jìn)行了改進(jìn),能夠處理較大的信號(hào)頻偏,實(shí)現(xiàn)盲偵收條件下141A信號(hào)的正確解調(diào)。

1 141A信號(hào)特征

141A信號(hào)采用相位連續(xù)的8FSK調(diào)制樣式,每個(gè)單音對(duì)應(yīng)3個(gè)bit,符號(hào)速率為125 Baud,信息速率為375 bps,基帶信號(hào)載頻頻率為1 625 Hz。141A信號(hào)的調(diào)制波形是8個(gè)正交單音,每個(gè)單音代表3 bit數(shù)據(jù),對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1所示[4]。

表1 141A信號(hào)比特流與調(diào)制頻率對(duì)應(yīng)關(guān)系

141A信號(hào)要求基帶音頻所產(chǎn)生的單音精度應(yīng)在±1 Hz以內(nèi);在射頻,所有發(fā)送單音的幅度精度應(yīng)在2 dB范圍內(nèi)。

2 現(xiàn)有解調(diào)算法分析

8FSK信號(hào)的解調(diào)方法分為相干解調(diào)與非相干解調(diào)2種,由于短波信道為時(shí)變信道,信號(hào)傳輸存在多徑時(shí)延和相位起伏,信號(hào)收發(fā)過(guò)程中信道變化可能比較快,接收信號(hào)的相位不易保持長(zhǎng)時(shí)間的穩(wěn)定,信號(hào)載波恢復(fù)較為困難,因此該類信號(hào)一般采用非相干解調(diào)方法[5]。

傳統(tǒng)的8FSK信號(hào)非相干解調(diào)采用鑒頻算法,通過(guò)求取信號(hào)瞬時(shí)頻率得到對(duì)應(yīng)的信號(hào)基帶波形,經(jīng)過(guò)同步處理后,解映射得到解調(diào)碼流。但141A協(xié)議信號(hào)為短波信號(hào),信號(hào)通過(guò)短波信道后存在畸變,對(duì)信號(hào)瞬時(shí)頻率的求取存在較大抖動(dòng),造成獲得的基帶波形畸變,使信號(hào)的定時(shí)判決存在較大誤差,性能較差。

文獻(xiàn)[6]對(duì)3種基于FFT的141A信號(hào)解調(diào)算法進(jìn)行了比較。3種算法都基于已知的信號(hào)頻率信息,最大能夠適應(yīng)125 Hz的信號(hào)頻偏,當(dāng)信號(hào)頻偏較大時(shí),3種算法的解調(diào)性能會(huì)嚴(yán)重惡化。

文獻(xiàn)[7]中提到基于幅度信息的滑動(dòng)FFT解調(diào)算法,該算法采用8 kHz信號(hào)采樣率,每次進(jìn)行64點(diǎn)的FFT計(jì)算,頻域得到的64根譜線分別標(biāo)記為0、1、2、……、63,141A信號(hào)的8個(gè)單音在頻域?qū)?yīng)譜線6、8、10、……、20,稱這8根譜線為“信號(hào)頻點(diǎn)”。基于幅度信息的滑動(dòng)FFT解調(diào)算法將每次FFT結(jié)果的8個(gè)“信號(hào)頻點(diǎn)”上功率譜線幅度的最大值提取出來(lái)得到信號(hào)基帶波形,定時(shí)處理判決后得到信號(hào)解調(diào)碼流。但是該算法存在明顯的缺點(diǎn):短波信號(hào)波形畸變較大,難以進(jìn)行有效的峰值判決;當(dāng)信號(hào)存在頻偏時(shí)同步信息將難以提取;對(duì)幅度的絕對(duì)值敏感。

為了解決基于幅度信息的滑動(dòng)FFT解調(diào)算法不足,文獻(xiàn)[7-8]提出了基于頻號(hào)信息的滑動(dòng)FFT解調(diào)算法,該算法將每次FFT變換后的頻譜中幅度最大譜線對(duì)應(yīng)的頻號(hào)作為當(dāng)前計(jì)算的結(jié)果,利用頻號(hào)信息曲線作為待判曲線以得到解調(diào)結(jié)果。該算法改善了判決曲線質(zhì)量,提高了解調(diào)性能,但在信道惡劣時(shí),待判曲線仍會(huì)出現(xiàn)一定的畸變,影響同步和解碼性能。基于頻號(hào)信息的滑動(dòng)FFT解調(diào)算法通過(guò)對(duì)信號(hào)加窗、中值濾波、大數(shù)判決等處理一定程度上解決了上述問(wèn)題,解決了小信噪比及小幅度信號(hào)的判決問(wèn)題,能夠適應(yīng)一定的載波頻偏。

基于頻號(hào)信息的滑動(dòng)FFT解調(diào)算法能夠處理小于125 Hz的載波頻偏[7],但是仍然無(wú)法滿足盲偵收條件下141A信號(hào)解調(diào)處理要求。當(dāng)141A信號(hào)受到惡劣短波信道環(huán)境影響時(shí),信號(hào)盲分析算法對(duì)信號(hào)載頻的估計(jì)誤差甚至?xí)^(guò)250 Hz,即141A信號(hào)2個(gè)調(diào)制單音頻率的間隔。此時(shí)141A信號(hào)的實(shí)際頻號(hào)信息與理論頻號(hào)信息不一致,應(yīng)用基于理論頻號(hào)信息的滑動(dòng)FFT解調(diào)算法無(wú)法得到正確的基帶信號(hào)波形,解調(diào)性能下降。

3 改進(jìn)的解調(diào)算法設(shè)計(jì)

改進(jìn)的141A信號(hào)盲解調(diào)算法對(duì)文獻(xiàn)[7-8]中基于頻號(hào)信息的滑動(dòng)FFT解調(diào)算法進(jìn)行了改進(jìn),通過(guò)對(duì)141A信號(hào)進(jìn)行預(yù)先校頻處理,獲取信號(hào)的實(shí)際頻號(hào)位置信息,適應(yīng)了盲偵收條件下信號(hào)頻偏較大的條件,解決了原解調(diào)算法無(wú)法適應(yīng)信號(hào)較大頻偏的不足。

改進(jìn)算法采用8 kHz的信號(hào)采樣率,每個(gè)符號(hào)的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)為64。改進(jìn)的141A信號(hào)盲解調(diào)算法處理流程如圖1所示。

圖1 改進(jìn)的141A信號(hào)盲解調(diào)算法處理流程

算法的改進(jìn)部分主要完成信號(hào)預(yù)處理,關(guān)鍵技術(shù)為信號(hào)頻率估計(jì)及信號(hào)實(shí)際頻號(hào)信息的獲取。

3.1 信號(hào)頻率估計(jì)

信號(hào)頻率估計(jì)的目的不是為了得到精確的載頻頻率,而是為了得到141A信號(hào)8個(gè)調(diào)制單音的頻率信息,通過(guò)頻率調(diào)整使信號(hào)的8個(gè)單音盡量落在FFT的譜線位置上。信號(hào)頻率估計(jì)需要在一個(gè)完整碼元內(nèi)進(jìn)行,因此首先需要得到一個(gè)完整碼元內(nèi)的采樣數(shù)據(jù)。

對(duì)檢測(cè)到的141A信號(hào)截取一段數(shù)據(jù)進(jìn)行頻率估計(jì),為了減小短波信道對(duì)頻率估計(jì)的影響,截取的信號(hào)需要大于5個(gè)完整的碼元長(zhǎng)度;然后對(duì)截取的信號(hào)進(jìn)行窗長(zhǎng)為64點(diǎn)的滑動(dòng)FFT計(jì)算,并將每次計(jì)算得到的FFT結(jié)果的峰值進(jìn)行存儲(chǔ);最后對(duì)存儲(chǔ)的峰值結(jié)果求取最大值,最大值對(duì)應(yīng)的位置為一個(gè)完整碼元的開(kāi)始,從而得到一個(gè)完整碼元的采樣數(shù)據(jù)。一個(gè)完整碼元內(nèi)的采樣數(shù)據(jù)為一段單音信號(hào),對(duì)該段單音信號(hào)進(jìn)行分析,得到精確的信號(hào)頻率估計(jì)值。

單音信號(hào)頻率估計(jì)的方法較多,本文采用FFT加頻譜細(xì)化的算法實(shí)現(xiàn)信號(hào)精細(xì)頻率估計(jì)。Chirp-Z變換是一種常用的頻譜細(xì)化方法,能夠識(shí)別頻譜的細(xì)微結(jié)構(gòu),得到比常規(guī)頻譜分析更為詳盡的頻譜信息,已廣泛應(yīng)用于信號(hào)分析等領(lǐng)域。DTFT算法是一種特殊的Chirp-Z變換,具有比Chirp-Z變換更優(yōu)的性能,其頻率分辨率不受信號(hào)采樣點(diǎn)數(shù)的制約,可以根據(jù)實(shí)際需求任意選定[9]。文獻(xiàn)[10]設(shè)計(jì)了一種DTFT的快速算法,在相同的FFT頻率分辨率條件下,能夠保持與Chirp-Z變換相同的頻率估計(jì)精度,但運(yùn)算量遠(yuǎn)小于Chirp-Z快速算法,因此本文應(yīng)用DTFT算法實(shí)現(xiàn)信號(hào)頻譜細(xì)化計(jì)算。

DTFT算法在時(shí)間軸上離散取值,在頻域上連續(xù)取值,頻譜是連續(xù)的,突破了FFT頻率分辨率受采樣點(diǎn)數(shù)的限制,有效克服了FFT譜的柵欄效應(yīng)[10],能對(duì)任意感興趣的頻率區(qū)間進(jìn)行細(xì)化分析。DTFT在有限長(zhǎng)度采樣數(shù)據(jù)上的定義為[11]:

式中,fs為采樣率;N為用于頻譜計(jì)算的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù);s(n)為信號(hào)時(shí)域采樣數(shù)據(jù);S(f)為信號(hào)頻譜;f為任意感興趣的連續(xù)的信號(hào)頻率值,為了實(shí)現(xiàn)數(shù)字信號(hào)中的頻率計(jì)算,該值需要離散取值,但是可以無(wú)限細(xì)化。

單音信號(hào)頻率估計(jì)首先應(yīng)用64點(diǎn)的FFT計(jì)算得到單音信號(hào)頻率的粗略估計(jì)值,然后應(yīng)用DTFT算法獲得頻率粗估值左右各125 Hz頻率范應(yīng)內(nèi)詳盡的頻譜信息,對(duì)DTFT計(jì)算結(jié)果求取最大值得到細(xì)化后的精細(xì)頻率估計(jì)值。

141A信號(hào)信噪比為10 dB,頻偏為275 Hz時(shí),由表1可知,141A信號(hào)8個(gè)調(diào)制單音實(shí)際頻率分別為1 025 Hz、1 275 Hz、1525 Hz、1 775 Hz、2 025 Hz、2 275 Hz、2525 Hz、2775 Hz。應(yīng)用FFT計(jì)算得到的頻率粗估值為距離上述8個(gè)單音頻率最近的某根FFT譜線對(duì)應(yīng)的頻率。

用隨機(jī)截取的一個(gè)完整碼元內(nèi)的采樣數(shù)據(jù)通過(guò)FFT計(jì)算得到的頻率粗估值為1 750 Hz時(shí),此時(shí)對(duì)應(yīng)的141A信號(hào)調(diào)制單音頻率應(yīng)該為1 775 Hz,應(yīng)用DTFT計(jì)算得到1 625~1 875 Hz頻率范圍內(nèi)的精細(xì)頻率估計(jì)曲線如圖2所示。

圖2 DTFT算法精細(xì)頻率估計(jì)曲線

由圖2可知,應(yīng)用DTFT算法可以得到精細(xì)的單音信號(hào)頻率估計(jì)值。

根據(jù)計(jì)算得到的單音信號(hào)頻率估計(jì)值對(duì)141A信號(hào)頻率進(jìn)行調(diào)整,調(diào)整量為頻率精估值與頻率粗估值的差值。在前述的275 Hz頻偏條件下,將141A信號(hào)向下搬移25 Hz,使141A信號(hào)的8個(gè)調(diào)制單音均落在FFT的譜線位置上,避免了信號(hào)能量泄露,有利于信號(hào)實(shí)際頻號(hào)信息的獲取。

3.2 實(shí)際頻號(hào)信息獲取

3.1節(jié)中用于頻率估計(jì)的單音信號(hào)是隨機(jī)截取的,當(dāng)信號(hào)頻偏較大時(shí),無(wú)法準(zhǔn)確判斷該單音信號(hào)在141A信號(hào)調(diào)制中的理論頻率值,對(duì)141A信號(hào)進(jìn)行頻率調(diào)整后,雖然8FSK信號(hào)的8個(gè)調(diào)制單音均落在了FFT譜線位置上,但是造成了實(shí)際頻號(hào)位置與理論頻號(hào)位置不一致,因此需要獲取實(shí)際的頻號(hào)位置信息。

實(shí)際頻號(hào)位置信息的獲取采用滑動(dòng)FFT算法實(shí)現(xiàn)。步驟如下:

① 對(duì)檢測(cè)到的141A信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行步進(jìn)為8,窗長(zhǎng)為64點(diǎn)的滑動(dòng)FFT計(jì)算;

② 以3.1節(jié)中頻率調(diào)整后的FFT峰值位置為標(biāo)準(zhǔn),在依次間隔為2的FFT譜線位置上求取每次滑動(dòng)FFT結(jié)果的最大值,存儲(chǔ)相應(yīng)的頻號(hào)位置信息;

③ 對(duì)存儲(chǔ)的所有頻號(hào)位置信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì),選取其中8個(gè)位置連續(xù)的最大值作為實(shí)際的信號(hào)頻號(hào)信息。

獲取實(shí)際的頻號(hào)位置信息以后,應(yīng)用基于實(shí)際頻號(hào)信息的滑動(dòng)FFT解調(diào)算法對(duì)經(jīng)過(guò)頻率調(diào)整的141A信號(hào)進(jìn)行解調(diào)處理。

4 算法仿真及應(yīng)用

改進(jìn)的141A信號(hào)盲解調(diào)算法測(cè)試信號(hào)分別采用MATLAB生成的仿真信號(hào)與實(shí)際采集的141A短波信號(hào)。仿真信號(hào)調(diào)制特征與141A協(xié)議完全一致,短波信道條件采用國(guó)際電信聯(lián)盟無(wú)線通信組(ITU-R)在ITU-RF.520(1992)中定義的典型中度短波信道條件,各參數(shù)如表2所示[12]。

表2 ITU-R定義的典型中度短波信道條件

當(dāng)仿真信號(hào)信噪比為10 dB,頻偏為275 Hz時(shí),應(yīng)用原基于頻號(hào)信息的滑動(dòng)FFT解調(diào)算法與改進(jìn)的解調(diào)算法得到的141A信號(hào)解調(diào)眼圖分別如圖3、圖4所示。

通過(guò)對(duì)原解調(diào)算法與改進(jìn)解調(diào)算法得到的解調(diào)眼圖的比較可以看出,當(dāng)141A信號(hào)存在較大頻偏時(shí),由于實(shí)際頻號(hào)信息與理論頻號(hào)信息不一致,原解調(diào)算法已經(jīng)無(wú)法對(duì)信號(hào)進(jìn)行有效解調(diào)處理,而改進(jìn)的解調(diào)算法由于對(duì)較大的信號(hào)頻偏進(jìn)行了處理,并且得到了實(shí)際的頻號(hào)信息,因此解調(diào)效果很好。

在與ITU-R定義的中度短波信道環(huán)境相當(dāng)?shù)亩滩ㄐ诺拉h(huán)境下實(shí)際采集一段141A信號(hào),應(yīng)用改進(jìn)的解調(diào)算法對(duì)該信號(hào)進(jìn)行解調(diào)處理,得到的解調(diào)信息經(jīng)過(guò)解碼處理后得到的結(jié)果如圖5所示。

圖3 原解調(diào)算法得到的解調(diào)眼

圖4 改進(jìn)解調(diào)算法得到的解調(diào)眼

圖5 實(shí)際采集的141A信號(hào)解碼結(jié)果

由仿真信號(hào)及實(shí)際采集信號(hào)的解調(diào)處理結(jié)果可知,改進(jìn)的基于實(shí)際頻號(hào)信息的滑動(dòng)FFT解調(diào)算法能夠適應(yīng)較大頻偏條件,實(shí)現(xiàn)141A信號(hào)的盲解調(diào)處理。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文在對(duì)幾種141A信號(hào)現(xiàn)有解調(diào)算法進(jìn)行分析比較的基礎(chǔ)上,結(jié)合141A信號(hào)波形特征,對(duì)基于頻號(hào)信息的滑動(dòng)FFT解調(diào)算法進(jìn)行了改進(jìn),對(duì)算法改進(jìn)部分進(jìn)行了詳細(xì)闡述。改進(jìn)算法對(duì)較大的信號(hào)頻偏進(jìn)行了精細(xì)測(cè)頻校正,并得到了校頻后信號(hào)的實(shí)際頻號(hào)信息,解決了較大信號(hào)頻偏造成的信號(hào)頻譜能量泄露問(wèn)題以及實(shí)際頻號(hào)信息與理論頻號(hào)信息不一致的問(wèn)題。對(duì)仿真信號(hào)及實(shí)際接收信號(hào)的解調(diào)結(jié)果證明,改進(jìn)的解調(diào)算法能夠適應(yīng)較大頻偏條件下141A信號(hào)盲解調(diào)的需求。改進(jìn)算法已經(jīng)得到了實(shí)際應(yīng)用,解調(diào)效果良好,具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

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[11] 張海波,薛 峰,高梅國(guó).DTFT方法在譜分析中的應(yīng)用[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2004,41(增刊):669-672.

[12] ITU-RF.520.Use of High Frequency Ionospheric Channel Simulators[S],1992.

閆紅超 男,(1983—),工程師。主要研究方向:信號(hào)解調(diào)、數(shù)字信號(hào)處理。

李 磊 男,(1981—),助理工程師。主要研究方向:信息通信。

A Blind Demodulation Algorithm for 141A Signals

YAN Hong-chao1,LI Lei2

(1.The54thResearchInstituteofCETC,ShijiazhuangHebei050081,China; 2.Unit66040,PlA,Beijing100071,China)

For meeting the demand for blind demodulation of MIL-STD-188-141A(141A)signal,the algorithm of Frequency Index based Sliding-window Fast Fourier Transform(FFT)is improved based on the analysis of the merits and demerits of existing algorithms.The exact frequency deviation is calculated using Discrete-time Fourier Transform(DTFT),and then the preprocessing of signal calibration is conducted based on the information of frequency deviation,and the statistic data for these frequency indexes of 141A signal are gathered.The calibrated signals can then be demodulated using the algorithm of Frequency Index based Sliding-window FFT.The simulation of improved algorithm shows that the improved algorithm can adjust to larger frequency deviation and has better demodulation result compared with original algorithm.

141A;blind demodulation;frequency calibration;sliding-window FFT

10.3969/j.issn.1003-3106.2016.12.05

閆紅超,李 磊.141A信號(hào)盲解調(diào)算法研究[J].無(wú)線電工程,2016,46(12):17-20,25.

2016-08-30

國(guó)家部委基金資助項(xiàng)目。

TN911

A

1003-3106(2016)12-0017-04

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