跳頻信號(hào)在電子對(duì)抗領(lǐng)域的應(yīng)用與檢測(cè)

朱偉亭

摘??要：介紹了跳頻通信系統(tǒng)的使用。跳頻信號(hào)在電子對(duì)抗領(lǐng)域的應(yīng)用與檢測(cè)。

關(guān)鍵詞：跳頻信號(hào);電子對(duì)抗;應(yīng)用;檢測(cè)

0?引言

在軍事通信領(lǐng)域，電子戰(zhàn)對(duì)抗雙方誰能取得通信方面的優(yōu)勢(shì)誰就能在戰(zhàn)爭(zhēng)中取得先機(jī)。戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下，為了保證通信信息的安全，首先要保證信號(hào)發(fā)送過程中不被干擾，其次要保證信號(hào)傳輸過程中不被截獲，最后要保證信號(hào)不被破譯。為了保證通信信號(hào)的抗干擾，低截獲，穩(wěn)定性能，跳頻通信系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。

1?跳頻通信概念

跳頻通信[1]是通信雙方或多方在相同同步算法和偽隨機(jī)跳頻圖案算法的控制下，射頻頻率在約定的頻率表（集）內(nèi)以離散頻率的形式偽隨機(jī)且同步地跳變的一種通信方式。跳頻通信信號(hào)在較寬的頻帶內(nèi)跳變，以此來躲避通信對(duì)抗中的干擾和截獲，由于其具有較強(qiáng)的抗干擾能力、抗截獲能力、抗衰落能力、頻譜資源利用率高等優(yōu)勢(shì)，跳頻通信技術(shù)不僅廣泛應(yīng)用于信息對(duì)抗等軍事領(lǐng)域，同時(shí)在民用領(lǐng)域，為了更加高效地利用日漸緊張的頻譜資源，安全地傳輸信息，藍(lán)牙、wifi和多種無人機(jī)遙控器均采用跳頻通信方式傳輸信號(hào)。公安、政法和金融等領(lǐng)域也將跳頻通信作為內(nèi)部通信方式，保證信息不被截獲的安全性。同時(shí)由于跳頻通信系統(tǒng)低截獲的特性，跳頻通信系統(tǒng)的使用也給通信偵察提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

在電磁環(huán)境日益復(fù)雜的今天，較寬的跳頻帶寬內(nèi)存在多種干擾信號(hào)，比如定頻信號(hào)、掃頻信號(hào)、突發(fā)信號(hào)和噪聲信號(hào)等。同時(shí)，由于跳頻信號(hào)載波頻率的隨機(jī)跳變特性，使得檢測(cè)跳頻信號(hào)相對(duì)于常規(guī)定頻信號(hào)的檢測(cè)要復(fù)雜的多。不同跳速和多種跳頻組網(wǎng)方式并存的狀況進(jìn)一步加劇了跳頻信號(hào)的檢測(cè)難度。

為了檢測(cè)出復(fù)雜電磁空間中存在的跳頻信號(hào)，科研人員付出了辛勤的努力?，F(xiàn)有研究成果主要使用基于自相關(guān)函數(shù)[2，3]的檢測(cè)方法以及基于時(shí)頻分析[4]的檢測(cè)方法對(duì)跳頻信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)。

基于自相關(guān)函數(shù)的方法，需要預(yù)知跳頻信號(hào)的多種性能參數(shù)以及電磁環(huán)境中的噪聲模型，在此基礎(chǔ)上通過計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)跳頻信號(hào)的檢測(cè)。此類方法對(duì)電磁空間內(nèi)的噪聲信號(hào)敏感，對(duì)劇烈變化的電磁空間很難有良好的適應(yīng)能力，并且檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量計(jì)算復(fù)雜度高，對(duì)于跳頻信號(hào)的檢測(cè)實(shí)時(shí)性有所欠缺。

為了滿足檢測(cè)實(shí)時(shí)性能的要求以及提高復(fù)雜電磁空間中的適應(yīng)能力。時(shí)頻分析方法為跳頻信號(hào)檢測(cè)帶來了新的思路。常規(guī)通信信號(hào)通常是定頻信號(hào)，信號(hào)在固定頻率上隨時(shí)間變換，可以作為一維序列進(jìn)行處理，而跳頻信號(hào)在時(shí)間和頻率維度上變化均不固定，所以用于分析定頻信號(hào)的單一的時(shí)域統(tǒng)計(jì)方法和頻域傅里葉整體變換方法無法有效對(duì)跳頻信號(hào)進(jìn)行分析，此時(shí)需要對(duì)時(shí)間維度和頻率維度進(jìn)行聯(lián)合分析，以獲得跳頻信號(hào)在某一時(shí)間所使用的信號(hào)頻率信息。

2?時(shí)頻分析方法

時(shí)頻分析方法主要包括短時(shí)傅里葉變換[5]，小波變換[6，7]。短時(shí)傅里葉變換是使用時(shí)頻局部化的窗函數(shù)與輸入信號(hào)進(jìn)行疊加，使得在不同的有限時(shí)間寬度內(nèi)信號(hào)是平穩(wěn)的，從而計(jì)算出各個(gè)不同時(shí)刻的功率譜。

圖1?短時(shí)傅里葉變換加窗過程

短時(shí)傅里葉變換采用固定時(shí)間窗長(zhǎng)度，對(duì)于信號(hào)變化劇烈的信號(hào)難以捕獲到精確的時(shí)間和頻率信息。小波變換摒棄對(duì)輸入信號(hào)加窗的方法，使用具有伸縮平移特性的小波函數(shù)[8]與輸入信號(hào)疊加精確得到信號(hào)的時(shí)間和頻率信息。其中，小波函數(shù)的伸縮性能捕獲信號(hào)頻率特征，平移性能捕獲信號(hào)的時(shí)間特性。

圖2?原始信號(hào)小波變換過程

但是短時(shí)傅里葉變換和小波變換得到的是完全的頻率和時(shí)間信息，由于復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號(hào)其中夾雜著許多干擾信號(hào)，這種方法檢測(cè)跳頻信號(hào)也會(huì)受到各種不相關(guān)信號(hào)的影響。跳頻信號(hào)具有天然的時(shí)域和頻域二維特性，這和二維圖像極其相似。隨著圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，跳頻信號(hào)檢測(cè)和圖像處理技術(shù)被結(jié)合起來[9]，經(jīng)過時(shí)頻分析方法處理無線信號(hào)可以獲得信號(hào)的時(shí)頻域圖像，再使用圖像處理技術(shù)去除定頻干擾等信號(hào)，可以有效檢測(cè)出電磁空間中的跳頻信號(hào)。

這種方法利用圖像處理中的二值化方法[10]將存在跳頻信號(hào)的信號(hào)圖轉(zhuǎn)化為黑白兩種顏色的二值圖案便于圖像的后續(xù)處理。對(duì)圖像經(jīng)過多次膨脹和腐蝕操作[11]就能得到清晰的跳頻圖案。最后使用基于Sobel[12]邊緣檢測(cè)算子的邊緣檢測(cè)算法[13]對(duì)跳頻信號(hào)進(jìn)行最終檢測(cè)。

圖3?時(shí)頻分析與圖像處理相結(jié)合的方法

3?結(jié)束語

隨著電磁環(huán)境的日益復(fù)雜，跳頻信號(hào)的檢測(cè)方法正向著自動(dòng)、實(shí)時(shí)、高適應(yīng)性方向發(fā)展。跳頻信號(hào)檢測(cè)作為檢測(cè)電磁空間中潛在風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)的手段，在電磁對(duì)抗領(lǐng)域中發(fā)揮著至關(guān)重要的重要作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]Bird?W?E，?Triggs?A.?Frequency?hopping：?US，?US6128327[P].?2000.

[2]Cheng?Y?P.?Detection?of?Frequency?Hopped?Signals?Timing?Information?Using?the?Temporal?Correlation?Function[J].?Thesis?Collection，?2008.

[3]Zhu?W?G，?Xie?L?Y，?Pei-Xia?X?U.?Array?signal?processing-based?blind?detection?of?frequency-hopping?signals[J].?Journal?of?University?of?Science?&?Technology?of?China，?2008.

[4]Zhang?D，?Ying?W?U.?Application?of?STFT?in?Analysis?of?Frequency?Hopping?Signal[J].?Modern?Electronic?Technique，?2005.

[5]Fu?W，?Lu?W，?Jia?K，?et?al.?Blind?parameter?estimation?algorithm?for?frequency?hopping?signals?based?on?STFT?and?SPWVD[J].?Journal?of?Huazhong?University?of?Science?&?Technology，?2014.

[6]Fargues?M?P，?Overdyk?H?F，?Hippenstiel?R.?Wavelet-based?detection?of?frequency?hopping?signals[C]//?Asilomar?Conference?on.?IEEE，?1997：515-519?vol.1.

[7]Overdyk?H?F.?Detection?and?estimation?of?frequency?hopping?signals?using?wavelet?transforms?/[J].?Thesis?Collection，?1997.

[8]Wang?M?H，?Gou?Y?X，?Tian?Y.?A?Differential?Frequency?Hopping（DFH）?Signal?Detection?Method?Based?on?Wavelet?Transform?and?Time-frequency?Analysis[J].?Telecommunication?Engineering，?2008.

[9]Yan?L?I，?Tian-Yun?L?I，?Lin-Dong?G?E.?Blind?Detection?of?High?Frequency?FH?Signals?Based?on?Image?Segmentation?and?Template?Matching[J].?Journal?of?Information?Engineering?University，?2010.

[10]Sauvola?J，?Pietik?inen?M.?Adaptive?document?image?binarization[J].?Pattern?Recognition，?2000，?33（2）：225-236.

[11]Jackway?P?T，?Deriche?M.?Scale-Space?Properties?of?the?Multiscale?Morphological?Dilation-Erosion[J].?IEEE?Transactions?on?Pattern?Analysis?&?Machine?Intelligence，?1996，?18（1）：38-51.

[12]Kanopoulos?N，?Vasanthavada?N，?Baker?R?L.?Design?of?an?image?edge?detection?filter?using?the?Sobel?operator[J].?IEEE?Journal?of?Solid-State?Circuits，?2002，?23（2）：358-367.

[13]Chen?S，?Tian-Yun?L?I，?Lin-Dong?G?E.?Study?on?Frequency-Hopping?Detection?Algorithm?Based?on?Edge?Detection[J].?Journal?of?Information?Engineering?University，?2006，?7（3）：264-266.