一種改進的Link16信號檢測方法

薛 燕,高春芳,楊 欣

(1. 中國電子科技集團公司第三十六研究所, 浙江 嘉興 314033)(2. 嘉興職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 浙江 嘉興 314036)

0 引 言

Link16是美國各軍種和北約國家通用的重要戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)鏈,在近些年幾場局部戰(zhàn)爭中體現(xiàn)出了高效整合戰(zhàn)場資源和共享信息的能力[1]。Link16是作戰(zhàn)指揮和武器控制系統(tǒng)使用的主要數(shù)據(jù)鏈,主要用于機載、陸基和艦載作戰(zhàn)平臺之間的戰(zhàn)術(shù)信息實時交換,是信息化戰(zhàn)爭中的粘合劑,也是戰(zhàn)斗力提升的倍增器。作為Link16信號偵測處理的基礎(chǔ)和前提, Link16信號的檢測識別工作具有重要的現(xiàn)實意義。

不少文獻對Link16信號檢測方法進行了分析研究。文獻[2]設(shè)計了一種基于雙滑動窗的自適應(yīng)雙門限Link16信號檢測算法,該檢測識別算法具有計算簡單、實時性好、易于工程實現(xiàn)等特點,但是在低信噪比(小于7dB)情況下,檢測效果并不理想。文獻[3]提到倍頻相關(guān)檢測法,雖然提高了低信噪比下對Link16信號的檢測能力,但是需要截獲足夠脈沖時,才能達到有效的檢測效果,無法滿足外場數(shù)據(jù)實時采集處理的要求。因此,迫切需要研究開發(fā)出一種實時性高并且能在低信噪比下有較高檢測能力的Link16信號檢測算法。

本文借鑒雙滑動窗算法在突發(fā)信號檢測上的應(yīng)用,設(shè)計了一種基于相關(guān)處理的雙滑動窗Link16信號檢測方法。該方法具有檢測概率高、實時性強、簡單易實現(xiàn)等特點,且在較低信噪比環(huán)境下,也具有較好的檢測性能。

1 Link16信號特征

Link16信號采用混合擴頻通信方式,瞬時3 dB帶寬為3.5 MHz,信號在960 MHz～1 215 MHz范圍內(nèi)按照偽隨機方式進行跳變,跳頻速率為76 923 Hop/s,為避免對原有系統(tǒng)的干擾,實際跳頻頻點分布在969MHz～1008MHz、1053MHz～1065MHz和1113MHz～1 206 MHz三個頻段上,51個跳頻點按照3 MHz的間隔平均分布在工作頻帶,前后兩頻點的最小間隔為30 MHz[4]。

Link16信號采用時分多址技術(shù),信號的基本單位為時隙,Link16 每個時隙發(fā)射的信息構(gòu)成一條信息,每個脈沖的寬度為6.4 μs,是以一個碼片寬度0.2 μs的32位經(jīng)過RS(32,15)編碼后的偽隨機序列作為調(diào)制信號對載頻做MSK調(diào)制而形成的[5]。

2 對Link16信號檢測原理

Link16信號檢測識別主要采用的是基于自相關(guān)處理的雙滑窗自適應(yīng)門限檢測方法,該方法對突發(fā)信號檢測具有較高的檢測性能,適合實時處理和工程應(yīng)用。自相關(guān)處理[6]可以有效抑制信道化帶內(nèi)噪聲,提高對窄帶突發(fā)信號的檢測靈敏度。由于輸入數(shù)據(jù)為寬帶信號數(shù)據(jù),需要經(jīng)過預(yù)處理完成寬帶數(shù)據(jù)的基帶正交變換,獲取基帶IQ數(shù)據(jù)。預(yù)處理過程包括采用多線程程序設(shè)計實現(xiàn)同時對51個跳頻頻點信號的控守,根據(jù)寬帶信號起始頻率、帶寬及采樣率等參數(shù)信息,設(shè)置頻譜搬移的頻偏值。然后對頻譜搬移后的寬帶IQ數(shù)據(jù)進行迭代濾波[7],獲取針對特定跳頻頻率的窄帶信號。對窄帶信號再進行基于自相關(guān)處理的雙滑窗自適應(yīng)門限檢測,并對檢測到的信號進行脈內(nèi)分析,利用MSK信號調(diào)制特性,獲取Link16信號特征參數(shù)。檢測流程如圖1所示。

圖1 Link16信號檢測處理流程圖Fig.1 Flow chart of Link16 signal detection and processing

2.1 Link16信號數(shù)據(jù)模型

對Link16信號參數(shù)的測量主要依靠對Link16信號頻譜特征的分析來實現(xiàn),Link16信號的調(diào)制方式為MSK調(diào)制。MSK信號具有相位連續(xù)、包絡(luò)恒定并且?guī)捳加眯〉膬?yōu)點[8],與其他調(diào)制樣式相比,比如BPSK調(diào)制方式,恒包絡(luò)調(diào)制的MSK具有極低的旁瓣能量,所產(chǎn)生的頻譜集中度更高,能量主要集中在3 MHz頻譜的帶寬之內(nèi)。

MSK調(diào)制信號在跳頻調(diào)制前的一個脈沖三角展開表達式為

Ik=±1,Qk=±1

(1)

式中:Tb為碼元寬度;fc為載波頻率。MSK調(diào)制信號的頻譜上不存在獨立的頻率分量,所以利用MSK信號的頻譜特征去實現(xiàn)檢測識別算法研究是行不通的。嘗試對式(1)進行平方運算,進一步研究MSK信號的平方譜譜線特征。

S2(t)MSK=0.5+0.25cos2(2πfL)t+0.25cos2(2πfHt)+

(2)

由式(2)可知,將MSK信號進行平方運算后,平方譜信號包含有三個相對獨立的頻率分量,分別表示為2fL、2fH和2fc,對S2(t)MSK快速傅里葉變換得到幅度譜圖,并對幅度譜進行分析。可以看出,幅度譜圖上包含三根峰值譜線,分別對應(yīng)為2fL、2fH和2fc的位置,其中2fL和2fH對應(yīng)譜線間的距離剛好等同于碼元傳輸速率。

2.2 雙滑動窗口檢測的流程和步驟

所謂的雙滑動窗口[9]檢測基本思想為二元假設(shè)檢驗,設(shè)計前后相鄰兩個窗口,且兩個窗口的長度大小為L,窗長度L的選取需要綜合考慮 ,L選取過大會導(dǎo)致脈寬測量精度誤差大,L選取過小會受突發(fā)噪聲干擾影響而產(chǎn)生虛警。結(jié)合理論脈寬對應(yīng)的點數(shù)N=6.4×10-6×fs,其中fs為采樣率,實驗表明L設(shè)置為點數(shù)N的八分之一比較合理。初始狀態(tài)時,設(shè)置兩個窗口的距離為窗口長度L的一半。假設(shè)將兩個窗口命名為窗口A和窗口B。在比較兩個窗口的能量時,首先要分別計算窗口A和窗口B內(nèi)信號經(jīng)過預(yù)處理后,再進行自相關(guān)處理的值,當(dāng)兩個窗口在經(jīng)過相關(guān)處理后的數(shù)據(jù)上進行滑動的時候,落入兩個窗口的能量分別為EA和EB,表示方法如下

(3)

式中:R(n)表示自相關(guān)處理后的值

Rx(n)=E(x(k)*x(k+n)),

n=1,2,3,…,N

(4)

式中:N為數(shù)據(jù)長度。

定義m為窗口B的能量值與窗口A能量值的比值,可以表示為式(5)

(5)

窗口A和窗口B從初始位置開始滑動,當(dāng)兩個窗口都只包含噪聲能量時,EA和EB是相對恒定不變的,它們的比值m也是恒定不變的。兩個窗口在滑動過程中,信號相關(guān)峰值逐漸進入窗口B中,窗口B的能量值EB逐步增大。如果此時窗口A還是只包含噪聲能量,兩個窗口能量比值勢必要也逐步增大,如果窗口B滑動到剛好完全包含信號相關(guān)峰值時,并且窗口A還是只包含噪聲能量,那么兩窗口的能量比值m將在此時達到最大值,此時即為突發(fā)信號的起始時刻。再往后窗口A也漸漸包含信號相關(guān)峰值,窗口的能量比值m也逐漸變小,直到窗口A完全包含信號相關(guān)峰值,窗口B只包含噪聲時,窗口的能量比值m達到最小值。雙滑動窗口檢測的一個完整周期如圖2所示。

圖2 雙滑動窗口檢測流程圖Fig.2 Flow chart of double sliding windows detection

根據(jù)上面的雙滑動窗口的流程圖,算法的具體步驟如下:

(1) 首先,在窗口A和窗口B中使用相同的寬帶脈沖信號長度L,然后標識窗口A的起始和終止位置為Astart、Aend,窗口B的起始和終止位置為Bstart、Bend,其中選取窗口A的中心位置在L/2處,窗口B的中心位置在L處。

(2) 將窗口A和窗口B滑動到(1)中設(shè)置的對應(yīng)位置,分別對兩個窗口內(nèi)寬帶脈沖信號進行自相關(guān)運算,并計算出此刻窗口A 和窗口B的能量EAsum和EBsum。

(6)

(7)

(3) 比較:如果EAsum和EBsum滿足以下條件,可以推斷出在窗口B中可能存在一個突發(fā)信號。

(8)

式中:threshold1=value×factor,其中value是經(jīng)驗值0.35,factor為隨窗口大小而變化的優(yōu)化因子,在窗口大小達到最小值時達到最大,即為窗口的能量比值的最大值。

(9)

式中:threshold2=1.4/threshold1。

(4) 如果不滿足式(8),繼續(xù)同時向前滑動窗口A和窗口B,且滑動步進一致,為當(dāng)前兩窗口大小的一半,按照步驟(2)和步驟(3)繼續(xù)計算和比較,直到滿足式(8)。

(5) 如果滿足式(8),且窗口大小未達到最小值,應(yīng)該再次將窗口A和窗口B的大小減半,同時改變factor因子,然后按照步驟(2)和步驟(3)計算和比較,從滿足式(8)位置繼續(xù)搜尋突發(fā)信號。

(6) 如果窗口大小已經(jīng)達到最小值,說明已經(jīng)找到了突發(fā)信號,并且能夠確定突發(fā)信號的起始位置,繼續(xù)滑動窗口A和窗口B,按照步驟(2)和步驟(3)計算和比較,直到滿足式(9)時,找到突發(fā)信號的終止位置,至此該算法一個信號檢測周期結(jié)束。

(7) 通過以上步驟可以檢測到突發(fā)脈沖信號的起始和終止位置,結(jié)合信號采樣率可以計算檢測脈寬,如果檢測脈寬滿足在Link16信號脈寬大小一定范圍內(nèi)波動,即6.4 μs±0.2 μs,則可初步判定滿足Link16信號特征,將檢測到的突發(fā)脈沖信號保存下來進一步分析,否則直接丟棄。

(8) 對檢測到的信號結(jié)果MSK信號調(diào)制特征對脈內(nèi)頻譜特征進行分析。目前,對MSK調(diào)制方式的識別研究多是基于循環(huán)譜的信號檢測方法[10-12],該方法主要利用了MSK自身循環(huán)平穩(wěn)信號的特征,對有限的數(shù)據(jù)進行采集后,再實現(xiàn)譜相關(guān)運算,但此方法只可以對MSK信號的參數(shù)值做估計,并不能識別出信號采用何種調(diào)制方式,而且限制數(shù)據(jù)采集量。為了達到快速識別檢測MSK信號的目的,通過分析信號平方譜的譜線特征,提取調(diào)制信號識別特征參數(shù)的方式,可以達到良好的效果。

3 算法性能分析實驗

本實驗主要用于對基于寬帶數(shù)據(jù)的Link16信號的檢測,并利用Matlab對實驗結(jié)果進行仿真驗證。輸入數(shù)據(jù)由SMJ100A信號發(fā)生器發(fā)送,并通過4通道寬帶接收機接收采集,輸出為4路寬帶中頻數(shù)據(jù)。為了模擬信號的真實性,信號中添加-6 dB～10 dB自定義信噪比的高斯白噪聲。

4通道接收機的各個通道的采樣帶寬可以設(shè)置為60 MHz、80 MHz等,和模擬前端設(shè)備有關(guān),根據(jù)Link16信號頻點分布特征,每個通道對應(yīng)的射頻中心頻率通過前端設(shè)備控制在不同的頻點,實現(xiàn)截獲在51個跳頻點上偽隨機跳變的Link16信號,輸出特定采樣率的寬帶中頻信號,采用P4SP結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)封裝結(jié)構(gòu),脈沖輸出采用單脈沖模式,脈沖周期和寬度分別為13μs、6.4 μs,單個時隙包含有444個脈沖。如圖3所示,為寬帶中頻信號的一段時域波形圖,圖中時域波形圖包含4個時隙,局部放大圖即為包含單時隙444個脈沖的時域波形圖。

圖3 寬帶中頻信號的時域信號圖Fig.3 Time domain signal diagram of wideband IF signal

圖4是在圖3所示的寬帶中頻數(shù)據(jù)中截取一個時隙信號數(shù)據(jù),在每個通道中心頻率的基準上,針對51個跳頻頻點,分別移至原來的零頻率位置,做窄帶迭代平滑濾波,降采樣處理后的基帶IQ數(shù)據(jù)幅值圖。由于濾波器帶寬選擇大于相鄰兩跳頻率間隔3 MHz,所以在濾波器帶寬內(nèi)存在由相鄰信道的頻譜交疊而引入的鄰道干擾。在圖4中可以看到局部放大圖中共包含四段脈沖信號,其中第二段脈沖信號的幅度值最大,正是需要獲取分析的跳頻通道信號,其他幾段脈沖信號則為相鄰跳頻通道的干擾信號。

圖4 基帶IQ數(shù)據(jù)幅值圖Fig.4 Baseband IQ data amplitude graph

為了將本信道信號截取出來,進行后續(xù)的MSK調(diào)制的識別算法研究,本文采用雙窗滑動相關(guān)的信號檢測算法檢測到本信道信號的起始和終止位置。檢測結(jié)果如圖5所示。在圖5中選取一個脈沖信號檢測結(jié)果的局部放大圖,可以觀察到信號檢測結(jié)果中存在明顯的Link16脈沖信號m值峰值,通過圖5中門限threshold1和threshold2即可確定本信道脈沖信號脈寬是否在6.4 μs±0.5 μs范圍內(nèi)。通過找門限threshold1和門限threshold2之前的m值峰值即可找到信號起始位置,終止位置即為兩個threshold2之間的波谷位置。通過脈沖信號起始和終止位置并結(jié)合脈沖信號采樣率即可計算出信號帶寬大致為6.4 μs,滿足Link16信號的脈沖寬度特征。同時通過兩個相鄰脈沖信號檢測結(jié)果中峰值位置,可以獲取兩個脈沖信號之間的距離,結(jié)合脈沖信號采樣率,即可計算出脈沖信號周期為13 μs,滿足Link16信號的脈沖周期和占空比特征。根據(jù)各個脈沖信號的起始和終止位置可將脈內(nèi)數(shù)據(jù)截取保存下來,用于后續(xù)MSK調(diào)制模式信號的識別。

圖5 基于相關(guān)處理的雙滑動窗信號檢測結(jié)果Fig.5 Signal detection results of double sliding windows based on correlation processing

我們用三個參數(shù)來說明該測試方法的有效性,召回率Recall、精確率Precision、準確度Accuracy。三個參數(shù)值越高,檢測效果越好。在式(10)中,correct為正確檢測次數(shù),missed為漏檢測次數(shù),wrong錯誤檢測次數(shù),total為總檢測次數(shù)。

(10)

(11)

(12)

在不同信噪比下,運用改進算法對一個時隙內(nèi)所有444個脈沖信號進行處理后,我們可以得到Link16信號檢測結(jié)果的三個參數(shù),表1所示是不同信噪比下測試樣本和使用改進算法后的測試結(jié)果。

表1 測試樣本和檢測結(jié)果Tab.1 Test samples and test results

從表1的實驗結(jié)果分析來看,可以發(fā)現(xiàn)該算法對信噪比-4 dB以上的測試樣本檢測效果是比較理想的,特別是信噪比為2 dB和4 dB的測試樣本,能夠完全檢測出一個時隙內(nèi)的所有脈沖,召回率Recall、精確率Precision、準確度Accuracy均能達到100%。同時也可以看到,隨著樣本信噪比減小,正確檢測次數(shù)也隨之減小,漏檢測次數(shù)和錯誤檢測次數(shù)隨之增加,當(dāng)信噪比在-6 dB以下時,召回率Recall、精確率Precision、準確度Accuracy均低于99.5%,檢測結(jié)果不十分理想。

對一個時隙內(nèi)所有444個脈沖信號運用改進后的檢測算法,在不同信噪比下檢測Link16信號脈寬測量均值。圖6為兩種算法情況下,信噪比在-10 dB～10 dB范圍內(nèi)的脈寬測量值對比圖,可以看出使用雙滑窗自適應(yīng)雙門限算法,信噪比在7 dB以上時,脈寬測量值精確率能達到95%以上,但是當(dāng)信噪比在7 dB以下時,測量精確率直線下降,在信噪比為5 dB時,測量精確率只能達到75%左右。反觀改進后的基于相關(guān)處理的雙滑動窗算法,當(dāng)信噪比在-6 dB以下時,脈寬測量值誤差較大,最大可超過0.4 μs,但測量精度也在90%以上;在-6 dB～10 dB范圍內(nèi)的脈寬測量值誤差較小,在0.02 μs以內(nèi),測量精度也在99%以上,其中在信噪比大于-2 dB以后,脈寬測量值較為穩(wěn)定。實驗結(jié)果表明本檢測算法性能較高,可以準確檢測出符合Link16信號脈寬特征的信號。

圖6 兩種算法計算脈寬測量值對比圖Fig.6 Comparison diagram of pulse width measurements calculated by the two algorithms

對脈內(nèi)信號取平方后分析其幅度譜,基本處理流程如下:

(1) 利用波峰識別檢測算法,對幅度譜進行分析,如果檢測到至少兩條峰值譜線,則認為符合MSK信號的調(diào)制特征,將繼續(xù)后續(xù)分析處理,否則將終止分析流程,判定為非MSK信號,進而否定其為Link16信號的可能性;

(2) 假如在步驟(1)中識別檢測到兩條明顯的峰值譜線,將這兩個特征峰對應(yīng)頻點分別表示為f1、f2,并且滿足等式f2-f1=1/Tb,如果兩個特征峰中心位置處還存在有一條有效信道載頻譜線,即可以判斷出待測信號具備MSK數(shù)字調(diào)制信號特征。

截取檢測到的脈內(nèi)信號平方的幅度譜如圖7所示:信號的平方譜中包含兩根相對明顯的譜線,將兩根譜線對應(yīng)頻點表示為f1=2fL和f2=2fH,在兩條譜線對應(yīng)的頻點連線中心位置處有一根譜線,此根譜線對應(yīng)頻點剛好為兩倍載頻2fc,根據(jù)上述這些關(guān)系很容易獲取MSK調(diào)制的碼速率大小。 根據(jù)MSK信號碼速率計算公式Rb=(f2-f1),從Rs=Δn×fs/N計算結(jié)果可得碼速率為5 Msymbol/s,其中fs為采樣率,N為總采樣點數(shù),Δn為兩條譜線之間的采樣點數(shù), 符合Link16脈內(nèi)采用碼速率為5 Msymbol/s的MSK調(diào)制的典型頻域特性。

圖7 脈內(nèi)信號平方的幅度譜Fig.7 The square spectrum of Intra-pulse signals

至此,可以判斷本跳頻通道有信號,并且為Link16信號,通過脈沖內(nèi)頻譜特征分析,進行MSK調(diào)制方式的識別,估計出調(diào)制參數(shù),完成了對寬帶信號中Link16目標信號的截獲識別。

4 結(jié)束語

本文重點研究基于寬帶數(shù)據(jù)檢測識別Link16信號,并根據(jù)MSK信號調(diào)制特征估計調(diào)制參數(shù)的方法及其流程,提出了基于相關(guān)處理的雙滑動窗的Link16信號檢測方法,同時完成了MSK調(diào)制信號的檢測識別算法研究。所提算法在特定信噪比環(huán)境下具有較好的目標信號檢測性能。相較于雙滑動窗自適應(yīng)門限Link16信號檢測方法,改進后的基于相關(guān)處理的雙滑動窗檢測算法明顯提高了在低信噪比下對Link16信號的檢測能力。