無線電監測中信號頻域數據處理優化建議

吳瑩瑩

（安徽亳州新能源學校 安徽 亳州 236700）

0 引言

無線電信號的頻率作為自然界天然存在的一種自然資源，具有排他性、有限性、復用性、非耗竭性、固有傳播性、易污染性等特性。 隨著無線電通信技術的快速發展，各個國家對無線電頻譜資源重要性的認識不斷提高，無線電頻譜資源在重大安全保障、信息化戰爭等領域起著不可替代的作用。 信號在頻帶上可以使用不同的調制參數，也可以采用各種調制形式。 基于頻譜的信號類型分析識別技術突飛猛進，人們越來越關注如何才能夠在信號分析以及參數測量的過程中應用頻譜數據。 新形勢下如何有效地進行識別和監測，對相關技術工作有著重要的現實意義［1］。 通過信號分析能夠實現信號確認等無線電管理工作，同時，可以防止無線電頻譜的非法利用，確保通信的正常運行。 無線電監測的核心內容是以傅里葉變換作為基礎的信號頻譜分析。 信號的頻率以及頻譜是信號采集和查找及分析各種類型干擾的重要入手點［2］。 根據當前實際情況來看，一直固定不變的頻譜分析參數配置以及單一的頻譜分析手段已經很難滿足不同類型信號精準識別的要求［3］。

1 頻譜分析

根據電磁場理論，電磁場產生的波在空間以不同的頻率進行傳播（電磁場變化的速率稱之為頻率），這些頻率的集合統稱為電磁頻譜。 電磁頻譜中3 000 GHz 以下的頻率被稱為無線電頻譜。 因此，無線電信號的頻譜是自然存在的與無線電信號頻率相關信息的集合。 無線電監測行業當中三大主流頻譜分析方法分別是頻譜圖、瀑布圖以及熒光光譜分析［4］。 它們的技術演進路徑始終是向著更低的信號頻譜獲取成本以及更快的速度方向發展。

1.1 頻譜圖

頻譜是指頻率的分布曲線。 復雜振蕩可以分解為振幅不同和頻率不同的諧振蕩。 將振蕩的幅值按頻率進行繪制的圖形叫做頻譜。 頻譜廣泛應用于聲學、光學和無線電技術等方面。 根據頻譜信號的頻率分量（一般是針對幅頻譜和相頻譜進行分析，常見的是幅頻譜分析），可獲得信號的多種參數和信號所通過的網絡的參數。 在日益復雜的無線通信環境中，通過頻譜圖對無線業務、頻譜管理、監管作業等活動進行分析研究是當前研究的熱點。

1.2 瀑布圖

在具體實踐的過程中，如果僅僅通過頻譜分析，人們很難獲取信號的時變特性，在此情況下，人們逐漸開發出了時頻聯合分析的瀑布圖。 將信號的功率譜或幅值譜隨轉速變化而疊置而成的三維譜圖，其橫坐標是頻率，縱坐標變成了時間，而幅值等則用不同顏色表示，這點有別于前述的頻譜圖。 借助瀑布圖，相關的監測人員能夠對信號的時變特性產生直觀而又準確的認識。

1.3 熒光光譜

物體經過較短波長的光照，把能量儲存起來，然后緩慢放出較長波長的光，放出的光叫熒光。 將熒光的能量與波長關系制成圖叫做熒光光譜。 熒光光譜要靠光譜檢測才能獲得。 在分析突發信號和脈沖信號的特征方面，熒光光譜具有重要作用［5］。

2 研究現狀

頻譜分析可以借助MATLAB 等現代化的軟件，也可使用頻譜分析儀等硬件來進行。 頻譜分析儀是指用于測定信號的頻率和幅度的儀器，其能將信號分解成若干個分量，并且分析各部分的能量分布情況，從而獲得有關信號的譜特性的信息。 其原理主要是基于傅里葉變換和譜分析法。 前者包含快速傅里葉變換（fast Fourier transform，FFT）和傅里葉變換（Fourier transform，FT）。 其可以對控制環境中的電磁噪聲進行監測，并可以對復雜的電磁噪聲源進行監控，從而準確分析控制環境中的電磁噪聲成分及其變化，提高控制環境的穩定度。

2.1 計算靈活性

熒光光譜分析對不同信號的頻譜特征進行觀測，此工作是瀑布圖以及頻譜無法做到的，但是該方法會導致運算量大幅增加，相應硬件成本也會不斷提高［6］。 當前，國內廠商所使用的信號分析軟件的功能日趨完善，其不僅具有數字熒光光譜分析的功能，同時還具備數字顯示等功能，但是都通過離線計算的方式來進行計算。 該計算方式在實際應用中有諸多限制，靈活性有待進一步改善。

2.2 通信安全性

隨著通信技術的發展，信號在軍事和民用領域都有了廣泛的應用。 對軍事領域信號調制方式的識別是對敵方通信進行監聽的前提。 知道了調制類型便可以估計調制參數，從而制定出有針對性的偵查策略［7］。 在民用通信方面，需要對無線電進行管理，確保合法通信的正常運行。近些年來，計算機數字處理技術的發展對通信的安全有了一定的保證，通信信號識別技術在非合作通信領域的重要地位不斷顯現。 當前，國產頻譜分析軟硬件能夠支持三大頻譜顯示的相關功能，但仍然有很多方面需要改進。

3 無線電監測中信號頻域數據處理優化

無線電信號頻譜數據處理常使用快速傅里葉變換來實現，其可以將時域的無線電信號轉換為頻域的信號。 當信號轉換為頻域信號之后便可分析出信號的頻率與其他量的關系。 在頻域中進行數據的處理和分析后，還要將處理完的頻域信號進行快速傅里葉逆變換，再次得到所需的時域信號。 在信號處理中可使用相應的技術手段和算法，實現頻率動態調整采樣，從而減小同步誤差，減少頻譜泄露等問題，達到對無線電信號頻域數據處理的優化。 對無線電信號頻譜數據處理還可以從以下幾個方面來進行。

3.1 改進頻譜掃描的靈活性

改進頻譜掃描的靈活性對數據后續的處理工作有一定的幫助。 在特定頻段的信號概覽當中，全景掃描起到了重要的作用，其主要參數體現在采集速度和空采率等方面［8］。

3.1.1 提升采集速度

如果分析帶寬與速率相等，那么頻率合成器的切換時間可以忽略不計，掃描速度理論公式為式（1）所示。

式（1）中，FS代表采樣率，RBW 代表頻率分辨率。 可見，如果采樣的速率提升了一倍，那么掃描的速度也對應提升一倍。 在實時分析帶寬保持不變的情況下，要想提升頻率分辨率，必須降低掃描速度。

頻譜掃描都是采用頻分復用的方式，通過快速改變頻率合成器的頻率從而獲得固定頻率。 在具體操作中可采用全景掃描的方式，掃描過程需要切換150 次。 在實際應用中，可選擇使用400 MHz 帶寬的接收機，由于每40 MHz帶寬中需要采集一幀頻譜，因此運行速度將大幅提高。

如果是短時間突發信號，上文所提到的采集策略在應用的過程中很容易采集到空白的時段。 如果是一些占空間比較小的脈沖信號，則大概率采集不到信號。 由此可見，如果設置固定的頻譜分辨率以及每一個單位頻段的固定采集時長都為40 μs 時，會出現采集不到信號和采集到局部信號片段的情況，最終得出的頻譜數據不能展現信號完整頻段。 如果頻率分辨率設置為固定值，采集時間不會發生改變，要做好此項工作需要多個環節相互配合。 如果一共有10 個頻段，每一個頻段中都有一個周期的脈沖信號，在起始時間段能夠做到均勻分配。 如果想對10 個頻段完全監測，需要對10 個頻段重復掃描10 遍。 反復操作能夠確保信號及時被捕捉。

3.1.2 改進局部空采

隨著信息技術的快速發展，我國各個行業都應用了現代高科技，市場需求量越來越大，對無線電信號自動化分析處理能力的要求也在不斷提高，以頻譜掃描作為基礎的頻譜數據，在實際工作中發揮著無可替代的作用。 如果出現信號局部采集是空的情況，會直接影響到數據的檢測工作。 在掃頻的過程中，出現局部信號采集缺失以及空采的情況較為常見。

為了避免出現空采的情況，可以采取一些其他形式的掃頻策略。 仍然以上述場景為例，可以將掃描策略改為每個單元頻段持續采集的數量加大，在對頻譜信號連續操作之后，再切換到下一個單位的頻段進行掃描，反復操作一遍之后，能夠得到相似的頻段。 同時，也可對于觸發采集的頻譜掃描策略進行優化，當將其切換到某一個單位頻段之后，靜待一段時間，直到信號電平超過預設的門限之后，再對信號進行頻譜計算以及采集［9］。 在實際檢測過程中，個別微弱信號不容易被檢測出來，會給監測工作帶來一定的影響，需要相關技術人員不斷地改進和優化掃描策略。

3.2 頻譜數據處理的完整性

現階段，瀑布圖分析功能以及顯示功能是所有國產監測接收機所具備的功能。 將一個典型信號的瀑布圖與不同廠家的瀑布圖作比較，其中的信號是脈沖形式的線性調頻信號，線性調頻信號和脈內頻率變化趨勢不容易顯示出來，即使顯示出來也不連續，從而導致線性調頻信號頻率隨時間線性增長的變化趨勢不能完全反映出來。 究其原因是，如果瀑布圖中相鄰的頻譜和信號不連接，那么在時間上會有一定的間隔，同時相鄰頻譜對應的間隔時間會更長。 由此可見，需要將線性調頻脈沖信號的瞬時頻率圖完整地顯示出來以發揮出真正的作用。

對于某類型信號來說，首先要重視的是時域頻譜采集連續性，才能呈現出最真實的信號時頻分析圖。 如果從這一角度出發進行分析，脈內采用線性調頻方式的脈沖信號，各個廠商在檢驗信號、捕捉能力、信號采集能力時可以此為參照。 在具體應用的過程中，通常不需要長時間顯示連續FFT 計算和瀑布圖。 從一定程度上來說，不管是常發信號還是突發信號，只需要計算FFT 頻率，并且將其瀑布圖呈現出來，就能夠滿足大多數信號的分析要求，減少硬件傳輸的負擔。 因為拉長采集的時間間隔，或者采用連續拉長的方式，對于經常發送的信號來說可能會出現局部采集的情況，所以有必要采用時段電平的采集模式進行采集。

4 無線電監測中信號頻域數據優化的實現

目前業內已經實現基于現場可編程門陣列（field?programmable gate array，FPGA）采集同向正交信號（in?phase quadrature，IQ）數據，包括多級濾波抽取以及中頻信號的數字化等，頻譜計算以及模擬解調往往都是依靠FPGA 實時完成［10］。 對于大多數FPGA，80 MHz 及以下寬帶信號的連續采集完全沒有問題，對于100 MB 以上的大寬帶、大數據量的IQ 數據采集和緩存也能夠處理。 FPGA與上位機／服務器的數據傳輸，可通過千兆以太網鏈路完成。 按照這兩種類型的鏈路傳輸速率，能夠實現500kHz帶寬的IQ 信號本地傳輸。 如果上位機或者底層設備配備固態閃存存儲介質，能夠實現200 MB／s 的IQ 數據實時存儲。 大寬帶以及大數據量的IQ 數據接受處理和存儲，因為其主要的限制在于上層上位機的處理能力有限，所以對于大數據量的IQ 數據包可以以較低的速率上傳到上位機中。 采用當前最為典型的商用PC／服務器，能夠實現500 kHz 采樣率的連續IQ 采集以及傳輸。

為更好地滿足上述要求，實現無線電監測信號的頻譜數據處理，需要精心設計無線電監測軟件和硬件。 實際信號采集工作面臨的場景較為復雜，如突發信號的采集、頻繁的監測測向功能以及不同帶寬的信號采集等。 這給數據包解析、網絡傳輸以及數據運輸等工作帶來了困難。 若軟硬件系統不夠完善，很有可能出現某些采集任務響應不及時或者數據丟包的情況。

使用頻譜分析技術來觀察信號的頻譜特征和頻率分布情況，可以發現異常信號或頻率沖突問題。 選擇合適的頻譜分析算法和參數設置，以確保能夠準確獲取信號頻域信息。 在頻譜探測中，可能存在一些干擾信號或噪聲，這些信號可能會干擾正常的通信。 通過使用濾波器、陷波器等方法，可以削弱或消除干擾信號。 對信號的頻譜特征進行提取，可以獲取信號的頻率、帶寬、譜形等信息［11－12］。這些信息可以用于信號分類、識別和定位等應用。 將已知信號的頻域特征與監測信號進行匹配，以判斷信號是否存在異常或是否屬于特定類型。 匹配方法可以包括相關性分析、相似性度量等。 在無線電監測中，信號頻域數據處理也需要具備實時性。 選擇適當的處理算法和優化方法，以保證數據能夠被實時處理和分析。 另外，根據具體的監測需求，在信號頻域數據處理中使用合適的技術和方法顯得尤為重要［13－14］。

5 結語

綜上所述，本文主要對無線電監測的頻譜分析工作當中的兩個典型問題進行了分析，并提出了相應的改進措施，以期能夠為無線電監測頻譜分析能力的提升提供更多的幫助，從而提升無線電監測中信號頻域數據處理能力。