CN104378253A - 一种ads-b系统中s模式应答信号的报头定位方法 - Google Patents

Abstract

一种ADS-B系统中S模式应答信号的报头定位方法，步骤如下：高斯噪声功率预测步骤、报头的平均功率计算步骤、信噪比判断步骤、微弱信号定位步骤和非微弱信号定位步骤。本发明的优点在于较好地消除了高斯噪声、多径干扰、串扰导致的报头定位误差，使得后续数据位提取的成功率得到提升，从而极大地提升了系统的抗干扰能力。

Description

一种ADS-B系统中S模式应答信号的报头定位方法

技术领域

本发明涉及一种ADS-B系统中S模式应答信号的报头定位方法，涉及信号检测技术，尤其是涉及到ADS-B信号的报头检测技术。 

背景技术

广播式自动相关监视(ADS-B)是国际民航组织确定的未来主要监视技术，这种技术让航空器能够将利用全球导航卫星系统(GNSS)和机载设备系统获得的位置、速度、状态信息以一定间隔向外广播，从而完成空中监视和信息传播。ADS-B扩大了监视的覆盖范围，提高了空域容量，是更安全、更高效的空中交通监视手段。 

S模式(Mode S)是一种新型雷达询问系统，它将二次监视雷达(SSR)与数据链结合，支持自动化空中交通管理。S模式是一种地址选择型系统，每次询问包含一个地址，只有对应的航空器才应答，询问和应答的频率和格式均不同，其中应答信号频率为1090MHz。 

现有的报头检测方法主要为根据相邻采样点的功率差值确定脉冲上升沿的方法，这种方法并没有显式进行报头定位，如果条件过于严格，则可能误杀报头，反之如果条件放宽，则可能存在多个采样点同时满足报头检测条件，导致后续数据位提取难度增大。 

在接收S模式应答信号时，不仅存在因加性噪声(可认为是高斯噪声)导致远处客机发出的弱信号信噪比较小的问题，而且存在因多径干扰、A/C信号串扰导致信号大幅度波动的情况，现有的报头检测方法在这两种问题的处理上效果较差，容易误杀报头且报头定位不准确。 

中国专利申请公开说明书CN 103199944 A提供了一套完整的S模式信号的报头检测、参考功率计算、数据位提取方法，对于信噪比较大的信号提取效果较好，但是其抗干扰性能较差，受到干扰的信号报头可能定位有偏差甚至被丢弃，本发明提出了报头定位的概念，保证了受干扰信号的报头定位精确度。CN 102833130 A提供了一种S模式信号的报头检测方法，抗干扰性能较差，受到干扰的信号报头可能定位有偏差。CN 103354512A提供了一种S模式信号的报头检测方法，抗干扰性能较差，受到干扰的信号报头可能定位有偏差。 

报头定位是本发明提出的概念，非常相关但没有特别接近的文件。 

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，在报头模糊检测完成的基础上，提供一种ADS-B系统中S模式应答信号的报头定位方法，实现ADS-B系统S模式应答信号的报头精准定位。 

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种ADS-B系统中S模式应答信号的报头定位方法，包括以下步骤： 

(1)高斯噪声功率预测步骤：地面设备接收到的实际信号由1090MHz频段下的ADS-B应答信号和高斯噪声叠加而成，x(t)＝s₁(t)+s₂(t)+…+n(t)，其中应答信号包括A/C模式信号、S模式长信号、S模式短信号。假设高斯噪声n(t)服从高斯分布N(0,σ²)，在没有应答信号影响下，其功率近似服从χ²分布，平均值(E[n²(t)])＝σ²，而如果存在应答信号，则功率近似服从非中心χ²分布。 

本步骤对无脉冲位(没有应答信号影响的位置)进行实时监控，由于噪声会随着时间波动，此处参考时间序列分析理论，取历史功率值的加权平均值作为下一采样点噪声平均功率估计值P_N。 

(2)报头的平均功率计算步骤：枚举报头起始时刻即采样点t₀，分别计算0μs、1μs、3.5μs、4.5μs四个脉冲位置的平均功率P_A(t₀)＝(P_P(t₀+0μs)+P_P(t₀+1μs)+P_P(t₀+3.5μs)+P_P(t₀+4.5μs))/4，其中P_P(t)为t时刻至t+0.5μs时刻范围内10个采样点的平均功率值，即P_P(t)＝(P_X(t)+P_X(t+0.05)+…+P_X(t+0.45))/10，式中P_X(t)为采样点t的功率值；对于不同的起始时刻t₀，取最大值P_V＝max(P_A)作为报头平均功率值。 

(3)信噪比判断步骤：由于实际信号受噪声干扰可能非常严重，较远处的客机(200km范围以外)发出的应答信号很容易淹没在噪声中，对于此类信噪比小的信号，本身识别报头和数据位已经有难度，不可能以100％概率全部正确识别，应忽略其受到串扰的可能性，利用概率统计理论尽可能提高识别成功率，而对于信噪比大的信号，若因串扰相互交叠，也可能分离出功率较大的报头。信号信噪比SNR(dB)＝10log₁₀(∫x²(t)dt/∫n²(t)dt)，其中∫n²(t)dt→P_N∫dt由步骤1给出，∫x²(t)dt≈P_V∫dt由步骤2给出，故SNR(dB)≈10log₁₀(P_V/P_N)。这里需要注意，P_V与原应答信号功率P_S略有不同，假设原信号为s(t)＝Ae^-jωt，x(t)＝s(t)+n(t)，则P_V＝[∫x²(t)dt]/∫dt＝[∫s²(t)dt]/∫dt+[∫n²(t)dt]/∫dt+[2∫s(t)n(t)dt]/∫dt→P_S+P_N，即报头平均功率约等于应答信号功率和噪声平均功率之和。 

信噪比(SNR)小的信号，因识别报头难度较大，忽略其受到串扰的可能性，利用概率统计理论尽可能提高识别成功率，而信噪比大的信号，若因串扰相互交叠，也可能分离出功率较大的报头；因此，对SNR进行判断，若SNR不超过6dB，则为微弱信号，进入步骤(4)，否则SNR超过6dB，则为非微弱信号，进入步骤(5)。 

(4)微弱信号定位步骤： 

本步骤的任务是在接收到实际信号为X的条件下求报头起始位置k使得条件概率p(start＝k|X)最大，根据贝叶斯定理p(start＝k|X)＝p(X|start＝k)·p(start＝k)/p(X)，任务等价于最大化p(X|start＝k)＝∏p(x(t_i)|start＝k)，为简化计算，这里将p(s(t_i)+n(t_i)＝x(t_i)|start＝k)近似为p(I(P_S0(t_i)+P_N0(t_i)>MTL)＝I(Px(t_i)>MTL)|start＝k)，式中P_S0(t_i)为原信号的预测值(在脉冲位取平均功率值P_S，否则取0)，P_N0(t_i)为噪声功率，Px(t_i)为采样点功率，I(·)为指示函数。 

门限值MTL_H＝m·P_N根据实际信号情况选取，如m＝2。于是p(P_N0(t_i)>MTL_H)为可直接得到的常数，还需要根据实际测试结果确定不同P_S情况下p(P_S+P_N0(t_i)>MTL_H)的分布结果，这里假设此步骤事先在参数调整时已完成。 

具体处理时，由于m、P_S已知，上述两个概率值也已确定，分别称为p(H0)和p(H1)，则目标概率∏p(x(t_i)|start＝k)＝p(H0)^a·[1-p(H0)]^b·p(H1)^c·[1-p(H1)]^d，a、b分别为非脉冲位采样点超过门限的个数和低于门限的个数，c、d分别为脉冲位采样点超过门限的个数和低于门限的个数。为避免浮点运算和指数运算，将上式取对数后变为a·lg(p(H0))+b·lg(1-p(H0))+c·lg(p(H1))+d·lg(1-p(H1))，然后进行整数化步骤，整数化步骤的计算可由软件事先完成，已知不同的P_S取值下(如P_S＝(0,P_N],P_S＝(P_N,2P_N],P_S＝(2P_N,4P_N],…)p(H0)和p(H1)的值，然后计算将对数值lg(p(H0))、lg(1-p(H0))、lg(p(H1))、lg(1-p(H1))同时乘以2，并重复此步骤直到其中某个值不小于128，然后舍去四个浮点数的小数部分，生成的四个整数称为A、B、C、D，其范围为(0,256)，在FPGA中可用一个字节存储。于是目标概率值可近似为F(k)＝a·A+b·B+c·C+d·D，需要FPGA支持256*20范围内的乘法、加法运算，即可实现FPGA编程计算(若不支持，可适当调小整数化的基数，如重复乘以2直到某个值不小于32)，这里F(k)称为报头起始位置为k的评估函数。 

枚举k，计算评估函数F(k)，当其取到最大值时，对应的k作为报头的起始位置。微弱信号的报头定位过程至此结束。 

(5)非微弱信号定位步骤：与步骤(4)不同的是，本步骤的信噪比较大，信号的报头几乎不会因噪声影响而检测失败，故需要重点考虑同频串扰和尖峰杂波的干扰。这里只考虑以下三种情况，第一种为尖峰串扰，特别是非脉冲位的尖脉冲，第二种为A/C串扰，由于其脉冲特点，可将其视为若干宽度为0.8μs的单个脉冲，第三种为报头与另一个S模式信号的脉冲交叠的情况，目前技术在处理功率近似的交叠信号时难度很大，故这里只考虑待处理报头功率较大的情形，例如至少为另一个信号功率的两倍，P_V>2P_V’。 

对于前两种情况，干扰脉冲功率可以强于报头，此时可以对采样点数据进行预处理，除去干扰脉冲的影响，但是实际效果往往不理想。为避免这一复杂过程，采用无脉冲位计数法， 具体过程在下一段中描述。 

对第三种情况，在两个信号共同的脉冲位上，是两个同频正弦信号叠加，在复平面上即为两个向量的相加，相加后仍为正弦信号，其幅度值A落在[|A₁-A₂|,A₁+A₂]范围内，其中A₁、A₂为原信号的幅度。根据前提假设，报头功率强于其他信号功率的两倍，选定合适的门限MTL_L(如MTL_L＝P_S/2，P_S为信号报头脉冲功率)，枚举报头起始位置k，统计非脉冲位采样点功率低于门限MTL_L的个数C(k)，取使C(k)最小的k为报头的起始位置。非微弱信号的报头定位过程至此结束。 

本发明与现有技术相比的优点在于：本发明提出一种报头定位的方法，在检测到报头后，能够快速准确的定位信号的起始位置，提高信号的接收的准确率。如图6所示为一个信噪比较小的报头波形，如图7为一个受到多径干扰的报头波形，本发明根据信噪比不同将信号分为微弱信号和较强信号，分别对两种情况进行了建模。与现有技术相比较，本发明的优点在于较好地消除了高斯噪声、多径干扰、串扰导致的报头定位误差，使得后续数据位提取的成功率得到提升，从而极大地提升了系统的抗干扰能力。 

附图说明

图1为本发明方法实现流程图； 

图2为S模式应答信号格式图； 

图3为一个高信噪比的S模式应答信号功率波形图； 

图4为模式应答信号接收总体流程图； 

图5为信号报头定位流程图； 

图6为一个信噪比较小的报头功率波形图； 

图7为一个受到同频干扰的报头功率波形图； 

图8为高信噪比信号采用上升沿法报头定位误差分布图； 

图9为低信噪比信号采用上升沿法报头定位误差分布图。 

具体实施方式

下面通过附图和示例对本发明的技术方法做进一步的详细描述。 

如图1所示，本发明方法对噪声功率进行实时检测，在检测到疑似报头后进行报头功率计算，并与噪声功率比较确定为微弱信号还是非微弱信号，然后进行相应报头起始位置计算，完成报头定位。 

如图2为待检测的ADS-B信号的发射功率波形模型，包括8μs的报头部分和112μs的数据位部分。报头部分由4个矩形的脉冲组成，脉冲起始时间分别为0μs、1μs、3.5μs、4.5μs。 

如图3为ADS-B信号实际接收波形图，与图1模型有所不同的是，每个脉冲实际上近 似于梯形，根据民航局对发送设备提出的要求，每个脉冲总持续时间为0.5μs、上升阶段时间不超过0.1μs，下降阶段不超过0.2μs(实际数据显示下降沿约0.1μs)。 

如图4为ADS-B信号接收总体流程图，图中的“报头定位”步骤以及其实现方法即为本发明的发明内容。 

如图5为信号报头定位流程图，包括高斯噪声检测、报头平均功率计算、信噪比判断、微弱信号报头定位、非微弱信号报头定位。 

如图6和图7为样本信号报头的功率-时间图，图6为较弱信号(SNR<12dB)，图7为强信号(SNR≥12dB)。 

①高斯噪声功率预测的处理步骤如下： 

采用时间序列分析方法对高斯噪声的功率变化规律进行建模，本步骤只考虑无脉冲位置的采样点，跳过并忽略有脉冲的采样点。噪声功率估计会有一个初始值P_N(0)，通过以下策略实时更新噪声功率估计值P_N(t)。首先，若当前信号为S模式应答信号的数据位部分，则容易知道其非脉冲位的位置，可以立即更新。其次，若当前信号不包含任何应答信号，且功率值与P_N(t-1)接近(如±3dB范围内)，则更新P_N(t)，更新方法如下。取最近若干点(如最近16个无脉冲位采样点)的功率均值作为当前高斯噪声平均功率P_n(t)＝(P(t-i₁)+P(t-i₂)+…+P(t-i₁₆))/16，其中i_k>＝0，则更新后的功率估计值P_N(t)＝α·P_N(t-1)+(1-α)·Pn(t)，系数α为0～1之间的实数(如0.7)，由实际效果确定。 

②报头平均功率计算的处理步骤如下： 

为了控制误杀率，报头检测算法可能存在较大的偏差X，即检测到的报头起始位置在0～Xμs范围内，信噪比较高的情况下X一般小于0.2。由于X不可能超过1，报头定位只需要保存前5μs的四脉冲部分，故需要保存的采样点数量为(1μs+5μs)*20MHz＝120，每个采样点的功率值为16位无符号整数(范围0～65535)，即需要长度为120*16＝1920的移位寄存器。 

计算报头起始位置在第一个采样点时的脉冲能量：S(1)＝ΣP_X(i)，P_X(i)表示第i个采样点的功率值，式中i取值2,3,…,9,22,23,…,29,72,73,…,79,92,93,…,99。 

枚举起始位置k从2～X*20，例如X＝0.5，枚举位置为2,3,…,10。计算S(k)＝S(k-1)-P_X(k)+P_X(k+8)–P_X(k+20)+P_X(k+28)–P_X(k+70)+P_X(k+78)–P_X(k+90)+P_X(k+98)。 

取S(k)中的最大值作为报头平均功率值计算结果P_V。 

③信噪比判断的处理步骤如下： 

计算SNR(dB)＝10log₁₀(P_V/P_N)。P_V和P_N分别为步骤2和步骤1的计算结果。若SNR在(0,6dB]范围内，定义为微弱信号，进入步骤4，否则SNR>6dB定义为非微弱信号，进入 步骤5； 

④微弱信号报头定位的处理步骤如下： 

取合适的门限MTL_H＝m·P_N，m可取2，枚举报头的起始时刻k，对采样点进行以下计数。a、b表示非脉冲位采样点超过门限的个数和低于门限的个数，c、d表示脉冲位采样点超过门限的个数和低于门限的个数。计数完成后计算评估函数F(k)＝a·A+b·B+c·C+d·D，取使F(k)取到最大值的k为报头起始时刻。 

式中A,B,C,D的取值事先由以下步骤获得。首先，对于特定的P_N，查找对应噪声功率的χ²分布的自由度n，并计算p(H0)＝p(P_N0(t_i)>MTL_H)＝p(χ²(n)>2P_N)的值，另外根据实际测试结果确定不同P_S情况下p(H1)＝p(P_S+P_N0(t_i)>MTL_H)的分布结果，P_S取值可按倍增法划分区间(如P_S＝(0,P_N],P_S＝(P_N,2P_N],P_S＝(2P_N,4P_N],…)。确定了p(H0)和p(H1)在不同P_N,P_S下的取值后，目标概率∏p(x(t_i)|start＝k)＝p(H0)^a·[1-p(H0)]^b·p(H1)^c·[1-p(H1)]^d，a、b分别为非脉冲位采样点超过门限的个数和低于门限的个数，c、d分别为脉冲位采样点超过门限的个数和低于门限的个数。将上式取对数后变为a·lg(p(H0))+b·lg(1-p(H0))+c·lg(p(H1))+d·lg(1-p(H1))，然后进行整数化步骤，整数化步骤的计算可由软件事先完成，已知不同的P_S取值下p(H0)和p(H1)的值，然后计算将对数值lg(p(H0))、lg(1-p(H0))、lg(p(H1))、lg(1-p(H1))同时乘以2，并重复此步骤直到其中某个值不小于128，然后舍去四个浮点数的小数部分，生成的四个整数称为A、B、C、D，其范围为(0,256)，在FPGA中可用一个字节存储。于是目标概率值可近似为F(k)＝a·A+b·B+c·C+d·D，需要FPGA支持256*20范围内的乘法、加法运算，即可实现FPGA编程计算(若不支持，可适当调小整数化的基数，如重复乘以2直到某个值不小于32)。 

⑤非微弱信号报头定位的处理步骤如下： 

选定合适的门限MTL_L(如MTL_L＝P_S/2)，枚举报头起始位置k，统计非脉冲位采样点功率低于门限MTL_L的个数C(k)，取使C(k)最小的k为报头的起始位置。 

国内目前采用基于上升沿的方法判断报头起始位置，根据上升沿算法期刊，取判定门限2.4dB。图8显示信号功率较强、信噪比较大时(SNR>9dB)采用上升沿算法的报头定位误差分布情况，可见上升沿偏差0.05μs(即一个采样点)以内的报头约占60％，而使用本发明提出的报头定位方法后，该比例超过90％。图8显示信噪比较小(SNR<6dB)的弱信号采用上升沿算法的报头定位误差分布情况，结果显示40％报头识别出错或者定位完全失准，而使用本发明提出的报头定位方法后，识别出错率小于10％，且定位误差在0.05μs内的比例仍有75％以上。 

另外，在脉冲上升、下降阶段，虽然边缘处波形的变化率(斜率绝对值)比靠近中心部 分的小，但在不受干扰的情况下仍满足上升沿条件(P_X(i)>P_X(i-1)+2.4dB)，而此时若高斯噪声较强，此条件便不再成立，故报头满足上升沿条件的位置受高斯噪声影响很大，尤其是因噪声导致上升沿判断延后，这点可以通过比较图8和图9直观地体现，图8对应较强信号(SNR≥12dB)，图9对应较弱信号(SNR<12dB)，由图可知上升沿检测算法对于强信号会有0.1微秒左右的偏差，而弱信号则出现了大量的检测失败(40％)，由此可知报头定位步骤能够提升弱信号的检测能力，且能够提高强信号的定位精确度。 

本发明将微弱信号和较强信号分开处理，微弱信号采用信号+高斯噪声模型，遵循保守定位原则，对应使用高功率计数法，而较强信号采用信号+多径(或串扰)模型，对应使用低功率计数法，能够在受到同频干扰时有效地对报头进行定位。 

结果显示本发明提出的方法对微弱信号和受到多径、串扰的报头的定位更加准确，电路实现也比较简单，大大降低了数据位提取难度，提高了解码成功率。 

提供以上实施例仅仅是为了描述本发明的目的，而并非要限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求限定。不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改，均应涵盖在本发明的范围之内。 

Claims (3)

1.一种ADS-B系统中S模式应答信号的报头定位方法，其特征在于实现步骤如下：

(1)高斯噪声功率预测步骤：对无脉冲位即没有应答信号影响的位置进行实时监控，根据时间序列分析理论，取历史功率值的加权平均值作为下一采样点的噪声平均功率估计值P_N；

(2)报头的平均功率计算步骤：枚举报头起始时刻即采样点，分别计算相应的0μs、1μs、3.5μs、4.5μs四个脉冲位置的平均功率，对于不同的起始时刻，取平均功率取到最大值时的功率作为报头平均功率值；

(3)信噪比判断步骤：若SNR不超过6dB，则为微弱信号，按照步骤(4)进行处理，否则SNR超过6dB，则为非微弱信号，按照步骤(5)进行处理；

(4)微弱信号定位步骤：选定高门限MTL_H＝m·P_N，m表示高门限和噪声平均功率P_N的比值，枚举报头的起始位置k，对采样点进行计数，计数完成后计算评估函数F(k)＝a·A+b·B+c·C+d·D，其中a、b表示非脉冲位采样点超过门限的个数和低于门限的个数，c、d表示脉冲位采样点超过门限的个数和低于门限的个数，A、B、C、D为相应概率值系数经过整数化后的系数；取使F(k)取到最大值的k为报头起始时刻；

(5)非微弱信号定位步骤：选定低门限MTL_L，枚举报头起始位置k，统计非脉冲位采样点功率低于门限MTL_L的个数C(k)，取使C(k)最小的位置k为报头的起始时刻。

2.根据权利要求1所述的ADS-B系统中S模式应答信号的报头定位方法，其特征在于：所述步骤(4)中m＝2。

3.根据权利要求1所述的ADS-B系统中S模式应答信号的报头定位方法，其特征在于：所述步骤(5)中的低门限MTL_L＝0.5P_S，P_S为报头脉冲平均功率。