CN104464747A - 分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法 - Google Patents
分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104464747A CN104464747A CN201410536338.9A CN201410536338A CN104464747A CN 104464747 A CN104464747 A CN 104464747A CN 201410536338 A CN201410536338 A CN 201410536338A CN 104464747 A CN104464747 A CN 104464747A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- amplitude
- frequency
- selective call
- state
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明提出一种分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法,旨在提供一种计算量小,估值精度,能够降低错判和漏判概率的解码方法,本发明通过下述技术方案予以实现:信号采集模块将采集到的单帧信号通过信号预处理模块进行加窗调制,对选呼信号分帧处理,然后通过功率谱估计模块,利用周期图法对每帧单帧信号和加窗调制信号的功率谱进行估计,获得粗估计值;估计结果经能量重心校正模块对选呼信号参考频率附近处的频率功率谱估计值和幅度估计值进行校正,获得高精度的频率估计值和幅度估计值,状态判决模块综合各帧结果,利用精确估计值进行状态判决,跳转模块通过解码状态机对各帧判决结果的综合完成整个解码过程。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于机载选择呼叫系统的解码方法。
背景技术
机载选择呼叫系统是用于地面塔台通过短波电台或超短波电台与指定飞机进行点对点通信的系统。当地面工作人员需对特定飞机进行呼叫时,通过编码面板选定待呼飞机的选呼码,编码器根据设定的选呼码生成特定格式的模拟选呼信号,通过短波电台或超短波电台将信号发送给空域飞机。空域所有飞机均对信号解码,将解码结果与自身固有编码相比较,若相同则通过告警面板输出灯光及声音提示,提醒飞行员收听,否则不响应。选呼信号由2个音调脉冲组成,每个脉冲包含2个同时发送的音调,每个脉冲持续时间为1±0.25秒,脉冲间隔时间为0.2±0.1秒。其中可使用音调共16种,用字母A到S标识(除去I,N,O),音调对应频率称为选呼参考频率。
选呼解码设备主要完成的功能包括对电台接收机收到信号的采集,对接收信号频率成分的分析及对解码结果的判决并将结果输出给告警面板。目前大部分服役机型中选择呼叫系统解码器均作为独立设备由固态电子器件实现。随着航电技术的发展,航电设备从分立式结构向联合式结构并正向综合式结构发展,业界提出综合化选择呼叫系统,将其融入整个通信系统中,而非独立设备存在。
基于数字信号处理的软件型选呼解码算法是实现综合化的关键,目前主要采用基于时域滤波器组分析和基于频域傅里叶变换分析的两类方法对选呼信号进行解码。但在实际工程应用中存在一些不足,主要包括:
1、基于时域滤波器组的实现方式对滤波器带宽要求严格,需采用高阶滤波器,计算量大,不利于工程实现;
2、基于频域傅里叶变换的实现方式受频率分辨率限制,无法准确判断信号频率成分,容易出现漏判和错判;
3、由于选呼信号持续时间长,基于频域傅里叶变换的实现方式无法对选呼信号一次性处理。
发明内容
本发明的目的针对上述现有技术存在的不足之处,提供一种计算量小,估值精度,能够降低错判和漏判概率的分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法。
对FFT频率估计的校正方法,同时提出选呼信号分段处理的控制流程,使其适用于综合化机载选呼解码的工程实现。
本发明的上述目的可以通过以下措施来达到,一种分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法,其特征在于包括如下步骤:在选择呼叫系统解码器中,采用信号采集模块对音频设备输入信号进行采集,将采集到的单帧信号通过信号预处理模块进行加窗调制,选用汉宁窗作为窗函数,采用加窗截断的方式对选呼信号分帧处理,然后通过功率谱估计模块,利用周期图法对每帧信号的功率谱进行估计,获得粗估计值;估计结果经能量重心校正模块对选呼信号参考频率附近处的功率谱频率估计值和幅度估计值进行校正,获得高精度的频率估计值和幅度估计值,状态判决模块综合各帧结果,利用精确估计值进行状态判决,跳转模块通过解码状态机对各帧判决结果的综合完成整个解码过程。
本发明相比于现有技术具有如下特点及有益效果:
(1)计算量小。本发明基于能量重心法的选呼解码算法,采用加汉宁窗截断的方式对选择呼叫信号分帧处理,通过周期图法对每帧信号进行功率谱估计,计算量小,满足工程实现中对计算量及实时性要求。
(2)估值精度高。本发明通过能量重心校正模块对估计值校正,状态模块对选呼信号有效性的判决,提高了估计精度。仅对选呼信号参考频率附近处的估计值进行校正,保证了算法的工程实现性。采本发明用加窗截断的方式对选呼信号分帧处理,通过周期图法对每 帧信号进行功率谱估计,而后利用能量重心校正法对参考频点的功率谱估计值进行校正,可获得高精度的频率估计值和幅度估计值,降低栅栏效应及频谱泄露引入误差对信号有效性的判断。
(3)能够降低错判和漏判概率。本发明功率谱估计模块通过对单帧信号功率谱进行估计,量重心校正模块利用能量重心校正法对参考频点的功率谱估计值进行校正,减少频谱泄露及栅栏效应造成的误差,获得高精度的频率估计值和幅度估计值,降低了错判及误判的概率。
(4)本发明采用加窗截断的方式对选呼信号分帧处理,同时设计解码状态机综合各帧信号状态,综合各帧结果完成整个解码过程,实现了解码流程的分段处理。
(5)本发明功率谱估计模块利用周期图法对单帧信号的功率谱进行估计,得到频率及幅度的粗估计值;利用能量重心校正法对选呼参考频率处的粗估计值进行校正,得到频率及幅度的精确估计值;利用精确估计值进行状态判决,对各类异常状态,确保解码状态机不会因为噪声或丢数等异常状态而进入死锁状态。
(6)本发明可通过纯软件实现,无需额外硬件资源,利于实现综合化。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明分段处理机载选择呼叫系统的解码算法原理框图。
图2是图1状态判决模块对校正后所得估计值进行状态判决的流程图。
图3是本发明解码状态机状态跳转流程示意图。
具体实施方式
参照图1。在以下描述的实施例中,分段处理机载选择呼叫系统主要包括:信号采集模块、信号预处理模块、功率谱估计模块、能量重心校正模块、状态判决模块和跳转模块。在选择呼叫系统解码器,采用信号采集模块对音频设备输入信号进行采集,信号采集模块采集 信号的通常音频设备采样率为8KHz。考虑频率分辨率,可以将每帧信号长度设定为1024点。信号采集模块将采集到的单帧信号通过信号预处理模块进行加窗调制,考虑窗函数主瓣及旁瓣性能,加窗调制选用汉宁窗作为窗函数,并采用加窗截断的方式对选呼信号分帧处理,然后通过功率谱估计模块,利用周期图法对每帧信号的功率谱进行估计,即对傅里叶变换后的幅度谱取平方,获得粗估计值;估计结果经能量重心校正模块对选呼信号参考频率附近处的功率谱频率估计值和幅度估计值进行校正,获得高精度的频率估计值和幅度估计值,状态判决模块综合各帧结果,利用精确估计值进行状态判决,跳转模块通过解码状态机对各帧判决结果的综合完成整个解码过程。
量重心校正模块在对选呼信号参考频率处的频率估计值,幅度估计值进行校正,获得精确估计值的过程中,具体步骤如下:
第一步,计算待校正频点的编号。校正频点计算公式为findex=[N·fref/fs]+1,其中[·]为取整算子,N为窗口长度,取值为1024,fs为采样频率,取值为8KHz,fref为16种选呼音调参考频率构成的向量,则findex为计算所得的对应离散频谱的编号。
第二步,校正对应频点的频率估计值。校正公式为
其中N为窗口长度,取值为1024,为采样频率,取值为8KHz,为待校正参考频点谱线编号,为第(m+i)根谱线幅值,n为窗功率谱主瓣内谱线数目,对应Hanning窗其取值为2,为校正后的频率精确估计值。
第三步,校正对应频点的幅度估计值。校正公式为:
其中为第(m+i)根谱线幅值,n为窗功率谱主瓣内谱线数目,对应Hanning窗其取值为2,为窗函数能量恢复系数,对应Hanning窗取值为8/3,A为校正后得幅度精确估计值。
参阅图2。状态判决模块对于精确估计值的状态判决,采用幅度最大值与幅度次大值的比值、幅度最大值与幅度第三大值的比值及估计频率值与参考频率的偏差三方面综合判断的方式来判决单帧信号是否属于选呼脉冲信号。状态判决模块对校正后所得精确估计值进行信号有效性判决。首先通过排序对16个参考频率点的幅度精确估计值进行降序排序,若该帧信号为选呼脉冲信号,则将幅度最大值与幅度次大值对应的频点作为选呼参考频率,幅度第三大值对应的频点应为最大噪声幅度;若该帧信号为噪声信号或选呼间隙信号,则幅度最大的三个频点处均为噪声幅度谱。状态判决模块根据上述对信号特性分析,对上述三个估计频点的幅度及频率值分析进行信号状态判决:
状态判决模块比较幅度最大值与幅度次大值是否小于阈值,根据选呼设备标准选呼脉冲信号中两个单频音调幅度相差不大于6dB,计算幅度最大值与次大值比值,若比值大于2则判定该帧信号为非选呼脉冲信号,输出无效标志。
若幅度最大值与次大值的比值小于2,则比较幅度最大值与幅度第三大值,判断幅度最大值与幅度第三大值比值是否大于阈值;参照选呼标准环境噪声,仅考虑白噪声,选呼脉冲信号的音频幅度应远大于单点频率噪声的幅度,因此计算幅度最大值与第三大值的比值,若比值小于4则判定均为噪声信号,非选呼脉冲信号,输出无效标志。
若幅度最大值与次大值的比值大于4,则判断该帧信号实际频率与选呼参考频率的频偏,将最大值与次大值所对应频率值与选呼的16种参考频率值比较,若其中一个频率偏差大于5%,则认为信号无效,输出无效标志,反之认定信号为选呼脉冲信号,输出有效标志。
参阅图3。状态跳转模块根据状态判决模块输出的标志对解码状态机进行控制,解码状态机设有空闲状态、脉冲1状态、间隙检测状态、间隙状态、脉冲2状态和完成状态,共六种状态。状态跳转模块按六种状态跳转流程控制状态跳转,
当无选呼信号输入时,解码状态机停留在空闲状态,对下一帧信号进行检测,当状态判决输出为无效信号时,解码状态机继续停留在空闲状态,当状态判决输出为有效信号时,解码状态机跳转到脉冲1状态。
当解码状态机处于脉冲1状态时,对下一帧信号进行检测,若状态判决输出为无效信号时,则认为信号错误,解码状态机跳转回空闲状态,若状态判决仍输出为有效信号,则认为检测到了选呼第一个脉冲信号,信号跳转到间隙检测状态。
当解码状态机处于间隙检测状态时,对选呼间隙信号进行检测。若状态判决输出 为有效信号,则认为仍处于信号第一个脉冲阶段,解码状态机停留在间隙检测状态,若连续15次状态判决输出均为有效信号,则认为超时错误,状态混乱,则将状态跳转回空闲状态重新开始,若状态判决输出为无效信号,则认为检测到选呼间隙信号,解码状态机跳转到间隙状态。
当解码状态机处于间隙状态时,对第二个脉冲进行检测。若状态判决输出为无效信号,则认为仍处于信号间隙阶段,解码状态机停留在间隙状态,若连续15次状态判决输出均为无效信号,则认为超时错误,状态混乱,则将状态跳转回空闲状态重新开始。若状态判决输出为有效信号,则认为检测到选呼第2个脉冲信号,解码状态机跳转到脉冲2状态。
当解码状态机处于脉冲2状态时,对下一帧信号进行检测。若状态判决输出为无效信号时,则认为信号错误,解码状态机跳转回空闲状态,若状态判决仍输出为有效信号,则认为检测到了选呼第二个脉冲信号,信号跳转到完成状态。
当解码状态机处于完成状态时,对选呼信号的结束进行检测。若状态判决输出为有效信号,则认为仍处于信号第二个脉冲阶段,解码状态机停留在完成状态,若连续15次状态判决输出均为有效信号,则认为超时错误,状态混乱,则将状态跳转回空闲状态重新开始,若状态判决输出为无效信号,则认为检测到一次呼叫的结束,同时向系统输出解码成功的标志,解码状态机跳转到空闲状态等待下一次呼叫,结束整个解码过程。
Claims (10)
1.一种分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法,其特征在于包括如下步骤:在选择呼叫系统解码器中,采用信号采集模块对音频设备输入信号进行采集,将采集到的单帧信号通过信号预处理模块进行加窗调制,选用汉宁窗作为窗函数,采用加窗截断的方式对选呼信号分帧处理,然后通过功率谱估计模块,利用周期图法对每帧信号的功率谱进行估计,获得粗估计值;估计结果经能量重心校正模块对选呼信号参考频率附近处的功率谱频率估计值和幅度估计值进行校正,获得频率估计值和幅度估计值,状态判决模块综合各帧结果,利用精确估计值进行状态判决,跳转模块通过解码状态机对各帧判决结果的综合完成整个解码过程。
2.如权利要求1所述的分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法,具有如下特征:能量重心校正模块对选呼信号参考频率处的频率估计值、幅度估计值进行校正,获得精确估计值,具体步骤是:
第一步,用校正频点计算公式findex=[N·fref/fs+1,计算待校正频点的编号,则findex为计算所得的对应离散频谱的编号;
第二步,用校正公式
校正对应频点的频率估计值;
第三步,校正对应频点的幅度估计值,校正公式为:
在上述公式中,为取整算子,N为汉宁窗口长度,取值为1024,为采样频率,取值为8KHz,为16种选呼音调参考频率构成的向量,为待校正参考频点谱线编号,为第(m+i)根谱线幅值,n为窗功率谱主瓣内谱线数目,对应Hanning窗其取值为2,为校正后的频率精确估计值;为第(m+i)根谱线幅值,n为窗功率谱主瓣内谱线数目,对应Hanning窗其取值为2,为窗函数能量恢复系数,对应Hanning窗取值为8/3,A为校正后得幅度精确估计值。
3.如权利要求1所述的分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法,具有如下特征:状态判决模块对于精确估计值的状态判决,采用幅度最大值与幅度次大值的比值、幅度最大值与幅度第三大值的比值及估计频率值与参考频率的偏差三方面综合判断的方式来判决单帧信号是否属于选呼脉冲信号。
4.如权利要求1所述的分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法,具有如下特征:状态判决模块首先通过排序对16个参考频率点的幅度精确估计值进行降序排序,获取幅度值最大的三个对应频点,若该帧信号为选呼脉冲信号,则将幅度最大值与幅度次大值对应的频点作为选呼参考频率,幅度第三大值对应的频点应为最大噪声幅度;若该帧信号为噪声信号或选呼间隙信号,则幅度最大的三个频点处均为噪声幅度谱。
5.如权利要求1所述的分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法,具有如下特征:状态判决模块比较幅度最大值与幅度次大值是否小于阈值,根据选呼设备标准选呼脉冲信号中两个单频音调幅度相差不大于6dB,计算幅度最大值与次大值比值,若比值大于2则判定该帧信号为非选呼脉冲信号,输出无效标志。
6.如权利要求5所述的分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法,具有如下特征:若幅度最大值与次大值的比值小于2,则比较幅度最大值与幅度第三大值,判断幅度最大值与幅度第三大值比值是否大于阈值;若比值小于4则判定为噪声信号,非选呼脉冲信号,输出无效标志。
7.如权利要求6所述的分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法,具有如下特征:若幅度最大值与次大值的比值大于4,则判断该帧信号对应频点的实际频率与选呼参考频率的频偏,将幅度最大值与幅度次大值所对应频率值与选呼的16种参考频率值比较,若其中一个频率偏差大于5%,则认为信号无效,输出无效标志,反之认定信号为选呼脉冲信号,输出有效标志。
8.如权利要求1所述的分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法,具有如下特征:状态跳转模块根据状态判决模块输出的标志对解码状态机进行控制,当无选呼信号输入时,解码状态机停留在空闲状态,对下一帧信号进行检测,当状态判决输出为无效信号时,解码状态机继续停留在空闲状态,当状态判决输出为有效信号时,解码状态机跳转到脉冲1状态。
9.如权利要求8所述的分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法,具有如下特征:当解码状态机处于脉冲1状态时,对下一帧信号进行检测,若状态判决输出为无效信号时,则认为信号错误,解码状态机跳转回空闲状态,若状态判决仍输出为有效信号,则认为检测 到了选呼第一个脉冲信号,信号跳转到间隙检测状态。
10.如权利要求1所述的分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法,具有如下特征:当解码状态机处于间隙检测状态时,对选呼间隙信号进行检测;若状态判决输出为有效信号,则认为仍处于信号第一个脉冲阶段,解码状态机停留在间隙检测状态,若连续15次状态判决输出均为有效信号,则认为超时错误,状态混乱,则将状态跳转回空闲状态重新开始,若状态判决输出为无效信号,则认为检测到选呼间隙信号,解码状态机跳转到间隙状态。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410536338.9A CN104464747B (zh) | 2014-10-11 | 2014-10-11 | 分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410536338.9A CN104464747B (zh) | 2014-10-11 | 2014-10-11 | 分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104464747A true CN104464747A (zh) | 2015-03-25 |
CN104464747B CN104464747B (zh) | 2018-05-04 |
Family
ID=52910691
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410536338.9A Active CN104464747B (zh) | 2014-10-11 | 2014-10-11 | 分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104464747B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105115592A (zh) * | 2015-09-02 | 2015-12-02 | 深圳奥博瑞脑健科技有限公司 | 颅腔振动检测方法及装置 |
CN106685466A (zh) * | 2016-11-14 | 2017-05-17 | 深圳九洲海全通科技股份有限公司 | 一种无线海事通信设备 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101714969A (zh) * | 2009-11-23 | 2010-05-26 | 北京大成通号轨道交通设备有限公司 | 一种铁路通信信号解调的方法 |
JP2013068897A (ja) * | 2011-09-26 | 2013-04-18 | Sony Corp | オーディオ符号化装置およびオーディオ符号化方法、オーディオ復号装置およびオーディオ復号方法、並びにプログラム |
CN104077474A (zh) * | 2014-06-23 | 2014-10-01 | 华南理工大学 | 基于啮合频率和频谱校正技术的风电齿轮箱阶次跟踪方法 |
-
2014
- 2014-10-11 CN CN201410536338.9A patent/CN104464747B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101714969A (zh) * | 2009-11-23 | 2010-05-26 | 北京大成通号轨道交通设备有限公司 | 一种铁路通信信号解调的方法 |
JP2013068897A (ja) * | 2011-09-26 | 2013-04-18 | Sony Corp | オーディオ符号化装置およびオーディオ符号化方法、オーディオ復号装置およびオーディオ復号方法、並びにプログラム |
CN104077474A (zh) * | 2014-06-23 | 2014-10-01 | 华南理工大学 | 基于啮合频率和频谱校正技术的风电齿轮箱阶次跟踪方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
丁康 等: "离散频谱的能量重心校正法", 《振动工程学报》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105115592A (zh) * | 2015-09-02 | 2015-12-02 | 深圳奥博瑞脑健科技有限公司 | 颅腔振动检测方法及装置 |
CN106685466A (zh) * | 2016-11-14 | 2017-05-17 | 深圳九洲海全通科技股份有限公司 | 一种无线海事通信设备 |
CN106685466B (zh) * | 2016-11-14 | 2018-12-25 | 深圳九洲海全通科技股份有限公司 | 一种无线海事通信设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104464747B (zh) | 2018-05-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102624468B (zh) | 基于双fft的宽带自动检测方法 | |
CN103199944B (zh) | 广播式自动相关监视信号检测方法及装置 | |
CN1192567C (zh) | 基于功率频谱密度估计的数据速率确定 | |
CN105448303A (zh) | 语音信号的处理方法和装置 | |
CN101577564A (zh) | 基于判决门限自适应的信号频谱感知与检测方法 | |
US9424743B2 (en) | Real-time traffic detection | |
CN109861932B (zh) | 一种基于智能图像分析的短波莫尔斯报文自动识别方法 | |
CN111192599B (zh) | 一种降噪方法及装置 | |
CN107333018A (zh) | 一种回声时延估计及追踪方法 | |
CN104253721B (zh) | 一种ads‑b系统中s模式应答信号的数据位提取方法 | |
TW200620923A (en) | Method and system for guard interval size detection | |
CN104464747A (zh) | 分段处理机载选择呼叫系统选呼信号的解码方法 | |
CN116451015A (zh) | 一种基于自相关特性的自适应拓扑识别方法 | |
CN109150335B (zh) | 一种复杂环境下目标终端上行信号强度测量的方法及装置 | |
CN102510292B (zh) | 基于dstft的navtex解调方法 | |
CN112881812B (zh) | 基于机器学习编码的全闪实时定位方法及装置 | |
CN102386985B (zh) | 适用于马尔可夫业务模型的频谱感知方法 | |
CN103310800B (zh) | 一种抗噪声干扰的浊语音检测方法及系统 | |
CN109040947B (zh) | 定位远距离干扰源的方法、装置和计算机可读存储介质 | |
CN108039182B (zh) | 一种语音激活检测方法 | |
US8175829B2 (en) | Analyzer for signal anomalies | |
CN103354512A (zh) | 基于相关检测技术的s模式ads-b系统的报头检测方法 | |
CN108270495B (zh) | 一种背景噪声的提取方法及提取系统 | |
CN102647375B (zh) | 消除移动终端射频噪声的方法和装置 | |
CN104636313B (zh) | 一种冗余扩展单源观测信号的盲信号分离方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |