CN111865866A - 适用于星基ads-b信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗同步算法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种适用于星基ADS‑B信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗同步算法，属于航空监视技术领域，包括以下步骤：S1：获取数字基带信号，并对所述数字基带信号进行能量累积获得能量分布曲线；S2：预估信噪比；S3：建立信号检测模型；S4：结合能量累积曲线，判断是否存在信号，若存在信号，则将信号存在区域中能量最大的点认作是帧头粗同步中心点；S5：建立满足高检测率下信噪比与粗同步自适应区间的模型，确定在满足高检测率条件下信噪比与粗同步区间的映射关系，根据映射关系得到满足高检测率条件下该信号的粗同步区间；S6：确定粗同步区间。本发明在低信噪比情况下降低了精同步过程中出错的概率。

Description

适用于星基ADS-B信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗 同步算法

技术领域

本发明属于航空监视技术领域，涉及一种适用于星基ADS-B信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗同步算法。

背景技术

星基ADS-B监视技术在卫星上搭载ADS-B接收机，卫星与飞行器之间距离很远，导致飞行器发出的ADS-B报文到达卫星时信号微弱，严重降低信号信噪比，传统的地基ADS-B同步检测方法，在信噪比为2.8dB(基带处理中同步在4M带宽满足高检测率时要求的理论信噪比)时检测率不到30％，无法满足要求的高同步率，相较于地基ADS-B信号同步检测方法(依靠报头框架检测到较多“同步头”后，再通过DF认证、功率一致性检测、重触发等筛选降低虚警率)，星基ADS-B信号同步检测算法的难点在于如何在低信噪比下确定尽可能多的“同步头”以满足检测率要求。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种在低信噪比情况下，性能更优的同步算法以提高信号检测率。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种适用于星基ADS-B信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗同步算法，包括以下步骤：

S1：获取数字基带信号，并对所述数字基带信号进行能量累积获得能量分布曲线；

S2：预估信噪比；

S3：建立信号检测模型；

S4：结合能量累积曲线，判断是否存在信号，若存在信号，则将信号存在区域中能量最大的点认作是帧头粗同步中心点；

S5：建立满足高检测率下信噪比与粗同步自适应区间的模型，确定在满足高检测率条件下信噪比与粗同步区间的映射关系，根据映射关系得到满足高检测率条件下该信号的粗同步区间；

S6：确定粗同步区间。

进一步，所述步骤S1中对所述数字基带信号进行能量累积获得能量分布曲线，包括：

将所述数字基带信号输入滤波器进行处理以获得能量分布曲线。

进一步，所述滤波器满足：

滤波器长度与采样率为SPS*2的120微秒ADS-B信号一致，前(8+5)微秒*SPS*2的滤波器形状与DF＝17的信号帧头一致，后(120-(8+5))微秒*SPS*2的滤波器为矩形滤波器。

进一步，所述步骤S2中预估信噪比具体包括：

在0时刻时接收到采样率为SPS*2的信号，其-5微秒～0微秒以及120微秒～125微秒为底噪，0微秒～120微秒为信号与底噪的叠加，根据

SNR＝10*lg(P_Signal/P_Noise) (1)

得到0时刻预估的信噪比SNREstimateOfPosition，其中SNR表示当前信噪比，P_Signal表示信号功率，P_Noise表示噪声功率。

进一步，所述步骤S3中建立信号检测模型，包括：

根据最小可检测到的信号功率建立信号检测模型判断是否存在信号，并引入粗同步功能稳定度来确定信号稳定存在的区域。

进一步，所述建立信号检测模型，具体包括以下步骤：

S31：引入最小可检测信噪比ThresholdMinestSNR，其由期待最小被检测到的信号功率与底噪功率决定；

S32：设计差值滤波器满足：

其中，Energy121表示0微秒～120微秒为信号与底噪的叠加，，Energy1表示-5微秒～0微秒的底噪，Energy241表示120微秒～125微秒的底噪。

进一步，步骤S4中所述判断是否存在信号，包括：

当两两信号首尾间隔x₁≥120μm微秒时，量累积曲线中满足最小可检测信噪比的长度为240微秒，判定存在一个有效信号；

当两两信号首尾间隔x₂＜120μm时，其能量累积曲线中最小可检测信噪比的长度满足360μm<LengthStoreOfEffectivePositionFromOneMassage<480μm，判断存在两个有效信号；

当判断存在两个信号时，判断能量最高点所在位置的前后第121微秒是否在区域内，若其前121微秒在区域内，认为两个信号中功率较大的信号在较小信号之后，将其前120微秒位置a作为两个信号的划分点，形成两个新的信号区域。

进一步，步骤S5具体包括：

利用蒙特卡洛实验的随机性，在指定的不同信噪比情况下，寻找帧头真实存在的位置与稳定存在信号区域中能量曲线的能量峰值位置的关系。

本发明的有益效果在于：在低信噪比的情况下，如何确定该时段是否有信号是准确检测到同步头的前提，引入本粗同步算法，在低信噪比情况下利用能量累积首先锁定信号同步头所存在的区间，降低了精同步过程中出错的概率。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：

图1为适用于星基ADS-B信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗同步算法流程示意图；

图2(a)为不同间隔的信号，图2(b)为不同间隔的信号产生的能量累积曲线；

图3为不同信噪比下的帧头距离最大能量位置的绝对距离；

图4为本发明实施例三种检测率结果对比图；

图5为本发明实施例三种检测虚警率对比图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

如图1所示，一种适用于星基ADS-B信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗同步算法，包括以下步骤：

设计特殊滤波器进行能量累积得到能量累积曲线。其中要求滤波器满足：其长度等于采样率为SPS*2的120微秒ADS-B信号一致，前(8+5)微秒*SPS*2的滤波器形状与DF＝17的信号帧头一致，后(120-(8+5))微秒*SPS*2的滤波器为矩形滤波器。

预估信噪比。假设于0时刻时接收到采样率为SPS*2的信号，其-5微秒～0微秒以及120微秒～125微秒为底噪，0微秒～120微秒为信号与底噪的叠加，根据

SNR＝10*lg(P_Signal/P_Noise) (1)

得到0时刻预估的信噪比SNREstimateOfPosition，其中SNR表示当前信噪比，P_Sigal表示信号功率，P_Noise表示噪声功率。

建立信号检测模型。目的是根据最小可检测到的信号功率建立信号检测模型判断是否存在信号，并引入粗同步功能稳定度概念确定信号稳定存在的区域。

首先引入最小可检测信噪比ThresholdMinestSNR的概念，该参数由期待最小被检测到的信号功率与底噪功率决定，设计差值滤波器满足式(2)，使所有连续满足最小可检测信噪比的信号将被归于同一个区域，该区域存在信号的个数如下文所述由区域长度结合能量曲线判定。(同时要求所有被检测到的信号满足粗同步功能的稳定度，即所有被检测到的信号其满足稳定度阈值，以保证较低虚警率)。

其中，Energy121表示0微秒～120微秒为信号与底噪的叠加，Energy1表示-5微秒～0微秒的底噪，Energy241表示120微秒～125微秒的底噪。

结合能量累积曲线，如图2(a)、图2(b)所示，分析信号存在(单个存在或多个存在)时的能量特点。如图2(b)区域1，当两两信号首尾间隔x₁≥120μm微秒时，能量累积曲线中满足最小可检测信噪比的长度为240微秒，判定存在一个有效信号；如图2(b)区域2，当两两信号首尾间隔x₂＜120μm时，无论前后信号的能量是否一致，其能量累积曲线中满足最小可检测信噪比的长度LengthStoreOfEffectivePositionFromOneMassage＝360μm+x，即满足360μm<LengthStoreOfEffectivePositionFromOneMassage<480μm，判断存在两个有效信号(存在三个及以上信号的情况未被考虑，可以此类推)。当判断存在两个信号时，如图(2)所示，判断能量最高点所在位置的前后第121微秒是否在区域内，若其前121微秒在区域内，认为两个信号中功率较大的信号在较小信号之后，将其前120微秒位置a作为两个信号的划分点，形成两个新的信号区域。

若存在信号，结合能量累积曲线将信号存在区域中能量最大的点认作是帧头粗同步中心点。

建立满足高检测率下信噪比与粗同步自适应区间的模型(线下模型)。通过模型确定在满足高检测率条件下信噪比与粗同步区间的映射关系，根据映射关系得到满足高检测率条件下该信号的粗同步区间。目的是不同信噪比下减少粗同步区间，提高粗同步功能的效率和能力。由于其数学关系复杂，故借助蒙特卡洛实验的随机性，在指定的不同信噪比情况下，10000条信息中，寻找帧头真实存在的位置与稳定存在信号区域中能量曲线的能量峰值位置的关系，如图3所示绘制真实的帧头在能量峰值绝对距离x内的概率y的映射图。

结论如下，检测率为100％时得到信噪比与粗同步区间大小Section满足的映射关系是：

2<＝SNR，Section＝2*40；

1<＝SNR<2，Section＝2*50；

0<＝SNR<1，Section＝2*60；

-1<＝SNR<0，Section＝2*70；

-2<＝SNR<-1，Section＝2*87；

-4<＝SNR<-2，Section＝2*150

-8<＝SNR<-4，Section＝2*250。

最后根据粗同步中心点处信噪比对应的粗同步区间作为输出传递给下一个功能函数。

粗同步仿真验证

假设在1000帧信号，信噪比在-2.99dB～9.01dB范围内，对比信号在不同的同步检测方法下的检测率和虚警率，验证粗同步在星基信号检测中的重要性。

如图4所示，在信噪比为2.01dB时，“粗同步+精同步”与“仅精同步”的检测率相较于“陆基同步”提高了99％，说明传统陆基的同步方法不适用于星基ADS-B信号的同步检测；如图5所示，“粗同步+精同步”虚警率<“仅有精同步”虚警率<“陆基的同步方法”虚警率。由虚警率曲线可看出，在信噪比为1.01dB时，若想达到高检测率(检测率为100％)，“仅仅精同步”的方法虚警率高达76.9％，而“粗同步+精同步”无虚警，在时间和硬件消耗上，粗同步是必要的。综上，为了满足高检测率，同时保证较低虚警率，“粗同步+精同步”的同步方法更适合于星基ADS-B的同步检测，且于2.7DB时检测率高达100％，虚警率降至0％。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种适用于星基ADS-B信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗同步算法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：获取数字基带信号，并对所述数字基带信号进行能量累积获得能量分布曲线；

S2：预估信噪比；

S3：建立信号检测模型；

S4：结合能量累积曲线，判断是否存在信号，若存在信号，则将信号存在区域中能量最大的点认作是帧头粗同步中心点；

S5：建立满足高检测率下信噪比与粗同步自适应区间的模型，确定在满足高检测率条件下信噪比与粗同步区间的映射关系，根据映射关系得到满足高检测率条件下该信号的粗同步区间；

S6：确定粗同步区间。

2.根据权利要求1所述的适用于星基ADS-B信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗同步算法，其特征在于：所述步骤S1中对所述数字基带信号进行能量累积获得能量分布曲线，包括：

将所述数字基带信号输入滤波器进行处理以获得能量分布曲线。

3.根据权利要求2所述的适用于星基ADS-B信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗同步算法，其特征在于：所述滤波器满足：

滤波器长度与采样率为SPS*2的120微秒ADS-B信号一致，前(8+5)微秒*SPS*2的滤波器形状与DF＝17的信号帧头一致，后(120-(8+5))微秒*SPS*2的滤波器为矩形滤波器。

4.根据权利要求1所述的适用于星基ADS-B信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗同步算法，其特征在于：所述步骤S2中预估信噪比具体包括：

在0时刻时接收到采样率为SPS*2的信号，其-5微秒～0微秒以及120微秒～125微秒为底噪，0微秒～120微秒为信号与底噪的叠加，根据

SNR＝10*lg(P_Signal/P_Noise) (1)

得到0时刻预估的信噪比SNREstimateOfPosition，其中SNR表示当前信噪比，P_sigal表示信号功率，P_Noise表示噪声功率。

5.根据权利要求1所述的适用于星基ADS-B信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗同步算法，其特征在于：所述步骤S3中建立信号检测模型，包括：

根据最小可检测到的信号功率建立信号检测模型判断是否存在信号，并引入粗同步功能稳定度来确定信号稳定存在的区域。

6.根据权利要求5所述的适用于星基ADS-B信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗同步算法，其特征在于：所述建立信号检测模型，具体包括以下步骤：

S31：引入最小可检测信噪比ThresholdMinestSNR，其由期待最小被检测到的信号功率与底噪功率决定；

S32：设计差值滤波器满足：

(Energy121-Energy1)/Energy1＞ThresholdMinestSNR (2）

(Energy121-Energy241)/Energy241＞ThresholdMinestSNR

其中，Energy121表示0微秒～120微秒为信号与底噪的叠加，Energyl表示-5微秒～0微秒的底噪，Energy241表示120微秒～125微秒的底噪。

7.根据权利要求1所述的适用于星基ADS-B信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗同步算法，其特征在于：步骤S4中所述判断是否存在信号，包括：

当两两信号首尾间隔x₁≥120μm微秒时，量累积曲线中满足最小可检测信噪比的长度为240微秒，判定存在一个有效信号；

当两两信号首尾间隔x₂＜120μm时，其能量累积曲线中最小可检测信噪比的长度满足360μm＜LengthStoreOfEffectivePositionFromOneMassage＜480μm，判断存在两个有效信号；

当判断存在两个信号时，判断能量最高点所在位置的前后第121微秒是否在区域内，若其前121微秒在区域内，认为两个信号中功率较大的信号在较小信号之后，将其前120微秒位置a作为两个信号的划分点，形成两个新的信号区域。

8.根据权利要求1所述的适用于星基ADS-B信号接收的自适应高检测率低虚警率的粗同步算法，其特征在于：步骤S5具体包括：

利用蒙特卡洛实验的随机性，在指定的不同信噪比情况下，寻找帧头真实存在的位置与稳定存在信号区域中能量曲线的能量峰值位置的关系。

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