CN111881820B - 一种同频信号的同源检测和识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种同频信号的同源检测和识别方法，根据预先设定的信号采集方法和要求，进行同频信号的采集、汇总和预处理；针对采集的参考信号和多个比对信号，基于快速相关算法进行相关运算处理，得到与各个比对信号对应的相关数据；针对多次相关运算的计算结果，按统计规则进行统计；最后根据相关特征矩阵，得出采集的多个比对信号是否为同源信号的判决结果；针对比对信号类型，进行语音回放或解调处理，以便人工辅助判决和分析。本发明利用信号与信息处理技术，利用同辐射源信号的相似特性，基于快速相关算法，判断多个同频信号是否为同源信号，从而完成同频信号的同源检测和识别，具有识别准确性高，计算快速，实用性强的特点。

Description

一种同频信号的同源检测和识别方法

技术领域

本发明属于无线电信号监测和频谱管理技术领域，具体涉及一种同频信号的同源检测和识别方法。

背景技术

在无线电监测和频谱管理领域，面临多站监测的同频信号的同源鉴别问题。通常在一个地区会布署多个监测站点，形成一个无线电监测网络，从而针对该区域的无线电信号进行监测。一方面，同一个辐射源发射的信号，可能会被该区域的多个无线电监测站点接收到。另一方面，同一个频率的多个信号，也可能是由多个同类型的辐射源发射产生。这些情况在调频广播频段、调幅短波频段、电视广播频段、数字集群通信频段等多个频段都大量存在，因此面临同频信号的同源鉴别问题。

目前同频信号的同源检测和识别均采用人工分析和鉴别途径。这种方式耗时耗力，效率很低。有必要采用自动化检测和鉴别方法，以从根本上解决同频信号的同源鉴别问题。

发明内容

本发明目的在于提供一种同频信号的同源检测和识别方法，用于解决上述现有技术中存在的技术问题之一，如：现有技术中，目前同频信号的同源检测和识别均采用人工分析和鉴别途径。这种方式耗时耗力，效率很低。有必要采用自动化检测和鉴别方法，以从根本上解决同频信号的同源鉴别问题。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种同频信号的同源检测和识别方法，具体包括以下步骤：

S101、根据预先设定的信号采集方法和要求，进行同频信号的采集、汇总和预处理；

S102、针对采集的参考信号和多个比对信号，基于快速相关算法进行相关运算处理，得到与各个比对信号对应的相关数据；

S103、针对多次相关运算的计算结果，按统计规则进行统计；

S104、最后根据相关特征矩阵，得出采集的多个比对信号是否为同源信号的判决结果；

S105、针对比对信号类型，进行语音回放或解调处理，以便人工辅助判决和分析。

进一步的，步骤S101包括以下子步骤：

S201、确定同频信号采集站点和接收机设备；布署多个信号采集站点，信号监测站点分布的物理距离和位置与待观测的比对信号辐射特性有关，若为调频广播，则站点间的相互距离达数十公里，若为低功率发射信号，则站点分布间距为数百米，比对信号采集设备通常为同种类型设备；

S202、主控端根据待观测的信号特性，向各个采集站点下发同步采集命令；采集命令包括：采集信号中心频率(单位：Hz)、信号采集速率(单位：Hz)、采集起始时间(单位：时分秒)、采集时长(单位：秒)；信号采集速率根据信号自身的带宽来灵活确定；

S203、各个站点针对同步采集命令，基于同步秒脉冲，在同一时刻开始采集指定长度的信号数据；同步秒脉冲可利用导航定位模块提供的秒脉冲；

S204、主控收集和汇总各个站点的采集数据；

S205、主控端根据目标信号的特性针对采集的信号数据进行预处理；根据信号的带宽进行适当的滤波和下采样处理，最后进行归一化处理，针对一个目标信号数据的归一化处理具体操作为：求取该信号数据所有样点的绝对值最大值，然后所有样点均除以该最大值，归一化处理后，所有信号数据的样点数值绝对值均小于或等于1；

S206、设定参考信号和比对信号。

进一步的，步骤S206的具体内容如下：

假若有M个站点，任意选取一个站点作为参考站点，从参考站点采集的信号数据中，任意选取一段作为参考信号，该参考信号长度10秒时长的数据；然后从其他剩余站点中截取30秒时间长度的信号作为多个比对信号；截取位置要求如下：保证截取的信号的中间三分之一部分对应的信号采集时间与参考信号基本一致；如参考信号是从参考站点的第i个样点开始截取的；则从其他站点截取的起始位置为i-10*fs，其中fs为信号采集速度。

进一步的，步骤S104中同源信号判别算法的具体步骤如下：

S301、设定M个参考信号；所有参考信号均来源于同一个站点采集的信号数据；针对每个参考信号，从其他剩余站点中截取与之对应的比对信号，设定剩余站点有N个，则每个参考信号对应有N个比对信号；最后设定M初始值为1；

S302、获取第M个参考信号数据，依次和与其对应的N个比对信号进行快速相关运算处理，得到N组相关运算结果数据，每组数据的长度为1800*fs，其中fs为信号的采样速率；

S303、依次从N组相关运算结果数据中，寻找各自的最大值，并与门限G1进行比较；若大于门限，则设定PMN＝1，否则设定PMN＝0；最终形成一个行向量PM，维数为N；该行向量表示第M个参考信号相对于各个比对信号的相关强度；该行向量作为相关特征矩阵的第M行；

S304、M递增1，若小于等于M，则返回步骤S302继续进行相关处理，否则进入步骤S305；

S305、最终得到一个相关特征矩阵，大小为M*N，按照列向量进行求和，最终得到一个行向量；

S306、将该行向量的各个元素分别与门限G2进行比较，若大于G2，则判断该元素位置对应的比对信号为同频同源信号；若小于G2，则判定比对信号不是同频同源信号；

S307、输出判决结果，即给出各个比对信号是否与参考信号为同源信号的判决结论。

进一步的，相关运算的快速相关算法具体如下：

首先得到相关计算的处理对象：模块401为参考信号数据，长度为L1；模块402为比对信号数据块1，长度为L2；模块402为比对信号数据块2，长度为L1；模块405完成数据子块数据的拼接，需要进行拼接的原因是：保证参考信号与比对信号数据进行相关运算的结果完整性；参考信号数据样点个数为L1，比对信号数据样点个数为L2，L2远大于L1，两者进行相关运算的结果长度确定为L2，则当参考信号数据与比对信号数据的尾部数据进行相关计算时，就需要额外的比对信号数据，这部分数据的长度正好等于参考信号的长度，因此需要额外截取与比对信号数据尾部紧密相邻的L1个样点数据；拼接后的子块数据长度为L3＝L1+L2；针对参考信号，模块404完成该信号的反转和补零处理；反转和补零处理处理后，参考信号的最后一个数据样点，成为第一个数据样点，然后补L2个零，最后是参考信号的第1个至第L1-1的样点；针对拼接后的数据子块数据和反转后的参考信号，均进行快速傅里叶变换，即模块407和模块408所完成的处理操作；模块407和模块408的输出结果，即进行快速傅里叶变换的结果，对应两个矢量，进行矢量的点乘操作；两个矢量维度相同，均为L3；所谓点乘，即矢量的对应元素进行相乘操作，结果仍是一个维度为L3的矢量；这两个矢量的点乘操作由模块409完成；模块410完成逆傅里叶变换，同样采用快速傅里叶变换算法实现；模块411完成数据的裁剪，逆傅里叶变换的输出矢量长度为L3，截取前L2个数据，就得到参考信号相对于比对信号的相关计算结果。

进一步的，相关运算的快速相关算法具体如下：

设S1，S2为两个拟进行相关计算的信号，长度分别为L1，L2，其中L2长度至少是L1的数倍；

将信号S1进行反转操作，得到S1_FLIP，即：

S1_FLIP(n)＝S1(L1-n+1)，L1为S1的长度，n＝1，2，…，L1；

将S1_FLIP进行扩展，得到S1_EXTEND，扩展方式如下：

S1_EXTEND(1)＝S1_FLIP(L1)；

S1_EXTEND(2:L2-L1+1)＝0；

S1_EXTEND(L2-L1+2:L2+L1)＝S1_FLIP(1:L1-1)；

扩展后，S1_EXTEND的长度为L2，即与S2等长；

针对S2和S1_EXTEND分别进行快速傅里叶变换，即：

S2_F＝FFT(S2)；

S1_EXTEND_F＝FFT(S1_EXTEND)；

然后做点乘运算，S2_F矢量的各个元素分别和S1_EXTEND_F的对应元素相乘，即

S_DOT＝S2_F.*S1_EXTEND_F；

针对S_DOT做反傅里叶变换，即：

S_DOT_IFFT＝IFFT(S_DOT)；

截取S_DOT_IFFT矢量的前L2个样点，即得到信号S1和信号S2的相关计算结果。

与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：

本方案的一个创新点在于，本发明利用信号与信息处理技术，开发设计的一个稳健的、便于软件或硬件设计实现的检测和识别方法。利用同辐射源信号的相似特性，基于快速相关算法，判断多个同频信号是否为同源信号，从而完成同频信号的同源检测和识别，具有识别准确性高，计算快速，实用性强的特点。

附图说明

图1是本发明具体实施方式的整体实现流程示意图。

图2是本发明具体实施方式的信号采集和汇总相关操作示意图。

图3是本发明具体实施方式的同源信号判别算法示意图。

图4是本发明具体实施方式的相关运算的快速计算算法示意图。

图5是本发明具体实施方式的四个不同地点的监测台站接收的同辐射源信号的相关统计结果示意图。

图6是本发明具体实施方式的台站A和台站B的同时段的信号样本的波形对比示意图。

具体实施方式

下面结合本发明的附图1-6，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例：

同频信号的同源检测和识别方法，要便于利用通用的商用硬件平台或通用计算机软件平台实现。通用的硬件平台，比如DSP(Digital Signal Processor数字信号处理器)，或者FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)等大规模数字集成电路。通用的软件平台，比如PowerPC嵌入式系统平台，基于x86的Windows操作系统平台。基于通用硬件平台实现，具有实时性强，计算速度快，及时给出结果的优点。基于通用软件平台实现，运算速度相对降低，但具有灵活性和适用性更强的特点。

整体实现流程如图1所示，具体包括如下步骤：

S101、根据预先设定的信号采集方法和要求，进行同频信号的采集、汇总和预处理；详细内容参考S201-S206。

S102、针对采集的参考信号和多个比对信号，基于图4描述的快速相关算法进行相关运算处理，得到与各个比对信号对应的相关数据；

S103、针对多次相关运算的计算结果，按照图3描述的统计规则进行统计；

S104、最后根据相关特征矩阵，得出采集的多个比对信号是否为同源信号的判决结果；

S105、可针对比对信号类型，进行语音回放或解调处理，以便做进一步的人工辅助判决和分析；

图2为信号采集和汇总相关操作的实现框图，结合图2的具体实现细节描述如下：

S201、确定同频信号采集站点和接收机设备。通常情况下，会布署多个信号采集站点，信号监测站点分布的物理距离和位置与待观测的比对信号辐射特性有关。若为调频广播，则站点间的相互距离可达数十公里。若为数字对讲等低功率发射信号，则站点分布间距为数百米。比对信号采集设备通常为同种类型设备，以保证采集操作的一致性。

S202、主控端根据待观测的信号特性，向各个采集站点下发同步采集命令。采集命令包括：采集信号中心频率(单位：Hz)、信号采集速率(单位：Hz)、采集起始时间(单位：时分秒)、采集时长(单位：秒)。信号采集速率需根据信号自身的带宽来灵活确定。对于大多数目标信号，通常为带宽为KHz的窄带信号，因此信号采集速率通常为几十KHz到数百KHz。采集起始时间需要精确到秒。针对窄带信号，采集时长通常设定为10分钟，采集样点数据的位宽为16bit。

S203、各个站点针对同步采集命令，基于同步秒脉冲，在同一时刻开始采集指定长度的信号数据；同步秒脉冲可利用导航定位模块提供的秒脉冲。由于本方法对信号采集的同步要求并不高，各个站点的同步采集时间差在1秒之内即可满足要求。

S204、主控收集和汇总各个站点的采集数据。主控根据预定的采集起始时间和采集时长，在采集起始后约15分钟后，向各个站点获取采集数据。各个站点分别把各自的采集数据传送给主控。传输方式可基于有线或无线公网网络。

S205、主控端根据目标信号的特性针对采集的信号数据进行预处理。可根据信号的带宽进行适当的滤波和下采样处理。最后进行归一化处理，针对一个目标信号数据的归一化处理具体操作为：求取该信号数据所有样点的绝对值最大值，然后所有样点均除以该最大值。归一化处理后，所有信号数据的样点数值绝对值均小于等于1。

S206、设定参考信号和比对信号。假若有M个站点，任意选取一个站点作为参考站点，从参考站点采集的信号数据中，任意选取一段作为参考信号，该参考信号长度10秒时长的数据。然后从其他剩余站点中截取30秒时间长度的信号作为多个比对信号。截取位置要求如下：保证截取的信号的中间三分之一部分对应的信号采集时间与参考信号基本一致。具体的，比如参考信号是从参考站点的第i个样点开始截取的。则从其他站点截取的起始位置为i-10*fs，其中fs为信号采集速度。

图3为同源信号判别算法的实现框图，结合图3的具体实现细节描述如下：

S301、按照S206的提供的方法，设定M个参考信号。所有参考信号均来源于同一个站点采集的信号数据。针对每个参考信号，从其他剩余站点中截取与之对应的比对信号，设定剩余站点有N个，则每个参考信号对应有N个比对信号。最后设定m初始值为1。

S302、获取第m个参考信号数据，依次和与其对应的N个比对信号进行快速相关运算处理，得到N组相关运算结果数据，每组数据的长度为1800*fs，其中fs为信号的采样速率。

S303、依次从N组相关运算结果数据中，寻找各自的最大值，并与门限G1进行比较。若大于门限，则设定Pmn＝1，否则设定Pmn＝0。最终形成一个行向量Pm，维数为N。该行向量表示第m个参考信号相对于各个比对信号的相关强度。该行向量作为相关特征矩阵的第m行。

S304、m递增1，若小于等于M，则返回步骤S302继续进行相关处理，否则进入步骤S305。

S305、最终得到一个相关特征矩阵，大小为M*N，按照列向量进行求和，最终得到一个行向量。

S306、将该行向量的各个元素分别与门限G2进行比较，若大于G2，则判断该元素位置对应的比对信号为同频同源信号；若小于G2，则判定比对信号不是同频同源信号；

S307、输出判决结果，即给出各个比对信号是否与参考信号为同源信号的判决结论。

图4为相关计算快速算法的实现框图，结合图4的具体实现细节描述如下：

首先得到相关计算的处理对象：模块401为参考信号数据，长度为L1；模块402为比对信号数据块1，长度为L2；模块402为比对信号数据块2，长度为L1。模块405完成数据子块数据的拼接，需要进行拼接的原因是：保证参考信号与比对信号数据进行相关运算的结果完整性。参考信号数据样点个数为L1，比对信号数据样点个数为L2，L2远大于L1，两者进行相关运算的结果长度确定为L2，则当参考信号数据与比对信号数据的尾部数据进行相关计算时，就需要额外的比对信号数据，这部分数据的长度正好等于参考信号的长度，因此需要额外截取与比对信号数据尾部紧密相邻的L1个样点数据。拼接后的子块数据长度为L3＝L1+L2；针对参考信号，模块404完成该信号的反转和补零处理。反转和补零处理处理后，参考信号的最后一个数据样点，成为第一个数据样点，然后补L2个零，最后是参考信号的第1个至第L1-1的样点。针对拼接后的数据子块数据和反转后的参考信号，均进行快速傅里叶变换，即模块407和模块408所完成的处理操作。模块407和模块408的输出结果，即进行快速傅里叶变换的结果，对应两个矢量，进行矢量的点乘操作。两个矢量维度相同，均为L3。所谓点乘，即矢量的对应元素进行相乘操作，结果仍是一个维度为L3的矢量。这两个矢量的点乘操作由模块409完成。模块410完成逆傅里叶变换，同样采用快速傅里叶变换算法实现。模块411完成数据的裁剪，逆傅里叶变换的输出矢量长度为L3，截取前L2个数据，就得到参考信号相对于比对信号的相关计算结果。

如图5和图6所示，在一个地区有四个监测台站，同时接收到某个频率的广播信号，通过将其中一个台站的信号样本数据与其它台站进行相关统计，当这4个广播信号是同辐射源产生时，不同台站接收的信号表现出强烈的相似性，基于本发明的快速相关统计结果如图5所示。其中台站A和台站B的同时段的信号波形如图6所示，可以看到，两个不同台站的同时段的时域信号波形存在一定差异，但通过相关统计的方式，可以较好的进行相似性判断。

以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种同频信号的同源检测和识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

S101、根据预先设定的信号采集方法和要求，进行同频信号的采集、汇总和预处理；

S102、针对采集的参考信号和多个比对信号，基于快速相关算法进行相关运算处理，得到与各个比对信号对应的相关数据；

S103、针对多次相关运算的计算结果，按统计规则进行统计；

S104、最后根据相关特征矩阵，得出采集的多个比对信号是否为同源信号的判决结果；

S105、针对比对信号类型，进行语音回放或解调处理，以便人工辅助判决和分析；

步骤S101包括以下子步骤：

S201、确定同频信号采集站点和接收机设备；布署多个信号采集站点，信号监测站点分布的物理距离和位置与待观测的比对信号辐射特性有关，若为调频广播，则站点间的相互距离达数十公里，若为低功率发射信号，则站点分布间距为数百米，比对信号采集设备通常为同种类型设备；

S202、主控端根据待观测的信号特性，向各个采集站点下发同步采集命令；采集命令包括：采集信号中心频率，单位为Hz；信号采集速率，单位为Hz；采集起始时间，单位为时分秒；采集时长，单位为秒；信号采集速率根据信号自身的带宽来灵活确定；

S203、各个站点针对同步采集命令，基于同步秒脉冲，在同一时刻开始采集指定长度的信号数据；同步秒脉冲可利用导航定位模块提供的秒脉冲；

S204、主控端收集和汇总各个站点的采集数据；

S205、主控端根据目标信号的特性针对采集的信号数据进行预处理；根据信号的带宽进行适当的滤波和下采样处理，最后进行归一化处理，针对一个目标信号数据的归一化处理具体操作为：求取该信号数据所有样点的绝对值最大值，然后所有样点均除以该最大值，归一化处理后，所有信号数据的样点数值绝对值均小于或等于1；

S206、设定参考信号和比对信号；

步骤S206的具体内容如下：

假若有M个站点，任意选取一个站点作为参考站点，从参考站点采集的信号数据中，任意选取一段作为参考信号，该参考信号为长度10秒时长的数据；然后从其他剩余站点中截取30秒时间长度的信号作为多个比对信号；截取位置要求如下：保证截取的信号的中间三分之一部分对应的信号采集时间与参考信号一致；如参考信号是从参考站点的第i个样点开始截取的；则从其他站点截取的起始位置为i-10*fs，其中fs为信号采集速度；

步骤S104中同源信号判别算法的具体步骤如下：

S301、设定M个参考信号；所有参考信号均来源于同一个站点采集的信号数据；针对每个参考信号，从其他剩余站点中截取与之对应的比对信号，设定剩余站点有N个，则每个参考信号对应有N个比对信号；最后设定M初始值为1；

S302、获取第M个参考信号数据，依次和与其对应的N个比对信号进行快速相关运算处理，得到N组相关运算结果数据，每组数据的长度为1800*fs，其中fs为信号的采样速率；

S303、依次从N组相关运算结果数据中，寻找各自的最大值，并与门限G1进行比较；若大于门限，则设定PMN＝1，否则设定PMN＝0；最终形成一个行向量PM，维数为N；该行向量表示第M个参考信号相对于各个比对信号的相关强度；该行向量作为相关特征矩阵的第M行；

S304、M递增1，若小于或等于M，则返回步骤S302继续进行相关处理，否则进入步骤S305；

S305、最终得到一个相关特征矩阵，大小为M*N，按照列向量进行求和，最终得到一个行向量；

S306、将该行向量的各个元素分别与门限G2进行比较，若大于G2，则判断该元素位置对应的比对信号为同频同源信号；若小于G2，则判定比对信号不是同频同源信号；

S307、输出判决结果，即给出各个比对信号是否与参考信号为同源信号的判决结论。

2.如权利要求1所述的一种同频信号的同源检测和识别方法，其特征在于，相关运算的快速相关算法具体如下：

首先得到相关计算的处理对象：模块401为参考信号数据，长度为L1；模块402为比对信号数据块1，长度为L2；模块403为比对信号数据块2，长度为L1；模块405完成数据子块数据的拼接，需要进行拼接的原因是：保证参考信号与比对信号数据进行相关运算的结果完整性；参考信号数据样点个数为L1，比对信号数据样点个数为L2，L2远大于L1，两者进行相关运算的结果长度确定为L2，则当参考信号数据与比对信号数据的尾部数据进行相关计算时，就需要额外的比对信号数据，这部分数据的长度正好等于参考信号的长度，因此需要额外截取与比对信号数据尾部紧密相邻的L1个样点数据；拼接后的子块数据长度为L3＝L1+L2；针对参考信号，模块404完成该信号的反转和补零处理；反转和补零处理处理后，参考信号的最后一个数据样点，成为第一个数据样点，然后补L2个零，最后是参考信号的第1个至第L1-1的样点；针对拼接后的数据子块数据和反转后的参考信号，均进行快速傅里叶变换，即模块407和模块408所完成的处理操作；模块407和模块408的输出结果，即进行快速傅里叶变换的结果，对应两个矢量，进行矢量的点乘操作；两个矢量维度相同，均为L3；所谓点乘，即矢量的对应元素进行相乘操作，结果仍是一个维度为L3的矢量；这两个矢量的点乘操作由模块409完成；模块410完成逆傅里叶变换，同样采用快速傅里叶变换算法实现；模块411完成数据的裁剪，逆傅里叶变换的输出矢量长度为L3，截取前L2个数据，就得到参考信号相对于比对信号的相关计算结果。

3.如权利要求1所述的一种同频信号的同源检测和识别方法，其特征在于，相关运算的快速相关算法具体如下：

设S1，S2为两个拟进行相关计算的信号，长度分别为L1，L2，其中L2长度至少是L1的数倍；

将信号S1进行反转操作，得到S1_FLIP，即：

S1_FLIP(n)＝S1(L1-n+1)，L1为S1的长度，n＝1，2，…，L1；

将S1_FLIP进行扩展，得到S1_EXTEND，扩展方式如下：

S1_EXTEND(1)＝S1_FLIP(L1)；

S1_EXTEND(2:L2-L1+1)＝0；

S1_EXTEND(L2-L1+2:L2+L1)＝S1_FLIP(1:L1-1)；

扩展后，S1_EXTEND的长度为L2，即与S2等长；

针对S2和S1_EXTEND分别进行快速傅里叶变换，即：

S2_F＝FFT(S2)；

S1_EXTEND_F＝FFT(S1_EXTEND)；

然后做点乘运算，S2_F矢量的各个元素分别和S1_EXTEND_F的对应元素相乘，即

S_DOT＝S2_F.*S1_EXTEND_F；

针对S_DOT做反傅里叶变换，即：

S_DOT_IFFT＝IFFT(S_DOT)；

截取S_DOT_IFFT矢量的前L2个样点，即得到信号S1和信号S2的相关计算结果。