CN112866196B - 一种短波数字信号解译还原方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种短波数字信号解译还原方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、将短波数字信号输入信号输入与判决子系统，进行信号格式的转换，并把含有多次通联的信号切割成单一完整通联文件；步骤2、判断单一完整通联文件是否为协商信号，若为协商信号则将单一完整通联文件转入协商信号处理子系统，否则转入非协商信号处理子系统；步骤3、经过协商信号处理子系统或者非协商信号处理子系统处理后，通过数据报文输出与呈现子系统显示还原数据；本发明的方法通过Like‑Huffman算法对非协商信号进行解译，有效提高解译过程中文件的压缩效果。

Description

一种短波数字信号解译还原方法

技术领域

本发明属于数字信号处理技术领域，具体涉及一种短波数字信号解译还原方法。

背景技术

随着短波数字化进程加快发展，数据量与日俱增，这给数据的存储与还原带来很大压力，因此对数据进行压缩处理迫在眉睫。对于接收的短波信号数据发现，采用协商信号处理方法，可成功还原一部分报文，但对于非协商部分信号做不到还原解译，需要实现对短波数字信号的还原解译正确还原出报文消息。

发明内容

本发明的目的是提供一种短波数字信号解译还原方法，通过Like-Huffman算法对非协商信号进行解译，有效提高解译过程中文件的压缩效果。

本发明所采用的技术方案是，一种短波数字信号解译还原方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、将短波数字信号输入信号输入与判决子系统，进行信号格式的转换，并把含有多次通联的信号切割成单一完整通联文件；

步骤2、判断单一完整通联文件是否为协商信号，若为协商信号则将单一完整通联文件转入协商信号处理子系统，否则转入非协商信号处理子系统；

步骤3、经过协商信号处理子系统或者非协商信号处理子系统处理后，通过数据报文输出与呈现子系统显示还原数据。

步骤3中非协商信号处理子系统处理过程为：单一完整通联文件为非协商信号，则该非协商信号传输至发站序列号测定模块，测定发站序列号；随后将非协商信号传输至频率偏置处理模块，测定频率偏置值；最后将非协商信号传输至Like-Huffman修复模块，进行Like-Huffman编码和Like-Huffman译码，并结合发站序列号、频率偏置值，求取完整的填充序列，构造出完整的信号帧结构，得到还原短波数字信号。

Like-Huffman编码具体过程为：

步骤a、构造一棵编码字符二叉树，将该二叉树以字节流的形式供输入压缩使用，将非协商信号作为编码字节流，使用该二叉树将编码字节流转换为编码比特流；

步骤b、将编码字符二叉树结构存储字典词条中，格式化当前字段编码值，对应的字符为S₀；

步骤c、读取编码比特流中的第一个字符S_i，并判断字符串S₀+S_i是否存在于当前存储字典中，并计算码字长度；

如果存在于当前存储字典中，使S₀＝S₀+S_i，将字符S_i插到编码二叉树的左孩子节点；

如果不存在于当前存储字典中，输出表示S_i的码字到编码数据流，判断存储字典最大容量，若没有达到极限，将字符串S₀+S_i添加进存储字典中；若字典达到极限，则不添加；将字符S_i插到编码二叉树Tr的右孩子节点，编码值设置为S₀＝S_i；

步骤d、判断编码比特流中是否还有字符；

若有，返回步骤c；

否则，输出表示S₀的码字到编码数据流，优化存储字典，编码结束。

Like-Huffman译码具体过程为：

步骤A、构造一棵译码字符二叉树，将该译码字符二叉树以字节流的形式写入输出以供展开使用；通过译码字符二叉树将被编码的数据流作为译码字节流，使用译码字符二叉树将译码字节流转换为译码比特流；

步骤B、将译码比特流中字符串分别加入译码字符二叉树的存储字典，格式化当前码字C₀，i＝1；读取译码比特流中第一个码字C_i作为Root节点，经Mallat小波变换处理，输出至译码的字符数据流；取C₀＝C_i；

步骤C、读取译码比特流中下一个码字C_i+1；

步骤D、判断译码字符二叉树的存储字典中是否有字符串C_i+1，

若有字符串C_i+1，使C₀＝C_i，并取字符C_i为字符串C_i+1的第一个字符；

若没有字符串C_i+1，将C_i+1输出给译码的字符数据流，使C₀＝C_i，并取C_i为字符串C_i+1的第一个字符；将字符串C₀+C_i+1添加进译码字符二叉树的存储字典；

步骤E、判断译码比特流中是否还有码字；

如果有，返回步骤C，并取i＝i+1；

如果没有，存取字符查找译码字符二叉树遍历路径，从叶节点到根节点，使用该树的译码比特流进行译码，最后输出译码结果。

本发明一种短波数字信号解译还原方法有益效果是：

(1)无须事先统计各字符的出现概率，一次扫描即可；

(2)译码树须保存在压缩数据文件中，还原时同样生成即可；

(3)字符与其压缩代码之间无固定对应关系，使压缩后的数据具有一定的保密性。

附图说明

图1为短波数字信号解调流程图；

图2为短波数字信号解译还原框图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

短波自适应技术、特别是自适应选频技术是短波通信的重要发展趋势之一，在世界各国家的短波通信设备中得到了广泛应用，目前第二代和第三代自动链路建立技术在美国及其他国家的短波通信中有广泛的应用。

短波自适应选频通信技术目前在短波通信中已有较为广泛的应用，通信发方在双方约定好的十几个频率中任选一个进行ALE呼叫，收方也在这十几个频率中不停扫描，当在收方在某一频率上扫描到ALE信号时，则立即进行解调，当解调出的ALE地址码是自己的通信网台的ALE地址码时，则立即给出响应。

短波数字信号中有使用16路差分相移键控信号承载，频率范围656.5Hz到2343.5Hz，各路中心频率间隔为112.5Hz，使用相位连续调制。各路中心频率如表1所示。

表1

该信号四进制调制相位从45°开始间隔90°，每个相位使用2比特标志，符号速率为75波特，因此数据传输速率为：

(2bits/symbol)×(75symbols/carrier/sec)×(16carriers)＝2400bits/sec

该信号解调过程使用16个独立的带通滤波器，带宽为100Hz，每个带通滤波器在解调过程中都会实时计算，同时将信号测量的频偏因子计算在内，进行相位纠正，以达到正确解调信号。解调流程如图1所示。

根据当前短波数字信号的样机发现，在数据压缩与编码过程中，采用的较多的Huffman和LZW编码方法。该算法要求每种字符都有一个编码，而且任何一个字符的编码不会是其他字符编码的前缀，这种编码方式称为前置编码，只有这样才能保证码字的唯一性。Huffman编码是一种根据文件中各字符的统计概率来分配代码长度，假设文件中不同字符数为n，第i个字符的概率为p_i，代码长度为l_i，则当概率满足p₁≥p₂≥L≥p_n时，Huffman编码的码长满足l₁≥l₂≥L≥l_n，此时，代码平均长度的数学期望达到最小，可以得到较短的编码，但是会占用较多的CPU资源。而LZW算法在编码过程中，字典词条会重复存放已存字符从而造成内存空间的浪费。

为了克服这两种算法的缺点，提出了一种Like-Huffman短波解调修复方法，在算法的编码阶段，采用二叉树结构存储词条并建立词典Dictionary，且对词条出现次数进行统计压缩结果进行压缩编码。经过测试分析，该算法较LZW节省编码过程中的内存资源，压缩效果优于Huffman算法。

Like-Huffman编码的基本原理是：在压缩前动态建立一棵初始译码树，在压缩过程中不断调整译码树的结构，使各字符的压缩代码长度随字符出现的次数增加而逐步缩减。最短码的长度可达到2位，而最长码不超过8位(二进制)，从而获得很高的压缩比。

算法建立了两个表用来记录码树的占用情况及各字符出现的次数，以便确定对码树的各种调整。当压缩后的数据达到32K时，将对表及码树进行“重组”，删除表中部分累积的数据后再继续进行压缩，以后将每隔16K“重组”一次。

本发明一种短波数字信号解译还原方法，使用的体系构架如图2所示，具体按照以下步骤实施：

步骤1、将短波数字信号输入信号输入与判决子系统，进行信号格式的转换，并把含有多次通联的信号切割成单一完整通联文件；

步骤2、判断单一完整通联文件是否为协商信号，若为协商信号则将单一完整通联文件转入协商信号处理子系统，否则转入非协商信号处理子系统；

步骤3、经过协商信号处理子系统或者非协商信号处理子系统处理后，通过数据报文输出与呈现子系统显示还原数据；

非协商信号处理子系统处理过程为：单一完整通联文件为非协商信号，则该非协商信号传输至发站序列号测定模块，测定发站序列号；随后将非协商信号传输至频率偏置处理模块，测定频率偏置值；最后将非协商信号传输至Like-Huffman修复模块，进行Like-Huffman编码和Like-Huffman译码，并结合发站序列号、频率偏置值，求取完整的填充序列，构造出完整的信号帧结构，得到还原短波数字信号。

Like-Huffman编码具体过程为：

步骤a、构造一棵编码字符二叉树，将该二叉树以字节流的形式供输入压缩使用，将非协商信号作为编码字节流，使用该二叉树将编码字节流转换为编码比特流；

步骤b、将编码字符二叉树结构存储字典词条中，格式化当前字段编码值，对应的字符为S₀；

步骤c、读取编码比特流中的第一个字符S_i，并判断字符串S₀+S_i是否存在于当前存储字典中，并计算码字长度；

如果存在于当前存储字典中，使S₀＝S₀+S_i，将字符S_i插到编码二叉树的左孩子节点；

如果不存在于当前存储字典中，输出表示S_i的码字到编码数据流，判断存储字典最大容量，若没有达到极限，将字符串S₀+S_i添加进存储字典中；若字典达到极限，则不添加；将字符S_i插到编码二叉树Tr的右孩子节点，编码值设置为S₀＝S_i；

步骤d、判断编码比特流中是否还有字符；

若有，返回步骤c；

否则，输出表示S₀的码字到编码数据流，优化存储字典，编码结束。

Like-Huffman译码具体过程为：

步骤A、构造一棵译码字符二叉树，将该译码字符二叉树以字节流的形式写入输出以供展开使用；通过译码字符二叉树将被编码的数据流作为译码字节流，使用译码字符二叉树将译码字节流转换为译码比特流；

步骤B、将译码比特流中字符串分别加入译码字符二叉树的存储字典，格式化当前码字C₀，i＝1；读取译码比特流中第一个码字C_i作为Root节点，经Mallat小波变换处理，输出至译码的字符数据流；取C₀＝C_i；

步骤C、读取译码比特流中下一个码字C_i+1；

步骤D、判断译码字符二叉树的存储字典中是否有字符串C_i+1，

若有字符串C_i+1，使C₀＝C_i，并取字符C_i为字符串C_i+1的第一个字符；

若没有字符串C_i+1，将C_i+1输出给译码的字符数据流，使C₀＝C_i，并取C_i为字符串C_i+1的第一个字符；将字符串C₀+C_i+1添加进译码字符二叉树的存储字典；

步骤E、判断译码比特流中是否还有码字；

如果有，返回步骤C，并取i＝i+1；

如果没有，存取字符查找译码字符二叉树遍历路径，从叶节点到根节点，使用该树的译码比特流进行译码，最后输出译码结果。

本发明中将存储字典结构优化：在这种结构下1K大小字典占用空间为1K×8b+2×1K×10b＝28Kbit，4K大小的字典占用空间为4K×8b+4K×12b×2＝128Kbit，8K的字典需要8K×8b+2×8K×13b＝272Kbit。因此在综合考虑压缩速度和效率以及FPGA内部RAM资源的情况下，在FPGA上的硬件实现选择字典大小为4K，和软件实现方式相比大大节约了存储空间，更利于硬件实现。

传统的算法给字典不同的码字分配固定长度编码，在文件数据较大时，在一定程度上使得压缩效率变低，因此改进Like-Huffman算法使用变长长度的编码。优化后变长长度编码的算法的实现以4K大小字典为例，标准编码长12bit，字典可以容纳4096个编码，此时，可以把这个字典分为5部分，输出编码长度分别为8bit，9bit，10bit，11bit，12bit，同时在算法中设置变长标志，即编码长度变化时输出一个变长标志，作为解码算法的提示。字典编码设置见表2，使用变长编码优化策略可以提高一定的压缩效率，节约FPGA的RAM资源。

表2

本发明中将短波信号处理系统充分利用计算机和信息处理技术，根据输入的信号和预处理结果，自动调用不同子系统进行处理，并生成列表文件。必要时可进行人工介入，配置子系统参数来协助处理，以提高解析成功率。

实施例

某短波明文进行压缩后，对当前的二叉树的叶结点进行推移，由叶节点0×3ac，直到推导至根结点0×270。在这条路径上如果结点值为偶数则填充为0，奇数则填充为1，这样就能求取完整的填充序列。

pos＝73son＝3ac 1(叶节点)

pos＝173son＝072 1

pos＝1f3son＝172 1

pos＝233son＝1f2 1

pos＝253son＝232 1

pos＝263son＝252 1

pos＝26bson＝262 1

pos＝26fson＝26a 1

pos＝271son＝26e 1

pos＝270＝1(根节点)

求取填充后就可以构造完整的帧结构，这样就可以完成帧修复，进一步可以还原所有数据。选取不同大小的.dat文件进行实验测试，压缩测试结果如表3所示。

表3

从表3中可以看出，本发明中与LZW算法和Huffman算法比较，Like-Huffman算法压缩效果更好。经过算法压缩后的文件大小明显比LZW和Huffman算法小，同时，随着原始文件越来越大，新算法的压缩比也越来越大，这说明随着原始文件的增大，新算法的压缩效果越来越好。从上表中还可以看出，当原始文件较小时，测试效果不明显，这进一步说明，在压缩初期字典中词条较少的缘故。

通过上述方式，本发明一种短波数字信号解译还原方法中，短波信号处理系统充分利用计算机和信息处理技术，根据输入的信号和预处理结果，自动调用不同子系统进行处理，并生成列表文件。必要时可进行人工介入，配置子系统参数来协助处理，以提高解析成功率。

Claims (1)

1.一种短波数字信号解译还原方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、将短波数字信号输入信号输入与判决子系统，进行信号格式的转换，并把含有多次通联的信号切割成单一完整通联文件；

步骤2、判断单一完整通联文件是否为协商信号，若为协商信号则将单一完整通联文件转入协商信号处理子系统，否则转入非协商信号处理子系统；

步骤3、经过协商信号处理子系统或者非协商信号处理子系统处理后，通过数据报文输出与呈现子系统显示还原数据；

非协商信号处理子系统处理过程为：单一完整通联文件为非协商信号，则该非协商信号传输至发站序列号测定模块，测定发站序列号；随后将非协商信号传输至频率偏置处理模块，测定频率偏置值；最后将非协商信号传输至Like-Huffman修复模块，进行Like-Huffman编码和Like-Huffman译码，并结合发站序列号、频率偏置值，求取完整的填充序列，构造出完整的信号帧结构，得到还原短波数字信号；

所述Like-Huffman编码具体过程为：

步骤a、构造一棵编码字符二叉树，将该二叉树以字节流的形式供输入压缩使用，将非协商信号作为编码字节流，使用该二叉树将编码字节流转换为编码比特流；

步骤b、将编码字符二叉树结构存储字典词条中，格式化当前字段编码值，对应的字符为S₀；

步骤c、读取编码比特流中的第一个字符S_i，并判断字符串S₀+S_i是否存在于当前存储字典中，并计算码字长度；

如果存在于当前存储字典中，使S₀＝S₀+S_i，将字符S_i插到编码二叉树的左孩子节点；

如果不存在于当前存储字典中，输出表示S_i的码字到编码数据流，判断存储字典最大容量，若没有达到极限，将字符串S₀+S_i添加进存储字典中；若字典达到极限，则不添加；将字符S_i插到编码二叉树Tr的右孩子节点，编码值设置为S₀＝S_i；

步骤d、判断编码比特流中是否还有字符；

若有，返回步骤c；

否则，输出表示S₀的码字到编码数据流，优化存储字典，编码结束；

所述Like-Huffman译码具体过程为：

步骤A、构造一棵译码字符二叉树，将该译码字符二叉树以字节流的形式写入输出以供展开使用；通过译码字符二叉树将被编码的数据流作为译码字节流，使用译码字符二叉树将译码字节流转换为译码比特流；

步骤B、将译码比特流中字符串分别加入译码字符二叉树的存储字典，格式化当前码字C₀，i＝1；读取译码比特流中第一个码字C_i作为Root节点，经Mallat小波变换处理，输出至译码的字符数据流；取C₀＝C_i；

步骤C、读取译码比特流中下一个码字C_i+1；

步骤D、判断译码字符二叉树的存储字典中是否有字符串C_i+1，

若有字符串C_i+1，使C₀＝C_i，并取字符C_i为字符串C_i+1的第一个字符；

若没有字符串C_i+1，将C_i+1输出给译码的字符数据流，使C₀＝C_i，并取C_i为字符串C_i+1的第一个字符；将字符串C₀+C_i+1添加进译码字符二叉树的存储字典；

步骤E、判断译码比特流中是否还有码字；

如果有，返回步骤C，并取i＝i+1；

如果没有，存取字符查找译码字符二叉树遍历路径，从叶节点到根节点，使用该树的译码比特流进行译码，最后输出译码结果。

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