CN114338328B - 一种非协作短波突发通信信号的失步检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于通信信号侦收技术领域，具体的说是涉及非协作短波突发通信信号的失步检测方法。本发明将接收信号进行分组处理，每组时间长度小于理论最小相干时间；分别估计每组信号的信噪比和包络变化系数，并根据二者的变化情况判断信号是否失步；若当前组数据包含信号结束位置，则会出现信噪比偏低且包络变化系数较大的情况，此时就可初步判断信号失步，继续依次分析信号，若连续两组检测到信号失步，则可以确定信号处于失步状态，当前突发结束；和目前的信号失步检测算法相比，本发明适用于非协作短波突发通信信号侦收系统，同时计算复杂度低，方法简单有效，算法实时性强。

Description

一种非协作短波突发通信信号的失步检测方法

技术领域

本发明属于通信信号侦收技术领域，具体的说是涉及非协作短波突发通信信号的失步检测方法。

背景技术

短波通信以其设备简单、通信方式灵活、抗毁性强、通信距离远等特点在远距离通信领域中是重要的通信方式，同时在军用和民用通信中也一直扮演着极其重要的角色，但是短波信道存在多径时延、衰落和电台干扰等一系列复杂现象；突发通信发射隐蔽、持续时间短，具有很强的抗侦察截获能力，在短波通信中获得了广泛应用，在第三代短波通信中，为了克服时变信道的影响，在其链路建立、业务管理以及数据传输上都采用了突发波形。

在对短波突发通信信号的非协作侦收系统中，捕获到每个突发波形的同步信号后对信号进行解调处理，需要在该突发信号结束后能够正常的失步，否则会影响下一个突发的正常侦收，因此对短波突发信号的失步检测是短波突发信号侦收系统的一项关键技术，是对后续突发信号同步捕获、参数估计、调制方式识别和正确解调等处理的前提和基础。

目前常用的短波突发信号失步检测的主要方法有：1)基于消息结束(End-Of-Message，EOM)指示的信号结束位置检测，该方法依赖先验信息，通过已知的序列信息进行匹配搜寻以检测信号失步，方法可靠且鲁棒；2)短时能量法，该算法通过计算一段时间内的波形能量值来区分信号和噪声，具有计算量小，易于实现的优点；3)基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transformation，DFT)的Power-Law算法，该方法把未知突发信号检测建模为在N点DFT数据中检测任意K点突发信号的问题，K指短时信号所占谱成分，依据检测器统计量进行信号的检测。

方法1只适用于协作式通信，需已知EOM格式，而通常对于侦收系统，无法预知侦收信号的帧结构和EOM序列信息，不能利用此方法进行突发信号失步检测；短时能量法虽然计算简单，易于实现，但该算法受噪声的影响大，尤其在短波环境下，信道衰落及自动增益控制(Automatic Gain Control，AGC)的影响使得接收信号即使处在无信号的噪声阶段时也有较大的能量值；Power-Law算法具有一定的优势，但这类算法的计算复杂度较大，不利于实时处理，并且在检测过程中，门限控制对检测结果有很大的影响；因此这三种方法虽然在某些特定环境中表现良好，但都不适合处理非协作环境下短波突发通信信号侦收的失步检测。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明提供了一种非协作短波突发通信信号的失步检测方法；在该方法中，充分利用短波衰落信道的特点，可以认为在信道相干时间内通信信号的信道衰落增益变化很小，当突发结束后噪声信号的衰落系数呈现噪声特性，起伏很大；本发明将接收信号进行分组处理，每组时间长度小于理论最小相干时间；分别估计每组信号的信噪比(Signal-to-Noise Ratio，SNR)和包络变化系数，并根据二者的变化情况判断信号是否失步；若当前组数据包含信号结束位置，则会出现信噪比偏低且包络变化系数较大的情况，此时就可初步判断信号失步，继续依次分析信号，若连续两组检测到信号失步，则可以确定信号处于失步状态，当前突发结束；和目前的信号失步检测算法相比，本发明适用于非协作短波突发通信信号侦收系统，同时计算复杂度低，方法简单有效，算法实时性强。

为了方便地描述本发明的内容，首先对分组信号的信噪比进行定义，这里采用频域信噪比的计算方法：首先将接收到的信号进行分组后变换到频域，其次估计各组信号在信号带宽内的各数据子载波的平均功率

和带外噪声子载波的平均功率

可认为信号带宽内外的噪声功率相同，从而带内信号平均功率

可表示为

最后计算各组信号的信噪比：

另外，设E_k为某个数据符号第k个子载波信号包络的平方，其包络变化系数定义为：

其中，D[E_k]为E_k的方差，

为E_k均值的平方，定义各数据子载波的平均包络变化系数为η。

一种非协作短波突发通信信号的失步检测方法，具体步骤如下：

S1、初始化参数：包络变化系数门限值G_η，信噪比门限值G_γ；

S2、对接收信号进行分组，每组的信号时间长度不超过信道相干时间T_c；

S3、依次取出各组信号；

S4、将当前组的时域信号变换到频域，得到频域信号R_s(k)；

S5、在频域进行信噪比估计，得到频域信噪比估计值γ；

S6、计算当前组信号的平均包络变化系数η；

S7、若η>G_η且γ<G_γ，则判为一次失步；否则，转S3；

S8、若连续两次检测到信号失步，则可确定信号处于失步状态，记录第一次判断信号失步的位置即突发信号结束位置；否则，转S3。

进一步地，S5所述的计算频域信噪比估计值γ的具体步骤如下：

S51、取出各数据子载波的频域信号，计算得到信号带内各数据子载波平均功率的估计值

S52、取出接收机滤波器通带内、通信信号带外的各噪声子载波的频域信号，计算得到带外各噪声子载波平均功率的估计值

并将其作为信号带内噪声子载波平均功率的估计值；

S53、用信号带内子载波平均功率

减去带内噪声平均功率

得到带内信号平均功率的估计值

即

S54、根据信噪比定义，可计算得到：

进一步地，S6所述的平均包络变化系数η计算的具体步骤如下：

S61、取出信号带内各数据子载波的频域信号，计算各数据子载波相干时间内不同符号的信号包络平方，其中，第m个OFDM符号第k个子载波的包络平方为

且

S62、根据包络变化系数定义，分别对各数据子载波计算包络变化系数，分组内第k个子载波的包络变化系数为η_k：

其中，

为

的方差，

为

均值的平方；

S63、对各数据子载波的包络变化系数求均值，可得到平均包络变化系数η，即：

其中，L_data为数据子载波的位置集合，N_data为数据子载波的个数。

本发明的有益效果是：

本发明可实现非协作短波突发通信信号的可靠失步检测，先对接收信号按照信道相干时间进行分组，使每组信号各子载波的信道特性变化不大；然后分别对每组进行频域信噪比估计和平均包络变化系数的估计；若当前组得到的信号包络变化系数较大且信噪比较低可判定信号失步一次，若连续检测到两次失步则可确定信号处于失步状态，此方法可保证检测效果鲁棒；与传统的信号失步检测的方法相比，该方法不依赖先验信息，可以在非协作情况下的短波突发通信信号的侦收中很好地检测到信号失步；另外该方法并不致力于精确求出结束位置，而是检测到信号结束的大概位置，误差约在两个分组时间长度内，因而计算复杂低，方法简单高效，具有很强的应用价值。

附图说明

图1是非协作短波突发通信信号的失步检测方法的工作总流程图；

图2是频域信噪比γ计算流程图；

图3是平均包络变化系数η计算流程图；

图4是本发明具体实施方式与短时能量法在不同信道下的失步检测性能对比示意图。

具体实施方式

下面结合实例和附图，详细描述本发明的技术方案。

以子载波采用DQPSK调制的OFDM无线通信系统和短波衰落信道环境为例，进行非协作短波突发通信信号的失步检测；定义短波信道的多普勒扩展f_m为1Hz，可计算出信道相干时间T_c≈0.423/f_m＝423ms；OFDM符号周期T_s定义为20ms，故可计算出信道相干时间内包含OFDM符号数约为21个，采样频率为8kHz，FFT长度N_FFT＝128，子载波间隔△f＝62.5Hz；36个数据子载波位置集合为L_data＝{6,7,...,41}，数据子载波的个数N_data＝36；在接收机滤波器通带内、OFDM信号带外的噪声子载波位置集合为L_noise＝{43,44,...,49}，带外噪声子载波的个数N_noise＝7；在当前分组第m个OFDM符号中，第k个子载波的频域表达式可以写成：

其中H^m(k)为第k个子载波的信道衰落系数，

为第k个子载波传输的调制符号，W^m(k)为均值为0方差为σ²的加性高斯白噪声；在突发结束段中，由于无传输信号，

因此

突发段和非突发段的各子载波频域信号的信噪比存在明显差异，同时突发段内每组信号内包络起伏较小，非突发段每组纯噪声信号的包络变化很大，因此可以用每组信号的信噪比和平均包络变化系数作为判断突发是否结束的依据，并以此来定义失步；定义信噪比γ为：

其中

为带内信号平均功率估计值，

为带内噪声平均功率估计值；定义当前分组内第k个子载波的包络变化系数η_k为：

其中，

为分组内第m个OFDM符号第k个子载波信号包络的平方，

为

的方差，

为

均值的平方；本实施方式采用的突发信号失步检测方法具体步骤为：

S1、初始化参数：包络变化系数门限值G_η＝0.7，信噪比门限值G_γ＝-2.5dB；

S2、对接收信号进行分组，每组15个OFDM符号(15T_s＝300ms<T_c)；

S3、依次取出15个OFDM符号内的时域信号；

S4、对当前组的15个OFDM信号分别进行N_FFT＝128点FFT变换到频域，得到频域信号，其中第m个OFDM符号的第k个子载波的频域信号为

且

S5、在频域进行信噪比估计，得到频域信噪比估计值γ，具体计算方法包括：

S51、取出数据子载波位置集合L_data＝{6,7,...,41}中各子载波的频域信号，计算当前组内15个OFDM符号的带内N_data＝36个子载波平均功率估计值

S52、取出接收滤波器通带内、OFDM信号带外噪声子载波位置L_noise＝{43,44,...,49}的信号，计算得到当前组带外噪声平均功率估计值

并将其作为信号带内噪声子载波平均功率的估计值；

S53、用接收信号的带内子载波平均功率

减去带内噪声平均功率

可得到带内信号平均功率估计值

即

S54、根据信噪比定义，计算可得：

S6、计算当前组信号的平均包络变化系数η，具体计算方法包括：

S61、取出信号带内数据子载波位置L_data＝{6,7,...,41}中各子载波的频域信号

计算各数据子载波在当前组内15个符号的信号包络平方，其中第m(1≤m≤15)个OFDM符号第k(6≤k≤41)个子载波的包络平方为

且

S62、根据包络变化系数的定义，分别对各数据子载波计算包络变化系数，分组内第k个子载波的包络变化系数为η_k：

其中

为

的方差，

为

均值的平方；

S63、对各数据子载波的包络变化系数求均值，可得到平均包络变化系数η，即：

S7、若η>G_η且γ<G_γ，则判为一次失步；否则，转S3；

S8、若连续两次检测到信号失步，则可确定信号处于失步状态，记录第一次判断信号失步的位置即突发信号结束位置；否则，转S3。

图4是本发明具体实施方式与短时能量法在不同信道下的失步检测性能对比示意图，其中横坐标为带内信噪比，纵坐标为失步概率P_l(正确检测到信号失步的突发数与总突发数的比值，其中检测失步位置在理论位置前8个符号，后26个符号均定义为正确检测)；OFDM符号周期T_s为20ms，数据子载波位置L_data＝{6,7,...,41}，带外噪声子载波位置L_noise＝{43,44,...,49}；包络变化系数门限G_η为0.7，信噪比门限值G_γ为-2.5dB；仿真突发数为200，仿真信道有三种类型，具体参数设置见表1；短时能量法的基本原理是首先计算接收信号各样点处的能量并进行平滑处理，然后设定合理门限值(本仿真中门限值设为接收信号平均能量的0.8倍)，当信号采样点能量低于门限时，即判断此处突发结束。

表1仿真信道参数表

仿真结果表明，高斯信道下，由于信号在全频带受到的是均匀的高斯白噪声影响，各子载波信道特性一致，所以失步概率随着信噪比的增加而增长；当SNR≥-1dB时，两种算法的失步概率均能够接近1，都可很好地检测到信号失步。

在短波衰落信道下，当SNR≤0dB时，噪声是影响算法性能的主要因素，信号基本被噪声所淹没，本算法对信号包络和信噪比敏感的特性无法展现，而短时能量法由于多径信号的能量叠加反倒获得了增益；而随着信号质量的提高，当SNR>0dB时，本算法检测性能远远优于短时能量法，且随着信噪比增加，短时能量法检测性能反倒下降；这是由于此时信道的衰落对检测性能影响变大，而能量检测法无法检测是由于衰落影响还是信号结束导致的能量低谷，故算法基本失效。

本发明算法在短波恶劣信道下的失步检测性能略优于短波中等信道下的性能，这是由于相比于短波中等信道，在短波恶劣信道下各数据子载波的信道衰落特性差异更大，通过多个子载波联合估计平均信噪比和平均包络变化系数时，有一定的频率分集合并增益，避免在某些子载波发生深衰落时失步检测错误，而本发明算法的鲁棒性保证了在短波衰落信道下正确检测性能随着信噪比的增加稳步提升，在SNR≥6dB情况下正确失步检测概率大于95％。

由以上分析可看出本发明方法在短波衰落情况下的突出优势——即使在衰落信道下失步检测性能也很鲁棒，而传统短时能量检测算法在短波衰落信道下则基本失效。

Claims (1)

1.一种非协作短波突发通信信号的失步检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、初始化参数：包络变化系数门限值G_η，信噪比门限值G_γ；

S2、对接收信号进行分组，每组的信号时间长度不超过信道相干时间T_c，

S3、依次取出各组信号；

S4、将当前组的时域信号变换到频域，得到第k个子载波的频域信号R_s(k)；

S5、在频域进行信噪比估计，得到频域信噪比估计值γ；具体步骤如下：

S51、取出各数据子载波的频域信号，计算得到信号带内各数据子载波平均功率的估计值

S52、取出接收机滤波器通带内、通信信号带外的各噪声子载波的频域信号，计算得到带外各噪声子载波平均功率的估计值

并将其作为信号带内噪声子载波平均功率的估计值；

S53、用信号带内子载波平均功率

减去带内噪声平均功率

得到带内信号平均功率的估计值

即

S54、根据信噪比定义，可计算得到：

S6、计算当前组信号的平均包络变化系数η；具体步骤如下：

S61、取出信号带内各数据子载波的频域信号，计算各数据子载波相干时间内不同符号的信号包络平方，其中，第m个OFDM符号第k个子载波的包络平方为

且

S62、根据包络变化系数定义，分别对各数据子载波计算包络变化系数，分组内第k个子载波的包络变化系数为η_k：

其中，

为

的方差，

为

均值的平方；

S63、对各数据子载波的包络变化系数求均值，可得到平均包络变化系数η，即：

其中，L_data为数据子载波的位置集合，N_data为数据子载波的个数；

S7、若η>G_η且γ<G_γ，则判为一次失步；否则，转S3；

S8、若连续两次检测到信号失步，则确定信号处于失步状态，记录第一次判断信号失步的位置即突发信号结束位置；否则，转S3。

Images