CN115347914A - 一种强干扰下的短波同步捕获方法 - Google Patents

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陈佳鑫
张凯
李德荣
田杰
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Abstract

本发明涉及短波通信领域，具体涉及一种强干扰下的短波同步捕获方法。本发明方法将接收信号进行截取并划分为多个长度相等数据段，再对每个数据段进行数据归一化，而后将所有归一化后的数据串行得到整体归一化信号，并基于本地序列进行识别得到同步识别曲线。本发明方法能在恶劣的通信环境下规避或滤除强干扰对通讯的影响；能在有干扰的情况下准确识别是否存在同步段，大大降低虚警概率；实现方案简单易行，有利于工程实现。

Description

一种强干扰下的短波同步捕获方法
技术领域
本发明涉及短波通信领域，具体涉及一种强干扰下的短波同步捕获方法。
背景技术
短波通信是指波长在10至100米，频率范围3至30MHz的一种无线电通信技术。短波通信发射的电波要经电离层的反射才能到达接收端，通信距离较远，是远程通信的主要手段。尽管新型无线电通信系统不断涌现，但是短波通信这一古老和传统的通信方式仍然受到全世界的普遍重视，不仅没有淘汰，反而还在不断快速发展。因为它有着其它通信系统不具备的优点。
首先，短波是唯一不受网络和中继制约的远程通信手段，例如发生战争或灾害，短波设备的抗毁能力和自主通信能力是其他通信设备无法媲美的。其次，山区、戈壁和海洋等偏远地区通信因为地域广、基础设施少，主要靠依靠短波进行。最后，低廉的通信费用也使得短波通讯具有广阔的市场。
由于现代社会信息化以及工业化发展，使得通信频谱越来越拥挤，短波通信也面临着各种干扰，如工业电磁干扰、瞬时雷电干扰、太阳黑子爆发引起的电离层波动等等。这些干扰都会对接收信号产生一定影响，在时域波形很窄的时间内引入强冲击会改变原波形的包络、功率及频谱。对短波接收机来讲同步头捕获是收发双方建立通信的第一步，为了对信号进行后续的均衡、解调等工作，接收机首先要做的就是确定有用信息在低频信号中的起始位置(也称作同步捕获)，而后才能针对信号进行后续处理。
然而在具有干扰的通信环境下同步捕获的准确性会随着干扰强度的增加而逐渐降低，使得同步捕获变得越来越困难，当干扰较大时甚至会出现虚警的情况。在无有用信息时由于虚警而启动接收机有可能造成无法及时接收到真正有用的信息，会造成无法估量的损失和严重后果。因此在具有干扰环境下如何准确的进行同步捕获是亟待解决的问题。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种强干扰下的短波同步捕获方法。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现。
一种强干扰下的短波同步捕获方法，包括以下步骤：
步骤1，对接收信号进行截取，并将截取的数据划分为多个长度相等的数据段；
步骤2，对每个数据段进行归一化处理，分别得到归一化后的数据；
步骤3，将所有归一化后的数据串行得到整体归一化信号；
步骤4，基于本地序列对整体归一化信号进行识别，得到识别结果；
步骤5，重复步骤1～4，对接收信号进行遍历截取，得到识别结果曲线；识别结果曲线的峰值对应的采样点为接收信号中同步段的起点。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：首先，能在恶劣的通信环境下规避或滤除强干扰对通讯的影响；其次，能在有干扰的情况下准确识别是否存在同步段，大大降低虚警概率；最后，实现方案简单易行，有利于工程实现。
附图说明
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
图1为同步捕获的原理图；
图2为同步捕获的鉴别结果曲线；
图3为本发明方法的同步捕获的原理图；
图4为仿真试验1的存在同步段且有强干扰的接收信号时域波形图；
图5为以传统同步捕获方法对图4的接收信号的同步识别曲线；
图6为以本发明方法数据段个数为12时对图4的接收信号的同步识别曲线；
图7为仿真试验2的无同步段且有强干扰的接收信号时域波形图；
图8为以传统同步捕获方法对图7的接收信号的同步识别曲线；
图9为以本发明方法数据段个数为12时对图7的接收信号的同步识别曲线。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的实施方案进行详细描述，但是本领域的技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限制本发明的范围。
对于同步头捕获系统来说接收到的是一串基带信号，由于不知道真实的同步段位置，所以需要逐一进行识别。传统同步捕获过程为：对输入的信号进行截取，如图1所示；基于本地序列对截取的信号进行识别，记录识别结果；遍历接收信号，得到识别结果曲线，识别结果曲线的峰值对应的采样点即同步段的起点，如图2所示。常用的识别方法有快速傅里叶变换(FFT)或旋转识别算法(专利号为CN112019233B)。
一种强干扰下的短波同步捕获方法，包括以下步骤：
步骤1，参考图3，对接收信号进行截取，并将截取的数据w划分为W个长度相等的数据段，即有w＝[w1,w2,…,wW]；
步骤2，对每个数据段进行归一化处理，分别得到归一化后的数据
Figure BDA0003765105960000031
i＝1,2,…,W；
具体的，归一化后的数据的计算方式如下：
Figure BDA0003765105960000041
步骤3，将所有归一化后的数据串行得到整体归一化信号wnorm，
Figure BDA0003765105960000042
步骤4，基于本地序列对整体归一化信号进行识别，得到识别结果；
步骤5，重复步骤1～4，对接收信号进行遍历截取，得到识别结果曲线；识别结果曲线的峰值对应的采样点为接收信号中同步段的起点。
仿真试验
在引入强干扰的情况下分别对有同步头和无同步头的两种接收信号进行同步识别，识别算法选用旋转同步识别算法并考察其同步识别曲线。同步序列长度192个符号。
仿真1
接收信号中存在同步段且有强干扰，其接收信号时域波形如图4所示。
使用传统同步捕获方法，即数据段个数为1，同步识别曲线如图5所示；使用本发明方法数据段个数为12的同步识别曲线如图6所示。
参考图5、图6，两种方法均能识别出的同步曲线在采样点278点时都有峰值，说明同步头的起始位置在第278个点；传统同步捕获方法得到的同步识别曲线底部存在一个较为明显的阶跃，在判断是否存在峰值时会出现误判；而本发明方法得到的同步识别曲线底部比较平滑，不存在突然起伏的情况。
综上，说明本发明方法能在有强干扰的情况下仍然能够准确的判断出同步头的起始位置，不会出现误判。
仿真2
接收信号中不存在同步段且有强干扰，其接收信号时域波形如图7所示。
使用传统同步捕获方法，即数据段个数为1，同步识别曲线如图8所示；使用本发明方法数据段个数为12的同步识别曲线如图9所示；
参考图7、图8，使用传统同步捕获方法由于强干扰的引入，在同步识别曲线上有一个明显的尖峰，则会得到此次接收信号中存在同步头的错误结论，从而出现虚警；使用本发明方法由于强干扰只会落在一个或有限个数据段内，归一化只会影响强干扰所在的一个或有限个数据段，对其他数据段几乎没有影响，因此从整体角度来看多窗口能够规避或滤除强干扰的影响。
虽然，本说明书中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (2)

1.一种强干扰下的短波同步捕获方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，对接收信号进行截取，并将截取的数据划分为多个长度相等的数据段；
步骤2，对每个数据段进行归一化处理，分别得到归一化后的数据；
步骤3，将所有归一化后的数据串行得到整体归一化信号；
步骤4，基于本地序列对整体归一化信号进行识别，得到识别结果；
步骤5，重复步骤1～4，对接收信号进行遍历截取，得到识别结果曲线；识别结果曲线的峰值对应的采样点为接收信号中同步段的起点。
2.根据权利要求1所述的强干扰下的短波同步捕获方法，其特征在于，步骤2中，归一化后的数据的计算方式如下：
Figure FDA0003765105950000011
式中，wi为第i个数据段，i＝1,2,…,W；W为截取的数据划分为长度相等的数据段的个数。
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