DE102004017548B4

DE102004017548B4 - Verfahren zur Erkennung und Analyse von Funksignalen

Info

Publication number: DE102004017548B4
Application number: DE200410017548
Authority: DE
Inventors: Daniela Engert; Eberhard Gamm; Hans-Joachim Kolb
Original assignee: Medav GmbH
Current assignee: Saab Medav Technologies GmbH
Priority date: 2004-04-07
Filing date: 2004-04-07
Publication date: 2007-12-27
Anticipated expiration: 2024-04-08
Also published as: DE102004017548A1

Abstract

Verfahren zur Erkennung und Analyse von Funksignalen, die folgenden Schritte umfassend:
• Ablage von Basisinformation, welche die allgemeine Struktur von verschiedenen Funksignalen beschreiben, in einer Basiswissensdatenbank (3) und von Zielinformationen, welche spezifische Merkmale eines gesuchten Funksignals beschreiben, in einer Zieldatenbank (4);
• Empfang eines Antennensignals A, in welchem das gesuchte Funksignal enthalten ist;
• Filterung des gesuchten Funksignals aus dem Antennensignal A in einem wissensbasierten Empfänger (2), unter Nutzung der an den Empfänger (2) gelieferten Basis- und/oder Zielinformationen, wobei folgende Teilschritte ausgeführt werden
– Bandpassfilterung des Antennensignals A in einem Bandpassfilter (6),
– Analog-Digital-Wandlung des bandpassgefilterten Antennensignals in ein digitales Nutzsignal b(k),
– Ausscheidung von mindestens einem Segment S-I_i aus dem Nutzsignal b(k), wobei jedes Segment mindestens durch Zeit- und Frequenzgrenzen bestimmt ist, die in den Basis- und/oder Zielinformationen vorgegeben sind,
– Klassifikation der in jedem Segment S-I_i enthaltenen Funksignale nach ihrer Modulationsart,...

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung und Analyse von Funksignalen. Allgemeiner betrachtet sollen belegte Funkkanäle, die darin genutzten Modulationsarten und die zugehörigen Parameter zur Ansteuerung von Demodulatoren und Decodern erkannt werden, um ein breitbandiges Funksignal zu analysieren. Die Analyse solcher Funksignalszenarien ist im Bereich der Funküberwachung und der sogenannten fernmeldeelektronischen Aufklärung (FmElo Aufklärung) von besonderer Bedeutung.
Aus der DE 41 02 412 C2 ist ein Verfahren zur Modulationsartenerkennung und eine Anordnung zum Ausführen dieses Verfahrens bekannt. Ein komplexes Basisbandsignal wird dazu in mehrere voneinander unabhängige Zwischensignale transformiert, welche gemeinsam mit dem Basisbandsignal einer Parameterschätzung unterworfen werden. Durch Vergleich der geschätzten Parameter mit vorgegebenen Schwellenwerten wird die Modulationsart bestimmt. Die einzelnen Zwischensignale werden durch lineare oder nichtlineare Transformation aus dem komplexen Basisbandsignal erzeugt. Die Ausführung dieser Modulationsartenerkennung erfordert einen hohen Rechenaufwand und ist relativ zeitaufwendig. Insbesondere wenn in dem Basisbandsignal zahlreiche unterschiedliche, unbekannte Funksignale enthalten sind, führt dieses bekannte Verfahren nicht zu befriedigenden Ergebnissen.
Um bessere Funksignalerkennungsergebnisse zu erzielen, werden durch das Verfahren gemäß der vorliegenden Patentanmeldung andere Klassifikationsmodelle verwendet. In diesem Zusammen hang ist auf die DE 196 43 918 C1 zu verweisen, in welcher ein Verfahren zur Klassifikation der statistischen Abhängigkeit einer messbaren Zeitreihe beschrieben ist. Danach ist es möglich, eine Zeitreihe, die durch ein Messsignal eines dynamischen Systems (beispielsweise ein Kursverlauf auf dem Aktienmarkt) angegeben ist, zur Vorhersage zukünftiger Werte zu modellieren, wobei die Wahrscheinlichkeitsdichte ein wesentliches Modellationskriterium darstellt. Aus dieser Druckschrift ist es auch bekannt, dass sich zur Beschreibung der bedingten Wahrscheinlichkeitsdichten ein nichtlinearer Markov-Prozess eignet. Dazu wird ein neuronales Netz entsprechend den Wahrscheinlichkeiten des Markov-Prozesses nach dem Maximum-Likelihood-Prinzip (eine Lernvorschrift zur Maximierung des Produkts von Wahrscheinlichkeiten) trainiert.
Die Anwendung sogenannter verborgener Markov-Modelle (Hidden-Markov-Modelle oder auch HMM genannt) im Bereich der Sprachanalyse ist beispielsweise aus der DE 33 37 353 C2 bekannt. Der dort beschriebene Sprachanalysator verwendet ein verborgenes Markov-Modell, um ein Bezugsmuster eines Sprachsignals unter Rückgriff auf einen Bezugsmusterspeicher zu erkennen.
Die DE 692 28 034 T2 beschreibt ebenfalls ein Sprachverarbeitungsverfahren, welches Hidden-Markov-Modelle verwendet. In dieser Druckschrift werden grundlegende Erläuterungen zu entsprechenden Analysetechniken gegeben. Außerdem sind in diesem Dokument weitere Literaturquellen angegeben, in denen die Prinzipien und Funktionsweisen der Hidden-Markov-Modelle ausführlich dargestellt sind. Die Funktionsweise dieser Modelle muss daher hier nicht detailliert erläutert werden.
Grundlegend sei jedoch angemerkt, dass ein Hidden-Markov-Modell einen stochastischen Prozess beschreibt, der sich aus zwei gekoppelten Mechanismen zusammensetzt. Eine für einen Beobachter nicht sichtbare Markov-Kette (versteckt) mit einer endlichen Anzahl von Zuständen wird in diskreten Zeitschritten durchlaufen und generiert dabei in jedem Zustand ein Ausgabesymbol, welches von einer dem jeweiligen Zustand zugeordneten Wahrscheinlichkeitsdichte abhängig ist. Für den Beobachter ist nur die Abfolge der Ausgabesymbole erkennbar. Die Hidden-Markov-Modelle gestatten ein Training dieser Modelle, um ein entsprechendes Ausgangsmodell besser an vorhandene Daten anzupassen. Die optimalen Parameter des Modells werden durch das Training so bestimmt, dass die vorgegebenen Daten möglichst gut von dem Modell repräsentiert werden.
Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein verbessertes Verfahren anzugeben, um die in einem Funkkanal stattfindenden Kommunikationsvorgänge zu erkennen, zu analysieren und bei Bedarf inhaltlich überwachen zu können. Die Überwachung des Funkverkehrs kann unterschiedlichen Zielsetzungen folgen. Beispielsweise ist es zur Vermeidung von Funkstörungen erforderlich, Störsender zu entdecken und zu identifizieren. Es kann aber auch von Interesse sein, bestimmte Funksignale aus dem Funkkanal herauszufiltern, um illegalen Funkverkehr zu unterbinden oder die Übermittlung illegaler Informationen zu überwachen. In jedem Fall ist es erforderlich, zahlreiche Informationen über relevante Funksendungen zu gewinnen, wie beispielsweise Frequenzlage, Bandbreite, Sendezeitpunkt, Sendedauer und Inhalt des Funksignals, ohne jedoch aktiver Teilnehmer des Funkverkehrs zu sein.
Diese Aufgabe wird durch das im Anspruch 1 angegebene Verfahren gelöst, mit welche es möglich wird, dass ein passiver Zuhörer im Funkkanal ohne vorherige Kenntnis der enthaltenen Funksignale und ohne aktiven Eingriff in den Kommunikationsvorgang die Demodulation und Inhaltsgewinnung aus dem Funksignal ausführen kann.
Bevorzugte Ausführungsformen des erfindungsgemäßen Verfahrens ergeben sich aus den beigefügten Unteransprüchen. Insbesondere ist es zweckmäßig, für die Klassifikation der Modulationsarten von Funksignalen auf trainierbare Hidden-Markov-Modelle zurück zu greifen. Durch den Einsatz der Hidden-Markov-Modelle für die Signalerkennung können insbesondere folgende Vorteile realisiert werden:

• bei Verwendung einer Folge von Merkmalsvektoren wird ein Erkennungsergebnis im Sinne eines „Signalspotting" geliefert;
• in der Signalfolge werden Beginn und Ende eines hinsichtlich seiner Signalart erkannten Bereiches markiert;
• diejenigen Bereiche, in denen kein bekanntes Funksignal erkannt wird, werden einer gemeinsamen Klasse (Rauschen) zugeordnet;
• unter der Voraussetzung der Verwendung von geeignetem Trainingsmaterial für die Bildung der Modelle können Signalarten unabhängig von ihrer spektralen Ausdehnung (Bandbreite, Baudrate) erkannt werden;
• die Modelle können durch Training aus repräsentativen Stichproben erzeugt werden, wodurch eine Anpassung des Signalerkennungsverfahrens auf spezifische Bedürfnisse des Einsatzzweckes und unter Berücksichtigung besonderer Eigenschaften des Übertragungskanals und des verwendeten Empfangssystems möglich ist.

Um die Erfindung verständlich zu machen, wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen die Analyse eines Funkkanals an Hand der auszuführenden wesentlichen Teilschritte erläutert. Zum besseren Verständnis wird auch der Grundaufbau einer technischen Einrichtung dargelegt, mit welcher eine derartige Analyse durchgeführt werden kann. Es wird allerdings vorausgesetzt, dass dem Fachmann die herkömmlichen Techniken der Funksignalverarbeitung bekannt sind, so dass auf die Beschreibung an sich bekannter Signalverarbeitungsmethoden verzichtet werden kann. Die beigefügten Zeichnungen zeigen:
1 ein Blockschaltbild einer Struktur eines Funkerfassungssystems;
2 ein Blockschaltbild einer Pegelsteuereinheit zur Bereitstellung eines digitalen Nutzsignals;
3 ein Blockschaltbild eines Pufferspeichers zur Zwischenspeicherung des digitalen Nutzsignals;
4 ein Blockschaltbild einer Segmentierungseinheit zur Ausscheidung von Signalsegmenten;
5 ein Blockschaltbild einer Klassifikationseinheit zur Ermittlung der Modulationsart von Funksignalen;
6 die Anordnung der Ergebnisse einer Segmentierung und einer Klassifikation in einer Zeit-Frequenz-Ebene;
7 eine grafische Darstellung der Berechnung von Merkmalen schmalbandiger Zeitteilsignale;
8 eine grafische Darstellung der Klassifikation mehrerer Merkmalsvektoren nach ihrer Modulationsart;
9 ein Blockschaltbild einer Verarbeitungseinheit zur Verarbeitung von Zeitteilsignalen.
In 1 ist die allgemeine Struktur eines Funkerfassungssystems als Blockschaltbild dargestellt. Dieses System dient der gezielten Erfassung interessierender Funksignale und Nachrichtenkanäle. Dazu werden verfügbare Informationen zu den Übertragungskanälen und allgemeines Wissen über die Art von Funksignalen verwendet. An einer Antenne 1 wird ein nicht bandbegrenztes und auch nicht in sonstiger Weise eingeschränktes Antennensignal A empfangen. Das Antennensignal A wird einem wissensbasierten Empfänger 2 (OBSR = Ontology Based Search Receiver) zugeführt. Der wissensbasierte Empfänger 2 hat die Aufgabe, interessierende Funksignale gezielt zu erfassen. Dazu verarbeitet er Basisinformationen und/oder Zielinformationen, die er jeweils aus einer Basiswissensdatenbank 3 bzw. einer Zieldatenbank 4 erhält.
Die Basiswissensdatenbank (KDB = Knowledge Data Base) beinhaltet spezielles Wissen und allgemeine Erkenntnisse zur Nutzung eines Funkkanals. Insbesondere kann die Basiswissensdatenbank 3 folgende Basisinformationen enthalten:

• Informationen zur Nutzung von Funkkanälen durch standardisierte und allgemein bekannte Verfahren (z.B. Rundfunksender, kommerzielle Funkdienste, nicht kommerzielle aber standardisierte Funkdienste wie etwa militärische Funkdienste);
• Informationen zu bekannten, speziellen, standardisierten Funkdiensten;
• Informationen zu anderen Funkdiensten mit zumindest teilweise bekanntem Betriebsverhalten;
• Informationen zu speziellen Eigenschaften der Funkkanäle hinsichtlich ihrer Ausbreitungsbedingungen (Tag-Nacht-Verhalten, örtliche Gegebenheiten);
• Informationen zu den üblicherweise eingesetzten Systemen und Geräten zur Funksignalübertragung und Kommunikation;
• Informationen zu auftragsbezogenen, eingesetzten Kanälen, Verfahren und Systemen.

Die Basiswissensdatenbank 3 beinhaltet also allgemeingültiges Wissen, welches zumindest über den Zeitraum des Funksignalerkennungsauftrags unverändert gültig ist. Diese allgemeingültigen Informationen zu den Funkkanälen erleichtern das Auffinden an sich unbekannter Funksignale.
Die Zieldatenbank 4 (TDB = Target Data Base) beinhaltet besondere Informationen zu den interessierenden Funksignalen. Anhand dieser Zielinformationen lassen sich die interessierenden Übertragungskanäle einschränken. Zu den Zielinformationen gehören beispielsweise:

• Frequenzinformationen zu interessanten bzw. uninteressanten Kanälen;
• Richtungsinformationen zur Richtung, aus welcher interessante Funksignalaussendungen zu erwarten sind;
• Ortungsinformationen zum Ort, von dem aus interessante Aussendungen erwartet werden;
• Informationen zu technischen Parametern spezieller Sender, insbesondere zum Übertragungsverfahren und zu Identifikationsparametern (Rufnummern, Rufzeichen usw.);
• Inhaltsbezogene Auswahl- und Filterinformationen (Topic, Keyword usw.);
• Informationen für die Beschreibung von Modellen, die bei der nachfolgenden Klassifikation eingesetzt werden sollen, einschließlich Daten von repräsentativen Beispielsignalen, die zum Training und zur Evaluation von Klassifikatoren benötigt werden.

Der wissensbasierte Empfänger 2 liefert im Ergebnis der nachfolgend noch zu beschreibenden Signalverarbeitung Kanalinformationen CI und leitet diese gemeinsam mit dem teilweise verarbeiteten Antennensignal A an eine Produktionsempfängergruppe 5 weiter. In der Produktionsempfängergruppe 5 stehen mehrere Produktionsempfänger zur Verfügung, welche unter Verwendung der Kanalinformationen einzelne interessante Funksignale demodulieren und decodieren können. Die Produktionsempfänger liefern dann die gewünschten Nachrichten M₁ bis M_K über die analysierten Funksignale. Die Kanalinformationen CI umfassen beispielsweise Belegungsinformationen für den betrachteten Funkkanal und die Einstellparameter für die Demodulatoren und Decoder, die Bestandteil der Produktionsempfänger sind.
In 2 ist eine Einheit zur Pegelanpassung in Form eines Blockschaltbildes dargestellt. Obwohl die nachfolgende Beschreibung die Signalverarbeitung in einem einzigen Kanal zeigt, ist es generell denkbar, dass das Antennensignal A einer vielkanaligen Verarbeitung unterzogen wird. Am Prinzip der Verarbeitung des breitbandigen Antennensignals A ändert dies jedoch nichts. Das Antennensignal A wird zunächst einem Bandpass 6 zugeführt, in welchem eine Bandpassfilterung erfolgt, um außerhalb des gewählten Übertragungsbandes liegende Signale und Störungen auszuschalten. Der geeignete Bandpass wird beispielsweise durch Vorgabe der Mittenfrequenz ausgewählt, welche in der Basiswissensdatenbank 3 gespeichert sein kann.
Um das Signal an die nachfolgenden Verarbeitungseinheiten anzupassen, muss ein geeigneter Signalpegel eingestellt werden. Dazu dienen eine oder mehrere Verstärkerstufen 7, die eine Signalverstärkung bzw. -dämpfung (negative Verstärkung) vornehmen, um einen passenden Eingangspegel für einen nachfolgenden Analog-Digital-Wandler 8 bereitzustellen. Die Steuerung der Verstärkerstufen erfolgt über ein Verstärkungssteuersignal GC, welches von einer Verstärkungssteuereinheit 9 bereitgestellt wird. Das Verstärkungssteuersignal GC wird auch an einen Bitschieber 10 geliefert, welcher das AD-gewandelte Signal vom Analog-Digital-Wandler 8 empfängt und es bei Bedarf einer Bitschiebeoperation unterzieht. Diese Bitschiebeoperation dient der Anpassung des digitalen Signals an die zuvor angewandte Verstärkung, damit bei einer Pegelanpassung des analogen Antennensignals keine Sprünge im Wertebereich des erzeugten digitalen Signals entstehen. Am Ausgang des Bitschiebers 10 steht ein pegelsprungfreies digitales Nutzsignal b(k) zur Verfügung. Das Nutzsignal b(k) stellt den absoluten Pegel mit einer der Auflösung des Analog-Digital-Wandlers entsprechenden Dynamik im Festkommaformat in einem weiten Eingangsspannungsbereich dar.
In 2 ist weiterhin ein Frequenzumsetzer 11 eingezeichnet, welcher ein- oder mehrstufig ausgelegt sein kann und das Antennensignal A nach der Bandpassfilterung in einen geeigneten Zwischenfrequenzbereich transformiert. Es ist darauf hinzuweisen, dass der Frequenzumsetzer 11 beim Einsatz moderner Analog-Digital-Wandler entfallen kann, da diese bereits heute bandpassgefilterte Signale bis zu Frequenzbereichen von etwa 30 MHz ohne eine vorgelagerte analoge Frequenzumsetzung verarbeiten können.
In 3 ist in einem Blockschaltbild die weitere Signalführung über einen Pufferspeicher 12 gezeigt. Das digitale Nutzsignal b(k) wird von einem Tuner 13 an den Pufferspeicher 12 geliefert, der ausreichenden Speicherplatz zur Zwischenspei cherung des digitalen Nutzsignals bereitstellt. Der Pufferspeicher 12 kann beispielsweise durch eine herkömmliche Festplatte gebildet werden, auf welcher das Nutzsignal in Echtzeit abgelegt werden kann. Der Tuner 13 umfasst im Wesentlichen die zuvor in 2 dargestellten Einheiten und führt die in diesem Zusammenhang erläuterten Funktionen aus. Der Tuner kann das Antennensignal A lückenlos erfassen und als kontinuierlichen Signalstrom zur Zwischenspeicherung bereitstellen. Die Arbeitsweise des Tuners 13 kann über ein Tunerkontrollsignal T-Ctrl beeinflusst werden, so dass beispielsweise zwischen verschiedenen Frequenzbändern umgeschaltet werden kann.
Durch die Zwischenspeicherung des Nutzsignals b(k), welches die Abtastwerte des breitbandigen Antennensignals A repräsentiert, können die nachfolgenden Signalverarbeitungseinheiten einfacher und kostengünstiger ausgelegt werden, da einzelne Nutzsignalabschnitte [b(k)]_TOA,D nach Bedarf aus dem Pufferspeicher 12 abgerufen werden können. Die nachfolgende Signalverarbeitung muss nicht mehr in Echtzeit erfolgen. Außerdem ist es möglich, einzelne Nutzsignalabschnitte unterschiedlichen Verarbeitungseinheiten zuzuführen, wodurch sich der zeitliche Aufwand für die Auswertung der Nutzsignale reduzieren lässt. Selbst wenn sich im nachfolgenden Analyseprozess beispielsweise ein angewendetes Modell zur Signalerkennung als ungeeignet erweist, tritt kein Signalverlust ein, da die Analyse mit anderen Parametern und unter erneutem Abruf des zwischengespeicherten Nutzsignals neu gestartet werden kann.
In 4 ist das Blockschaltbild einer Segmentierungseinheit dargestellt. Für das Verständnis dieser Einheit ist zu berücksichtigen, dass eine spezifische Funkübertragung üblicherweise nur einen kleinen Ausschnitt in einem Funkkanal verwendet, welcher durch Anfangs- und Endzeitpunkt, Mittenfrequenz und Bandbreite näher bestimmt ist. Der gesamte Funkkanal wird in der Regel von mehreren Teilnehmern gleichzeitig im Frequenz- und Zeitmultiplexbetrieb und unter Anwendung unterschiedlicher Übertragungsverfahren genutzt. Die Segmentierungseinheit soll einzelne Segmente aus dem Nutzsignal ausscheiden, um diese nachfolgend weiter verarbeiten zu können. Außerdem ist es Aufgabe der Segmentierungseinheit, den nachfolgenden Verarbeitungseinheiten geeignete Klassifikationsinformationen zu liefern.
Die Segmentierungseinheit besitzt dazu einen Segmentierer 14, der relevante Segmentierungsinformationen aus der Basiswissensdatenbank 3 und der Zieldatenbank 4 empfängt. Mit Hilfe der bereitgestellten Basis- und/oder Zielinformationen verarbeitet der Segmentierer 14 einzelne Nutzsignalabschnitte [b(k)]_TOA,D, die vom Pufferspeicher 12 bereitgestellt werden. Der Segmentierer 14 liefert einzelne Segmente {S-I_i}|_{f,B,TOA,D,SNR}. Diese Segmente sind jeweils durch Zeitpunkte und Frequenzen begrenzt, welche in den Basis- und/oder Zielinformationen vorgegeben werden.
Im einzelnen können die vom Segmentierer angewandten Basis- und/oder Zielinformationen folgendes enthalten:

• Informationen zu Bereichen der Zeit-Frequenzebene, die nicht untersucht werden müssen (Sperrbereiche);
• Informationen zu Bereichen der Zeit-Frequenzebene, die gezielt ausgewertet werden sollen (Suchbereiche);
• Parameter zur Bestimmung der Grenzen einzelner Segmente hinsichtlich Zeit und Frequenz;
• minimale und/oder maximale Signalbandbreite;
• minimale Signaldauer und/oder minimales Signal-Rausch-Verhältnis;
• maximale Pausenlänge bzw. Lücken zwischen Bursts;
• maximale Ausfalldauer des Signals durch erwartetes Fading.

Die Aufträge zur Ausscheidung einzelner Segmente aus dem digitalen Nutzsignal [b(k)]_T,D erhält der Segmentierer 14 über ein Segmentiersteuersignal T-SEG. Durch die Vorgabe der genannten und/oder weiterer Parameter kann das Erkennungsvolumen des Segmentierers gesteuert werden. Beispielsweise kann durch Erhöhung des minimalen Signal-Rausch-Verhältnisses die Menge der erkannten Signale auch im Falle einer großen Überwachungsbandbreite an die Leistungsfähigkeit der nachfolgenden Signalverarbeitungseinheiten angepasst werden. Die vom Segmentierer bereitgestellten Signalsegmente S-I_i sind durch Frequenz- und Zeitpunkte begrenzt, zwischen denen interessierende Funksignale enthalten sein können. Die Signalsegmente enthalten vorzugsweise außerdem eine Schätzung zum Signal-Rausch-Verhältnis (SNR).
Nachdem aus dem breitbandigen digitalisierten Nutzsignal einzelne Segmente ausgewählt wurden, müssen in diesen Segmenten einzelne Signale und deren Modulationsart erkannt werden. Dabei ist es Ziel, den Segmenten S-I_i eine Liste der darin enthaltenen Einzelsignale zuzuordnen. Insbesondere sollen diejenigen Funksignale ermittelt werden, für welche die zur Demodulation und Decodierung erforderlichen Informationen zur Verfügung stehen und aus der Basiswissensdatenbank 3 bzw. der Zieldatenbank 4 geladen werden können.
Während der Suche nach der für einzelne Funksignale verwendeten Modulationsart werden folgende einschränkende Bedingungen angenommen, welche die nachfolgende Verarbeitung vereinfachen:

• Spread-Spectrum-Signale werden nicht betrachtet, da spezielle Verfahren für deren Bearbeitung erforderlich sind;
• Automatische Kanalwechsel werden nicht als Modulationsvorgänge angesehen;
• Frequency-Hopper-Signale werden nicht als das Ergebnis eines zusammengehörigen Modulationsvorgangs interpretiert, sondern als eigenständige Kurzzeitaussendungen mit regelmäßigem Wechsel der Frequenzlage; in diese Kategorie fallen auch FSK-Signale (Frequenzy Shift Keying) mit großem Hub, die in ihrer spektralen Repräsentation separate kompakte Signaleinheiten bilden.

Um die Funksignale klassifizieren zu können, müssen Klassifikatoren festgelegt werden, welche an spezifischen Eigenschaften der Funksignale ansetzen. Folgende Merkmale der Funksignale können für die Definition der Klassifikatoren herangezogen werden:

• es kann sich um ein analoges Funkzeitsignal (beispielsweise Sprache, Musik, Telefax) oder einen Datenstrom digitaler Symbole handeln;
• die Trägerschwingung kann in Amplitude, Phase oder Frequenz moduliert sein;
• bei digitalen Modulationsverfahren sind Mischformen der Amplituden- und Phasenmodulation möglich;
• bei digitalen Modulationsverfahren ist die parallele Modulation mehrerer Trägerschwingungen in regelmäßiger Anordnung möglich (Vieltonverfahren, OFDM u.a.);
• Mehrfachmodulationen von Signalen sind möglich, beispielsweise zur Übertragung digitaler Nachrichtensignale auf Kanälen, die ursprünglich für die Übertragung analoger Signale vorgesehen sind.

Für die Erkennung und Analyse der Funksignale ist es außerdem von Bedeutung, dass die Übertragungsverfahren neben der Modulationsart durch weitere Eigenschaften gekennzeichnet sein können. Zu diesen Eigenschaften, aus denen weitere Parameter für das Erkennungsverfahren abgeleitet werden können, gehören beispielsweise:

• die Art der Synchronisation (Präambeln, Mitambeln usw.);
• die Art der Codierung (Kanalcodierung, Quellcodierung usw.);
• die Art des Wechsels einzelner Parameter (Modulationsart, Kanal usw.).

Die in 5 in Form eines Blockschaltbildes gezeigte Klassifikationseinheit nutzt die zuvor genannten Bedingungen und Parameter zur weiteren Verarbeitung der bestimmten Signalsegmente S-I_i. Einem Klassifikator 15 werden diese Signalsegmente zugeführt. Der Klassifikator 15 erhält Basisinformationen und Zielinformationen aus der Basiswissensdatenbank 3 und der Zieldatenbank 4. Die Steuerung des Klassifikators 15 erfolgt über ein Klassifikationssteuersignal T-MOD. Nach Durchführung der Klassifikation liefert der Klassifikator 15 zu jedem Signalsegment S-I_i eine Liste der erkannten Signale {M_n-I_i}|_{MOD,B,fm,t1,t2} sowie jeweils deren Modulationsartenklasse MOD, die geschätzte Bandbreite B, die Frequenzlage fm sowie den Anfangszeitpunkt t1 und den Endzeitpunkt t2. Insbesondere bei digitalen Übertragungsverfahren können zusätzliche Parameter in die Signalliste eingefügt werden.
Die Ergebnisse der bereits erläuterten Erkennungsschritte lassen sich in einer Zeit-Frequenz-Ebene symbolisch darstellen, wie dies in 6 gezeigt ist. Durch die vom Segmentierer durchgeführte Ausscheidung einzelner Segmente S-I_i werden in dieser Ebene einzelne Flächen definiert, innerhalb derer der Klassifikator nachfolgend nach einzelnen Funksignalen sucht und die Modulationsart und die zuvor genannten weiteren Parameter bestimmt. Jedem Segment S-I_i werden mehrere Listen von erkannten Signalen mit zugeordneten Modulationsartenklassen M_n-I_i zugeordnet, wie dies beispielsweise für das Segment S-I₁ gezeigt ist. Dabei können in jedem Segment genau ein oder mehrere modulierte Signale enthalten sein.
Die Bestimmung der Modulationsart ist eine Klassifikationsaufgabe, die erfindungsgemäß durch Anwendung von Mustererkennungsverfahren in den nachfolgend erläuterten Teilschritten gelöst wird. Im ersten Teilschritt erfolgt die Klassifikation hinsichtlich der Modulationsartenkategorie an Hand geeigneter universeller Merkmale. Um diese Merkmale herauszufinden, werden Merkmalsvektoren berechnet, die für die interessanten Modulationsarten charakteristische Muster aufweisen.
Die Merkmalsberechnung ist in 7 für ein Zeitsignal M_m(f) grafisch dargestellt. Das Zeitsignal wird dazu mit Hilfe einer Filterbank in frequenzmäßig separierte Abschnitte zerlegt. Die Bandbreite der Einzelfilter beträgt df, so dass mehrere schmalbandige Zeitteilsignale resultieren. Zu jedem Zeitteilsignal werden nachfolgend diejenigen Merkmale berechnet, die für die Kennzeichnung der angewandten Modulationsart geeignet sind. Insbesondere werden statistische Eigenschaften des Zeitteilsignals innerhalb eines vorgegebenen Zeitintervalls dt betrachtet. Beispielsweise sind das Schätzwerte für die Leistung, die Streuung, statistische Momente höherer Ordnung, Eigenschaften der Einhüllenden und andere Merkmale.
In 7 sind diese Merkmale beispielhaft durch die Indices 1, 2, 3 und 4 gekennzeichnet. Außer den einzelnen Merkmalen können auch Änderungen im Vergleich zu benachbarten Signalkanälen längs der Frequenzrichtung in die zu erzeugende Merkmalsgruppe aufgenommen werden. Ergebnis dieser Merkmalsberechnung ist zu jedem Zeitpunkt ein Satz von Merkmalsvektoren, die das Signal kennzeichnen. Die Merkmalsvektoren beinhalten Kenngrößen eines Zeitteilsignals, welches durch Bandpassfilterung entstanden ist.
Nach der Berechnung der Merkmalsvektoren muss die eigentliche Klassifikation durchgeführt werden. Dazu werden trainierbare Klassifikatoren eingesetzt, insbesondere neuronale Netzwerke bzw. Hidden-Markov-Modelle. Die für die Klassifikation erforderlichen Referenzmodelle werden durch Training auf der Basis repräsentativer Funksignale erzeugt. Ziel der Klassifikation ist die Ermittlung folgender Informationen:

• handelt es sich um ein einfach oder ein doppelt moduliertes Signal;
• liegt ein analoges oder digitales Funksignal vor;
• werden bekannte komplexe digitale Modulationsverfahren verwendet?

Bei der Klassifikation der Modulationsart bzw. deren Zugehörigkeit zu einer bestimmten Modulationsartenklasse handelt es sich um eine Erkennungsaufgabe, die zu einem festgelegten Zeitpunkt und unter Berücksichtigung einer bestimmten Signalvergangenheit ausgeführt wird. Dabei sollen ein Bandbreitenbereich, dessen Grenzen in Zeit- und Frequenzrichtung bestimmt sind, sowie dessen Modulationsart bzw. Modulationsartenklasse identifiziert werden.
In 8 sind die Klassifikationsschritte grafisch dargestellt, die nach der Berechnung der Merkmalsvektoren ausgeführt werden müssen, um die Modulationsart zu erkennen. Dabei müssen entlang der Frequenzachse f diejenigen Abschnitte bestimmt werden, denen eine bekannte Modulationsart zugeordnet werden kann. Aus dem vorangegangenen Schritt stehen Zeitteilsignale mit Einzelmerkmalen zur Verfügung. Die zusammengehörigen Abschnitte dieser Zeitteilsignale müssen erkannt und einer Modulationsart zugeordnet werden, was einer „Beschriftung" einzelner Abschnitte der Frequenzachse gleichkommt.
Aus 8 ist ersichtlich, dass im dargestellten Beispiel drei Modulationsarten erkannt wurden (PSK, J3E, OFDM). Die Abschnitte, in denen keine bekannte Modulationsart bestimmt werden kann, werden als Rauschen einer gemeinsamen Klasse N zugeordnet.
Um die verschiedenen Signalarten zu erkennen, werden zur Beschreibung bekannter Signalarten Hidden-Markov-Modelle eingesetzt. Die Modelle können durch Training mit typischen Beispielsignalen gewonnen und bei Bedarf weiter verbessert werden. Die prinzipielle Herangehensweise folgt den Erkennungsverfahren, die zur Erkennung von Schlüsselwörtern in einem Sprachsignal eingesetzt werden können. Allerdings steht hier die Aufgabe, anstelle von Schlüsselwörtern bestimmte Signalarten in Zeitteilsignalen zu erkennen.
Die für das Training der Hidden-Markov-Modelle erforderlichen repräsentativen Signalstichproben werden in Signalarchiven gespeichert, die Teil der Basiswissens- und Zieldatenbanken sein können. Es sind auch rekursive Methoden denkbar, bei denen die eingesetzten Modelle zur Signalarterkennung mit Hilfe der bereits erkannten Signale weiter verbessert werden.
Nachdem die Modulationsart bestimmt wurde, können weitere Parameter der Funksignale durch an sich bekannte messtechnische Methoden der Nachrichtentechnik ermittelt werden. Von Interesse sind dabei vor allem die folgenden Parameter:

• Mittenfrequenz und Bandbreite der Modulationsart;
• im Falle von FSK-Verfahren – Bestimmung der Frequenzverschiebung (Abstand zwischen den einzelnen Kennfrequenzen) und der Baudrate;
• im Falle von PSK-Verfahren – Bestimmung der Wertigkeit des Verfahrens (Anordnung der Symbole in der komplexen Ebene) und der Baudrate;
• Im Falle von QAM-Verfahren – Bestimmung der Wertigkeit des Verfahrens und der Baudrate.

Um die erkannten Zeitteilsignale weiter zu verarbeiten, müssen geeignete Demodulatoren und Decoder ausgewählt werden, unter Berücksichtigung der ermittelten Parameter, welche in einem Modulationsartensteckbrief zusammengestellt werden. Dieser Parameter werden dazu mit den bekannten Eigenschaften der im System verfügbaren Demodulatoren und Decoder verglichen.
9 zeigt dazu ein Blockschaltbild einer Verarbeitungseinheit, welche die Menge der erkannten Zeitteilsignale M_n-I_i unter Verwendung der zuvor erläuterten Parameter verarbeitet. Die Verarbeitungseinheit besitzt dazu einen Verfahrensklassifikator 16, der außer den erkannten Signalen auch noch Infor mationen aus der Basiswissensdatenbank 3 und der Zieldatenbank 4 erhält. Diese Informationen werden zur Verfahrensklassifikation genutzt, um den erforderlichen Aufwand für die nachfolgende Signalverarbeitung zu verringern, die Klassifikationssicherheit zu erhöhen und bei Überwachungsanwendungen die Fehlalarmrate zu vermindern.
Der Verfahrensklassifikator 16 liefert nach der Verarbeitung eine Liste der Verfahren und Parameter, die für die Anwendung geeigneter Demodulatoren und Decoder erforderlich sind. Die zu klassifizierenden Übertragungsverfahren unterscheiden sich insbesondere dadurch, dass innerhalb einer Nachrichtenübertragung die Modulationsarten und deren Parameter zeitlichen Wechseln unterliegen, die gezielt zur Synchronisation, Einphasung oder Anpassung des Verfahrens an veränderte Bedingungen des Übertragungskanals genutzt werden. Die Zusammenfassung von Abschnitten unterschiedlicher Modulationsverfahren zu einem einzigen Verfahren und deren Zuordnung zu einem vorhandenen Demodulator bzw. Decoder erfolgt regelbasiert. Die Eigenschaften der bekannten Demodulatoren/Decoder können in Datenbanken gespeichert werden.
Nach Ausführung der zuvor beschriebenen Schritte liegen alle relevanten Informationen vor, um ein unbekanntes Funksignal in einem Übertragungskanal zu erkennen, seine technischen Parameter zu bestimmen und das Funksignal bei Bedarf zu demodulieren/decodieren, um den Kommunikationsinhalt zu bestimmen.

1: Antenne
2: wissensbasierter Empfänger
3: Basiswissensdatenbank
4: Zieldatenbank
5: Produktionsempfängergruppe
6: Bandpassfilter
7: Verstärkerstufen
8: Analog-Digital-Wandler
9: Verstärkungssteuereinheit
10: Bitschieber
11: Frequenzumsetzer
12: Pufferspeicher
13: Tuner
14: Segmentierer
15: Klassifikator
16: Verfahrensklassifikator
A: Antennensignal
CI: Kanalinformationen
M_i: Nachrichten
GC: Verstärkungssteuersignal
b(k): digitales Nutzsignal
T-Ctrl: Tuner-Kontrollsignal
[b(k)]_TOA,D: Nutzsignalabschnitte
T-SEG: Segmentiersteuersignal
S-I_i: Signalsegment
T-MOD: Klassifikationssteuersignal

Claims

Verfahren zur Erkennung und Analyse von Funksignalen, die folgenden Schritte umfassend: • Ablage von Basisinformation, welche die allgemeine Struktur von verschiedenen Funksignalen beschreiben, in einer Basiswissensdatenbank (3) und von Zielinformationen, welche spezifische Merkmale eines gesuchten Funksignals beschreiben, in einer Zieldatenbank (4); • Empfang eines Antennensignals A, in welchem das gesuchte Funksignal enthalten ist; • Filterung des gesuchten Funksignals aus dem Antennensignal A in einem wissensbasierten Empfänger (2), unter Nutzung der an den Empfänger (2) gelieferten Basis- und/oder Zielinformationen, wobei folgende Teilschritte ausgeführt werden – Bandpassfilterung des Antennensignals A in einem Bandpassfilter (6), – Analog-Digital-Wandlung des bandpassgefilterten Antennensignals in ein digitales Nutzsignal b(k), – Ausscheidung von mindestens einem Segment S-I_i aus dem Nutzsignal b(k), wobei jedes Segment mindestens durch Zeit- und Frequenzgrenzen bestimmt ist, die in den Basis- und/oder Zielinformationen vorgegeben sind, – Klassifikation der in jedem Segment S-I_i enthaltenen Funksignale nach ihrer Modulationsart, unter Anwendung von trainierbaren Modellen; • Bestimmung von gesuchten Parametern und/oder Inhalten des klassifizierten Funksignals.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass für die Klassifikation der Modulationsart in einem ersten Teilschritt Merkmalsvektoren berechnet werden, welche charakteristische Muster der Modulationsart enthalten, und dass in einem zweiten Teilschritt auf die Merkmalsvektoren trainierbare Klassifikatoren angewendet werden.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass zur Berechnung der Merkmalsvektoren das digitale Nutzsignal b(k) mittels einer Filterbank in schmalbandige Zeitteilsignale mit einer Bandbreite df zerlegt wird, und dass für jedes Zeitteilsignal die statischen Eigenschaften innerhalb eines Zeitintervalls dt bestimmt werden.
Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass das Training der Klassifikatoren auf der Basis von für bestimmte Funksignale repräsentativem Trainingsmaterial und unter Nutzung von neuronalen Netzen und/oder Hidden-Markov-Modellen erfolgt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass zur Klassifikation der Modulationsart folgende Entscheidungskriterien angewandt werden: – einfach oder doppelt moduliertes Signal, – analoges oder digitales Signal, – einfache oder komplexe digitale Modulation, insbesondere Mehrträgermodulation.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt der Klassifikation der Funksignale außer der Modulationsart noch einer oder mehrere der folgenden Parameter jedes Funksignals bestimmt werden: – geschätzte Bandbreite B des Signals – Frequenzlage fm – Anfangs- und Endzeitpunkt t1, t2.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass das bandpassgefilterte Antennensignal einer Verstärkung/Dämpfung unterzogen wird, durch welche ein für die Analog-Digital-Wandlung des Antennensignals geeigneter Signalpegel eingestellt wird, und dass nach der Analog-Digital-Wandlung eine an die Verstärkung/Dämpfung angepasste Bitschiebeoperation erfolgt, so dass keine durch die Signalpegeleinstellung bedingten Wertesprünge im digitalen Nutzsignal b(k) auftreten.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass das digitale Nutzsignal b(k) einem Pufferspeicher (12) zugeführt wird, aus welchem es zeitversetzt auch in Nutzsignalabschnitten [b(k)]_TOA,D ausgelesen werden kann.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ausscheidung und Parametrierung der Segmente eine oder mehrere der folgenden Informationen aus der Basiswissens- und/oder Zieldatenbank (3, 4) verwendet werden: • Zeit- und Frequenzbereiche, die als Suchbereiche definiert sind; • Zeit- und Frequenzbereiche, die als Sperrbereiche von der weiteren Untersuchung ausgeschlossen sind; • minimale und/oder maximale Signalbandbreite, der im Segment zu berücksichtigenden Nutzsignale; • minimale Dauer und/oder minimales Signal-Rausch-Verhältnis, der im Segment zu berücksichtigenden Nutzsignale; • maximale Pausenlänge bzw. Lücken zwischen Bursts und/oder aufgrund Fading entstehende maximale Ausfalldauer der im Segment zu berücksichtigenden Nutzsignale.
Anordnung zur Erkennung und Analyse von Funksignalen, dadurch gekennzeichnet, dass sie für die Ausführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 9 konfiguriert ist.