JP2004214817A - Radio identification system - Google Patents
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Abstract
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、不法無線局が送信する電波を捕らえて、発信元の無線機のモデル(機種)および個体の同定を行う無線機同定装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
不法無線局は、重要な無線通信や一般業務用無線へ混信・妨害の原因となったり違法に出力を強くして道路沿いのテレビやラジオなどに妨害を与えている。近年、不法無線局は増加をたどり根絶へ向け適切な対応が強く求められている。そして、不法無線局を取り締まる方法としては、従来から方向探知器により不法電波の発射源を求める方法が一般的に知られている。
【0003】
ところが、この方向探知器により得られるのは電波の発射場所であり無線機自体でない。例えば、そこに同じ周波数帯の無線機が複数台あった場合、どの無線機から電波を発射したのかを特定することはできなかった。そこで、受信した電波からその発信元である無線機を特定する手法が求められており、例えば無線機個々から発射される電波をデータベース化し、不法電波を受信したときに、指紋を照合するように、予め保有する基準データと照合し、無線機を特定できるようにした無線機同定装置が開発されつつある(例えば、特許文献1参照)。
【0004】
【特許文献1】
特開2002−26826号公報
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記特許文献1で開示されている無線機同定装置の場合、受信電波に雑音が入っていると、受信電波の立上がり時点を的確に捕捉できない場合があり、そのようなときには基準データとの照合を精度良く行うことができず、不法電波を発信する無線機を特定できないこともあった。
【0006】
この発明は上記に鑑み提案されたもので、受信電波に雑音を含んでいる場合でも、不法無線局のどの無線機から発信されているかまで特定することができる無線機同定装置を提供することを目的とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項1に記載の発明は、受信した電波を用いてその発信元の無線機を同定する無線機同定装置において、上記受信電波からトリガ位置を決定するトリガ位置決定手段と、上記受信電波の読み取りをトリガ位置で開始し、受信電波の立上がり波形を捕捉する立上がり波形捕捉手段と、上記立上がり波形からスペクトログラム・パターンを演算するスペクトログラム・パターン演算手段と、上記無線機のメーカおよびモデル毎に予め求めたスペクトログラム・パターンを基準スペクトログラム・パターンとして記憶する基準情報記憶手段と、今回の受信電波の立上がり波形から演算したスペクトログラム・パターンと、基準スペクトログラム・パターンとを対比することで、今回の受信電波の発信元である無線機のモデルを同定する同定手段と、を具備することを特徴としている。
【0008】
また、請求項2に記載の発明は、上記した請求項1に記載の発明の構成に加えて、上記トリガ位置決定手段は、受信電波から変換して得られたスペクトルが予め設定したレベル以上となる最初のポイントをトリガ位置とする、ことを特徴としている。
【0009】
また、請求項3に記載の発明は、上記した請求項1に記載の発明の構成に加えて、上記立上がり波形捕捉手段は、受信電波を中間周波数帯信号に変換し、その後、所定の帯域幅に制限することで、立上がり波形の捕捉処理を行う、ことを特徴としている。
【0010】
さらに、請求項4に記載の発明は、上記した請求項1に記載の発明の構成に加えて、上記スペクトログラム・パターンは、立上がり波形から演算されたスペクトログラムの信号レベルをさらに等高線で結んで得られる無線機に固有のパターンである、ことを特徴としている。
【0011】
【発明の実施の形態】
以下にこの発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【0012】
図1は本発明の無線機同定装置の構成図である。図において、本発明の無線機同定装置は、装置メイン部100Aとトリガ位置決定部100Bとから構成されている。装置メイン部100Aのアンテナ2は無線機1からの電波を受信し、その立上がり状態を捕捉する。なお、以下の説明では、無線機1からは不法電波が送信されているものとする。このアンテナ2は駆動部3により任意の方向に回転可能である。また、方向探知器4は駆動部3を制御することで不法電波の方向にアンテナ2を自動的に追尾させる機能を有している。受信部5はアンテナ2で捕捉した不法電波を受信する。電波解析部7は受信部5で受信した電波から、その電波が不法電波に類するものかを分析する。設定部8は外部から操作員が設定可能なキーボード及びマウスなどである。表示部6は、捕捉した不法電波のスペクトルや波形等の表示、後述の不法電波を発生している無線機のモデルや個体の番号等を表示するために使用する。
【0013】
なお、受信部5には、空中を伝搬する電波が受信されるが、無線機自体の試験のためには空中を伝搬する電波を捕捉するのではなく、直接無線機の送信端子から有線で受信信号を取得するように構成してもかまわない。
【0014】
受信部5は、FM波(例えば30〜3000MHz)としての受信信号S1を出力し、ダウンコンバータ10に入力する。この受信信号S1は、ダウンコンバータ10において例えば20.48MHzでサンプリングされて中間周波数帯信号(IF信号)に変換され、その後、A/D変換器11に出力される。
【0015】
このIF信号は、その一部が分岐されてトリガ位置決定部100Bに入力される。トリガ位置決定部100Bでは、IF信号に対して、所定の演算処理を施すことで受信電波に対するトリガ位置を決定し、そのトリガ位置TrをA/D変換器11に出力する。その詳細は後述する。
【0016】
A/D変換器11では、今回の受信電波に対し、そのトリガ位置決定部100Bから受け取ったトリガ位置Trから読み取りを開始し、その読み取った信号をデジタル化しデジタルIF信号S2として出力する。
【0017】
デジタルIF信号S2はデジタル直交検波部15に入力され、その前段部において、処理前I信号S3と処理前Q信号S4に変換される。処理前I信号S3と処理前Q信号S4は間引き部16で間引きされ、また必要に応じて帯域幅を制限された後、一度メモリ17にバッファリングされる。すなわち、デジタルIF信号S2はデジタル直交検波部15で検波され、最終的に立上がり波形の振幅情報としてのI信号S5と、位相情報としてのQ信号S6となってメモり17から出力される。
【0018】
図2はアンテナ経由での受信電波波形を示す図、図3は同一無線機からの受信信号を有線で試験的に受信部で直接取得した場合の受信電波波形を示す図である。この受信電波波形は、図1では図示されていない振幅−位相表示部で表示され、各図において、上段は振幅(I信号S5)を、下段は位相(Q信号S6)をそれぞれ示している。
【0019】
この図2と図3との比較から分かるように、アンテナ経由での測定デ−タ(図2)は全体的に雑音が重畳して立上り波形の特徴も識別できないほど信号が歪んでいる様子が分かる(図2の上段参照)。そして、このような雑音が重畳する受信電波に対しては、その立上がり波形を捕捉するのが困難である。一方、無線機の特定(同定)は、従来から立上がり波形に基づいて行うようになっており、したがって、雑音を含む受信電波に対してはその機能を十分に発揮できず、無線機特定が極めて困難であった。
【0020】
これに対し、本発明では、(1)受信電波の立上がり時点を高精度で把握し、その立上がり時点にトリガを掛けることで受信電波を捕捉したこと、および(2)受信電波の立上がり波形に対し、本発明に特有の演算処理を施すことで、無線機の各々に固有のスペクトログラム・パターンを高精度で抽出できるようにしたことの2点により、雑音のひどい状況であっても無線機を特定できるようにしている。
【0021】
以下の説明では、先ず(2)のスペクトログラム・パターン抽出について図4〜図10を用いて説明し、続いて(1)トリガ位置決定の手法について図11を用いて説明する。
【0022】
上記のように、本発明では、取得デ−タからスペクトログラムに変換し、更に、無線機の特徴を適切に表すスペクトログラム・パタ−ンに変換している。パタ−ンの照合を効率よく行うためには、適切なスペクトログラム・パターン表示手法が重要である。そこで、迅速にスペクトログラム・パターンの全体像を把握できるツールとして、所定のソフトウェア処理を試みた。このソフトウェア処理は、図1の時間−周波数スペクトル解析部24で実行され、デジタル直交検波部15で得られたI信号S5とQ信号S6とに対して行われる。その結果得られたスペクトログラム・パターンは表示部で表示される。一方、無線機同定データ部22には、無線機のメーカおよびモデル毎に予め求めたスペクトログラム・パターンが基準スペクトログラム・パターンとして記憶されており、今回の受信電波のI信号S5等の立上がり波形から演算したスペクトログラム・パターンと、基準スペクトログラム・パターンとを対比することで、今回の受信電波の発信元である無線機のモデルを同定するようになっている。
【0023】
図4はA社の無線機aからの受信電波にこのソフトウェアを適応して得られた振幅波形とスペクトログラム・パターンを示す図である。上段に振幅の絶対値が表示されている。下段のスペクトログラム・パターンは、データ長Nfft=1024の高速フーリエ変換(FFT)を行い、スペクトログラムを計算し、その信号レベルをさらに等高線で結んでいる。すなわち、データ取得時間全体にわたり最大信号レベルPmaxの95%から10%までを0.05スッテプの等高線でパターン化して表示している。デシベル表示選択の場合は、Pmaxの1dBから2dBステップで−22dBまでの表示となる。データ長Nfft=1024を採用した理由は、周波数分解能と時間分解能およびスペクトラム密度の広がり具合から決めた。縦軸は中心周波数からの周波数偏差をこの場合は±15kHz範囲で示し、横軸はトリガ開始ポイントからの経過時間を102msに亘ってパターン化して表示してある。このツールは対話形式で実行され、表示はリニヤとデシベルの選択が可能で、周波数のレンジ等は適切な大きさのパターンが得られるように工夫されている。
【0024】
このように、スペクトログラム・パターンの信号レベルを等高線で結ぶことで、無線機に固有のパターンを把握することができ、図4下段のスペクトログラム・パターンでは、無線機aに固有の等高線パターンが、丁度指紋のように完璧に捕らえられている。
【0025】
図5は無線機aからの電波が強い干渉を受けた場合の振幅波形の絶対値とスペクトログラム・パターンを示す図である。下段のスペクトログラム・パターンでの縦軸(周波数偏差)はスケールダウンして表示されている。図4と図5の振幅波形を比較してみると前者(図4)では振幅波形は若干、雑音の影響と隣接局からの干渉を受けている様子が伺える。しかし、後者(図5)の振幅波形になると干渉波と雑音の影響が支配的になり信号波形の原型が確認できないほどに劣化している。
【0026】
また、スペクトログラム・パターンを比較してみると、周波数に段差が発生するポイントに着目すると、図5ではパターン全体が約4μs見かけ上早く立ち上がっている。これはトリガ設定の変更とS/N比変化のためであると思われるが、図4と図5のスペクトログラム・パターンを重ね合わせて一致具合を調べた結果、スペクトログラム・パターンの変形等の影響はほとんどなく両者のパターンはよい一致を示した。すなわち、スペクトログラム・パターンは、雑音の影響をほとんど受けず、無線機に固有のパターンを保持できることが分かった。
【0027】
図6および図7はB社の無線機bからの受信電波にこのソフトウェアを適応して得られた振幅波形とスペクトログラム・パターンを示す図である。この無線機bは0〜30msにかけて立上り時の周波数変化が激しく振動しその後は設定周波数に収斂する特性を示している。測定毎の立上がり時の変動を明示すために、測定を10回連続して行い、その中で周波数変化の最大と最小の測定例を選んで示してある。図6が最小の場合、図7が最大の場合である。
【0028】
このように、測定毎の立上がり時の変動が大きい場合、確かに立上がりの周波数のバラツキは大きいものの、全体としは、両者のパターンはよい一致を示しており、立上り時の周波数変化が激しくなる無線機に対しても、その無線機同定に本発明を十分に適用できることが分かった。
【0029】
図8はC社の無線機cからの受信電波にこのソフトウェアを適応して得られた振幅波形とスペクトログラム・パターンを示す図である。この無線機cの場合、最初大きく周波数が振動しその後は減衰振動する傾向示す。他の無線機で行った結果では、減衰振動のパターンは複雑ではあるが、示すパターンは機別に異なり無線機の識別が可能であった。
【0030】
上記図4〜図8に示した測定例は全てIF帯域幅に関しては250kHzに設定し測定を行い、振幅波形の絶対値表示とスペクトログラム・パターンの処理段階で40kHzのローパスフィルタを通して得られたものであるが、このスペクトログラム・パターンに対してIF帯域幅と処理過程のローパスフィルタとが及ぼす影響について説明する。なお、この帯域幅制限は、図1の間引き部16で施されるようになっている。
【0031】
図9はB社の無線機bからの受信電波にこのソフトウェアを適応して得られた振幅波形とスペクトログラム・パターンを示す図である。この図9では、IF帯域幅50kHzで測定し、測定したIQデータに遮断周波数20kHzのローパスフィルタを通して処理した点が、上記の図6および図7とは相違している。この図9と、IF帯域幅250kHzでの測定例である図6,7と較べてみる。先ず、各図の上段側の振幅波形の比較では、図6,7の両図とも最初オーバシュートしてその後、一定のレベルに落ち着いている。図9では、オーバシュートの区間の振幅波形に歪みが生じている。この歪みの原因は、雑音除去に使用したローパスフィルタの影響によるものである。この区間のデータからローパスフィルタの特性を越える周波数成分が取り除かれたことによるものである。しかしながら、パターンの有効性を損なうような影響は観測されていない。
【0032】
図10はB社の無線機bからの受信電波にこのソフトウェアを適応して得られた振幅波形とスペクトログラム・パターンを示す図であって、IF帯域幅12kHzで測定し、測定したIQデータに遮断周波数10kHzのローパスフィルタを通して処理した結果を示している。この図10での振幅波形の歪みは一層激しく、図6,7でオーバシュートを示した区間では、帯域制限を越えた周波数成分がフィルタの特性により削り取られ、振幅波形が大きく陥没している。この現象を下のパターンと関係つけてみれば、この部分の周波数成分が除去されていることが明らかになっている。しかし、下段側のスペクトログラム・パターン全体におけるパターンの傾向はそのまま保存され無線機の識別が可能なことが分かる。
すなわち、この図9および図10から次の結果が得られた。すなわち、スペクトログラム・パターンと帯域幅との関係は、帯域幅が狭くなればなるほど雑音を抑圧してS/N比を改善する効果に期待できる。しかし、その反面、必要とする信号の情報が失われるおそれがある。時間領域の振幅波形はこの影響が大きく、振幅波形の特性が低下する。これに反して、周波数領域のスペクトログラム・パターンでは影響を受けた部分がはっきり確認できる。雑音の影響が大きい状況下において、無線機の識別を行う場合、雑音除去のために狭帯域化の信号処理して得たパターンであっても有効に活用できることが分かった。
【0033】
次に、上記したトリガ位置決定の手法について説明する。アンテナ経由での受信電波は、図2の上段に示したように、全体的に雑音が重畳して立上り波形の特徴も識別できないほど信号が歪んでいる。このため従来、電波を受信しても、その電波の立上がり時点を捕らえるのが極めて困難であった。これに対し、本発明では、受信電波をダウンコンバータ10でIF信号に変換後、分岐させ、トリガ位置決定部100Bに入力し、所定のデータ処理を施すことにより、トリガ位置を決定している。
【0034】
このトリガ位置決定部100Bは、上記の装置メイン部100Aと同様に、A/D変換器110とデジタル直交検波部150とを有している。ダウンコンバータ10から出力されたIF信号は、サンプルレート10.24MHzでA/D変換器110に印加され、A/D変換器110においてデジタルIF信号S20に変換される。続いてデジタル直交検波部15で処理前I信号S30と処理前Q信号S40に変換され、さらに間引き部160で間引きされ、また帯域幅を、例えば31.25kHz、15.63kHz、7.81kHzの3種類の内の一つに制限された後、一旦メモリ170にバッファリングされる。その後振幅情報としてのI信号S50と、位相情報としてのQ信号S60となって出力される。そして、直交検波部150の後段に設けられたスペクトル演算部180は、このI信号S50とQ信号S60とをスペクトルに変換し、そのスペクトルはトリガ検出部190に入力される。
【0035】
図11はスペクトル演算部で得られたフリーランでのスペクトルを示す図である。この図に示すように、トリガ検出部190では、計算されたスペクトルの最大値と、設定部8で設定されたトリガレベルT0とを比較し、スペクトルが予め設定したレベル以上となる最初のポイントをトリガ位置Trとし、そのトリガ位置情報を取り込むように、装置メイン部100AのA/D変換器11に指示を送る。
【0036】
このように、本発明では、トリガ位置を決定する際に、帯域幅を制限し、スペクトルに変換後、そのスペクトルが予め設定したレベル以上となる最初のポイントをトリガ位置としたので、受信電波がホワイトノイズ等でその立上がり時点を把握できないような場合でも、受信電波に対する読み取り開始位置を的確に検出することができる。
【0037】
また、上記のトリガ位置から読みとった受信電波に対し、発明に特有の演算処理を施すことで、無線機の各々に固有のスペクトログラム・パターンを高精度で抽出できるようにしたので、雑音のひどい状況であっても無線機を特定できるようになった。
【0038】
【発明の効果】
以上述べたように、この発明では、トリガ位置を決定する際に、帯域幅を制限し、スペクトルに変換後、そのスペクトルが予め設定したレベル以上となる最初のポイントをトリガ位置としたので、受信電波がホワイトノイズ等でその立上がり時点を把握できないような場合でも、受信電波に対する読み取り開始位置を的確に検出することができる。
【0039】
また、上記のトリガ位置から読みとった受信電波に対し、発明に特有の演算処理を施すことで、無線機の各々に固有のスペクトログラム・パターンを高精度で抽出でき、そのパターンを基準スペクトログラム・パターンと比較するようにしたので、雑音のひどい状況であっても無線機を特定することができる。したがって、受信電波に雑音を含んでいる場合でも、不法無線局のどの無線機から発信されているかまで特定することができ、不法電波局の取り締まり等に大きく貢献することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の無線機同定装置の構成図である。
【図2】アンテナ経由での受信電波波形を示す図である。
【図3】同一無線機からの受信信号を有線で試験的に受信部で直接取得した場合の受信電波波形を示す図である。
【図4】図4はA社の無線機aからの受信電波にこのソフトウェアを適応して得られた振幅波形とスペクトログラム・パターンを示す図である。
【図5】無線機aからの電波が強い干渉を受けた場合の振幅波形の絶対値とスペクトログラム・パターンを示す図である。
【図6】B社の無線機bからの受信電波にこのソフトウェアを適応して得られた振幅波形とスペクトログラム・パターンを示す図である。
【図7】B社の無線機bからの受信電波にこのソフトウェアを適応して得られた振幅波形とスペクトログラム・パターンを示す図である。
【図8】C社の無線機cからの受信電波にこのソフトウェアを適応して得られた振幅波形とスペクトログラム・パターンを示す図である。
【図9】B社の無線機bからの受信電波にこのソフトウェアを適応して得られた振幅波形とスペクトログラム・パターンを示し、IF帯域幅50kHzで測定し、測定したIQデータに遮断周波数20kHzのローパスフィルタを通して処理した結果を示す図である。
【図10】B社の無線機bからの受信電波にこのソフトウェアを適応して得られた振幅波形とスペクトログラム・パターンを示し、IF帯域幅12kHzで測定し、測定したIQデータに遮断周波数10kHzのローパスフィルタを通して処理した結果を示す図である。
【図11】スペクトル演算部で得られたフリーランでのスペクトルを示す図である。
【符号の説明】
1 無線機
2 アンテナ
3 駆動部
4 方向探知器
5 受信部
6 表示部
7 電波解析部
8 設定部
10 ダウンコンバータ
11 A/D変換器
15 デジタル直交検波部
16 間引き部
17 メモリ
22 無線機同定データ部
24 時間−周波数スペクトル解析部
100A 装置メイン部
100B トリガ位置決定部
110 A/D変換器
150 デジタル直交検波部
160 間引き部
170 メモリ
180 スペクトル演算部
190 トリガ検出部
S1 受信信号
S2 デジタルIF信号
S3 処理前I信号
S4 処理前Q信号
S5 I信号
S6 Q信号
S20 デジタルIF信号
S30 処理前I信号
S40 処理前Q信号
S50 I信号
S60 Q信号[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a radio device identification device that captures radio waves transmitted by an illegal radio station and identifies a model (model) and an individual of a radio device of a transmission source.
[0002]
[Prior art]
Illegal radio stations cause interference and interference with important radio communications and general business radio, and illegally increase the output to interfere with televisions and radios along roads. In recent years, the number of illegal radio stations has been increasing and appropriate measures for eradication have been strongly demanded. As a method for controlling an illegal radio station, a method of finding a source of an illegal radio wave by using a direction finder has been generally known.
[0003]
However, what is obtained by this direction finder is the place where radio waves are emitted, not the radio itself. For example, when there are a plurality of wireless devices in the same frequency band, it was not possible to specify which wireless device emitted the radio wave. Therefore, there is a need for a method of identifying a wireless device that is the source of the received radio wave.For example, a database is created for radio waves emitted from individual wireless devices, and when an illegal radio wave is received, a fingerprint is collated. A wireless device identification device that can identify a wireless device by collating with reference data stored in advance is being developed (for example, see Patent Document 1).
[0004]
[Patent Document 1]
JP-A-2002-26826 [0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the case of the wireless device identification device disclosed in
[0006]
The present invention has been proposed in view of the above, and an object of the present invention is to provide a wireless device identification device capable of specifying from which wireless device of an illegal wireless station a signal is transmitted even when a received radio wave includes noise. Aim.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, an invention according to
[0008]
According to a second aspect of the present invention, in addition to the configuration of the first aspect of the present invention, the trigger position determining means determines that a spectrum obtained by converting a received radio wave is equal to or higher than a predetermined level. The first point is a trigger position.
[0009]
According to a third aspect of the present invention, in addition to the configuration of the first aspect of the present invention, the rising waveform capturing means converts the received radio wave into an intermediate frequency band signal, and then converts the received radio wave to a predetermined bandwidth. In this case, the rising waveform is captured.
[0010]
Further, in the invention according to
[0011]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0012]
FIG. 1 is a configuration diagram of a wireless device identification device of the present invention. In the figure, the wireless device identification device of the present invention includes a device
[0013]
The
[0014]
The
[0015]
A part of the IF signal is branched and input to the trigger position determining unit 100B. The trigger position determination unit 100B determines a trigger position for a received radio wave by performing a predetermined calculation process on the IF signal, and outputs the trigger position Tr to the A / D converter 11. The details will be described later.
[0016]
The A / D converter 11 starts reading the current received radio wave from the trigger position Tr received from the trigger position determination unit 100B, digitizes the read signal, and outputs it as a digital IF signal S2.
[0017]
The digital IF signal S2 is input to the digital
[0018]
FIG. 2 is a diagram illustrating a received radio wave waveform via an antenna, and FIG. 3 is a diagram illustrating a received radio wave waveform when a reception signal from the same wireless device is directly acquired by a receiving unit on a test basis by wire. The received radio wave waveform is displayed on an amplitude-phase display unit (not shown in FIG. 1). In each figure, the upper part shows the amplitude (I signal S5) and the lower part shows the phase (Q signal S6).
[0019]
As can be seen from the comparison between FIG. 2 and FIG. 3, the measurement data (FIG. 2) via the antenna is distorted so that the noise is totally superimposed and the characteristics of the rising waveform cannot be identified. It can be seen (see the upper part of FIG. 2). Then, it is difficult to capture the rising waveform of the received radio wave on which such noise is superimposed. On the other hand, the identification (identification) of a wireless device has conventionally been performed based on a rising waveform. Therefore, the function cannot be sufficiently exerted on a received radio wave including noise, and the identification of the wireless device is extremely difficult. It was difficult.
[0020]
On the other hand, in the present invention, (1) the rising point of the received radio wave is grasped with high accuracy, and the rising point is triggered to capture the received radio wave; and (2) the rising waveform of the received radio wave is Identifies a wireless device even in a noisy situation by performing arithmetic processing peculiar to the present invention so that a spectrogram pattern unique to each wireless device can be extracted with high accuracy. I can do it.
[0021]
In the following description, (2) spectrogram pattern extraction will be described first with reference to FIGS. 4 to 10, and (1) a trigger position determination technique will be described with reference to FIG. 11.
[0022]
As described above, in the present invention, the acquired data is converted into a spectrogram, and further converted into a spectrogram pattern that appropriately represents the characteristics of the wireless device. In order to efficiently perform pattern matching, an appropriate spectrogram pattern display method is important. Therefore, as a tool for quickly grasping the entire image of the spectrogram pattern, a predetermined software process was attempted. This software processing is executed by the time-frequency spectrum analyzer 24 in FIG. 1 and is performed on the I signal S5 and the Q signal S6 obtained by the
[0023]
FIG. 4 is a diagram showing an amplitude waveform and a spectrogram pattern obtained by applying this software to a radio wave received from the wireless device a of Company A. The absolute value of the amplitude is displayed in the upper part. The lower spectrogram pattern is obtained by performing a fast Fourier transform (FFT) with a data length Nfft = 1024, calculating a spectrogram, and further connecting the signal levels by contour lines. That is, 95% to 10% of the maximum signal level Pmax is displayed in a pattern of 0.05 step contours over the entire data acquisition time. In the case of the decibel display selection, the display is performed from 1 dB of Pmax to -22 dB in 2 dB steps. The reason why the data length Nfft = 1024 was adopted was determined based on the frequency resolution, the time resolution, and the spread of the spectrum density. The vertical axis indicates the frequency deviation from the center frequency in this case in the range of ± 15 kHz, and the horizontal axis indicates the elapsed time from the trigger start point in a pattern over 102 ms. This tool is run interactively, the display can be selected linear or decibel, and the frequency range etc. is devised to obtain a pattern of appropriate size.
[0024]
In this way, by connecting the signal levels of the spectrogram pattern with the contour lines, it is possible to grasp the pattern unique to the wireless device. In the spectrogram pattern in the lower part of FIG. 4, the contour line pattern unique to the wireless device a is just Perfectly captured like a fingerprint.
[0025]
FIG. 5 is a diagram showing an absolute value of an amplitude waveform and a spectrogram pattern when a radio wave from the wireless device a receives strong interference. The vertical axis (frequency deviation) in the lower spectrogram pattern is scaled down and displayed. Comparing the amplitude waveforms of FIG. 4 and FIG. 5, in the former (FIG. 4), it can be seen that the amplitude waveform is slightly affected by noise and is receiving interference from an adjacent station. However, in the case of the latter amplitude waveform (FIG. 5), the influence of the interference wave and the noise becomes dominant, and the signal waveform is deteriorated to the extent that the prototype cannot be confirmed.
[0026]
Comparing the spectrogram patterns, focusing on the point where a step occurs in the frequency, the entire pattern rises apparently earlier in FIG. 5 by about 4 μs. This seems to be due to a change in the trigger setting and a change in the S / N ratio. As a result of superimposing the spectrogram patterns of FIGS. 4 and 5 and examining the degree of coincidence, the influence of the deformation of the spectrogram pattern, etc. There were few and good matches between the two patterns. That is, it was found that the spectrogram pattern was hardly affected by noise and could maintain a pattern unique to the wireless device.
[0027]
FIGS. 6 and 7 are diagrams showing an amplitude waveform and a spectrogram pattern obtained by applying this software to a radio wave received from the wireless device b of Company B. The wireless device b has such a characteristic that the frequency change at the rising time vibrates vigorously from 0 to 30 ms and thereafter converges to the set frequency. In order to clearly show the fluctuation at the start of each measurement, the measurement is performed ten times in succession, and the maximum and the minimum measurement examples of the frequency change are selected and shown. FIG. 6 shows the minimum case, and FIG. 7 shows the maximum case.
[0028]
As described above, when the fluctuation at the rise of each measurement is large, the frequency of the rise is certainly large, but as a whole, both patterns show a good match, and the frequency change at the rise is drastic. It has been found that the present invention can be sufficiently applied to the identification of a wireless device.
[0029]
FIG. 8 is a diagram showing an amplitude waveform and a spectrogram pattern obtained by applying this software to a radio wave received from a wireless device c of Company C. In the case of the wireless device c, the frequency tends to greatly vibrate at first and then tends to attenuate. According to the results obtained by using another wireless device, the pattern of the damped vibration is complicated, but the pattern to be shown differs depending on the device, and the wireless device can be identified.
[0030]
The measurement examples shown in FIGS. 4 to 8 are all obtained by setting the IF bandwidth to 250 kHz, performing measurements, and displaying the absolute value of the amplitude waveform and processing the spectrogram pattern through a 40 kHz low-pass filter. However, the effect of the IF bandwidth and the low-pass filter in the processing on the spectrogram pattern will be described. The bandwidth limitation is performed by the thinning
[0031]
FIG. 9 is a diagram showing an amplitude waveform and a spectrogram pattern obtained by applying this software to a radio wave received from the wireless device b of Company B. 9 is different from FIGS. 6 and 7 in that the measurement is performed with an IF bandwidth of 50 kHz and the measured IQ data is processed through a low-pass filter having a cutoff frequency of 20 kHz. Compare FIG. 9 with FIGS. 6 and 7, which are measurement examples at an IF bandwidth of 250 kHz. First, in the comparison of the amplitude waveforms on the upper side of each figure, both figures in FIGS. 6 and 7 first overshoot, and then settle down to a certain level. In FIG. 9, distortion occurs in the amplitude waveform in the overshoot section. The cause of this distortion is due to the influence of the low-pass filter used for noise removal. This is because frequency components exceeding the characteristics of the low-pass filter have been removed from the data in this section. However, no effect that impairs the effectiveness of the pattern has been observed.
[0032]
FIG. 10 is a diagram showing an amplitude waveform and a spectrogram pattern obtained by applying this software to a radio wave received from the radio device b of Company B. The measurement is performed with an IF bandwidth of 12 kHz, and the measured IQ data is cut off. The result of processing through a low-pass filter with a frequency of 10 kHz is shown. The distortion of the amplitude waveform in FIG. 10 is even more severe, and in the section where the overshoot is shown in FIGS. 6 and 7, the frequency component exceeding the band limit is cut off by the characteristics of the filter, and the amplitude waveform is greatly depressed. If this phenomenon is related to the pattern below, it is clear that the frequency component in this portion has been removed. However, it can be seen that the tendency of the pattern in the entire lower spectrogram pattern is preserved as it is and the wireless device can be identified.
That is, the following results were obtained from FIG. 9 and FIG. That is, the relationship between the spectrogram pattern and the bandwidth can be expected to have the effect of suppressing the noise and improving the S / N ratio as the bandwidth becomes narrower. However, on the other hand, there is a possibility that necessary signal information is lost. The influence of the amplitude waveform in the time domain is large, and the characteristics of the amplitude waveform are degraded. In contrast, the affected portion can be clearly seen in the frequency domain spectrogram pattern. It was found that in the case of identifying a wireless device under a situation where the influence of noise is large, even a pattern obtained by performing signal processing of a narrow band for noise removal can be effectively used.
[0033]
Next, a method of determining the trigger position will be described. As shown in the upper part of FIG. 2, the received radio wave via the antenna is distorted so that noise is superimposed entirely and the characteristics of the rising waveform cannot be identified. For this reason, it has conventionally been extremely difficult to detect the rising point of the radio wave even when the radio wave is received. On the other hand, in the present invention, the received radio wave is converted into an IF signal by the down-
[0034]
The trigger position determination unit 100B includes an A /
[0035]
FIG. 11 is a diagram showing a free-run spectrum obtained by the spectrum calculation unit. As shown in this figure, the
[0036]
As described above, in the present invention, when determining the trigger position, the bandwidth is limited, and after converting the spectrum to a spectrum, the first point at which the spectrum is equal to or higher than a predetermined level is set as the trigger position. Even when the rise time cannot be grasped due to white noise or the like, the reading start position for the received radio wave can be accurately detected.
[0037]
In addition, by applying arithmetic processing unique to the present invention to the received radio wave read from the trigger position described above, a spectrogram pattern unique to each wireless device can be extracted with high accuracy, so that a situation with severe noise Even now, the radio can be specified.
[0038]
【The invention's effect】
As described above, in the present invention, when determining the trigger position, the bandwidth is limited, and after conversion into a spectrum, the first point at which the spectrum is equal to or higher than a preset level is set as the trigger position. Even when the rising time of the radio wave cannot be determined due to white noise or the like, the reading start position for the received radio wave can be accurately detected.
[0039]
In addition, by performing an arithmetic process specific to the invention on the received radio wave read from the trigger position, a spectrogram pattern unique to each wireless device can be extracted with high accuracy, and the pattern is referred to as a reference spectrogram pattern. Since the comparison is made, the wireless device can be specified even in a situation where the noise is severe. Therefore, even if the received radio wave includes noise, it is possible to specify from which radio device of the illegal radio station the signal is transmitted, which can greatly contribute to crackdown on the illegal radio station.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of a wireless device identification device of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing a waveform of a radio wave received via an antenna.
FIG. 3 is a diagram illustrating a received radio wave when a reception signal from the same wireless device is directly acquired by a reception unit on a trial basis through a cable.
FIG. 4 is a diagram showing an amplitude waveform and a spectrogram pattern obtained by applying this software to a radio wave received from a wireless device a of Company A.
FIG. 5 is a diagram showing an absolute value of an amplitude waveform and a spectrogram pattern when a radio wave from a wireless device a receives strong interference.
FIG. 6 is a diagram showing an amplitude waveform and a spectrogram pattern obtained by applying this software to a radio wave received from a wireless device b of Company B.
FIG. 7 is a diagram showing an amplitude waveform and a spectrogram pattern obtained by applying this software to a radio wave received from a wireless device b of Company B.
FIG. 8 is a diagram showing an amplitude waveform and a spectrogram pattern obtained by applying this software to a radio wave received from a wireless device c of Company C.
FIG. 9 shows an amplitude waveform and a spectrogram pattern obtained by applying this software to a radio wave received from a wireless device b of Company B, which is measured at an IF bandwidth of 50 kHz. It is a figure showing the result of having processed through a low pass filter.
FIG. 10 shows an amplitude waveform and a spectrogram pattern obtained by applying this software to a radio wave received from a wireless device “b” of Company B. The measurement is performed with an IF bandwidth of 12 kHz, and the measured IQ data has a cutoff frequency of 10 kHz. It is a figure showing the result of having processed through a low pass filter.
FIG. 11 is a diagram illustrating a spectrum in a free run obtained by a spectrum calculation unit.
[Explanation of symbols]
REFERENCE SIGNS
Claims (4)
上記受信電波からトリガ位置を決定するトリガ位置決定手段と、
上記受信電波の読み取りをトリガ位置で開始し、受信電波の立上がり波形を捕捉する立上がり波形捕捉手段と、
上記立上がり波形からスペクトログラム・パターンを演算するスペクトログラム・パターン演算手段と、
上記無線機のメーカおよびモデル毎に予め求めたスペクトログラム・パターンを基準スペクトログラム・パターンとして記憶する基準情報記憶手段と、
今回の受信電波の立上がり波形から演算したスペクトログラム・パターンと、基準スペクトログラム・パターンとを対比することで、今回の受信電波の発信元である無線機のモデルを同定する同定手段と、
を具備することを特徴とする無線機同定装置。In a wireless device identification device that identifies the source wireless device using the received radio wave,
Trigger position determining means for determining a trigger position from the received radio wave,
A rising waveform capturing unit that starts reading the received radio wave at a trigger position and captures a rising waveform of the received radio wave;
Spectrogram pattern calculating means for calculating a spectrogram pattern from the rising waveform;
Reference information storage means for storing a spectrogram pattern obtained in advance for each manufacturer and model of the wireless device as a reference spectrogram pattern,
Identification means for identifying the model of the wireless device that is the source of the received radio wave by comparing the spectrogram pattern calculated from the rising waveform of the received radio wave this time with the reference spectrogram pattern,
A wireless device identification device comprising:
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- 2002-12-27 JP JP2002379957A patent/JP2004214817A/en active Pending
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