Clover-2000短波通信协议信号检测技术

张润生，李广峰，王晓亚，赵欢欢

(1.中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄 050081；2.中国人民解放军91290部队，北京 102100)



Clover-2000短波通信协议信号检测技术

张润生1，李广峰2，王晓亚1，赵欢欢1

(1.中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄 050081；2.中国人民解放军91290部队，北京 102100)

如何快速检测具有特定协议的信号是无线电频谱监测领域的重要任务之一。针对短波频谱监测中的Clover-2000协议信号的宽带检测问题，提出了基于频谱模板匹配和瞬时谱自相关判别的Clover-2000协议信号检测技术，通过预先建立Clover-2000协议信号频谱模板，逐点滑动求最大保持谱与频谱模板的相关系数，构造检验统计量实现该协议信号的初步检测。之后针对模板匹配方法无法区分Clover-2000与2GALE信号的问题，应用瞬时谱自相关判别的方法，进一步区分Clover-2000与2GALE信号。最后通过仿真试验验证了算法的有效性。

模板匹配；检测；Clover-2000；频谱；宽带

0 引言

短波通信具有通信距离远、抗毁性强、机动灵活等优点[1]，近年来应用越来越广泛[2]。短波通信信号形式也呈现出日益多样化的趋势[3]，对短波频谱监测领域提出了挑战[4]，因此需要研究更加有效的短波信号检测算法。在给定带宽内检测具有特定协议的信号是无线电频谱监测领域的重要任务之一[5-6]，Clover-2000协议是短波频谱监测中的常见目标[7-8]，因此有必要开展Clover-2000信号检测技术的研究。

本文主要研究宽带多信号环境下如何快速检测是否存在符合Clover- 2000协议特征的信号的问题。由于Clover- 2000协议信号与2GALE协议信号的频谱有很强的相似性[9-10]，因此2GALE信号识别的文献对本文的研究具有很大的借鉴意义。文献[13]研究了宽带内2GALE信号的识别问题，提出了基于频谱模板匹配的识别方法，具有较好的识别效果，但本文未考虑2GALE信号与Clover- 2000信号的区分问题。文献[14]针对2GALE和Clover- 2000信号频谱相似的问题，采取了基于带通滤波后子频带信号短时谱能量的波动性检测方法来区分二者，提出一种基于短时谱能量方差的2GALE和Clover- 2000信号分辨算法，但该算法需要窄带滤波，运算量较大。

为了实现带宽内Clover-2000协议特征的信号的检测，本文首先应用文献[13]中提出的基于频谱模板匹配的识别方法对Clover-2000进行初步检测。再对检测到的信号每一时刻的瞬时谱都取无偏自相关，然后对所有时刻的频谱自相关值求平均，最后通过检测自相关平均值中是否存在特定的频率分量来进一步确定初步检测到的信号是否为Clover-2000。

1 Clover-2000协议概述

CLOVER-2000协议是一种第三代通用短波数传协议，它继承和发展了CLOVER-I和CLOVER-II协议的特性和优点,保留了ARQ选择式重传控制机制，可以根据当前信道质量来调节信号[11-12]。其信道纠错编码方式为RS码，该协议的传输速率相比CLOVER-I和CLOVER-II有了一个很大提高。在不进行数据压缩的情况下,CLOVER-2000的传输速率可以达到2 000 bps，并且带宽控制在2 000 Hz之内( 500～2 500 Hz)，所以它兼容所有的SSB电台。CLOVER-2000采用差分相位调制，因此滤波器的线性相位性质和带宽要求较低。

CLOVER-2000的ARQ传输包括5种不同的调制方式:BPSM、QPSM、8PSM、8P2A和16P4A。最大的数据传输速度在BPSM调制时为35 Byte/s，而在16P4A调制时为210 Byte/s。BPSM适用于信号微弱或强干扰情况,而16P4A则适用于信道质量较的好情况。采用8路子载波并行传输，相邻子载波的频率间隔为250 Hz。频谱特征如表1所示。

表1 CLOVER - 2000信号频率参数表

CLOVER-2000信号的频谱特征如图1所示。

图1 CLOVER-2000信号的频谱特征

2 Clover-2000协议信号检测算法

2.1 算法思想

由于Clover-2000信号和2GALE信号的最大保持谱几乎完全一样，因此这里考虑采用现有的2GALE信号检测算法对Clover-2000信号进行初步检测。在初步确认可能是Clover-2000信号之后，通过瞬时谱特征来进一步区分Clover-2000信号和2GALE信号。文献[13]研究了宽带内2GALE信号的识别问题，提出了基于频谱模板匹配的识别方法，具有较好的识别效果。因此本文首先采用文献[13]中的模板匹配算法初步检测Clover-2000信号，然后应用2.3节中的基于瞬时谱自相关的单音判别算法进一步确认是否为Clover-2000信号。识别流程如图2所示。

图2 算法流程图

2.2 基于模板匹配的信号初步检测

(2)

2.3 基于瞬时谱自相关累积的信号判别

Clover-2000为8路并行信号，2GALE为8FSK，二者相邻音之间的间隔一样都是250Hz[15]，最大保持谱形状极其相似，故基于频谱模板匹配的方法无法将二者区分开。究其原因是最大保持谱仅仅携带频域信息，并没有时域信息，而二者的区别正是在时域，Clover-2000中每一个音在信号持续时间内一直有能量，2GALE是FSK调制信号，8个不同的音交替出现，同一时刻仅有一个音有能量。因此在瞬时谱中Clover-2000信号表现为8个谱峰，并且大致形状保持不变，而2GALE的瞬时谱中仅有一个谱峰或两个谱峰(FFT点数适当的条件下)，并且谱峰位置不固定。因此可以通过这一特征区分两种信号。这里提出基于瞬时谱自相关的方法，每一时刻的瞬时谱都取无偏自相关，然后对所有时刻的频谱自相关值求平均，最后通过检测自相关平均值中是否存在特定的频率分量来进一步确定初步检测到的信号是否为Clover-2000。

(3)

(4)

无偏自相关的边界点处，即m接近边界时，由于有效数据很少，会造成相关函数的估计值的偏差，因此可以提取中间有效部分进行分析，设截取数据起止位置分别为M1和M2，对其做DFT。假设截取数据部分有W个周期，相应DFT结果中就会在第W个分量处出现谱峰分量。

(5)

如图3和图4所示，截取有效数据为9个周期，则在DFT的第9个分量处有能量。由于Clover-2000的频谱结构是固定的，因此M1和M2是可以预先确定的，则其中的周期数也是确定的。

图3 无偏自相关的均值

图4 自相关均值的DFT幅频特性

2.4 门限确定

本文提出的算法需要通过设置门限来实现频谱模板匹配和瞬时谱自相关检测，由于第二步中的基于瞬时谱自相关的精细检测应用DFT运算，具有累积增益，在较低信噪比情况下，对于Clover-2000信号，DFT特征谱线仍为所有特征谱线的最大值，因此可以通过判断第9根谱线是否为最大值来判决。由于精细检测有较好的性能，在第一步粗判别时，可以将门限设置得较低，这样未免会带来虚警，但通过第二步的精细判决可以将其剔除，根据经验将粗判决的门限设为0.5可满足实际需要。

3 仿真试验

试验条件：参照文献[13]，做如下实验设置：频谱模板采用标准的无噪声CLOVER- 2000信号构造。检测判决门限设定为0.5，目标信号最大保持谱的FFT点数设定为2 048点，在信噪比-5～5 dB条件下检验本文算法和文献[14]中算法的正确检测率和虚警率，蒙特卡罗仿真次数为1 000次。其中信噪比定义为信号所在带内信号的功率与噪声功率之比。评价虚警概率时，目标信号设定为与CLOVER- 2000信号带宽一样的2GALE信号、8PSK信号和4FSK信号。信号采样率为48 000 Hz，试验所采用的数据长度为1 s。在初步检测阶段采用文献[13]中的模板匹配算法，在区分CLOVER- 2000与2GALE信号时，比较本文算法和文献[14]算法的性能。

从图5可以看出两种算法得正确检测率都随着信噪比的增加而增加。在信噪比为-2 dB时，本文提出的算法已经达到100%的检测率，而文献[14]中的算法需要信噪比为2 dB时才能达到同样的性能。本文提出的算法之所以在如此低信噪比下还能达到优良的性能，首先是因为使用的模板匹配算法具有信号累积的作用，能把与模板做相似的频谱片段能量累积，同时由于模板与噪声相关性很小，又起到抑制噪声的效果，因此可以带来信噪比增益。其次本文算法采用了基于瞬时谱自相关算法，由于Clover2000的频谱中存在周期分量，通过无偏自相关操作，有助于提取这种周期分量，并抑制噪声，通过时间平滑进一步降低了噪声。同时应用DFT操作，带来信号累积增益。

图6给出了两种算法的虚警率，也就是错误检测概率。这种概率主要由2GALE信号识别为Clover-2000信号而造成的。

图5 Clover-2000检测正确率 图6 Clover-2000检测虚警率

本文算法虚警率很低，在信噪比为-5 dB时，虚警率仍不到5%，说明本文算法可以很好地区分2GALE信号Clover-2000信号。而文献[14]中提出的算法信噪比0 dB以下时，虚警率很高，可见在低信噪比下，该算法不能很好地区分2GALE信号Clover-2000信号。

4 结束语

为了区分2G-ALE信号和Clover2000信号，本文提出了基于瞬时谱自相关和时间平滑单音检测的算法，通过模板普配、时间平滑和DFT变换实现了降噪，提高了检测性能。该算法可以有效区分2G-ALE信号和Clover2000信号。在信噪比为-2 dB时仍具有较好的正确检测率。该算法已应用于实际工程应用，具有较好的效果。

[1] 王金龙.短波数字通信研究与实践[M].北京:科学出版社,2013.

[2] 刁文静,张志勤.短波LFM信号宽带识别算法[J].无线电工程,2011,41(10):55-57,60.

[3] 刘石源,李 丹,常柏林,等.基于极大似然法的短波电离层通信链路估计[J].无线电工程,2014,44(2):38-41.

[4] 李 璠,赵 利.短波无线定位导航信号的设计与帧同步验证[J].无线电工程,2014,44(7):47-50.

[5] 王 权.短波宽带信号监测系统关键技术研究[D].郑州:解放军信息工程大学,2011.

[6] 韩仿仿,杨 娟.短波监测工作中的信号识别与分析[J].中国无线电,2015(4):44-46.

[7] 叶吉明.短波通信系统中信道均衡算法研究与实现[D].北京：北京邮电大学,2013.

[8] 王剑亮,卢选民,苏 龙,等.短波数字电台PACTOR协议解码的研究与实现[J].现代电子技术,2014,37(5):39-41.

[9] 万 莎,徐 彪,郑高哲.基于WPC61的短波业余电台数字信号的监测与分析[J].中国无线电，2012(3):68-70.

[10]崔伟亮.衰落信道下非合作接收中调制识别技术研究[D].郑州:解放军信息工程大学,2011.

[11]CLOVER-2000 Waveform & Protocol[S].HAL Communications Corp.Urbana:HAL Communications Corp,1999.

[12]张有光,江 琥,熊 鹰.通用短波数据传输协议发展状况综述[J].电讯技术,2002,2:140-144.

[13]林肖辉,张润生.基于模板匹配的2G-ALE信号识别技术[J].无线电通信技术,2016,42(3):46-48,69.

[14]林 祎,彭 华,王 彬,等.基于码元分布特性的FSK 信号识别算法[J].信息工程大学学报,2012,13(3):274-280.

[15]隋 丹.通信信号盲检测技术研究[D].郑州:解放军信息工程大学,2007.

Detection Technology of Clover-2000 HF Communication Protocol Signals

ZHANG Run-sheng1,LI Guang-feng2,WANG Xiao-ya1,ZHAO Huan-huan1

(1.The 54th Research Institute of CETC,Shijiazhuang Hebei 050081,China;2.Unit 91290,PLA,Beijing 102100,China)

The rapid detection of specified protocol signals is an important task in spectrum monitoring field.In view of broadband detection of Clover-2000 protocol signals in HF spectrum monitoring,this paper proposes a detection technology of Clover-2000 protocol signals based on spectrum template matching and instantaneous spectral autocorrelation.Firstly,the standard spectrum template is constructed according to the second Clover-2000 protocol,and then the maxhold spectrum of the input signal is calculated,after that the set of correlation coefficient between the template and the sliding maxhold spectrum is computed to realize the preliminary detection of the Clover-2000 signals.To separate Clover-2000 signal from 2GALE,the instantaneous spectral autocorrelation is used.Finally,the effectiveness of this algorithm is proved by simulations and practical data.

template matching;detection;Clover-2000;spectrum;wideband

10.3969/j.issn.1003-3114.2016.06.03

张润生，李广峰，王晓亚，等.Clover-2000短波通信协议信号检测技术[J].无线电通信技术,2016,42(6):13-16.

2016-07-21

国家自然科学基金项目(81370038)

张润生(1984—)，男,博士，通信与信息系统专业，主要研究方向:通信信号处理。李广峰 (1972—),男,高级工程师，主要研究方向:通信技术。

TN391.4

A

1003-3114(2016)06-13-4