多门限联合的卫星信号自动检测方法

刘 沛，纪学军，赵国庆

(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.西安电子科技大学 电子工程学院，陕西 西安 710071)



多门限联合的卫星信号自动检测方法

刘 沛1,2，纪学军1，赵国庆2

(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.西安电子科技大学 电子工程学院，陕西 西安 710071)

针对检测门限设置对信号检测性能影响较大的问题，提出一种新的宽频带接收条件下卫星信号检测方法。对卫星通信信号功率谱具有的特征进行分析，并利用经验模式分解(EMD)对功率谱进行平滑，在此基础上，将信号检测由多个门限联合实现。该方法弱化单一检测门限对检测结果的影响，检测门限的设置由数据驱动，计算复杂度适中。基于卫星实测数据的信号检测结果验证了该方法的有效性。

信号检测；经验模式分解；多门限检测

0 引言

在非合作卫星通信侦察背景下，对目标频段内信号进行自动检测是实现卫星频谱态势感知、频谱管控、信号情报侦察、通信对抗的关键技术。

卫星信号检测包含2个研究方向，第一，在低信噪比条件下，检测接收带宽内是否有信号存在[1-3]；第二，对接收带宽内[4-5]的多个信号[6]分别进行检测并分离[7-8]。本文从第二个方向展开研究，由于卫星信号自动检测涉及第三方盲侦察，因此研究该问题的公开文献较少。文献[6]提出了一类利用小波变换进行卫星信号检测的方法。其思路是，在宽带信号功率谱上利用小波变换进行奇异点检测，提取信号频率分量与噪声频率分量的分界点。该方法存在以下3个问题，第一，小波尺度的选择依赖于频率分辨率，并且当宽带信号与窄带信号并存时，小波尺度选择面临困难；第二，由于观测信号长度、噪声等影响，信号功率谱具有起伏特征，因而产生很多虚假奇异点；第三，小波变换系数在奇异点处会出现峰值，需要设定峰值检测门限，当门限设定不合适时，严重影响检测性能。

针对上述问题，提出一种新的宽频带卫星信号自动检测方法。首先，利用经验模式分解(EMD)在提取信号趋势分量方面的优势，对信号功率谱进行平滑，以凸显信号的频率分量，EMD的优势在于该方法完全由数据驱动，不涉及参数选择问题，适用于第三方盲侦察；其次，与传统信号检测使用单一门限不同，本文基于对典型卫星通信信号功率谱特征的分析结果，将信号检测任务由多个门限联合实现，以弱化单一检测门限对性能的影响；最后，本方法使用的多个检测门限的取值由数据驱动，可使检测算法更好地适应不同的数据。

1 信号模型

接收滤波器输出为：

(1)

式中，si(t)为第i个基带卫星信号，fi为其载频，M为接收信号带宽内包含的信号个数，n(t)为高斯白噪声。si(t)可表示如下：

(2)

其中，Iik为发送码元，gi(t)为脉冲成形滤波器，Ti为码元周期。由于卫星信道是典型非线性信道，信号包络的起伏在卫星信道中会引起频谱扩展和相位失真，因此卫星通信通常采用包络恒定的PSK调制方式[8]。

根据维纳欣钦定理[10]，即广义平稳过程的功率谱密度为其自相关函数的傅里叶变换。由式(2)可得到基带卫星信号si(t)的功率谱密度表达式：

(3)

(4)

此时基带卫星信号si(t)的功率谱密度为：

(5)

从式(5)看出，当发送码元统计独立时，卫星基带信号的功率谱密度完全由脉冲成形滤波器决定。假设脉冲成形滤波器满足奈奎斯特准则[10]，即，∑uSi(f+u/Ti)=Ti，并且发送与接收滤波器相同，则有Si(f)等价于升余弦函数[10]，即：

(6)

式中，βi为滚降系数，取值范围为0～1。从式(6)可以得到关于Si(f)的2个性质。

(7)

2 问题描述

(8)

式中，fi为第i个信号的中心频率，Bi为第i个信号的带宽。

在式(8)所示的信号检测问题中，检测门限t′的选择决定信号检测的性能。当接收信号带宽较宽(>60 MHz)时可能包含2个转发器信号，此时由于噪声底不平坦(N0不为常数)，确定检测门限t′的取值较为困难。另外，上述信号检测问题仅从信号功率大于噪声功率的角度进行信号检测，并未考虑卫星信号功率谱密度所具有的特性，如前述的性质1与性质2。下面从上述2个性质出发提出一种卫星信号检测问题新的描述方法。

现有K个判决门限tk(k=1,…,K)，且tK<…

(9)

(10)

(11)

3 算法流程

根据上述信号检测问题描述，下面提出一种新的宽频带卫星信号检测方法。从前述信号检测问题描述(9-10)中发现，确定检测门限与信号功率谱的交点是实现信号检测的关键。受噪声和观测数据长度等因素的影响，观测数据的功率谱估计中含有较多高频分量，此时判决门限与信号功率谱的交点有多个，无法根据前述信号检测问题的描述构造检测方法。因此首要解决的问题是对功率谱进行去噪，得到一个相对平滑的功率谱。

经EMD分解后得到有限个IMF，阶数较小的IMF以噪声分量为主，而阶数较高的IMF以信号分量为主。根据EMD进行去噪，本质是选择一个分解阶数d，当进行d次EMD分解后，余项中包含的信息主要为信号趋势信息。

算法流程：

条件1：

条件2：

上述检测方法的思路及所涉及的参数如图1所示。需要说明的是，算法流程③中，在确定初始门限与平滑后信号功率谱的交点对后，必须对交点对进行筛选，将功率谱密度较小的交点对去除。一种方法是，若交点对频率范围内功率谱密度的均值大于某一阈值，则该交点对通过筛选。该阈值反映了本文提出的检测算法对待检测信号应具有的最低信噪比，通常该阈值取值为1～3 dB。

图1 多门限联合检测

4 实验结果

本实验利用在非合作条件下侦收的卫星信号对检测算法进行性能分析。接收带宽为20～40MHz，采样频率为200MHz，用于信号检测的样本点数目为1M，计算FFT时使用的点数为128K，频谱分辨率为1.525 9kHz。在实际应用中，可以根据待检测信号的最小带宽来决定频谱分辨率与FFT点数。对功率谱利用EMD进行平滑的次数d与待检测信号带宽以及频谱分辨率有关，一般地，当频谱分辨率值减小时，应增大d的取值，反之亦然。在上述频率分辨率条件下，通常选为3或4；

对3颗Ku频段卫星采集的245个信号进行检测，被检测信号的带宽从80kHz～10MHz，其中正确检测信号224个，检测正确率为91.4%；漏检21个信号，虚警10个信号。

图2给出了本检测方法对噪声底不平坦条件下信号的检测结果，信号1～4与信号5～6的噪声底不同，但本方法可以同时将二者准确的被检测出来；另外，本方法对发送数据具有较强周期性或扩频信号也具有较强的检测能力。该类信号由于周期性存在，通常功率谱上具有多个等间距的谱线存在，此类信号若仅从功率的角度进行检测，容易被识别为多个窄带信号，而本算法利用平滑滤波操作，可以很好地解决该问题，但存在的问题是平滑后功率谱的信噪比下降较大。

图2 噪底不平坦情况的信号检

周期性信号检测性能如图3所示。

图3 周期性信号的检测性能

5 结束语

通过对卫星通信信号功率谱进行分析，得到2个性质；将它们作为区分信号与噪声的特征，从理论上提出一种多门限联合的卫星信号检测方法。并且在算法实现流程中，利用经验模式分解(EMD)在提取信号趋势分量方面的优势，对接收带宽内信号的功率谱进行平滑。本文提出的信号检测方法弱化单一门限对最终检测结果的影响，检测门限的设置由数据驱动，进而增加检测算法对不同数据的鲁棒性，并且算法复杂度适中。

[1] 张立民,钟兆根,彭 耿.基于奇异值分解的多卫星信号盲检测[J].电讯技术,2013,53(1):33-38.

[2] 秦红磊,孙兴丽,丛 丽,等.一种强弱信号并存时的GPS弱信号检测方法[J].解放军理工大学学报(自然科学版),2013,14(4):360-364.

[3] 李小捷.弱信号环境下的GNSS信号捕获技术研究[D].陕西:西安电子科技大,2012.

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[5] TIAN Zhi,Giannakis G B.A Wavelet Approach to Wideband Spectrum Sensing or Cognitive Radios[C]∥IEEE International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications,2006:1-5.

[6] 裴立业,江桦.基于小波双重噪声抑制的卫星信号检测[J].信息工程大学学报,2012,13(6):724-728.

[7] 李学军.基于DVB-S的“动中通”卫星信号检测系统[J].计算机光盘软件与应用,2014(9):275-276.

[8] 裴立业.卫星信号自动检测与识别技术研究[D].解放军信息工程大学,2013.

[9] 王 婷.EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D].黑龙江:哈尔滨工程大学,2010.

[10]Proakis J G.Digital Communications(Fifth Edition)[M].USA:McGraw-Hill,2007.

Automatic Detection of Satellite Signal Using Multiple Thresholds

LIU Pei1,2,JI Xue-jun1,ZHAO Guo-qing2

(1.The 54th Research Institute of CETC,Shijiazhuang Hebei 050081，China；2.College of Electronic Engineering,Xidian University,Xi’an Shaanxi 710071,China)

For the problem that the inappropriate detection threshold influences the performance of signal detection,a new method is proposed for detection of satellite signal within wide frequency bandwidth.The characteristics of the power spectrum of satellite communication signal is analyzed and the power spectrum is smoothed by using the idea of Empirical Mode Decomposition (EMD),based on which the signal detection is accomplished by multiplethresholds.The proposed method not only alleviates the detection performance deterioration introduced by inappropriate single detection threshold,but also has moderate computational complexity.Moreover,the multiple detection thresholds are data-driven.Experimental results based on the real satellite signal data validate the proposed detection method.

signal detecting;empirical mode decomposition (EMD);multiple threshold detection

10.3969/j.issn.1003-3114.2016.06.04

刘 沛，纪学军，赵国庆.多门限联合的卫星信号自动检测方法[J].无线电通信技术,2016,42(6):17-20，62.

2016-7-21

国家自然科学基金项目(81370038)

刘 沛(1983—)，男，主要研究方向：信号特征提取与识别。纪学军(1966—)，男，研究员，主要研究方向：电磁场与微波技术。赵国庆(1953—)，男，教授，博士生导师，主要主要研究方向：电子信息对抗技术。

TN911.3

A

1003-3114(2016)06-17-4