短波110A信号检测分析方法研究

2018-04-11谷双春张润生

无线电通信技术 2018年3期

谷双春，施　昉，张润生

(1.装备工程技术研究实验室，河北石家庄050081；2.中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄 050081)

0　引言

短波通信由于其传输距离远、组网灵活、抗毁性强等诸多优点，广泛应用于军事、外交、气象等领域[1]。为了适应各个领域对短波通信的需求，20世纪80年代后期，短波高速数据传输技术的突破及短波串行调制解调技术的蓬勃发展，催生了许多新的通信协议标准[2]，其中以美国军用短波串行数据传输标准MIL_STD_188_110A[3](以下简称110A)应用最为广泛。因此110A信号是无线电频谱监测领域的重点信号之一，研究110A信号的检测分析方法对无线电频谱监测具有十分重要的意义。

传统的短波串行信号的检测方法[4-8]是利用已知的同步序列构造参考信号，将接收的零中频信号与参考信号进行滑动相关，根据相关峰值判定信号是否存在，此方法就是传统非相位差分相关检测方法，但需要在频偏估计较为准确的基础才能到达良好的检测效果。当接收信号和本地参考信号存在未知频偏时，此类方法的性能严重下降。文献[9-12]通过双相关等方法检测信号，在一定程度上解决了存在频偏情况下的串行信号的检测，但这些门限中都没有给出门限设定的方法。

针对在接收信号存在频偏时传统检测方法失效的问题，本文应用相位差分相关检测方法实现110A信号检测，并推导了传统相关检测算法与相位差分算法检测统计量之间的定量关系，为相位差分方法检测门限的设定提供了依据。

1　110A信号波形

110A串行(单音)模式信号是短波频谱监测中一种很常见的波形，110A信号传输带宽在300～3 300 Hz范围，8PSK调制，载波频率为1 800 Hz。符号速率恒为2 400 Baud。可实现的信息速率为：4 800 bit/s(不加编码)、2 400 bit/s、1 200 bit/s、600 bit/s、300 bit/s、150 bit/s、75 bit/s。

110A标准附录A中对单载波串行数据传输波形进行了定义，如图1所示，串行数据传输帧由四部分组成，分别是同步前导序列、数据序列、报文结束序列和编码交织刷新比特[13]。

图1　110A信号帧结构

在110A串行调制解调器中首先发送的是同步前导序列。同步前导序列的作用有三个方面：一是供接收端捕获信号，判断是否有要接收的数据；二是使收发双方保持同步，包括帧同步和位同步；三是发送交织和速率信息。同步前导序列由基本同步前导序列重复发送得到，基本同步序列长度为200 ms，对无交织或短交织，基本同步序列发送3次，共0.6 s，对长交织，基本同步序列发送24次，共4.8 s。发送的基本同步前导序列为0，1，3，0，1，3，1，2，0，D1，D2，C1，C2，C3，0。其中D1、D2用来表征交织情况和bit速率信息，C1、C2、C3用来表征同步序列发送次数计数。

同步前导序列每个信道符号将映射为32个八进制数，信道符号映射方式如表1所示。

表1信道符号映射关系

信道符号八进制序列000(00000000)重复4次001(04040404)重复4次010(00440044)重复4次011(04400440)重复4次100(00004444)重复4次101(04044040)重复4次110(00444400)重复4次111(04404004)重复4次

同步前导序列中的每个信道符号经过上表映射后，需要与一长度为32的八进制同步头扰码序列模八加。该同步头扰码序列为7，4，3，0，5，1，5，0，2，2，1，1，5，7，4，3，5，0，2，6，2，1，6，2，0，0，5，0，5，2，6，6。

在数据序列部分，由于加入的数据扰码都是8PSK形式，所以最后各种速率的数据都是以8PSK的调制方式发送出去。在实际去掉扰码的调制和解调过程中，不同的信息传输速率采取不同的调制方式。4 800 bps、2 400 bps采用的是8PSK调制，1 200 bps采用的是QPSK调制，600 bps及以下采用的都是BPSK调制。2 400 bps、1 200 bps、600 bps之间的速率相互切换都是通过改变调制方式来达到目的的，而600 bps、300 bps、150 bps之间的速率切换都是通过改变卷积编码的编码方式来实现的。

2　传统110A信号的相关检测技术

利用前导序列中的已知同步序列构造本地参考信号，与接收信号进行滑动相关，通过搜索相关峰值即可实现110A信号的检测。选取110A信号基本同步前导序列中的前8个符号(0，1，3，0，1，3，1，2)，经过信道符号映射为8*32=256个八进制数，与扰码进行模八加，得到110A信号的本地参考信号。

传统相关检测的流程如图2所示，首先对接收的中频数据进行载频估计，然后进行变频滤波变到零中频，最后再进行相关检测。

图2传统相关检测流程

当不存在频差、相差的情况下，对变频滤波后的接收信号与本地参考信号滑动相关进行分析，不考虑脉冲成形滤波器的影响，分析过程如下：

设C(k)为本地参考信号，y(k)=s(k)+n(k)为变频滤波后不存在频差、相差的接收信号，采样率与符号速率相同，n(k)为随机噪声。

如果在滑动到第q个样点时，本地参考信号与接收数据对齐或接近对齐(在一个码元内)，有C(k)=ɑs(k-q)，ɑ为常数，此时非差分相关检测相关系数ρ1(q)为：

(1)

由式(1)可以看出，传统滑动相关检测的相关系数峰值与信噪比有关。

接收信号载频未知，当载频估计不准确时，变频滤波后的信号与本地参考信号间仍然存在频偏，该频偏会影响相关检测的效果[14]。参考文献[15-16]分析了相关检测的性能，给出了频偏对相关峰值的影响，即相关峰值随频偏的增大而减小，当频偏大到一定程度甚至无法形成相关峰，无法实现信号的有效检测。

3　差分相关检测

相邻码元前后相位差分相关检测的方法可以实现存在频偏、相偏的情况下信号的相关检测。下面就前后数据差分相关检测进行理论分析。

本地参考信号C(k)可以表示为：

C(k)=ejφC(k)=IC(k)+jQC(k),k=1,2,...,K

(2)

式中，K为同步序列符号总个数。

设本地参考信号C(k)中相邻符号相位差分得到差分参考信号dC(k)为：

dC(k)=ejdφC(k)=C(k)C*(k+1)=
[IC(k)+jQC(k)][IC(k+1)-jQC(k+1)],
k=1,2,...,K-1。

(3)

设接收信号y(i)为：

y(i)=s(i)e(j2πΔfi+jφf)+n(i)=
[I(i)+jQ(i)]e(j2πΔfi+jφf)+n(i)，
i=1,2,...,Ny。

(4)

假设接收信号的采样率是110A信号的符号速率的整数倍，倍数设为l，如果采样率与符号速率不成整数倍关系，则需要进行插值抽取调整为符号速率的整数倍。s(i)=I(i)+jQ(i)为接收信号的复基带数据，Δf为接收信号的载波频率，φf为接收信号的相位，Ny为接收信号长度。

按l倍对接收信号进行抽取，得到抽取后的信号为：

(5)

式中，⎣·」表示向下取整。

设k=li′+j，则其中一个抽取的信号y′(k)可以表示为：

y′(k)=s′(k)e(j2πΔfk+jφf)+n′(k)。

(6)

对抽取出的信号进行相邻符号相位差分，得到差分接收信号dy′(k)：

dy′(k)=[y′(k)+n′(k)]·conj[y′(k+1)+n′(k+1)]

(7)

差分接收信号dy′(k)与差分参考信号dC(k)进行逐点滑动相关，计算相关系数序列ρ2(m)[17]：

(8)

4　对比分析

(11)

(12)

在相同信噪比下，传统非相位差分相关检测的峰值相关系数等于相位差分相关检测峰值相关系数平方根，如式(13)所示。

当SNR1=SNR2=SNR时：

(13)

因此基于相位差分相关的110A信号检测算法的门限设定方法可以参考传统基于相关检测算法中的门限设定方法。

5　试验分析

试验条件：以实际采集的110A信号为基础，选择其中一段包含基本同步序列且长度为1 s的数据作为基础试验数据进行试验分析，中心频率为1 800 Hz，信噪比估计为30 dB。此处信噪比定义为信号带宽内信号平均功率与噪声平均功率的比值。在不同条件下研究传统非差分相关检测方法及相位差分相关检测方法之间的关系。由于试验用的样本信号为实际环境中采集信号，信号的成形滤波、信道环境、随机噪声等均会对检测结果产生影响，与理论值存在一定的偏差。

5.1　相关系数峰值关系

两种算法分别对同一段加入随机噪声的数据进行相关检测，研究相关系数峰值之间的关系。试验中，加入随机噪声后估计的信噪比为10 dB，图3、图4分别为2种检测方法的相关系数曲线，从两幅图中可以看到，都存在4个峰，每个峰的位置对应一个基本同步序列的起始位置，峰值为相关系数值，图3中传统非相位差分相关检测方法检测结果中第一个峰相关系数值为0.834 5，图4中相位差分相关检测方法检测结果中第一个峰相关系数值为0.718 6。根据式(13)，相位差分相关检测的相关系数峰值的算数平方根为0.847 7，与图3的传统非差分相关系数峰值基本一致，即此试验结果与理论基本相符。

图3　传统相关检测相关系数曲线

图4　相位差分相关检测相关系数曲线

5.2　频偏的影响

对所选取的基础试验数据中加入高斯白噪声，在一定频偏条件下，研究频偏对两种检测算法的影响。试验信噪比为-4～10 dB，每个信噪比下进行1 000次蒙特卡洛试验，每次蒙特卡洛试验的频偏在0～50 Hz间均匀分布，比较两种方法的检测效果。由图5可以发现，传统非相位差分相关检测算法对频偏敏感，性能下降严重，而相位差分相关检测算法检测性能不受频偏影响。

图5　检测正确率随信噪比变化曲线

6　结束语

应用基于相位差分的检测算法解决了在接收信号存在大频偏情况下的110A信号检测问题，并分别对传统非差分相关检测方法及差分相关检测算法进行理论分析，并推导出两种方法之间的关系，并通过数值试验验证了理论分析的正确性。仿真试验表明，在信噪比大于2 dB时基于相位差分的检测算法检测正确率明显大于传统方法的正确率，对频偏具有较好的鲁棒性。

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