李相迎， 胡小春， 甄小龍， 陳 平

(1中國人民解放軍63610部隊 庫爾勒 841001 2總裝備部再入動力學與目標特性重點實驗室 庫爾勒 841001)

CCSDS 鏈路幀識別技術

李相迎1，2， 胡小春1， 甄小龍1， 陳 平1

(1中國人民解放軍63610部隊 庫爾勒 841001 2總裝備部再入動力學與目標特性重點實驗室 庫爾勒 841001)

提出并研究CCSDS鏈路幀識別技術。分析CCSDS鏈路層協(xié)議特征，提出一種識別流程。對于遙控傳輸幀，利用基于模式串的匹配算法對命令鏈路傳輸單元進行盲同步；對于遙測傳輸幀，提出采用基于校驗多項式的識別方法，在擾碼識別后，利用鏈路層幀長特征對Reed-Solomon編碼的交織深度進行初始判別，并采用伽羅華域的傅里葉變換對識別結(jié)果進行驗證。文中還分析了不同誤碼率情況下算法的識別性能。實驗結(jié)果表明，算法可以對CCSDS鏈路層協(xié)議幀進行有效識別。

空間數(shù)據(jù)系統(tǒng)咨詢委員會； 模式匹配； 信道編碼； 傳輸幀

引 言

在空間數(shù)據(jù)系統(tǒng)咨詢委員會CCSDS(Consultative Committee for Space Data Systems)空間數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)鏈路層位于物理層之上，是空間信息獲取與分析的關鍵環(huán)節(jié)。如果基帶數(shù)據(jù)流遵循CCSDS標準但其具體設計并沒有先驗信息，則鏈路層協(xié)議識別技術將是對其進行分析并獲取信息的基礎。

目前對協(xié)議識別的研究主要針對地面網(wǎng)絡，且集中在應用層[1，2]。從公開發(fā)表的文獻資料看，尚未見到對CCSDS鏈路層協(xié)議的識別研究。信道編碼盲識別技術主要集中在對卷積碼的盲識別。根據(jù)卷積碼的實際應用，其盲識別研究又分為一般卷積碼的盲識別研究和刪余卷積碼的盲識別研究。一般卷積碼的盲識別方法主要有基于快速雙合沖算法的識別方法[3]和基于歐幾里德算法的識別方法[4]。刪余卷積碼的盲識別主要采用基于生成多項式矩陣等價變換的識別方法[5]。文獻[6]通過對截獲碼序列做Walsh-Hadamard變換進行卷積碼的盲識別研究。上述算法大部分只能對某一類編碼方式進行識別，且對誤碼環(huán)境下的識別能力分析不夠，不能完全適用于CCSDS鏈路層協(xié)議中編碼方式的識別。

本文重點研究CCSDS協(xié)議中數(shù)據(jù)鏈路幀的識別技術和方法。鏈路層協(xié)議涵蓋了分包遙控TC (Telecommand)、遙測TM(Telemetry)以及高級在軌數(shù)據(jù)系統(tǒng)AOS(Advanced Orbiting System)。在分析CCSDS鏈路層協(xié)議特征的基礎上，給出了一種實用的幀識別方法。

1 CCSDS鏈路層協(xié)議特征分析

CCSDS空間數(shù)據(jù)鏈路協(xié)議常被分為兩個子層：數(shù)據(jù)鏈路協(xié)議子層和同步及信道編碼子層。其中數(shù)據(jù)鏈路協(xié)議子層定義了將高層數(shù)據(jù)單元以幀的形式發(fā)送到空間鏈路的方法，同步及編碼子層定義了在空間鏈路發(fā)送傳輸幀時的同步及信道編碼方式。

1.1 TC傳輸幀鏈路層特征

遙控的主要任務是從地面站向空間發(fā)送控制命令數(shù)據(jù)。其在鏈路層的數(shù)據(jù)封裝過程為：上層協(xié)議數(shù)據(jù)首先裝入TC傳輸幀的數(shù)據(jù)域，并在前端加上長度為5字節(jié)的幀導頭，其中含有幀版本號、航天器標識、虛擬信道識別字和幀長等信息字段。整個傳輸幀的最大長度不超過1024字節(jié)。然后，一個或多個傳輸幀被分成長度相等的碼塊，在編碼子層采用(63，56)修正的BCH分組碼對遙控數(shù)據(jù)進行差錯保護。碼塊的同步和界定通過命令鏈路傳輸單元(CLTU)完成。CLTU用于運送連續(xù)的遙控碼塊流，其格式如圖1所示。CLTU的起始序列標志著編碼遙控數(shù)據(jù)的開始，它由16比特組成，具有自相關旁瓣低的特點，固定為EB90(16進制)。CLTU的尾序列標志著CLTU和譯碼的結(jié)束，長度為64位，固定為C5C5C5C5C5C5C579 (16進制)。當傳輸幀的數(shù)據(jù)長度不滿足碼塊長度的要求時，需要在CLTU最后一個碼塊的最后部分進行填充，填充模式是以“0”開始，“0”、“1”交替。對TC傳輸幀進行識別的過程可以看作上述數(shù)據(jù)處理過程的逆序。

圖1 CLTU數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

1.2 TM及AOS傳輸幀鏈路層特征

TM及AOS使用相同的同步及信道編碼子層，并且?guī)侄沃卸己行枰R別的傳輸幀版本號、飛行器ID及虛擬信道ID等參數(shù)，所以本文的識別方法對兩種幀格式同時適用。對于兩種幀格式的詳細說明，請參照文獻[7，8]。

同步及信道編碼子層實現(xiàn)幀同步及信道糾錯編碼。鏈路層傳輸幀同步字(ASM)固定為32位二進制串，用16進制表示為“1ACFFC1D”。在遙測數(shù)據(jù)進行傳輸時，首先進行RS(255，223)或RS (255，239)編碼(可能存在交織，交織深度為I＝1，2，3，4，5或8)。在一次任務周期內(nèi)，碼塊長度是固定不變的，例如，當交織深度I＝5時，碼塊長度為1275字節(jié)(無虛擬填充位時)。編碼后可以選擇是否對數(shù)據(jù)進行偽隨機化，然后，在幀頭添加ASM。CCSDS規(guī)定可以采用RS作為外碼、卷積碼作為內(nèi)碼的級聯(lián)編碼方式，以同時增強信道抗隨機錯誤和抗突發(fā)干擾的能力。對于卷積編碼，采用(2，1，6)卷積編碼或其刪余模式，刪余模式規(guī)定的碼率通常為1/2、2/3、3/4、5/6、7/8。最后，編碼數(shù)據(jù)送到物理層經(jīng)調(diào)制后向空間發(fā)送。

1.3 識別思路

對于TC，識別的第一步是解析和提取輸入數(shù)據(jù)流中的CLTU，識別依據(jù)是起始序列標志“EB90”。這個過程可以用模式串匹配的方法實現(xiàn)。一般情況下，該過程用硬件實現(xiàn)，如要用軟件實現(xiàn)，則必須選擇一種高效算法。第二步是對CLTU中的碼塊進行BCH(63，56)譯碼，譯碼結(jié)果為順序排列的TC傳輸幀，但可能屬于不同的虛擬信道。根據(jù)幀長字段可以界定每個傳輸幀的邊界，最后完成幀特征提取。

對于TM或AOS，因為在數(shù)據(jù)通信時采用一種編碼或級聯(lián)編碼是可選的，在沒有先驗知識的前提下，若要對截獲的二進制基帶數(shù)據(jù)進行識別，則首先要判斷是否采用了卷積編碼。若判斷為未采用，則進行RS編碼識別；若判斷為采用，則進行卷積編碼的識別與節(jié)點同步，同步后進行Viterbi譯碼。譯碼后還要判斷是否對數(shù)據(jù)進行了加擾處理，隨后進入RS編碼的識別過程。對于RS編碼的識別，同樣要進行“有”或“無”的識別。若判斷為“有”，則需要進一步識別交織深度，識別正確后進行RS譯碼，對傳輸幀字段進行特征分析。若判斷為“無”，則直接提取傳輸幀的特征字段，識別過程結(jié)束。

TC、TM和AOS鏈路幀的識別過程可以用圖2和圖3所示的流程圖表示。

圖2 TC鏈路幀識別過程

值得指出的是，上述兩個識別過程可以組合在一起進行綜合識別，方法是將圖2中的“其它處理”作為圖3的輸入。

圖3 TM及AOS鏈路幀識別過程

2 TC傳輸幀的識別

2.1 模式串匹配

模式串匹配算法是基礎算法，目前已經(jīng)有上百種算法。模式串匹配算法不僅僅局限于字符串，它可以進一步擴展到二進制串、數(shù)串或者更大的有復雜結(jié)構(gòu)的信息單元。模式串匹配算法按功能可分為三類：精確匹配算法、近似匹配算法和正則表達式匹配算法。這三類算法的產(chǎn)生與具體應用領域的需求直接相關。本文利用實驗研究了精確模式串匹配算法中的KMP算法、BM算法、BMH算法和QS算法的適用性，各算法的實現(xiàn)思想可參閱相關文獻。

2.2 BCH譯碼

對CLTU定界之后，協(xié)議識別的下一步是對獲取的碼塊數(shù)據(jù)進行BCH譯碼。遙控碼塊是長度固定的系統(tǒng)，前56位比特為信息碼，差錯控制碼放在最后一個字節(jié)，該字節(jié)的前7位是校驗碼，最后一位是填充位，始終保持為“0”，這樣，每個遙控碼塊的長度固定為8字節(jié)。CCSDS規(guī)定采用(63，56)修改的BCH碼，其產(chǎn)生多項式為：g(X)＝X7+X6+X2+1。由BCH(63，56)碼的糾錯特性可知，根據(jù)獲取的校驗子可以對一個碼位錯誤進行糾正，對兩個碼位錯誤進行檢測。根據(jù)研究需要，我們編制了BCH(63，56)的編譯碼程序用于測試和驗證。

3 TM及AOS傳輸幀的識別

3.1 卷積碼及其刪余模式的識別

在本文的引言部分提到，多數(shù)卷積碼的識別算法僅適用于某一種碼率的卷積編碼參數(shù)識別，而CCSDS中采用的卷積碼編碼多項式為(171，133)，包括1/2碼率及其刪余模式的多種碼率形式的編碼方式，因此需要尋找一種普適的識別方法。本文采用基于校驗多項式的綜合識別方法，它具有一定的抗誤碼性能。

CCSDS采用多項式為(171，133)的(2，1，6)卷積編碼，其校驗矩陣為

因為rHT∞＝0，所以在任意時刻有＝0，其中h∞＝[11 01 00 11 11 10 11 00…]。由于h∞的14bit之后的碼均為0，因此要識別接收序列是否為該方式的卷積碼，只需h∞的截短向量h＝[11 01 00 11 11 10 11]即可。設接收序列r∞＝[(r0，i，r1，i+1)，(r0，i+2，r1，i+3)，(r0，i+4，r1，i+5)，…]，識別時用一個長度為7個碼字(14bit)的滑動窗，從r0，i開始，依次取出有限序列?r，窗口沿序列每次滑動一個子碼，則對所有的i都有。否則，序列編碼方式不是該種形式的卷積碼。實際應用中，由于傳輸存在干擾，接收序列中會有一些差錯，使得不是所有的Ti都等于0，可以根據(jù)接收序列的誤碼率確定一個門限，當Ti中等于0的元素數(shù)量大于該門限時，可以確定序列采用了目標卷積編碼。識別過程中同時還要考慮子碼不同步的情況。

根據(jù)以上識別思想，對于(2，1，6)卷積編碼的刪余模式也采用基于校驗多項式的識別方法。表1給出了不同碼率時各種編碼方式的校驗多項式。

表1 不同刪余碼率的校驗多項式

3.2 擾碼識別

遙測接收端為了保持比特同步，需要接收序列具有一定的比特跳變密度。在CCSDS中采用偽隨機化的方法增強序列的比特跳變，從密碼學的角度看，即數(shù)據(jù)加擾。隨機化的方法是將傳輸幀或碼塊的每一比特與一個標準的偽隨機序列進行異或。偽隨機化在RS碼之后、卷積碼之前進行，而傳輸幀的同步頭不在偽隨機化范圍之內(nèi)。偽隨機序列的周期為255，其生成多項式為h(X)＝X8+X7+X5+X3+1，序列發(fā)生器在工作的起始初始化為全“1”。發(fā)生器產(chǎn)生的序列也稱m序列。

設序列發(fā)生器的輸出為zi，信道數(shù)據(jù)序列為mi，則加擾后的序列為ci＝zi+mi，i＝1，2，…。一般來說，根據(jù)編碼和語言統(tǒng)計特性，數(shù)據(jù)序列0、1具有不平衡性，例如，0的個數(shù)可能占總數(shù)的1/2+ε(0＜ε＜1/2)。也就是說，ci與zi有ε的符合優(yōu)勢。所以，對于加擾后的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計它的多個位置差相對固定的位置上的信號和，在滿足m序列遞推關系的位置上必然出現(xiàn)較高的優(yōu)勢。對于h(X)＝X8+X7+X5+X3+1來說，ci+ci+3+ci+5+ci+7+ci+8＝1的概率必然較高(相對于其它位置的模2加運算而言)，因而會造成運算輸出結(jié)果中0、1數(shù)目的不平衡。假設該序列中0的個數(shù)為N0，1的個數(shù)為N1，計算優(yōu)勢值T＝，對應不同的抽頭組合得到的輸出序列的優(yōu)勢值不同，當抽頭位置恰好與序列發(fā)生器的抽頭位置重合時，優(yōu)勢值最大。運用這種方法可以識別出擾碼的連接多項式。對于CCSDS而言，也即判斷出了是否采用了加擾處理，從而為下一步的RS編碼識別奠定了基礎。

3.3 RS編碼及交織深度識別

CCSDS使用交織深度I＝1，2，3，4，5和8的Reed-Solomon(255，223)或Reed-Solomon(255，239)編碼，交織的采用是為了應對信道中的突發(fā)錯誤。下面給出本文識別方法所涉及的幾個概念。

定義1[9]設GF(p)上的多項式為

則它在GF(pm)上的譜多項式(或稱為Matttson-Solomon(MS)多項式)：

引理1[9]多項式a(x)以αj為根的充要條件是其MS多項式A(z)的系數(shù)Aj＝a(αj)＝0。

定理1[9]對任一距離為δ的RS碼字做有限域FFT變換，A(z)中至少有δ-1個連零。

根據(jù)定理1，將收到的N組碼序列做伽羅華域傅里葉變換GFFT，當發(fā)現(xiàn)對r(r≤N)組碼字做同一GFFT變換具有相同的連零位置且個數(shù)相同時，則判斷此時選取的本原多項式為該碼字的本原多項式，亦即采用了某種特定形式的RS編碼。CCSDS建議中的RS編碼參數(shù)為：

①m＝8，每個符號的信息位數(shù)；

②n＝28-1＝255(符號)，碼組長；

③T＝2E(符號)，校驗位數(shù)；

④E＝8或16，糾錯能力；

⑤GF(28)上的域生成多項式為

⑥碼生成多項式為

由以上參數(shù)可知，經(jīng)過卷積譯碼和幀同步后，數(shù)據(jù)可能存在RS編碼或相反。若采用了RS(255，223)或RS(255，239)編碼，則TM傳輸幀的長度為255的倍數(shù)(無虛擬填充位時)，倍數(shù)的大小等于交織深度；若編碼時有虛擬填充位，則長度不定，但必然能整除交織深度?；谝陨咸攸c，識別時先根據(jù)幀長判斷RS譯碼的交織深度，在解交織后再利用伽羅華域傅里葉變換進行驗證。一般來說，連零的個數(shù)等于其糾錯能力。由于實際接收的數(shù)據(jù)存在誤碼，因此當對N組碼字進行處理并判斷結(jié)果是否正確時，需要設定一個判決門限。設H0表示多個碼字樣本經(jīng)GF上的傅里葉變換后產(chǎn)生位置、個數(shù)均相同的連零事件，H1表示變換后不產(chǎn)生位置、個數(shù)均相同的連零事件，從信號產(chǎn)生理論和概率論的角度分析，對誤碼率為Pe的RS碼序列，如果要達到90%的識別概率，其近似門限t[10]為

由式(6)可知，門限t依賴于碼序列的誤碼率及碼長的變化，為保證低虛警率，可取r＞0.1N，且N＞50。對于RS(255，223)或RS(255，239)，取N＝255。

4 實驗結(jié)果及討論

4.1 TC幀的識別實驗

運行時間是衡量模式串匹配算法和協(xié)議識別性能的重要指標。我們利用2.1節(jié)提到的四種模式串匹配算法(KMP算法、BMH算法、QS算法和BM算法)對輸入數(shù)據(jù)中的CLTU起始序列標志進行匹配識別，并對匹配時間進行統(tǒng)計和比較，結(jié)果如表2所示。

各算法均在WindowsXP環(huán)境下用Visual C++實現(xiàn)，主機CPU主頻為2.33GHz，內(nèi)存大小為3GB。從表2分析可知，BMH算法和QS算法性能接近，但QS算法效率更高，體現(xiàn)了這種算法對小模式串的匹配具有明顯優(yōu)勢，因而更適合于CCSDS鏈路層協(xié)議中TC傳輸幀的識別。根據(jù)CCSDS規(guī)定的鏈路層協(xié)議有關幀格式要求，用計算機仿真產(chǎn)生了識別輸入數(shù)據(jù)，除了固定不變的信息字段外，其它如虛擬信道標識、幀長度、CLTU個數(shù)以及每個CLTU所包含的TC幀數(shù)等都由系統(tǒng)隨機產(chǎn)生。設定數(shù)據(jù)大小為5M字節(jié)。誤碼率變化范圍為10-5～10-2，與無誤碼時的統(tǒng)計結(jié)果作比較，關鍵特征的識別正確率如圖4所示。當誤碼率為10-3時，系統(tǒng)識別結(jié)果如表3所示。表中的時間包含了模式串匹配所花費的時間。

表2 算法匹配時間(單位：μs)

圖4 不同誤碼率下的正確識別率

表3 TC傳輸幀識別結(jié)果

4.2 TM(AOS)幀的識別實驗

按照CCSDS建議的鏈路層數(shù)據(jù)幀格式，在不同誤碼率時各生成1000組數(shù)據(jù)，設定誤碼率變化范圍為10-5～10-2，利用校驗多項式對數(shù)據(jù)是否采用了某種碼率的卷積碼進行判斷。限于篇幅，這里只給出了碼率為1/2時校驗多項式的匹配結(jié)果，如圖5所示。

圖5 不同誤碼率時Ti＝0的匹配率

由圖5看出，在誤碼率為10-2時，校驗式的截短向量窗口在整個滑動周期內(nèi)Ti＝0的平均匹配率可達80%以上。這也說明了對于接收數(shù)據(jù)是否采用了(2，1，6)形式的卷積編碼比較容易判定。

對于擾碼的識別，采用前文提到的組合枚舉優(yōu)勢值的方法。對0～8位置中的5個位置進行窮舉，共得到126種組合，用1000組數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計。由于擾碼的識別基于源數(shù)據(jù)的0、1不平衡性，所以，當0、1個數(shù)基本對稱時無法對擾碼進行有效識別。本文的實驗結(jié)果表明，該方法適用的臨界值為：0(或1)在數(shù)據(jù)序列中的比重為70%左右；同時還得到，誤碼率對于識別結(jié)果影響較小。圖6給出了在臨界值70%、誤碼率為10-3時的識別結(jié)果。

從圖6中看出，索引值為64的組合最大優(yōu)勢值出現(xiàn)的頻數(shù)最多，其抽頭位置正好是0，3，5，7和8，與偽隨機序列的生成多項式一致。

在RS編碼識別時，要先根據(jù)同步字之間的距離判定碼塊長度。對解擾后數(shù)據(jù)的判定結(jié)果為距離765字節(jié)，初步判斷RS編碼交織深度為3，然后選取N＝255組、長度為255個符號的數(shù)據(jù)序列，構(gòu)成255× 255識別矩陣，再通過伽羅華域傅里葉變換進行驗證，結(jié)果如圖7所示。圖7中縱軸為位置和個數(shù)均相同的連零事件出現(xiàn)的平均比率(N＝255)。由圖7可知，對于式(6)設定的門限，當誤碼率等于10-3時，t＝0.1143，此時可滿足90%的識別概率；但當誤碼率大于2×10-3時，不能有效判斷是否采用了RS編碼。設定誤碼率為10-3，經(jīng)過上述識別過程，最后的傳輸幀識別結(jié)果與識別正確率如表4所示。

圖6 擾碼識別結(jié)果

圖7 連零事件在不同誤碼率下出現(xiàn)的平均比率

表4 TM傳輸幀識別結(jié)果

5 結(jié)束語

對CCSDS鏈路層協(xié)議的識別是一個全新的研究領域，它對于國際空間合作及空間信息對抗都具有十分重要的意義。本文通過實驗分析了所提識別方法在不同誤碼率下的識別性能。實驗結(jié)果表明，本文識別方法可以在較高誤碼率的情況下對CCSDS鏈路幀進行有效識別。

[1] 陳 亮，龔 儉，徐 選.基于特征串的應用層協(xié)議識別[J].計算機工程與應用，2006，(24)：16～19.

[2] 陳曙暉，蘇金樹.基于內(nèi)容分析的協(xié)議識別研究[J].國防科技大學學報，2008，30(4)：82～87.

[3] 鄒 艷，陸佩忠.關鍵方程的新推廣[J].計算機學報，2006，29(5)：711～718.

[4] Wang Fenghua，Huang Zhitao.A Method for Blind Recognition of Convolution Code Based on Euclidean Algorithm [C].IEEE International Conference on Wireless Communication Networking and Mobile Computing，Shanghai，China，21-25 Sept，2007：1414～1417.

[5] 陸佩忠，沈 利.刪除卷積碼的盲識別[J].中國科學：E輯，信息科學，2005，35(2)：173～185.

[6] 劉 健，王曉君，周希元.基于Walsh-Hadamard變換的卷積碼盲識別[J].電子與信息學報，2010，32(4)：884～888.

[7] CCSDS.132.0-B-1.Blue Book.TM Space Data Link Protocol[S].CCSDSPress，2003：4.1～4.3.

[8] CCSDS.732.0-B-2.Blue Book.AOSSpace Data Link Protocol[S].CCSDSPress，2006：4.1～4.3.

[9] 劉玉君.信道編碼[M].鄭州：河南科學技術出版社，2007.

[10] 張永光，樓才義.信道編碼及其識別分析[M].北京：電子工業(yè)出版社，2010.

Recognition Technology for CCSDSData Link Frame

Li Xiangying， Hu Xiaochun， Zhen Xiaolong， Chen Ping

The recognition technology for CCSDSdata link frame is proposed.Characteristics of data link protocolare analyzed and a recognition flowsheet is given.To the telecommand transfer frame，a blind synchronizationmethod based on patternmatching is introduced for Communications Link Transmission Unit.To the telemetry and Advanced Orbiting System transfer frame，a recognition and synchronization algorithm based on syndrome is examined.After the discrimination of the disturbed code，the frame length is used to roughly judge the interleaving depth of Reed-Solomon code，and then the Galoias Field Fourier Transform is employed to verify the recognition results.Under different bit error rates conditions the simulations are exhibited which prove that themethod is effective for the CCSDS data link protocol.

CCSDS； Patternmatching； Channel coding； Transfer frame

TP391；TP393

A

CN11-1780(2014)05-0054-07

李相迎 1970年生，高級工程師，研究方向為信號處理、目標識別。

胡小春 1964年生，高級工程師，大校主任，研究方向為航天測控。

甄小龍 1976年生，工程師，研究方向為遙測信息處理。

陳 平 1973年生，工程師，研究方向為雷達信號處理。

2014-01-23 收修改稿日期：2014-02-27