位小記，張俊威，肖乃稼，柯曉東

（1.嘉興職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江嘉興，314036；2.中國電子科技集團(tuán)公司第三十六研究所，浙江嘉興，314033）

0 引言

在非合作通信中，從日益復(fù)雜的電磁環(huán)境中快速有效地識別調(diào)制樣式，估計(jì)信號的相關(guān)參數(shù)，是通信對抗和信號解調(diào)的首要環(huán)節(jié)。隨著數(shù)字通信技術(shù)的快速發(fā)展，調(diào)制技術(shù)越來越多樣，其中MPSK 信號以傳輸頻帶利用率高、抗干擾能力強(qiáng)等特性，在民用和軍事領(lǐng)域均具有十分廣泛的應(yīng)用。無線通信網(wǎng)絡(luò)中，突發(fā)MPSK信號滿足用戶對傳輸系統(tǒng)自適應(yīng)性、抗干擾性、保密性、隱蔽性的要求，備受青睞。突發(fā)信號具有捕獲難的優(yōu)點(diǎn)，這大大增加了通信偵察方進(jìn)行信號檢測、識別的難度。

近年來，有很多研究者對MPSK 調(diào)制信號的識別問題進(jìn)行了大量的研究。文獻(xiàn)[1]中利用調(diào)制信號的相位直方圖統(tǒng)計(jì)特征，完成BPSK、QPSK、OQPSK信號調(diào)制樣式的識別，但是該方法抗噪性能差。文獻(xiàn)[2]中提出用高階累積量識別BPSK、QPSK、8PSK 信號，但是OQPSK 和QPSK、8PSK和π/4QPSK 信號無法區(qū)分。文獻(xiàn)[3]提出一種利用差分星座進(jìn)行聚類分析的方法，識別8PSK 和π/4QPSK 信號調(diào)制樣式。文獻(xiàn)[4]提出了一種基于信號的四階、八階累積量作為特征識別，進(jìn)行MPSK 調(diào)制信號的識別，但八階累積量運(yùn)算復(fù)雜，不易于工程實(shí)現(xiàn)。

本文提出了一種基于累積自相關(guān)雙窗檢測和譜線特征的識別方法，對突發(fā)MPSK 信號進(jìn)行調(diào)制方式識別和參數(shù)估計(jì)，主要包括基于累積自相關(guān)的信號段提取、譜線特征提取、分類識別三部分組成，流程如圖1 所示。設(shè)計(jì)基于USRP 的信號接收系統(tǒng)，完成相關(guān)算法的開發(fā)和驗(yàn)證，通過測試不同信噪比下的識別率，驗(yàn)證該算法的可行性和有效性。

圖1 突發(fā)MPSK 信號識別的結(jié)構(gòu)框圖

1 信號模型

假設(shè)接收信號已進(jìn)行載波恢復(fù)和定時(shí)同步處理，MPSK信號可表示為[5]：

上 式 中，a(k)表 示 發(fā) 射 的 碼 元 序 列，a(k) ∈{ei2π(m-1)/M,m=1,2,...M}，M表示信號調(diào)制的進(jìn)制，文中的BPSK、QPSK 和8PSK 信號對應(yīng)的M 分別為2，4，8；E代表信號的平均功率，?θ為載波相位差，n(k)為高斯白噪聲序列。

OQPSK 信號是為了抑制旁瓣，對QPSK 改進(jìn)而成的，相位在o0

0和±90相位跳變，OQPSK 的基帶碼元可表示為：

對于π/4QPSK 信號，相鄰的碼元間相位差為45°，對應(yīng)的基帶碼元可表示為：

2 突發(fā)信號檢測

突發(fā)MPSK 信號是間斷的、不連續(xù)的，在信號盲偵收處理中，首先需要檢測出突發(fā)信號的起始和終止時(shí)間點(diǎn)。雙窗滑動檢測法是通過檢測時(shí)域能量獲取突發(fā)信號起始和終止位置[6]，該算法抗噪能力弱，在信噪比較低條件下，虛警率較高，故本文采用基于累計(jì)自相關(guān)的雙滑動窗檢測方法實(shí)現(xiàn)突發(fā)MPSK 信號段提取?；诶鄯e自相關(guān)的雙窗滑動檢測流程圖如圖2 所示，包括時(shí)域信號累積自相關(guān)、雙窗滑動檢測、信號段提取三個步驟。

圖2 基于累積自相關(guān)的雙窗滑動檢測框圖

一個碼元內(nèi)信號采樣點(diǎn)間相關(guān)性強(qiáng)，而噪聲采樣點(diǎn)間、噪聲與信號采樣點(diǎn)間相關(guān)性弱，為了提升低信噪比下的檢測性能，故本文采用累積自相關(guān)的算法進(jìn)行信號段的提取。該算法對樣本信號連續(xù)取M個采樣點(diǎn)s(n)，對相鄰兩個采樣點(diǎn)s(n) 和s(n+1)作互相關(guān)運(yùn)算，得到自相關(guān)序列r(n)=s(n)s(n+1 )*，然后對r(n)累積求和，得到累積自相關(guān)R(n)序列。累積自相關(guān)R(n)序列計(jì)算公式如式(5)所示。

s(n)表示采樣點(diǎn)，n=0,1,2,3...N-M，N表示輸入IQ數(shù)據(jù)總采樣點(diǎn)數(shù)，M表示累積自相關(guān)的長度，M值大小關(guān)系到檢測數(shù)據(jù)段的精度和運(yùn)算的實(shí)效性，過大會導(dǎo)致運(yùn)算時(shí)間長，過小會導(dǎo)致檢測精度不高，增加虛警率，通過大量工程實(shí)踐，兼顧檢測的精度和運(yùn)算的實(shí)效性，本文選擇M=128。

雙窗滑動檢測法的工作原理如圖3 所示，在1W窗和2W窗滑動的過程中，兩個窗內(nèi)的累加能量比值m(k) 曲線會呈現(xiàn)一個三角波形，極大值位置處于噪聲段與信號段的交界處，也就是突發(fā)信號的起始或者終止時(shí)刻。圖3 為雙滑動窗檢測算法的原理示意圖，該算法具體實(shí)現(xiàn)步驟如下所述：

圖3 雙窗滑動檢測算法原理示意圖

(1) 使用公式(5)對輸入數(shù)據(jù)基帶IQ 數(shù)據(jù)計(jì)算得到累積自相關(guān)序列R(n)；

(2) 使用公式(6)和式(7)分別計(jì)算相鄰窗1W和2W內(nèi)連續(xù)K點(diǎn)內(nèi)數(shù)據(jù)的能量1w(k)和w2(k) ；

其中，K表示滑動窗的長度。

(3) 使用公式(8)計(jì)算窗口能量w1(k)和w2(k)的能量比，得到能量比曲線m(k)；

(4) 將能量曲線m(k) 序列與設(shè)定的門限th進(jìn)行比較，若m(0k)>th，則認(rèn)為突發(fā)信號出現(xiàn)，則k0為突發(fā)信號的起點(diǎn)，繼續(xù)進(jìn)行比較，能量曲線m(1k)<-th，則1k點(diǎn)為突發(fā)信號的終點(diǎn)。

由公式(6)～式(8)可以看出，采用的能量曲線m(k) 消除了信道增益的影響，該值僅與采樣信號的信噪比有關(guān)。

本文首先對時(shí)域信號求累積自相關(guān)值，得到的相關(guān)R(n)序列，將R(n)序列作為雙滑動窗檢測算法的輸入數(shù)據(jù)，可有效改善低信噪比下，突發(fā)信號虛警率高的問題。實(shí)際的應(yīng)用中能量曲線m(k) 的判決門限th的設(shè)置，會影響突發(fā)信號的檢測性能。本文判決門限th的計(jì)算方法如式(9)所示。

其中，Rmax表示的最大值，Rmin表示的最小值。

(5) 依據(jù)能量曲線m(k) 得到的信號起始點(diǎn)k0以及終止點(diǎn)1k，提取數(shù)據(jù)段序列s,(k) 。

3 特征提取與分類識別

首先明確本文所研究的調(diào)制類型目標(biāo)集為MPSK 信號，對其信號特征和常用信號分類特征參數(shù)的分析可知，利用譜線特征是可以實(shí)現(xiàn)分類的[7]。文獻(xiàn)[8]中詳細(xì)分析了常見數(shù)字調(diào)制方式的平方譜、四次方譜的譜線特征，總結(jié)可得到表2 所示的各種常見數(shù)字調(diào)制方式與其對應(yīng)特征譜線關(guān)系，其中f0表示信號載頻，bR表示調(diào)制速率。

表2 常見數(shù)字調(diào)制信號的特征譜線

對提取的信號進(jìn)行正交變換，計(jì)算各信號的功率譜、平方譜和四次方譜，如圖4 ～圖8 所示。

圖4 BPSK 信號的譜線特征

圖5 QPSK 信號的譜線特征

圖6 OQPSK 信號的譜線特征

圖7 π/4QPSK 信號的譜線特征

圖8 8PSK 信號的譜線特征

通過深入研究信號的特性，本文采用雙窗滑動檢測技術(shù)，首先提取目標(biāo)信號的有效數(shù)據(jù)，再計(jì)算其譜線特征，實(shí)現(xiàn)信號調(diào)制類型識別，進(jìn)而估計(jì)出信號碼速率和載頻頻率，達(dá)到信號識別和參數(shù)估計(jì)的目的。為了適應(yīng)實(shí)際情況中各種干擾條件下信號識別性能，本文從目標(biāo)信號的調(diào)制特征參數(shù)入手，設(shè)計(jì)調(diào)制識別方案，其中N2 表示平方譜的譜線數(shù)，N4 表示四次方譜的譜線數(shù)，P2 表示歸一化后平方譜的譜線最大值，P4 表示歸一化后四次方譜的譜線最大值。調(diào)制類型識別算法流程如圖9 所示。

圖9 快速分類算法流程

MPSK 信號的高階譜具有對稱性，載波頻率估計(jì)可以采用離散譜線精確估計(jì)[8]，碼元速率的估計(jì)采用包絡(luò)譜線精確估計(jì)完成，至此我們完成了MPSK 信號的調(diào)制識別和參數(shù)估計(jì)。

4 基于USRP 的檢測與識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

USRP B205 設(shè)備是Ettus Research 公司推出的一款工業(yè)級軟件無線電設(shè)備。具有1 路輸入和1 路信號輸出，頻率覆蓋范圍為70MHz 到6GHz，收發(fā)通道最大瞬時(shí)帶寬為56MHz。USRP B205 支持硬件驅(qū)動程序UHD，開發(fā)人員可以調(diào)用UHD 的API 接口，通過USB 3.0 接口與計(jì)算機(jī)連接，實(shí)現(xiàn)對USRP 的頻率、帶寬、增益、基帶數(shù)據(jù)采集樣本大小等控制。

使用微型化數(shù)字接收處理機(jī)USRP B205，開發(fā)便攜式突發(fā)信號檢測與識別系統(tǒng)，用于無線電突發(fā)信號的接收、檢測與識別處理。系統(tǒng)通過USB 3.0 接口和綜合控制PC 機(jī)完成數(shù)據(jù)指令的交互?；赨SRP 的檢測與識別系統(tǒng)由接收天線、GPS 接收機(jī)、小型化接收設(shè)備USRP 和上位機(jī)組成?；赨SRP 的檢測與識別系統(tǒng)實(shí)物組成如圖10 所示。

圖10 基于USRP 的檢測與識別系統(tǒng)實(shí)物

天線接收無線電信號，經(jīng)接收機(jī)AD 芯片進(jìn)行信號采集、下變頻等處理后形成數(shù)字基帶數(shù)據(jù)，然后通過USB 接口送到上位機(jī)。通過調(diào)用數(shù)字信號處理算法來實(shí)現(xiàn)信號突發(fā)檢測、頻譜估計(jì)、譜線特征提取、類型識別等功能，并在控制軟件上顯示調(diào)制識別結(jié)果。

上位機(jī)綜合控制軟件界面由參數(shù)欄、功率譜圖、時(shí)頻圖、識別結(jié)果列表等組成，軟件包括信號采集控制模塊、時(shí)域檢測模塊、信號識別模庫和圖形顯示模塊等功能模塊。其中信號識別結(jié)果列表由統(tǒng)計(jì)結(jié)果和實(shí)時(shí)結(jié)果兩部分組成。統(tǒng)計(jì)結(jié)果是依據(jù)信號的頻率、類型、帶寬融合分析后的結(jié)果，而實(shí)時(shí)結(jié)果是單次目標(biāo)數(shù)據(jù)識別的結(jié)果。綜合控制軟件的流程圖如圖11 所示，具體控制步驟如下：

圖11 綜合控制軟件的流程圖

（1）利用功率譜最大值保持功能，粗估信號帶寬和能量，據(jù)此設(shè)置采樣速率、信號頻率、增益、接收信號樣本數(shù)等，下發(fā)給USRP B205；

（2）上位機(jī)通過USB3.0 接收零中頻IQ 數(shù)據(jù)；并對接收到基帶IQ 數(shù)據(jù)進(jìn)行基于累積自相關(guān)的雙窗滑動檢測，獲取有效的IQ 數(shù)據(jù)；

（3）對目標(biāo)信號段IQ 數(shù)據(jù)進(jìn)行FFT 運(yùn)算，獲取功率譜數(shù)據(jù)并顯示，得到實(shí)時(shí)刷新的功率譜圖和時(shí)頻顯示圖，同時(shí)計(jì)算二次方譜、四次方譜和八次方譜特征，進(jìn)行分類識別；

（4）根據(jù)信號類型識別結(jié)果，進(jìn)行信號碼速率和載頻估計(jì)，完成信號的參數(shù)估計(jì)結(jié)果；并將識別結(jié)果進(jìn)行列表顯示。

5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

搭建突發(fā)信號檢測與識別系統(tǒng)驗(yàn)證平臺，對開發(fā)的實(shí)時(shí)處理算法進(jìn)行驗(yàn)證。系統(tǒng)驗(yàn)證平臺如圖12 所示。

圖12 系統(tǒng)驗(yàn)證平臺

分別設(shè)置SMV100A 信號源發(fā)射調(diào)制類型為BPSK、QPSK、OQPSK、π/4-QPSK、8PSK 的突發(fā)信號，信號碼元個數(shù)為256 個， 由USRP B205 接收機(jī)偵收處理，對接收到的信號進(jìn)行在線識別。接收信號的實(shí)時(shí)功率譜如圖13 所示，信噪比從6dB 到15dB 按照1dB 步進(jìn)遞增，在每個信噪比下進(jìn)行100 次獨(dú)立的測試，并統(tǒng)計(jì)識別率，識別統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖14 所示。測試結(jié)果表明算法在低信噪比下識別性能良好。

圖13 BPSK 和OQPSK 信號的功率譜

圖14 不同信噪比下的信號識別率

6 結(jié)論

本文以突發(fā)MPSK 信號為目標(biāo)，通過對MPSK 信號時(shí)頻特征的深入研究，在目標(biāo)信號段提取的基礎(chǔ)上，采用譜線特征參數(shù)，設(shè)計(jì)一種分類器，較好地實(shí)現(xiàn)MPSK 信號快速識別，算法流程簡單，識別性能良好。設(shè)計(jì)一種基于USRP的信號接收處理平臺，在處理平臺上實(shí)現(xiàn)了該算法，并取得了良好效果。