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基于软件无线电的无线电监测技术研究.pdf

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上传者: xl46512 2012-05-08 评分 0 0 0 0 0 0 暂无简介 简介 举报

简介:本文档为《基于软件无线电的无线电监测技术研究pdf》,可适用于IT/计算机领域,主题内容包含分类号:!£墨皇!UDC:密级:编号:基于软件无线电的无线电监测技术研究STUDYoNRADIoMINITORTECHNOLoGYBASEDONSo符等。

分类号:!£墨皇!UDC:密级:编号:基于软件无线电的无线电监测技术研究STUDYoNRADIoMINITORTECHNOLoGYBASEDONSoFTⅥAREDEFINEDRADIO学位授予单位及代码:.量鲞堡王太堂(!Q!璺鱼学科专业名称及代码:焦呈皇值宣丝堡(Q璺!QQ星研究方向:拯鲑玉缉鱼堇盔申请学位级别:亟指导教师:塞正勋塾援答辩委员会主席:一聋瑚一研究生:坠堕玉论文评阅人:王堂丕麴援论文起止时间:量逝!!Q二QQ鱼:!圣摘要本文对软件无线电和无线电监测技术进行研究设计了基于软件无线电技术的无线电监测系统。天线接收到的阵列信号经过信号采集电路、数字下变频电路、高速信号处理电路、逻辑控制电路和输出电路进行中频数字化处理将其转换为中频信号以降低对系统的要求。中频信号进行预处理首先经过信源数日估计估计出信源的数目然后进行方向角估计之后形成波束聚焦分离出暂态信号和稳态信号。其中暂态信号含有无线电台的特征信号利用F分析方法进行无线电台的指纹识别稳态信号用于识别某一无线电台的无线电信号采用自动识别方法识别出调制方式。关键词:软件无线电无线电监测识别ABSTRACT力epaperstudiesthetechnologyofsoftwaredefinedradio(SDR)andradiomonitoringanddesignstheradiomonitoringsystembasedonSDRtechnology.’Arraysignalreceivedbytheantennaistransferredtodigitalintermediatefrequencyinordertoreducetherequestofthesystembythesignalcollectioncircuit,digitaldownconvertcircuit,highspeedsignalprocesscircuit.iccontrolcircuitandoutputcircuit.】eintermediatefrequencysignalisdealt谢thbysignalsnumberdeterminingdirectionofarrivaloA)estimation,beamformingandfocustoseparatethetransientsig瑚landsteadysignal.theformercontainsthecharactersignalofradiostationwhichCallbeidentificdbyF】“analyzingmethod.thelatterCanidentifytheradiosignalofacertainradiostationwithautoidentificatiOilmodulationmethodbasedondecisiontheory.Theprocessisstudiedbyusingh哪LABsimulation.Keywords:softwaredefinedradio(SDR)radiomonitoring,ideatification长春理工大学硕士(或博士)学位论文原匈牲声明本人郑重声明:所呈交的硕士(或博士)学位论文《论文题目》是本人在指导教师的指导下独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名:年一月一日长春理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”同意长春理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版允许论文被查阅和借阅。本人授权长春理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。(保密论文在解密后遵守此规定)作者签名:年一月一日指导导师签名年』月型日.引言第一章绪论近几年来随着第三代移动通信系统研究热潮的兴起掀起了新一轮软件无线电研究的高潮。年月在日本召开了第一届亚洲软件无线电会议同年月在希腊召开了第一届国际软件无线电会议。年底删ITS论坛更名为“软件定义无线电”(SDR:SoftwareDefinedRadio)论坛标志着软件无线电的研究重心已由军用通信转向民用通信。年月IEEE通信杂志专门出版了一个关于软件无线电的专题文集Ⅲ。随着研究的深入软件无线电的民用潜力日益受到重视民用研究已经成为软件无线电研究的主战场尤其是在移动通信方面更具有广阔的发展空间被比喻为第三代(G)全球通信的基石。目前以美国和西欧为主导的发达国家都在积极地致力于软件无线电技术的研究和系统的开发利用。美国在其国防技术领域计划中将软件无线电视为战场无缝通信的基石和首要的技术挑战认为是用来解决多售主、多网络、联合诸兵种合成部队和商业环境中通信设备互操作性问题的有效手段。我国对软件无线电技术的研究起步较晚但对其重要性已有充分认识。计划和国家自然科学基金都将软件无线电技术作为一个重要的研究方向许多高等院校和科研机构都在软件无线电关键技术的研究和样机的试制方面取得了相当大的进展。但我国在软件无线电技术研究方面与国际先进水平尚有不小差距需要进一步加大研究投入。.无线电监测系统和软件无线电技术简介无线电监测系统一般由中心控制站CCS和若干个分布于各地的远端监测站Ms组成中心控制系统由管理控制服务器及数据终端组成用于对各个监测站的管理与控制同时收集、整理以及更新各种数据。远端监测站均由监测接收机监控处理计算机及数据传输终端组成。无线电监测系统的核心是监测接收机具有分析运算能力、配置灵活的监测接收机可以简化监测系统。随着计算机、微电子和数字信号处理技术的发展软件无线电技术为丌发这种接收机提供了思路”’。无线电监测是实现无线电管理的技术手段。由于无线电通信应用的普及使得对无线电通信频率资源的管理工作变得越来越重要。因此为了高效利用无线电资源和维持良好的无线电秩序无线电监测系统就显得尤为重要。无线电频谱涵盖从kHz到GHz的电磁辐射频段无线电频谱资源作为一种自然资源既是无限的又是有限的。随着电信事业的快速增长我国各类无线电台数量以每年%以上的速度飞速发展空中信道十分拥挤。为了最大限度地开发利用有限的频谱资源避免电台之间的电磁波干扰保证各类无线电台的正常工作打击非法电台维护好空中电波秩序进一步加强各类无线电设备的管理越来越重要嘲。软件无线电突破了传统无线电台功能单一、可扩展性差和以硬件为核心的设计局限强调以开放的最简单硬件为通用平台尽可能地用可升级、可重新配置的应用软件来实现各种无线电功能。用户在同一硬件平台上可以通过选购不同的应用软件来满足不同时期、不同使用环境下的不同功能需求。如果软件无线电要实现新的通信业务只要为它增加一个新的软件模块即可非常方便。同时由于它能形成各种调制波形和通信协议故还可与旧体制的各种电台互通即向上兼容大大延长了电台的使用周期节约了开支。本文针对无线电监测接收机进行研究探讨采用软件无线电技术实现监测接收机对无线电台识别和无线电信号识别的实现方案并进行仿真验证方案可行性。.系统构成图.无线电监测系统框图第二章中频数字化处理模块中频数字化单元是软件无线电接收机的核心部件根据实际需要目前要求它能够完成栅、蹦、SSB、凹、FSK、BPSK、QPSK等几种信号的解调工作同时负责给模拟前端提供AGC控制用电平强度值和AFc控制用载波频率误差值。支持接收中频带宽(dB)共种:lMHz、}(Hz、KBzKBziJ(}z删zKHz、KHz、KHzl(}lz、KHz、l({z、KHz、.KHz、KHz、.KHz。主控电路板则要为中频数字化单元提供:信号类型、中频带宽、ACE时间常数、BFO值、PSK信号波特率等控制命令。考虑到目前DSP处理速度的限制和成本因素我们决定采用可重构数字下变频器与DSP相结合的技术实现方案。采用该方案的必要性在于:如果将AID采样数据直接送入DSP处理会带来两个问题。()DSP芯片I/o问题:目前ADC采样速率已经超过Msa/s分辨率比特或更高因此要求DSP至少具有Mbytes/s的数据输入速率。考虑到处理运算和输出必须留有冗余恐怕要达到Mbytes/s才行这是目前所有的DSP都难以承受的。()DSP实时处理问题:直接用DSP对中频数字信号进行滤波、解调、信道解码、信息加密及工作模式转换处理其所需的运算量是巨大的。比如进行FIR信道滤波运算假如对每个采样点进行次运算当采样速率为MBz时运算量至少为MIPS。即使采用并行处理也需要高性能的DSP十几片。如果加上其它处理运算所需要的DSP芯片数目则更加难以容忍。因此不管从设备复杂程度还是成本角度而言直接采用DSP都是不可取的。而采用专用数字可编程下变频器过渡方案则可以大大降低DSP的处理负担。该方案既满足了实时处理要求又不失软件无线电通用、灵活、开放的特点考虑到设计要求和可行性我们最终选择了该方案。自从GrayChip公司推出第一片单信道数字下变频器以来各个公司陆续推出了许多类似产品。主要有:Harris公司的HSP(DPC)、HSP系列(HSP、HSPA、HSPB)以及最新的HSPS(四通道可编程下变频器)GrayChip公司的GCIOll系列、GC系列、GC和GCAD公司的AD和AD:StandfordTeLecom公司的STEL等。经过比较分析最终选用目前功能最强大的单信道下变频器HSPB作为专用下变频器件。目前生产DSP芯片的厂家很多芯片种类纷繁复杂。较著名的产品有:TI公司的TMS系列DSP和ADI公司的ADSP系列DSP。其中TMSC比较符合我们的要求价格也合适。中频数字化处理单元硬件系统设计方案如图.历示:图.中频数字化单元设计方案.信号采集电路该部分电路主要由放大器AD和模/数转换器AD构成负责完成数据采集工作。固定增益放大器(dB)的中频输入信号参数:载频为.姗z信号强度为dBm、lOdBm/o(.my“mv)经放大后输出信号强度为dBm’dBm/o(.mY~.V)。由于AD的差分输入阻抗变换电路具有两倍放大作用所以A/D输入信号实际动态范围是.Mv’.V。A/D前采用固定增益放大电路并不影响对模拟接收前端的AGC控制数据输出。因为该放大电路的增益是已知的检测出信号电平后可以倒推出放大器前的电平变化情况。AD是美国AD公司生产的高性能放大器具有超高速、低失真、宽信号带宽等优点非常适合我们的需要。AD是AD公司生产的新一代模数转换器件分辨率bit输入动态范围土V采样速率最高可达MSPS在V供电时功耗仅为mW。对模拟信号采样后的频谱是模拟信号的频谱与采样脉冲谱的卷积即信号的原始谱以采样速率为周期进行延拓。为了防止频谱混叠一般要求采样速率满足Nyquist抽样定理即要求采用过采样。但对带通信号却可以采用欠采样技术只不过需要前置滤波器限制信号的带宽。对于带通信号(频率范围:丘tc厶)而言抽样频率只要满足:警‘允‘素%q为整数且‘Ks万等万厶一无墨凡’()就可保证采样后的频谱不产生折叠这就是所谓欠采样技术它对于减小运算量是很有好处的但对接收机抗混叠滤波器要求较高。根据理论上的ADC的信噪比计算公式:、SNR..M.dBlog。』。坚一l(.)厶/可知:抽样速率每增加一倍信噪比大约可提高dB。因此在采样速率允许而且能保证实时处理的情况下应当尽量采用过采样技术。考虑到中频信号载波频率为.E{zAD采样速率最高MSPS而ffSPB处理速率高达MSPS所以最终决定采用过采样技术采样频率固定取为MHz。.数字下变频电路数字下变频电路由美国Harris公司生产的专用可编程下变频器(ProgrammableDownConverter简称PDC)HSPSB和专用可编程数字科斯塔司环(DigitalCostasLoop简称DCL)HSP构成。HSPB大体可分成部分:()同步单元()输入单元()输入电平检测器()载波混频/数控振荡器NCO:()CIC抽取滤波器()半带抽取滤波器()阶可编程FIR滤波器()自动增益控制电路()重采样器/半带滤波器()时间NCO:()直角坐标一极坐标转换器()鉴频器()输出单元。它们均可通过微机接口进行选择配置““。PDC的主要功能是将IF数据下变频成基带数据其前端处理速度高达MSPS后端处理速度最高达MSPS。总的抽取因子范围:’输出采样速率最高可达.MSPS输出基带带宽最大为KHz(IF带宽.删z)。最高支持bits字长的数据并行输入输出形式灵活多样既可并行输出又可串行输出既可选择直角坐标数据输出又能选择极坐标数据输出还可选择输出幅度、瞬时相位和频率等输出。由于HSPB内带电平检测器还可为I.F.自动增益控制提供支持。HSPB功能非常强大使用相当灵活可以解调AM、FM、FSK信号与HSP一起使用还可以解调SSB和PSK等信号特别适合在单通道软件无线电接收机中应用也可用在移动通信基站上接收AMPS、TDMA和CD姒等信号。HSP是Harris公司生产的数字科斯塔司环专用电路功能强大时钟处理速度高达MHz。.高速信号处理器DSP处理单元采用美国TI公司生产的TMSC数字信号处理芯片和外部程序扩展存储器以及数据扩展存储器组成。TMSCx系列为位定点DSP芯片高性能、低功耗是各种无线通信和有线通信的理想器件。为了适应移动通信、IP电话个人终端等设备的需要其内部还带有Viterbi译码器。TMSC采用改进的哈佛结构具有一个程序存储器总线和三个数据存储器总线处理速度最高可达MIPS可以满足系统实时处理要求结构框图如图.所示。幽.TMSC内部结构框幽DSP主要工作:接收送过来的控制命令字根据命令字完成对HSPB和HSP的初始化设置/重构工作。当FIFO半满向DSP申请INTl中断时DSP响应中断读入个数据做必要的处理后送出去。程序定期查询有无新命令送过来如有则根据新命令重新配置HSPSB和HSP否则继续执行原来的接收程序。同时根据AGc时间常数定期从PDC读取电平检测值和频率偏移值送作为模拟前端AGc和AFC调整控制依据。由于TMSC只有高速同步串行通信接口无法直接与进行异步串口通信需要采用软件模拟UART方法来解决这个问题。.逻辑控制电路逻辑控制单元主要包括:地址译码电路以及与主控电路板上的单片机通信控制接口还有模拟输出滤波器选择控制。译码电路采用EPLD(EPMSQC一)实现以保持电路的灵活性具体如何设计此处不作详细介绍。与之间的通信采用串口通信方式优点是:接口简单调试方便传输速率设定为(采用RS一C接口串行总线标准)kB/S。.输出单元输出单元主要包括模拟信号输出和数字信号输出两部分。模拟输出电路主要负责埘、SSB、FM、FSK等信号的输出。数字输出端口负责输出B/QPSK信号(IQ两路数据和同步时钟)。D/A器件采用AD公司的bit、MSPS高性能数模转换器AD芯片该芯片单电源V供电最大功耗仅mW。由于输出模拟信号的带宽不同最佳输出采样速率也不同如果D/A后面的滤波器采用固定一种就可能带来谐波干扰。因为滤波器无论利用哪种方式如何采用改进措施它都不可能是理想的矩形总会存在过渡带。假如输出采样频率的一次谐波落在过渡带内滤波器对其衰减倍数不够就会造成绳状干扰(见图.)。死AV一一M一图.绳状干扰示意图解决这个问题有两个办法:()固定D/A后面的模拟滤波器带宽不变提高输出数据的采样频率确保采样频率落在过渡带外。这样做的好处是硬件电路简单D/A后面只需要一个宽带滤波器缺点是增加DSP工作负担对噪声抑制效果不如下一种解决方法好。()o/tt后面设置若干个滤波器DSP根据信号带宽确定合适的输出采样频率同时选择合适的滤波器作为输出滤波器其优点是:由于选择的滤波器通带接近信号带宽滤波效果肯定比第一种方案好。另外允许选择较低的输出采样频率而不必担心造成图.中所表示的绳状干扰降低了DSP工作负担。缺点是:增加硬件开销控制复杂。第三章混合信号的预处理模块处于空间不同位置的发射信号经过无线信道的传输多个信号之间的相互叠加以及噪声的混入到达接收机的信号中包含了多个电台信号和噪声(见图.)产生待处理的仿真信号““。Mixersigned图.仿真接收到的信号因此必须经过预处理将各个叠加的信号分开才能提供给后续的分析和处理模块。预处理过程如图.所示。昆竺兰j丽翮t..际Sl"Z躺习I厢司丁习竺警一源教E抽计一{I爿波荣形成I.}聚焦f信号源数估计模块估计空间混合信号中存在信号源的数目并且该信息将用于对各信号方向角的估计。波束形成模块将混合信号中来自各个信号源的信号分离使得我们能够进一步分析研究每部电台所发射的信号。聚焦的目的就是将每部电台的暂态信号(上电时或者切换时所发射的信号)和稳态通信信号分开并分别对这两种信号进行不同的处理。本章将根据信号的流程分别介绍目前已有的信源数估计算法:采用DOA估计算法MusIc算法估计到达信号的方向角采用Capon波束形成器重构各个信号将各个信号分离:还有电台在上电或者切换时先发射暂态信号之后再发正常通信信号根据这两种信号的分形维数的不同采用通过聚焦的方法将他们分开n。.信源数目估计.矩阵分解法在多天线的阵列信号处理中假设信号源个数q天线个数p(P>q)观测矢量x通常可以由下式给出:x(t)=yO)n)彳s(f)nO)(.)其中s(f):IsOls:Ol%O)】rA为方向矩阵(p日)令信号的波达方向为q(f=口)则A可表示为:k(岛hn抚)】。一:mn.竿dsi日“。一和嵋一翟(p.)“鸣一竽(p)dm日一(p)amoqP^PP^(.)~个天线距离d取半个波长n(f)为高斯噪声。问题转换成从有限观测七(f。lx(t)罩如何得到信号的个数q已有的空问谱估计的各种算法前提条件是认为进入阵列的同频信号源数K是已知的实际l:K是‘个未知数。若在计算空间谱函数确定的源数K与实际源数K。不致那么空间谱曲线出现的峰值个数与实际源数并不相同。若K<K。那么就会将信号子空侧的某些特征矢量(KK。个)归并到噪卢子空问大即a(Oi)(iK。一KK。)不与噪声子空间正交谱曲线不出现峰值而形成漏警。同时其他的方向矢量口p。敞'K。)也不完全与噪声空间正交峰值位置偏离真正的源入射角。若K>I(。则扩大了信号予空间的特征矢量个数可能在没有信号源的方向也会出现峰值而造成虚警。所以正确地估计源数是获取源方向角度的前提条件。源数K的确定在某些条件下是很容易知道的。如阵列噪声是时空平稳的高斯过程其阵列协方差矩阵可写成:R:AX”盯:(.)对R进行特征分解得到最大的特征值个数就是源数K余为NK个相等的特征值盯:便是噪声。当然实际问题并不是如此简单。由于对阵列信号的处理总是要经过放大和变换后得到足够大的复振幅后进行的各单元的放大和变换会引入通道噪声由于各通道引入的噪声很难做到~致这就引起阵列输出噪声在空域不是平稳自噪声也就是说阵列协方差矩阵变成:RAR爿盯:F(.)式中F是对角阵其对角元素不相等经特征分解后不能保证有NK个相等的特征值也就是说源数无法确定。另外阵列协方差矩阵是统计自相关矩阵不可能有无限长的时间进行相关因此只能用有限长的样本来代替协方差矩阵即:矗古善Jo弦”o)()将它展开可写成:矗矗。彳日矗胁爿五舶矗地爿胃(.)式中:者荟s(f矗“o)(.)晨。吉萋Ⅳo)Ⅳ)屯i善uⅣ缈(f)屯.百usOⅣ日(f)屯。石荟soⅣ日(f)(.)(.)(.)显然应不会出现NK个相等的特征值这是因为在有限样本的条件下毫和盖。不等于零的缘故。.基于信息论准则的MDL(最小描述长度)法采用L法估计源数个数首先要选择模型:给定一系列的N个观察X。z(Ⅳ)}和相应的参数族模型即概率密度伍Ie)选择最合适于数据点的模型。Schwartz的方法是基于贝叶斯判断的方法他假设每一个竞争模型可以赋予一个先验概率建议选择一个产生最大后验概率的模型。Rissanen的方法是基于信息论判断的方法由于每个模型可以用来对观察数据进行编码他提出选择产生最小编码长度的模型。结果表明在最大采样点限制的条件下Schwartz和Rissanen的方法产生了同样的标准即下式:~MDL.f(XIJ寺klogN(.)这里是参数矢量的最大似然估计k是中可以自由调整的参数的数目。上式右边第一项是著名的模型参数的最大似然估计的对数似然函数第二项是用于偏差纠正插入该项的目的就是使MDL标准在模型密度(石Jo)和估计密度恒I)之间的平均KulbackLiebler距离为无偏估计。一个观测数据点的协方差矩阵表示为:R。廿盯:(.)这里:妒ASA’(.)S为源信号的协方差矩阵盯为噪声的协方差矩阵其中盯是一个未知的标量常数I表示单位矩阵。下面考虑一族的协方差矩阵:月“)。廿恤)o.(.)其中妒恤’代表一个秩为k的半正定的矩阵kE{o,LP一)P为传感器的个数。利用线性几何里著名的谱描述定理R忙)可表示为:州一窆伉一盯溉J(.)其中的^九和K圪分别表示尺忙)的特征值和特征矢量。若以e表示模型的参数矢量则:。“F一“九盯曙嵋)(.)采用该参数化形式来推导检测问题的信息论的标准因为观测值是零均值的统计独立的复高斯随机矢量观测矢量的联合概率密度由下式给出:厂石e)n赤expx”)(.)取对数并忽略到不依赖于参数矢量(t)的单元对数似然函数L(o“’)为:£(e“))。一N。gdetR“)一fk“)】矗(.)这罩五是协方差矩阵由下式定义盖专弘埘(.)关于e的值的最大似然估计是最大化式(.)。这些估计由下式给出:五‘或ci一七(.)这里Zf:Z和ct一C各自是抽样点协方差矩阵的特征值和特征矢量。用上边的最大似然估计式(.)代入到对数似然函数式(.)中有:酬咖f氅bI)Ⅳ(.)注意到括号里的值是最小的pk个特征值的几何均值和算术均值的比值。e“)里的自由参数的数目可用u)激发的空间的自由度的数目的计算来取得。由于一个复数协方差矩阵的特征值是实数但是它的特征矢量是复数所以)有klpk个参数。然而并不是所有的参数是可以独立调整的特征矢量被约束成拥有单位范数和彼此正交。由于归一化这相当于减少了k个自由度由于彼此正交相当于减少了.k(k)个自由度因而得到自由调整的参数的数目为:k础一陆忙)】一k(pt)l(.)相应的MDL标准为:MDL(k)logf黪Lpk持三(p一七)l。gⅣ(.)信号的数目彳由此值决定MDL标准取得最小化时的k值七{oP一}。由于矩阵分解法只有在较为特殊的情况下如时空平稳的高斯噪声的背景情况下才能得到后面几个相等的特征值最后确定信源个数而MDL法对噪声环境的要求相对宽松了许多且在信号的方向角间隔很小时也能够有效的工作因此在信号源数的估计上我们选取L法。。方向角估计波达方向(DOA)估计的基本问题就是确定同时处在空间某一区域内多个感兴趣的信号的空间位置即各个信号到达阵列参考阵元的方向角简称波达方向。DoA估计算法基本可分为四类线性算法如常规波束形成算法(CBP)一般的高分辨率算法如最大熵法(MEM)和Capon的最大似然法(MvM):子空间方法参数模型拟合方法参数模型拟合方法也称为子空间拟合算法。加权子空间拟合(WSF)算法和最大似然算法(ML)是该类算法的代表。这些算法中子空间方法最为重要应用也最为广泛多重信号分类法(MUSIC法)和旋转不变技术估计信号参数法(ESPRIT)是其代表。MUSIC(MultipleSignalClassification)算法是Schmidt在年提出的于年重新发表。ESPRIT(EstimatingSignalParametersviaRotationalInvarianceTechniques)算法是Roy等人于年提出的。该类方法的特点是利用特征值分解(EVD)、奇异值分解(SVD)等数学工具来获得信号或者噪声的子空间再利用子空间特性求出波达方向。这类方法也称为特征结构法。波达方向估计的分辨率主要取决于阵列长度阵列长度确定分辨率也就被确定称为瑞利限。分辨率超过瑞利限的方法称为超分辨率方法。MUSIC算法和ESPRIT算法是最早的超分辨率DOA估计方法。子空间方法建立在如下观察基础之上:若传感器个数比信源个数多则阵列数据的信号分量~定位于一个低秩的子空间在一定条件下这个子空间将唯一确定信号的波达方向并且可以使用数值稳定的奇异值分解精确确定波达方向。由于把线性空间的概念引入到DOA估计中子空间方法实现了ooA估计分辨率的突破。考虑£L踟方差矩阵R的特征值分解:R=APAH口:I=U艺uU。c(.)在此假定刎啊”满秩对角矩阵z含有个大的特征值而以含有厶叫个小的特征值。我们的兴趣是研究噪声子空间u。和方向矩阵A之间的关系。一方面由于口和u。是协方差矩阵R的特征值和特征向量故有特征方程:RU。一盯U.(.)另一方面用以右乘式(.)又有:RU。一APAU。DU。(.)综合式(.)和(.)给出结果:APAU。O(.)从而有"A黝以一由于假设P是非奇异的而fⅣPtt当且仅当f。因此式(.)可等价为:AUn(.)这说明矩阵A的各个列向量与噪声空间正交故有:uap)一疗住%}(.)由式(.)还有另外一个结论:由于【一阢玑】为酉矩阵故考iuTu。一将mHu.一与式(.)比较知:若P非奇异则阵列方向矩阵A与阵列输出向量的协方差矩阵的信号特征向量组成的子矩阵U所构成的子空间相同。为了保证波达方向估计的一致性通常假定阵列是无模糊的:对应于M个不同波达方向%似M)的M个方向向量构成~个线性独立集合仁溉xnp。)}。如果方向向量a)满足这一条件并且P满秩的话则APA也满秩从而l一p。是满足(.)式的唯一可能解它们也就可以用来对各信源的波达方向准确定位。实际得到的是协方差矩阵的样本估计』圣。j圣的特征向量分成信号特征向量和噪声特征向量。噪声子空间上的正交投影估计为:疗玩醒(.)于是可定义MUSIC“空间谱”:‰一揣(.s)与“谱峰”对应的所有p即给出波达方向的估计。显然%删。)pJ并不是任何意义上的真实谱严格说来它只是信号方向向量与噪声子空间之间的“距离”。尽管如此它却能够在真实的波达方向附近出现“谱峰”超分辨率地准确表现各信号的波达方向。与传统的方法相比较的波形如图.和图.所示。powerSpectmmfConventmnalDOAi:厂\jr弋~J\^l壮\/主:L厂、心心纠.口.a..加.(’CDrectJandegrees}圈.传统的POk.方法lMuawl打:jII、。一删m黼【出驯*s】图.删SIC算法删SIC算法的估计性能如下:l、对主特征向量的估计误差。一“。)(其中H。表示与第i个大特征值对应的特征向量)服从渐进联合高斯分布其均值为零。、DOA的估计误差一日J服从渐进联合高斯分布其均值为零。这说明若所使用的数据足够长或SNR适当高并且信号模型足够准确的话MUSIC算法可以得到任意精度的DOA估计值。.波束形成在本模块中将要实现如何从观测阵列x里重构源信号所采用的方法是Capon波束形成器也即最小方差无畸变响应(MVDR:minimumvariancedistortionlessresponse)波束形成器。通过方向角模块估计出信号源的方向角后若分离某一方向的信号源则将此方向设为期望方向其他方向为干扰方向从而分离出该信号。在阵列信号处理的范畴内波束形成就是通过传感器阵列输出重构源信号。这既可以通过一兰E己a巴蝣一鬯口一鐾fa增加期望信源的功率来实现也可以通过抑制干扰源来实现。波束形成可分为两类:经典的波束形成是在已知期望信源波达方向的条件下进行信源恢复盲波束形成则要求在未知期望信源波达方向的情况下进行信源的恢复。由于信号己经经过了上一节的处理信源波达方向属于己知所以在此采用经典波束形成。下面介绍Capon波束形成器的波束形成算法。尽管阵列天线的方向图是全方向的然而阵列的输出经过加权求和后却可以被调整到使阵列接收的方向增益聚集在一个方向上相当于形成了~个“波束”使接收机上期望信号的输出功率达到最大其他方向的信号作为干扰项被大幅度衰减。在众多的阵列信号处理算法中由于Capon的波束形成器具有良好的实际应用性能而得到研究人员的广泛重视。它不仅是阵列信号处理中实现DBF(DigitalBeamForming)的有效手段而且也常被用于信号的DOA估计。在MvDR的实现方法上最初采用的是对空间相关矩阵直接求逆的方法(SMI)来计算权矢量后来人们将其演化为Wiener滤波器的结构形式可用LMS算法、RLS算法等进行迭代求解。McWhirte和Shepherd将MvDR波束形成器用Systolic阵处理器实现使得WDR波束形成器以多处理器并行处理的方式提高处理的实时性成为可能。.如前所述采用JllfqDR波束形成器从观侧阵列X中重构源信号其增益聚集作用是通过调整加权系数完成的阵列的输出正是各阵元接收信号向量工(席)的加权和。令权向量为WlM'。n则输出可写作:y(,OwxO)一蜕‰)(.)nll对于来自不同方向的信号只要权向量不同便有不同的响应从而形成不同方向的空间波束。一般来说采用移相器作加权处理只需调整信号的相位不必改变信号的幅度因为任一瞬间信号在各阵元上的幅度是相同的。不难看出若空间只有一个来自方向吼的电波设其方向向量为n(吼)则当权向量取作d慨)时输出y仁)一aH慨k(吼)一M最大从而实现聚集作用。这时各路的加权信号为相干叠加这一结果称为空域匹配滤波。匹配滤波在白噪声背景下是最佳的如果存在其它干扰信号应当另作考虑。下面考虑在更加复杂情况下的波束形成。令空间远处有一我们感兴趣的信号d(t)(或称期望信号其波达方向为吼)及.个我们不感兴趣的信号il一I.(或称干扰信号其波达方向为只)令每个阵元上的加性自噪声为‰O)它们都具有相同的方差《。在这些假设条件下第k个阵元上的接收信号可以表示为:‰(f)n魄ke)艺r吼A(f)帆(f)(.)式中等式右边的三项分别表示信号、干扰和噪声。若以矩阵形式表置)Xe)h)枇“lJ‘(f以。O)矗:O)~O)(.)或简记作并扛)础‰o)口(吼ko)套n蛐%e)(.)式中a(吼)一k(吼la。慨汗表示来自波达方向吃忙。d‘f)的发射信源的方向向量。N个快拍的波束形成器输出y扛)一””善(f滩一Ⅳ)的平均功率为:尸(w)一专耋ly(f】一专耋jw日工GwⅣap一云i耋i矗如喜专耄}。o】wⅣ。h】专)】叫】耋煳瑚设。这里忽略了各用户间的相互作用项即交叉项fk(f)。当Ⅳ一m时式(..a)可写为:P(w)。Eiy(f}wFE仁(fk”(f)pw仃Rw(.)在获得上式的过程中使用了各加性噪声具有相同方差仃:这一假传统波束形成与Capon波束形成的仿真如图.和图.所示。图.传统波束形成图.Capon波束形成为了保证来自方向吼的期望信号的正确接收并完全抑制其他J个干扰我们很容易根据式(.)得到关于权向量的约束条件:W”nh)(.)W口I口}。(.)习惯上称约束条件(.)为波束“置零条件”因为它强迫接收阵列波束方向图的“零点”指向所有J个干扰信号。在以上两个约束条件下式(.)简化为尸(w)*£仁O】j口fl叫(.)从提高信噪比的角度来看以上的干扰置零并不是最佳的虽然选定的权值可使干扰输出为零但可能使噪声输出加大。因此抑制干扰和噪声应一同考虑。波束形成器最佳权向量的确定可以综述为:在约束条件(.)的约束下求满足工(w).”日.愈rAh”n(吼).(.)根据线性代数的有关知识偏导数定义为丢加)。柳三)帕三(w)OaM利用这一定义得到两个偏导数划。勿w舢血型。。Ow厂(w)d%三(w)bul(.)(.)(.)由上式易知a上)/aw的结果为RwAa慨)一直接得到接收来自方向吼的期望信号dO)的波束形成器的最佳权向量为:‰一uR。皖)(.)注意到约束条件w”a(e。)一也可等价写作n(吼H一。若两边同乘”(吼)并与等价的约束条件相比较即知其常数U应满足:蕊杀:丽慨)由式(.)可得Capon波束形成器里的最佳权向量为:(.)当确定某~信号源方向为期望方向其他方向为干扰方向后计算出该方向的最佳权向量最终恢复出该方向的源信号仿真波形如图.所示。一垃~搿‰Caponspe咖lestimate.聚焦Angularfrequency,w/pi图.Capon恢复出源信号波束形成模块重构出来的是每~个方向的电台信号它包含电台的暂态和稳态信号采用聚焦的方法能提取出用以辨别电台本身特征的暂态信号。常用的聚焦方法有两种:小波奇异性检测的方法和分形系数的方法。现在只介绍我们所使用的后者。分形这个术语是由美籍法国数学家B.B.Mandelbrot于年创造的说明分形是用来描述和处理粗糙、不规则形状的对象。众所周知点的维数是O线的维数是l平面的维数是。然而维数的概念可以更一般化推广到分数形式这些可以理解为分形维数。在不同的应用场合分形维数的定义也是不一样的。主要的维数定义有以下几种:基于外表形态的定义基于熵的定义基于谱的定义基于信号方差的定义。对于非平稳信号的分析而言基于信号方差的定义是最适合的。因为它没有傅立叶分析中存在的窗口大小选择的问题而且得到的结果是归一的有利于对得到结果的统一处理。对电台暂态响应这类非平稳信号它的分形维数不是固定的因为它的统计特性是随着时间不停变化的。因此应该选用一个随时间变化的维数来描述这个信号。把信号的维数随时间变化的特征画出来就能得到一条表征信号的分形维数的轨迹。用B(t)代表接收到的信号那么这个信号的方差仃跟幅度变化以及时间的关系如下:口VarB(t:)一眺)】一p:一f。严(.)其中I叫做Hurst指数。假设缸It:一f。l(曲)。口(f:)一口O)那么H可以由下式决定:日。l拥一IlogVar(AB)s(.)Ⅻ匆g【J最后基于方差的分形维数定义为:D。一E一日(.)式中E是自有的欧氏维度对我们这个应用场合这个值为l。假设以一个固定的采样率对信号进行采样那么定义:阮Y。)一‰(flloW.()))(.)利用最小方差算法得到H的计算公式如下:姆。坐二幽纠Ⅳ善班(》)在这个计算公式中有两个重要的参数需要确定一个是计算时间间隔fj另外一个是计算总点数N。由于暂态信号的统计特性是不断变化的因此我们需要不断的对信号的分形维数进行计算。采用的方法是滑动窗口法也就是在一个窗口内利用式(.)和(.)计算信号的维数之后将窗后移若干间隔再次计算信号的维数如此得到一个由维数组成的序列。窗:的长度正是式(.)中的N而移动窗口时的移动量就是上面的f。通过仿真我们发现窗口的长度N并不是一个很敏感的参数而出的选取对我们信号分析显得比较重要些一般来说缸:的值越小得到的分析结果就越精确但是计算复杂度也会因此而增大所以这个参数需要由可以得到的计算资源来决定。比较适合的寻找暂态响应起始点的方法就是找到第一个符合下式的时间点:ID。(f)一p%o)l>屯{)d以{))(.)其中f是一个参数一般设为.而““l和口。{分别是前面一段信号的维数的均值及方差。通过以上讨论可以得知用分形的方法能够实现把暂态信号从整个信号中分离出来的过程。采用分形的方法聚焦其算法具体如下:设定整个观测时间相邻窗的间隔每个窗的长度。采用公式(.)和(.)计算出分形维数值。设定合理的参数f用公式(.)发现第一个信号的突变点。第四章无线电台识别模块.无线电台指纹识别概述电台指纹识别在无线电监测中有着重要的实用价值。提取电台指纹的理论依据是:任意两部型号完全相同的电台即便是同一生产线出来的由于其内部元器件之间的微小差异而这种差异性主要体现在当电台上电或者通信切换的瞬间各个元器件产生的冲激响应的不同。因此电台在该过程中所发射的暂态信号中含有丰富的电台特征信息且此对没有任何调制信息暂态信号没有被覆盖所以能够被观察到。此外电台正常通信中所发射的调制信号也含有不同电台所特有的某些细微特征。当然通信信号中的细微特征的提取要比提取电台上电时的暂态特征困难的多。电台上电时的暂态信号和通信信号中所包含的细微特征都可以当作电台的指纹用于识别电台。电台指纹识别就是根据信号的细微特征判断其来自哪都电台同时能够从多部电台的混合信号中有针对性地侦收指定的某部电台信号。.FFT识别无线电台指纹..无线电信号FFT谱“”.信号FFT谱分析的数学定义信号的离散傅里叶变换DFT序列为信号的FFT谱。设信号JO)的离散采样时间序列为矗ln一,N一}则如下式计算的忸伍l七=o,N一)称为s(f)的FFT谱:。忙)。箩。Gk学七。叽Ⅳ一(.)耥信号的DFT变换是信号的离散傅罩叶变换频谱函数而FFT只是个快速计算它的算法所以称DFT序列为FFT谱是不严谨的。但由于在目前工程应用中FFT已经非常普及和方便所以将离散序列s“)的DFT变换序列J(七)称为信号s(f)的FF'I"谱就体现工程上FFT谱序列的个基本特征:它是b)的离散傅里叶变换DFT谱而非DTFT谱它是用快速算法FFT计算的当然这种称呼只能限于工程上。.信号FFT谱的几个重要性质)频域离散性与信号的DTFT谱所截然相反的是信号FFT谱的首要特性就是它的频域离散性。由式(.)可知由于DFT所处理的s(^)是时间有限的离散时间序列其最大时间变量为N而且由于DFT将这个N作为个东西来使用(即其倒数作为DFT变换的频域步进其本身作为FFT谱的有效频率范围)所以DFT变换s仅)就成了关于离散频率k的离散函数亦即s(k)的定义域是地地道道的点集(注意离散频率k度量的是相对于Ⅳ一厶/Ⅳ的相对频率)。信号D盯变换的领域离散性无意中为FFT谱的快速计算埋下了一个极好的伏笔。FFT的发明就是对DFT的频域离散性和周期性的利用。当然这也带来了一些应用上的局限。)频率相对性信号FFT谱的另一个重要特征就是它的频率相对性。所谓频率相对性就是FFT谱s(七)从数学定义上并不是物理频率的函数而是相对频率k的函数即七倍的频率步迸Ⅳ所对应的频率值。而频率步进Ⅳ则等于采样频率庀的N分之一即Ⅳ。盘’N(.)因此尽管在DFT的表达式s忙)中只有七而在其定义中也并没有出现厂我们仍可以将FFT频谱看成是慨/Ⅳ)的函数(其中,/,v为固定值不妨把它看成一个单位)。这将为实际工程中的信号处理带来很大方便。)N周期性与DTPT谱一样信号的FF'r谱s任)也是频域变量七的周期函数即s娘棚)。塞。缸ks(“扣卜。s伍)(.)式中m为任意整数。因此信号的FFTes(k)是以DFT处理窗口长度N为周期的函数。也就是说它的有效最高频谱分量是t,l倍f,lSV而有效频谱宽度则为兵/。)频谱对称性实信号的FFT谱s妊)还有一个重要特性就是它永远是一个对称频谱对称点七。为露』o.(Ⅳ一J、N。m(.)筇sym。(o.Ⅳo.Ⅳ)N.m。“”式中m为任意正整数。实信号FFT谱s伍)的对称性表明s伍)的有效带宽为丘/而非丘a)时域调制一频域平移与DTFT谱一样FFT谱也有时域调制与频域平移的对应特性。.信号FFT谱的计算信号的FFT谱是用FFT算法去计算的。目前FFT已经被做成了各种现成的硬件或软件包使用起来也非常方便。因此对于应用而言完全可以把现成的FFT模块当成类似于晶体管一样的元器件只管它的信号处理功能而不管其内部实现细节。图.I所示信号的FFT变换如图.所示。time(mdlm}图.含噪声信号仿真FFT^nal幅e一删Mh“k牝“山酬幽.FFT分析幽.。信号FFT谱的优势与局限概述很显然信号的FFT谱的优势就在于FFT计算的快速性(这方面的详细情况请参阅有关专著)。FFI"谱的这个优势不仅与DTFT和I)FT直接计算相比时存在而且与以AR参数估计为代表的现代谱估计和当前热门的子波变换相比也同样成立。这说明各种技术都有自己的所长都很难真正互相取代。而FFT谱的局限主要是:信号频谱中>石/的高频信息的损失信号频谱中<.瓜/Ⅳ的低频信息的损失信号频谱中介子六和以。忙,N一)的频谱分量的损失。这个方面的频谱损失使FFT谱的应用受到一些影响。.FM识别无线电台指纹无线电的使用普及到了各种领域从高效利用无线电和维持良好的无线电秩序来看无线电监测系统非常重要。现在的系统为了锁定对无线电通信造成混音、干扰的非法无线电台不仅要从方向定位和播放内容确定以外还要到实地现场进行最终确认浪费了很多财力、物力。为了解决这个问题要求从收到的电波信号确定无线电台和从无线电台在开/关的时候呈现的有特点的载波频率变化测试图进行FFT解析。作为求出这种特征值的新方法提出了利用FM检波的一般方法。利用FM检波的方法比为了直接求出载波频率而用FFT的方法有计算量减小的优点。..FM检波特征值的提取.刚检波处理设包络信号为s(t)输

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