摘要：跳频通信具有优越的抗干扰、抗截获和多址组网能力，已成为军事通信的主导技术并在越来越多的信息系统中获得广泛应用。本文对短波信道下的跳频信号检测，进行了算法分析、性能分析和相应的实验。
关键词：跳频信号检测；均匀信道化；主分量分析
1引言
跳频信号的截获一直是通信侦查和通信对抗等领域的重要研究内容。截获信号的首要任务就是能够准确检测到信号的存在性，这是进行后续参数估计，调制方式识别以及解调工作的前提和基础。
针对跳频信号的检测问题已有大量学者对其进行了深入研究。已有研究可基本分为两个方向：实时检测和非实时检测。跳频信号属于典型的非平稳信号，因此针对跳频信号的盲检测大多采用时频分析技术。在时频分析基础上运用功率对消算法去除定频干扰，而后对跳频hop的各种参数进行分析处理，实现了跳频信号的检测；引入恒虚警概率准则，针对时频图中跳频信号特征，对恒虚警概率准则进行二维扩展，进一步消除噪声和干扰信号。将图像处理中的边缘检测技术，用于二值时频图中跳频信号检测，在已知跳速范围的情况下实现了复杂环境中的跳频信号检测。由以上论述可知，跳频信号的非实时检测是将接收信号进行时频域展开，利用时频分析技术提取跳频信号特征，判断跳频信号的存在性。但是这种方式需要非实时处理方式，即将接收机接收到的信号移植到计算机中进行进一步分析，而不是在接收机中直接判断信号的存在性。这就使得一种能够快速、准确、实时地检测跳频信号的方法成为当下所需，这也就是实时检测算法要做的工作。针对跳频信号的实时检测，最早由国外专家学者开始研究。在相位随机单频信号最优接收机的基础上，针对跳频信号给出了单跳最优相干和非相干接收机；在非相干接收机的基础上，对判决门限进行改进，提出了推广似然概率检测的接收机，在特定参数条件下具有更好的性能；用辐射计代替各通道内的包络检测器，并采用自适应门限检测判决，一定程度上提高了检测性能。近年来，国内学者也开始了关于跳频信号实时检测的问题。在信道化接收算法基础上，对判决门限进行改进，提出一种重叠滑动窗方法来生成判决门限，虚警概率明显减小；在信道化接收的基础上，提出了多层信道化接收，在保证全概率接收信号的基础上，将计算量大大减少。
从以上论述我们可以看出，实时检测主要利用已知的部分信息，通过信道化接收将跳频信号分解到各个信道中，再在各个信道中检测单跳跳频信号同时在接收机中作出判决。但是目前所提出的实时检测算法都是针对比较理想的信道而设计，检测模型是基于二元假设模型，背景噪声也建模为高斯白噪声。然而实际中短波信道环境极其复杂，密集的定频信号，各种突发信号以及不平坦的背景噪声交织在一起，这些因素都是跳频信号存在性检测的挑战。
针对以上所述问题，本文从实用角度提出一种短波信道下的跳频信号检测算法。该算法针对慢跳速跳频信号（单跳包含码元数不超过50），在已知频率集和跳速的条件下，首先通过主分量分析来提取信号的特征分量并且白化信道内的色噪声和抑制突发信号；再利用信道化处理将信号分解到各个信道；最后提取短时能量特征来作为检验的统计量来检测跳频信号的存在性。文中还对该算法的统计特性，虚警概率和检测概率进行理论推导，并对检测流程进行了实验仿真。
2基于能量特征提取的跳频信号检测算法
为了克服短波信道下复杂环境，消除接收信号中的干扰与噪声，本文选用主成分分析（PCA）以及信道化接收算法来抑制噪声与突发干扰。
2.1主成分分析（PCA）
PCA处理数据有两个作用：一是数据白化；另一个是数据降维。
本文利用PCA处理数据不仅是白化数据，更重要是能够对数据降维。PCA忽略了原始信号的形式，只关注信号能量特征的数学表达，从而定量分析信号的能量分布情况。这种相对抽象的处理方法使我们可以提取接收信号能量较为集中的主要成分，去除能量较小的部分。
2.2数字信道化处理
采用多相滤波器组的结构可以大大降低运算量。基于多相滤波器组的数字信道化基本原理是将数字滤波器置于抽取器之后，即将采样率降低后再滤波，从而降低对处理速度的要求，提高实时处理能力。
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2.3跳频信号检测
由上述的系统模型可知，突发信号只在一小段时间内存在，相比定频信号和跳频信号持续时间极短，从而可知其能量也远小于时域连续信号。因此本文用PCA处理将能量很小的突发信号去除。
经过PCA处理，维向量中只包含定频，跳频以及高斯白噪声的线性投影。
3性能分析与数据测试
3.1统计特性
经过PCA处理后，PCA处理消除了原数据分量间的相关性。因此将接收信号经过PCA处理后，原接收数据中的各信号分量互不相关，原存在于信道中的色噪声也解除了相关性，变为服从高斯分布的噪声分量。
3.2实验仿真
实验1本文算法的有效性
首先验证本文算法对于复杂环境下跳频信号检测的有效性。首先围绕接收的实际数据情况仿真跳频信号，参数为：观测时间为T=1s；采样率为2.56M；跳频信号的总带宽为2M；频率集是总带宽中频率为25k整数倍的频率，共有80个可选频率，每次调制从中随机选64个；跳频周期为1/320s。检测所取窗长为75个码元符号。将仿真信号加入上述图d所示的信号环境中。
经过本文算法，可以检测到跳频信号存在6个跳频信号，背景噪声和干扰经过短时能量对消后可以变得相对平坦，跳频信号可以准确的被检测和跳变定时。
实验2抗色噪声性能
基于多跳自相关的算法来检测跳频信号。由于噪声也存在相关性，使得多跳自相关的方法在色噪声环境下失效，可见多跳自相关的方法无法应对色噪声影响，信号会淹没在色噪声之中；而本文算法进行了白化处理，因此最后所提取的噪声特征分量互不相关，成功克服色噪声影响。
实验3抗干扰性能
利用功率谱对消的方法对抗定频信号的方法。如果不存在突发信号，两种算法都可以抵抗定频信号的干扰，成功检测跳频信号；但是当存在突发信号时，此时文献中所用方法产生了虚警的情况。而本文算法利用先将突发信号除去，从而保证信道化后，各信道不存在突发信号，这时短时能量对消的方法可以实现跳频信号检测。
实验4检测概率
进一步比较这三种方法在复杂环境中的检测概率。随着信噪比的提高，本文算法的检测概率会明显提高，而其他两种方法与之相比性能略有差距。主要由于信道化之后，如果子信道中信道质量较好，没有色噪声与其他干扰，这两种方法可以检测跳频信号。然而越是理想的条件越是难得。大部分子信道存在干扰与色噪声，误警概率较高，这也使得检测概率无法随着信噪比提升而提高。
4结论
本文研究了短波信道下跳频信号的实时检测问题，分析短波信道下各个信号的短时能量特征，针对短波信道复杂的信道环境，采用主分量分析与信道化处理来滤除噪声和干扰，最终提取特征统计量，实现复杂信道下跳频信号的实时检测。实验仿真表明，该算法可以在较低信噪比下准确检测出跳频信号的存在性。
参考文献：
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论文作者:王宏宇
论文发表刊物:《基层建设》2019年第30期
论文发表时间:2020/3/11
标签：信号论文; 信道论文; 噪声论文; 算法论文; 概率论文; 实时论文; 短波论文; 《基层建设》2019年第30期论文;