林肖輝，張潤生

(中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081)

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基于模板匹配的2G-ALE信號識別技術(shù)

林肖輝，張潤生

(中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081)

摘要：針對具有特定頻譜特征信號的識別是無線電頻譜監(jiān)測系統(tǒng)的重要功能之一，而第二代自動鏈路建立信號(2G-ALE)是短波頻譜監(jiān)測中的常見信號。由于傳統(tǒng)算法僅僅適用于窄帶單信號的應(yīng)用場景，針對寬帶監(jiān)測接收系統(tǒng)的應(yīng)用條件，提出了一種基于頻譜模板匹配的2G-ALE信號自動識別方法。根據(jù)具體協(xié)議基于已知樣本構(gòu)造信號頻譜模板，計(jì)算接收信號的最大保持譜，逐點(diǎn)滑動求其與頻譜模板的Pearson相關(guān)系數(shù)，構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，通過與判決門限比較完成信號的自動識別。計(jì)算機(jī)仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。

關(guān)鍵詞：模板匹配；寬帶信號識別；2G-ALE；頻譜監(jiān)測

0引言

隨著短波通信技術(shù)的不斷發(fā)展，短波通信體制和信號形式呈現(xiàn)出日益多樣化、復(fù)雜化[1]的趨勢，這就給短波無線電頻譜監(jiān)測領(lǐng)域提出了空前的挑戰(zhàn)。對特定目標(biāo)信號協(xié)議類型的識別是頻譜監(jiān)測的主要任務(wù)之一[2]，而由于短波信道的不穩(wěn)定性，造成了短波信號的協(xié)議識別困難[3]，已然成為困擾業(yè)內(nèi)研究人員的難題[4]。

本文的協(xié)議識別指的是基于信號特征的物理層協(xié)議的確認(rèn)過程，即給定目標(biāo)信號和某一待識別的特定協(xié)議，來確認(rèn)目標(biāo)信號是否符合待識別協(xié)議特征的過程。文獻(xiàn)[1]針對窄帶2G-ALE(第二代自動鏈路建立)信號的算法只能適用于窄帶單信號環(huán)境，而對于寬帶接收、多信號并存的監(jiān)測環(huán)境并不適用；文獻(xiàn)[3]提出一種基于碼元分布特性的FSK 信號大類識別算法，該算法同樣只適用于窄帶信號；文獻(xiàn)[5]提出了基于模式識別的短波ALE系統(tǒng)8FSK信號解調(diào)，該算法可適用于窄帶內(nèi)2G-ALE信號的識別，但其同樣很難應(yīng)用于寬頻帶范圍內(nèi)多目標(biāo)信號的識別。

因此，本文提出了一種基于頻譜模板匹配的寬帶2G-ALE信號識別算法。該算法通過構(gòu)造2G-ALE信號頻譜模板，然后將目標(biāo)信號頻譜與模板逐點(diǎn)求相關(guān)系數(shù)，最后通過判斷相關(guān)系數(shù)是否大于門限來確認(rèn)2G-ALE目標(biāo)信號的檢測與識別。

12G-ALE協(xié)議概述

短波通信技術(shù)是一種歷史悠久的超視距通信技術(shù)，它通過信號在電離層的反射實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距通信。由于電離層的物理特性隨時(shí)間、空間和頻率變化較大，通信信號的幅度衰落、相位起伏等也極其不穩(wěn)定，嚴(yán)重影響短波通信質(zhì)量。為了適應(yīng)短波信道的不穩(wěn)定性，自適應(yīng)通信技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，其中自動鏈路建立技術(shù)就是一種典型的自適應(yīng)通信技術(shù)[1]。第二代自動鏈路建立(2G-ALE)技術(shù)是目前廣泛應(yīng)用的一種自動鏈路建立技術(shù)，該協(xié)議信號是短波頻譜監(jiān)測中常見的信號形式[6]，因此對2G-ALE信號的識別具有重要的實(shí)際意義[7]。

2G-ALE具有鏈路質(zhì)量自動分析功能，自動掃描接收功能、自動建立鏈路功能和信道自動切換功能?？梢栽谠O(shè)定的頻率集中，通過FSK波形探測信道，不斷監(jiān)測信道質(zhì)量的變化，采用信道切換方式，實(shí)現(xiàn)自動鏈路建立。使用2G-ALE協(xié)議的設(shè)備鏈路成功建立概率可達(dá)95%，從而保證了持續(xù)可靠的通信。

該協(xié)議物理層信號的典型特征為應(yīng)用8FSK波形，每個(gè)音代表3bit的二進(jìn)制數(shù)據(jù)，其8FSK碼字采用格雷碼映射，經(jīng)8FSK 調(diào)制，信號以每秒 125 個(gè)單音(或符號)的速率發(fā)送，碼元符號寬度為8 ms，比特速率為 375 bps，相鄰頻點(diǎn)的頻率間隔為250Hz[8]，各音之間相位連續(xù)，從而保證基帶音頻信號占用頻帶最窄[9]，能量更加集中[10]。波形特征如表1所示。

表1　2G-ALE信號頻率參數(shù)表

2G-ALE信號的頻譜特征如圖1所示。

圖1　2G-ALE信號的頻譜特征

2基于模板匹配的特定信號識別

2.1算法思想

根據(jù)經(jīng)典的識別理論，模式識別的一般步驟為：① 數(shù)據(jù)預(yù)處理；② 特征提??；③ 分類器設(shè)計(jì)；④ 分類決策。其中特征提取過程就是通過某種變換將樣本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成能區(qū)分不同類別數(shù)據(jù)的特征的過程。特征提取過程相比分類器設(shè)計(jì)過程更依賴于具體問題和具體領(lǐng)域，是模式識別的難點(diǎn)。因此是否可以找到合適的特征是實(shí)現(xiàn)信號識別的關(guān)鍵。

通過分析2G-ALE協(xié)議，發(fā)現(xiàn)該信號的不變特征為其8FSK調(diào)制在頻域的固定間隔的8個(gè)譜峰的特征。由圖1可以看出，其譜峰相比標(biāo)準(zhǔn)譜峰存在畸變，并且由于噪聲的影響，其譜峰上毛刺較多，在低信噪比條件下，這種毛刺現(xiàn)象更加明顯。因此，提取這種8個(gè)峰值的特征并不容易。

這里采用模板匹配的方法[11]，提取標(biāo)準(zhǔn)頻譜模板與輸入信號頻譜的相關(guān)性作為識別信號的基本特征。常用的提取2個(gè)向量X和Y相關(guān)性的方法是直接對二者取相關(guān)運(yùn)算。而實(shí)際信號的頻譜一般為非零均值，由于非零均值的存在，實(shí)際上與模板并不匹配的頻譜也會出現(xiàn)較大的相關(guān)值。因此需要去均值和歸一化來處理這一問題，而Pearson相關(guān)系數(shù)就是一種歸一化相關(guān)的表示方法。本文采用輸入信號頻譜逐點(diǎn)滑動與模板頻譜求Pearson相關(guān)系數(shù)的方法提取相關(guān)性。

2.2Pearson相關(guān)系數(shù)

Pearson相關(guān)系數(shù)[12]方法是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，全稱Pearson乘積矩相關(guān)系數(shù)，它是協(xié)方差與兩變量標(biāo)準(zhǔn)差乘積的比值，可以度量變量x與y之間的線性相關(guān)性。Pearson相關(guān)系數(shù)的值域?yàn)閇-1,1]，是沒有量綱的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)方差，變量x與y的線性變換不會影響相關(guān)系數(shù)的結(jié)果。

設(shè)變量x與y的采樣集合分別為X和Y，則Pearson相關(guān)系數(shù)定義為:

(1)

其中：

如果rxy=1，表明變量x與y正線性相關(guān)，如果rxy=-1，表明變量x和y負(fù)線性相關(guān)，而如果rxy=0，表明變量x和y全不相關(guān)。因此rxy值接近或等于0時(shí)，認(rèn)為x和y之間具有較小或者沒有線性關(guān)系；rxy值接近或等于1時(shí)，認(rèn)為x和y之間有較強(qiáng)的線性關(guān)系，這樣就可以設(shè)定門限，通過比較相關(guān)系數(shù)和門限來判定變量x和y之間是否存在相關(guān)性。

2.3基于Pearson相關(guān)系數(shù)的識別方法

根據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)的特點(diǎn)，可以通過取頻譜模板和目標(biāo)信號頻譜相關(guān)系數(shù)的方法來判斷目標(biāo)信號是否為2G-ALE信號。

令2G-ALE信號的頻譜模板數(shù)據(jù)集合為Ft={Fti,i=1,…,N}，其中N為模板頻譜的點(diǎn)數(shù)。令目標(biāo)信號最大保持頻譜集合為Fd={Fdi,i=1,…,M}，其中M為信號最大保持譜點(diǎn)數(shù)。在Fd中從第k個(gè)點(diǎn)開始取N個(gè)頻譜點(diǎn)構(gòu)成集合Fdk，構(gòu)造相關(guān)系數(shù)Rk為：

(2)

(3)

門限Th可以根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定，一般可以將Th設(shè)置得相對較低，保證較低的漏警率，當(dāng)然這樣會增加虛警率，這可以通過后續(xù)的解調(diào)操作來剔除虛警。實(shí)際應(yīng)用中可以預(yù)先計(jì)算頻譜模板的均值和方差，以提高計(jì)算效率。

2.4算法流程

算法流程歸納如下：

① 取標(biāo)準(zhǔn)樣本數(shù)據(jù)分段，求最大保持譜；

② 通過快速傅里葉變換(FFT)求樣本最大保持譜中2G-ALE信號對應(yīng)的部分作為頻譜模板Ft；

③ 對目標(biāo)信號分段求最大保持譜Fd；

④ 目標(biāo)信號最大保持譜Fd逐點(diǎn)滑動與模板頻譜Ft求相關(guān)系數(shù)，根據(jù)式(3)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；

⑤ 給定顯著性水平α，如果④中獲得檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量集合中存在大于門限的值，則判定目標(biāo)信號中存在2G-ALE信號。

3試驗(yàn)結(jié)果

試驗(yàn)條件：模板信號采用標(biāo)準(zhǔn)的無噪聲2G-ALE信號構(gòu)造。判決門限設(shè)定為0.5，模板和目標(biāo)信號最大保持譜的FFT點(diǎn)數(shù)分別設(shè)定為1 024、2 048、4 096、8 192，在信噪比-5～5dB條件下檢驗(yàn)不同F(xiàn)FT點(diǎn)數(shù)下算法的正確識別率和虛警率，蒙特卡羅仿真次數(shù)為10 000次。其中信噪比定義為信號所在帶內(nèi)信號的功率與帶內(nèi)噪聲功率之比。評價(jià)虛警概率時(shí)，目標(biāo)信號設(shè)定為與2G-ALE信號帶寬一樣的8PSK信號和4FSK信號。信號采樣率為48 000Hz，以下所有試驗(yàn)均采用1 s的數(shù)據(jù)進(jìn)行識別。

圖2給出了2G-ALE信號的正確識別率，從圖2可以看出隨著FFT點(diǎn)數(shù)的增加識別率逐漸減小，使用8 192點(diǎn)的FFT時(shí)，需要1.5dB才能達(dá)到90%以上的識別率，這是由于隨著FFT點(diǎn)數(shù)增加，頻譜分辨率逐漸提高，最大保持譜中由于隨機(jī)噪聲造成的隨機(jī)毛刺會更加明顯，這些毛刺對相關(guān)系數(shù)會有一種減弱的效應(yīng)。而這種效應(yīng)在低信噪比下會更為明顯，將嚴(yán)重影響相關(guān)系數(shù)的數(shù)值，降低算法識別性能。

圖2　2G-ALE識別正確概率

圖3給出了FFT點(diǎn)數(shù)分別為1 024、2 048點(diǎn)時(shí)信號識別的虛警率，因?yàn)樘摼屎苄。瑸槭剐?shù)據(jù)有較好的顯示效果，圖中數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)取10lg()之后的結(jié)果。由于FFT點(diǎn)數(shù)為4 096、8 192點(diǎn)時(shí)，在10 000次仿真統(tǒng)計(jì)得到的虛警率為全零，故無法在對數(shù)圖中畫出。這也說明FFT點(diǎn)數(shù)取4 096、8 192點(diǎn)時(shí)虛警率至少為十的負(fù)四次方量級。

圖3　2G-ALE識別虛警率

通過圖3可以看出，F(xiàn)FT點(diǎn)數(shù)為1 024時(shí)，隨著信噪比的升高，反而虛警率會升高，在信噪比大于2dB已經(jīng)達(dá)到了近似100%的虛警率，說明此時(shí)其識別結(jié)果已經(jīng)完全不可信，其原因在于FFT點(diǎn)數(shù)為1 024時(shí)，頻譜的分辨率為48 000/1 024=46.875Hz，而2G-ALE的譜峰間隔為250Hz，這樣每個(gè)譜峰僅有5個(gè)點(diǎn)，此時(shí)分辨率過低，造成8FSK特征被淡化，無法充分表征，因此會造成較大虛警。這種隨信噪比增加虛警率增加的趨勢原因在于信噪比較高時(shí)噪聲對識別過程的影響較小，此時(shí)造成虛警高的主要因素是低分辨率問題，而在信噪比較低時(shí)，識別過程中噪聲起到很大的作用，而噪聲與模板是不相關(guān)的，所以信噪比低時(shí)虛警率更低。FFT點(diǎn)數(shù)為2 048點(diǎn)時(shí)，虛警率在十的負(fù)三次方量級，可見隨著FFT點(diǎn)數(shù)增加虛警率是逐漸減小的。

結(jié)合識別正確率和虛警率結(jié)果，發(fā)現(xiàn)在FFT點(diǎn)數(shù)取4 096點(diǎn)時(shí)，其正確率在0dB以下仍能有近似100%的正確識別率，且具有很小的虛警，因此在實(shí)際應(yīng)用中采用4 096點(diǎn)FFT做最大保持譜進(jìn)行2G-ALE的識別。

4結(jié)束語

第二代自動鏈路建立信號是短波頻譜監(jiān)測需要處理的常見信號。本文提出了基于Pearson相關(guān)系數(shù)的模板匹配的2G-ALE識別算法，該算法可以適應(yīng)寬帶多信號環(huán)境，且具有較高的穩(wěn)健性，在信噪比為-1dB時(shí)仍可達(dá)到近似100%的正確識別概率，且保持較低的虛警率。由于該算法使用模板匹配的方式，因此可以對不同的信號構(gòu)造不同的模板，具有通用性、可移植性，只要信號頻譜具有較特殊的不變特征(如Link11CLEW等)，就可以利用該方法進(jìn)行識別。因此，該識別算法在工程實(shí)踐中具有很好的應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn)

[1]王金龍.短波數(shù)字通信研究與實(shí)踐[M].北京:科學(xué)出版社,2013.

[2]王程乘.短波通信中8FSK的識別及ALE建鏈技術(shù)研究[D].西安:西安電子科技大學(xué),2011：15-20.

[3]林祎， 彭華，王彬，等.基于碼元分布特性的FSK信號識別算法[J].信息工程大學(xué)學(xué)報(bào),2012,13(3):274-280.

[4]王志力，王玉文，蔣瑜，等.基于決策理論的信號調(diào)制識別改進(jìn)算法[J].無線電工程,2014,44(5):30-33.

[5]趙仁才,孫鋼,郭軍.基于模式識別的短波ALE系統(tǒng)8FSK信號解調(diào)[J].電訊技術(shù),2004(5):19-21.

[6]楊輝,李建民,閆向東.短波多音并行調(diào)制解調(diào)技術(shù)的研究[J].無線電通信技術(shù),2000,26(1):34-37.

[7]楊文靖.短波調(diào)制解調(diào)器關(guān)鍵技術(shù)的軟件實(shí)現(xiàn)[J].無線電通信技術(shù),2003,29(4):31-33.

[8]刁文靜,張志勤.短波LFM信號寬帶識別算法[J].無線電工程,2011,41(10):55-57.

[9]張曲,李曉峰,張顥.短波ALE系統(tǒng)8FSK調(diào)制解調(diào)技術(shù)及其DSP實(shí)現(xiàn)[J].通信技術(shù),2000(3):43-47.

[10]陳兵,尹曼.基于DHMM的語音識別算法及DSP實(shí)現(xiàn)[J].無線電工程,2015,45(8):35-38.

[11]江依法,周青,陳偉燕.一種改進(jìn)的模板匹配算法及其在ECG波形識別中的應(yīng)用[J].中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào),2012,31(5):775-780.

[12]RobertVH,JosephWM,AllenTC.IntroductiontoMathematicalStatistics(SeventhEdition)[M].NewJersey:PearsonEducationInc,2012.

Technology of 2G-ALE Signal Recognition Based on Spectrum Template Matching

LIN Xiao-hui,ZHANG Run-sheng

(The 54th Research Institute of CETC,Shijiazhuang Hebei 050081,China)

Abstract：The recognition of the signal with specific spectrum features is an important function in spectrum monitoring,and the second automatic link establishment (2G-ALE) signal is a common target in spectrum monitoring.To deal with the problem that the existing algorithms can only apply to single signal in narrowband,an algorithm of 2G-ALE signal recognition based on spectrum template matching is proposed.Firstly,the standard spectrum template is constructed according to the second automatic link establishment protocol,then the max-hold spectrum of input signal is calculated,and the set of Pearson correlation coefficient between the template and the sliding max-hold spectrum is computed.The decision is performed by comparing the preset threshold with statistics,which is transformed from the Pearson correlation coefficient.Finally,the effectiveness of this algorithm is proved in simulations.

Key words：template matching；wideband signal recognition；2G-ALE；spectrum monitoring

中圖分類號：TP391.4

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1003-3114(2016)03-46-3

作者簡介：林肖輝(1974—)，男，高級工程師，主要研究方向：頻譜監(jiān)測系統(tǒng)以及電子戰(zhàn)接收機(jī)。張潤生(1984—)，男，博士，工程師，主要研究方向：數(shù)字信號處理。

基金項(xiàng)目:國家部委基金資助項(xiàng)目

收稿日期：2016-01-19

doi:10.3969/j.issn.1003-3114.2016.03.12

引用格式：林肖輝，張潤生.基于模板匹配的2G-ALE信號識別技術(shù)[J].無線電通信技術(shù)，2016，42(3):46-48,69.