劉歌,張旭洲,汪洪艷
(空軍航空大學(xué) 信息對抗系,吉林 長春 130022)
在現(xiàn)代電子戰(zhàn)爭中,為了提高雷達(dá)的生存能力,越來越多的雷達(dá)系統(tǒng)采用低截獲概率(LPI,low probability of intercept)信號。在低截獲概率雷達(dá)信號中,多相碼信號由于兼具相位編碼和頻率調(diào)制的優(yōu)良特性[1],而得到廣泛的應(yīng)用。因此如何對多相碼信號進(jìn)行有效的參數(shù)估計成為研究的重點(diǎn)。
由于多相碼信號由線性調(diào)頻信號(LFM,linear frequency modulation)衍生而來,有著與LFM相似的時頻特征,且LFM信號在時頻域已有較為成熟的分析方法,因此對多相碼信號參數(shù)估計常用的方法一般是基于信號的時頻特征。文獻(xiàn)[2-3]提出基于RWT的多相碼信號檢測和參數(shù)估計方法;文獻(xiàn)[4-6]利用RAT及其改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)了多相碼信號的檢測與參數(shù)估計。但是這2種方法將信號的能量分散在時頻平面的各個峰值上,導(dǎo)致估計精度降低,且計算量較大,Radon變換的存在使信號的估計精度受旋轉(zhuǎn)角度分辨率的影響。
為了解決上述問題,本文提出了基于積分二次相位函數(shù)(IQPF)和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(FrFT)的聯(lián)合參數(shù)估計算法對多相碼信號進(jìn)行參數(shù)估計。首先通過公式推導(dǎo)在理論上證明了IQPF具有將多相碼信號的多條脊線累積為一個峰值的優(yōu)良性能,通過峰值將多相碼信號的調(diào)頻率估計出來,然后利用估計出的調(diào)頻率計算FrFT的最佳旋轉(zhuǎn)階次,將多相碼信號的FrFT分布由二維搜索轉(zhuǎn)換為一維搜索,實(shí)現(xiàn)其他參數(shù)的估計。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了公式推導(dǎo)結(jié)果,并且證明了該方法的有效性。
多相碼信號的表達(dá)式[7]為
s(n) =Aej(2πf0n+φk),0≤n≤N-1,
(1)
式中:A為信號幅度;f0為信號載頻;N為采樣點(diǎn)數(shù);φk為隨時間變化的相位碼序列,不同的序列代表不同的多相碼信號類型。多相碼信號主要包括Frank,P1,P2,P3,P4碼,具體表達(dá)式參見表1[1]。
表1 多相碼信號的相位調(diào)制
圖1是對多相碼信號的進(jìn)行WVD變換的時頻圖(以P4碼為例,其他碼型時頻圖類似)。從圖中可以看出,多相碼信號在時頻平面上表現(xiàn)為多條平行的脊線,并且這些脊線的能量呈現(xiàn)出從主脊線向副脊線逐漸減小的趨勢。
多相碼信號調(diào)制參數(shù)包括:調(diào)頻率k,信號的碼元寬度Tc,信號帶寬B,它們可以通過圖中脊線與時間軸的夾角α0,脊線間隔為d以及脊線與頻率軸的截距fd計算出來:
(2)
信號s(t)的IQPF是對傳統(tǒng)二次相位函數(shù)模值平方的積分,其表達(dá)式[8]為
(3)
式中:l=min(n,N-1-n)。
由圖1中分析可知,多相碼信號在時頻平面內(nèi)可以簡單地看作是由數(shù)條平行的線性調(diào)頻(LFM)信號組成,且多相碼信號很難用一個確定的公式表達(dá)[9],因此為了更加直觀地通過公式推導(dǎo)從理論上證明IQPF的性能,本文在公式推導(dǎo)中采用多條調(diào)頻率相同、起始頻率不同的線性調(diào)頻信號進(jìn)行代替。
單分量LFM信號的解析表達(dá)式[10]為
(4)
式中:ω為角頻率;k為調(diào)頻率。
所以,多分量LFM信號的表達(dá)式為
(5)
式中:z為多分量LFM信號的分量數(shù)。
不失一般性,先對兩分量LFM信號進(jìn)行分析,將其表達(dá)式代入式(3)中可以得到
s2(n+m)][s1(n-m)+
(6)
式中:
(7)
(8)
將式(7)和式(8)代入式(6)中展開計算,得到結(jié)果如下:
(9)
式中:
(10)
(11)
(12)
W=ej[(ω1-ω2)+(k1-k2)n]m+e-j[(ω1-ω2)+(k1-k2)n]m.
(13)
由于多相碼信號各脊線的調(diào)頻率相同,因此將上述兩分量的LFM信號的調(diào)頻率設(shè)置為相等,即k1=k2=k,所以式(9)可以進(jìn)一步簡化為
(14)
式中:H=G(ej(ω1-ω2)m+e-j(ω1-ω2)m)。
對式(14)進(jìn)行分析,當(dāng)滿足u=k時,兩分量LFM信號的IQPFx(u)達(dá)到最大值。u≠k的其他點(diǎn)處IQPFx(u)的值都比較小,此時IQPF平面上在點(diǎn)u=k處出現(xiàn)一個峰值,如圖2所示,其中一分量LFM的歸一化起始頻率為0.1,終止頻率為0.2,另一分量LFM的起始頻率為0.2,終止頻率為0.3,采樣點(diǎn)數(shù)為1 024。
當(dāng)信號由多個調(diào)頻率相同的LFM分量構(gòu)成時,同樣可以通過理論推導(dǎo)得出相同的結(jié)論。類比多相碼信號,IQPF同樣也可以將多相碼信號的多條脊線能量累積到一個峰值上,如圖3所示。峰值的累積能夠產(chǎn)生抑制噪聲的效果,且通過搜索該峰值的位置,可以有效地將LFM信號的調(diào)頻率估計出來。其中,仿真信號是P1碼,歸一化載頻為0.25,采樣點(diǎn)數(shù)為1 024,碼元寬度為64。
FrFT可以看作時頻平面的旋轉(zhuǎn)算子,因此它適合于處理LFM類信號。作為廣義的傅里葉變換的一種形式,信號s(t)的FrFT可以表示為[11]
(15)
Kp(t,u)=
(16)
式中:Kp(t,u)為變換核函數(shù),p為變換階數(shù);α為旋轉(zhuǎn)角度,且滿足α=pπ/2。
FrFT一般被應(yīng)用到處理LFM信號及類似LFM的信號(如多相碼信號、線性調(diào)頻連續(xù)波信號等)一類信號中[12],是因?yàn)檫@些類似LFM信號的FrFT分布旋轉(zhuǎn)到一定角度時會在相應(yīng)的投影平面呈現(xiàn)出沖擊峰值。
多相碼信號的時頻圖是數(shù)條調(diào)頻率相同的平行直線,所以多相碼信號的FrFT分布在最佳旋轉(zhuǎn)角處對應(yīng)的投影平面上會出現(xiàn)多個沖擊峰值,且各峰值之間的橫坐標(biāo)間隔相同[13]。如圖4所示,由于多相碼信號碼型存在差異,多相碼信號的FrFT需要分2種情況進(jìn)行討論:一種是P1/P2/P4碼只有一條主脊線,在FrFT投影平面上只有一個最大峰值;另一種是Frank/P3碼有2條主脊線,在FrFT投影平面上有2個近似相等的峰值。
搜索主脊線的位置可以估計出多相碼信號的載頻,利用圖中的脊線間隔可以通過公式變換將剩余的參數(shù)估計出來。為了實(shí)現(xiàn)參數(shù)的快速估計,本文采用文獻(xiàn)[14]中的分解型快速算法計算FrFT。
綜上分析,本文提出利用IQPF和FrFT聯(lián)合算法對多相碼信號進(jìn)行參數(shù)估計。具體算法步驟如下:
(17)
式中:α為最佳旋轉(zhuǎn)角。
(3) 計算出信號最佳旋轉(zhuǎn)階次p下的FrFT分布,搜索平面內(nèi)的最大值h1和次大值h2,求出它們的比值λ1=h1/h2,并記錄它們對應(yīng)的橫坐標(biāo)a1和a2。若λ1>0.5,說明此時多相碼信號只有一條主脊線,即信號載頻對應(yīng)的橫坐標(biāo)a0=a1;若λ1<0.5,說明此時多相碼信號有2條主脊線,即信號載頻對應(yīng)的橫坐標(biāo)a0=(a1+a2)/2。根據(jù)式(18)可以估計出多相碼信號的載頻為
(18)
(19)
式中:ΔF和ΔT分別為頻率軸和時間軸的量化單位,且ΔF=fs/N,ΔT=1/fs(fs為采樣頻率,N為采樣點(diǎn)數(shù))。
(1) 對比分析
以RWT為例,RAT與之情況類似,如圖5所示,RWT,RAT 2種方法在處理多相碼信號,會產(chǎn)生多個峰值,使信號的能量分散到各個峰值上,在信噪比為10 dB時,各峰值明顯,參數(shù)估計可以正常進(jìn)行;但是在信噪比為-5 dB,RWT,RAT都產(chǎn)生一個較高的噪聲基底,將較小的峰值淹沒,無法準(zhǔn)確地估計出多相碼信號的參數(shù)。
如圖6所示(以RWT為例,RAT與之情況類似),6a)中采用的角度分辨率為1/180 πrad,6b)采用的角度分辨率為1/18 πrad。從圖中可以看出,由于采用Radon變換,因此這2種方法參數(shù)估計的精度還會受到旋轉(zhuǎn)角分辨率的影響。角度分辨率越高,估計精度越高,但計算量會增大;雖然角度分辨率降低,計算量會降低,但時頻平面中的尖峰會變得模糊,導(dǎo)致估計值不準(zhǔn)確;這個問題在IQPF方法中是不存在的。因此,IQPF在估計多相碼信號的調(diào)頻率問題上具有優(yōu)良的性能。
(2) 計算量分析
當(dāng)信號點(diǎn)數(shù)為N,旋轉(zhuǎn)角度的個數(shù)為M時,采用RWT和RAT實(shí)現(xiàn)參數(shù)估計總體需要的運(yùn)算量均為O(N2M)[15]。若只估計信號的調(diào)頻率,RAT只對過原點(diǎn)的脊線進(jìn)行積分即可,使得RAT比RWT計算量小,但是因?yàn)橐獙Χ嘞啻a信號的其他參數(shù)(如脊線間隔)進(jìn)行估計,就必須對其他脊線也進(jìn)行積分,所以兩者的計算量相當(dāng)。
本文算法是在IQPF之后進(jìn)行一次已知旋轉(zhuǎn)階次的FrFT。由文獻(xiàn)[3]可知,IQPF的計算公式比WVD和AF的計算公式多N次加法和乘法,這幾種方法實(shí)質(zhì)上都可以看作自相關(guān)之后進(jìn)行傅里葉變換,計算量為O(N2lbN),而已知旋轉(zhuǎn)階次的FrFT的計算量僅相當(dāng)于一次N點(diǎn)的FFT,計算量為O(NlbN),所以本文算法計算量小于RWT和RAT。
為了驗(yàn)證本文參數(shù)估計算法的有效性,對5種碼型的多相碼信號進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。仿真信號的參數(shù)設(shè)置如下:
碼元寬度tb為0.1 μs,重復(fù)周期T為6.4 μs,編碼位數(shù)Nc為64,信號載頻fc=25 MHz,采樣頻率fs=100 MHz。RWT和RAT的角度分辨率取為1/180 πrad。噪聲采用高斯白噪聲,且信噪比范圍設(shè)置為-15~6 dB,每2 dB的信噪比作100次Monte Carlo仿真實(shí)驗(yàn)。
(1) 不同方法參數(shù)估計性能比較
以P4碼為例,分別利用本文方法、RWT和RAT 3種方法估計出調(diào)頻率k、碼元寬度tb和重復(fù)周期T,并作3種方法估計參數(shù)的均方根誤差(RMSE)與信噪比之間的關(guān)系圖,如圖7~9所示。
由圖7~9分析可知,本文使用的參數(shù)估計方法在低信噪比的條件下較RWT和RAT參數(shù)估計方法的性能高。這是因?yàn)楸疚乃惴ㄖ械腎QPF可以將多相碼信號的所有脊線累積到一個峰值上,從而達(dá)到累積信號能量、抑制噪聲和提高調(diào)頻率估計精度的效果,而RWT和RAT2種方法不能將脊線累積到一個峰值上,導(dǎo)致信號能量分散,低信噪比的條件下平面內(nèi)的峰值容易被噪聲淹沒,降低了估計精度,影響了算法的整體性能。而且本文方法不需要進(jìn)行坐標(biāo)變換,僅需進(jìn)行一維搜索。所以本文的方法不僅具有較好的估計性能且在計算量方面存在優(yōu)勢。
(2) 不同碼型的多相碼信號間的性能比較
利用本文方法對不同碼型的多相碼信號估計載頻、碼元寬度和重復(fù)周期的RMSE與SNR的關(guān)系如圖10~12所示。
從圖10中可以看出,5種碼型的多相碼信號的載頻估計的RMSE可以達(dá)到-55 dB以下;具體來看,在信噪比為-10~0 dB時,F(xiàn)rank/P3碼的載頻估計的RMSE比另外3種碼型高約5~10 dB,這是因?yàn)镕rank/P3碼經(jīng)過FrFT之后產(chǎn)生2個近似相等的最大值和次大值,導(dǎo)致單個峰值的幅度下降,從而使其抗噪性變差。
圖11和圖12是對5種碼型的多相碼信號的碼元寬度和重復(fù)周期的估計性能進(jìn)行比較。整體來看,5種碼型的的碼元寬度和重復(fù)周期估計性能相差不大;具體來看,在信噪比大于-10 dB小于0 dB時,F(xiàn)rank/P3碼的參數(shù)估計的RMSE比另3種碼型低約5~10 dB,這是因?yàn)檫@2種碼型的多相碼信號經(jīng)過FrFT之后的次大值比其他3種碼型得到的次大值要大得多,低信噪比下不易被噪聲淹沒,能夠更好的估計脊線間隔,從而得到高精度的碼元寬度和重復(fù)周期。
本文利用多相碼信號與LFM信號具有類似時頻特征的特點(diǎn),提出基于IQPF和FrFT的多相碼信號聯(lián)合參數(shù)估計方法。理論上證明了IQPF可以將多相碼信號的多條脊線累積為一個峰值,并利用IQPF估計信號的調(diào)頻率,將FrFT的二維搜索中轉(zhuǎn)化為一維搜索,估計信號的其他參數(shù)。聯(lián)合參數(shù)估計方法的抗噪性能較強(qiáng),且計算復(fù)雜度較低,估計精度不受角度分辨率的影響,克服了傳統(tǒng)方法本身固有的缺陷。仿真實(shí)驗(yàn)表明,在低信噪比的條件下,聯(lián)合參數(shù)估計方法的估計性能優(yōu)于RAT和RWT 2種傳統(tǒng)方法。為低信噪比下對多相碼信號的參數(shù)估計提供了一種可靠的方法。
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