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一種跳頻MSK信號檢測算法及FPGA實現(xiàn)

作者: 時間:2017-06-05 來源:網(wǎng)絡 收藏

引言

采用MSK 調(diào)制的跳頻通信具有主瓣能量集中、旁瓣衰落滾降快、高和抗干擾能力強等優(yōu)點,在軍事通信中應用廣泛。如美軍現(xiàn)役的聯(lián)合戰(zhàn)術信息分發(fā)系統(tǒng)采用的通信信號,工作帶寬969~1 206 MHz,跳頻速率為70000 多跳/ s, 單個頻點駐留時間約為13 s,信號持續(xù)時間* s, 總共有51個間隔為3 MHz 的信道,碼速率為5 MHz。已知在該工作頻段內(nèi)主要還存在單頻、窄帶調(diào)幅和線性調(diào)頻等信號。為了準確截獲并識別目標信號,針對此信號環(huán)境設計了一種MSK 信號檢測識別方法,并使用 進行了設計實現(xiàn)。

  1 算法設計

1.1 寬帶跳頻信號實時檢測算法

用現(xiàn)代技術來實現(xiàn)寬帶數(shù)字化接收的一個實用的方法是通過信道化技術,實現(xiàn)信道化通常的方法是采用快速傅里葉變換(FFT)。利用FFT技術比用單個濾波器設計法更容易實現(xiàn),因為FFT所需要的運算量更少。

某個由FFT運算輸出的頻率分量,可以看成輸入信號與某個脈沖函數(shù)的卷積。因此可以把FFT的每個輸出看成濾波器的脈沖響應函數(shù)與輸入信號的卷積。為了處理一個連續(xù)的輸入信號。必須在不同時刻對各段數(shù)據(jù)進行FFT處理。通常,起始點記為n = 0,數(shù)據(jù)段可以滑動M點,相應的FFT可以寫成:

M 的值必須隨著輸入信號連續(xù)變化,這種運算也叫作短時傅里葉變換(STFT)。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201706/349207.htm

  FFT的長度和重疊點數(shù)是非常重要的參數(shù),這些參數(shù)與最小脈寬和頻率分辨率有關,它們決定了接收機的靈敏度。若FFT的長度為N,信號的采樣頻率為f s,那么經(jīng)FFT計算后,信號的頻率分辨率為:

  數(shù)據(jù)重疊點數(shù)決定了時間分辨率和處理的最短脈寬,數(shù)據(jù)重疊率越高,則時間分辨率越高。

本設計中使用STFT 的方法實現(xiàn)一個粗測頻引導數(shù)字接收機,為覆蓋整個跳頻帶寬,采用700 MHz采樣率對目標信號進行采樣,粗測頻引導精度在1 MHz以內(nèi),因此FFT長度選擇為1 024 點,數(shù)據(jù)重疊率50%,保證時間分辨率在1 s 之內(nèi)。

利用粗測頻接收單元的檢測結(jié)果去引導一個精測單元,可以對目標信號進行更為精確的測量和識別。精測單元采用數(shù)字正交下變頻的實現(xiàn)方法,數(shù)字本振頻率隨粗測引導結(jié)果而設置,變頻后的帶寬依據(jù)目標信號而確定。

1.2 MSK 信號識別算法

MSK 信號可以寫成:

式中,Tb 為碼元周期,θk 是第k 個碼元的相位常數(shù),取值為nπ, Pk 為二進制雙極性碼元,取值為 1,所以MSK 信號相位分段線性變化,每個碼元周期內(nèi)相對前*元載波相位上升或下降π/2

根據(jù)三角函數(shù)展開,設θk 起始參考值為0,得:
又根據(jù)Ik= 1, Qk= 1, 令f L= f c-14Tb, f H=f c+14Tb,MSK 信號經(jīng)過平方環(huán)可得:

可知,MSK 信號經(jīng)過平方運算后,含有2f L 和2fH兩個離散頻率分量,反映在FFT幅度譜上,在這2 個頻點上存在2 個明顯的譜峰,2 個譜峰的距離為1 個碼元速率,并且距離2 倍載頻處均為碼元速率的一半。這些特征是此頻段內(nèi)其他信號不具備的,可以根據(jù)這些特征對MSK 進行有效的識別。因此,將經(jīng)過正交下變頻的信號進行平方運算,確定信號出現(xiàn)后對其平方的結(jié)果進行FFT處理計算幅度譜,再對譜峰點進行分析即可完成MSK 信號的識別。

  2 算法的 實現(xiàn)

2.1 算法實現(xiàn)

跳頻MSK 信號檢測識別的實現(xiàn)框圖如圖1 所示,采用 實現(xiàn),包括短時傅里葉變換(STFT) 粗測頻引導、數(shù)字正交下變頻、平方運算和幅度譜分析等主要模塊。STFT 粗測頻引導在寬帶條件下進行實時的信號檢測和頻率粗測,測量的結(jié)果引導數(shù)字正交下變頻模塊,對信號進行變頻、濾波和抽取,得到低采樣速率的零中頻數(shù)據(jù),平方運算模塊對零中頻數(shù)據(jù)進行平方處理,在確定存在信號后,對平方運算模塊的輸出進行FFT運算得到信號的幅度譜,通過幅度譜分析模塊得到最終的識別結(jié)果。


2.2 高速STFT 實現(xiàn)

為了覆蓋整個跳頻帶寬,中頻信號的采樣率設為700MHz, 而FPGA 無法直接處理這樣高速率的數(shù)據(jù),因此需要采用多路并行處理,即將中頻采樣信號分成4 路,每路175 MHz, 這使得在FPGA 中運算成為可能。相應的FFT運算也需要多個運算模塊并行處理,這樣的代價便是增加了硬件資源消耗。數(shù)據(jù)接收及FFT處理的實現(xiàn)框圖如圖2 所示。

要實現(xiàn)50%的數(shù)據(jù)重疊處理,需要2 個圖2 所示的模塊,這樣粗測頻引導模塊就需要8 個1 024 點FFT運算單元,在FPGA 中使用FFT的IP 核實現(xiàn)。

完成FFT處理后需要進行幅度譜計算和譜峰提取,通過對譜峰的能量檢測進行是否存在信號的判斷,并根據(jù)譜峰位置得到粗測頻結(jié)果,以此引導正交下變頻模塊。

2.3 數(shù)字正交下變頻的實現(xiàn)

數(shù)字正交下變頻模塊根據(jù)前面得到的引導信息,設置合適的數(shù)字本振頻率值,將信號搬移到零中頻,并對信號進行低通濾波和抽取,得到低采樣率的零中頻數(shù)據(jù),以方便后續(xù)處理。數(shù)字正交下變頻采用基于多相抽取濾波器的多路并行結(jié)構,實現(xiàn)如圖3所示。


2.4 信號識別的實現(xiàn)

信號識別的主要模塊是平方運算和信號的幅度譜分析。為了體現(xiàn)MSK 信號的特征,對經(jīng)過正交下變頻得到的數(shù)據(jù)進行平方運算。如果直接對數(shù)據(jù)進行常規(guī)的平方處理,結(jié)果會產(chǎn)生零頻分量,對后續(xù)處理造成不利影響。為了消除這種影響,需要將正交的復數(shù)據(jù)進行坐標變換,轉(zhuǎn)變成幅度和相位的表示形式。這樣再進行平方運算時,保持幅度值不變,相位值變成原來的2 倍并經(jīng)過相位解卷繞處理,最后再經(jīng)過坐標反變換,得到經(jīng)過平方運算的復數(shù)據(jù)。

坐標變換可采用計算器(CORDIC) 運算IP 核實現(xiàn),有利于節(jié)省硬件資源,提高運算效率。
幅度譜分析模塊通過粗測頻引導確定信號到來,對經(jīng)過平方運算的零中頻數(shù)據(jù)進行FFT處理,得到信號的幅度譜。進行譜分析時按照如下步驟:
① 提取過檢測門限的譜峰點;
② 確定最大譜峰的位置;
③ 確定距離最大譜峰位置左右5 MHz 處是否存在與最大譜峰值相差不大的譜峰;
④ 檢測2 個譜峰連線的中點位置是否是2 倍的有效信道載頻頻點。
經(jīng)過以上步驟,完成了MSK 信號的識別。

  3 試驗結(jié)果

為了驗證算法實現(xiàn)是否能正確截獲并識別MSK 目標信號,使用泰克公司的任意信號發(fā)生器AWG7122B 模擬產(chǎn)生了目標信號環(huán)境,并使用硬件平臺進行了接收測試,為了便于觀察計算結(jié)果,使用Xilinx 公司的在線邏輯分析儀軟件ChipScope 截取了FPGA 內(nèi)部的運算數(shù)據(jù)和結(jié)果。

使用任意信號發(fā)生共設置了3 個信號,信號1參數(shù)如下:
信號形式: 脈沖;
信號時長: * s;
信號間隔: 13 s;
脈內(nèi)調(diào)制:MSK;
碼元速率: 5 MHz;
信號2 的參數(shù)如下:
信號形式: 單頻脈沖;
信號時長: 5 s;
信號間隔: 50 s;
信號3 的參數(shù)如下:
信號形式: 脈沖;
信號時長: 8 s;
信號間隔: 300 s;
脈內(nèi)調(diào)制: 線性調(diào)頻;
帶寬: 1 MHz。

其中MSK 信號設置為脈沖間頻率跳變,跳頻點3 個,間隔30 MHz, 單頻脈沖信號跳頻點6 個,間隔10MHz, 線性調(diào)頻信號載頻固定。

在FPGA 中經(jīng)過相應處理得到3 種信號的譜分析結(jié)果,應用ChipScope 軟件可在線獲得FPGA 內(nèi)部數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)導入MATLAB 處理后得到3 種信號的幅度譜圖,如圖4、圖5 和圖6 所示。

試驗結(jié)果表明,該設計能夠?qū)崿F(xiàn)對目標信號的實時截獲和準確識別。

  4 結(jié)束語

該文提出了一種FPGA 可實現(xiàn)的跳頻MSK 信號實時截獲和識別的設計方案,經(jīng)過試驗證明,可以對寬帶跳頻信號進行實時的截獲,并能夠?qū)ζ渲械腗SK 目標信號完成準確識別,可應用于針對特定目標的通信偵察系統(tǒng),具有較高的應用價值。



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