1、浅谈无线电监测中的信号处理技术摘 要目前无线电监测技术己经成为个重要的研究课题。无线电监测技术中包括信号调制识别和定位。信号调制识别和参数估计的基本任务是在多信号环境和有噪声干扰的条件下确定出接收信号的调制方式和其信号参数，从而为进一步分析和处理信号提供依据。 关键词无线电；监测；信号；处理 中图分类号：TN 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）03-0128-01 1 概述 目前无线电监测技术己经成为一个重要的研究课题。无线电监测技术中包括信号调制识别和定位。信号调制识别和参数估计的基木任务是在多信号环境和有噪声干扰的条件下确定出接收信号的调制方式和其信号参数，从而为进一
2、步分析和处理信号提供依据。调制方式是区别不同性质通信信号的一个重要特征。 随着通信技术的发展，信号在很宽的频带上采用不同调制参数的各种调制样式。如何有效的监视和识别这些信号，在军事和民用领域都是十分重要的研究课题。在军事领域，信号调制方式的识别是对敌方通信进行干扰或侦听的前提，一旦知道了调制类型，就可以估计调制参数，从而有针对性的制定侦察和反侦察策略。调制识别技术还有助于电子战最佳干扰样式或干扰算法的选择，以保证友方通信，同时抑制和破坏敌方通信，实现电子对抗的目的。 2 信号调制识别技术 目前，通信信号的调制识别技术大致可分为如下两大类： 一是判决理论方法，它基于假设检验理论，利用概率论去推导
3、一个合适的分类规则。由于判决理论是基州段设检验的，它能够最小化平均风险函数，在这个意义上讲，它提供最优的方法。但即使对于一个简单的信号形式，最优分类器的完全数学表达式是非常复杂的。它还需要构建一个正确的假设并且仔细分析，这点也是十分困难的。 二是统计模式识别方法。这种方法一般由两部分组成，其一是特征提取，它的作用是从接收到的信号中抽取区别于其他信号的特征参数；另一个是模式识别，它的作用是根据提取的特征参数确定信号的调制方式。由于这种方法不需要一定的假设条件，可以实现信号的盲识别，比较适合于截获信号的处理，因此在实际的调制识别中，我们大多采用这种方法。目前统计模式识别方法在调制识别中可分为如下几
4、种形式： 1）基于过零点取样的调制识别方法；Hsue 提出了利用信号过零点的时间间隔和相位差的直方图分类 CW、MPSK 和 MFSK 信号。 2）基于 AR 模型的调制识别方法；Assalehlg 提出了利用 AR 模型提取信号瞬时频率和瞬时带宽作为特征参数实现数字调制信号的分类方法；LiuMing- quan 将 AR 模型提取的瞬时频率和瞬时带宽参数用于同时多个数字信号的调制识别；戴威将接收信号分成四大类：噪声，幅度调制，频率调制，相位调制，利用 AR 模型提取参数可实现 80%的识别率1。 3）基于小波变换的调制识别方法；KC.Hol 使用连续小波变换，第一次利用时频方法进行调制识别；
5、N.P.Ta 用小波和小波包对FSK、PSK、ASK 调制方式的进行识别；KC.Hol 利用信号的小波变换和信号幅度归一化后的小波变换实现 PSK， FSK， QAM 信号的调制分类；SangWoocho 使用连续时间小波变换和线性预测编码 LPC 对 BPSK、QPSK、 FSK 信号进行分类识别。 4）利用统计参数的方法实现调制分类；Samir 利用信号的相位矩实现 MPsK 信号的分类；WeiDai 利用信号的二阶以及高阶混合矩实现了ZASK、 BPSK、QPSK、 QAM、SPSK 信号的调制分类。 3 时差估计技术 时差测量的方法种类繁多，从性能上讲也都各有千秋，在不同的应用背景下有
6、时需要采用不同的时差测量方法以达到最好的估计效果。 相关法是早期出现的时差测量方法。该方法最初应用的理论基础是假设两通道的背景噪声不相关，且时延 D 是采样周期的整数倍。相关法是将两传感器的接收信号作互相关，或者是将它们进行预滤波，提高信噪比后再作互相关。做互相关处理后在时刻 D 的互相关函数值将为最大，而两通道的背景噪声做互相关处理后值为零，这样得到的结果就只剩下信号成分。如果此时以时间作为坐标横轴，相关性值作为纵轴，相关后最大值出现的横坐标位置即为时延的估计值 我们知道，高阶统积量不仅可以自动抑制高斯有色噪声的影响，而且有时也能够抑制非高斯有色噪声的影响；高阶循环统计量则能自动抑制平稳噪声
7、的影响。因此，基于高阶统积量的时差测量法一般假设信号是非高斯分布的，而噪声是服从高斯分布或对称分布的。这样传感器接收信号经过高阶统积量的处理，将抑制噪声分量，保留有用信号分量，然后使用一些准则函数和自适应迭代等方法来估计时延 D。通过以上分析可以推断，高阶统积量法也有一定的局限性，因为该类方法所必须的假设条件在实际应用场合中不一定能得到满足。另外它的计算量普遍较大，往往难以满足实时性要求。 在时差测量的众多方法中，还有一类采用的是传统的自适应迭代方法或者是其改进形式，该类方法多采用最小均方误差准则下的 LM S 迭代法，通过设定迭代初值、参数和自适应学习，最终得到时延 D 的估计或者是它的替代
8、形式，所以在这里把此类方法命名为最小均方误差法。目前大多数文献中的使用的模型都过于简单固定，在实际应用中，传播环境非常复杂，应对处理滤波器做进一步改进，才能走向实用。 4 NLOS 误差识别与抑制方法 4.1 实际信道环境对时差定位的影响 在实际信道环境中，如果辐射源和基站之间电波传播的视距传播（LOS）路径被建筑物阻挡，电波只能以反射、折射等非视距 LOS 方式进行传播2。采用 TOA 和 TDOA 技术对辐射源进行定位估计时，NLOS 情况与有 LOS 路径情形相比，TOA 测量值中会产生个正的附加超量时延，TDOA测量值中也会对应产生一个误差分量。将这种具有较大误差的 TOA 或 MOA
9、测量值应用于辐射源的定位估计，必然造成定位算法性能的显著下降，无法取得辐射源位置的最大似然估计，使估计位置出现较大偏差。 4.2 一种抑制 TDOA 估计中 NLOS 误差的新力一法 当主站和辅站都受到 NLOS 影响时，NLOS 传播对 TDOA 测量引入的误差，是两个均值服从对数正态分布的随机变量的差，其值与 MS 和职的距离有关，当 MS 距离主站近时，主站受到的 NLOS 影响小，辅站受到的NLOS 影响大。同理，当辐射源离辅站近时几，是负偏的。当主站和辅站只有一个受 NLOS 影响时，TDOA 测量值也存在正偏和负偏问题。该问题和TOA 中的超量时延，只是正偏不一样，如果能够将 TDOA 测量值的正偏或负偏修正到零偏就可减轻 NLOS 的影响 5 结语 由于无线电监测与时差定位技术涉及广泛复杂的知识领域，还有许多力一面需做进步的研究，其中最困难也最重要的一个就是如何减轻多径和 NLOS 环境对时差定位精度的影响。现阶段的力一法还不能很好地抑制它们的影响，在这力一面还有巨大的发展潜力。 参考文献 1 戴威，王有政，王京.基于 AR 模型的调制识别方法J.电子学报，2001. 2 段凯宇，张力军.一种改进的无线定位算法J.信号处理，2006.
