中短波信号论文

中短波信号论文（共7篇）

中短波信号论文 篇1

摘要：本篇文章主要针对中短波信号测向交会以及定位系统进行了全面深入的研究, 该技术的运作主要是利用目前较为流行的两种测向技术体制, 以及地球球面三角交会的定位计算技术。下文主要对于其中所涉及到的干涉仪、空间谱估计这两种测向技术体制具体的运行原理以及相应的特点进行了相应的分析, 从而进一步对中短波广播信号的技术性特点进行了全面详细的分析, 仅仅从工程实践的角度出发, 来提出了中短波信号侧向组网自身定位作用。

关键词：中短波信号,测向交会,定位

1 概述

中短波广播在日常生活中所主要应用的领域便是大众媒体, 这部分媒体在实际工作过程中, 负责将相应的广播节目传送给听众, 这是群众对于信息进行获取的一个主要途径。中短波在进行传输的过程中, 主要是通过电离层反射传播的方式, 其电离层自身的变化会直接对于最终的传播效果带来是影响, 所以, 为了能够最大限度的保证广播的接收质量, 就应当要依据电离层在不同年份、时间、天气状态下的变化来对于频率进行转变。而随着广播通讯的发展, 频谱资源越发紧张, 直接促使频谱管理、频谱监测、中短波频谱等方面的资源显得极其重要重要, 在这一过程中, 对于电频谱的管理, 就必须要对于无线电侧向交会以及定位进行深入的应用。下文主要针对中短波信号测向交会以及定位技术研究进行了全面详细的探讨。

2 无线电测向基本概念

利用对无线电波自身特性参数进行测量的方式, 能够切实有效的获得电波本身在进行传播过程中的方向, 并且对于辐射源之中所存在的方向过程进行了确定, 也就被称之为无线电测向。通过无线电波所具有的相应特性, 能够直接对辐射源的具体位置进行确定, 所以该技术则被称之为了无线电定位。和雷达技术所不同的是, 雷达本身在运作的过程中, 主要是依靠信号发射的方式, 依靠发射出信号反射后所携带的回馈信息来完成最终的探测任务。但是无线电在进行测向的过程中, 并不会发射任何信号, 它的运作方式主要是通过对于辐射源所发出的信号来对于来波方向进行确定, 并且在这期间利用相应的技术措施来对于辐射源本身的具体位置、方向进行确定, 所以, 无线电测向被称为无源测向, 而该技术也主要被适用在无线电对于干扰源、非法辐射源的监测工作, 并且能够迅速的对于信号具体的性质进行识别。

3 测向系统的国内外研究现状

测向技术的存在和电磁波实际上几乎是在完全相同的年代就诞生, 早在1888年, 海因里希就针对分米波段进行研究的过程中, 便明显的发现了天线之中所存在的方向性。但是直到1906年之后, 这一对电磁波的具体来波方向进行确定的原理才被最终运用, 并且申请了相应的跟踪侧向专利。在1907年之后, 科学家依据该测向原理, 直接将两部交叉方向性的天线进行了有机的结合, 并且在这其中加装了一个能够进行旋转的线圈角度计量装置, 以此来对于电波方向进行确定。

近十几年来, 空间谱的估计测量理论以及其中所存在的技术研究, 已经成了行业领域之中信号处理研究的一个热门性课题, 这直接推动了空间频谱估计的发展。但是在实际进行应用的过程中, 其中所涉及到的相当一部分条件都是在完全理想化的条件之下来进行演示的, 但是这方面的理论在实际操作的过程中, 有相当一部分条件都无法得以满足, 所以, 针对侧向交会以及定位技术与实际相结合的方式来进行研究, 才能够促使研究理论与研究结果相统一。

4 无线电测向方法分类

4.1 按照测向原理分类

基于不同的角度, 测向系统有着不同的分类方法。按照电磁波的结构与运动状态, 可将测向方法分为如下三大类:

场强 (极化) 测向法:在一个观察点, 同时测量电场和磁场的场强方向, 或者说它们的极化方向。根据场的作用方向、幅度大小, 以及它们随时间的变化规律和电磁波的传播方向确定来波方向。

波前法或等幅等相位面法:找出波前的空间位置, 即场强的等幅等相位面的位置, 或不同波前面上两个或多个位置的幅度、相位、频率差, 求其法线方向, 推断波的传播方向。其观察点不再是一个点, 而是至少两个, 或者是更多个观察点。根据求波前的不同方法, 将其分为幅度测向法、相位测向法。

综合法:它是利用电磁波在一个小区域内表现的特性来确定信号方向的。具体地说它是利用空间的多阵元天线、多信道接收机、多路数据录取和信号处理终端, 将到达不同位置的电磁波的幅度和相位综合处理, 求解空间电磁波频谱能量在空间的分布状态, 由此确定来波方向。

4.2 中短波信号测向与交会定位系统研究研究目标

研究国内外无线电测向领域的建设经验, 分析不同测向体制的优点, 提出由多个测向站组成的测向网及中心站组成的测向交会定位系统技术方案建议。测向站根据中心站的指令, 及时测量目标电台的来波方向, 中心站在测向平台上进行多站交会定位, 确定目标电台的发射地址和位置, 从而为中短波广播频率管理工作提供技术支持, 维护空中电波秩序。

考虑不同技术体制的测向设备间的技术兼容与一致性, 开发适合国情需要的中短波广播信号测向交会定位的技术平台, 提高工作的科学性与主动性。选用成熟、稳定、可靠、定型、技术先进的测向设备, 提高中短波广播信号测向与定位系统的自动化程度, 口常性测向定位业务达到“无人值守、自动运行”, 中心站的系统功能与现有相关业务系统可无缝链接, 流程清楚便捷, 功能实用全面, 操作简单快速。

5 中短波信号测向交会与定位系统构建

5.1 系统组成

中短波信号测向交会与定位系统分别由设置在异地的n个相关干涉仪和空间谱估计测向设备组成的测向站及1个中心站组成, 各测向站测向天线阵接收到的目标信号所包含的时空信息通过不同体制测向设备转化为矢量方位信息, 通过连接于异地测向站与中心站间的DDN专线传至中心站进行交会定位并在地图中显示目标电台位置。

5.2 系统结构

中短波测向交会与定位系统由中心站的中央工作站通过网络向各测向站发送指令和获取测向结果, 完成自动和手动测向交会功能。

6 结论

综上所述, 本文主要针对中短波信号侧向交会以及定位技术进行了全面详细的研究, 详细的阐述了侧向过程中的所涉及到的具体原理等多个方面的内容进行了探讨, 并且明显的看到, 定位技术本身的先进性, 需要通过各项技术的配合、完善, 才能够使得运行的效果能够更加高效。

参考文献

[1]丁汶平, 郭蓉莹.短波信号测向误差分析及消减方法探究[J].广播与电视技术, 2011 (1) .

[2]陈锋莉, 王明宇, 姜亦武.基于交会角的多站交叉定位融合算法及误差仿真[J].火力与指挥控制, 2010 (5) .

[3]陈家松, 徐济仁, 江从俊.多测向站测向定位的递推模型与算法[J].现代雷达, 2008 (6) .

中短波信号论文 篇2

起始于二十世纪二十年代的中短波通信具有覆盖范围大、传输信号远以及接收机较为简单等特点被广泛应用, 时至今日, 中短波通信仍旧活跃在广播信号传输的第一线。但是, 随着科技的进步和时代的发展, 各种电磁通信信号充斥在空间中, 从而对中短波广播信号的传输造成了极大的干扰, 影响了广播的传输质量。文章将就影响中短波广播的因素进行分析介绍。

1 电磁干扰概述

1.1 发展现状

回首中短波发射机的发展过程, 我们可以发现中短波发射机的发展是快速而可靠的, 中短波发射机经过了近100年的发展, 使得中短波发射机从50%的整机效率提高到了90%左右, 不断地缩小整机的体积, 提高整机的运作效率, 极大地降低了大功率中短波发射机的维护费用。中短波发射机的发展是十分迅速的, 也是十分可靠的, 因此, 在这个科技不断发展的时代里, 中短波发射机的展望也是十分有前景的。

在不断的发展中短波发射系统也不断向着小体积、小空间方向发展, 并在此基础上提高发射系统的信号发射效率。虽然设备不断的得以完善, 但是设备依旧以电子管乙类屏调器作为基础结构。在不断的技术发展过程中, 我们不但要对传统的优势技术予以继承, 还需要不断探索推陈出新, 从而更好的完善我国中短波发射系统。而科技进步的同时, 我国中短波发射机的稳定性、可靠性不断的提升, 广播信号发射过程中的中断几率也不断的降低, 从而使得我国的广播节目质量不断得到提升。在未来也许中短波发射技术会遇到更多的挑战, 但是在我国科研人员的共同努力下必然会克服困难, 为中短波技术的发展赢取更加广阔的空间。

在覆盖面上中短波发射覆盖范围广, 且成本投入较为低廉。从实际应用角度分析, 一个发射台可以覆盖的范围较广, 发射成本低、接收成本低, 并且便于收听, 因而听众数量较多, 发展较为稳定。但相对的, 中短波广播的缺点也较为明显。主要是中短波广播多采用调幅方式, 在传输过程中十分容易受到外界的干扰, 进而影响其传输质量;频率资源的过度占用使得中短波广播中同频、邻频间的相互干扰较为严重, 在影响收听效果的同时也严重影响了中短波广播的下一步发展。此外目前大部分中短波发射台都配置了自动化、自台监测等系统, 但广播发射台电磁干扰比较严重, 这也对数据采集、设备控制的影响较大, 很容易造成取样信号异常、出现误告警误动作等情况, 还形成了新的干扰源。

1.2 电磁干扰的分类

依照电磁干扰的形式不同可以将其分成两类, 一种为传导干扰一种则是辐射干扰。所谓辐射干扰即干扰源对电磁网络通过空间所造成的信号干扰; 而传导干扰则是干扰源通过电解质对其他电磁网络所造成的信号干扰。在实际的应用中, 电磁干扰形式一般是以辐射干扰的形式存在。而依照辐射干扰的产生来源不同, 可以将辐射干扰分为人为干扰、自然干扰两种。自然干扰源主要指大气层、地球外层空间中的自然噪声。而人为干扰源则是各类装置所产生的电磁能量产生的电磁干扰。另外, 从属性的角度对电磁干扰进行分析又可以将其分为非功能型干扰以及功能型干扰两种。二者的主要区别便是干扰的产生是否伴随着设备的功能实现, 功能型干扰是指设在实现功能时干扰了其他的设备;而非功能干扰则不伴随自身功能的实现。

在人类的通讯历史上, 中短波发射机的出现无疑是跨越式的发展, 通过中短波发射机, 人们可以进行长距离的信号传输, 通过该种技术, 人们的生活得到了丰富。但是随着技术的发展, 中短波信号发射面临了一系列的问题, 其中最大的便是高频电磁场下的信号干扰。为了保证广播节目质量, 为了不影响信号的发射质量, 针对信号干扰问题人们进行了详细的研究, 并提出了各类解决措施, 但是效果都不明显。所以如何才能够提高中短波发射过程中设备对于电磁干扰的抗性是当前广电工作人员以及技术研发人员的工作重点。完成这一任务, 首先需要明确的一个问题就是, 中短波电磁的概念。这种电磁的干扰覆盖面很广, 其中就包括监控系统、控制系统、电源系统、信号传输系统、控制系统以及值班环境高频电磁干扰等。

伴随着信息时代的到来, 数字电路及计算机技术也被广泛推广到了生活的各个角落。由于这些技术的快速发展, 广播电视也得到了逐步的完善和改进, 各个系统、各个环节以及发射机等设备在配置等方面发生了很大的变化。脉冲信号所包括的工作频率范围很大, 甚至连中短波、超短波的频率也包含在其中, 而且它和一些通信设备有着相同的频段。是否会被干扰与电磁环境的复杂程度有着决定性的关系, 电磁环境越是复杂, 就越容易被干扰到。计算机虽然是一门比较成熟的技术, 但是在这方面也是比较脆弱的, 一旦单词辐射空间超过了一定的限度, 就会严重干扰计算机的工作, 而其受干扰的程度在不同情况下是不同的, 需要具体情况具体分析。不过可以确定的是, 计算机自身的电磁敏感度及抗干扰能力、场强这些因素都会在很大程度上影响到计算机受危害的程度。

2 干扰源分析

2.1 被测信号干扰

电磁干扰的主要方式便是信号干扰, 这是广播信号发射过程中最为常见的。依照干扰的形式不同, 信号干扰又可以分为常态干扰以及共模干扰。所谓的共模干扰主要指在转换器的输入端上产生的干扰电压, 无论是转换器输入端为交流电压还是直流电压都会导致该种信号干扰;而常态干扰则是一种叠加在被测信号之上的干扰噪声, 这里所说的被测信号主要指有用的直流信号或者几乎不会变化的交变信号, 而干扰噪声则是指变化迅速且无用的交变信号。诸多被测信号中, 需要注意, 一旦在监控系统中被测信号的输入方式为单端输入时, 电压会在共模干扰下变为常态干扰。所以输入方式必须采用双端输入模式。

2.2 程序干扰

中短波广播发射台的电磁干扰还包括程序干扰。目前大部分发射台站, 都配置了自动化控制、自台监测系统。所谓的程序干扰就是指在中短波广播发射台复杂的电磁环境中, 工控机箱体及可编程逻辑控制器虽然都具有一定的抗干扰能力, 但在整个工作的具体施工过程中, 由于电位接地、屏蔽等工作没有处理完善, 极易造成对工控机及可编程逻辑控制器的电磁干扰。降低了中短波广播发射台程序运行的安全性和稳定性。可以通过使用屏蔽电缆、可编程逻辑控制器局部屏蔽、使用高压泄放元件等措施加以预防。

2.3 线间耦合干扰

该种干扰方式主要有三种形式, 即电容性耦合、电磁性耦合以及电感性耦合。无论采用哪种干扰形式, 其本质还是多线路之间存在的耦合干扰。在两个回路之间会存在电磁场, 而线间磁场相互作用便会产生电感性耦合;而电场间的作用影响则会产生电容性耦合;而电磁场同电场之间相互作用下, 便会产生电磁耦合。

3 结束语

中短波广播是现今仍在广泛使用的广播传输方式, 由于此种特性使得其容易受到现今众多的电磁信号的干扰, 文章主要对影响中短波广播通信的影响信号进行分析介绍。

参考文献

[1]唐波, 文远芳, 等.中短波段输电线路无源干扰防护间距求解的关键问题[J].中国机电工程学报, 2011, 31.

[2]桂任舟, 杨子杰, 等.应用Hopfield神经网络抑制高频地波雷达中短波通信干扰[J].电波科学学报, 2006, 21.

中短波信号论文 篇3

激励器是发射机射频通路的核心部件, 一旦激励器出现故障, 将直接导致发射机停播。大多数中短波发射机无备份激励器, 以我台DF-100A型100k W短波发射机为例, 播出中倒换备用激励器大约需要10分钟, 严重影响安全播出。目前市面上比较成熟的切换器多以视频信号切换为主, 广播射频信号切换器几乎没有。本文介绍了一款中短波激励信号自动切换器的设计方案, 以解决发射机激励信号快速切换的问题。

2 设计要求

发射机现使用的激励器是泰顺ST2006A型数字激励器, 该激励器带载输出信号峰值为2.5V左右, 在设计中短波激励信号自动切换器时, 应具备如下功能。

(1) 监测主/备激励信号, 显示工作状态。激励信号正常时显示绿灯, 异常时显示红灯;监测信号幅度范围1.5V~5V, 信号频率500k Hz~25MHz。

(2) 显示选中在用的激励器。

(3) 主用激励信号异常能自动切换到备用激励器通路。切换时延不大于0.5s;切换后蜂鸣器报警, 允许手动关闭蜂鸣器警铃;切换过程中发射机不断高压。

(4) 可手动强制切换到备用激励器通路。

(5) 切换器电路损坏时, 不影响发射机工作。另设旁路开关, 在发生切换器和主用激励器同时损坏的情况下, 切换到备用激励器工作并对主用激励信号进行旁路。

(6) 维修方便。主激励器损坏后可拆下维修, 恢复后, 可立即投入使用。

3 中短波信号的监测

根据设计要求, 为提高对中短波激励信号监测的准确性和系统的稳定性, 使用74HC123双路可再触发单稳态触发器作为激励信号的检测元件。74HC123的单路引脚图如图1所示。

触发器74HC123的输出脉冲宽度最小为45ns, 由REXT端 (7, 15) 和CEXT端 (6, 14) 外接电阻R和电容C决定。如果输入信号的周期小于触发器阻容给定的单稳时间, 输出状态电平将保持固定不变。根据可再触发单稳态触发器的这一特性, 外围R、C取值5k和0.001μF, 参考图2所示的74HC123输出脉冲时延表, 可得出触发脉冲宽度约为4μs, 因中短波激励信号的周期小于2μs, 可实现在中短波激励信号的监测中, 维护输出状态电平保持固定电平不变。

图3为激励信号的取样、监测线路。由于激励信号幅度小于2.5V, 使用R2、R3分压生成2.5V电压与激励信号相叠加, 提高触发器工作稳定性。74HC123的复位端3脚接高电平, 下降沿触发输入端1脚接低电平, 上升沿触发输入端2脚接输入信号。

根据图4所示的真值表, Q端输出正定时单脉冲。在激励器正常工作时, 由于激励信号周期小于脉冲时延, Q端始终保持高电平;如果激励器发生故障, 触发器输入端无上升沿信号触发, 根据外围电路R、C的数值, 参考图2的74HC123输出脉冲时延表, 可得出, Q端在输出4μs脉冲时延后, Q端输出低电平。

4 自动切换与告警电路

考虑到切换器的安全性, 激励信号使用继电器进行切换, 主用激励器接在继电器的常闭接点, 备用激励器接在继电器的常开接点, 即使切换器本身发生电源或元器件损坏等故障, 不影响主用激励器通路的正常工作。另外, 切换器增加了一个旁路开关, 一旦切换器和主用激励器同时损坏的情况下, 通过旁路开关, 将备用激励信号投入使用并告警。自动切换与告警电路如图5所示。

74HC123输出的状态电平经反相器74HC04缓冲后, 在LM393比较器电路中与2.5V的电压进行比较。激励信号正常时, 74HC123输出高电平, 经反相器后为低电平, 比较器LM393的反相端电压大于同相端, 输出低电平, 三极管9013截止, 继电器J不吸合;反之, 主激励信号中断后, 从图3的激励信号取样、监测电路的分析可知, 延时4μs后, 74HC123输出低电平, 经反相器后为高电平, LM393的同相端电压大于反相端, 输出高电平, 三极管9013导通, 继电器J吸合, 输出的激励信号切换到备用激励器通路, 同时警铃接在继电器J的常开接点, 在继电器吸合后告警。手动切换小豆开关K1B断开, 解除警铃告警, K1A接通, 使继电器J始终处于吸合状态, 便于拆下主用激励器进行维修。主用激励器修复后, 信号接入切换器电路中, 再次切换小豆开关, K1A断开, 输出的激励信号切换到主用激励器通路。

中短波发射机激励信号切换器安装于DF-100A型100k W短波发射机, 效果图如图6所示。备份激励器安装于发射机机箱顶部, 经长时间使用, 功能正常, 运行稳定, 切换操作灵敏。

5 小结

DF-100A型100k W短波发射机具有无激励信号保护功能, 当检测到无激励信号时进行功率封锁, 在激励信号切换过程中, 发射机工作平稳。试用中, 当发射机在50k W输出功率100%调幅时, 切换激励信号不产生过荷现象;当发射机在100k W输出功率100%调幅时, 多次切换, 调制器过荷1次 (允许3次过荷) 发射机不断高压, 实现无缝切换;如果切换器用于更大功率发射机, 可在激励信号监测电路后增加RC延时电路。该切换器2013年11月安装到发射机上使用以来, 为安全播出提供了更好的技术保障。

摘要：在DF-100A型100kW短波发射机上安装一台备份激励器, 并设计制作一款激励信号自动切换器, 实现主、备用激励信号自动监测与快速切换功能, 为安全播出提供更好的技术保障。

短波LFM信号宽带识别算法 篇4

短波通信具有顽存性、灵活性、机动性和抗毁性等优点,同时兼具设备简单、成本低廉、发射功率小,使用简便、通信方式灵活等固有特点,因而成为军事通信中主要的通信手段之一。LFM信号在雷达、通信等众多领域有着广泛的应用。有效地对其实现检测并估计参数信息是获取目标信息的主要依据。传统的LFM信号检测算法大多是针对窄带接收机的,针对宽带接收机的信号侦察识别算法报道甚少。而宽带接收机具有搜索速度快、设备量小等优点,尤其在军事情报侦察和电子对抗方面应用越来越广泛,因此,研究宽带信号的自动侦察算法是电子对抗的一个重要课题。在深入分析LFM信号特征和短波宽带信道特征基础上,提出了一种LFM信号宽带自动侦察和参数估计算法

1 LFM信号特征

1.1 理想LFM信号特征

线性调频信号的数学模型[1]是:

式中,A为信号辐度;f0为初始频率;fm为线性调频率,又称调频斜率;φ为初相;

LFM信号的时域波形、频谱图和时频分布图分别如图1(a)、图1(b)和图1(c)所示。

由图图和图可以看出理想的LFM信号具有以下特征:

(1)包络为矩形脉冲,其时宽为:T=τ;

(2)具有近似矩形的幅频特性;

(3)信号的瞬时载频是随时间变化的,其瞬时频率为:ft=f0+fmt,在脉冲宽度内,信号频率由f0变化到f0+fmτ;

(4)带宽为:B=fmT,调频斜率即由时宽与带宽得出:fm=B/T。

1.2 短波宽带信道环境下LFM信号特征

短波信道环境极其复杂,多径传播、衰落和多普勒频移等因素的影响造成接收到的信号出现幅度畸变和相位畸变,从而使截获的短波信号存在很大的随机性和不稳定性,信号时强时弱,背景噪声较大,信噪比低,并且,短波信道信号拥挤,带宽大小不一,信道间隔参差不齐,这就给宽带情况下的信号分离和识别带来了极大的困难。

宽带接收机从短波信道接收的信号模型可描述如下:

式中,xi(t)为发射波形;Vi(t)为经信道传输引起的幅度畸变函数;φi(t)为经信道传输引起的相位畸变函数。

通过对实际短波环境接收的大量信号数据分析得出LFM信号具备以下3个特征:

(1)最大保持谱具有近似矩形的幅频特性;

(2)累积谱上信号基本被平滑掉,淹没在噪底中;(3)瞬时谱在其工作带宽内存在一单峰,且随时间在其工作带宽内周期性的呈线性增长趋势。

而其他大部分信号不能同时具备上述特征,这就为LFM信号的宽带自动侦察提供了理论前提。

2 算法分析

基于LFM信号的上述性质,得到如图2所示短波LFM信号的宽带自动侦察和参数估计算法处理流程。

上述算法处理流程主要包括3个步骤。

2.1 快速筛选

快速筛选主要依据LFM信号的以下特性:最大保持谱具有近似矩形结构而累积谱上信号被平滑掉,二者作差必然仍存在一近似矩形结构。输入的数据为具有一定时长(应至少包含一个完整的扫频周期)的连续宽带频谱数据,考虑到短波信道内LFM信号常用的工作带宽和搜索速度,宽带频谱的谱线分辨率取800 Hz左右。

对宽带频谱数据进行频谱分析,检测最大保持谱与累积谱的差序列上存在近似一矩形结构的频率位置,形成频率集Υ1和Υ2分别对应该矩形结构的起始和结束位置。

2.2 精确识别

精确识别主要依据图1(c)所示的时频特征,由图1可看出,对瞬时频率微分再对工作带宽取模值应为一常数。

根据每段瞬时谱上起始频率Υ1和结束频率Υ2对应范围内频谱幅度最大值位置得到疑似LFM信号的瞬时频率;微分再对相应每段的带宽求模;然后,检测是否近似为一常数来判定是否LFM信号。

2.3 测量参数

频率集Υ1和Υ2中判为LFM信号的位置之差即为带宽;瞬时频率微分后的向量每个峰值点的最小间隔再除以频率分辨率即为扫频周期;根据扫频斜率=扫频带宽/扫频周期,得到LFM信号的扫频斜率。

3 性能分析

图3(a)、图3(b)和图3(c)分别给出了信噪比为6 dB、频率分辨率为800 Hz时的宽带信号最大保持谱、累积谱、最大保持谱与累积谱的差图。

由图3(a)、(b)、(c)可以看出,对于LFM信号附近存在CW、ASK和BPSK强干扰信号的情况,虽然累积谱和最大保持谱上干扰信号幅度远远高于LFM信号,但是,计算最大保持谱与累积谱的差后,仅有LFM信号出现一近似矩形结构,据此,即可初步识别出LFM信号。

取采样率204.8 kHz,LFM信号的起始频率50 kHz,带宽30 kHz,扫频周期30 ms;并加入CW、BPSK、ASK三个干扰信号仿真宽带多信号情况,参数设置分别为:ASK信号中心频率为42 kHz,码速率为800 Bd;BPSK信号中心频率为30 kHz,码速率为1 600 Bd;CW信号中心频率为85 kHz,不同信噪比下仿真试验结果表明,在2FSK信号有效带宽内的信噪比>6 dB时,自动侦察正确率达95%以上,虚警率0,漏警率<5%。

信噪比为6 dB、频率分辨率为800 Hz时检测到的LFM信号瞬时频率图如图4所示。

由图4可以看出,只有LFM信号的瞬时频率随时间变化呈周期性的线性增长,因此,可提取出每段疑似LFM信号范围内的瞬时频率,并检测是否满足随时间变化呈周期性的线性增长的特性,以进一步确认是否LFM信号,从而验证了算法的可行性。

另外,信噪比为6 dB时LFM信号参数估计结果如表1所示。

由表1可以看出,起始频率、结束频率、带宽的估计误差小于频率分辨率;扫频周期的估计误差小于时间分辨率;而斜率的估计精度取决于带宽和扫频周期的估计精度。

4 结束语

上述首次基于宽带频谱数据完成了短波信道LFM信号的自动侦察仿真表明在低信噪比下仍可实现很高的识别概率,为进一步解调以及实施干扰提供了前提。该算法运算复杂度低、运算速度快、工程易于实现具有很高的工程应用价值

参考文献

[1]叶俊龙.短波高速跳频系统下的信道估计与LFM干扰检测[D].成都:电子科技大学,2009.

短波信道下跳频信号检测 篇5

扩频通信技术不管是在军事上还是商业上都得到了广泛的应用,跳频技术更是由于其本身具有的抗阻塞性、抗干扰性和低截获性引起了人们的广泛兴趣。目前,跳频信号检测方法理论研究较多:文献[1]提出似然检测法,需要己知某些信号参数,不适合非合作方的检测;文献[2]基于阵列天线和二维谐波恢复原理,提出一种基于联合电波到达方向、跳频时间和跳变频率估计的多用户检测方法,该方法计算复杂,且对信噪比要求较高;文献[3]提出多跳自相关技术,基本上可以做到信号的盲检测,但对信噪比敏感;文献[4]采用一种动态门限方法,对判决得到的cell信号通过DOA区分跳频信号。该算法得到的动态门限能够较好地反映功率谱中噪声基底的变化趋势,但是不能够直接作为判决门限,需要人为地加上一个常数因子,一旦选定无法更改,不适用于短波环境。文献[5]提出了基于持续时间直方图的跳频信号检测方法,它需要通过判决获得信号的持续时间等参数,并没有介绍判决门限的计算方法。上述这些方法均不适用于有干扰的情况。

综合分析文献[4,5],本文提出了一种新的信号判决门限的计算方法,运用该方法从噪声和干扰都很强的复杂短波环境下检测出有用信号:针对检测出的信号时频图特点,提出一系列的统计准则,得到信号描述表;并利用直方图的方法对表中的持续时间进行统计,从而实现跳频信号的检测。

1 噪声基底估计改进算法

本算法以短时傅立叶变换为基础,取变换后的模值平方得到接收信号的谱图。要检测跳频信号,就需要对谱图进行特征提取,首先必须估计噪声基底,以此作为门限,把有用信号从噪声和干扰中提取出来。

文献[4]提出一种动态噪声基底估计算法,该算法得到的门限能够比较好地反映功率谱中噪声基底的变化(如图1中粗实线所示),但是由于滤波的作用,使得估计的门限低于整个噪声基底,用其作为门限,将会导致虚警概率过高。为了解决这个问题,本文对此算法进行改进,提出新的估计噪声基底的方法:

定义一次FFT变换对应的数据区间为一个时间单元,第j个时间单元:

(1)对谱图pj(i)进行低通滤波,得到每个频率处的基本门限basethj(i);基本门限能够基本反映功率谱中噪声基底的变化情况。

(2)为了剔除噪声引起的毛刺等对基本门限的影响,设计一个基本门限动态波动范围D_base,将大于和小于这个波动范围的毛刺都削去:以basethj(i),逐个扫描功率谱pj(i),如果pj(i)>(basethj(i)+D_base),则令pj(i)=(basethj(i)+D_base);反之,则令pj(i)=(basethj(i)-D_base),得到新的功率谱pN j(i)。

(3)将谱图pN j(i)再进行一次低通滤波,得到新的动态基本门限basenewj(i)。basenewj(i)能动态的跟踪噪声基底的变化,但其均值低于噪声的包络,因此需要将basenewj(i)叠加上一个常数,使得得到的动态门限高于噪声。

(4)由于信号并不总是存在的,根据信号加噪声能量大于噪声的原理,最小基本门限对应的频段应该是没有信号的子频段,即这些子频段内的最大值反映的是噪声幅度最大值,而不是信号,将pj(i)沿频率轴均匀划分多个频段,求各个频段的谱图最大值:

式中,k=1,2,…,?LN」,L为频段宽度,?」表示取下整。

(5)求所有频段谱图最大值的最小值:

(6)最小基本门限叠加一个大于该幅度最大值减去最小基本门限的常数后得到的估计值就可以保证高于最大噪声幅度,最终得到的动态检测门限如下:

运用新算法估计的噪声基底如图1中点划线所示,可以看出该门限动态的跟踪了噪声的变化,且已经提高到噪声之上,明显区分了噪声和信号。图2是原始信号时频图,跳频信号很多跳淹没在噪声中,很难区分出来,图3是经过门限判决后的时频图,可以看出噪声得到了较好抑制,信号提取效果较好。

2 参数统计和跳频信号检测

2.1 参数统计原则

观察图3,可以看出跳频信号各跳都能得到保留,但存在如下的问题:

(1)由于噪声的影响以及频率分辨率的问题,在不同时间单元估计的信号频率中心可能发生偏移(如图3中的A所示),统计中需要归一化为一个频率;

(2)在信号的持续时间内,可能在某些时间单元没有检测出该信号,导致连续的一段信号被划分为几个小段(如图3中的B所示),统计中需将其合并为一个信号;

(3)在单个时间单元的判决中,噪声幅度超过门限,被误判为信号,但是从整个时频图上看,此类伪信号往往持续时间很短(如图3中的C所示),类似于散粒噪声,统计中需剔除;

(4)定频信号持续时间一般很长(如图3中的D所示)。

为消除以上(1)、(2)、(3)引起的问题,首先对图像进行预处理然后才能统计各个参数。

2.2 参数统计步骤

(1)形态学图像预处理[6]

图像处理中开闭运算的形态学处理方法可以消除图像中的散乱噪声并填补小空洞。先膨胀后腐蚀的一次运算称为闭运算,反之为开运算[6]。闭运算可以填充物体内细小空洞,连接临近物体,平滑其边界,但同时不明显改变原来物体的面积。开运算可以消除小物体,在纤细点处分离物体,平滑较大物体的边界,但同时不明显改变原来物体的面积。为了平滑信号内部小空洞,合并信号并消除散乱的噪声,本文采用3×3的方形结构元素对图像先进行一次闭运算再进行一次开运算。处理结果如图4所示。

(2)统计信号描述表

开闭运算以后,消除了散乱噪声,不连续的信号得到了合并,因此可以对该谱图出现的各个信号进行参数统计:开始时间、结束时间、持续时间以及各信号出现的频率,得到信号描述表。

(3)剔除定频和短时信号

比较信号描述表中的持续时间项,根据短波跳频信号跳速一般在5跳/秒—100跳/秒之间,将持续时间小于一定长度的噪声信号或短时信号以及超过一定长度的定频信号去掉,如图5所示。得到最终的信号描述表。

(4)直方图统计检测跳频信号

对最终描述表中的持续时间作直方图,相同或相近持续时间的信号将会聚集在某个峰附近,若持续时间相同的信号个数超过一定数量则认为是存在跳频信号。

3 仿真实验

采样频率200k Hz;跳频信号1和2跳速分别为20跳/秒和10跳/秒;中心频率分别为0和30k Hz,频率间隔均为3 k Hz,随机序列均为{1,3,7,15,14,13,10,5,11,6,12,9,2,4,8};定频干扰频率为10.5 k Hz。

3.1 仿真试验一:参数统计及跳频信号检测

跳频信号1和2的信噪比均为10d B,跳频信号1与定频干扰的信干比为10d B。该信号时频图如图2所示,去除噪声并参数统计处理后得到的最终信号描述表如表1所示,对应的时频图如图5所示,持续时间直方图如图6所示。

从图6可以看出:持续时间为10左右的信号有20个,持续时间为20左右的信号有10个,两个峰值对应的信号个数都比较多,因此可以判定为存在两个跳频电台,分别为20跳/秒和10跳/秒,这与初始仿真条件相符,运用该方法正确检测出了两个跳频信号。

3.2 仿真试验二:单个时间单元的检测概率随最小信号的信噪比变化情况

跳频信号2的信噪比10d B,干扰信号信噪比20d B,最小信号:跳频信号1的信噪比在-15d B到10d B之间变化,以第25个时间单元为例,每个信噪比下进行100次蒙特卡洛实验,得到该时间单元的检测概率随最小信号的信噪比变化情况如图7所示。其中,检测概率pd定义为将三个对应信号均检测出的概率;虚警概率定义为将三个对应信号检测出来,并且检测到的信号个数大于3的概率;漏警概率为1-pd。

从图7可以看出当最小信号信噪比高于0d B时,本文算法检测概率大于0.95,基本能够准确地检测出所有信号;虚警概率在整个观察的信噪比范围内变化不大,平均在0.05左右,在短波信道下检测效果较好。

4 结论

文中采用了新的信号判决门限的计算方法,该门限方法能够在噪声干扰较强的情况下较好地检测出多个信号,可以应用于复杂短波环境中的跳频信号检测中;提出的参数统计原则,能够较好解决跳频信号判决中可能存在的各种问题,较准确地完成了跳频信号的检测问题,算法简单使用。

当多个跳频电台跳速相近或者有其他短时突发时,如何利用更多的信息进行跳频分选是下一步需要努力的方向。

参考文献

[1]Janne J.Lehtomki.Maximum Based Detection of Slow FrequencyHopping Signals[C].IEEE Communications Letters,APRIL 2003,7(4):201-203.

[2]茹乐,杜兴民,毕笃彦.基于联合空、时频估计的跳频无线网多用户检测算法[J].数据采集与处理,2008,23(1):13-16.

[3]Chung Char-Dir,Andreas Polydoros.Detection and Hop Rate Estima-tion of Radom FH Signal Using Autorcorrelation Techniques[C].Proc.MILCOM’91,1991,9.

[4]毛国华,王可人.一种基于阵列信号处理的短波跳频信号检测方法[J].通信对抗,2007(2):43-46.

[5]George R Cooper,Robert D Martin.Detection and Identification ofMultiple Spread-spectrum Signals[C].IEEE1990:999-1003.

中短波信号论文 篇6

关键词：短波突发信号,分数间隔均衡,判决反馈均衡,相关FFT

短波通信作为现代无线通信的重要组成部分,在军事和民用方面具有不可取代的作用。现代短波通信系统常使用突发方式,传输的信号具有结构性强、持续时间短、受电离层信道影响大等特点,对接收端高效解调提出了特殊要求。

MPSK(MultiplePhase Shift Keying)是短波突发通信常用的调制方式,对其解调算法的研究也一直是研究的热点。参考文献[1,2]研究了先验信息缺失条件下的短波突发信号的盲解调算法。然而,在合作通信过程中,通信双方对先验信息是已知的,如果能够充分利用突发信号所包含的前导信息和训练数据,势必能够提高信息恢复能力和质量。参考文献[3]提出了一种数据辅助的突发信号解调算法,该算法没有考虑短波信道的特性,仅在加性高斯白噪声信道下有效。参考文献[4]比较详细地研究了第三代短波通信中BW2波形[5]的解调算法,充分考虑了信号的先验信息以及信道衰落影响,但是该算法具有载波参数和定时恢复精度低、均衡算法复杂度高等问题。

本文在已有研究的基础上,提出了一种新的MPSK突发信号的解调方案,以分数间隔均衡器和内置二阶锁相环的符号间隔判决反馈均衡器的三级均衡器结构为框架,结合联合的帧同步与高精度载波校正算法实现多径衰落信道条件下的MPSK信号高效解调。新的解调方案对短波突发MPSK信号的解调具有普遍适用性,系统性能较好。

1 信号模型

短波突发通信MPSK信号发送端模型如图1所示。

在发送端,信源信息经过信道编码以后,添加前导序列,根据一定的数据格式进行成帧,然后进行星座映射和成型滤波,最后将信号调制到相应载波频率上,经天线发射出去,通过短波信道到达接收端。

发送信号s(t)的数学模型可以表示为:

其中ck为信息数据序列,fc为载波频率,Ts为符号周期,g(t)为根升余弦成形滤波器。

发送信号经过短波信道后,设接收信号是r(t),可以表示为:

其中,αi(t)表示第i径的衰落因子,q表示多径个数,fd表示多普勒频移,φ(t)表示随机相位,n(t)表示加性高斯白噪声。

短波电离层反射信道比较复杂,对窄带通信通常采用Watterson信道模型。CCIR提出的典型短波信道均为两径模型,不同条件下的信道参数如表1所示[6]。

2 高效解调算法研究

参考文献[4]以第三代短波高速数据BW2波形为研究对象,设计了如图2所示的解调结构。

对接收信号首先进行下变频,然后利用接收数据中的前导序列进行载波频偏校正和帧同步,最后采用基于改进的Kalman滤波算法的判决反馈均衡器去除码间干扰,恢复出发送序列。该算法采用滑动相关FFT搜索谱峰实现载波校正与帧同步,存在精度低、运算量大的缺点;同时,没有位同步环节,无法处理实际通信过程中收发双方时钟源存在时钟频率偏差的问题;Kalman滤波算法的运算量大,实现复杂度高。

为了解决上述问题,本文提出了一种新的短波突发信号解调结构,如图3所示。

首先,利用接收信号中的前导序列进行高精度载波校正和帧同步,然后根据分数间隔均衡器对定时不敏感的特性,实现联合均衡和定时同步,最后用带锁相环的符号间隔判决反馈均衡器进一步纠正相位偏差并去除剩余码间干扰。

2.1 帧同步与高精度载波校正

2.1.1 帧同步

接收机要从接收信号中恢复出所传输的信息,首先进行帧同步,判定信息序列的起始。实现同步有很多方法,其中滑动相关法是最简单、最实用的方法。

假设接收信号为r(t):

其中,f1和准1分别表示接收端载波频率和相位,c(t)为发送信息码元序列,对接收信号进行采样记为r(k):

用本地序列与接收序列得到:

△f=f0-f1为收发双方存在的频差,为固定相差。当本地序列与接收序列同步,即m=k,c(m)c(k)=1时,对信号Z(k)作FFT变换出现明显谱峰,捕获到信号,实现了帧同步。同时,谱峰处也是粗估得到的载波频率位置。

2.1.2 载波校正

参考文献[4]利用已知的前导和训练序列进行滑动相关,然后用补零的方法进行高分辨率FFT,通过谱峰搜索得到频偏,该方法运算量大,估计精度低。

参考文献[7]提出了一种快速高精度载波估计算法。该算法首先通过补零方法计算2倍前导序列长度的相关FFT,以达到提高频谱分辨率的目的。假设信号前导序列长度为L,2×L点的傅里叶变换表达式为:

对频谱进行谱线搜索,得到载波频率粗估计值为:

该估计值是分辨率的整数倍,而实际频偏ε是一个实数,所以ε与赞之间存在一个小数的差值△ε。由于紧邻峰值的左右两条谱线也包含载波频偏的信息,利用这两条谱线进行插值运算,可以得到差值的估计值,插值计算式如下:

是△ε的无偏估计[7]。因此,载波频偏估计值。

该算法通过谱线插值对载波频偏进行了无偏的精确估计,估计性能明显优于参考文献[4]。本文采用参考文献[7]的方案进行载波校正。

2.2 分数间隔均衡实现定时同步

为了克服收发双方时钟频率存在的定时偏差,除了完成帧同步得到数据起始码元时刻,还需要对其后的接收数据进行码元定时同步。考虑到传统的基于环路锁相方式的定时恢复算法跟踪时间比较长,不适用于短时突发信号;另外,通常收发双方时钟频率偏差比较小,可以利用分数间隔均衡器对定时不敏感的特性,实现联合均衡与定时同步的功能[8]。在参考文献[8]的基础上,利用有数据辅助的分数间隔均衡结构,用训练序列调整均衡器抽头系数,克服定时时钟频率偏差积累对均衡器抽头系数的影响。

考虑到突发信号的训练序列往往比较短,需要均衡器较快达到收敛状态。采用递归最小二乘算法(RLS)进行均衡器抽头更新。图4是其基于RLS算法的T/4分数间隔均衡器的结构图。

RLS算法采用指数加权的误差平方和作为代价函数,即:

其中,加权因子0<λ<1称为遗忘因子。设置en(i)表示期望响应与i时刻抽头输入为x(i),x(i-1),…,x(i-M+1)的横向滤波器输出y(i)之差,M为滤波器长度,即:

定义增益向量,表示根据预测误差进行修正时的比例系数,C(n)为R(n)的逆矩阵,递推公式为1)],RLS算法的系数迭代更新公式为:

用n-1时刻的最佳加权和w H(n-1)x(n)对n时刻数据的期望响应d(n)进行预测,得到预测误差e(n),实现RLS算法的递推。

2.3 内置二阶锁相环的判决反馈均衡

为了提高解调性能,降低误码率,需进一步减小上述处理结果中存在的剩余载波相偏和剩余码间干扰。本文采用内置二阶锁相环的判决反馈均衡器实现上述功能。如图5所示。

判决反馈均衡器由前馈滤波器、反馈滤波器和判决器三部分组成,前馈滤波器和反馈滤波器是符号间隔的FIR滤波器,其抽头系数更新算法仍然采用RLS算法。反馈滤波器的功能是利用先前的判决值来消除由前面检测出的符号对当前待检测符号上产生的码间干扰。判决器用于判断均衡器输出信号与哪个发送信号的距离最近,从而给出判决值。对训练序列采用数据辅助的方法确定均衡器抽头系数。

由于较大的剩余相位偏差会严重影响均衡器的性能,本文引入了跟踪性能较好的内置二阶锁相环(DPLL进行相位误差纠正。二阶锁相环载波相位更新方程为:

其中,K1、K2为二阶锁相环的增益因子,e准(n)为n时刻的相位误差。通过相位跟踪进行实时相位补偿,减少了由于相位偏差引起的判决误差。

3 仿真结果

以第三代短波通信协议中的高速数据BW2波形为例,对本文算法进行仿真和性能分析。BW2波形的调制方式为8 PSK,码元速率为2 400 B,载波频率为1 800 Hz,前导序列和训练序列总长为304个符号,数据部分长为2 880个符号,采样率为9 600 Hz。

3.1 载波估计性能分析

为了测试本文采用的联合的帧同步与高精度载波校正算法的估计性能,将其与参考文献[4]算法进行比较。设置信噪比Eb/N0从0 dB～10 dB,载波频偏为30 Hz,经过线性时不变衰落信道ch2=[0.407,0.815,0.407],计算估计的频偏与实际频偏的差的绝对值相对于符号速率的归一化频差,进行100次蒙特卡罗统计平均,结果如图6所示。

结果表明,本文采用算法精度比参考文献[4]算法精度高一个数量级,同时本文算法进行2×L(L=240)点FFT运算,而参考文献[4]进行4 096点FFT运算,运算量小得多。

3.2 分数间隔均衡实现定时同步性能分析

为了说明分数间隔均衡实现均衡与定时的性能,在未完成定时的条件下,分别将信号通过分数间隔均衡器与符号间隔均衡器进行收敛。在信噪比Eb/N0为18 d B时,经过线性时不变衰落信道ch2=[0.407,0.815,0.407],两种均衡器结构下BW2信号的星座图,如图7所示。

由图7发现,分数间隔均衡器不受采样相位影响,能够较好地实现定时同步,且均方误差小,星座图清晰、紧凑。

3.3 系统误比特性能分析

仿真测试本文提出的解调结构在不同短波突发信道下的性能。采用本文解调结构,分别经过线性时不变衰落信道ch2=[0.407,0.815,0.407],CCIR好信道和中度信道,进行100次蒙特卡罗统计平均,得到的误比特率结果如图8所示。

由结果可知,本文设计解调方案对时不变或慢时变的多径衰落性能较好,在Eb/N0为20 dB时误码率达到10-4以下。对于时变较快和频率选择性衰落较大的CCIR中度信道,系统性能恶化。而短波突发信道可近似为时不变或慢时变的多径衰落信道。

本文采用三线FFT快速高精度载波估计算法,以基于RLS算法的分数间隔均衡和内置二阶锁相环的符号间隔判决反馈均衡的三级均衡器结构完成信号定时和收敛,实现解调。本文算法运算量小,复杂度低,能很好地改善信号质量减小码间干扰,适用于短波突发信号的解调。但是对于时变较快和频率选择性衰落较大的恶劣短波信道,则需要进一步研究。

参考文献

[1]贺军,郭伟.一种新的消除V&V算法载波相位模糊的方法[J].电子与信息学报,2006,28(05):836-839.

[2]徐翔辉,段田东,韩俊峰,等.一种短波突发信号的联合定时同步结构[J].计算机应用与软件,2010,27(06):190-191,235.

[3]HONG D K,KIM D J,LEE Y J.A simple interpolationtechnique for the DFT for joint system pa rameters estima-tion in burst MPSK transmissions[J].IEEE Trans Commun,2003,51(7):1051-1056.

[4]林娟.短波数据传输关键技术研究[D].西安电子科技大学,2010.

[5]MIL-STD-188-141B Appendix C.Third generation HFlink automation[R].United States of America:Departmentof Defense,1999:264-439.

[6]ITU.Use of high frequency ionospheric channel simula-tors[R].Dubrovnik:International Radio Consultative Comm-ittee,1986:57-58.

[7]龚超,张邦宁,郭道省.基于FFT的快速高精度载波参数联合估计算法[J].电子学报,2010,38(4):766-770.

[8]许华.短时突发信号的盲处理技术研究[D].郑州:解放军信息工程大学,2005.

中短波信号论文 篇7

1 短波广播信号特点的分析

根据短波广播信号的性质, 可以各项短波广播存在多个特点:一是短波广播的信号发射的方式是A3E;二是短波广播在信号发射的过程中, 所使用的通用调节方式为AM;三是短波广播信号的宽带范围一般在3~9 KHZ范围之内的中波广播往往会随着电平信号强度的变化而发生变化;四是短波广播所应用的信号传播距离广、传播距离远、信号强度强、安全性能高和抗干扰性性, 所以在当前社会一直被广播单位加以青睐。

2 短波广播信号的相关监测技术

首先, 使用设备监测广播电台的频率。通过设备的使用对短波广播频率进行监测是比较常见的。用仪器检查时, 需要对监测仪器进行设置。先将步长设为1MHz, 门限电平在白天是设置为0d Bu V, 夜间是就要将门限电平设置为5d Bu V。在门限电平的设定时, 还可以根据实际的情况进行, 这是由于各个阶段的背景噪声以及广播信号强度和播出的内容都存在着差异。然后将AM设置为设备的调节方式, 然后持续20S时间。通过这种方式对短波广播信号进行搜索十分有效, 如果在搜索中发现了超越电平的信号, 就会在该频道停留20s时间。这种方式有助于将收听内容里的广播信号进行区分, 有助于对广播信号频率的分析与记录研究。

其次, 使用数据库进行比对确认。世界范围内存在一定数量的合法短波使用频率, 他们皆是由国际电信联合会分配, 并在数据库中有相应记录。经与国际频率表IFL对比后, 可以确认发射源位置, 完整地完成了一次短波广播信号监测任务。鉴于国际短波广播使用的语言种类比较多, 监测人员在进行信号监听、区分中就存在较大的难度, 因此合理选择方法十分重要。不仅如此, 当数据库资料比对确定站台位置之后, 应截取一小段广播, 然后利用互联网进行播放语言种类的确定, 从而对做出的判定结果进行证实。

再次, 联合侧向定位技术的应用。该技术方法的使用需要依托2个监测站, 并且2个监测站不可以处于相互平行的状态。在监测中, 应充分的对短波广播的场强大、电平强、宽带宽等特点进行利用。在信号监测时, 应确定监测信号是否一致, 并在此过程中应通过频谱特征及信号特征参数的比较研究进行信号种类的确定, 并将监测站受到的其他信号进行排除, 利用侧向系统音频传输功能对监测的信号内容进行整理分析。若最终确定了该信号是同一电台发出, 那么就可以对其示向度进行测量、确定信号发射来源, 找到其发射位置。如果2个或2个以上的监测站只有1个能够监测到短波信号, 那么就需要使用单站定位功能对信号源发射位置进行渣炒。如果监测站也没有单站定位功能, 那么就只能够加派两辆监测车配合固定基站进行信号的追踪、定位。在进行信号定位时, 监测车与固定站一定要保持适当的距离, 然后通过二者之间的示向夹角进行距离的实时测量修正, 找到最大的夹角距, 完成最适距离的选择。该技术对固定短波来源的确定监测效果十分突出, 但是在突发短波信号的处理中的应用效果并不是很好。

最后, 采用分析法对发射源进行位置的确定。通过对短波广播语言及整点呼号的查找与确定进行发射源位置的定位就是分析法。一般在使用时, 应先对短波广播的语言进行区分, 辨别出广播语种。这就要求工作人员就必须掌握对世界多国语言的辨别与区分能力, 只有这样才能够做好对信号及频率语种的确定及比对工作。一般当确定其所属大洲语言种类之后, 还需要对该语种所属的地区方言进行确定, 从而进一步对短波信号发射来源进行定位。此外, 可以采用整点呼号的方法对短波广播信号的发射源进行主动位置判断。因为不论是哪个短波广播电台, 在整点报时时, 都会说出自己广播台的具体名称。例如, 在主动侦听整点信号时如果收听到了“这里是中央人民广播电台音乐之声”, 那么此时就可以对其呼号的特点及详细的资料进行查询, 从而找到该短波信号的具体发射源的位置所在。

3 结语

由于短波广播信号在电离层中传播的相对稳定、信号传递的距离相对较远。所以全球广播最长使用的就是短波信号进行广播信息的传播。本文对短波广播信号的监测方法以及特点进行了详细的论述, 只有不断完善短波广播信号的使用与监测方法, 才能进一步提高短波信号在广播中的利用价值。

参考文献

[1]童珉.中短波广播模拟信号技术分析体系的研究和应用[J].广播电视信息, 2012 (7) .

[2]珍措.浅谈中短波广播及其数字化[J].广播电视信息, 2013 (3) .