无线电检测

无线电检测（精选9篇）

无线电检测 篇1

无线电通信频谱是一种宝贵的资源，目前采用的是基于频谱授权的静态频带分配的原则。随着无线通信技术的高速发展，无线电用户数量急剧增加，频谱资源贫乏的问题日趋严重。认知无线电基于软件无线电，是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新的智能技术[1]。具有认知功能的无线通信设备可以感知周围的环境，并能根据输入激励的变化实时地调整其传输参数，在有限信号空间中以最优的方式有效地传送信息，以实现无论何时何地都能保证通信的高可靠性和无线频谱利用的高效性。认知无线电的一个认知周期要经历3个基本过程：感知频谱环境、信道识别、功率控制和频谱管理。认知无线电技术最显著的特征是能够感知并分析特定区域的频段，找出适合通信的“频谱空穴”，利用某些特定的技术和处理，在不影响已有通信系统的前提下进行工作。因而,认知无线电系统传输信号时首先要感知该地无线电频谱环境，即频谱检测和“频谱空穴”搜寻与判定[2]。

下一代移动通信的链路层调制方式主要采用OFDM形式，因此认知无线电与OFDM系统之间的频谱共享已是必然趋势。OFDM的多载波调制技术以及自适应型功率分配给认知无线电更带来了巨大的灵活性。本文采用能量检测法，将认知无线电频谱空穴检测与OFDM相结合，提出了一种多载波检测方法。

1 认知无线电信号检测方法

1.1 匹配滤波器检测法

匹配滤波器是信号检测中的一种比较常用的方法，它能使接收信号的信噪比最大化。在认知无线电设备中使用匹配滤波器，实际上完成的是解调授权用户的信号，这样认知无线电用户就要知道授权用户的物理层和媒体控制层的信息：调制方式、时序、脉冲形状、封装格式等，利用这些信息来实现与待检测信号在时域和频域上的同步，从而解调信号[3]。这些信息可以被存放在认知无线电的存储器中。匹配滤波器的设计准则是使输出SNR在某一时刻达到最大，这是对任何信号进行检测的优化算法。匹配滤波器冲激响应h(t)表示为：

其中,K为常数，S(f)为信号S(t)的频谱,S*(f)为S(f)的共轭函数。具体检测方法如图1所示。

匹配滤波器的设计需要授权信号的先验信息，如调制类型、脉冲成型、分组格式等，这类信息可预先存储在认知无线电设备的存储器中。解调比较麻烦，必须与授权信号进行同步和定时，甚至可能需要进行均衡。不过大部分授权信号具有导引序列、同步码或扩频码，以达到与原信号保持一致的目的。如，电视信号中具有声音和视频载波的窄带导引信号;CDMA系统具有专门的扩频码用以同步;OFDM分组具有辨别不同分组的导引信号。

1.2 能量检测法

能量检测法是一种非相干的检测手段，与频谱分析非常相似，也是通过判决来实现的。该方法依据感知器在信号有无两种假设情况下按接收信号功率大小的不同对信号进行检测。这种方法是一种对未知参数的确定性信号及其存在性检测的有效方法。由于能量检测对信号类型不作限制，因此不需要授权信号的先验信息。能量检测的主要思想是：将授权信号S(t)的功率在一个时间段(N个采样点)内取平均：

接着与预设门限进行比较，判定该频段是否存在授权信号。整个检测如图2所示。

能量检测法在技术上已经比较成熟，应用起来可靠性较高。但是，能量探测器的门限比较容易受到噪声功率变化的影响。为了解决这个问题，人们提出利用授权用户发射机的导频音(Pilot Tone)来提高认知无线电能量探测器的准确性。另外，即使能够适应性地设定门限位，带内干扰的出现也会扰乱能量探测器，能量探测的另外一个缺点是它只能探测到有信号出现，而不能区分信号的类型，即它不能区分已调制信号、噪声及干扰。因此，能量探测器容易被不明信号误导而产生误判决，不适合极弱信号，例如扩频信号的检测。

2 认知OFDM系统检测

在认知OFDM传输系统里，频谱感知可以采用类似上述能量检测的方法，以很低的复杂度完成对各子载波状态的判断。感知器接收连续d个OFDM符号周期的信号，并得到这d个符号在频域的N点FFT结果。因为各子载波之间的状态相互独立，所以可以分别针对各个子载波上的感知信号，判断某个子载波上是否存在授权用户信号[4]。下面讨论判断的方法和标准。由于有d个符号周期的检测时间，每个子载波都可以得到d个复数测量值，即2d个实数测量值。当信道处于空闲即无授权信号时，感知器得到的仅仅是信道中的噪声信号，假设此时系统服从H0假设;而当授权用户处于活跃状态，感知器接收到的是噪声与授权用户叠加的信号，此时系统服从H1假设[5]：

其中,R2d为感知器接收到的2d维信号向量，各分量为ri i∈(1,2,…，2d);N2d是噪声向量，服从均值为零、方差为σ2的高斯分布;S2d是授权用户信号向量，假设各分量是独立同分布的，各分量均值为ms，方差为σS2。这里定义信号的能量Y为感知器接收到的2d个分量的平方和。

根据能量检测法，将信号能量Y作为高斯观察变量并与门限值γ比较：

由此可见，能量感知只需求取对应子载波的实数测量值的平方和，并与一门限值比较。当该测量值超过门限时，认为存在授权用户信号，否则认为不存在授权用户信号[6]。由于2d个测量值是与独立无关的高斯变量，故它们的平方和Y服从χ2分布。在纯高斯白噪声的情况下，由于均量为零，Y服从中心分布;当授权用户出现时，感知信号是噪声与一确定信号的叠加，均值非零，因此服从非中心χ2分布：

因此在两种假设下检验统计量Y的概率密度函数分别是：

其中，Γ(x)为Gamma函数，Id-1(x)为d-1阶的贝塞尔函数。λ=2dmS2为χ2分布非中心参量。

设虚警概率PFA为将可用(不存在授权用户信号)信道错误判为不可用的概率，则它是检验统计量Y在H0假设下超过所设定门限值的概率。

设检测概率PD为将不可用(存在授权用户信号)信道正确判为不可用的概率，则它是检验统计量Y在H1假设下超过所设定门限值的概率。

SNR为认知OFDM系统信噪比，且对应的误检概率PMD=1-PD，为将不可用信道误判为可用信道的概率：

系统总的错误检测概率为误检概率与虚警概率之和：

3 感知时间优化

频谱感知的灵敏度和准确性随着检测时间的增加而增加，有利于数据的正确传输，但检测时间的增加将直接导致有效数据传输时间的减少和传输效率的降低[7]。因此，在频谱感知时间与有效数据传输时间之间，存在一个最优的分配方案。下面，讨论求取使信道效率达到最大的感知时间长度的方法。这里认为感知器将不可用信道判为可用的部分会由于授权用户干扰不能正确传输数据。则信道效率可以表示为：

其中,L为频谱感知和有效数据传输阶段OFDM符号数之和，为固定值;d为上节讨论的频谱感知所使用的符号周期数。注意到PFA是d的函数，故该优化问题为：

可以通过遍历d来求得最佳的d*和最高频谱效率η*。

4 仿真结果

图3、图4给出了在信噪比为10dB情况下的仿真结果。可以看出，在相同感知符号周期的情况下，随着门限γ的增加，误检概率逐渐增加而虚警概率逐渐减小，因此好的门限选择应在误检概率(PMD)和虚警概率(PFA)间取一个折衷，换句话说，应使系统总的误检概率Pe=PFA+PMD达到最小。图5给出了总的误检概率Pe随门限γ和感知符号数d的变化曲线。可以看出，适当地选取门限γ可以使Pe达到最小(当d=3时，γ选择15)，并且随着感知符号数d的增加Pe的最小值急剧减小。这说明增加感知符号数可以有效地提高认知OFDM系统的检测概率。感知符号数的增加会带来感知时间的相对增加，信道传输时间会减少，从而降低认知OFDM的信道效率，因此需要利用式(13)来确定最佳的感知符号数d，使检测概率与信道效率间也产生个折衷。

认知无线电对于OFDM系统的检测是针对每个子载波进行的，通过感知的OFDM符号FFT结果，利用能量检测法来判断频谱空穴。本方法通过设定适当的门限可以使总的误检概率达到最小，经过感知时间的优化，在保证误检概率的前提下，可以使信道传输效率达到最大。

摘要：简述了认知无线电的背景和概念,介绍了认知无线电常用的两种检测方法:匹配滤波器法和能量检测法。针对认知无线电和OFDM系统的特性提出了认知OFDM系统授权用户检测方法,该方法是基于OFDM的能量检测法。仿真表明通过选择适当的判决门限可以使系统总的误检概率最小,并通过感知时间优化,可以有效地提高认知OFDM系统的信道传输效率。

关键词：认知无线电,OFDM,匹配滤波器法,能量检测法,感知时间

参考文献

[1]MITOLA J.Cognitive radio:Making software radios morepersonal.IEEE Personal Communication,Aug,1999,6(4):13-18.

[2]HAYKIN S.Cognitive radio:brain empowered wireless communications.IEEE Journal on Selected Areas in Comm-unications.February2005,23(2):201-220.

[3]GANESAN G,LI Y G.Agility improvement through cooperative diversity in cognitive radio.Proc.IEEE GLOBECOM′05,IEEE,2005,28(2):2505-2509.

[4]CHANG R W.Synthesis of band-Limited orthogonal signals for multichannel data transmission,Bell Syst,Tech.J.1966,45(12):1775-1796.

[5]KOLODZY P J.Interference temperature:a metric for dynamic spectrum utilization.International Journal of Network Management.2006,16:103-113.

[6]JANG J,LEE K B.Transmit power adaptation for mul-tiuser OFDM system,IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2003,21(2):171-178.

[7]SHI H,KATAYAMA M,YAMAZATO T,et al.An adap-tive antenna selection scheme for transmit diversity in OFDM systems,in Proc.IEEE VTC.,2001,4:2168-2172.

无线电检测 篇2

不过，在这样的一个结构复杂的无线网络大环境当中，要区分哪些无线访问设备是安全的，哪些是非法的有时变得很困难。这是因为我们发现的无线访问设备可能属于企业外部某个家庭用户使用的无线设备;也可能是一个由于企业内部员工为了方便自己而建立的无线AP;它们还可能是一个来自外部的恶意无线访问设备，由攻击者特意安装在接近企业的位置，用来收集企业无线局域网中传输的机密数据。

在本文中，我们所指的非法无线访问设备就是指所有没有经过授权的无线访问设备，无论这个无线访问设备是由谁建立的，也不管建立它的目的是什么，只要是没有经过企业授权的就是非法的无线访问设备。

它们包括：

1、邻居家的无线AP

2、AD HOC计算机，进行点对点的直接连接，发送机密文件。

3、非授权AP

4、非授权站点，PDA和智能手机

5、恶意站点

6、恶意无线AP

为了能够保护无线局域网的安全，防止非法无线访问设备给无线局域网带来的安全风险，无线局域网所有者或网络管理员必需使用一定的步骤和工具来发现和消灭这些非法的无线访问设备。

但是检测和防范非法无线访问设备是一个持续的长期过期，它应该与无线局域网的整个生命周期相适应。为此我们必需按一定的最佳做法来构建一个处理非法无线访问设备的处理流程，这个最佳做法包括：检测、阻止、定位和清除非法无线访问点。

一、非法无线设备的检测方法

到目前为止，可以用来检测和防御非法无线访问设备的主要方法包括：

1、使用无线嗅探器，通过与笔记本电脑或PDA设备的联合使用，可以在企业整个无线局域网区域内漫游查找非法无线访问设备。但是，这种方式需要技术人员有一定的嗅探器知识，还必需非常了解企业目前的无线设备的分布状况。

2、使用无线入侵检测/防御系统(WIDS/IPS)，它们有主机型和网络型之分，在部署时应两种同时使用。无线入侵防范系统是目前最有效的检测非法无线访问设备的方法，但是，它并不能检测到被动式无线嗅探攻击和接入请求，以及内部人员主动连接外部无线访问设备的攻击方式，

3、使用手持式无线信号检测工具。

4、安装无线检测探头。在所有无线局域网覆盖区域都需要安装相应的探头来检测无线访问设备的接入信号。非法无线信号的检测探针的安装位置可以是处于特殊位置的工作站，也可以使用具有无线信号检测功能的无线AP。这样做可能要求企业增加相应的投资成本。而且，这些探头产生的信息需要一个中心化服务器来进行管理和分析，以确定哪些是正常的接入请求，哪些是非法的。

在实际应用当中，为了能够达到最好的检测效果，应该将这4种方式结合起来使用。实际上，在使用的过程中，还可以根据不同的需求选择其它的外设配置。例如如果需要绘制非法无线访问设备分布位置的地图，我们还得借助GPS和相应的绘图软件来完成这个任务。

另外，除了上述这些经常使用的检测方法外，还有一些其它的技术可以用来检测非法的无线访问设备。这些技术包括现场调查(site survey)、MAC地址列表检查、噪音检测(noise checking)和无线流量分析等。在本文中，我将只介绍使用无线入侵检测防御系统的方式，来检测存在于无线局域网中的非法无线访问设备。

不过，在部署一个新的无线网络之前，我们还必需先查明现有的无线信号源，包括墙壁、门窗和微波炉等，以及任何现有的802.11网络及设备。同时，还需要通过无线网络规划工具，来创建一个无线访问设备的分布平面图，并在其中指定无线信号需要覆盖的范围、安装的位置和信号的强度，以及无线AP为其提供的服务所要具有的能力和吞吐量。

要完成这些前期检测工作，一些手持式无线检测工具可以用来检测接收的无线信号的强度和噪声，并且可以很灵活地对整个需要覆盖的无线信号区域都进行检测，还可以用来检测无线信号实际的边界位置。这些现场无线检测工具将收集到的信息反馈到无线网络规划工具，然后通过无线网络规划工具就可以使用每个AP的ESSID、通道等信息创建一个实际的无线信号覆盖地图。

通过手持式无线检测工具在无线局域网部署完成后还可以用来检测无线信号的质量，发现信号的死角和信号通道重叠问题，并由此对无线AP的通道进行调整，以减少通道相同造成的干扰。例如MITS WiSCAN就是采用Win CE为操作平台的便携式无线检测设备。它支持802.11b/g/a 协议，提供对目前环境的无线网络整体信息，各信道讯号质量，AP数量参数等，并可对所有频道的AP进行监控。

在这个过程中，我们还可以使用无线嗅探软件加GPS的方式来检测和绘制无线访问设备的地图。使用软件可以为我们大大节省解决这个问题的时间，这样的软件包括Netstumber。

同时，在部署无线局域网时，将无线局域网内部所有的无线访问设备的相关属性做一个详细的记录，记录的内容包括：每台设备的MAC地址、AP使用的SSID号、AP的供应商、AP的类型和AP使用的信道等信息。其中要记录的主要是无线访问设备的MAC地址，它是标识一台无线访问设备的最好方式。另外，由于无线访问设备是可移动的，要想得到它们的信息，就必需进行连续二十四小的不间断监控，还必需立即找出它们所在的位置。

二、部署检测非法无线访问设备的解决方案

要想能够全面地检测到无线局域网

无线胶订书籍黏结强度检测的奥秘 篇3

影响黏结强度的因素

1.EVA热熔胶质量与黏结强度的关系

EVA热熔胶在常温下为固体，加热熔融到一定程度时会变为能流动且有一定黏度的液体。EVA热熔胶的主要成分是树脂，而树脂是乙烯与醋酸乙烯在高压下共聚而成的，EVA热熔胶的主要配料包括增黏剂、黏度调节剂和抗氧剂等。

其中，树脂是EVA热熔胶的主要成分，占EVA热熔胶总量的50%以上；增黏剂是EVA热熔胶的主要助剂之一，其主要成分为松香物质或萜烯树脂等，主要作用是提高胶体的流动性和润湿性，从而提高黏结强度；黏度调节剂也是EVA热熔胶的主要助剂之一，其主要成分为石蜡类物质，作用是降低熔融黏度，增加流动性、润湿性，调节凝固速度，以达到快速黏结牢固的目的，否则，EVA热熔胶黏度太大，不易流动，难以渗透到书页中，无法将书页黏牢；抗氧剂的加入是为了防止EVA热熔胶过早氧化、变质，其一般选用二叔丁基对甲基苯酚类物质。

无线胶订书籍的黏结强度与所选用EVA热熔胶的质量有很大关系，因此，对所选用的EVA热熔胶进行跟踪检测，是EVA热熔胶使用过程中的一个必要环节。通常情况下，EVA热熔胶的固化时间应为7～13秒，冷却时间应为2分钟左右。

2.EVA热熔胶温度对黏结强度的影响

EVA热熔胶的温度对其黏结强度有很大影响，胶温过高，虽然胶体的流动性和渗透性会上升（稀了），但黏度及黏结强度会明显下降；反之，胶温过低，胶体黏度虽会上升（稠了），但其流动性、润湿性和渗透性会有所下降，同时也会降低胶体的黏结强度、稠性、韧性等，甚至会出现胶体涂布后封面与书背之间不黏结或黏结不牢的现象。因此，EVA热熔胶的温度一定要严格控制在一个最佳的、适当的范围内，才能达到一定的黏结强度的要求。

一般情况下，EVA热熔胶的软化点应在80℃以上，要使其熔融并达到能黏结书籍的程度，加热温度还要上升到130～180℃。

3.纸张质地与上胶温度及黏结强度的关系

纸张质地不同，上胶温度及黏结强度也会不同，这不仅仅是因为纸张纤维不同，更重要的是由于EVA热熔胶在不同纸张上的固化、冷却速度不同。以铜版纸、轻涂纸、书版纸为例，因为铜版纸中所含的无机物要比书版纸高10倍左右，而无机物具有良好的导热性，可以加速EVA热熔胶的固化和冷却速度，所以EVA热熔胶在铜版纸上的固化、冷却速度最快，在轻涂纸上次之，在书版纸上最慢。

以170℃的上胶温度为例，EVA热熔胶的黏结强度在未涂布的书版纸上可达到8.83N/cm，而在涂布的铜版纸上只能达到1.86±0.11N/cm（65g/m ² 铜版纸）和1.64N/cm（100g/m ² 铜版纸）。在铜版纸上的黏结强度如此之低，显然不能满足实际生产的要求，因此需要提高胶体强度和上胶温度。上胶温度在180～190℃时，EVA热熔胶在铜版纸上的黏结强度便可达到4.1～3.9N/ cm，可见EVA热熔胶的上胶温度还应随着纸张质地的不同而变化。

黏结强度的检测

接下来就结合我公司的具体情况谈谈黏结强度的检测问题。1997年，我公司引进一条瑞士马天尼潮流型无线胶订联动线，其属于中速机，生产速度为6000本/小时，配有1个背胶上胶胶锅和1个侧胶上胶胶锅。此时，无线胶订刚刚兴起，结合我公司的实际生产情况，我们采用“拉纸条”的方法检测所生产的无线胶订书籍。所谓“拉纸条”的方法，就是将所生产书籍的页面，小心地从书籍的黏结底部裁成宽度不同的纸条，用做好的平整的夹子夹住，再用弹簧秤拉住夹子，直到把纸条拉掉，测出拉力值，并在同一页面的不同位置、同一本书的不同页面，测量其拉力值，取平均值，计算拉力平均值与书页长的比值，以此作为此种书籍的黏结强度。该方法我们一直沿用，并检测出了不少问题。

近年来，随着无线胶订的迅猛发展，一条胶订联动线难以满足生产需要，所以我们又引进了生产速度为12000本/小时的马天尼皇冠胶订联动线，其配有2个背胶上胶胶锅和1个侧胶上胶胶锅。与此同时，原有的“拉纸条”的方法也因其局限性远远达不到我们检测黏结强度的目标和要求，我们必须探索新的检测方法。

经过反复实验和技术人员的技术革新，依据国家行业标准，我们重新自制了一台拉力检测装置，其包括1个水平的检测台、1个能将书页夹住的平整的夹子、1个连接在夹子和拉力器之间的弹簧秤或拉力器，拉力器的另一端有1个手摇把手，最后要用钢丝绳将夹子、弹簧秤（拉力器）和手摇把手连接起来。

其操作方法为：在水平检测台上用大于所检测书籍的夹子将单张书页夹紧，另一端用手摇的方式，将中间连接的弹簧秤不断匀速拉紧，直到把整页书页从书中完全拉出，用这时弹簧秤上显示的拉力值除以书页长，即为被检测书页的黏结强度，如此反复检测不同的书页，最后取其平均值，作为所检测书籍的黏结强度。操作过程中需要注意，一定要用平整的大于书页长度的夹子将书页加紧，摇动手摇把手时用力要均匀，速度不要时快时慢，同时不要将书页斜拉拉断，以保证测量值的准确性。如果书页从书背处脱落时，书页所受外力与书页长的比值大于4.5N/cm，即可确定该无线胶订书籍的黏结强度合格。

无线电检测 篇4

谢飞波在讲话中充分肯定了专委会成立以来所做的工作。他强调，台站管理是无线电管理工作的重要内容，而在用无线电设备检测工作是台站管理的重要组成部分。出台《在用无线电台(站)发射设备测试要求及方法》，为规范无线电检测工作提供了重要依据。他指出，这一测试方法的制定，立足于我国在用无线电发射设备检测工作实际，填补了我国无线电管理行业在用无线电发射设备检测测试要求及测试方法的空白，使得在用设备检测工作有章可循、有法可依。这一测试方法对于指导全国在用无线电发射设备检测工作，统一检测方法，提升无线电发射设备及无线电台(站)管理水平，将起到积极的推动作用。他希望各级无线电管理机构积极行动起来，以党的十八大精神为指引，紧紧围绕“三管理、三服务、一突出”的核心任务，大力推进无线电管理“四个体系”建设，着力落实“十二五”发展规划，促进我国无线电管理工作科学发展。

刘岩代表国家无线电监测中心、国家无线电频谱管理中心在讲话中回顾了中心2012年工作情况并介绍了2013年工作思路。他说，建立完善的无线电管理与技术应用行业标准体系意义重大，必须充分发挥各级无线电管理机构优势，形成战斗合力。中心将认真学习领会党的十八大精神，深入贯彻落实科学发展观，在部党组的正确领导下，认真谋划，扎实推进，继续强化核心职能，提升核心能力，把包括《在用无线电台(站)发射设备测试要求及方法》在内的标准化工作深入开展下去，努力形成无线电管理与技术应用行业标准化体系，实现国家无线电管理技术工作的新发展。

薛永刚在讲话中说，两个月前刚刚成立的专委会，得到了工业和信息化部无线电管理局、国家无线电监测中心和中国无线电协会等领导单位的大力支持。在成立后短短两个月的时间里，专委会就承担并完成了多项标准的评审工作。在这项规范的编写和评审过程中，专委会充分发挥人才优势，提出了许多建设性意见和建议，确保了《在用无线电台(站)发射设备测试要求及方法》的质量。他表示，专委会将不断加强队伍的自身建设，提升管理水平和业务能力，做好政府管理部门、企业、用户、社会公众之间沟通的桥梁纽带，力争出一批在国内外有影响的成果，推动无线电监测与检测事业不断向前发展。

会上，上海、辽宁、新疆、河南、浙江等省区市无线电管理机构和国家无线电监测中心上海监测站的代表在会上就在用无线电设备管理与检测工作经验进行了交流，介绍了各自的做法、难点问题、解决办法以及体会建议。

《在用无线电台(站)发射设备测试要求及方法》的编写工作自2012年2月开始筹划以来，先后完成了总体方案的制定，征求意见稿的草拟，专委会评审等阶段。11月底，《在用无线电台(站)发射设备测试要求及方法(试行)》通过了工业和信息化部的审议，并于近日发布试行。

浅析无线电中的频谱检测技术 篇5

关键词：无线电认知,频谱检测技术

1 引言

通过对相关信息的了解与接触, 可以看出, 关于无线电通信领域中对认知无线电技术的研究一直备受人们的关注。由于频谱检测技术的包含方面广, 涉及的知识面多, 这项技术一直被称为一项新兴技术。主要包括和微电子学方面有关的技术、计算机应用技术, 通信技术等重要学科的内容。在这些学科的基础上, 提出并完善了动态频谱的综合利用和管理方法, 进而提高了频谱利用率, 极大的满足了广大人民群众以及社会日益增长对无线电通信的需求。

2 基于物理层的检测

在基于物理层检测时, 频谱检测技术共主要有以下几个方面:循环平衡特征的检测、能量检测、匹配滤波检测、本振泄漏功率检测、干扰温度的检测。接下来首先阐述基于干扰温度的检测。

2.1 干扰温度检测与发射源检测

认知用户可以通过调整和改变该频段自身的调节方式及发射功率来获得该频段的使用。根据干扰温度的检测, 能够发现更多的符合用户需要的频谱, 方便了用户。干扰温度:通过干扰温度的测量, 干扰功率以及其所占据M的带宽P大小就显而易见, 而在这之间, 干扰温度等于噪音的温度。

式中, Ti (fc, B) 代表噪声温度;Pi (fc, B) 代表带宽为B, 频点fc处干扰的平均功率k;kB为玻耳兹曼常数。

2.2频谱空洞判定的完整步骤如下:)

计算T (f) [3], 即干扰温度的估计数值。i LsM

设xi (t) 为第i个传感器能够被接收到的信号, 窗序列个数用k表示, 设第i个传感器可以接收到的信号为xi (t) , 其中k代表窗序列的个数, 为K阶Slepian窗的正交序列, 可以得到相应接收信号功率谱和其干扰温度估计值S (f) , 计算工程如下:和其干扰温度估计值T (f) , 计算工程如下:

式中, Yif (f) 表示第i个传感器上可以采集到的相关具有M个时域采样点的信号xi (t) 的相关联的特征函数;n表示传感器数;其中与传感位置有关的权值变量为αi。

用户自身计算与判断得到的干扰温度估计值T (f) 与其自身允许的限值TL (fc) 的大小 (权威机构给出干扰温度限值) 。若T (f) ≤TL (fc) , 进行下一步;否则, 该频段为黑空, 不可用。

把Ps用来作为估计认知用户最大的平均发射功率。

频点fi、工作频率Bi, 为假设存在的n个用户在各自工作所对应的频段的信息, 由建立的干扰温度的理想模型

得

式中的常数Mi∈ (0, 1) , 就是接收端与发射端之间由于衰落和路径的损耗而造成的乘性噪音声, 传播模型的距离和选取都会对它的值产生影响。

判断Ps是否可以满足用户的使用需要。

Ps即最低的使用要求, 首先, 为了满足用户需要, 应将其建立在用户对传播模型、收发间的距离及其他的要求上。若满足, 则该频段为可用频谱空洞;否则, 该频段为黑空, 不可用。其次, 减少主用户对认知用户的干扰, 使之达到最小化。最后, 也要做到使认知用户干扰不到主用户。由此可见, 收发端的频谱空洞既被判断了又完成了信息在收发段的交换。作为主用户的U1、U2使用的是A、B信道, R1、R2为认知用户接收机。当发射端进行检测时, R1探测到的相应频谱空洞为A、B, 同时没有可用频谱在R2中。R1在基于干扰温度检测时可以探测到的频谱空洞仍然为A、B;在干扰范围内的R2, 当A或B信道干扰小于温度限时, A或B信道为空, 相反的得到A或B为黑空。在后来的工作中, 想要确定出可运用的频谱空洞, 应该必须在认知用户收发端协议中取得通过的资格。

由于无源的主用户接收端设备的位置被探测到是有一定难度的, 所以接收端的位置就需要被指示出来。通过添加一些其他的功能, 使得主用户设备的复杂程度得到有效提高, 就可以减少这类问题的发生。当然, 这也需要双方协商来解决主用户不愿意出现的情形。检测方法在基于本振泄露条件下是很容易被定位的。

干扰温度Ti (Fi, Bi) 的测量在主用户工作模式下所产生的问题。

通过对主用户新号结构的了解, 能够很轻松的得到干扰电平。所以, 可以采用改变干扰温度的测量方法, 将测量时间移到消隐信号间隔期间。干扰温度的估算公式[5]如下:

式中, 用户信号在频点f处的功率为R (f) , 安全裕度为τ。

工作参数的获取与分离

在先验的信息不充分的条件下, 新号没有可能被分离出来。然而, 有一种传感器却可以将其分离出来, 原因是这类传感器自身带有测量方向的功能, 并且能够通过测量获得主用户的全部工作参数。

3 基于介质访问控制 (MAC) 层的检测

当CR设备, N条信道只配送一副收发天线时, 在同一时刻, 频谱检测和数据的传输就不能一起进行, 而且信道检测也只能是其中的一条。所以, 应该特别关注信道检测及检测周期的顺序优化问题。被动检测和主动检测是MAC层检测的两种研究方向。在被动检测模式下, CR用户一旦检测到一条空闲信道便会一直停留在该信道, 在数据传输期间不再检测其他频谱, 直至授权用户重占该信道, 才会转换到其他信道上。在主动检测模式下, 信道的检测时间不会发生重叠的现象。

3.1 被动检测

CR用户需要在有数据被传送, 停止时能够满足工作条件的状态下使用被动监测模式。不可预料的需求突发性, 会致使统计特征很难获得。如果在没有信道使用统计的信息的情况下, CR用户进行信道检测, 产生的直接后果是产生较长信道转换时延。

3.2 主动检测

通过主动检测的模式, 在任何时间段, 周期性的检测都可以运行, 从而达到获得最大统计特征的目的。这样会使用户难度及运算复杂度极大增加。

4 关于对多用户协作的频谱检测

在实际应用场景中, 为了满足性能和时间的双重要求, 合作检测算法和机制会被分析和讨论。合作频谱监测室相对于单个用户的本地频谱监测算法而言的, 参与合作频谱监测的认知用户都是采用基于主用户发射端监测方法的, 依据用户合作的方式, 可以分为集中式和分布式两类进行研究。进而关于一些未来研究的重难点问题就被提了出来。

5 总结

伴随着软件无线电相关领域与技术的进一步发展, 认知无线电的潜在优势将会越来越受人瞩目, 无线电中的频谱探测技术也愈加的重要, 深入了解无线电领域内的频谱监测技术地情况下, 对这些监测方法进行性能比较, 提出对算法的改进使其性能大大提高。认知无线电频谱检测是认知无线电的前提, 还需要更可靠更高效的监测技术来提高其通信系统的可靠性, 仍然有许多问题有待研究。所以, 应该清晰的了解频谱的利用状况, 准确应用无线电中的频谱探测技术。只有这样, 才能更有效地满足用户对无线电业务的强烈需求。

参考文献

[1]周小飞.认知无线电原理及应用.北京:北京邮电大学出版社[M], 2006.5:12-25.

[2]杨志伟, 杨家玮.认知无线电中的一种干扰温度估计算法[J].电子技术应用, 2006, (12) :128-130.

无线电调车系统的检测与整改报告 篇6

关键词：无线电调车系统,检测,整改报告

1 概况

我单位无线电使用情况较其他使用单位较为严格, 统一使用的是铁路专用的日本健伍牌GP368手持机, 相关联的车载机与基地台等均为日本健伍牌机型, 经过前四年多的使用情况来看此设备操作便捷、性能可靠、安全相关技术较为稳定, 能很好的适用于铁路组织调度工作。但由于近年来, 作业场地周边坏境不断的变化, 特别是周边工厂的不断建设施工, 一座座高炉厂房的耸立、设备渐渐的性能衰退、功率慢慢下降, 干扰因素的不断增多等等不确定性因素造成无线电设备的故障率逐年增多, 特别是近几个月以来, 无线电设备故障非常集中.

近来, 我单位无线电调车系统陆陆续续出现信号打不出、噪音过大、按钮失灵、通话干扰、近距离串音等一系列问题, 对铁路运输安全存在严重的安全隐患, 针对这一系列问题, 本人做了必要的现场跟踪、调研、测试等工作, 并把调查测试结果做了如下报告。

2 检测数据报告

(1) 5187号机车现现使用的频率:403.400MHZ

(2) 5168号机车现现使用的频率:403.450MHZ

(3) 5166号机车现现使用的频率：403.350MHZ0

以上数据结合现场跟车情况来看，大致问题如下：

(1) 三台机车的手持机几乎都偶尔有噪音, 串频现象, 特别是两台机车交汇或临近时, 距离越近, 信号干扰越大, 影响调车作业安全。

(2) 串频现象延续时间较短, 噪音较为普遍。

(3) 特别是原先设定的403.450HZ频点在5187号机车上干扰过大, 使用是故障较多较为频繁。

(4) 偶尔存在乘务员与调车员在对话过程中, 仅有一方听的到一方听不到现象。

(5) 电板使用过长, 容量消耗过大。

3 整改意见

(1) 对所有手持机加强日常保养, 清洁工作。

(2) 对有问题的手持机进行维修检查。

(3) 对干扰原因进行查明情况及串频原因查明, 并做好相应处理。

(4) 对老化, 损坏的手持机进行更换 (新) 做好标记标识工作。

(5) 及时与无线电局联系, 考虑换频率, 进行进一步的排查, 避开干扰源。

4 小结

无线电调车系统作为当今铁路运输重要的调车工具, 他的优劣好坏直接关系到调车人员的幸福和运输的效率和安全, 若不妥善监护, 保养, 势必引起大问题, 这就要求我们的使用者科学使用和日常爱护;维护人员更应周期性, 不间断地把维修保养工作落实到实处, 做到熟知每个无线电设备器材的性能, 熟记于心, 这样我们的运输工作才能很好的得到保障, 生产运输才可高效率, 高安全性的安排。

参考文献

[1]Gillen, P, 刘伟.采用无线电数据传输的调车机车用车载诊断系统[J].国外内燃机车, 1996 (5) :46-48.

无线电检测 篇7

关键词：认知无线电,双阶段频谱检测,能量检测,一阶循环平稳特征检测

目前,认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术已经被视为一种有效的提高频谱利用率的方法,它通过机会式频谱共享方式使用频谱,解决了当前频谱拥塞和部分频谱利用不足之间的冲突[1,2]。然而,为了避免可能对授权主用户(Primary User,PU)的干扰,CR用户对频谱的接入具有较低优先级。因此,CR用户必须在接入信道之前检测该频谱的可用性。目前,频谱感测技术主要集中在主发射机的频谱检测,并且通常可以被分类为匹配滤波器检测、循环平稳特征检测和能量检测。然而,在上述检测技术在实际应该上有其自身的局限性。更具体地,匹配滤波器技术需要授权用户对频谱使用情况的先验信息;循环平稳特征检测技术具有较高的复杂性;即使能量检测被广泛使用,在低信噪比环境中具有较弱的检测性能。

为满足频谱检测时间和感知灵敏度的要求,CR系统引入了具有两阶段的频谱检测(Two-stage Spectrum Sensing,TSS)技术,在IEEE 802.22无线区域网(Wireless Regional Area Network,WRAN)中,包括粗检测和细检测[3]。目前,两级频谱检测策略已在一些文献中研究。如文献[4]主要研究了两阶段检测方法中最小化频谱检测时间,但是,这两个检测阶段都基于能量检测技术;文献[5]研究的两阶段检测方案基于能量频谱检测和最大最小特征值检测技术。文献[6]重点研究双阶段频谱检测算法在阴影衰落环境中与单阶段频谱检测技术的性能对比分析。文献[7]研究了在噪声不确定环境下,采用能量检测、最大最小特征值检测技术作为双阶段频谱检测方案,以保护授权主用户为出发点研究该检测方案的频谱检测性能;此外,还有研究将两阶段检测技术应用在协作频谱感知算法中[8],该研究方法采用了自适应的双门限检测技术,但检测技术仅考虑单一的能量检测技术。

本文的主要研究工作如下所述。第一,研究一种新的双阶段频谱检测方案,更加专注于检测性能的精确性,在最大程度上避免对授权主用户的干扰。具体地,采用一阶循环平稳检测作为精细检测阶段,适当降低复杂性。第二,两阶段频谱检测算法的性能指标分析,研究所提检测算法的检测性能的准确性,以错误检测概率为指标,分析不同检测算法的可靠性。此外,关注双阶段频谱检测方法的吞吐量性能,以保证CR用户的频谱效率。最后,使用MATLAB软件进行数值仿真,仿真结果显示了双阶段频谱检测算法在可靠性和有效性方面的优越性。

1 系统模型

在认知无线电网络中,频谱感知的检测问题可以采用二元假设问题。因此,频谱检测的目标在以下两个假设之间来决定

式中:T表示所观察到的时间;x(t)是由认知用户CR接收到的信号;s(t)是在授权用户PU的发送信号;h是信道的增益;n(t)是零均值和方差为δ2的加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)的高斯随机变量;H0表示授权用户不存在;H1表示授权用户在占用信道。

假设整个频谱带宽是由具有相同大小带宽的N组信道构成。双阶段的频谱检测方案如图1所示。假设信道是按顺序进行检测。考虑到授权用户PU在衰落环境下的低功耗,通过第一阶段的能量检测技术很难发现授权用户,它也许会发生漏检。因此,为了避免对授权用户PU的干扰,在第一阶段检测后感知到信道为空闲后将实施第二阶段频谱检测。在这里,精细检测阶段采用一阶循环平稳特征检测算法。

2 一种双阶段频谱检测算法

在本节中,首先分析了目前应用广泛的能量频谱检测方案,由于能量频谱检测技术在低信噪比环境下性能较差,然后在精细检测阶段中采用一阶周期平稳特征检测,并对其频谱检测性能进行了讨论。

2.1 能量频谱检测技术

目前,对授权主用户的频谱检测普遍采用计算复杂度低的能量检测技术。能量检测器输出Y的分布表示如

式中:χ22TW和χ22TW(2γ)分别代表中心的和有条件的自由度为2TW的非中心卡方分布;2γ为后者分布的非中心参数;γ代表瞬时信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)。为了简单起见,假设时间带宽乘积TW是一个用m表示的整数。

能量检测技术的检测概率Pd_energy和虚警概率Pf_energy在加性高斯白噪声信道条件下的近似表达式可以分别用式(3)和式(4)表示。检测概率Pd_energy表示授权用户存在,认知用户发现授权用户的概率;虚警概率Pf_energy表示授权用户不存在,认知用户虚报判断授权用户存在的概率

式中:Γ(a,x)为不完全伽马函数,由式Γ(a,x)=∫x∞ta-1e-tdt给出,Γ(a)是完整的伽玛函数;Qm(a,b)是广义马库姆Q函数,由式表示;Im-1(·)作为第一种m-1阶的修正贝塞尔函数;λ表示决定门限阈值。

2.2 一阶循环平稳特征检测算法

根据大多数调制信号的特点,它们的均值和自相关函数呈周期性循环平稳特性。循环平稳信号主要是基于自相关函数,因此,主要利用授权用户信号的平均特性来提高时域上感知信道的效率。

以下分析一阶循环平稳特征检测在AWGN信道的检测性能。考虑一个确定的复合正弦信号s(t),它可以表示为

通过在AWGN信道上s(t)的传输,x(t)=s(t)+n(t)表示所接收的信号。x(t)的平均函数可以写成

对于一个特定的门限阈值λ,在AWGN信道条件下,M(t)包络的累积密度函数在不同的信道空闲H0和信道被占用H1的条件下由式(7)分别给出

式中:δ2表示方差,

在H0条件下,一阶循环平稳特征检测的虚警概率Pf_one-order可被表示为

同样,在H1条件下,一阶循环平稳特征检测的检测概率Pd_one-order在AWGN可以获得为

3 双阶段频谱检测性能指标分析

本节主要研究双阶段频谱检测方案的性能指标。具体地,为了保护授权主用户免受认知用户的干扰,并有效地利用空闲的频谱资源,以下主要分析了错误频谱检测概率和吞吐量两种性能指标,以此来衡量双阶段频谱检测的可靠性和有效性。

3.1 错误检测的概率

根据上述提出的双阶段频谱检测方案的系统模型,双阶段频谱检测算法的虚警概率Pf和检测概率Pd为

错误检测的总概率Perror是其由误检概率和虚警概率组成。Perror由下式给出

3.2 吞吐量分析

为了比较能量检测和一阶周期平稳特征检测两个阶段频谱检测方式的收益,以下研究了两种频谱检测算法的吞吐量性能。具体地,能量检测和一阶周期平稳特征检测的吞吐量C表示为

式中:Ts1和Ts2分别表示能量检测和一阶周期平稳特征检测的频谱感知时间;TP表示帧持续时间;P(H0)和P(H1)分别表示授权主用户的空闲和忙碌状态的概率。

因此,在双阶段频谱检测算法的吞吐量性能指标被表示为

式中:TS由TS1和TS2的双阶段检测的感知时间组成

4 仿真结果与性能分析

在本节中,对所提出的双阶段频谱检测方案的检测性能进行数值仿真评估和分析。为了对授权的主用户提供足够的保护,并获得更多利用频谱的机会,以下仿真研究了判定门限阈值λ1对双阶段频谱检测的错误检测概率的影响。假设时间带宽积为m=5,假设噪声方差δ=1。

图2显示了双阶段频谱检测方案在不同的决策门限阈值下错误检测概率的性能指标比较,其中,判定门限阈值分别被设定为10 d B,15 d B和20 d B。

图2的仿真结果表明,较高的判定门限阈值可以获得较低的错误检测概率。此外,当信噪比超过10 d B时,检测错误概率的性能指标不再受信噪比环境的影响。因此,为了实现双阶段频谱检测较好的可靠性,获得较低的错误检测概率,判决门限阈值需要被设置至少15 d B以上。

此外,为了进一步评估双阶段频谱检测方案与传统的单一阶段的频谱检测技术的性能比较,以下在频谱检测的可靠性和有效性方面进行了对比分析。图3显示了不同频谱检测方法的频谱感知准确度,该判定门限阈值被设定为λ=20,图3分别比较了双阶段频谱检测方案、能量检测和一阶周期平稳特征检测的感知性能。

图3表明较高的信噪比环境下,错误检测概率性能指标较低。此外,在较低信噪比环境下,双阶段频谱检测算法优于能量检测和一阶周期平稳检测算法。从图3还可以看出,当信噪比大于12 d B时,3种频谱检测方案的错误检测概率非常低。因此,相对于能量检测技术,双阶段频谱检测方式在低信噪比环境上性能优越更为明显。

图4显示出了不同信噪比环境下3个频谱检测方案的收益性能对比。假设能量检测技术和一阶循环平稳特征检测的频谱检测时间分别为T1=2 ms,T2=18 ms。此外,假设授权用户空闲和忙碌的概率分别为P(H0)=0.7,P(H1)=0.3。

如图4所示,当信噪比小于10 d B时,双阶段频谱检测TSS方案优于能量检测或一阶循环平稳特征检测算法,即在较低信噪比环境下,所研究的双阶段频谱检测算法能获得较高的收益。此外,当信噪比超过12 d B以上,3种频谱检测方案获得归一化的吞吐量性能指标为0.72。图3和图4的仿真结果表明,双阶段频谱检测方案不仅获得较低的错误检测概率,而且还具有良好的吞吐量性能。

5 小结

本文提出了一个双阶段的频谱检测方案,以满足认知无线电网络对频谱检测的精度要求。具体地,所提出的双阶段频谱检测方法结合了应用广泛的能量检测技术和复杂低的一阶循环平稳特征检测算法。仿真结果表明,相比传统的单一阶段的频谱检测方案,该方案不仅可以通过错误检测概率性能指标保证了可靠的检测,而且还具有良好的吞吐量性能。一方面,双阶段频谱检测算法较低的错误检测概率可避免对主用户的干扰很大。另一方面,双阶段频谱检测算法在吞吐量性能可以获得更高的收益。

参考文献

[1]Federal Communications Commission.Rep.ET docket no.02 -135,spectrum policy task force[S].2002.

[2]HAYKIN S.Cognitive radio:brain-empowered wireless communications[J].IEEE journal selected on areas communications,2005,23(2):201-220.

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[4]ARIF W,HOQUE S,SEN D,et al.Sensing time minimization using pipelining in two stage spectrum sensing[C]//International Conference on Signal Processing and Integrated Networks.[S.l]:IEEE,2015:359-365.

[5]SUWANBORIBOON S,LEE W.A novel two-stage spectrum sensing for cognitive radio system[C]//International Symposium on Communications and Information Technologies.[S.l]:IEEE,2013:176-181.

[6]DINDOM T,SRISOMBOON K,LEE W.Performance evaluation of single-stage and two-stage spectrum sensing techniques for cooperative cognitive radio systems under shadowing environments[C]//International Conference on Electrical Engineering/electronics,Computer,Telecommunications and Information Technology.[S.l]:IEEE,2015:1-6.

[7]SRISOMBOON K,PRAYOTE A,LEE W.Two-stage spectrum sensing for cognitive radio under noise uncertainty[C]//Eighth International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous NETWORKING.[S.l]:IEEE,2015:19-24.

无线电检测 篇8

认知无线电是一种智能频谱共享技术,它可以不间断地对周围的用频环境进行感知,分析、理解和判断环境信息,然后据此自动调整其通信参数( 如工作频率或调制方式等) 以适应环境的变化[1,2]。

跳频通信是一种低截获概率技术,具有良好的抗干扰性能和安全保密性能,被大范围运用在军事通信中,给通信对抗方带来了严峻的挑战,因此对跳频信号的侦察截获进行研究,寻找对跳频通信信号进行检测的方法,具有重大的意义[3]。

1 算法原理

1. 1 信号检测

实际通信环境中,电磁环境非常复杂,定频信号、噪声信号、干扰信号以及各种突发信号相互交织,跳频信号的检测因而变得非常困难[4]。这里采用的算法首先通过频谱对消去除定频信号等在整段数据中始终存在的信号,然后再进行跳频信号检测。

1. 1. 1 定频干扰的频谱对消处理

首先将接收到的数据分成Q段,每段的长度为M点,然后分别对每一段数据进行傅里叶变换,再将Q段数据各自的FFT结果点对点相加,并除以Q求平均值,得到该段信号的平均频谱[5,6]。

定频信号在接收数据的整个时间段内都是始终存在的,且在整段数据内其功率是缓慢变化的,所以定频信号在每段M点长的数据中的频谱与整段数据的平均频谱几乎是一样的。

而对于跳频信号,若假设其在接收数据的整个时间段内共出现了m次,则对于所有的分段数据来说,在一段含有该跳频信号的数据频谱中将包含跳频信号的幅频响应,而在一段不含该跳频信号的数据频谱中将不包含跳频信号的幅频响应,所以,若分别对Q段数据进行傅里叶变换,然后再通过求取它们的平均值得到的频谱中,跳频信号的幅度将变为其实际幅度的m/Q ,通常又有m < < Q ,从而很大程度上降低了该跳频信号在平均频谱中的功率。

综上所述,如果使每段数据的频谱都减去整段数据的平均频谱,然后再做傅里叶反变换,则可以将原来定频信号的干扰对消除去了,在求得的时域数据中,跳频信号的功率减少得并不多,这就是定频干扰的频谱对消处理。

1. 1. 2 跳频信号检测

首先进行频谱对消处理,并对处理后的数据进行N点FFT运算,然后对运算结果进行过基本门限检测,该基本门限是指认为检测到信号的一个较低的单根谱线的幅度,该门限应高于噪声基底电平,是软件可控的[7]。

若存在超过该基本门限的信号,则对该信号进行带宽和功率的测量。带宽测量是指对信号的带宽进行粗测,这里采用的是超过基本门限的单根谱线的位置中最大值到最小值的差乘以FFT的频率分辨率来求带宽的;功率测量时可将带宽内信号谱线的幅度累加,乘以频率间隔,作为信号功率。

再应用所测量的带宽,查找信号应达到的功率门限,该功率门限可由侦察分析结果归纳,由软件设置,硬件存储,可用查表法进行比较。若所测量的功率超过该功率门限,则认为检测到信号; 否则,认为没有检测到信号。

1. 2 信号驻留时间估计

1. 2. 1 短时傅里叶变换[8]

由于截取的信号中可能含有不止一跳数据,所以首先对其采用短时傅里叶变换( STFT) 来进行时频分析来找到某个频点的一跳数据。

用一个以t为中心、持续时间很短的窗函数η*( t' - t) 与信号z( t') 滑动相乘后进行傅里叶变换,可以得到信号z( t') 在窗函数的中心时间点t处的短时傅里叶变换,如下所示:

为了消除边缘效应的影响,滑动窗的2 次相邻滑动之间应该存在一些重叠的点,通常为进行傅里叶变换的点数的二分之一。

1. 2. 2 校时算法

时域校时是信号驻留时间估计的关键,一般情况下,经常通过求斜率然后计算其拐点的方法进行校时,具体实现方法如下所述:

首先对至少包含跳频信号的一跳时长数据的信号滤波,得到其时域包络,并对包络积分。然后分别求积分后的信号对其起始点和终止点的斜率,然后分别寻找两次处理结果的最大值,这2 个最大值对应的时间点分别称为包络的左右拐点,也就是跳频信号一跳数据的精确起跳时刻和终止时刻[9]。

1. 2. 3 补零法则

然而在低信噪比下,信号包络不是很平滑,使得校时结果存在较大的误差。为此,采用前后补零的方法来延长数据的长度,可以精确定位出拐点的位置,这就需要用到补零法则。

补零法则的范围计算公式如下[10]:

计算左拐点时:

计算右拐点时:

式中,0 ≤ x ≤ 1 表示校时时可能存在的不同情况,p ( p ≠ 1 ) 为占空比,N为一跳数据的点数,如图1所示,可以通过分别在当前数据的首尾补充一定个数的零点来准确求得图中所标示的拐点位置。

这里选择的补零长度与数据长度相等,求起始点时右侧补零对终止点求斜率选择斜率最大处为拐点也即起始点Dstart ,求终止点时左侧补零对起始点求斜率选择斜率最大处为拐点也即终止点Dover 。

1. 3 信号信噪比估计

1. 3. 1 估计信号带宽

若要估计信号的信噪比,首先要估计其频带宽度。也就是要估计信号功率谱的起始频点和终止频点,从数学建模意义上来说,这仍是一种求拐点的问题,不同的地方仅是将时域波形变成了频域表示,所以仍可以考虑采用上节提供的校时算法来求信号功率分布函数中的拐点,从而可以精确估计信号的带宽[8]。估计流程如下:

① 首先估计功率谱P( f) ,这里采用了Welch修正平均周期图法;

② 然后求功率谱密度的积分以求得功率分布函数R( f) ;

③ 通过补零法则和校时算法,计算功率分布函数的拐点;

④ 由2 个拐点计算信号带宽两端频率位置序号NH和NL,则信号带宽为: Bs= ( NH- NL) ·ΔF 。式中,ΔF为谱线分辨率,即 ΔF = fs/ N 。

1. 3. 2 估计信号信噪比

假设进入接收机的加噪信号为y( t) :

式中,s( t) 表示信号,假设其功率为S ; n( t) 为高斯白噪声,假设其功率为N 。

由上节信号带宽估计结果可知,信号功率谱分布于NH和NL之间,则对位于该频段内的功率谱幅值累加可求得加噪信号的平均功率谱[11,12],即:

式中,Y( f) 表示加噪信号的功率谱。

设FFT点数为2 NFFT,则根据接收带宽内信号频带以外的功率谱可以估算出噪声的平均功率谱,即:

从而信噪比估计值为:

2认知无线电信号检测和多维特征参数提取

认知无线电跳频信号检测和多维特征参数提取的流程图如图2 所示。

首先进行信号检测。若是未检测到信号则继续向后截取N点数据进行重新检测,直到检测到信号或者接收数据消失。若已经检测到信号,则从检测点处向前N个点处截取一段数据data ,截取的数据长度可由经验跳速( 经验下的最低跳速) 结合采样频率估计的一跳内的采样点数N1 来确定,一般截取N1 的1. 25 倍长度的数据,其中经验跳速应该小于实际的跳速才能保证至少完整的截取一跳信号data 。

然后估计信号驻留时间。对data进行短时傅里叶变换,截取出某一频率对应的一个时间切片,如果频率分辨率足够,则在该时间切片上将只有该频率对应的频谱,或者有其他频率对应的频谱但是幅值很小,即截取的是在该时间切片对应的时刻存在的一跳数据的频谱[10]。然后针对这一频谱利用校时算法和补零法则估计频谱的起始点Dstart1 和终止点Dover1 ,并结合短时傅里叶变换的分析窗窗长变换到时域信号data中该跳信号的起始点Tstart1和终止点Tover1。根据Tstart1和Tover1从原始采样数据data中粗略截取一跳数据Edata 。接着对截取的时域数据Edata利用校时算法和补零法则精确估计信号的起始和终止时刻Tstart和Tover;从而信号驻留时间T = Tover- Tstart。

然后根据精确估计的从Edata中精确的截取一跳数据Rdata ,进行信号带宽估计,然后利用信号带宽信息根据式( 10) 进行信噪比估计。

3 仿真实验

针对调制样式为FM、FSK和MSK的跳频仿真信号进行了仿真实验。

在Matlab仿真信号设置采样频率为704 MHz,驻留时间为0. 001 s时,对于FM信号该算法求得的一跳内的采样点数误差小于3 个点,从而驻留时间估计误差小于( 4. 261 4 × 10- 9) s; 而对于FSK信号该算法求得的一跳内的采样点数误差小于30 个点,从而驻留时间估计误差小于( 4. 261 4 × 10- 8) s。

在Matlab仿真信号设置采样频率为240 MHz,驻留时间为0. 001 s时,对于MSK定频信号该算法求得的一跳内的采样点数误差小于3 个点,从而驻留时间估计误差小于( 1. 25 × 10- 8) s。同时由仿真实验可知,信噪比的估计误差小于3 d B。

4 电台实验

数据长度为10 M点,采样频率为12. 5 MHz,信号驻留时间为0. 001 5 s,信噪比为45 d B。经蒙特卡罗仿真实验统计出信号检测正确率达99% 。

驻留时间估计的结果如图3 和图4 所示,其中图3 为根据Tstart( 估计的一跳数据的起始位置) 截取的数据与源数据的位置对照,表明估计起始点的精度较高。

图4 为根据Tover( 估计的一跳数据的终止位置) 截取的数据与源数据的位置对照,表明估计终止点的精度也较高。

根据起始位置和终止位置Tstart和Tover计算一跳数据内的点数L为192 36,并结合采样频率计算一跳的驻留时间T为0. 001 500 24 s,得出驻留时间估计误差为2. 4 × 10- 7。根据截取的数据估计的信号的信噪比为Rsn = 41. 998 5 d B,误差为3. 001 5 d B。

5 结束语

针对调制样式为FM、FSK和MSK的跳频模拟仿真信号和实际电台信号,进行信号检测和时频参数测量,其中时频参数包括驻留时间和SNR。要求信噪比大于等于12 d B,信号类型为FM、FSK和MSK。仿真实验和电台实验显示信号驻留时间估计误差的数量级在驻留时间为毫秒量级时为10- 7; 信噪比估计误差为3 d B。

摘要：侦察截获是电子攻击的前提。针对认知无线电系统中的新型跳频信号,为了实现对目标信号的快速侦察截获,研究快速准确的信号检测和参数测量方法成为必要。根据认知电台的信号特征,采用宽开接收和数字信道化接收体制,所有信道同时采用功率谱附加能量检测的方法检测信号的有无。然后利用短时傅里叶变换、校时算法、补零法则和Welch修正平均周期图等处理方法提取信号特征参数。最后针对仿真信号和实际电台信号进行了无线电信号检测和多维特征参数提取的仿真实验,信号驻留时间估计误差的数量级在驻留时间为毫秒量级时为10-7;信噪比估计误差为3 d B。

关键词：认知无线电,信号检测,特征参数提取

参考文献

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[3]张珊,吴瑛,陈秋华.短波新倒下跳频信号检测[J].计算机应用与软件,2011(2):211-214.

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[11]徐健,吴占分.影响跳频信号截获概率的因素分析[J].无线电通信技术,2007,33(1):38-39.

无线电检测 篇9

2009年4月20日起, 由国家无线电监测中心组建的第三方检测机构“国家无线电监测中心检测中心”正式向社会开展服务。该检测中心将承担原来由国家无线电监测中心设备检测处承担的型号核准检测工作, 继续为广大用户提供型号核准检测、国际认证检测和检测系统集成等服务。

国家无线电监测中心主任刘岩表示, 组建国家无线电监测中心检测中心是为了适应无线电事业不断发展的新形势和新要求, 尤其是适应3G技术的应用与发展。国家无线电监测中心将进一步加大对检测事业发展的支持力度, 加大对检测实验室的投入, 不断提升检测技术和业务能力;继续建设好“绿色通道”, 大力支持3G事业的发展;继续提升检测实验室的资质, 创新服务理念, 增强服务意识, 延伸服务触角, 拓展受理窗口, 为广大用户提供良好的服务;继续增进与广大用户之间的交流与合作, 为推动企业发展和产业升级作出积极的贡献。

在4月17日国家无线电监测中心举办的“2009年型号核准检测用户大会”上, 工业和信息化部无线电管理局副局长李海清表示, 为了更好地为企业服务特别是为中小企业服务, 提高无线电设备检测工作的水平, 工业和信息化部已经在全国范围内批准了9家无线电设备型号核准检测机构。国家无线电监测中心主动适应检测事业发展、成立检测中心的举措值得肯定。