автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Исследование и разработка алгоритмов приема сигналов ППРЧ в каналах с памятью

003473632

На правах рукописи

Агеев Александр Владимирович

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ПРИЕМА СИГНАЛОВ ППРЧ В КАНАЛАХ С ПАМЯТЬЮ

Специальность 05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

10 та ?ииз

Самара-2009

003473632

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Поволжский Государственный Университет Телекоммуникаций и Информатики (ГОУВПО ПГУТИ)

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Карташевский В.Г.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Елисеев С.Н.

кандидат технических наук, доцент Григоров И.В.

Ведущая организация: Самарский государственный университет.

Защита состоится 4 и+&ЛЙ 2009 г. вчасов на заседании диссертационного совета Д219.003.02 при Поволжском государственном университете телекоммуникаций и информатики по адресу: 443010 г. Самара, ул. Льва Толстого, 23.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУВПО ПГУТИ.

Автореферат разослан 2$Л4Си? 2009 г.

Учёный секретарь

диссертационного совета Д219.003.02, доктор технических наук, доцент

Мишин Д.В.

Общая характеристика работы

Актуальность темы.

Псевдослучайная перестройка рабочей частоты (ППРЧ) представляет собой один из эффективных методов расширения спектра, при котором сигнал занимает полосу частот значительно более широкую по сравнению с полосой, минимально необходимой для передачи информации. Рабочая частота сигнала перестраивается в широких пределах выделенного для связи частотного диапазона в соответствии с псевдослучайным кодом, известным только на приемной стороне и неизвестным всем, кто пытается перехватить радиопередачу или организовать постановку помех.

Проблемам организации связи при использовании сигналов ППРЧ посвящено большое число работ отечественных и зарубежных авторов, обзор которых приведен в [I]. В России весьма плодотворно по данной тематике работают научные школы Л.Е. Варакина, Г.И. Тузова, В.И. Борисова и др. Отличительной особенностью подавляющего числа отечественных и зарубежных публикаций по данной тематике является использование сигнально-кодовых конструкций, основанных на применении сигналов Л/-ИЧНОЙ частотной манипуляции совместно с блоковым кодированием. При этом, как правило, рассеяние энергии передаваемого сигнала во времени (память канала) не учитывается из-за невысоких скоростей передачи дискретных сообщений.

Однако, в последнее время на зарубежных трассах с ППРЧ стали широко применяться методы фазовой манипуляции, предполагающие использование когерентных методов обработки, совместно со свёрточным кодированием при высоких скоростях передачи (например, в декаметро-вом канале связи в полосе канала тональной частоты скорость составляет от 4800бит/с и выше). Решение задачи обнаружения и обработки таких сигналов представляет особый интерес для целей радиоконтроля.

Неизвестность используемого вида модуляции, скорости передачи (и, следовательно, величины памяти канала) совместно с априорной неопределенностью относительно свойств канала являются главными факторами, определяющими сложность алгоритмов классификации вида модуляции, оценивания-характеристик канала и алгоритмов демодуляции принимаемого сигнала.

В данной работе (в предположении, что используемый вид модуляции определен) решается задача приема сигналов ППРЧ при использовании фазовой модуляции ФМ-4 в каналах с памятью и неизвестными параметрами.

Цель работы. Разработка алгоритмов приема сигналов ППРЧ с ФМ-4 в канале с памятью и неизвестными параметрами. Исследование помехоустойчивости алгоритмов демодуляции ФМ-4 в канале с памятью.

Основные задачи исследования

- Анализ методов слепой идентификации (слепого оценивания) импульсной характеристики канала связи с памятью для построения когерентного демодулятора.

- Разработка алгоритмов демодуляции сигналов ФМ-4 в каналах с памятью при разнесенном приеме.

- Разработка мет ода анализа помехоустойчивости алгоритма когерентного приема сигналов ФМ-4 в каналах с памятью.

- Анализ характеристик слепого оценивания параметров канала связи и помехоустойчивости алгоритма демодуляции сигналов ФМ-4 в канале с. памятью методом компьютерного моделирования.

Методы исследования. Основные теоретические и экспериментальные исследования диссертационной работы выполнены с применением методов теории вероятностей, математической статистики и вычислительных методов, реализованных в пакете КШЬаЬ. Научная новизна работы.

- Предложен метод слепого оценивания характеристик канала связи с памятью при разнесенном приеме сигналов ФМ-4.

- Разработан алгоритм демодуляции сигналов ФМ-4 в каналах с памятью при разнесенном приеме.

- Предложен метод анализа помехоустойчивости когерентного демодулятора сигналов ФМ-4 в канале с памятью

Основные положения, выносимые на защиту.

- Алгоритм слепого оценивания импульсной характеристики векторного канала связи с памятью на основе метода максимального правдоподобия.

- Рекуррентный алгоритм демодуляции сигналов ФМ-4 в канале с памятью, использующий оценки параметров канала связи.

- Метод анализ и результаты анализа помехоустойчивости приема сигналов ФМ-4 в канале с памятью.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Результаты, полученные в данной работе, могут быть использованы при разработке и создании комплексов радиоконтроля в части анализа сигналов декаметрового диапазона, использующих фазовую модуляцию совместно с методами ППРЧ.

Методы оценивания параметров канала связи и алгоритм демодуляции сигналов фазовой модуляции целесообразно использовать при разработке систем связи с последовательным способом передачи и многопозиционными сигналами.

Результаты диссертационной работы внедрены во ФГУП «НИИ Вектор» (г. С.Петербург) при реализации НИР «Адрес-РУ-ВМ» и ОКР «Равнодушие», что подтверждено актом внедрения, приведенном в приложении.

Апробация работы. Основное содержание работы докладывалось и обсуждалось на XIV и XV Российской научно-технической конференции ПГУТИ (Самара 2007г., 2008г.), на Всероссийской научно-технической конференции «Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе» (МГТУ им. Баумана, 2007г.), на VIII Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций» (Уфа, 2007г.), на X Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Москва, 2008г.), на LXIII-й Научной сессии, посвященной Дню Радио (г.Москва, 2008 г.) и представлены на мультиконференции SCI 2007, Orlando, Florida, USA.

Публикации. Основное содержание диссертации отражено в 11 опубликованных и 2 рукописных работах. Публикации включают 2 работы в журналах из перечня ВАК, 4 тезиса, 5 публикаций трудов и докладов на международных научных конференциях.

Структура и объём работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы содержит 122 страниц машинописного текста, 34 рисунка, 8 таблиц. Список литературы включает 73 наименования.

Краткое содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы цель и задачи работы, представлены основные научные результаты диссертации, положения, выносимые на защиту, приведены сведения об апробации работы.

В первой главе дан обзор методов вскрытия модуляционных параметров радиосигналов с неизвестной структурой и методов распознавания радиоизлучений по виду модуляции. Методы, описанные в данной главе, позволяют решить первую часть общей задачи обработки сигнала в месте приема в условиях априорной неопределенности относительно свойств используемого канала, а, именно, определить вид цифровой модуляции принимаемого сигнала (цифровой - т.к. речь идет о передаче дискретных сообщений).

В главе дано описание используемых для передачи дискретных сообщений видов модуляции: амплитудно-импульсной (АИМ), фазовой (ФМ), квадратурной амплитудной (KAM), частотной (4M), 4M с непрерывной фазой (ЧМНФ) [4].

Основные методы классификации вида цифровой модуляции можно разделить на две основные группы, различающиеся способом построения пространства признаков классификатора:

-классификация вида цифровой модуляции по сигнальным созвездиям, -классификация вида цифровой модуляции по сигнальным реализациям.

Первая группа методов используется для классификации линейных видов модуляции без памяти: AM, ФМ, KAM. Это: методы, использующие байесовские правила принятия решений, метод классификации на основе вычисления расстояний по специальным метрикам, методы, основанные на распознавании образов.

Вторая группа методов характеризуется использованием спектрального анализа, вейвлет - анализа, использованием методов статистического анализа временных рядов, использованием время-частотных распределений и нейросетевых технологий. Рассмотренные методы этой группы позволяют решать задачу различения как линейных, так и нелинейных видов модуляции.

В главе приведены примеры решения задачи классификации вида модуляции методами первой и второй группы.

Во второй главе дается описание свойств канала связи с памятью (межсимвольной интерференцией), описание алгоритмов демодуляции, которые решают задачу демодуляции в канале с памятью наиболее эффективно, и описание алгоритмов (методов) слепого оценивания характеристик канала при отсутствии в составе принимаемого сигнала тестовых последовательностей .

Канал связи рассматривается как линейная система с ограниченной полосой частот и со случайно изменяющимися параметрами. Входной

QO

и выходной сигналы связаны соотношением и(г,г) = Jg(f,x,r) s(t-i)dx, где

-оо

g(i,T,r) - импульсная характеристика канала.

Пусть последовательность кодовых символов {&,}, i=l,K из алфавита объемом т , представляемая вектором = 7=1,m передается по каналу связи с использованием сигналов v,(r) длительностью

к

7). В некоторой области пространства Ш на интервале времени Та> (JT]

1=1

наблюдению доступно случайное поле

z(f,r;By) = u(f,r ;В;) + w(f,r), teTa, г е ЭТ ,

по реализациям которого необходимо вынести решение y=d{z)=B, относительно составляющих вектора Вj , w(i, г) - аддитивное поле помех.

Оптимальный алгоритм вынесения решения у при равновероятных гипотезах и простой функции потерь по байесовскому критерию сводится к вычислению функционала отношения правдоподобия

A,(z(/,r))= lira

F(z„/H,)

N-™F(zn/H0) ' 6

где Я0 - нуль-гипотеза, соответствующая отсутствию дискретного сообщения. При этом само решение в пользу у -ой гипотезы выносится по правилу у^: {лДг(/,г))> Л,(г((,г)), у*/}, где /•"(гд,/В;) - условная функция распределения вероятностей некоторой выборки 2Ы поля х(1, г).

В канале с памятью, которая характеризуется величиной МТ -длительностью импульсной характеристики, прием «в целом» пачки, размером К, целесообразно реализовать на основе рекуррентной процедуры, использующей алгоритм «прием в целом с поэлементным принятием решения» - ПЦППР [2]. Решение относительно передаваемых символов в месте приема (в предположении гауссовости аддитивных помех и для случая дискретизации поля в N точках ) записывается в виде (/ = 1 ,тм )

¿у =аг5тт£ / ,) ~ "; С> ) ~ С,гк)]Т[г(/,гк)-и]гк)-$м(/,гк)]л,

1 г,

где йу((,г) - оценка у-ой реализации колебания и (г, г), - сиг-

нал, характеризующий действие межсимвольной интерференции от посылок, предшествующих ^ , и формируемый с использованием «обратной

связи по решению».

В главе описана методика оценивания помехоустойчивости алгоритма ПЦППР в канале с памятью при известной импульсной характеристике канала, основанная на использовании неравенства Буля. Приведены результаты расчета верхней границы вероятности ошибки на бит для противоположных сигналов, из которых следует что алгоритм ПЦППР дает практически такую же помехоустойчивость, как и алгоритм Витерби [4], наилучшим образом, реализующий прием «в целом» всей пачки.

Во второй главе на основе анализа алгоритмов слепой идентификации, изложенных в [3], и необходимых условий для их реализации, предложено при оценивании импульсной характеристики неизвестного канала использовать метод максимального правдоподобия, который предполагает возможность реализации разнесенного приема.

Необходимые и достаточные условия идентифицируемости векторного канала означают, что:

• все каналы в системе должны отличаться друг от друга, и они не должны бьггь идентичны,

• входная последовательность должна быть достаточно сложна, она не может быть нулевой, константой или отображаться периодической последовательностью,

• в наличии должно бьггь достаточное количество выходных отсчетов.

Суть метода максимального правдоподобия при этом заключается в следующем. Пусть в месте приема имеется по N выходных отсчетов в каждом из L каналов (ветвей разнесения). Тогда в матричной форме сигнал в месте приема представится в виде (здесь все векторы комплексные)

z = НуВ + w,

где Н5 - обобщенная матрица Сильвестра размером NL х (// + М -1), составленная из векторов g импульсных характеристик каналов, М - память (предполагается одинаковой для всех каналов), ,-.Г*«) ¿0) ... ¿а> -(«1т п-Га h "Г

Z~LZ0 >•••**-!»• >zo J" * • И-\ J ' J>_[c,0>"-.f/v+Ai-2j •

Если шум гауссовский с дисперсией с2, то функционал правдоподобия

представится в виде р{г | HS,B) =-т*гехР(—Ц"||г - HjB|2), а совместило ) 2а

ная оценка максимального правдоподобия Hs и В это, как известно: (Hi,B)Mn=argmin||z-HJBf.

Hj,B

Для любого данного Hs , МП-оценка В имеет вид : В = (HjHj^'Hjz , где матрица Н j является транспонированной и комплексно сопряженной для Hs . Подставляя В в (н^В^, получим

Hs = argmin||(I - Н, (Н jH.f)"' H^zf. hs

Получение оценки Hs в вычислительном отношении - сложная

задача. В литературе описано достаточно большое число итерационных подходов к нелинейной оптимизации данного типа. В [3] рекомендовано использовать методику, изложенную в работе Abed-Meraim К., Qiu W., Hua Y. Blind system identification. // IEEE Proceedings, 1997, Vol. 85, pp. 1308-1322.

В соответствии с этой работой, оценки составляющих матрицы Hs могут быть получены в виде двухшаговой процедуры

1) g, = argming'Z'izig.

Ы-i

2) g2 =argming*Zi(GiGi)*Zig,

l*H

где матрица Zt составлена из отсчетов наблюдаемого сигнала, а матрица Gt - из блоков матрицы . Минимизация по условию ||g|| = 1 означает, что в качестве оценки, например, ^ принимается собственный вектор

матрицы , соответствующий ее минимальному собственному значению. При этом получаемая оценка может отличаться от истинного значения вектора импульсных характеристик скалярным множителем, величина которого в этом методе не определяется. Важное достоинство метода - для сходимости оценок достаточно выборки размером N 2 2М .

В третьей главе приводится описание модулятора, на выходе которого формируются сигналы ФМ-4, рассматривается процедура вычислений по алгоритму ПЦППР, показано действие обратной связи по решению в данном алгоритме, приведен алгоритм фильтрации отсчетов импульсной характеристики, конкретизирована схема вычислений по слепой идентификации канала связи при разнесенном приеме и дан анализ помехоустойчивости приема сигналов ФМ-4 при использовании алгоритма ПЦППР.

Фазовая диаграмма сигналов ФМ-4, формируемых на выходе модулятора представлена на рис.1. На передаче набор двоичных символов 00 отображается символом Ьт и соответственно: Ьт о 10, 6(3) о 11, А(4) о 01. При этом используется комплексное представление каждого передаваемого символа ¿(т> = Ь-ЬХ+ ¡Ьу, где четыре значения т=1,2,3,4 реализуются через Ьх,Ьуе£ 1, и

рис 1 ¡2 = -1. Для импульсной характеристики также

используется комплексное представление в виде

Очевидно, что все реакции связаны друг с другом соотношениями ¿(2) = ¡¿т , = , ¿(4) = . Эти соотношения необходимы для адекватного представления квадратурных составляющих сигнала в месте приема.

Организацию вычислений по алгоритму ПЦППР целесообразно рассмотреть (для одной ветви разнесенного приема), используя матричную запись сигналов для пачки размером Л'в виде

г' = ВС + \У, (где г-$м =г')

'¿¡Г1 0-

¿№"•¿2" о-

»(") ... ¿м

5М-1 «О .

, (в - матрица размером NxN)

К примеру, для М = 4, первые четыре отсчета вектора г' будут иметь вид

¿¿=^¿0+^0

г'2=Ьайг+Ь\й I +4^0+^2

¿1 =4^3 + к кг + Ьгй\ +Ь}ёо + Щ ■ В силу того, что любой из символов Ь может принимать одно из четырех (комплексных) возможных значений, для данной системы будет существовать 44 = 256 возможных сочетаний символов на разных позициях и, соответственно, будет существовать 256 вариантов правых частей системы. Если оценки импульсной характеристики получены (это осуществляется методами слепой идентификации), то решение о первом символе на интервале Тм = МТ осуществляется (в предположении, что интервал обработки очищен от сигналов последействия от символов, по которым решение уже принято) по правилу

т м-и' < . . у

¿0 = ш^гтп £ ¿; - 2\Ькй,_к .

¿оЛ,...4м-1 м> V )

При переходе от интервала ТМ[ к интервалу ТМ1 = [Г, (М +1)7"] демодулятор за счет действия обратной связи по решению (ОСР) будет располагать совокупностью отсчетов

¿2 =¿2-¿(>¿2

обработка которых согласно алгоритму ПЦППР дает решение уже о символе ¿, (¿„ - решение о первом символе интервала Тм<). Последнее соотношение поясняет действие механизма обратной связи по решению в алгоритме ПЦППР. «Два штриха» в левом столбце означают последовательное устранение сигналов межсимвольной интерференции (первый шаг после ¿'), а отсутствие символов оценки в последней строке означает, что оценки отсчетов импульсной характеристики для данного интервала еще предстоит получить (или уточнить), и значения информационных символов тоже пока неизвестны.

Организация последовательной обработки пачки отсчетов по алгоритму ПЦППР позволяет осуществлять коррекцию отсчетов импульсной характеристики канала последовательным использованием соотношений

где 5 - константа, 0 < 6 < 1.

При реализации первого выражения с помощью вычислителя записываются два уравнения для действительной и мнимой части импульсной характеристики, стоящее в знаменателе значение Ьи^к заменяется на Ьх или Ьу соответственно, и система из двух получившихся уравнений решается совместно.

Для решения задачи слепой идентификации в третьей главе конкретизированы выражения всех матриц, по которым вычисляются оценки отсчетов импульсной характеристики согласно методу максимального правдоподобия при использовании разнесенного приема на две антенны (= 2). Согласно условию N > 2М выбрано М = 4, N = 8. При этом используемые матрицы имеют вид

н,=

¿,(3)

о

Н,

¿,(0)

Ш

¿/(0)

2<о _

¿,(3) ••

т ■■

№ ¿,(3)

н,=

матрица в2 состоит из подматриц Н,, и, в частности, 'ШШШШ ООО"

0 ¿,(3)2, (2) ¿,(1)^,(0) 0 0

0 0 (3) ¿1 (2) ¿1 (1) ¿[ (0) 0 0 0 0 ¿,(3)^,(2) ¿,(1) ¿,(0) Кроме перечисленных вопросов в главе рассматривается помехоустойчивость приема сигналов ФМ-4 в канале с памятью при использовании алгоритма ПЦППР. Помехоустойчивость охарактеризована верхним граничным значением вероятности ошибки на символ (и на бит), полученным с использованием неравенства Буля [2]. На рис.2 для случая М=2 представлены зависимости верхней границы вероятности ошибки на символ Рв от отношения сигнал/шум А2 = Е% / Ь!й при некоторых значениях

коэффициента формы импульсной реакции канала (пунктир - нижняя граница вероятности ошибки).

о

- энергия ¿(1), - спектральная плотность мощности шума.

I»1

В главе дан анализ вероятности ошибки в замирающем двухлучевом канале с рэлеевски-ми коррелированными замираниями. Показано, что помехоустойчивость системы сигналов ФМ-4 при использовании алгоритма ПЦППР не значительно в канале с памятью отличается от помехоустойчивости сигналов

ФМ-2.

Рис.2

В четвёртой главе рассмотрен способ вычисления скаляра в задаче слепой идентификации по методу максимального правдоподобия, приведен алгоритм и результаты моделирования оценок импульсной характеристики канала с памятью, рассмотрено совместное моделирование процедуры слепого оценивания и демодуляции по алгоритму ПЦППР.

Как было указано выше, при слепом оценивании импульсной характеристики получаемые оценки отличаются от истинных значений отсчетов скалярным множителем. Обозначим оценки, получаемые по начальным N22М отсчетам принимаемой пачки, через с,,; = О,А/-1. В

лучшем случае (при отсутствии шумов) с, = . Численное значение (и знак) скаляра а зависят от реализации информационной последовательности и отсчетов шума, по которым производилось оценивание. Если размер пачки не велик, и выполняется гипотеза о постоянстве параметров канала на интервале времени, равном длительности пачки, то можно оценить отсчеты импульсной реакции по последним отсчетам пачки, и получить соответственно = , где р - другой и тоже неизвестный скаляр. Из двух соотношений для с( и ¿, можно получить

Очевидно, что возможны 4 варианта решений для аир, что, соответственно, приводит к четырем возможным реализациям оценок , / = О, М -1. Неопределенность выбора одной из четырех оценок импульсной характеристики объясняется произвольностью выбора начальной фазы опорного генератора в демодуляторе и ортогональностью структуры сигнала ФМ-4. Выход из этой ситуации только один - использование дополнительной информации о структуре используемой сигнально-кодовой конструкции.

В главе описана методика моделирования процедуры слепого оценивания отсчетов импульсной реакции при разнесенном приеме по методу максимального правдоподобия. При этом последовательность квадратурных бит моделировалась выборкой из равномерного распределения в интервале [0,1] с последующим сравнением с порогом, равным

0,5. Отсчеты ¿(т) = £ = х + ¡у импульсной характеристики каждого канала в предположении М = 4 представлялись выборкой объемом в четыре отсчета для каждой квадратурной компоненты из гауссовского распределения с параметрами т = 0,<з\, т - среднее значение, сг* - дисперсия.

Предполагалось, что параметры канала в каждой ветви разнесения остаются постоянными на протяжении всей пачки. Отсчеты шума и,/,| = 0,"-//-1 в каждой ветви разнесения представлялись выборкой из

гауссовского распределения с параметрами т = 0, 2стг, причем значением о2 регулировалось при заданных отсчетах импульсных характеристик отношение сигнал/шум, которое определялось как Н = РС/РШ (Рс - мощность сигнала, Рш - мощность шума). Точность оценивания отсчетов импульсной характеристики в каждой ветви разнесения оценивалась нормированной погрешностью е , которая определялась в виде

*=[5>»2 + л2)]"' Е +(у.-у,)1] ■ 1-0 1-0

Результаты моделирования характеризуются сглаженными зависимостями на рис.3 (для точки, не поместившейся на графике: е = 0,2 при Рс/Ри»100).

В главе также описано моделирование процесса демодуляции совместно со слепым оцениванием импульсной характеристики по вышеописанному методу. Сначала была проверена эффективность алгоритма ПЦППР в канале с постоянными (известными) параме-

Таблица 1

Частость ошибок

Я

Одиночный Сдвоенный

прием прием

1 0,3 0,1

2 0,1 0,03

5 0,01 0

10 0 0

20 0 0

Рис.3

трами и аддитивным гауссовским шумом при использовании сигналов ФМ-4. Результаты приведены в таблице 1. Второй этап моделирования был посвящен анализу работы алгоритма ПЦППР совместно с алгоритмом слепого оценивания по критерию максимального правдоподобия при разнесенном приеме. Результаты - в таблице2.

Данный результат говорит о приемлемости для практического использования рассмотренного метода слепого оценивания совместно с алгоритмом ПЦППР.

В заключении приведены основные результаты работы.

1. Для приема сигналов ФМ-4, передаваемых методом ППРЧ, в канале с памятью и неизвестными параметрами предложено использовать разнесенный прием на основе использования алгоритма демодуляции «прием в целом с поэлементным принятием решения» (ПЦППР) совместно с методом слепой идентификации канала связи. Разработаны алгоритм демодуляции и алгоритм слепого оценивания импульсной характеристики канала связи с памятью.

2. Дан анализ помехоустойчивости приема сигналов ФМ-4 в канале с памятью для алгоритма ПЦППР.

3. Проведено моделирование методом статистических испытаний алгоритма слепого оценивания импульсной характеристики канала связи с памятью, алгоритма демодуляции ПЦППР и совместное моделирование этих алгоритмов при приеме сигналов ФМ-4 в канале*с памятью. Результаты моделирования подтверждают эффективность предложенного метода приема при достаточно высоком (»50 и более) отношении сигнал/шум.

Таблица 2

Я Частость

ошибок

1 0,5

2 0,5

5 0,5

10 0,3

20 0,2

50 0,08

Литература

1. Борисов, В.И., Зинчук, В.М., Лимарев, А.Е. Помехозащищенность сис-

тем радиосвязи с расширением спектра сигналов методом псевдослучайной перестройки рабочей частоты /Под.ред. В.И. Борисова - М.: РадиоСофт, 2008.- 512с.

2. Карташевский, В.Г. Обработка пространственно-временных сигналов в

каналах с памятью / В.Г. Карташевский. - М.: Радио и Связь, 2000,-272с.

3. Горячкин, О.В. Методы слепой обработки сигналов и их приложения в

системах радиотехники и связи / О.В. Горячкин. - М.: Радио и Связь, 2003.-230с.

4. Прокис, Дж. Цифровая связь: Пер. с англ./Под ред. Д.Д.Кловского. - М.:

Радио и связь, 2000. - 800с.

Список трудов

1. Агеев, A.B. Поэлементный алгоритм демодуляции по правилу максимума апостериорной вероятности / A.B. Агеев. В.Г. Карташевский, Д.В. Мишин // Тезисы докладов XIV Российск. научн. конф. профессорско-преподавательского состава ПГАТИ, Самара, 2007г., с.24.

2. Агеев, A.B. Алгоритм мягкого декодирования сигнально-кодовых конструкций / A.B. Агеев. В.Г. Карташевский, Д.В. Мишин // Тезисы докладов XIV Российск. научн. конф. профессорско-преподавательского состава ПГАТИ, Самара, 2007г., с.25.

3. Агеев, A.B. Метод компенсации помех в алгоритмах приема с обратной связью по решению / A.B. Агеев, Д.В. Мишин // Сборник докл. VIII Ме-ждународн. научн.-техн. конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций», Уфа, 2007г., с. 158-160.

4. Агеев, A.B. Математическая модель и имитатор различных сред передачи /A.B. Агеев, В.Д. Комаров, и др. // Труды Всероссийской научно-техн. конф. «Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе», МГТУ им. Баумана, Том 1, Москва, 2007г., с.95-97

5. Агеев, A.B. Повышение достоверности и отказоустойчивости систем передачи информации /A.B. Агеев, В.Д. Комаров, и др. // Труды Всероссийской научно-техн. конф. «Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе», МГТУ им. Баумана, Том 1, Москва, 2007г., с.97-99.

6. Агеев, A.B. Построение эмпирической псевдобайесовской оценки с использованием статистик высокого порядка / A.B. Агеев, C.B. Шатилов // Труды Седьмого Всероссийского Симпозиума по Прикладной и Промышленной Математике, Йошкар-Ола, 2007г., с. 370-371.

7. Ageev, A.V. Calculation the central moment of stochastic process by using cumulant / A.V. Ageev, V.G. Kartashevsky, S.V. Shatilov // Proceeding of

11-th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI 2007), Vol.VII, 2007, Orlando, Florida, USA, pp.213-216.

8. Агеев, A.B. Использование методов теории оценивания в задачах различения гипотез / A.B. Агеев. В.Г. Карташевский, Д.В. Мишин // Тезисы докладов XV Российск. научн. конф. профессорско-преподавательского состава ПГАТИ, Самара, 2008г., с. 19

9. Агеев, A.B. Прием сигналов ППРЧ в каналах с памятью / A.B. Агеев // Труды X Международной конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение», Москва, 2008г., с.316-317.

10. Агеев, A.B. Слепое разделение источников в задаче радиоконтроля с использованием нейронных сетей / A.B. Агеев, О.В. Горячкин и др. // Инфокоммуникационные технологии, т.6, №2, 2008г., с. 104-107.

11. Агеев, A.B. Прием сигналов дискретных сообщений при пакетной передаче в каналах с рассеянием / A.B. Агеев. В.Г. Карташевский, C.B. Шатилов II Труды LXIIl-й Научной сессии, посвященной Дню Радио, г.Москва, 2008 г., с. 394-396.

12. Агеев, A.B. Отчет по НИР «Водоемкость», выполняемой по Гос. Контракту №10/2001 от 05.06.2001 в соответствии с Гос. оборонным заказом (Постановление правительства РФ №75-4 от 01.02,01) «Исследование инженерных путей и изыскание методов повышения эффективности приема и обработки сигналов со сложной частотно-временной структурой в KB, УКВ и СВЧ диапазонах» / Коллектив исполнителей // Книга 4: «Исследование компенсационного алгоритма демодуляции сигналов в каналах с памятью, итеративной процедуры мягкого декодирования и разработка универсального демодулятора на сигнальном процессоре», Самара, 2005г., 213с.

13. Агеев, A.B. Отчет по НИР «Адрес-РУ», выполняемой по Гос. Контракту №09/05 от 30.03.2005 в соответствии с Гос. оборонным заказом (Постановление правительства РФ №876-48 от 30.12.04) «Исследование инженерных путей создания средств обнаружения и технического анализа источников сложных сигналов военных систем КВ-УКВ-СВЧ диапазонов для радиоконтроля наземных, надводных и воздушных объектов»/ Коллектив исполнителей // Книга 2 : «Обоснование инженерных путей создания аппаратно-программных средств обнаружения и технического анализа, обеспечивающих повышение эффективности радиоконтроля источников кратковременных радиоизлучений военных систем и средств связи в КВ-УКВ-СВЧ диапазонах», Самара, 2007г., 165с.

Отпечатано фотоспособам в соответствии с материалами, представленными заказчиком_

Подписано в печать 21.05.09г. Формат 60х84'/|б Бумага писчая№1 Гарнитура Тайме Заказ407

_Печать оперативная. Усл. печ. л.0.94. Уч. изд. л.0.89. Тираж 100 экз._

Отпечатано в издательстве учебной и научной литературы Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики 443090, г. Самара, Московское шоссе 77. т.(846)228-00-44

Г/7

'О-

Введение.

1. ОБЗОР МЕТОДОВ ВСКРЫТИЯ МОДУЛЯЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ РАДИОСИГНАЛОВ С НЕИЗВЕСТНОЙ СТРУКТУРОЙ И МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ РАДИОИЗЛУЧЕНИЙ ПО ВИДУ МОДУЛЯЦИИ

1.1. Системы радиосвязи с расширением спектра сигналов методом псевдослучайной перестройки рабочей частоты.

1.2. Определение вида модуляции радиосигналов с неизвестной структурой.

1.2.1. Введение, постановка задачи.

1.2.2. Модели сигналов и видов модуляции, используемых при передаче дискретных сообщений.

1.3. Основные этапы вскрытия и распознавания модуляционных параметров неизвестных радиосигналов.

1.4. Методы классификации вида цифровой модуляции.

1.4.1. Классификация вида цифровой модуляции по сигнальным созвездиям

1.4.2. Байесовская классификация сигнальных созвездий.

1.4.3. Метод классификации на основе расстояния Хеллинжера.

1.4.4. Метод матриц пространственных моментов.

1.5. Классификация вида цифровой модуляции по сигнальным реализациям

1.5.1. Классификация вида цифровой модуляции использующая

Wavelet — преобразование.

1.5.2. Классификация различных типов МЧС модуляции, использующая момент 1-го порядка комплексной огибающей сигнала.

1.5.3. Классификация типов модуляции, использующая модель авторегрессии временного ряда.

1.5.4. Классификация ЧМ модуляции с «прыгающей частотой», использующая время-частотное представление.

1.6. Выводы.

2. ПРИЕМ СИГНАЛОВ ДИСКРЕТНЫХ СООБЩЕНИЙ В КАНАЛАХ С ПАМЯТЬЮ.

2.1. Постановка задачи ;.'.

2.2. Структура системы радиосвязи для передачи дискретных сообщений. Общая характеристика канала связи.

2.3. Математическая модель канала связи.

2.4. Оптимальный прием "в целом" в каналах с памятью и совокупной гауссовской аддитивной помехой.

2.5. Реализация последовательного алгоритма приема дискретных сообщений в каналах с памятью.

2.6. Анализ помехоустойчивости алгоритма «прием в целом с поэлементным принятием решения».

2.7. Прием сигналов ППРЧ как задача слепой идентификации.

2.8. Метод максимального правдоподобия для идентификации векторного канала.

2.9. Выводы.

3. ПРИЕМ СИГНАЛОВ ППРЧ С ФМ-4 В КАНАЛЕ С ПАМЯТЬЮ ПРИ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ОТНОСИТЕЛЬНО СВОЙСТВ КАНАЛА.

3.1. Формирование сигналов ФМ-4 на передаче.

3.2. Алгоритм демодуляции сигналов ФМ-4 в канале с памятью.

3.3. Алгоритм слепого оценивания импульсной характеристики канала с памятью.

3.4. Анализ помехоустойчивости приема сигналов ФМ-4 в канале с памятью

3.5. Выводы.

4. МОДЕЛИРОВАНИЕ НА ЭВМ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ ППРЧ В КАНАЛАХ С ПАМЯТЬЮ.

4.1. Вычисление скаляра в задаче слепой идентификации по методу максимального правдоподобия.

4.2. Моделирование оценок импульсной характеристики канала с памятью на основе метода максимального правдоподобия.

4.3. Моделирование процесса демодуляции по алгоритму ПЦППР совместно со слепым оцениванием импульсной характеристики

4.4. Выводы.

Актуальность темы.

Псевдослучайная перестройка рабочей частоты (ППРЧ) представляет собой один из эффективных методов расширения спектра, при котором сигнал занимает полосу частот значительно более широкую по сравнению с полосой, * минимально необходимой для передачи информации. Рабочая частота сигнала перестраивается в широких пределах выделенного для связи частотного диапазона в соответствии с псевдослучайным кодом, известным только на приемной стороне и неизвестным всем, кто пытается перехватить радиопередачу или организовать постановку помех.

Проблемам организации связи при использовании сигналов ППРЧ посвящено большое число работ отечественных и зарубежных авторов, обзор которых приведен в [3]. В России весьма плодотворно по данной тематике работают научные школы Л.Е. Варакина, Г.И. Тузова, В.И. Борисова и др. Отличительной особенностью подавляющего числа отечественных и зарубежных публикаций по данной тематике является использование сигнально-кодовых конструкций, основанных на применении сигналов М-ичной частотной манипуляции совместно с блоковым кодированием. При этом, как правило, рассеяние энергии передаваемого сигнала во времени (память канала) не учитывается из-за невысоких скоростей передачи дискретных сообщений.

Однако, в последнее время на зарубежных трассах с ППРЧ стали широко применяться методы фазовой манипуляции, предполагающие использование когерентных методов обработки, совместно со свёрточным кодированием при высоких скоростях передачи (например, в декаметровом канале связи в полосе канала тональной частоты скорость составляет от 4800бит/с и выше). Решение задачи обнаружения и обработки таких сигналов представляет особый интерес для целей радиоконтроля.

Неизвестность используемого вида модуляции, скорости передачи (и, следовательно, величины памяти канала) совместно с априорной неопределенностью относительно свойств канала являются главными факторами, определяющими сложность алгоритмов классификации вида модуляции, оценивания характеристик канала и алгоритмов демодуляции принимаемого сигнала.

В данной работе (в предположении, что используемый вид модуляции определен) решается задача приема сигналов ППРЧ при использовании фазовой модуляции ФМ-4 в каналах с памятью и неизвестными параметрами.

Цель работы.

Разработка алгоритмов приема сигналов ППРЧ с ФМ-4 в канале с памятью и неизвестными параметрами. Исследование помехоустойчивости алгоритмов демодуляции ФМ-4 в канале с памятью.

Основные задачи исследования

- Анализ методов слепой идентификации (слепого оценивания) импульсной характеристики канала связи с памятью для построения когерентного демодулятора.

- Разработка алгоритмов демодуляции сигналов ФМ-4 в каналах с памятью при разнесенном приеме.

- Разработка метода анализа помехоустойчивости алгоритма когерентного приема сигналов ФМ-4 в каналах с памятью.

- Анализ характеристик слепого оценивания параметров канала связи и помехоустойчивости алгоритма демодуляции сигналов ФМ-4 в канале с памятью методом компьютерного моделирования.

Методы исследования.

Основные теоретические и экспериментальные исследования диссертационной работы выполнены с применением методов теории вероятностей, математической статистики и вычислительных методов, реализованных в пакете MathLab.

Научная новизна работы.

- Предложен метод слепого оценивания характеристик канала связи с памятью при разнесенном приеме сигналов ФМ-4.

- Разработан алгоритм демодуляции сигналов ФМ-4 в каналах с памятью при разнесенном приеме.

- Предложен метод анализа помехоустойчивости когерентного демодулятора сигналов ФМ-4 в канале с памятью

Основные положения, выносимые на защиту.

- Алгоритм слепого оценивания импульсной характеристики векторного канала связи с памятью на основе метода максимального правдоподобия.

- Рекуррентный алгоритм демодуляции сигналов ФМ-4 в канале с памятью, использующий оценки параметров канала связи.

- Метод анализ и результаты анализа помехоустойчивости приема сигналов ФМ-4 в канале с памятью.

Практическая ценность и реализация результатов работы.

Результаты, полученные в данной работе, могут быть использованы при разработке и создании комплексов радиоконтроля в части анализа сигналов декаметрового диапазона, использующих фазовую модуляцию совместно с методами ППРЧ.

Методы оценивания параметров канала связи и алгоритм демодуляции сигналов фазовой модуляции целесообразно использовать при разработке систем связи с последовательным способом передачи и многопозиционными сигналами.

Результаты диссертационной работы внедрены во ФГУП «НИИ Вектор» (г. С.Петербург) при реализации НИР «Адрес-РУ-ВМ» и ОКР «Равнодушие», что подтверждено актом внедрения, приведенном в приложении.

Апробация работы.

Основное содержание работы докладывалось и обсуждалось на XIV и XV Российской научно-технической конференции ПГУТИ (Самара 2007г., 2008г.), на Всероссийской научно-технической конференции «Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе» (МГТУ им. Баумана, 2007г.), на VIII Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций» (Уфа, 2007г.), на X Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Москва, 2008г.), на LXIII-й Научной сессии, посвященной Дню Радио (г.Москва, 2008 г.) и представлены на мультиконференции SCI 2007, Orlando, Florida, USA.

Публикации.

Основное содержание диссертации отражено в 11 опубликованных и 2 рукописных работах. Публикации включают 1 статью в журнале из перечня ВАК, 4 тезиса, 6 публикаций трудов и докладов на международных научных конференциях.

Структура и объём работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы содержит 122 страницы машинописного текста, 34 рисунка, 8 таблиц. Список литературы включает 73 наименования.

4.4. Выводы

В данном разделе описан компьютерный эксперимент по моделированию работы демодулятора сигналов ФМ-4 в канале с памятью на основе алгоритма

ПЦППР, использующего слепое оценивание по методу максимального правдоподобия при разнесенном, приеме.

Для получения оценок максимального правдоподобия, полученных- в векторном канале (разнесенный прием), предложен метод вычисления скаляра, с точностью до которого могут быть реализованы полученные оценки.

Проведено моделирование алгоритма максимального правдоподобия для слепого оценивания импульсной характеристики векторного канала с памятью с использованием предложенного метода оценивания скалярного параметра слепого оценивания. Показано, что относительная погрешность оценивания в 20% достигается при отношении сигнал/шум примерно равном 100.

Моделированием определены характеристики помехоустойчивости алгоритма ПЦППР в канале с постоянными и известными параметрами и аддитивной гауссовской помехой при одиночном и разнесенном' приеме. Выявлено удовлетворительное совпадение результатов компьютерного эксперимента'и аналитического определения вероятности ошибочного приема символа. Так, при одиночном приеме и отношении сигнал/шум равном 5 частость ошибочного приема символа составляет 0,01.

Проведен комплексный эксперимент по моделированию' работы демодулятора в векторном канале с постоянными и неизвестными параметрами, работающего по алгоритму ПЦППР. Показано, что при отношении сигнал/шум =50 достигается частость ошибки, равная 0,08. Данный результат говорит о приемлемости для практического использования рассмотренного метода слепого оценивания совместно с алгоритмом ПЦППР.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Здесь сформулируем основные результаты работы:

1. Показана возможность решения задачи идентификации вида модуляции и оценки модуляционных параметров радиосигналов с неизвестной структурой в стохастических каналах связи. Описаны основные виды цифровой модуляции в системах связи. Для видов модуляции без памяти рассмотрены алгоритмы классификации по сигнальным созвездиям и сигнальным реализациям. Показана возможность идентификации модуляции с «прыгающей» частотой (ППРЧ).

2. Показано, что задача приема дискретных сообщений при пакетной передаче метом ППРЧ в канале с памятью при априорной неизвестности характеристик используемого канала может быть решена с использованием методов слепой идентификации, при этом использование разнесенного приема гарантирует быструю сходимость процедуры оценивания.

Рассмотрена структурная схема системы передачи дискретных сообщений при использовании пространственно-временных моделей сигналов и используемого канала для одиночного и разнесенного приема. Дано описание алгоритма «прием в целом с поэлементным принятием решения» (ПЦППР), с использованием которого целесообразно проводить на основе разнесенного приема когерентную обработку (демодуляцию) принимаемого сигнала. Разработана структурная схема демодулятора сигналов ФМ-4 на основе квадратурной обработки сигналов разнесенного приема при использовании оценок импульсной характеристики канала связи с памятью, полученных методом слепой идентификации.

Для канала с медленно меняющимися параметрами предложен алгоритм дополнительной фильтрации отсчетов импульсной характеристики, повышающий помехоустойчивость процедуры оценивания.

3. Приведен метод оценки помехоустойчивости демодуляции по алгоритму ПЦППР в канале с памятью на основе использования верхней аддитивной границы вероятности ошибки на символ (и на бит). Показано, что алгоритм ПЦППР в канале с памятью реализует помехоустойчивость близкую к помехоустойчивости оптимального алгоритма (алгоритма Витерби). Показано, что в условиях идеального измерения импульсной характеристики помехоустойчивость алгоритма ПЦППР для системы ФМ-4 мало отличается от помехоустойчивости «приемника Котельникова». Так, например, энергетический проигрыш анализируемой системы на уровне вероятности ошибки 5-Ю-3 составляет 1,25дБ.

Дан анализ помехоустойчивости алгоритма ПЦППР с ФМ-4 в замирающем двухлучевом канале с коррелированными замираниями. Показано, что в канале с общими рэлеевскими замираниями (однолучевой канал) система ФМ-4 неработоспособна. Прием в канале с некоррелированными замираниями обладает более высокой помехоустойчивостью - на уровне вероятности ошибки 10~2 энергетический проигрыш в канале с коррелированными замираниями составляет 1,07дБ.

4. Рассмотрен алгоритм слепого оценивания импульсной характеристики векторного канала (разнесенный прием) по методу максимального правдоподобия для канала с памятью. Определена структура матриц, формирующих двухэтапную процедуру оценивания вектора отсчетов1 импульсной характеристики канала. Показано, что в вычислительном отношении главная роль отводится процедуре вычисления собственных значений и собственных векторов матрицы, а получаемые оценки отличаются от истинных значений отсчетов импульсной характеристики скалярным множителем. Разработана процедура оценивания неизвестного скалярного множителя.

5. Проведено моделирование работы демодулятора сигналов ФМ-4 в канале с памятью1 на основе алгоритма ПЦППР, использующего слепое оценивание по методу максимального правдоподобия при разнесенном приеме.

Проведено моделирование алгоритма максимального правдоподобия для слепого оценивания импульсной характеристики векторного канала с памятью с использованием предложенного метода оценивания скалярного параметра слепого оценивания. Показано, что относительная погрешность оценивания в 20% достигается при отношении сигнал/шум, примерно равном 100.

Проведен комплексный эксперимент по моделированию работы демодулятора в векторном канале с постоянными и неизвестными параметрами, работающего по алгоритму ПЦППР. Показано, что при отношении сигнал/шум =50 достигается частость ошибки, равная 0,08.

1. Системы радиосвязи с расширением спектра сигналов (аналитический обзор) / В.И. Борисов, В.М. Зинчук, В.И. Николаев и др. // Теория и техника радиосвязи, 1998. — Вып. 1. — с. 18-48.

2. Агеев А.В., Карташевский В.Г., Горячкин О.В. и др. Отчет по НИР «Адрес-РУ», выполняемой по Гос. Контракту №09/05 от 30.03.2005 в соответствии с Гос. оборонным заказом (Постановление правительства РФ №876-48 от 30.12.04), 2007.

3. Исследование инженерных путей создания средств обнаружения и технического анализа источников сложных сигналов военных систем КВ-УКВ-СВЧ диапазонов для радиоконтроля наземных, надводных и воздушных объектов», Самара.

4. Помехозащищенность систем радиосвязи с расширением спектра сигналов методом псевдослучайной перестройки рабочей частоты / Борисов В.И., Зинчук В.М., Лимарев А.Е.; Под ред. чл.-корр. РАН В.И. Борисова.- М.: РадиоСофт, 2008. 512с.

5. Torrieri D.J. Principles of Secure Communication Systems. Dedham, MA.: Artech House Inc.,1985.-286p.

6. Помехоустойчивость алгоритмов демодуляции сигналов с внутрибитовой ППРЧ / В.И. Борисов, Ю В.М. Зинчук, Н.П. Мухин, Н.А. Рудиков // Радиотехника и электроника, 1993. т.38. - Вып.7. - с. 1153-1178.

7. Torrieri D.J. Fundamental Limitations on Repeater Jamming of Frequency-Hopping Communications // IEEE Journal on Selected Areas in Commun., May. vol.7, 1997- №5. - p.569-575.

8. Прокис Дж. Цифровая связь: Пер. с англ. / Под ред.Д. Д. Кловского. М.: Радио и связь, 2000. - 800 е.: ил.

9. Феер К. Беспроводная цифровая связь /Пер. с англ ./ Под ред. В.И. Журавлева.- М.: Радио и связь, 2000.- 520с.

10. Карташевский В.Г., Мишин Д.В. Прием кодированных сигналов в каналах с памятью. М.: Радио и связь, 2004. — 239с.

11. Теория электрической связи // под ред. Д.Д. Кловского. М.: Радио и связь, 1998. -432с.

12. Форни Г.Д. Алгоритм Витерби. ТИИЭР, 1973, №3, с.12-25.

13. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: «Радио и связь», 1989, 656с.

14. Никиас Х.Л., Рагу вер М.Р. Биспектральное оценивание применительно к цифровой обработке сигналов.// ТИИЭР, 1987,т.75, №7, с.5-30.

15. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: «Сов. радио», 1977,432с.

16. Tong L., Perreau S. Multichannel blind identification: From subspace to maximum likelihood methods // Proceedings of IEEE, vol. 86, No. 10, Oct. 1998, pp.1951-1968.16.