通信对抗目标信号特征研究*

王亚飞 杨继何

(电子工程学院 合肥 230037)

1 引言

通信对抗目标是指遂行通信对抗任务所要干扰、压制或欺骗的目标。对于通信对抗目标的识别,早期的方法是由操作员通过信号的时域波形、频谱和音响特点等信息进行判断。这种识别方式包含了人的主观因素在内,并且可识别的信号类型有限。当前对于通信对抗目标的识别正在逐步采用计算机自动识别技术,它不仅可以克服人工识别所遇到的各种困难,而且对噪声和误差等干扰因素也有很强的鲁棒性。但是,实现自动识别的前提条件是有一个完备的通信对抗目标特征信息库。而设计特征信息库所面临的首要问题,就是通信对抗目标有哪些可用于识别的特征信息。因此,通过系统地分析通信对抗目标特征的内容,可以为通信对抗目标特征信息库的设计实现奠定数据基础,同时为实现目标的自动识别提供数据支持。

2 通信对抗目标信号特征的产生机理

在通信中,为有效传递信源产生的原始基带信号,发射设备通常要对其进行多种处理。这些处理包括:进行模拟或数字调制,使通信信号形成了调幅、调频等多种信号样式;进行各种变换,如模数变换、频率变换等;加入冗余成分,如调频中的加重,数字通信中的纠错、识别标志及同步信号等[1]。这些有意的处理形成了通信信号最基本的特征。此外,通信发射机中的振荡器、放大器等器件中的噪声以及天线的位移等因素也会对信号造成“污染”,使信号形成各自的特点。因此,侦察接收到的通信信号实际上已经打上了各种“印记”,这些印记中的可检测物理量就是通信对抗目标的信号特征。

然而,通信信号特征的提取并非易事,会面临种种困难。首先是会受到空间传播信道和接收机信道的影响。信号传播过程中,不同电台由于传播信道的不同,衰落不同,使信号附带不同的信道特征;到了接收端,接收噪声的影响也会给获取信号特征带来麻烦。其次,侦察接收机有限的采样频率和位数必然对信号的特征造成伤害。因此,通信信号从离开发射源起,就开始受到各种因素的影响,其特征难免会受到污染,甚至被淹没[2]。但是,通信信号的种种特征中,或多或少会有一些相对稳定的、可用于识别的特征存在。这些特征是识别通信对抗目标的基本依据。

3 通信对抗目标信号特征的分类

通信信号的特征可分为信号内部特征和外部特征[3]。信号内部特征指通信信号所包含的信息内容。除了信息内容外,通信信号的外部技术参数特性称为信号的外部特征。当前,随着通信加密技术的提高,要破译出通信信息内容往往需要很长时间,有的甚至在数十年以上,时效性难以满足作战要求。而信号的外部特征是由信号的技术参数表现出来的,很多参数可以用侦察装备进行实时测量,并且总体上变化较小,因而成为判证目标的主要依据。根据通信信号技术参数的精细程度和提取测量的难易程度,信号的外部特征又可分为常规特征和细微特征。

3.1 常规特征

通信信号的常规特征是通信对抗侦察比较容易分析识别和提取测量的技术参数,依据常规特征,可以对通信对抗目标的类型进行初步判别。各种通信信号共有的常规特征主要有:1)信号的调制样式;2)工作频率;3)信号带宽;4)信号的相对电平;等等。

另外,对于不同调制样式的信号具有不同的调制特征,主要有:1)AM 信号的调幅度;2)FM 信号的调频指数;3)数字信号的码元速率和码元宽度;4)FSK信号的码元过渡特征;等等。

3.2 细微特征

每部通信电台由于元器件性能、生产工艺以及安装调试等方面的随机离散性,必然使其辐射的信号中带有区别于其它通信电台的个体属性特点[4]。这种能精确反映通信电台个体特点的技术特征,被称为细微特征。

那么,对于通信信号而言,哪些特征可以作为细微特征呢?要准确回答这个问题,必须弄清楚这些特征本身应该具有的基本特性。既然细微特征能够唯一表征通信电台个体,那么,该特征应该是电台个体所固有的特征。此外,信号细微特征要能够作为分析、研究的对象,还应该能够利用现有的技术手段从观测数据中被检测出来。因此,信号特征要作为体现电台硬件个体差异的细微特征,归纳起来应满足以下准则:

1)普遍性。即信号特征应该对于任意个体是普遍存在的,而不是仅仅存在于一部分个体中。

2)唯一性。即对于不同的电台个体,该特征项的值应该各不相同。

3)稳定性。特征应具有高的稳定性,不因时间的推移或环境的变化而发生显著改变,或至少在一个相当长的时期内仅随时间缓慢变化。

4)可检测性。即在较低的信噪比条件下,能利用当前的技术手段从有限的观测数据中检测分析出来,这样才具有实用意义。

从内容上来看,通信信号细微特征包括暂态特征和稳态特征两个方面。暂态特征是电台在过渡工作状态表现出来的细微特征,如电台开机时的变化过程、电台工作模式的切换过程以及数字通信设备中码字的变换等。稳态特征指电台处于稳定工作状态时体现出来的细微特征,主要包括电台的内部噪声和非线性等产生的杂散特性、调制参数的个体差异以及频率源的不稳定在信号相关频率上的影响等。

4 信号常规特征分析

描述通信信号常规特征的技术参数较多,这里主要分析频率、带宽、电平、调制样式以及数字信号的码元速率等常规特征及其提取方法。

4.1 信号频率

在通信对抗侦察中,信号频率通常是指载频频率,有时也用信号频谱的中心频率表示。大多数信号的载频频率和中心频率是一致的,例如AM信号、DSB信号和宽带调频信号。其中,后两种信号本身虽不包含载频(或载频很小),但其中心频率与产生这些信号所用的载频相等。而SSB信号的频谱不具有对称性,载频与中心频率不一致。

对于频率的测量,目前常用的方法有两种,一是用侦察接收机的工作频率代替信号频率。这种测频方法实时性强,易于实现,不需要增加额外的测频电路;不过测频精度差,并且接收机的通带越宽,测频误差越大。二是用计算机进行测频。这种将计算机技术和数字信号技术结合起来进行测频的方法,测量精度高,实时性好,目前应用得较多。

4.2 信号带宽

通信信号的带宽是由信号的功率谱密度在频域的分布规律确定的。不同的调制方式的通信信号的带宽有所不同,因而,信号的带宽在一定程度上反映了信息的基带特性。一般说来,调幅信号的带宽为基带信号频带宽度的两倍。如调幅话基带信号取值约为300Hz～3kHz左右,那么调幅信号通频带宽度约为6kHz。调频信号带宽通常小于25kHz。

目前大多数信号频谱的宽度是依据FFT得到的信号频谱,由计算机自动测算。用计算机算出的信号带宽可以显示和存储,实时性较好。这种测量方法的测量精度与相邻谱线的频率间隔Δ F有关,Δ F越小,测量精度越高。

4.3 信号电平

通信对抗侦察中,侦察接收机输入端的信号电平通常受到诸多因素的影响,例如路径损耗、衰落损耗等,所以,要测量通信信号的绝对电平值难度较大。虽然有人在理论上对各种传播模型进行了定量分析,但这是极复杂的。另一方面,由于侦察接收机的输入信号电平都很低,并且多个信号混叠在一起,给测量带来了很大困难。因此,实际测量时,都是测量接收机的中频信号电平,通常用相对电平表示,具体方法是测量接收机的自动增益控制电压。在实际测量中,电平值还受温度、带内增益的波动等因素的影响,因而测量精度往往比较低。

4.4 码元速率

码元速率是数字通信信号的重要参数。在通信对抗侦察中,接收机若截获到数字信号,需要精确估计信号的码元速率以区分不同的电台或进行信号解调。常用的码元速率估计方法是在时域对信号的瞬时特征进行统计,如对MASK信号可统计相邻瞬时幅度跳变点之间长度得到码元速率的估计。同样对MFSK信号可利用相邻瞬时频率跳变点之间的长度,MPSK信号可利用相邻瞬时相位跳变点之间长度估计码元速率。这些方法的缺点在于为了得到一个好的估计往往需要大量的数据,而且采用时域统计易受噪声影响。

理论分析表明,单极性随机脉冲序列的功率谱在码元速率的整数倍处存在离散谱线。因此估计数字信号的码元速率的另一种方法是提取调制信号的基带信号,根据此基带信号,利用小波变换提取码元跳变构成的单极性随机脉冲序列后,再利用其功率谱中的离散谱线精确估计码元速率。这种方法与时域测速法相比,优势在于利用小波变换能更好地检测信号跳变位置,码元速率估计精度高,并且不需要做大量的统计。

4.5 信号样式

信号样式指的是通信信号的调制类型。确定通信信号的调制样式有人工识别和自动识别两种途径。人工识别是由侦察人员用耳机、示波器和频谱仪分析解调结果,人为地判定调制方式。人工识别一般可以成功识别持续时间较长、码元速率较低的幅度键控信号和调制指数较大的频移键控信号。这种识别方法的判决结果包含人的主观因素在内,会因人而异,可识别的调制类型也很有限,但它仍然是通信对抗侦察所不能放弃的一种方法。特别是对于通带模拟调制信号,一个有经验的侦听员对调制种类的识别正确率,仍然是自动识别所难以达到的[5]。

相对于人工识别而言,自动调制识别技术不仅在对数字信号的调制识别方面有明显的优势,而且对中心频率和带宽的估计误差、相邻信道串音、噪声和衰落效应等干扰因素也具有较强的鲁棒性。一个典型的调制方式自动识别系统包括三个部分,数据预处理模块、特征提取模块与分类器。数据预处理模块为后续模块提供合适的数据,特征识别模块从数据中提取信号的时域特征与变换域特征,分类器根据特征判断信号的调制方式。

4.6 其它常规特征

除上述特征外,通信信号的常规特征还包括ASK信号的幅度键控进制、FSK信号的移频间隔和移频进制,以及PSK信号的相移间隔和相移进制等。这些特征对于识别通信信号也是必不可少的,可以通过观察信号波形和频谱,或利用数字信号处理技术进行分析判断。

5 信号细微特征分析

通信信号的细微特征是由电台的个体差异造成的、不影响信息传递的可检测和可重现的物理量。对于电台来说,系统内部存在的噪声以及各器件(特别是放大器)的不同和工艺的差别,导致了电台在发射有用信号时,会伴随着由于失真的不同而产生的不同杂散成分。对于电台的频率源,不同的制造精度和调试都会导致载频的偏差有所不同。另外,不同的电台由于采用的器件的差异,会导致调制参数随着个体的不同而存在偏差。这里从电台的杂散特征、载频频偏以及调制参数的个体差异等方面对通信信号的细微特征进行分析。

5.1 杂散输出

任何电台在发射有用信号的同时,总是不可避免的伴随有不需要的杂散频率被发射出去。这些杂散频率成分主要包括互调频率成份、谐波辐射、电源滤波不良引起的寄生调制等。不同的发射台,由于电路参数及电特性的差异,其杂散输出的成份和大小也不相同。这些杂散成分以多种被动的调制方式附加在有用信号上,从而使发射信号的调制特征发生变化。对于杂散输出特征,目前有学者提出用信号的高阶统计矩来描述。信号的高阶统计量能有效检测信号的幅度信号,对高斯噪声具有很好的抑制作用,非常适合于分析信号由于附加调制带来的细微变化,因而对于分析信号杂散输出有较好的效果。

5.2 频率稳定度

通信设备中的晶体振荡器是用来提供时间和频率基准的组成单元。由于振荡线圈的结构尺寸的差异、晶体管的差异、支持电路电源电压和负载阻抗以及电台开机时间的长短等诸多因素的影响,晶体振荡器产生的频率会产生一定的偏移,从而导致通信信号载频出现偏差。对于直接数字合成(DDS)技术产生的振荡信号而言,表面上看,似乎回避了模拟电路中晶体的影响,但实际上数字逻辑中时序的控制仍需要时钟来完成,而时钟的产生最终要归结到晶体振荡器。因此,晶体振荡的不稳定仍然会给不同电台的载频带来不同的影响。

从理论上来说,频率稳定度能够作为细微特征对电台进行区分。然而,由于电台个体的频率稳定度较高,它们之间的差别非常小,特别是相同型号的通信电台之间的载波波动差别更小,如何精确提取载频波动特征,成为问题的关键。由于接收机中频频率高(一般的超短波接收机中频输出频率在几MHz到几十MHz之间,频率抖动在几kHz),传统的方法例如FFT变换,时频分析的方法获取的瞬时频率精度难以满足要求。如果采用频谱分析的方法则更行不通,因为频谱反映的是侦察数据的累积特征,累积的特征无法反映信号载频的瞬时波动规律,精度也难以满足要求。再加上实际侦察中能够获取的电台信号数据有限,以及传输过程中的信道噪声干扰,当前提取信号的载波稳定度特征还有很大困难[6]。

5.3 调制参数的个体差异

不同通信电台(即使型号相同),由于采用的器件的差异,其调制参数必然随个体的不同而存在偏差。如AM信号调幅度、FM信号的频偏与调频系数、FSK信号的码元过渡特征等。只要测量精度足够,理论上也可根据结果区分不同电台。

1)AM信号的调幅系数

实际模拟调幅信号的包络是随机变化的,所以,直接测量模拟信号的调幅度是极其困难的,只有在侦察接收设备中采用计算机和数字信号处理技术,对AM信号经过数字化处理后,调幅度的测量才可以实现。

2)FM信号的频偏与调频系数

从理论上说,FM信号的调制深度(调频指数)是可调的,但在实际应用中,为了使用的方便和快捷,发射电台电路内部都将信号的调制深度定为一个固定值,对使用者不提供调制深度设定的接口。不同型号电台的调制深度不同,直接影响信号调制参数分布特性的不一致。而对相同型号电台,虽然调制深度相同,但FM信号在发射电台调制过程中,由于器件的非线性,必然会影响到信号的调制特性。因此,调制参数是FM信号的重要特征参数。对于FM信号的频偏和调频系数,可以通过统计信号瞬时频率特性得到。

3)2FSK信号的码元过渡特征[7]

码元过渡特征是指2FSK信号码元过渡时间的长短。2FSK信号的两个载频互相交替工作,从一个载频切换到另一个载频存在过渡时间,这个时间与发射电台的频率切换开关、频率震荡器等元器件有关。它能反映出信号的细微特征,只要精确测量,可以作为2FSK信号细微特征,但分析精度必须在码元波特率的10倍以上。若信号传输速率为200bps,码元宽度是5ms,则分析精度必须在0.5ms以内,可以用离散小波变换法来分析。在实际测量中,可以考虑的参数包括过渡区出现的次数、过渡区的平均持续时间长度、最长持续时间、最短持续时间等[8]。

5.4 其它细微特征

电台在工作过程中,经常会出现许多重要的过渡状态,这些过渡状态有些来自系统本身,如电台开机时的变化过程、电台工作模式的切换过程;也有些来自系统外部激励,如供电系统的不稳定变化对电台带来的瞬时变化。过渡状态必然使信号反映出一定的暂态特征。但是,外部激励带来的暂态变化本身就具有偶然性,所引起的信号变化也不是每个电台必然存在的,因此不具有普遍性。所以,根据通信信号细微特征的定义,这里所说的暂态特征主要是指电台开/关机时的变化特征和电台工作模式的变换特征。暂态特征在电台识别中最大的优势在于能够撇开信号调制方式的影响。对于信号暂态特征的提取,目前有学者从分形理论角度出发,提出了基于暂态包络信号时变分层指数的暂态特征分析方法,具有良好的识别效果。

细微特征还包括通信信号的畸变特征[8]。畸变特征是指信号幅度与周围相比出现的突然变化。畸变特征实际上是信号包络畸变特征。如突发信号的瞬时包络就含有畸变特征。在提取具体特征参数时,可着重分析这些参数:发生畸变的平均时间间隔、最长间隔、最短间隔、畸变区域的平均持续时间长度、最长持续时间、最短持续时间等。这些特征都是统计特征,它们虽然能反映信号属性,但也与信道特性的不理想、环境干扰甚至接收设备的性能有关,因而就目前的技术水平而言,提取分析的难度较大。

6 结语

论文分析了通信对抗目标的信号特征产生的机理,从常规特征和细微特征两方面探讨了通信对抗目标信号特征包含的主要内容,并分析了信号特征的提取和用于目标识别的可行性。对于通信对抗目标识别而言,完成特征提取后,将这些特征信息转换成统一的数据格式进行表示和存储,并构建目标特征信息库的数据结构,是下一步需要考虑的问题。

[1]朱庆厚.无线电监测与通信侦察[M].北京:人民邮电出版社,2005

[2]任春辉.通信电台个体特征分析[D].成都:电子科技大学,2006

[3]Richard A.Poisel.通信电子战系统导论[M].北京:电子工业出版社,2003

[4]王伦文.无线通信电台“指纹”特征的研究[J].解放军电子工程学院学报,2003(3)

[5]罗利春.无线电侦察信号分析与处理[M].北京:国防工业出版社,2003

[6]王若冰.超短波通信电台细微特征分析识别技术研究[D].合肥:解放军电子工程学院,2007

[7]王伦文,钟子发.2FSK信号指纹特征的研究[J].电讯技术,2003(3)

[8]王伦文.非常规通信信号特征提取方法初探[J].解放军电子工程学院学报,1999(4)