基于宽带接收的星载信号处理技术✴

苏琳

（中国西南电子技术研究所，成都610036）

基于宽带接收的星载信号处理技术✴

苏琳

（中国西南电子技术研究所，成都610036）

分析了卫星有效载荷信号处理需求，提出了基于宽带接收的星载信号处理技术流程，针对星载硬件资源有限和需要实现对重点信号搜索匹配的要求，同时考虑到宽带接收时接收灵敏度较差等问题，给出了适于星载实现的多信号分离、低信噪比下调制识别和辐射源细微特征提取方法，通过仿真验证了算法的有效性。

电子侦察卫星；宽带接收；信号处理；多信号分离；调制识别；细微特征提取

1 引言

电子侦察卫星作为获得情报信息的重要手段，主要任务是掌握地面的无线电信号情况，识别信号特征并测定辐射源位置，解读通信内容，从中破译其信息内涵。通过分析国外电子侦察卫星现状和未来规划［1-5］可以看出，美、俄等军事强国非常重视电子侦察卫星的发展，其侦察载荷频段越来越宽，侦察信息从地面处理向星上处理发展，信息获取从事后向实时处理或近实时处理分发发展，这些都对我国电子侦察卫星侦察载荷信号处理技术发展有很大的启示。

2 电子侦察卫星有效载荷信号处理技术发展需求

电子侦察卫星的功能集中体现在其有效载荷上，只有具备强大的载荷处理能力，尤其是星上实时处理能力，才能充分发挥电子侦察卫星的功效。根据侦察任务的不同，星载信号处理需求具有多元化、多样式和多层次的特点。通常可以分为两类基本需求，第一类需求是在星上尽可能保留原始信息，在地面进行深化处理。但是考虑到星上数据存储和数传能力有限，因此对全采集数据需要采用带宽估计、通带滤波、采样抽取等处理，在保证信号信息完整的条件下，尽可能降低数据量。第二类需求是提高星上处理能力，对具有先验知识或者具备处理条件的信号可以增加星上解调等功能，一方面可以提高信息实时获取能力，另一方面也可以大幅度降低星上存储和数传压力。满足第二类类任务需求的星载信号处理流程如图1所示。

与窄带星载信号处理方法相比，基于宽带接收的信号处理方法增加了多信号分离和辐射源细微特征提取等功能。针对星载硬件资源有限、星上处理算法不应过于复杂及侦收时效性要求较高等特点，本文后续将详细研究适于星载实现的处理方法。

3 需要重点发展的星载宽带信号处理技术

图1 窄带星载信号处理流程Fig.1 Narrowband space-borne signal processing flow

随着通信技术的发展，以及为解决频谱资源日益拥挤的问题，各种高效频谱调制方式不断得到应用，电子侦察卫星面临的信号环境更加复杂。为了加快信号搜索速度，提高信号截获概率和情报获取能力，侦察载荷接收信道越来越宽，由此带来接收带宽内信号数量大幅度增加，并存在大量多个信号混叠的混合信号等问题。同时，相对于窄带而言，宽开接收还会导致数字动态和接收灵敏度等变差。如果沿用以往窄带处理流程，并采用时、频滤波等传统信号处理手段对这些混合信号进行检测和识别性能将大幅度降低。针对这些问题，本文提出了一种新的基于宽带接收的星载信号处理流程，如图2所示。

图2 基于宽带接收的星载信号处理流程Fig.2 Space-borne signal processing flow based on wideband reception

在星载宽带侦察条件下，由于卫星运行轨道较高，波束覆盖范围大，同一时刻接收的信号会很多，也就形成了时域高度密集、频谱严重重叠的多信号混叠的电磁环境。因此，基于宽带侦收的星载信号处理需重点研究三类技术：一是多信号分离技术，特别需要研究对频谱混叠信号的盲分离方法；二是信号识别技术，由于接收频域宽开，进入接收带宽的噪声较多、信号信噪比较低，再考虑到卫星高速运动而产生的多普勒效应，因此需要研究适应低信噪比和快多普勒变化的识别技术；三是辐射源细微特征提取技术，通过提取信号的细微特征，完成在大量目标中对重点辐射源的个体识别。

3.1 多信号分离技术

多信号混叠包括两种典型情况，即频谱非混叠和频谱混叠。对于第一种情况，我们文献［6］中已经进行了研究讨论。下面重点研究频谱混叠的多信号盲分离方法。

频谱混叠的多信号盲分离可以分为单通道盲分离和多通道盲分离。目前，单通道盲分离还在研究阶段且算法相对复杂，难以在星上实现，这里重点讨论多通道的盲分离问题。假设N个窄带远场通信信号s（t）入射到M个阵元组成的天线阵上，由于各个信号的入射方向不同而引起的幅度衰减和时间延迟的不同，得M个阵元接收到的混合信号如下所示：

[x1（t），x2（t），…，xM（t）]T，N为源信号数目，M为阵元数目，N＞M，A=[a1，…，aN]∈ CCM×N为复数矩阵。

在实际信号环境中，由于电磁环境复杂，天线接收到的混合信号个数往往大于阵元个数，面临的是一个欠定盲分离问题。下面给出一种基于“两步法”的欠定盲分离算法：首先通过二阶欠定盲辨识来估计混合矩阵A［7］，然后把通过子空间正交投影的方法估计出源信号［8］。假设源信号相互独立，计算信号不同时延下的协方差矩阵Ck1≤k≤() K，即：

定义三阶张量C和矩阵D，其中（C）ijk=（Ck）ij，Dkr=D[]krr。通过对张量C进行正则分解就可以估计出混合矩阵A。在混合矩阵A已知的条件下可以估计出源信号。先通过短时傅里叶变换把信号变换到时频域，则信号模型可以表示为

假定任意时频点上同时存在的不为零的源信号数目为L，对应的混合矩阵列矢量为一般情况令L=M-1，则上式可以简化为

通过计算矩阵AL的伪逆就可以估计出不为零的源信号，即：

最后，通过逆短时傅里叶变换就可以估计出源信号的时域波形。

在以下仿真条件下，通过MATLAB仿真验证上述算法的有效性：阵元数M=3，源信号数N=4，阵元间距1／2波长，信号频率为350 kHz、500 kHz、750 kHz、950 kHz，调制样式为MSK，信息速率为270 kbit／s，采样率为2.7 MHz。结果表明，该算法能够从混合信号中较好地恢复出源信号。

3.2 低信噪比和多普勒频率快速变化下信号识别技术

星载宽带接收条件下，信号识别主要面临的问题是低信噪比和多普勒频率的快速变化。这两个问题会导致信号参数估计精度下降，从而降低信号的识别正确率。设侦收带宽为B0，信号带宽为Bs，设计带通滤波器滤波后，信号功率近似不变，信噪比改善为B0／Bs。下面重点讨论多普勒变化率补偿方法及其效果。

多普勒频率的快速变化将对信号识别带来不良影响。例如，判定BPSK信号的必要条件之一就是：信号倍方后，频谱图会出现单个强峰。而当多普勒频率快变时，频谱峰被展宽，相应地降低了谱峰强度，特别是在信噪比较低时，容易使得谱峰淹没在噪声中，从而降低了识别正确率，因此需要补偿多普勒的变化，重新将谱峰能量聚集起来。

可以采用两类方法进行多普勒变化率补偿，一是基于定位辅助的补偿方法，即首先对辐射源定位，然后基于辐射源位置及卫星星历数据反推并补偿多普勒变化率；二是基于信号的补偿方法，即在信号建模及识别算法中考虑多普勒变化率的影响，此处主要讨论后者。以BPSK信号为例，其复包络可表示为

对BPSK信号进行倍方处理，可得：

其中exp（-j2παt2）表征了对多普勒变化率的补偿，在α-f二维平面内搜索，当时，F达到最大值若不考虑多普勒变化

在考虑信号噪声的条件下进行MATLAB仿真分析，以进一步说明补偿多普勒变化率的必要性。设BPSK信号持续时间为0.1 s，多普勒变化率为800 Hz／s，信噪比为-12 dB。图3给出了多普勒变化率补偿前后倍方信号的频谱图。补偿多普勒变化率后，信号频谱峰值明显增强，抗噪能力大大提升，从而有利于提高信号识别正确率。率，即令α=0，则无论f如何取值，都无法使得Fα

图3 多普勒补偿前后的倍方信号频谱图Fig.3 The square signal spectrum diagram before and after Doppler compensation

3.3 辐射源信号细微特征分析技术

对辐射源进行准确个体识别时，需要提取信号细微特征，分析其特征能够提高星载宽带信号处理的侦收效率，实现对重点信号的快速匹配。通信辐射源细微特征可以在时域、频域、变换域等体现，研究表明，瞬时频率是一类有效的细微特征，许多系统在接通、断开甚至是稳态时，由于物理设备之间固有的差异性，信号的瞬时频率具有不同的变化规律。

假设真实的信号为

式中，Tw为信号持续时间，A（t）为幅度，φ（t）表示相位为瞬时频率。考虑信号的如下离散观测样点：

式中，n=1，2，…，N，N为信号样点数，T为采样间隔，ε（nT）为零均值、方差为σ2复高斯白噪声。

当信噪比足够高，若将相位的观测表示成φ（nT），则其可近似为

式中，相位噪声u（nT）服从高斯分布，且相互独立。

图4 不同方法的瞬时频率估计效果对比Fig.4 The results contrastof different instantaneous frequency estimationmethods

瞬时频率是相位的导数，因此，只要估计出相位函数，就可以求得瞬时频率，于是，问题就转化为从一组观测数据{(nT，φ（nT ）)，n=1，2，…，N}中估计未知函数φ（t）的过程。对瞬时频率的测量可以采用多种方法，图4显示了基于相位局部多项式逼近的瞬时频率估计方法与相位多项式建模法的估计性能仿真分析结果。可以看出，前者性能要优于后者，它通过局部逼近的方式较好地实现了模型偏差与估计方差的折衷，抑制了噪声的影响。

总体来看，辐射源细微特征提取方法运算量较大，今后还需要进一步优化算法，使其能够满足星载实时处理要求。

4 结束语

未来，世界主要军事强国将继续大力发展电子侦察卫星，而且随着侦察对象的通信和雷达技术的不断发展，星上宽带接收处理需求越来越迫切，对电子侦察载荷的技术要求也越来越高。很多信号处理技术通过在地面验证成熟后可逐步向星上实时处理转化，在电子侦察卫星战略情报保障能力不断提升的同时，大幅度提高战役和战术情报保障能力。本文提出了基于宽带接收的信号处理流程，给出了主要关键技术及其解决途径，可为发展电子侦察卫星有效载荷提供较好的技术支撑。

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SU Linwasborn in Nanchong，Sichuan Province，in 1979.She received theM.S.degree in 2009.She is now an engineer.Her research concerns digital communication signal processing and integrated aerospace electronics technology.

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Space-borne Signal Processing Technology Based on W ideband Reception

SU Lin
（Southwest China Institute of Electronic Technology，Chengdu 610036，China）

The signal processing requirement of satellite payload is analysed，and the processing flow based on wideband reception is put forward.According to the requirement of realizing important targetmatching and in consideration of the hardware resource limitation and the poor receiving sensitivity of wideband reception，the multi-signal blind separation，modulation type recognition under low Signal-to-Noise Ratio（SNR）and fingerprint signatures analysis algorithms are given，which are suitable for space-borne equipment.Simulation results show the effectiveness of the algorithms.

electronic reconnaissance satellite；wideband reception；signal processing；multi-signal separation；modulation type recognition；fingerprint signature extract

TN911.7

A

10.3969／j.issn.1001-893x.2011.07.023

苏琳（1979—），女，四川南充人，2009年获工程硕士学位，现为工程师，主要研究方向为数字通信信号处理、航天载荷系统综合化设计。

1001-893X（2011）07-0113-05

2011-05-19；

2011-06-20