基于参数估计的BPSK/PM遥测异常信号识别方法研究

贾振华 许晓冬 张阁，2 吴志强，2 朱晓辉，2

(1 中国空间技术研究院通信卫星事业部，北京 100094)(2 北京市卫星移动宽带通信工程技术研究中心，北京 100094)

基于参数估计的BPSK/PM遥测异常信号识别方法研究

贾振华1许晓冬1张阁1，2吴志强1，2朱晓辉1，2

(1 中国空间技术研究院通信卫星事业部，北京 100094)(2 北京市卫星移动宽带通信工程技术研究中心，北京 100094)

为了对卫星地面测试和在轨运行期间可能发生导致遥测信号异常的偶发故障进行排查，快速精确地定位问题，文章进行了异常遥测信号识别方法研究。针对二进制相移键控/相位调制(BPSK/PM)遥测信号，通过分析信号的特征，总结了遥测接收过程中异常信号可能发生的三种情况及其原因，提出一种基于参数估计的异常遥测信号识别方法，并进行了仿真验证。该方法的应用可以宏观区分遥测调制信号异常与数据异常，并作为异常信号存储和再处理的基础，从而为故障判定提供数据支撑。

二进制相移键控/相位调制；异常遥测信号；识别；参数估计

1 引言

卫星遥测是地面测试和在轨监测中了解卫星状态最重要的手段，如果遥测信号异常就可能无法正常接收和解调，进而丢失宝贵的遥测数据，尤其是对那些不可复现的突发性状态，以及需要尽快找到异常原因的情况，寻求一种遥测异常信号识别的方法，是快速宏观区分究竟是调制信号异常还是数据本身异常，并从海量接收信号中有针对性地选择存储处理，这是首先要解决的课题。

目前卫星较多采用的测控系统有统一C频段(UCB)测控系统或统一S频段(USB)测控系统。在统一载波测控系统中，采用副载波-载波的调制顺序，信息先经过副载波调制后再通过频率调制(FM)或者相位调制(PM)调制到载波上[1]。信息的一部分保留在主载波分量中，其余的则分散到主频率的两边，频谱上表现为载波的边带[2]。在卫星统一遥测跟踪和遥控(TT&C)体制中，主载波主要采用FM或PM调制，副载波可以采用二进制相移键控(BPSK)、差分相移键控(DPSK)、频移键控(FSK)等[3]。

在卫星测试过程中，对于偶发遥测接收异常的排查，往往需要反复试验来复现异常发生时刻的测试环境和卫星运行状态，从而定位问题的原因，这无疑要耗费大量人力和物力成本，而且有时异常状态是难以复现的。当卫星在轨飞行时，对偶发遥测信号接收异常的问题排查，显然会更加困难。如果能对接收的中频遥测信号进行实时记录，通过回放可以重现问题发生时的真实状态，则可为问题定位创造良好的条件，但由于需要记录与处理的信号量非常巨大而导致实现困难，且实时性差。如果能自动从信号流中识别出异常信号，就能够首先快速宏观区分出是调制信号异常还是数据本身异常，然后有针对性地选择做存储与处理，这无疑是十分有效的。

本文针对识别异常遥测信号的需求开展研究，以BPSK/PM遥测信号为例，分析了该遥测信号的特征及其异常的可能原因，通过对遥测信号的相关参数进行估计，给出了异常信号的检测方法，并通过仿真验证了该方法估计的准确性。

2 BPSK/PM信号的特征及异常原因分析

BPSK/PM信号是将原信息依次经过PCM编码、BPSK调制和PM调制所形成的信号。BPSK调制通过相位的变化携带信息[4-5]，通常两个码元分别表示相位0°和180°。BPSK信号时域表达式为

(1)

式中：g(t)为基带信号单个矩形脉冲，n为矩形脉冲个数，Cs为码周期，ωc为载波频率。φi是两种取值中第i个码元所对应的相位，定义为

(2)

PM信号时域表达式为

(3)

式中：A为振幅，对于角度调制信号，A为恒定常数。fc为载波中心频率，Kp为调制指数。当式(3)中的m(t)为BPSK信号时，就可以得到以BPSK为副载波调制方式、以PM为主载波调制方式的BPSK/PM信号。调制指数为0.75rad的BPSK/PM信号Matlab软件仿真频谱如图1所示。

图1 BPSK/PM调制信号频谱图
Fig.1 BPSK/PM-modulated signal frequency picture

若考虑可能存在频率偏移以及信号在传输过程中引入的噪声干扰，PM信号可以表示为

(4)

式中：fd为频偏，β为频偏变化率，N′(t)为噪声。由式(4)可知，信号幅度A、频偏fd、频偏变化率β以及噪声N(t)的存在将直接影响到接收信号的质量[6]，信噪比可以表征信号幅度A和噪声N(t)之间的关系。频偏fd、频偏变化率β均会造成频率偏移。由此可见，导致遥测信号失锁及数据误码等异常问题发生的原因可归纳为两大类：一是信噪比显著下降，二是频率偏移。

卫星遥测信号通过星地链路下传给地面接收端，极易受到自然及人为的干扰[7]，使得遥测信号在传输过程中异常；此外，星上设备异常可能导致遥测信号的频率或功率稳定度不符合指标要求。因此，遥测信号异常可以分为以下三类：①星上设备异常导致的遥测信号异常; ②信号传输过程中引入的噪声干扰以及多普勒效应导致的遥测信号异常; ③接收端由于接收设备异常导致的异常。

卫星测试及在轨运行期间测控分系统可能出现功率变化、杂波输出增加、频率变化、带内波动变差等故障，根据测试经验分析，造成输出功率变化的可能原因有超高频倍频电路变化、发射微波倍频变化、发射晶振电路变化和隔离放大电路变化等；造成杂波输出增加的可能原因有超高频倍频电路变化或发射微波倍频变化等；造成频率变化的可能原因有发射晶振电路的变化；造成带内波动变差的可能原因有内导体氧化或内导体螺钉松动、同轴连接器失配、腔体调谐螺钉松动或频偏不正确等。输出功率变化和杂波输出增加都会造成信噪比下降，频率变化及卫星转移轨道时的多普勒效应均会使接收机接收信号的载波存在较大频偏。而频偏不正确可能导致带内波动变差等。

通过对载波频偏以及信噪比的估计，判断是否将接收到的信号作为异常信号进行存储。如果载波频偏超过预置值或信噪比小于预置值，则认为接收到的信号异常，在异常信号识别后可将其进行存储及处理，便于进一步分析。

3 异常信号检测

3.1 载波频偏估计算法

频偏的存在使得下变频以后的信号频谱发生搬移，严重影响通信系统解调性能，导致误码率的增大，甚至无法正确完成信号解调[8-9]。因此，在异常信号识别过程中，对载波频偏进行估计是十分必要的。

经过前端射频模块下变频处理得到模拟中频调制信号，对模拟信号进行AD带通采样后得到数字中频信号(忽略噪声)为

S(n)=Acos[2πfcnTs+2πfdnTs+

(5)

式中： Ts为采样时间间隔。使用本地接收机数控振荡器(NCO)产生正交载波与数字中频信号进行数字下变频，将带通信号变为基带信号，分别用同相支路I和正交支路Q表示，并通过低通滤波去除二倍频分量，即为频偏信息。低通滤波后的I、Q支路表达式为

I(n)=S(n)cos(2πfcnTs)=0.5A·

(6)

Q(n)=S(n)sin(2πfcnTs)=0.5A·

(7)

当载波频谱越靠近快速傅里叶变换(FFT)理论谱线时，其信号能量越大，所得到的频偏估计值与真实值越接近。利用这一点，通过对基带信号频谱搬移，使得主载波逼近FFT谱线，以提高信号能量、降低频率估计误差，达到提高精度的目的。并行FFT估计[10]的基本原理是在传统FFT估计[11]基础上的改进，通过对多通道频谱搬移后的基带信号进行并行FFT谱分析，搜索其中峰值谱线，从而获得最接近真实频率的载波频谱。根据卫星技术指标，分别设置谱峰估计门限和载波频偏估计门限，对异常信号进行检测。如图2所示，给出了通过并行FFT载波估计法检测异常信号的原理框图。其中MUX、DMUX分别为复用器和解复用器，M为正交下变频组数，FFT点数为N。

图2 并行FFT估计检测异常信号原理框图Fig.2 Parallel FFT estimation detecting abnormal signal functional block diagram

积分清零后，对基带信号进行正交下变频，达到频谱搬移的目的。其原理如下：

(8)

(9)

将式(6)和式(7)代入式(8)和式(9)可得

(10)

(11)

式中：fi(i=1,2，…，M)∈(-Δf/2,Δf/2)是正交下变频载波组,Ts′为降采样时间间隔。对Ii′(n)和Qi′(n)进行N点FFT运算，设(fd-fi)Ts′=(l+σi)/N，可得主载波频谱为

(12)

(13)

式中：lMAX表示峰值所在FFT谱线位置，fiMAX取峰值所用的正交下变频载波频率。相应的频率估计精度为Δf/M，显然，M取值越大，频率估计精度越高。

频偏变化率估计的基本原理是：当存在较大频偏变化率，每次搜索峰值谱线会产生偏移，进行多次搜索得到不同时间下的载波频偏，载波频偏偏移量与搜索时间间隔的比值即为频偏变化率。并行FFT估计技术单次搜索即可获得高精度频率估计，进行二次搜索即得到频偏变化率估计为

(14)

(15)

完成频偏变化率估计后，可得当前时刻载波频偏为

(16)

3.2 信噪比估计算法

通过选择合适的信噪比(SNR)估计方法，根据卫星技术指标要求及接收机解调性能设置相应的门限，从而判断信号是否异常。信噪比估计方法有很多，鉴于FFT的算法已经相当成熟，在计算机仿真中易于实现，本文选用频域估计法进行仿真。传统的频域方法[11-12]在高斯白噪声(AWGN)信道下具有较好的估计性能，该方法利用白噪声频谱平坦的特性来估计噪声方差(功率)。它的主要思想是将接收信号离散傅里叶变换(DFT)的最小幅值平方，作为白噪声DFT的幅值平方，从而得到噪声功率方差估计值(即噪声功率估计值)。本文用同样的思想但换个角度计算噪声功率，仿真结果证明改进后的方法估计性能优于传统的频域算法。

假设接收信号为x(n)=s(n)+v(n)，s(n)为发送信号，v(n)是均值为零、方差为σv2的加性高斯白噪声。噪声功率估计步骤如下：

(1)计算接收信号x(n)的DFT，并计算其幅值平方|X(k)|2。

(2)将信道带宽平均分成M′段，M′尽可能大。每一段的平均幅值为

(17)

式中：ti表示第i段，L为每一段长度。

(3)将平均幅值平方最大的m′段认为是信号所在频段，计算剩下M′-m′段的均值为

(18)

式中：i取最大的m′段以外的M′-m′段。m′根据信号所占信道的频带宽度和信号能量在频域的分布情况确定。

(4)计算的噪声功率为

(19)

式中：N0为数据长度。

4 算法仿真及分析

4.1 载波频偏估计仿真

为验证算法的有效性，通过Matlab软件对频偏估计算法进行仿真，仿真参数为：初始频率偏移为-150kHz,频偏变化率为5000Hz/s，每个载噪比载波频偏估计次数为200次，FFT采样率为4MHz，FFT点数为2048，非相干次数为8次。如图3所示，给出了不同调制度下并行FFT估计在不同载噪比下的正确估计概率仿真曲线。

由图3可知，正确估计概率与载噪比成正比，调制度小于1rad的正确检测概率大于82%，且载噪比为26dB·Hz时，正确估计概率达到95%。忽略处理时延，总的估计时间计算公式为

(20)

式中：V表示估计验证次数，U表示非相干累加次数，Fs′为数据速率，将仿真参数代入，可得总的估计时间为：Tacq=5×8×2048/4000=20.48 ms。

存在较大频偏变化率时，频率估计误差增大，由频偏速率和频率分辨误差造成的系统误差可表示为

(21)

式中：Δf表示FFT频率分辨率。

如图4所示，给出了并行FFT估计在信噪比为26dB时频偏误差曲线。

由此可见，在高斯噪声信道环境下，载噪比较低时仍可以精确地估计出载波频偏。因此，根据卫星指标要求及接收机捕获性能，分别设置频偏检测门限和频偏变化率检测门限，通过门限判决来判断信号是否异常。如果频偏估计超出门限范围或频偏变化率估计超出门限范围，则判定信号异常。

图4 并行FFT估计误差曲线Fig.4 Parallel FFT estimation error curve

4.2 信噪比估计仿真

为了验证算法的正确性和有效性，采用MonteCarlo[13]方法，对改进后的频域算法进行高斯白噪声信道下的仿真。以标准UCB体制下的BPSK/PM信号为例，带宽约为500kHz，采样率4MHz，输入信号的SNR范围设为[-20，20]dB，不同的SNR值分别进行500次独立仿真(见图5)。

图5 信噪比估计仿真结果
Fig.5 SNR estimation simulation result

由图5(a)和图5(b)可知，改进的频域算法的SNR估计误差很小。当SNR大于-18dB时，估计误差小于0.1dB，其归一化均方误差几乎为0。图5(c)是SNR为10dB时，500次估计的误差直方图，由图5(c)可知，500次估计的结果呈正态分布，且误差在0.1dB范围内的次数高达400次。由此可见，通过选择合理的参数，该方法可以精确地估计出信噪比。因此，可以根据卫星指标要求及接收机解调性能，设置相应的信噪比检测门限来判断信号是否异常。

5 结束语

本文采用并行FFT估计法和改进的频域信噪比估计法对BPSK/PM信号进行参数估计，通过频偏和信噪比的估计，对遥测异常信号进行识别，仿真结果表明该算法的估计准确率较高，可以达到很好的识别效果。

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(编辑：李多)

Research of Recognition Method of BPSK/PM Abnormal Telemetry Signal Based on Parameter Estimation

JIAZhenhua1XUXiaodong1ZHANGGe1，2WUZhiqiang1，2ZHUXiaohui1，2

(1InstituteofTelecommunicationSatellite,ChinaAcademyofSpaceTechnology,Beijing100094，China)(2BeijingSatelliteMobileBroadbandCommunicationEngineeringTechnologyResearchCenter，Beijing100094，China)

Thepaperresearchesabnormaltelemetrysignalsrecognitionmethodtocheckthepossiblerandomfailurewhichcouldresultintelemetrysignalsabnormityduringgroundtestingandin-orbitoperationofsatelliteandtofindouttheproblemsquicklyandaccurately.ThepapersummarizesthreeabnormalsituationsintelemetryreceivingprocessbyanalyzingthecharactersofBPSK/PMsignals,putsforwardarecognitionmethodbasedonparameterestimationandfinishesemulationproof.Theapplicationofthemethodestablishesfoundationforstorageanddisposalofabnormalsignalsafterwardandprovidesdatasupportfortroubledeterminant.

BPSK/PM；abnormaltelemetrysignal；recognition；parameterestimation

2016-08-08；

2016-10-08

贾振华，女，硕士研究生，从事航天器电子与信息系统工作。Email：jiazh0415@163.com。

TN

ADOI：10.3969/j.issn.1673-8748.2016.06.012