采用阵列信号技术的ADS-B系统抗干扰研究*

李武旭 李君惠 李 宏

（四川九洲空管科技有限责任公司 绵阳 621000）

1 引言

广播式自动相关监视（Automatic Dependent Surveillance-Broadcast，ADS-B）是一种基于卫星定位技术和空地数据链技术的飞机航行监视系统。在实际运行环境中，系统面对复杂的电磁环境，常会遭遇一些威胁，例如：欺骗干扰，转发式欺骗干扰，信号交织［1］，ADS-B系统采用全向天线或大角度定向天线接收，当空域飞行繁忙时，信号时域交织越发严重［2］。

通过对ADS-B技术的特点的分析，可以得到ADS-B系统的缺陷以及针对这些缺陷的攻击手段，见表1。

表1 ADS-B系统的安全性缺陷

根据ADS-B系统存在的缺陷，ADS-B系统面临的威胁形式可以概括为交织干扰和欺骗攻击两大类型。

1）交织干扰

由于ADS-B与空管A/C/S模式应答信号共用1090MHz工作频段，采用相同的ASK调制方式，但工作方式不同（ADS-B自动广播方式，而空管A/C/S模式为询问应答方式）。因此，这些信号在空间传输过程中，容易受到多径效应影响或与同频信号发生碰撞，产生交织干扰。由于工作信道的容量有限，随着飞行器数量的增加，空间中ADS-B信号以及空管A/C/S模式应答信号的密度也会相应增大，则这些信号发生碰撞的概率也会增大［9，12］。

ADS-B解码算法是基于幅度信息来提取数据［16］。在这种解码机制下，当干扰信号与被干扰目标信号强度差距较大（大于3dB）时，能够在一定程度上解交织并正确解码报文；如果干扰信号与目标信号强度差距较小（小于3dB）时，解码算法将会产生大量的低置信度数据位，超出纠错算法能力，导致解码失败［1］。

2）欺骗攻击

利用ADS-B干扰源产生符合协议规定格式的ADS-B报文，广播虚假的位置信息。地面站将虚假信息接收并解析后，将其作为正常数据和空中真实目标同时输出到用户终端，导致管制员无法获取空中真实空域态势；进一步，如果对仿真目标的航迹进行针对性设计，与真实目标的航迹产生异常接近或者碰撞冲突，会在空管自动化系统上产生告警，导致管制员发出错误指令，扰乱正常的飞行秩序［9］。仿真目标欺骗攻击原理如图1所示。

图1 仿真目标欺骗攻击原理示意图

本文研究采用阵列信号处理方法对ADS-B系统运行稳健性的提升，针对交织干扰和欺骗攻击两种类型的问题，给出解交织和方位一致性验证作为对应解决办法。对于交织干扰，干扰源来自于有限的站点，很难实现覆盖全方位的干扰攻击。常规的ADS-B地面站采用全向天线接收，没有天线接收方向选择能力，当交织严重时，会引起数据丢失，因此，通过引入阵列天线，将空域分波束覆盖，以减少信号交织的概率，当某个方位出现饱和干扰攻击时，仅仅影响该方位的空域信号接收能力，而其余方位的信号仍能正常接收工作。

仿真目标欺骗攻击存在干扰源发射的虚假目标报告位置（距离、方位以及俯仰角/高度）与干扰源位置不一致的特点。因此，地面站可以通过测量ADS-B信号发射源位置，与报告位置对比方法来鉴别目标的真伪，抵抗仿真目标欺骗攻击。

通过深入分析ADS-B技术体制的应用特点和各类ADS-B干扰欺骗攻击形式，充分考虑实际的应用需求，地面站采用的抗干扰防欺骗ADS-B技术手段见表2。

表2 抗干扰防欺骗ADS-B技术途径说明

2 系统设计

系统分为ADS-B天线、ADS-B接收机与ADS-B数据处理工作站共三大部分，如图2所示。

图2 系统示意图

ADS-B天线为8阵元的均匀线阵，用于接收空间中1090MHz的ADS-B射频信号。校准源为接收通道提供基准信号，用于通道校准参考。ADS-B接收机通过接收信道对8路射频信号进行超外差下变频处理，生成70MHz的中频模拟信号，然后采样，形成数字中频信号，对8路数字中频信号分别进行数字正交下变频和通道幅相校准处理，产生幅相一致的数字基带IQ信号，再通过高速总线送到ADS-B数据处理工作站；在ADS-B数据处理工作站中，信号处理过程包含：非相干信号检测、ADS-B信源方位估计、空域滤波、ADS-B解调译码、航迹跟踪和目标方位一致性验证，流程如图3所示。

图3 ADS-B抗干扰处理流程

1）非相干信号检测

非相干信号检测处理依据信号能量，从基带IQ信号中检测出能量足够高的有效信号［6］。信号能量的检测原理基于信号能量与幅度成正比关系，而信号幅度等于信号IQ分量的平方和。首先以滑窗方式对每一路基带IQ信号进行能量检测，然后对所有通道的能量进行求和，再进行平滑处理，以减弱噪声对能量估计值的影响，最后采用恒虚警（CFAR）处理方法检测出持续时间符合ADS-B报文长度［16］要求的有效信号，如图4所示。

图4 非相干信号检测处理流程示意图

2）ADS-B信源方位估计

ADS-B信源方位估计采用多重信号分类（MUSIC）算法［11］检测信号中的ADS-B信号来波方位（DOA），首先利用非相干信号检测处理有效信号的基带IQ数据，进行自相关矩阵估计；然后通过相关矩阵特征分解，获得相关矩阵的特征值及其与之一一对应的特征向量［13］；利用文献［15］中所述方法估计信源个数，并将特征向量分成信号子空间和噪声子空间；最后利用噪声子空间构建MUSIC空间功率谱PMUSIC(θ)估计函数［6］，即：

其中，a(θ)表示阵列导向向量，θ表示方位角，u为噪声子空间。在天线空域覆盖范围内，搜索MUSIC功率谱PMUSIC(θ)的峰值，其峰值对应的方位角θ即为信源方位。

3）空域滤波处理

空域滤波处理包含波束权值生成和波束合成两个过程［3］。

首先，通过线性约束最小方差准则算法（LCMV）［14］生成有特定指向的波束权值ω[c] ；然后，通过波束合成增强期望方位目标信号，抑制其余方位的信号，每一路天线的基带IQ信号（如图5中xc[n]，c=0，1…N-1）分别与其对应的波束权值（见图5中ω[c]）进行相乘，然后将它们全部累加即得干扰分离的基带IQ信号（即图中s[n]）。

图5 波束合成原理示意图

4）ADS-B解调译码

ADS-B的解调译码处理过程从干扰分离的基带IQ信号中解调，获得基带包络，根据文献［16］所定义，检测ADS-B报文前导头，确定ADS-B报文数据起始时刻，并进行数据译码和CRC校验，产生112位的ADS-B原始报文数据，并记录数据信源方位。

5）航迹跟踪，根据文献［16］对ADS-B原始报文进行航迹跟踪，形成完整ADS-B航迹信息。

6）目标方位一致性验证，对ADS-B航迹报文中的方位，与目标信源方位进行一致性对比，当两者不一致，可判定该目标是虚假的。

3 幅相误差对信源方位估计的影响分析

实际工程中，多个阵元接收通道之间必然存在增益和相位的偏差。通道增益误差的存在不会影响MUSIC功率谱的峰谱位置（θ），但整体上会降低峰值，并且谱峰宽度变宽，降低方位估计的分辨力；通道间相位差会使计算出的峰谱位置（θ）产生偏差［13］。因此，系统通道间的增益一致性与相位一致性，决定了系统的分辨力。

系统多通道经校准后增益误差可控制在1dB之内，相位误差在5°之内，设定通道间增益误差±1dB，相位误差±5°之内随机分布，对信源方位间隔5°～ 15°，信噪比0～ 20dB范围进100次行仿真，统计峰谱位置（θ）与设定信源位置差值的均方根值（RSME），仿真结果如图6所示。从仿真结果可以看出，信源夹角大于10°时，在全范围均可估算出信源方位，RMSE约0.5°；信源夹角小于9°，SNR小于5dB，信源方位的估计误差开始急剧上升。

图6 不同间隔角度下信噪比对方位估计误差的影响

文献［16］标准规定ADS-B系统解码最低信噪比4dB，基于上述条件，设定信源信噪比为4dB，两个信号角度差从5°开始到10°，步进1°，再次进行仿真，以测算信源分辨力，仿真结果如图7所示。仿真结果说明，在该条件下，信源间隔约6°以上时，该算法可估算出两个信源，实现概率95%以上。

图7 幅相误差下信源夹角对信源识别率影响

4 功能仿真

通过全过程功能仿真，验证所提出的方法对信号存在干扰时的分离提取功能。

系统ADS-B阵列天线由8个阵元组成的均匀线阵（Uniform Linear Array，ULA），阵元的间距为半波长，模型如图8所示。

图8 线阵天线模型

实际工程中考虑到噪声，阵列接收信号模型应该为

在仿真场景中依据模型，设置高斯噪声，连续波干扰信号和两个不同目标的ADS-B信号，连续波干扰与信号的幅度相同，连续波干扰的信源方位为90°（天线法线方向），目标1 ADS-B信号的信源方位为100°，目标2 ADS-B信号的信源方位为106°，时域波形如图9所示，该场景模拟了具有ADS-B信号交织干扰和连续波干扰的信号输入，同时还可验证算法的多目标处理能力。

图9 天线接收信号基带波形

通过ADS-B信源方位估计处理结果如图10（a）所示，PMUSIC(θ)存在三个尖峰，即存在3个信源，对应方位角分别为90.1°、100.3°和105.9°，MUSIC测向结果与预设相符。

图10 信源方位估计结果和分离后干扰信号波形

在获得信源数量和方位信息后，用LCMV算法，分别求出每个目标对应的波束合成权向量，并依次对基带信号进行波束合成得到对应方位的合成信号。预设的三个信号经空域滤波后合成信号波形分别如图10（b）所示。空域滤波分离后的信号，按照正常的ADS-B译码过程进行处理，即可解析出ADS-B原始报文。

图11 空域滤波分离后目标1、2信号波形

5 实验验证

根据系统方案设计以下实际场景，进行验证，如图12所示。

图12 实验场景

两个模拟器模拟产生有交织的信号，处理主机对阵列信号进行接收、采样和处理，监控终端对信号进行分析和展示。设置两个应答天线距ADS-B阵列天线约50m，平行于接收天线拉开距离，保持不小于6°的夹角，分别对两台模拟器进行编程，模拟两个ADS-B目标，通过应答天线发射，两台模拟器通过信号线同步触发，以保证所发射信号在时域上同步，且有交织。交织信号，经阵列天线和接收通道处理，生成的8路ADS-B数字IQ信号，解调后的幅度——时域波形如图13所示，两个目标信号波形发生了交织，基于该信号，不能准确地提取ADS-B信号的前导头，也不能正确地解析波形中的数据。

图13 天线接收的ADS-B信号时域波形

该信号经ADS-B信源方位估计和空域滤波处理后，提取出两个目标信号，如图14所示，交织的信号波形被有效分离，对比波束合成前后噪底水平，噪底降低，信噪比提升，解调出的信号中脉冲，分别与两个应答模拟器的发射脉冲相符；对分离后的信号波形继续进行ADS-B译码处理，能够准确地提取ADS-B前导头，并且解析出的数据与模拟器的设定一致。

图14 空域解交织后提取的目标信号波形

实验结果表明，ADS-B系统采用多通道线阵天线接收，利用MUSIC算法进行信源方向估计，能够区分方位相差6°以上的多个目标，利用数字波束合成实现ADS-B信号在交织干扰条件下的多目标信号分离和干扰方位的陷零抑制，可实现对交织信号的正确接收、解析，抑制交织干扰、欺骗攻击，提升ADS-B系统在实际电磁环境中运行的稳健性。

6 结语

本文提出了基于阵列信号处理的方法，阐述了ADS-B信号信源方位估计、数字波束形成，空域滤波的方法，分析了通道幅相误差对分辨力的影响，并进行了实验验证，该方法应用于ADS-B系统中，系统可在一定的交织干扰和欺骗攻击情况下，仍然能够正常稳定地工作，提升ADS-B系统在实际电磁环境中的稳健性能。该方法的局限性在于：1）需要采用阵列天线和阵列接收，增加了系统的设备复杂度；2）信号相关矩阵估计、相关矩阵特征分解、噪声空间估计和信源方位搜索处理过程，均要用到大量的矩阵运算，需采用具有高性能并行计算能力的GPU才能满足系统的实时性处理要求。阵列信号处理作为信号处理的一个重要分支，在通信、雷达、声纳、地震勘探和射电天文等领域内获得了广泛应用，为系统带来了显著的效能提升，其理论在工程应用还有巨大的价值空间，值得学习和挖掘。