RU2484496C1 - Method of detecting frequency-shift keyed radio signals - Google Patents
Method of detecting frequency-shift keyed radio signals Download PDFInfo
- Publication number
- RU2484496C1 RU2484496C1 RU2011152415/07A RU2011152415A RU2484496C1 RU 2484496 C1 RU2484496 C1 RU 2484496C1 RU 2011152415/07 A RU2011152415/07 A RU 2011152415/07A RU 2011152415 A RU2011152415 A RU 2011152415A RU 2484496 C1 RU2484496 C1 RU 2484496C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- frequency
- signal
- spectrum
- radio
- envelopes
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 6
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 11
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 5
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 244000019194 Sorbus aucuparia Species 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 235000006414 serbal de cazadores Nutrition 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Monitoring And Testing Of Transmission In General (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к распознаванию образов, в частности к распознаванию вида модуляции радиосигналов, и может быть использовано в автоматизированных технических средствах распознавания сигналов.The invention relates to pattern recognition, in particular to recognition of the type of modulation of radio signals, and can be used in automated technical means of signal recognition.
Известен способ обнаружения частотно-модулированного сигнала с неизвестными параметрами [1], основанный на определении максимума модуля корреляционной суммы выборок опорного и входного сигналов в пространстве параметров: частота сигнала и ее производная. Выборки сигналов разбивают на сегменты одинаковой длины, вычисляют отсчеты дискретного преобразования Фурье сегментов, вычисляют корреляционные суммы путем суммирования отсчетов дискретного преобразования Фурье сегментов, умноженных на комплексные коэффициенты, определяют максимум модуля корреляционной суммы и сравнивают его значение с порогом.A known method for detecting a frequency-modulated signal with unknown parameters [1], based on determining the maximum modulus of the correlation sum of samples of the reference and input signals in the parameter space: signal frequency and its derivative. The signal samples are divided into segments of the same length, the samples of the discrete Fourier transform of the segments are calculated, the correlation sums are calculated by summing the samples of the discrete Fourier transform of the segments multiplied by complex coefficients, the maximum modulus of the correlation sum is determined and its value is compared with the threshold.
Недостатком данного способа является относительно низкая вероятность правильного распознавания Рпр частотно-модулированных радиосигналов при низком отношении сигнал/шум и значительные вычислительные затраты за счет необходимости формирования опорных сигналов.The disadvantage of this method is the relatively low probability of correct recognition of P ol frequency-modulated radio signals with a low signal to noise ratio and significant computational costs due to the need for the formation of reference signals.
Наиболее близким к предлагаемому изобретению является известный способ распознавания частотно-манипулированных (ЧМ) радиосигналов с неизвестными параметрами [2], включающий аналого-цифровое преобразование входного сигнала, вычисление амплитудного спектра для выборки сигнала заданной длины, определение положения частотных составляющих в спектре радиосигнала, фильтрацию частотных составляющих спектра, вычисление их огибающих, расчет коэффициента взаимной корреляции r между ними, принятие решения об отнесении принятого сигнала к классу частотно-манипулированных на основе сравнения r с предварительно заданным пороговым значением.Closest to the proposed invention is a known method for recognizing frequency-manipulated (FM) radio signals with unknown parameters [2], including analog-to-digital conversion of the input signal, calculating the amplitude spectrum for sampling a signal of a given length, determining the position of the frequency components in the spectrum of the radio signal, filtering the frequency the components of the spectrum, calculating their envelopes, calculating the cross-correlation coefficient r between them, deciding on the classification of the received signal as a class sou frequency-manipulated based on a comparison of r with a predetermined threshold value.
По сравнению с предыдущим способом в способе-прототипе повышена вероятность правильного распознавания Рпр частотно-манипулированных радиосигналов при воздействии шума и помех и сокращено время процесса распознавания за счет использования в качестве основного признака значения коэффициента взаимной корреляции между огибающими отдельных частотных составляющих сигнала.Compared with the previous method, in the prototype method, the probability of correct recognition of P ol of frequency-manipulated radio signals when exposed to noise and interference is increased and the recognition process time is reduced by using the value of the cross-correlation coefficient between the envelopes of the individual frequency components of the signal.
Недостатками способа-прототипа являются:The disadvantages of the prototype method are:
1. Распознавание ограниченного числа ЧМ радиосигналов (ЧМ с двумя позициями частоты (ЧМ2) и двойная ЧМ2). Это следует из описания способа-прототипа.1. Recognition of a limited number of FM radio signals (FM with two frequency positions (FM2) and dual FM2). This follows from the description of the prototype method.
2. Низкая вероятность правильного распознавания ЧМ радиосигналов с количеством частотных составляющих более двух. Применение способа-прототипа для распознавания данных радиосигналов приводит к значительному снижению вероятности их правильного распознавания. На фиг.1 представлен график зависимости вероятности правильного распознавания частотно-манипулированных сигналов Рпр по способу-прототипу от общего количества частотных составляющих М. Снижение Рпр обусловлено уменьшением корреляции между огибающими двух отдельных частотных составляющих при увеличении их общего числа. На фиг.2 представлен график зависимости коэффициента взаимной корреляции r между двумя огибающими отдельных частотных составляющих от общего числа частотных составляющих ЧМ радиосигнала. Теоретические расчеты проведены в соответствии с формулой 1 [3, стр.171]:2. Low probability of correct recognition of FM radio signals with more than two frequency components. The use of the prototype method for the recognition of these radio signals leads to a significant reduction in the probability of their correct recognition. Figure 1 presents a graph of the dependence of the probability of correct recognition of the frequency-manipulated signals P ol by the prototype method from the total number of frequency components M. The decrease in P ol is due to a decrease in the correlation between the envelopes of two separate frequency components with an increase in their total number. Figure 2 presents a graph of the correlation coefficient r between two envelopes of individual frequency components from the total number of frequency components of the FM radio signal. Theoretical calculations are carried out in accordance with formula 1 [3, p. 171]:
где:
xi и yj - дискретные значения случайных величин Х и Y;x i and y j - discrete values of random variables X and Y;
m - среднее значение;m is the average value;
σ - среднее квадратическое отклонение;σ is the standard deviation;
pij - вероятность принятия значения (xi, yj);p ij is the probability of taking a value (x i , y j );
3. Большие вычислительные затраты при распознавании ЧМ радиосигналов. Это обусловлено выполнением следующих операций: фильтрация и вычисление огибающих всех определенных (обнаруженных) частотных составляющих, удаление постоянной составляющей из огибающих, вычисление коэффициента взаимной корреляции между всеми парами огибающих, инверсия одной огибающей в каждой паре при вычислении коэффициента взаимной корреляции.3. Large computational costs in the recognition of FM radio signals. This is due to the following operations: filtering and calculating the envelopes of all determined (detected) frequency components, removing the constant component from the envelopes, calculating the cross-correlation coefficient between all pairs of envelopes, inverting one envelope in each pair when calculating the cross-correlation coefficient.
Достигаемым техническим результатом заявленного способа является расширение класса распознаваемых частотно-манипулированных радиосигналов, повышение вероятности правильного распознавания частотно-манипулированных радиосигналов с количеством частотных составляющих от 4 и более, а также сокращение времени их распознавания.Achievable technical result of the claimed method is to expand the class of recognizable frequency-manipulated radio signals, increase the likelihood of correct recognition of frequency-manipulated radio signals with the number of frequency components from 4 or more, as well as reduce the time of their recognition.
Для достижения указанного технического результата в способе распознавания частотно-манипулированных сигналов выполняется аналого-цифровое преобразование входного сигнала, вычисление амплитудного спектра для выборки сигнала заданной длины, оценивание положения и ширины спектра радиосигнала, фильтрация радиосигнала по спектру на две равные части, вычисление огибающих фильтрованных компонент, расчет коэффициента взаимной корреляции для полученных огибающих, принятие решения об отнесении принятого сигнала к классу частотно-манипулированных на основе сравнения вычисленного коэффициента взаимной корреляции с предварительно заданным пороговым значением.To achieve the specified technical result in the method of recognizing frequency-manipulated signals, an analog-to-digital conversion of the input signal is performed, the amplitude spectrum for sampling a signal of a given length is calculated, the position and width of the spectrum of the radio signal are estimated, the radio signal is filtered by the spectrum into two equal parts, the envelope of the filtered components is calculated, calculation of the cross-correlation coefficient for the obtained envelopes, the decision on the classification of the received signal as a class of frequency-manip Rowan based on a comparison of the calculated cross-correlation coefficient with a predetermined threshold value.
Общими признаками прототипа и предлагаемого способа являются аналого-цифровое преобразование входного сигнала, вычисление амплитудного спектра для выборки сигнала заданной длины, определение положения частотных составляющих в спектре радиосигнала, фильтрация частотных составляющих спектра, вычисление их огибающих, расчет коэффициента взаимной корреляции r между ними, принятие решения об отнесении принятого сигнала к классу частотно-манипулированных на основе сравнения вычисленного коэффициента r с предварительно заданным пороговым значением rпор.Common features of the prototype and the proposed method are analog-to-digital conversion of the input signal, calculation of the amplitude spectrum for sampling a signal of a given length, determining the position of the frequency components in the spectrum of the radio signal, filtering the frequency components of the spectrum, calculating their envelopes, calculating the cross-correlation coefficient r between them, making a decision on assigning the received signal to the class of frequency-manipulated based on a comparison of the calculated coefficient r with a predetermined threshold th value of r then .
Отличительными признаками предлагаемого способа от прототипа являются:Distinctive features of the proposed method from the prototype are:
1. Оценивание положения и ширины спектра радиосигнала.1. Assessment of the position and width of the spectrum of the radio signal.
2. Фильтрация радиосигнала по спектру на две равные части.2. Filtering the radio signal over the spectrum into two equal parts.
3. Вычисление огибающих фильтрованных частей радиосигнала без удаления постоянной составляющей и инверсии.3. Calculation of the envelopes of the filtered parts of the radio signal without removing the constant component and inversion.
4. Коэффициент взаимной корреляции r рассчитывается для одной пары огибающих.4. The cross-correlation coefficient r is calculated for one pair of envelopes.
5. В качестве условия для принятия решения используется r<rпор.5. As a condition for making a decision, r <r pores are used .
Технический результат, - расширение класса распознаваемых ЧМ радиосигналов и повышение вероятности правильного распознавания ЧМ радиосигналов с количеством частотных составляющих от 4 и более, достигается за счет использования свойства ЧМ радиосигналов, заключающегося в том, что в отсчетный момент времени сигнал присутствует только на одной частоте. Это позволяет рассматривать ЧМ сигнал как сумму амплитудно-манипулированных сигналов с различными радиочастотами. Вычисление общей огибающей нескольких частотных составляющих приводит к содержанию в ней посылок всех включенных частотных составляющих. Это обусловлено тем, что при вычислении огибающей сигнала радиочастота устраняется.The technical result is an extension of the class of recognizable FM radio signals and an increase in the probability of correct recognition of FM radio signals with the number of frequency components from 4 or more, achieved by using the property of FM radio signals, which consists in the fact that at a reference moment the signal is present at only one frequency. This allows us to consider the FM signal as the sum of amplitude-manipulated signals with different radio frequencies. The calculation of the common envelope of several frequency components leads to the content of all the included frequency components in it. This is because when calculating the envelope of the signal, the radio frequency is eliminated.
Таким образом, пару общих огибающих, каждая из которых содержит сумму огибающих отдельных частотных составляющих, можно получить делением ЧМ сигналов по спектру на две части. При этом моментам времени единичного напряжения в одной огибающей всегда соответствуют моменты времени нулевого напряжения в другой. Вследствие этого корреляция между полученными огибающими фильтрованных компонент ЧМ сигнала будет отрицательной и в отсутствие шума r→-1.Thus, a pair of common envelopes, each of which contains the sum of the envelopes of the individual frequency components, can be obtained by dividing the FM signals in the spectrum into two parts. In this case, time instants of a unit voltage in one envelope always correspond to time instants of zero voltage in another. As a result, the correlation between the obtained envelopes of the filtered components of the FM signal will be negative even in the absence of noise r → -1.
Технический результат, - сокращение времени распознавания ЧМ радиосигналов, достигается за счет уменьшения числа производимых вычислительных операций. В частности, фильтрация радиосигнала выполняется по спектру только на две части (а не по количеству частотных составляющих), вычисление огибающих фильтрованных частей радиосигнала осуществляется без удаления постоянной составляющей и инверсии, коэффициент взаимной корреляции рассчитывается для одной пары огибающих, сравнение с пороговым значением осуществляется одни раз. Условие принятия решения имеет вид r<rпор.The technical result is a reduction in the recognition time of FM radio signals, achieved by reducing the number of computational operations. In particular, the radio signal is filtered according to the spectrum into only two parts (and not according to the number of frequency components), the envelopes of the filtered parts of the radio signal are calculated without removing the constant component and inversion, the cross-correlation coefficient is calculated for one pair of envelopes, the comparison with the threshold value is performed once . The decision condition has the form r <r then .
Проведенный анализ уровня существующей техники позволил установить, что аналоги, характеризующиеся совокупностью признаков тождественных всем признакам заявленного технического решения, отсутствуют. Это указывает на соответствие заявленного способа условию патентоспособности «новизна». Результаты поиска известных решений в данной и смежных областях техники с целью выявления признаков, совпадающих с отличными от прототипа признаками заявленного объекта, показали, что они не следуют явным образом из уровня техники. Из уровня техники также не выявлена известность влияния предусматриваемых существенными признаками заявленного изобретения преобразований на достижение указанного технического результата. Следовательно, заявленное изобретение соответствует условию патентоспособности «изобретательский уровень».The analysis of the level of existing technology made it possible to establish that analogues, characterized by a combination of features identical to all the features of the claimed technical solution, are absent. This indicates the conformity of the claimed method to the condition of patentability "novelty." The search results for well-known solutions in this and related fields of technology in order to identify features that match the features of the claimed object that are different from the prototype showed that they do not follow explicitly from the prior art. The prior art also did not reveal the popularity of the impact provided by the essential features of the claimed invention, the transformations on the achievement of the specified technical result. Therefore, the claimed invention meets the condition of patentability "inventive step".
Способ поясняется иллюстрациями, на которых представлены:The method is illustrated by illustrations in which are presented:
фиг.3 - обобщенная структурная схема распознавания;figure 3 is a generalized structural recognition scheme;
фиг.4 - амплитудный спектр сигнала ЧМ8 и полосы пропускания фильтров;figure 4 - amplitude spectrum of the FM8 signal and filter bandwidth;
фиг.5 - огибающие фильтрованных компонент сигнала ЧМ8;5 - envelopes of the filtered components of the FM8 signal;
фиг.6 - график зависимости Рпр частотно-манипулированных сигналов от ОСШ на длительности десяти посылок.6 is a graph of the dependence of R PR frequency-manipulated signals from SNR for a duration of ten parcels.
Способ распознавания частотно-манипулированных сигналов состоит из следующих этапов (фиг.3):The method of recognition of frequency-manipulated signals consists of the following steps (figure 3):
Этап 1. Аналого-цифровое преобразование входного сигнала. Может осуществляться, например, на основе способа квадратурной дискретизации [4, стр.154].
Результатом квадратурной дискретизации является цифровой сигнал S[t], представляющий собой последовательность комплексных отсчетов входного аналогового сигнала S(t).The result of quadrature sampling is a digital signal S [t], which is a sequence of complex samples of the input analog signal S (t).
Этап 2. Вычисление амплитудного спектра для выборки сигнала заданной длины. Может осуществляться, например, на основе быстрых алгоритмов дискретного преобразования Фурье [4, стр.294]. Длина выборки n рассчитывается по формуле 2:
где: k - целое положительное число. Значение k выбирается из условия того, чтобы вероятность совместного появления нулевых и единичных посылок на длительности выборки была не ниже 0,95. Такая вероятность обеспечивается на длине выборки в шесть элементарных посылок (вероятность совместного появления нуля и единицы составляет 0,96875). Например, при скорости манипуляции В=10 бод и частоте дискретизации 8 кГц n=8192 и k=13. Результатом дискретного преобразования Фурье является последовательность комплексных отсчетов. Амплитудный спектр цифрового сигнала S[t] вычисляется как модуль комплексного числа и представляет собой последовательность вещественных отсчетов S[f].where: k is a positive integer. The value of k is selected from the condition that the probability of the joint occurrence of zero and single premises on the sample duration is not lower than 0.95. Such a probability is provided for a sample length of six elementary premises (the probability of the joint occurrence of zero and one is 0.96875). For example, at a manipulation speed of B = 10 baud and a sampling frequency of 8 kHz, n = 8192 and k = 13. The result of a discrete Fourier transform is a sequence of complex samples. The amplitude spectrum of the digital signal S [t] is calculated as the modulus of the complex number and is a sequence of material samples S [f].
Этап 3. Оценивание положения и ширины спектра радиосигнала Δfс. Может осуществляться, например, методами отношения мощностей или измерения по уровню L дБ [5, стр.199]. В первом случае Δfc определяется как ширина занимаемой полосы частот радиоизлучения, за пределами которой излучается заданная часть общей средней мощности радиопередатчика (обычно излучаемые мощности за нижним и верхним пределами занимаемой полосы полагают одинаковыми и выбирают 0,5%). Во втором случае за ширину полосы частот излучения принимается зона, за пределами которой любая составляющая спектра, по крайней мере, на L дБ меньше предварительно заданного опорного уровня (для ЧМ сигналов L устанавливается по уровню неманипулированной несущей или 0 дБ). Результатом оценивания занимаемой полосы частот являются нижняя fн и верхняя fв частоты радиоизлучения, которые характеризуют его положение на оси частот. Ширина спектра радиосигнала рассчитывается как Δfc=fв-fн.
Этап 4. Фильтрация радиосигнала по спектру на две равные части Δf1 и Δf2 (фиг.4). Может выполняться, например, в частотной области путем подавления спектральных составляющих, не попадающих в оцененную ширину спектра радиосигнала Δfc. Так как фильтрация радиосигнала осуществляется по спектру на две равные части, то подавляются составляющие от начальной спектральной составляющей до fн и от (fн+fв)/2 до последней спектральной составляющей для полосы Δf1, для полосы Δf2 - от начальной спектральной составляющей до (fн+fв)/2 и от fв до последней спектральной составляющей. Ширина полос пропускания рассчитывается по формуле 3:
Полосы пропускания выбираются одинаковыми из условия того, чтобы вероятность проявления составляющих ЧМ радиосигнала и отношение сигнал/шум (ОСШ) в каждой из полос были соответственно одинаковыми. Результатом фильтрации являются две последовательности отсчетов первой U1[f] и второй U2[f] половин спектра радиосигнала.The passbands are chosen the same from the condition that the probability of the manifestation of the components of the FM radio signal and the signal-to-noise ratio (SNR) in each of the bands are respectively the same. The filtering result is two sequences of samples of the first U 1 [f] and second U 2 [f] halves of the spectrum of the radio signal.
Этап 5. Вычисление огибающих фильтрованных компонент (фиг.5). Может осуществляться, например, на основе амплитудного детектирования или преобразования Гильберта [4, стр.512, 276]. Результатом являются две последовательности отсчетов огибающих U1[t] и U2[t], фильтрованных по спектру частей радиосигнала. На фиг.5 U1[t] и U2[t] для наглядности разнесены по напряжению.
Этап 6. Расчет коэффициента взаимной корреляции r между двумя полученными огибающими U1 и U2 выполняется по формуле (4) [3, стр.171].
где:
Этап 7. Сравнение коэффициента взаимной корреляции r с пороговым значением rпор. Величина r между огибающими может изменяться в пределах от -1 (ЧМ сигнал) до 0. Поэтому пороговое значение было рассчитано по критерию идеального наблюдателя и составляет -0,5.Step 7. Comparison of the cross-correlation coefficient r with a threshold value of r then . The value of r between the envelopes can vary from -1 (FM signal) to 0. Therefore, the threshold value was calculated by the criterion of an ideal observer and is -0.5.
Этап 8. Принятие решения об отнесении принятого сигнала к классу частотно-манипулированных. Решение принимается при выполнении условия r<rпор.Stage 8. Making a decision on classifying the received signal as a frequency-manipulated class. The decision is made when the condition r <r then .
Исследование возможности осуществления предложенного способа проведено на электронно-вычислительной машине (ЭВМ) по методу статистических испытаний Монте-Карло.The study of the feasibility of the proposed method was carried out on an electronic computer (computer) according to the method of statistical testing Monte Carlo.
Этап 1 реализовался аналого-цифровым преобразователем (звуковой картой) ЭВМ. Ввод сигналов в ЭВМ осуществлялся на низкой частоте.
Для реализации этапов 2…8 разработано программное обеспечение на языке программирования C++ с использованием интегрированной среды разработки Visual Studio 2008.To implement
В ходе эксперимента выполнялось распознавание ЧМ радиосигналов диапазона высоких частот с различными модуляционными параметрами в полосе анализа 4 кГц. Результаты экспериментов представлены на фиг.6. Вероятность правильного распознавания ЧМ сигналов (ЧМ2, 4, 8, 16, 32, 64) при ОСШ 6 дБ составляет 0,95 (при применении способа-прототипа для распознавания сигналов ЧМ4, 8, 16, 32, 64 в отсутствие шума Рпр уменьшается от 0,843 до нуля). Данная величина вероятности правильного распознавания обеспечивается на длине выборки анализируемого сигнала в 10 посылок, что для модуляционных скоростей от 10 до 300 бод составляет от 0,02 до 0,6 секунды.During the experiment, FM radio signals of the high frequency range with various modulation parameters were recognized in the analysis band of 4 kHz. The experimental results are presented in Fig.6. The probability of correct recognition of FM signals (FM2, 4, 8, 16, 32, 64) at a 6 dB SNR is 0.95 (when using the prototype method for recognizing FM4, 8, 16, 32, 64 signals in the absence of noise, P pr decreases from 0.843 to zero). This value of the probability of correct recognition is provided at the sample length of the analyzed signal in 10 packages, which for modulation speeds from 10 to 300 baud is from 0.02 to 0.6 seconds.
Время распознавания определяется временными затратами каждой вычислительной операции. Так для способа-прототипа время распознавания tp определяется следующими составляющим:Recognition time is determined by the time costs of each computational operation. So for the prototype method, the recognition time t p is determined by the following components:
где: tв.с. - время вычисления амплитудного спектра;where: t VS - time calculation of the amplitude spectrum;
tоц - время оценивания положения частотных составляющих;t sc - time to evaluate the position of the frequency components;
tф - время фильтрации одной частотной составляющей;t f - filtering time of one frequency component;
tог - время вычисления огибающей одной фильтрованной компоненты;t og - calculation time of the envelope of one filtered component;
tп.с. - время удаления постоянной составляющей из одной огибающей;t ps - time to remove the constant component from one envelope;
tинв - время инверсии одной огибающей;t inv is the inversion time of one envelope;
tr - время расчета r между одной парой огибающих;t r is the calculation time r between one pair of envelopes;
tср - время сравнения одного рассчитанного r с пороговым значением;t cf is the time of comparison of one calculated r with a threshold value;
М - общее количество частотных составляющих;M is the total number of frequency components;
I - количество инвертированных огибающих;I is the number of inverted envelopes;
K - количество раз расчета коэффициента взаимной корреляции.K is the number of times the cross-correlation coefficient is calculated.
При распознавании по заявленному способу время распознавания t'p определяется следующими составляющими:When recognizing by the claimed method, the recognition time t ' p is determined by the following components:
В формуле 6 отсутствуют временные составляющие tп.с. и tинв, a составляющие tф, tог, tr, tср не зависят от общего количества частотных составляющих сигнала. В самом простом случае, когда распознаванию подвергается только радиосигнал ЧМ2 (без помех), tр будет превышать t'р на 2tп.с.+tинв, в общем случае - на (М-2)tф+(М- 2)tог+Mtп.с.+Itинв+(K-1)tr+(K-1)tср. Время распознавания ЧМ радиосигналов по заявленному способу t'p при любом количестве частотных составляющих остается одинаковым и определяется формулой 6.In the
Таким образом, проведенные экспериментальные исследования подтвердили заявленный технический результат - расширение класса распознаваемых частотно-манипулированных радиосигналов, повышение вероятности правильного распознавания частотно-манипулированных радиосигналов с количеством частотных составляющих от 4 и более, а также сокращение времени их распознавания.Thus, the conducted experimental studies confirmed the claimed technical result - expanding the class of recognizable frequency-manipulated radio signals, increasing the likelihood of correct recognition of frequency-manipulated radio signals with the number of frequency components from 4 or more, as well as reducing the time of their recognition.
ЛитератураLiterature
1. Патент №2154837, Российская Федерация, МПК7 G01S 7/285. Способ обнаружения линейно-частотно-модулированного сигнала с неизвестными параметрами. / А.Г.Аганин, А.В.Богданов и др., заявитель и патентообладатель ООО «ОКБ Траверз», заявка №99113134/09 от 16.06.1999, опубликовано 20.08.2000.1. Patent No. 2154837, Russian Federation, IPC 7 G01S 7/285. A method for detecting a linear frequency modulated signal with unknown parameters. / A.G. Aganin, A.V. Bogdanov et al., Applicant and patent holder of OKB Travers LLC, Application No. 99113134/09 of 06.16.1999, published on 08.20.2000.
2. Патент №2236693, Российская Федерация, МПК7 G01S 13/52, G06K 9/00. Способ распознавания частотно-манипулированных радиосигналов с неизвестными параметрами. / А.В.Довгий, В.О.Егурнов и др., заявитель и патентообладатель Военный университет связи, заявка №2003122963/09 от 21.07.2003, опубликовано 20.09.2004.2. Patent No. 2236693, Russian Federation, IPC 7 G01S 13/52, G06K 9/00. A method for recognizing frequency-manipulated radio signals with unknown parameters. / A.V.Dovgiy, V.O. Egurnov et al., Applicant and patent holder, Military University of Communications, Application No. 2003122963/09 of July 21, 2003, published September 20, 2004.
3. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учебник для студ. вузов. / Елена Сергеевна Вентцель. - 9-е изд., стер. - М.: Издательский центр «Академия», 2003. - 576 с.3. Ventzel E.S. Probability Theory: A Textbook for Stud. universities. / Elena Sergeevna Wentzel. - 9th ed. - M.: Publishing Center "Academy", 2003. - 576 p.
4. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов: учеб. пособие. / А.Б.Сергиенко. - 3-е изд. - СПб.: БХВ-Петербург, 2011. - 768 с.4. Sergienko A.B. Digital signal processing: textbook. allowance. / A.B.Sergienko. - 3rd ed. - SPb .: BHV-Petersburg, 2011 .-- 768 p.
5. Рембовский A.M. Радиомониторинг: задачи, методы, средства. / A.M.Рембовский, А.В.Ашихмин, В.А.Козьмин; под ред. A.M.Рембовского. - М.: Горячая линия - Телеком, 2006. - 492 с.5. Rembowski A.M. Radio monitoring: tasks, methods, tools. / A.M. Rembovsky, A.V. Ashikhmin, V.A. Kozmin; under the editorship of A.M. Rembowski. - M .: Hot line - Telecom, 2006 .-- 492 p.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2011152415/07A RU2484496C1 (en) | 2011-12-21 | 2011-12-21 | Method of detecting frequency-shift keyed radio signals |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2011152415/07A RU2484496C1 (en) | 2011-12-21 | 2011-12-21 | Method of detecting frequency-shift keyed radio signals |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2484496C1 true RU2484496C1 (en) | 2013-06-10 |
Family
ID=48785835
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2011152415/07A RU2484496C1 (en) | 2011-12-21 | 2011-12-21 | Method of detecting frequency-shift keyed radio signals |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2484496C1 (en) |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4227255A (en) * | 1979-04-11 | 1980-10-07 | Telcom, Inc. | Signal classifier |
| US4622552A (en) * | 1984-01-31 | 1986-11-11 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Factored matched filter/FFT radar Doppler processor |
| US5208835A (en) * | 1990-09-24 | 1993-05-04 | In-Situ, Inc. | Automatic frequency control system and method for frequency-shift-key data transmission systems |
| RU2154837C1 (en) * | 1999-06-16 | 2000-08-20 | Общество с ограниченной ответственностью "ОКБ Траверз" | Method of detection of linear frequency-modulated signal with unspecified parameters |
| RU2236693C1 (en) * | 2003-07-21 | 2004-09-20 | Военный университет связи | Method for recognizing frequency-manipulated signals with unknown parameters |
| RU2310870C1 (en) * | 2006-07-24 | 2007-11-20 | Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского | Method for determining frequency, type of modulation and manipulation of received signals |
| RU2361225C1 (en) * | 2007-11-26 | 2009-07-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования ВОЕННО-КОСМИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ им.А.Ф.Можайского | Device for determining frequency, type of modulation and keying of received signals |
| RU2365923C1 (en) * | 2008-07-03 | 2009-08-27 | Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный авиационный инженерный университет" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Device for recognition of radio signals |
| CN102043148A (en) * | 2011-01-10 | 2011-05-04 | 西安电子科技大学 | Ground moving target classification method based on general matched filtering |
-
2011
- 2011-12-21 RU RU2011152415/07A patent/RU2484496C1/en active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4227255A (en) * | 1979-04-11 | 1980-10-07 | Telcom, Inc. | Signal classifier |
| US4622552A (en) * | 1984-01-31 | 1986-11-11 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Factored matched filter/FFT radar Doppler processor |
| US5208835A (en) * | 1990-09-24 | 1993-05-04 | In-Situ, Inc. | Automatic frequency control system and method for frequency-shift-key data transmission systems |
| RU2154837C1 (en) * | 1999-06-16 | 2000-08-20 | Общество с ограниченной ответственностью "ОКБ Траверз" | Method of detection of linear frequency-modulated signal with unspecified parameters |
| RU2236693C1 (en) * | 2003-07-21 | 2004-09-20 | Военный университет связи | Method for recognizing frequency-manipulated signals with unknown parameters |
| RU2310870C1 (en) * | 2006-07-24 | 2007-11-20 | Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского | Method for determining frequency, type of modulation and manipulation of received signals |
| RU2361225C1 (en) * | 2007-11-26 | 2009-07-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования ВОЕННО-КОСМИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ им.А.Ф.Можайского | Device for determining frequency, type of modulation and keying of received signals |
| RU2365923C1 (en) * | 2008-07-03 | 2009-08-27 | Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный авиационный инженерный университет" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Device for recognition of radio signals |
| CN102043148A (en) * | 2011-01-10 | 2011-05-04 | 西安电子科技大学 | Ground moving target classification method based on general matched filtering |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| RU 2310870 C1, (BKA), 20.11.2007. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Shi et al. | A novel fractional wavelet transform and its applications | |
| KR101235059B1 (en) | Apparatus and method for recognizing radar intra-pulse modulation type | |
| CN101919695B (en) | Electrocardiosignal QRS complex detection method based on wavelet transform | |
| RU2546851C1 (en) | Method of classification of hydroacoustic signals of sea object noise emission | |
| US20170250729A1 (en) | Estimation and mitigation of swept-tone interferers in frequency-hopped systems | |
| CN110346763A (en) | A kind of antinoise radio-frequency fingerprint recognition methods for radar LFM signal | |
| CN105721371B (en) | One kind being based on the relevant commonly used digital Modulation Signals Recognition method of Cyclic Spectrum | |
| JPH0715363A (en) | Detection method of energy base for detection of signal buried in noise | |
| Ahrabian et al. | Selective time-frequency reassignment based on synchrosqueezing | |
| KR101611534B1 (en) | Method for symbol rate estimation | |
| CN114019236A (en) | Power grid harmonic single-channel aliasing target signal detection method and device | |
| CN116507934A (en) | Signal processing device, radar operation method, and radar operation program | |
| Li et al. | A time-frequency based method for the detection and tracking of multiple non-linearly modulated components with births and deaths | |
| RU2351005C1 (en) | Method of evaluating signal parameters and device to this end (versions) | |
| RU2484496C1 (en) | Method of detecting frequency-shift keyed radio signals | |
| RU2386165C2 (en) | Method for determining structure and demodulation of signal with unknown structure | |
| Yamaki et al. | Performance evaluation of cross correlation functions based on correlation filters | |
| US20090299665A1 (en) | Method for automatically detecting and characterizing spectral activity | |
| US8532207B2 (en) | Methods and systems for distinguishing a signal of interest from interference signals | |
| CN115563481A (en) | Gravitational wave signal classification and identification method and system based on image domain features | |
| de Souza et al. | A modified time-frequency method for testing wide-sense stationarity | |
| Liu et al. | A novel signal separation algorithm for wideband spectrum sensing in cognitive networks | |
| RU2395158C1 (en) | Digital signal filtration method | |
| RU2525302C1 (en) | Method for automatic detection of narrow-band signals (versions) | |
| Wang et al. | Novel radio-frequency fingerprint recognition scheme using multiwavelets-based cyclic-spectrum graph analysis |