Метод виявлення OFDM сигналів в умовах частотно-селективних завмирань на основі аналізу згладженого спектра
DOI:
https://doi.org/10.20535/RADAP.2021.85.33-40Ключові слова:
OFDM, згладжений спектр, подвійна порогова обробка, інтервал ортогональності, частотний канал, частотно-селективні завмиранняАнотація
На даний час в радіосистемах цивільного та військового призначення широкого поширення набуло використання технології OFDM, особливо при роботі в каналах із частотно-селективними завмираннями. Через значну кількість схем побудови OFDM сигналів актуальним завданням для сучасних систем радіомоніторингу є розроблення методів та алгоритмів виявлення таких сигналів, які будуть стійкими щодо невизначеності структури OFDM сигналу та електромагнітної обстановки. На етапі виявлення характерною ознакою OFDM сигналу обрано наявність частотних каналів в згинаючій його спектра. Розроблено алгоритм виявлення OFDM сигналу в частотній області, а також оцінюванні кількості частотних каналів і тривалості інтервалу ортогональності. Для прийняття рішення про наявність сигнальних відліків у розрахованій реалізації нормованого до енергії спектра використано його варіацію. Такий підхід дозволяє уникнути оцінювання потужності шуму. У разі виявлення частотних відліків проводиться подвійне згладжування спектра за допомогою ковзаючого середнього. Це забезпечує краще згладжування ніж за допомогою одного вікна великої довжини. Після цього проводиться подвійна порогова обробка. Другий поріг розраховується із використанням відліків, що не перевищили перший поріг. Відліки, що перевищили другий поріг вважаються сигнальними. Далі проводиться пошук зайнятих ділянок частот із заданою шириною смуги. Відліки, що знаходяться у цій смузі ще раз згладжуються, що дозволяє отримати тренд спектра, який використовується як поріг для визначення меж частотних каналів. OFDM сигнал вважається виявленим, якщо було знайдено еквідистантні частотні канали. Після цього розраховується тривалість інтервалу ортогональності. Запропонований метод потребує незначного ускладнення процедури спектрального аналізу на основі швидкого перетворення Фур’є. Метод може бути використаний для підвищення ефективності роботи широкосмугових систем радіомоніторингу, а саме практично одночасної реалізації функції виявлення-розпізнавання OFDM сигналу.
Посилання
References
Fazel K., Kaiser S. (2008). Multi-Carrier and Spread Spectrum Systems: From OFDM and MC-CDMA to LTE and WiMAX. 2nd Edition. John Wiley & Sons, Ltd, 380 p. DOI:10.1002/9780470714249.
Castro M. E. (2011). Cyclostationary detection for OFDM in cognitive radio systems. Theses, Dissertations, and Student Research from Electrical & Computer Engineering. University of Nebraska, 113 p.
Sohn S. H., Han N., Kim J. M. and Kim J. W. (2007). OFDM Signal Sensing Method Based on Cyclostationary Detection. 2007 2nd International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications, pp. 63-68. doi: 10.1109/CROWNCOM.2007.4549773.
Gonzáles G., Cousseau J., Gregorio F., Wichman R., Werner S. (2011). A study of OFDM signal detection using cyclostationarity. ResearchGate, pp. 1-6.
Kim M., Po K., Takada J.-i. (2010). Performance Enhancement of Cyclostationarity Detector by Utilizing Multiple Cyclic Frequencies of OFDM Signals. 2010 IEEE Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum (DySPAN), pp. 1-8, doi: 10.1109/DYSPAN.2010.5457876.
Bixio L., Oliveri G., Ottonello M., Regazzoni C. S. (2009). OFDM Recognition Based on Cyclostationary Analysis in an Open Spectrum Scenario. VTC Spring 2009 - IEEE 69th Vehicular Technology Conference, pp. 1-5. DOI: 10.1109/VETECS.2009.5073718.
Muzaffar M. U., El-Tarhuni M., Assaleh K. (2012). Learning-based Spectrum Sensing in OFDM Cognitive Radios. COCORA 2012. The Second International Conference on Advances in Cognitive Radio, pp. 57-62.
Vizziello A., Akyildiz I. F., Agusti R., Favalli L., Savazzi P. (2010). OFDM Signal Type Recognition and Adaptability Effects in Cognitive Radio Networks. 2010 IEEE Global Telecommunications Conference GLOBECOM 2010, pp. 1-5. DOI: 10.1109/GLOCOM.2010.5683103.
Lushanur R. M. (2014). Study of the cyclostationarity properties of various signals of opportunity. Master of Science Thesis. Tampere university of technology, 119 p.
Noguet D., Biard L., Laugeois M. (2010). Cyclostationarity Detectors for Cognitive Radio: Architectural Tradeoffs. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, Article number: 526429 (2010). doi:10.1155/2010/526429.
Le Nir, V., van Waterschoot, T., Moonen, M. et al. (2009). Blind CP-OFDM and ZP-OFDM Parameter Estimation in Frequency Selective Channels. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, Article number: 315765 (2009). doi:10.1155/2009/315765.
Li H., Bar-Ness Y., Abdi A., Somekh O. S., Su W. (2006). OFDM Modulation Classification and Parameters Extraction. 2006 1st International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications, pp. 1-6, doi: 10.1109/CROWNCOM.2006.363474.
Sun, Z., Chen, Y., Liu, S. et al. (2014). Cyclostationarity-based joint domain approach to blind recognition of SCLD and OFDM signals. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Article number: 5 (2014). doi:10.1186/1687-6180-2014-5.
Tang, W., Cha, H., Wei, M., Tian, B., Ren, X. (2018). Identification method for OFDM signal based on fractal box dimension and pseudo-inverse spectrum. APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, Vol. 7, E16. doi:10.1017/ATSIP.2018.19.
Karami E., Dobre O. A. (2018). Identification of SM-OFDM and AL-OFDM Signals Based on Their Second-Order Cyclostationarity. Cornell University, 36 p.
Haque M., Sugiura Y., Shimamura T. (2019). Spectrum Sensing Based on Higher Order Statistics for OFDM Systems over Multipath Fading Channels in Cognitive Radio. Journal of Signal Processing, Vol. 23, Iss. 6, pp. 257-266. DOI:10.2299/jsp.23.257.
Liedtke F., Albers U. (2008). Evaluation of features for the automatic recognition of OFDM signals in monitoring or cognitive receivers. Journal of telecommunications and information technology, pp. 30-36.
Buhаiov M. V. Analysis of high frequency OFDM modems signals in interest of radiomonitoring. (2020). Vceni zapiski Tavrijskogo nacionalnogo universitetu imeni V. I. Vernadskogo. Seria Tehnicni nauki, Vol. 31 (70), Iss. 5, pp. 30−35. DOI: 10.32838/2663-5941/2020.5/06. [In Ukrainian].
Recommendation ITU-R SM.1600-3. Technical identification of digital signals SM Series Spectrum management. (2017). ITU, 25 р.
Handbook. Spectrum monitoring. (2011). ITU, 678 р.
Buhaiov М. V. (2020). Iterative Method of Radiosignals Detection Based on Decision Statistics. Visnyk NTUU KPI Seriia - Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia, Vol. 81, pp. 11−20. doi: 10.20535/RADAP.2020.81.11-20. [In Ukrainian].
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Микола Вікторович Бугайов
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
