Метод автоматизованого визначення модуляційних параметрів короткотривалих радіосигналів з двопозиційною частотною маніпуляцією
DOI:
https://doi.org/10.20535/RADAP.2023.93.31-38Ключові слова:
радіосигнал, частотна маніпуляція, символьна швидкість, символьний період, девіація, спектр, періодограма, автоматизація, миттєва частотаАнотація
У статті запропоновано метод автоматичного визначення несучої частоти, символьної швидкості, частоти рознесення піднесучих, індексу маніпуляції та ширини спектра короткотривалих радіосигналів із двопозиційною частотною маніпуляцією. Метод об’єднує чотири способи визначення параметрів радіосигналів із частотною маніпуляцією. Для визначення несучої частоти та частоти рознесення піднесучих використовується два відомі способи, які ґрунтуються на аналізі характеристик амплітудно-частотних спектрів радіосигналу та гістограми миттєвої частоти. Для визначення символьної швидкості — удосконалено спосіб, який ґрунтується на аналізі циклостаціонарних властивостей випадкової функції миттєвої частоти та запропоновано новий спосіб на основі аналізу пікових значень періодограми. Удосконалення першого способу визначення символьної швидкості полягає в підвищенні ймовірності правильної ідентифікації домінантних гармонік в амплітудно-частотному спектрі центрованої нормованої миттєвої частоти шляхом попередньої низькочастотної фільтрації миттєвої частоти, збільшення розмірності масиву її значень та обмеження смуги пошуку. Другий спосіб визначення символьної швидкості ґрунтується на пошуку пікових значень періодограми сигналу, які виникають за рахунок наявності в модуляційних бітових послідовностях ділянок з чергуванням одиниць та нулів. Показано, що в аналізованих характеристиках наявні пікові значення, частоти (або різниця частот) яких кратні символьній швидкості та девіації частоти. Запропоновано підхід до розрахунку параметрів частотної маніпуляції шляхом об’єднання даних отриманих чотирьома способами. Працездатність методу перевірена шляхом аналізу радіосигналів отриманих в процесі комп’ютерного моделювання, а також реальних сигналів командно-телеметричних радіоліній безпілотних авіаційних комплексів.
Посилання
References
Yerilkin, A., Huriev, D., Karlov, D., Korobetskiy, O. and Shevchenko, Y. (2022). Review and analysis of world experience struggles with strike unmanned aviation. Science and Technology of the Air Force of Ukraine, Vol. 4, Iss. 49, pp. 15-22. doi: 10.30748/nitps.2022.49.02.
Su W., Kosinski J. (2003). Comparison and Simulation of Digital Modulation Recognition Algorithms. Proceedings of the International Symposium on Advanced Radio Technologies, pp. 81–87.
Technical identification of digital signals. Recommendation ITU-R SM.1600-3. Spectrum management (2017). ITU-R, Geneva, 32 p.
Nahorniuk O. A., and Pavliuk, V. V. (2016). Metodyka avtomatyzovanoho rozrakhunku parametriv chastotnoi manipuliatsii v umovakh apriornoi nevyznachenosti [Method of automated calculation of frequency shift keying parameters in conditions of a priori uncertainty]. Modern information technologies in the sphere of security and defence, Iss. 2(26), Kyiv, pp. 74–80.
Hui Xiong, De-Guo Zeng, Xiao-Dong He, Bin Tang (2010). Parameter Estimation Approach of FSK/PSK Radar Signal. Journal of Electronic Science and Technology, Vol. 8, Iss. 4, pp. 341-345. doi: 10.3969/j.issn.1674-862X.2010.04.009.
Grimaldi D., Palumbo A., Rapuano S. (2001). Automatic modulation classification and measurement of digitally modulated signals. 11 IMEKO TC-4 Symp. — Trends in Electrical Measurement and instrumentation, Lisbon, pp. 112–116.
Benvenuto N., Cherubini G., Tomasin S. (2021). Algorithms for Communications Systems and their Applications, 2nd edition. Wiley, 960 p.
Vito L., Dobre О. A. (2014). Joint Classification and Parameter Estimation of Compressive Sampled FSK Signals. 20th IMEKO TC4 International Symposium and 18th International Workshop on ADC Modelling and Testing, pp. 473–477.
Zhang J. et al. (2020). Blind Parameter Estimation of M-FSK Signals in the Presence of Alpha-Stable Noise. IEEE Transactions on Communications, Vol. 68, No. 12, pp. 7647-7659, doi: 10.1109/TCOMM.2020.3022348.
Jian-fei Xu, Fu-ping Wang, Zanji Wang (2011). Algorithm for symbol rate estimation of MFSK. International Conference on Graphic and Image Processing (ICGIP 2011), Vol. 8285, doi:10.1117/12.913362.
Valieva I., Björkman M., Åkerberg J., Ekström M., Voitenko I. (2022). Blind symbol rate estimation for cognitive radio using wavelet transform and deep learning for FSK modulated digital signals. International Conference on Advanced Technologies for Communications.
Sergienko A. (2012). Digital Communications, Saint Petersburg, 164 p.
Lyons, R. G. (2011). Understanding digital signal processing, 3d ed., Prentice Hall, Boston, 858 p.
Mikhalov G. A. (1999). Parametric estimates by the Monte Carlo method, Utrecht, 376 p.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Oleksandr Anatoliiovych Nahorniuk
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.
