1 引言
无人机(UAV)是无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle)的简称,最早出现在1917 年,产生初期就已经作为军事模拟打击目标[1]。发展至今,无人机作为一种新兴的网络环境下数据驱动的空中移动智能体,在现代战争领域中有着更广泛的应用,发展前景不可估量。无论在敌后侦察,目标标记,据点监视,还是在正面打击,通信中继,电磁干扰等方面,无人机在现代战争中扮演着越来越重要的角色。目前作战所需的无人机越来越向小型化发展,小型无人机具有雷达截面积小、噪声弱等优势,在执行侦察任务时,除了涂装、降噪等特征需要加强隐蔽设计以外,其导航与通信信号也需要在传统隐蔽通信技术上不断改善,功率谱密度越低、占据带宽越分散、单次通信时间越短的链路通信,越容易躲避敌方的电子侦察。以躲避敌方的电子侦察。目前,扩频通信以其良好的抗干扰性,低截获率在军事隐蔽通信系统中得到广泛应用,而在低速低动态低载噪比的小型侦察型无人机军事应用领域,一般扩频信号的粗同步技术已经难以达到目前作战需求,比如文献[2],虽然运用极大似然方法获取码相位值,但还是建立在传统的滑动相关法[3]上,捕获时间仍然很长。本文针对某型号无人机军事应用需求,设计了一种小型侦察无人机直扩信号粗同步过程,并仿真验证其优越性。
2 扩频技术对小型无人机隐蔽作战的意义
无人机军事作战已应用广泛,而无人机小型化后可以更利于一些特种作战任务,如新闻[4]报道的,在2018年8月4日,委内瑞拉总统马杜罗在首都拉加斯出席一场军队纪念演讲时,遭遇小型无人机炸弹袭击。
图1 小型无人机
Fig.1 The small UAV
表1 美军无人机分类
Tab.1 Classification of US UAV
无人机类别质量/kg飞行高度/m飞行速度/(km/h)代表机型1类0～9<366185RQ-11乌鸦、黄蜂、美洲狮、RQ-16T-鹰2类10～25<1000<463扫描鹰3类<600<5500<463RQ-7影子、远征、小型战术无人机4类>600<5500任意RQ-1捕食者、灰鹰、MQ-5猎鹰、MQ-8火力侦察兵5类>600>5500任意MQ-9死神、RQ-4全球鹰
由上表和近期美国国防部发布的《无人机综合系统路线图2013-2038》表明[5],美军截至在2013年列装的无人机系统约为1万多架,其中质量在0～9 kg,飞行高度在366 m以下的低动态轻小型无人机约占90%;在2016年美军《小型无人机系统飞行规划2016-2036》提出“编队”、“蜂群”等新型无人机作战概念[6],蜂群无人机开始作为无人机战略作战的主流。军用无人机开始向小型化、低空化同时隐蔽化发展。
当作为隐蔽侦察所用的无人机进入丛林、山区、高楼间或复杂电磁环境下执行任务时,由于遮挡、湿度或敌方干扰等影响,无人机导航定位信号衰减大,无人机数据传输易被干扰被截获,为满足此类作战任务,常使用低功耗、低动态、适用于低载噪比的小型无人机,或使用装备SAR(合成孔径雷达)的大航程无人机等。
本文研究背景为低动态的小型无人机隐蔽通信。这不仅要求特种作战的无人机体积尽量小、机电噪声尽量低等,还要求在通信链路方面,采用如短帧突发、降低载噪比的方式,减小被发现被截获的概率。而具备抗干扰,抗多径,保密性强的扩频技术已早早应用于军事无人机通信系统,以满足隐蔽通信的需求。直序扩展频谱技术(DSSS)利用扩频序列(如m序列)良好的自相关性和尽可能小的互相关性(图2),将有用信息用扩频序列扩展到一个高带宽频带上去,从而提高通信系统信号的鲁棒性[7]。
图2 分别为两个m序列的自相关性和互相关性
Fig.2 Self-correlation and cross-correlation of two m-sequences
在噪声背景条件下,地面接收机在开始飞行器信号跟踪前,首先需要估算出接收信号的频率偏移和码相位偏移这两个参数,即为粗同步过程;然后根据频偏和码偏的估计值在跟踪环节不断修正校准,即细同步过程。
载噪比CNR是衡量信号质量的重要指标。文章[8]提出了一种在丛林峡谷等恶劣信号接收条件下,利用卡尔曼滤波实现无人机载噪比最优估计的算法。本研究针对敌后隐蔽通信需求,将载噪比在常用可实现指标上降低至隐蔽侦察通信所需的低载噪比指标并设计粗同步捕获方法予以实现。
3 低载噪比条件下无人机快速粗同步方法设计
无人机扩频信号的粗同步过程也叫捕获过程,实际上是一个地面接收机对码相位域和多普勒频率域进行的二维搜索过程[9],从而达到飞行器导航信号或图像视频信号的无失真接收。粗同步过程主要分为三部分:相干部分,累积部分和判决部分。本设计在传统FFT并行捕获方法[10]的基础上,在累积阶段进行改进,并选择适用于低功耗快速解算的单次判决,以适用于某型号小型无人机在低载噪比条件下直扩信号的快速捕获。
3.1 相干部分
飞行器扩频信号通过复杂的敌方干扰环境后到达无人机地面接收端,在tk时刻的中频信号为:
S(k)=A·C[(1+ δ)(tk-ts)]cos[(ωIF+ωd)tk+φ0]
(1)
图3 低载噪比条件下无人机直扩信号捕获流程图
Fig.3 System principle block diagram
其中,A是接收到的信号幅度,C(t)是扩频码序列(本设计用m序列),
为扩频码率偏移量的归一化值, fc是载波频率,Ts是采样时间间隔,ωIF为中频载波,ωd是多普勒频偏,φ0是载波初相位,ts是m序列的起始时刻。捕获过程实际上是确定上式中的ts,δ和ωd的估计值
和
地面站再对接收的中频信号进行下变频处理成I(k)和Q(k)两路信号:
(2)
(3)
上式中N是积分所用的信号点数。
可得复数形式:
(4)
推出:
(5)
式(5)中,
是m序列的起始时间。并且,上式可以看成是
和
的圆周相关,根据圆周相关定理:
(6)
式(6)中,X(K)、Y(K)*分别是x(k)和y(k)的FFT变换和FFT变换的共轭,即将时域相关处理转换成频域共轭相乘。这里信号帧取N个符号导频头做无人机扩频信号样本,经BPSK调制和Lm位m序列扩频处理,在码相位相关过程中,为保证经低通滤波后码偏估计在
个chip码元之间,单个码元相位搜索个数
并补充g点个空值变长度为Lk+g(2的次方数)做V点FFT相干;同时,频率域也按照单个符号速率的低通奈奎斯特带宽fstep=RB/2步进,在多普勒频偏为±fd时,其频率分块数为U=[2fd/(RB/2)+1],利用圆周相关定理,将接收信号与本地伪码的时域相关转换成频域的共轭相乘[11],并将相关结果暂时按频域块划分保存。相干阶段用FFT相干既避免了滑动相关法的相干时间长的缺点,又没匹配滤波法[12]对硬件资源需求大。
3.2 累积部分
在相关环节完成后由于较低的载噪比使得信号的在一个相干周期内的能量不足以达到一个有效的载噪比增益从而使相关峰不明显不易判决:此时,若判决阈值设置过低,可以满足捕获率的冗余但虚警率(FA)偏高,信号捕获的可靠性下降;若判决阈值设置过高,在保证可靠性即降低虚警率的同时,漏警率(MD)也大大升高,造成飞行器的信号丢失,地面站和飞行器的链路中断。因此,在低信噪比条件下增加累积部分来提高进入判决部分的信号的载噪比,提升判决部分的灵敏度。
这里设计了一种二次M点FFT累积+简化自相关累积并用的捕获方法。
虽然隐蔽侦察所考究的中小型无人机不存在大动态高频偏的可能性,但实际无人机系统内部晶振不可避免地会产生频率漂移,在地面接收端可等效于多普勒频偏来处理。相干累积若累积时间Tcoh过长,残留载波fe会对累积结果
(7)
产生影响,这限制了载噪比的改善程度,难以达到频偏容忍度需求,如图4所示。
图4 累积时间对相关峰的影响
Fig.4 The effect of accumulation time on the correlation peak
图5 相干累积和非相干累积的相关结果图
Fig.5 Results of coherent accumulation and non-coherent accumulation
而非相干累积虽对于频偏不那么敏感,累积时间可稍做延长。但图5仿真可见,由于对相干值进行了模值/平方值处理,信号上叠加的噪声均值不再为零,会带来平方损耗,如图所示;文章[13]提出了一种差分相干累积方法,差分相干累积是将两个相邻相关结果的共轭乘积进行累加,但相应的噪声谱(以白噪声为例)经差分相干后易由常规高斯谱变为共轭谱,为系统后端进一步噪声处理增加了难度。
当接收信号与本地伪码的时域相关转换成频域的共轭相乘,并将相关结果暂时按频域块划分保存后,在累积过程中再次利用FFT圆周相关定理进行二次M点FFT累积和自相关相乘并用,进一步消除杂波影响,让相关峰更明显。二次M点FFT累积+自相关累积并用法是在对N个符号利用V点FFT相关方法得到相关结果后,先将结果xl,ν,u存储起来,然后再对这N个相关结果补零到M位(2的次方数)进行二次FFT,其值为:
0≤l≤L-1,
0≤m≤M-1, 1≤u≤U
(8)
式中,
然后,利用自相关累积的叠加效果显著的特点,
z(l,m,u)=yα(l,m,u)*yβ(l,m,u)
(9)
将二次FFT累积结果进行简化自相关累积。
图6 二次M点FFT累积+简化自相关累积结构图
Fig.6 Double M points FFT accumulation & simplified self-correlation accumulation
这种二次M点FFT累积+自相关累积并用的方法,克服了相干累积对于频偏的敏感性,避免了非相干累积的平方损耗,同时码偏精度可由码相干步长r控制,频偏精度可由1/(Rb×M)控制。而且相应的噪声谱也回归高斯谱,克服了差分相干累积噪声为共轭谱判决阶段难处理的缺点,底噪影响小,相关峰尖锐明显。
3.3 判决部分
此时,再将检测值与门限进行比较,从而判决是否捕获成功。不同的判决算法判决捕获成功的准则是不同的,因此也使得虚警率、漏警率是不同的。在低载噪比29～38 dB范围内,对比单次判决、M/N次判决、1+M/N次判决和Tong判决几种常用算法性能。
图7 四种判决策略的虚警率和检测率性能
Fig.7 False alarm rate and detection rate performance of four decision methods
由图(a)可以看出,单次判决法虚警率最高,达到10-2量级;(1+M/N)次判决法虚警率最低,虚警率性能最优;M/N次判决法和Tong判决法虚警率在10-3至10-4量级,且Tong判决法虚警性能介于M/N次判决法和(1+M/N)次判决法之间。四种判决策略的虚警率在低载噪比范围内,几乎不受信号载噪比变化影响。
由图(b)可以看出,当载噪比大于35 dB时,四种判决策略的检测率都能达到1,即完全捕获。当载噪比在29～34 dB时,四种判决策略检测率性能差别很大,单次判决法的检测率最高、性能最优,然后依次是Tong判决法、M/N次判决法、(1+M/N)次判决法。
这里由于前面算法的优越性,采用单次判决方法在保证漏警率的同时,虚警率亦可控制在10-2数量级,满足背景测试粗同步阶段需求。其判决策略是,当检测值≥预设门限时,即判断信号捕获成功,否则判决信号捕获失败。
4 仿真与分析
针对本应用背景而言,接收机需要具备对低载噪比信号的快速捕获能力,以适应某型号无人机在特种作战背景条件下粗同步需求。针对该需求,调制方式为常用的BPSK/DSSS,频偏为该无人机内部晶振产生最大频偏冗余范围±5 kHz。在虚警率10-2条件下,首先对比在29～38 dB通用低载噪比范围内本设计方法、差分相干累积法和普通相干累积法的捕获性能;其次验证在本设计方法可适用的最低载噪比34 dB条件下,参考信号速率为1000 bps、伪码码长为1023位m序列时,该算法的捕获精度与性能。技术指标条件如下:
表2 仿真参数
Tab.2 Simulation parameter
参数或指标名称数值调制方式BPSK/DSSS扩频码周期1023 m序列信息速率1000 bps码片速率1.023 Mchip/s采样率2.046 MHz载波多普勒频率范围±5 kHz低载噪比范围29～38 dB拟采用的载噪比34 dB二次FFT累积符号数32捕获时间<150 ms试验频偏失真度<5%试验码偏失真度<5%
在MATLAB仿真平台上分别为依次在29～38 dB条件下对三种捕获算法进行一定次数仿真,并进行统计分析,由图8可以看出,本设计算法在低载噪比范围内捕获成功的概率明显提高,在34 dB时捕获率已达99.4%。
图8 三种捕获算法下的捕获概率
Fig.8 Detection rate for three acquisition algorithms
下面是对无人机直扩信号进行单次捕获。仿真可得,在载噪比CNR为34 dB时捕获成功,搜索频偏为6993.1641 Hz,计算得到的频偏为6953.125 Hz,实际多普勒频偏为6953 Hz,频偏失真度约为0.58%;搜索码位为4426,实际噪声头长度为4489,码偏失真度约为1.40%。同时,由于捕获时间为(100/1000)=0.1 s,满足快速捕获要求(<150 ms),捕获效果明显,在低载噪比条件下本设计算法捕获性能优越。
图9 捕获成功仿真结果图
Fig.9 Capture successful result graph
5 结论
针对小型无人机隐蔽通信需求,本文设计了一种二次M点FFT累积+简化自相关累积并用的捕获方法,有效避免了频偏敏感、平方损耗、底噪难处理等缺点,并且在低载噪比条件下累积出的相关峰明显,频偏估计更精确,有效保障小型无人机低载噪比军事应用上的直扩信号接收稳定性,对某型无人机在军事领域敌后作战、隐蔽侦察所需的小型化提供了技术支持,为未来进一步实现无人机蜂群化作战提供安全有效的通信保障。
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