CC BY
5
УДК 621.396.6
Демодулящя енергетично прихованих лшшно-частотно-модульованих сигнал!в
Стеискал А. Б.1, Ковтун С. О.2, Воитко В. В. \ Огарок А. П. 1
1 Hay kobo- дослщний ¡еститут Мшштерства оборони Украши, Ки1'в, Укра'ша, 2Товариство з оймеженою в1дпов1дальшстю Науково-впроваджувальна ф!рма "КРИПТОН", Ки1'в, Укра'ша
E-mail: viialiк_ v_ иаШ.иа
У статт! проведено апал!з д!аграми певизпачепост! прямокутпого лйпйно-частотио-модульованого радю1миульсу. Виявлепо характерш ушкальш озпакп i особливост перер!зу д!аграми певизиаче-iioctí. Запропоповапо шднд до демодуляцй' прпйпятого епергетичпо прпховапого лшшпо-частотпо-модульовапого сигналу па основ! використаппя властивостей д!аграми певизпачепост! елемептарпого радю1миульсу. Обгруптовапо можлшмсть його демодуляцй'. Для реал1заци поставлено! задач! запропоповапо пове викорпсташш в1домо! схемп кореляццшого прпймача розр1зпеппя двох сигпал1в з вииадковими початковпми фазами. Для чого визпачепо та розраховапо параметрп палаштуваппя схемп кореляццшого прпймача (зпачепь пеузгоджепост! за часом та частотою), за яких можливо однозначно приймати pinienim про прнйпятнй двшковий символ у процео демодуляцй' лйпйпо-частотпо-модульовапого сигналу па основ! отримапого зпачеппя вггндпого сигналу корелятора. Про-апал1зовапо залежпост! виндпого в1дпошеш1я сигпал/шум прпймача в!д параметр!в лшшпо-частотпо-модульовапого сигналу. 3 урахуваппям rpaminimx зпачепь параметр!в цих сигиал1в при використапш i'x системами зв'язку оцшепо д1апазопи б!тового штервалу та дев!ацй частоти. як! потепццшо можуть бути па вход! приймалыюго тракту. Проведено 1м1тацшпе моделюваппя процедурн демоделюваппя за допомогою програмпих пакетав Mat.lab R2016a та Mat.liCAD 14. Результати моделювашш шдтвер-джують здатшсть запропоповапого алгоритму демодулювати лшцшо-частотпо-модульоваппй сигнал у вх!дшй cyMinii при малих в1дпошеппях сигпал/шум. У ход! апал!зу шльшспо! м!ри завадостшкост! запропоповапого прпймача зроблепо висповок про добру узгоджешсть результате моделюваш1я з роз-рахупками. Cnoci6 демодуляцй епергетичпо прпховапого лшцшо-частотпо-модульовапого сигналу, що пропопуеться. може бути впроваджепий па вже 1спуючих засобах радюмошторипгу або використапий при розроблепш пових засоб!в. що працюватимуть з широкосмуговими сигналами.
Клюноаг слова: демодулящя: лшшпо-частотпо-модульовапий сигнал: автокореляццший алгоритм: anpi-ориа певизпачешсть: епергетичпо приховапий сигнал: кореляцшпий метод: радюмошторипг: складпий сигнал: широкосмуговий сигнал
DOI: 10.20535/RAD АР. 2021.86.45-51
1 Постановка проблеми у за-гальному вигляд1
До сучасних тслекомушкацшних систем (ТКС) висуваються вимоги щодо покращення таких ва-жливих характеристик, як: завадоспйккть. прихо-вашсть. ефектившсть роботи у завантажених ра-дючастотних д1апазонах в умовах багатопромене-вого розповсюдження радкжвиль тощо. Намаган-ня иокращити щ характеристики прговодить до збшынення частки використаиия сигнал1в з розши-реним спектром випромпиовань: кодофазомашпу-льоваш сигнали. з лпийною частотною модулящяо (ЛЧМ) та ïx комбшацп [1].
Застосуваиия таких сигнал1в суттсво зменшуе еиергетичиу доступшсть джерел i об'ектав радю-MOiiiTopiniry (РМ). Biipiineiiira завдань щодо вияв-
лення та демодуляцй таких сигнал1в с складним нау ково-техшчним завданням.
2 Анал1з останшх дослщжень i публжацш
Одним з важливих науково-техшчних завдань за иаирямом дослщження проблем РМ ТКС. що вико-ристовують ЛЧМ сигнали [2]. с демодулящя таких сигнал1в в умовах anpiopuoï невгоначеность
Задачу виявлеиия епергетичпо ириховаиого ЛЧМ сигналу та вгоначення його параметр1в було розв'язано у [3. 4] за допомогою дискретно! мо-дел1 автокорелящйного приймача з квадратурною обробкою. а задачу розпонавання jiiiiiituoï частотно! модуляцп на ociiobî автокорелящйного приймача з
подвпшою квадратурною обробкою. Тому завдання домодулящ1 онорготично прихованих ЛЧМ сигнатв дощлыго вирпнувати, максимально використовую-чи розультати, отримаш в [3,4].
У науковш „шторатур1 не достатньо висвилено питания демодулящ! онорготично прихованих ЛЧМ сигнатв ТКС в умовах anpiopiio'i невизначеноста щодо виду й парамотр1в сигналу та онорготичнем прихованост1 [2].
Отжо, актуалыисть стати визначаеться i"i метою, яка полягае в розроблонш методичного аиа-рату демодулящ! (розшзнавання виду частотного заповноння) онорготично прихованих лшшно-частотно-модульованих сигнатв толекомушкацш-них систем па ocnoBi автокореляцшного методу.
3 Виклад основного матер1алу
Для BiipiiHOiura завдання демодулящ! прийнятих онорготично прихованих ЛЧМ сигнатв ТКС про-понуеться шдхщ, що ^руитусться на властивостях фунющ невизначеноста (ФН). Ф1зично ФН |р(T,f )|2 характеризуй вихщний сигнал узгодженого фшьтра на ocnoBi автокоролятора з квадратичним детектором [5,6].
Користуючись властивштю симетричноста ФН [7] проводемо анатз i"i nopepi3y площиною
|р(т, f)|2 = const. Перер1зи, отримаш для р1зних 2
р2
nocTi (ДН). Д1аграма невизначеноста олемонтарного радкямпульсу з лишнюю частотною модулящяо являе собою олшеоподобну ф1гуру, велика вшь яко! лежить у I та III квадрантах систоми координат 0т f, якщо е спадний закон ЛЧМ, або у II та IV квадрантах, якщо е. зросталышй закон ЛЧМ [3].
Враховуючи вище наводеш властивоста, иропо-нусться домодулювати ЛЧМ сигнали на ocnoBi роз-ташування олшсопод1бно1 ДН у систем! координат 0
тат nepepi3y (на piBHi -2 дБ) ФН площиною р2 = 0.794.
Пропонусться прнйматн pinieinra про прнйнятнй двшковий символ у процоей демодуляцй' ЛЧМ енгна-л1в на основ! отриманого значения вихщного сигналу корелятора. Вихщний сигнал будо вщиовщати значению ФН в характерних точках олшеоподобнем ДН, якими с точки на великш oci.
Значения неузгодженоста за часом то та частотою /о розраховуються за доиомогою оцшок дев1ащ1 частоти (Д fp) та биового штервалу (тр) [ ]:
то = кто х тр, /о = кто х Д/р, (1)
до кто = kf о - коефшденти неузгодженоста за часом i частотою.
При |р( T,f )|2 = 0.794 кт о = kf о = 0.206 [3]. Порядок оцпиовання дев1ащ1 частоти та биового штервалу ЛЧМ сигналу описано в робота [3], тому цей матер1ал по наводиться.
Anpiopiia невизначешеть шд час приймання онорготично прихованих ЛЧМ сигнатв уноможлив-люе застосування в приймач1 оптимального алгоритму [8 11]. У цьому випадку пропоиусться ви-користовувати автокорелящйний алгоритм [6, 12], який с стайким до anpiopiio'i невизначеноста парамо-TpiB вхщних сигнатв. Автокорелящйний алгоритм з квадратурною обробкою е. "оптималышм" (ква-зкштималышм) при виявлонш сигнатв неведомо! форми з неведомою початковою фазою на фош га-усйвського стащонарного шуму [3].
Так як ЛЧМ сигнал можо складатись з дискрет 3i спадним або зросталышм законами, характерш точки елшсоиод1бно1 ДН можуть лежати в pi3inix
0
визначати значения кореляцй' як при позитивному, так i негативному значенш неузгодженоста за частотою.
Таким чином, з урахуванням неузгодженоста за частотою, пропонуеться автокорелящйний алгоритм з подвпшою квадратурною обробкою:
Zi
Z2 =
{i I
™ y(t)yf+fo(t - To)dt f +
f + {iJi
^ / y±(t)yf+fo(t - To)dt
f
li i:
^ J y(t) yf - fo(t - To)dt
M i I
(2)
^ I y^(t) yf - fo(t - To)dt
де гиг2 — значения корелящ! на великш ош ДН ЛЧМ сигналу при зростальному / спадному закош ЛЧМ; у^) - вхедпий сигнал; +$o(t — т0) - процес, отриманий шляхом зеуву вхщного сигналу у(€) за часом па т0 та подалыпого зеуву спектра процесу у(Ь — т) ^а ^^^тотою на /0; у±^) - процес, отриманий шляхом зеуву вс1х складових спектра вхщного сигналу у^) за фазою на к/2; Т - час накопичення вхвдного сигналу; - $— т0) - процес, отриманий
( ) 0 ( — 0)
0
Вщповщно до обраного алгоритму (2) син-тезовано структурну схему двоканального автокорелящйиого приймача з квадратурною обробкою (ДАПКО), який складасться з двох класичних [3] автокорелящйних приймач1в з квадратурною обробкою (АПКО-1 та АПКО-2 Рис. 1), що вщлзня-
2
ються знаком значения нсузгоджсност1 за частотою (позитивна 1 негативна).
Ршгсння про прийнятий двшковий символ приймаеться при пор1внянш вихщного сигналу кожного каналу ДАПКО 1з задании нормованим порогом
^пор-
Тобто, при зростальному закош елементарного ЛЧМ 1мпульсу р1вень накопиченого сигналу за час штегрування досягне нормованого порогу в канал1 ДАПКО з позитивним значениям неузгодженосп за частотою, гцо ввдповвдатиме лопчшй "1". Навпаки. при спадному закош ЛЧМ, р1вень накопиченого сигналу досягне нормованого порогу в канат ДАПКО з негатнвннм значениям неузгодженосп за частотою. гцо вщповщатиме лоичному "О".
Авторами запропоновано розв'язувальне правило прийняття ршення про прийнятий двшковий символ:
при Z1 > дпор > Z2 приймаеться гшотеза про прийнятий двшковий символ "1":
при Z2 > дпор > Z\ приймаеться гшотеза про прийнятий двшковий символ "О":
при > дпор < або < дпор > приймаеться ршення про ввдеутшеть сигналу або помилку. де дпор - значения нормованого порогу. Формула розрахунку величиии ввдношення сн-гнал/шум на впход1 приймача (?) [ ] з урахуванням формулн ( ) та Т =
, буде мати вигляд: V2g2p(ToJo)VÄfT
V1+292 '
дед в1дпошенпя сигнал/ шум за напругою на вход1 ДАПКО; р(т0, /о) - ФН радю1мпульсу (дпекретн) ЛЧМ сигналу (р(т0,/0) = 0.794 з параметрами на-лаштування ДАПКО т = т0 та f = f0 впродовж вщлзку часу (штервалу спостереження) триваль стю Т = тр).
На Рис. 2 (тут i дал1 yei графпш залежностей отримано в середовинц MathCAD 14) наведено результата розрахунку за сшввдношенням (3) зале-жносп вихщного ввдношення сигнал/шум ДАПКО ввд вхщного при дев1ацп' частоти дискрети ЛЧМ сигналу Afp = 108 Гц та фжсованШ i"í трнвалосп тр = 10-4, 1О-5 та 10-6 с.
На Рис. 2 вщображено Jiiiiii* нормованого порогу виявлеипя. значения якого обчнелено зидно з KpiiTepieM Неймана Шрсона [3.4].
Велнчннн нормованнх пороив становлять qnopl = 3.035, д„ор2 = 3.717 i qnop3 = 4.292 для
-2
10
-3
та 10
-4
ймов1рностей помилки (Рег) 10 ввдповщно.
Результати анал1зу графшв показують. якщо ЛЧМ сигнал з параметрами Afp = 108 Гц та Тр = 10-4 с мае вщношення сигнал/шум бшыпе за 21.3 дБ. його можна виявити з ímobípiiíctio помилки Per = 10-4. Тобто, демодулящя енергетично прпховаппх ЛЧМ сигиа.тв можлива .
(3)
q
Рис. 1. Структурна схема двоканального автокорелящйного приймача в режтп демодуляцп' ЛЧМ сигнал1в
Я
qnop3
4
qnop2 qnop1 ^
Afp= 108 Гц
/ P = 10-4У V- er iKJ i 1 Ь I -J i ^er= 10-3 'er = 10-2
Tp= 10-4 сТ
J J /Ч>= 10-5 с
Tp= 10-6 с
g. ДБ
-30
-20
-10
q a
-16
- IB
-20
- 22
-24
Afp= 108 Гц
tr iri
Л.1 Iri 1V1 P | I - i * er = 10-4 Робоча К область
i \ "■ x \ 4 \ " 4
л Per = 10 3 L /
1 Per = 10 4
С
5x10
1x10 4 1.5x10 4
2*10
-4
П
Tp= 1Per= 10
-22.252
- 22.254
- 22.256 -22.253
i__ __— уРобоча N область
Л 1 I
1 \ 1 1 —|—
ч
Гц
2*10
4x10
6x10
8x10
>
Рис. 2. Заложшсть вихвдного вщношоння сигнал/шум в1д входного
Проанатзуемо залежносп вихщного ввдношон-ня сигнал/шум ДАПКО в1д параметр1в ЛЧМ сигналу. На Рис. 3 наведено результата розрахунку за сшввдношонням (3) заложност вихвдного ввдно-шення сигнал/шум ДАПКО в1д битового шторвалу ЛЧМ сигналу при фжсованому значонш дев1ащ1 частоты та р1зних значениях Рег. Рис. показуе зале-жшеть вихвдного вщношоння сигнал/шум ДАПКО ввд дев1ащ1 частоти ЛЧМ сигналу при фшеованому значенш биового шторвалу та р1зних значениях Рег.
Рис. 4. Заложшсть величини вихщного ввдношення сигнал/шум в1д дев1ащ1 частоти ЛЧМ сигналу при фшеованому значонш биового штервалу
3 урахуванням граничних значень иараметр1в ЛЧМ сигнатв при використанш Тх системами зв'язку [13] оцшено доапазони биового шторвалу та дов1ащ1 частоти ЛЧМ сигнатв, яш потенцшно можуть бути на входа приймального тракту. За-значеш доапазони позначено робочими областями на Рис. 3.4. Отже, процедура демодуляш! ЛЧМ сигнатв складаеться з таких кренив (Рис. 5):
^ Початок ^
TIE
Змiщення спектра
сигналу на середину частотно! смуги ДАПКО
' ИИ
i=i+1
Г 3
Розрахунок параметр1в налаштування ДАПКО т0 та f0
Г- 6
_у
Накопичення вхiдного сигналу ДАПКО з параметрами т0 та f0
т0, f0
Г ю - г 11 Y 1
Помилка "0"
I
^ Кнець ^
Рис. 3. Заложшсть величиии вихвдиого вщношення сигнал/шум в1д биового шторвалу ЛЧМ сигналу при фшеованому значонш дов1ащ1 частоти
Рис. 5. Блок-схема процедури демодуляш! ЛЧМ сигналу
3
1. Подання адитивно! cyMiini y(t) на вхщ приймача.
2. Введения оцшок дсв1ацп' частоти та Гятового штервалу ЛЧМ сигналу.
3. Розрахунок иараметр1в налаштування ДАПКО (значень неузгодженосп за часом т0 та частотою /о) за допомогою оцшок дев1ащ!' частоти та битового шторвалу за формулою (2).
4. Змщення спектра сигналу на середину частотно! смуги ДАПКО за методикою, викладеною
в [415. Накопичення вхщного сигналу ДАПКО з параметрами налаштування т = т0 та f = f0 впродовж вщлзку часу (штервалу спостеро-ження) тривалштю Т = тр.
6. PiinenHH Zout про прийнятий двшковий символ приймаеться теля закшчення часу накопичення Т шляхом nopiBiraiiiiH вихщного сигналу мЬк каналами ДАПКО {Z\ та Z2). Додатко-вою умовою прийняття правильного piiHCiiira с перевпщення вшйдного сигналу заданого нормованого порогу qnop. За шших умов приймаеться piiHCiiira про помнлку.
1мггащйне моделювання. На ociiobí впкладе-ного проведено ÍMÍTan;ifiiie моделювання процедурн демодуляцп' ЛЧМ сигналу ТКС за допомогою про-грамного пакета Matlab R2016a. Для цього сиитезо-ваио функцюналыпш вузол демодуляцп'.
Ьптащйне моделювання проводилось Í3 100 значениями вих1дно1 напруги для кожного з тринад-цятн значень вщношення сигнал/шум (вщ 12 до 40 дБ). При чому. ЛЧМ iMnynbcn модулювалися М-послщовшетю з початковим вектором (1111 0101 1001000) зидно 3Í стандартом [13]. де лопчна "1" подана елементарною дискретою з лшшним зростаииям частоти. а лоичний "0" з лшшним спаданиям частоти.
При ÍMÍTan;ifiiiOMy моделюванш використовува-лись не оцшочш значения дсв1ацп' частоти та 6ítobo-го штервалу. a íctiiiiiií. Тому иохибки i'x визначення при моделюванш не враховувались.
Побудова кривих завадостшкост демоду-ляцн ЛЧМ сигналу. KpiiTcpieM оптимальноста демодулятора е мппмум повиси fiMOBipiiocTi помилки piiHCiiira вщносно канального символу. Для спо-живача кшьккною Mipoio завадоспйкосп цифрово! системи передач! даних е fiMOBipiiicTb помилки 6ÍTa. У двшкових системах передач! даних щ iraoBipiiocTi сшвпадають. За наявноста в каналах демодулятора тшьки влаеннх шум1в приймалыгого пристрою ведомо [ ] вираз для ümobíphoctí помилки (Рег) у квазюптимальному ириймач1 при некогерентному прийманш двшкових ciimbcmiíb ортогоналышх сн-
На Рис. 6 наведено результата розрахунку за сшввщношенням (4). Як видно з граф1чних зале-жностей. результата моделювання добре узгоджу-ються з розрахунками.
AFf
гналт:
Рег =0, 5ехр [-(q/2)2]
(4)
0.01
Рис. 6. Залежшсть ймстарностей хибнея тривоги вщ вщношення сигнал/шум
Таким чином, можна зробити висновок про те. що запропоноваиа процедура мае високу завадоспй-шеть та може ефективно застосовуватися для демо-дулящ! енергетично прихованих лшшно-частотно-модульованих сигнал1в.
Перспективи подальшого розвитку досл1-дження. У подалыному доцшыго дослщити мо-жливкть розшзнавання шших сигнал1в (наприклад. кодофазомашиульованих). яш можуть бути засто-соваш в енергетично ирихованому режт<и роботи телекому шкацшних систем.
Висновки
Для вщлшення завдання демодулящ!' енергетично прихованих лшшно-частотно-модульованих си-гнал1в телекомушкащшшх систем внкорнстано шд-хщ. що г"рунтуеться на основ1 результате анал1зу розташування елшсопод1бно1 д1аграми невизначено-сп у систем! координат 0т/ .
Визначено иослщовшсть кренив щодо демодулящ!' енергетично прихованих лшшно-частотно-модульованих сигнал1в.
Встановлено. що запропонований автокоре-лящйний алгоритм з подв1йною квадратурною обробкою здатний демодулювати лпшиго-частотно-модульований сигнал з низькою спектрального щшыистю иотужность Результати 1м1тацшного моделювання евщчать. що за час накопичення 10-3 с можлпво провести демодулящю двшкових симвсмпв лшшно-частотно-модульованого сигналу з базою 104 при вщношенш сигнал/шум мшу с 17 дБ з ймов1ршстю помилки 10-2.
Розгляиутий шдхщ до демодуляцп прийия-того еиергетичио прихованого лшшно-частотно-модульоваиого сигналу можна реал1зувати шд час розробки нових засоб1в радюмошторингу.
Перелж посилань
1. Horai M., Kobayashi H., Nitta Т. Chirp Signal Transform and Its Properties / Hindawi. Journal of Applied Mathematics. Vol. 2014. Article ID 161989. 2014.
8 p. https://doi.org/10.lloo/2014/161989.
2. Варакип Л. E. Системы связи с шумоиодобными сигналами. М.: Радио и связь, 1985. 384 с. eLlBRARY ID: 24256018.
3. Стейскал А. В., Ковтуп С. О., 1льяшов О. О., Войтко В. В. Розшзиаваиия епергетичпо ирихова-iiux ЛЧМ сигпашв телекомушкащшшх систем в умовах иараметричшн иевизиачеиост! // Bicri ви-щих учбових заклад!в. Радиоэлектроника. НТУУ "КИИ". 2020. Т.63, №8 С. 476 482. https://doi.org/10.20535/S0021347020080026.
4. Стеискал А. В. Результата! моделювашш схеми вшпачеппя середиьо! частоти лишшо-частотио-модульовапого сигналу з низькою снектралыюю шДльшстю нотужиост! / А. В. Стеискал // Cy4aciii шформащйш техиологй' у сфер! безнеки та оборони. 2018. Вин. 1(31). С. 109 114.
5. Борисов В. И. Помехозащищённость систем радиосвязи с расширением спектра сигналов модуляцией несущей псевдослучайной последовательностью / В. И. Борисов, В. М. Зинчук, А. Е. Лимарев. М. : Радио и связь, 2003. 640 с.
6. Proakis .1. С., Manolakis D. К. Digital Signal Processing (4th Edition) // Pearson. 2006. 1104 p.
7. Бакулев 11. А. Радиолокационные системы: учеб. для вузов / 11. А. Бакулев. М.: Радиотехника, 2004. 320 с.
8. Bondarenko V. N.. Bogatyrev Е. V'., Krasnov Т. V'., Oari-fullin V. F. Noise immunity of a quasi-optimal correlation receiver of noiselike signals with minimum frequency-shift keying / Journal of Communications Technology and Electronics. 2013. Vol. 58. P. 1194 1199. DOl: https://doi.org/10.1134/S1064226913070048.
9. Joneidi M., Zaeemzadeh A., Rezaeifar S., Abavisani M., Rahnavard N. LFM signal detection and estimation based on sparse representation // 2015 49th Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS), Baltimore, MD, USA. 2015. PP. 1-5. DOl: 10.1109/C1-SS.2015.7086856.
10. Chen R. and Wang Y. Universal FRFT-based algorithm for parameter estimation of chirp signals // Journal of Systems Engineering and Electronics. 2012. Vol. 23, Iss. 4. PP. 495-501. https://doi.org/10.1109/JSEE.2012.00063.
11. Kolchev A. A., Nedopekin A. E. Application of model of mixture of probabilistic distributions for delinition of the signals of radiophysical probing // Radioelectronics and Communications Systems. 2016. Vol. 59. PP. 362-368. https://doi.org/10.3103/S0735272716080057.
12. Щербаков В. С. Корреляционно-фильтровой метод обработки сверхширокоиолосиых ЛЧМ сигналов / В. С. Щербаков // Журнал радиоэлектроники. 2018. №2. 18 с. http://jre.cplire.ru/jre/febl8/ll/text.pdf.
13. IEEE Standard for Information technology Telecommunications and information exchange between systems Local and metropolitan area networks Specilic requirements. Part 15.4: Wireless Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specilications for Low-Rate Wireless Personal Area Networks (WPANs) // IEEE Std 802.15.4an"-2007. New York, USA, 2007.
References
[1] Horai M., Kobayashi H„ Nitta T. (2014). Chirp Signal Transform and Its Properties. Hindawi. .Journal of Applied Mathematics, Vol.2014, Article ID 161989, 8 p. DOl: 10.1155/2014/161989.
[2] Varakin L. Ye. (1985). Sistemy svyazi s shumopodobnymi signalami. M.: Radio i svyaz\ 384 s. eLlBRARY, ID: 24256018. [In Russian].
[3] Steiskal A. B., Kovtun S. O., lliashov O. A., Voitko V. V. (2020). Identilication of energy-hidden chirp signals of telecommunication systems in conditions of parametric uncertainty. Radioeleetronies and Communications Systems, Vol. 63, No. 8, pp. 398-404. DOl: 10.3103/S0735272720080026.
[4] Steiskal A. B. (2018). The results of scheme:s design of detecting middle frequency of energy-hidden chirp signals. Modern Information Technologies in the Sphere of Security and Defence, Vol 1(31), pp. 109 114. [In Ukrainian],
[5] Borisov V. 1., Zinchuk V. M., Limarev A. Ye. (2003). Pomekhozashchishchonnost/ sistem radiosvyazi s rasshireniyem spektra signalov modulyatsiyey nesushchey psevdosluchaynoy posledovatel:nost:yu. M. : Radioisvyaz\ 640 p. [In Russian].
[6] Proakis J. C„ Manolakis D. K. (2006). Digital Signal Processing, (4th Edition). Pearson, 1104 p.
[7] Bakulev P. A. (2004). Radiolokatsionnyye sistemy: ucheb. dlyavuzov. M: Radiotekhnika, 320 p. [In Russian].
[8] Bondarenko, V. N.. Bogatyrev, E. V., Krasnov, T. V., Carifullin, V. F. (2013). Noise immunity of a quasioptimal correlation receiver of noiselike signals with minimum frequency-shift keying. .Journal of Communications Technology and Electronics, Vol. 58, pp. 1194 1199. DOl: 10.1134/S1064226913070048.
[9] Joneidi M., Zaeemzadeh A., Rezaeifar S., Abavisani M., Rahnavard N. (2015). LFM signal detection and estimation based on sparse representation. 2015 49th Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS), Baltimore, MD, USA, pp. 1-5. DOl: 10.1109/C1-SS.2015.7086856.
[10] Chen R. and Wang Y. (2012). Universal FRFT-based algorithm for parameter estimation of chirp signals. ■Journal of Systems Engineering and Electronics, Vol. 23, Iss. 4, pp. 495-501. doi: 10.1109/JSEE.2012.00063.
[11] Kolchev A. A., Nedopekin A. E. (2016). Application of model of mixture of probabilistic distributions for delinition of the signals of radiophysical probing. Radioelectronics and Communications Systems, Vol. 59, pp. 362 368. D01:10.3103/S0735272716080057.
[12] Shcherbakov V. S. (2018). Korrelyatsionno-iil:trovoy metod obrabotki sverkhshirokopolosnykh LCHM signalov. Zhumal radioelektroniki, No. 2. [In Russian].
[13] IEEE Standard for Information technology Telecommunications and information exchange between systems Local and metropolitan area networks Specilic requirements. Part 15.4: Wireless Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specilications for Low-Rate Wireless Personal Area Networks (WPANs). IEEE Std 802.154a™-2007.
Демодуляция энергетически скрытых
линейно-частотно-модулированных
сигналов
Стейскал А. Б., Ковтун С. А., Войтко В. В., Огарок А. П.
В статье проведен анализ диаграммы неопределенности прямоугольного линейно-частотно-модулированного радиоимпульса. Выявлены характерные признаки и особенности сечения диаграммы неопределенности. Предложен подход к демодуляции принятых энергетически скрытых линейно-частотно-модулированных сигналов на основе использования свойств диаграммы неопределенности элементарного радиоимпульса. Обоснована возможность их демодуляции. Проведено имитационное моделирование процедуры демоделирования с помощью программных пакетов Matlab R2016a и MathCAD 14. Результаты моделирования подтверждают способность предложенного алгоритма демодулировать линейно-частотно-модулированные сигналы во входной смеси при малых отношениях сигнал/шум. Полученные результаты можно использовать в проектировании новых средств радиомониторинга.
Ключевые слова: демодуляция; линейно-частотно-модулированный сигнал; автокорреляционный алгоритм; априорная неопределенность; энергетически скрытый сигнал; корреляционный метод; радиомониторинг; сложный сигнал; широкополосный сигнал
Demodulation of Energy Hidden Linear-Frequency-Modulated Signals
Steiskal А. В., Kovtun S. 0., Voitko V. V., Ogarok A. P.
Statement of the problem in general
Recently, there has been a tendency to increase the number of telecommunications systems that use spread spectrum signals: binary phase-shift keying (BPSK) signals with linear frequency modulation, chirp signals and their combinations. Due to this, the anti-jamming of telecommunication systems is increased, the stealth mode of their functioning is provided.
This tendency raises issues in the field of radio monitoring systems implementation. The use of spread-spectrum signals in telecommunication systems significantly reduces the spectral height of radio emission and their energy availability. Detection such radio emission, classifying the signals, measuring their parameters and demodulation in the absence of any information about the signals of telecommunication systems, is a complex scientific and technical task.
Analysis of recent research and publications
One of the important scientific and technical task in the direction of research of telecommunication systems radiomonitoring problems that use signals with linear frequency
modulation (chirp signals), is demodulation of such signals in the conditions of uncertainty.
Previously, scientists solved the problem of detecting an energetically hidden chirp signal, determining its parameters using a discrete model of an autocorrelation receiver with quadrature processing and recognizing linear frequency modulation based on an autocorrelation receiver with double quadrature processing. Therefore, the problem of demodulation of energetically hidden signals with linear frequency modulation should be solved using the obtained scientific results as much as possible.
The scientific literature does not sufficiently cover the issue of demodulation of energetically hidden chirp signals of telecommunication systems in conditions of a priori uncertainty about the type and parameters of the signal and energetic concealment.
Thus, the relevance of the article is determined by its purpose, which is to develop a methodological apparatus for demodulation (recognition of the type of frequency) of energy-hidden chirp signals of telecommunications systems based on the autocorrelation method.
Presenting the main material
The article analyzes the uncertainty diagram of a rectangular chirp radio pulse. Characteristic features and cross-sectional features of the uncertainty diagram are revealed. An approach to demodulation of received energetically hidden chirp signals based on the use of the features of the uncertainty diagram of the elementary radio pulse is proposed. The possibility of their demodulation is substantiated. Simulation of the remodeling procedure was performed using Matlab R2016a and MathCAD 14 software packages. The simulation results confirm the ability of the proposed algorithm to demodulate chirp signals in the input combination at low signal-to-noise ratios.
Conclusion
To solve the problem of demodulation of chirp signals of telecommunication systems, an approach based on the results of the analysis of the location of the elliptical uncertainty diagram is used.
The sequence of steps for demodulation of chirp signals is determined.
It is established that the proposed autocorrelation algorithm with double quadrature processing is able to demodulate a chirp signal in the input combination with a signal-to-noise ratio of less than one.
The simulation results show that during the accumulation of 10-3 s it is possible to demodulate the binary symbols of the chirp signal with base 104 at a signal-to-noise ratio of minus 17dB with a probability of error of 10-2.
Prospects for further development of the study
In the future, it is advisable to explore the possibility of recognizing other signals (BPSK), which can be used in the energy-hidden mode of telecommunications systems.
Key words: demodulation; linear-frequency-modulated signal; autocorrelation algorithm; a priori uncertainty; energy latent signal; correlation method; radio monitoring; complex signal; broadband signal
