第3期 张鹏伟：采用ICA的公共信道多干扰源信号的自动识别方法 ·279· 冲干扰取值不止2种，但总是在最大值或最小值附 用时频分析的方法还可以估计识别信号的频率 近波动因此可以设一个阈值，如果某一个采样点的 2.5识别器的构造 值在最大值或最小值附近的波动小于该阈值，则可 识别器有2种形式：一种是串行结构，如图2所 以认为是与最大值或最小值相同，否则就是另一个 示；另一种是混合结构，如图3所示.串行结构采用 新值通过随机统计多个采样点的情况，如果取值只 分级识别的方式，每次根据某个特征识别出1~2个 有1个或2个，则认为是脉冲干扰，否则就不是.据 干扰信号，然后将识别出的干扰信号从待识别的信 此就可以识别出脉冲干扰. 号集合中去除，使待识别的干扰信号集合越来越小， 2.2单音干扰和多音干扰频域特征提取及识别 这样不仅降低了识别难度和出错概率，而且能大大 分析6个干扰信号的频域特征发现，脉冲干扰、 减少后续处理的运算量.由于脉冲干扰会对多音干 单音干扰和多音干扰的频域特征最为明显，都有明 扰识别造成困难，而且时域识别运算量最小，因此脉 显的谱峰，差别只是谱峰个数的不同.单音干扰只有 冲干扰的识别放在第1级.频域特征识别、四阶累积 1个谱峰，多音干扰有多个谱峰，脉冲干扰谱峰最 量特征识别及时频特征识别的运算量依次递增，因 多.由于脉冲干扰对多音干扰判别有影响，因此在设 此将运算量最大的单元放到最后面，把运算量少的 计分类识别器时，首先要从时域判断出脉冲干扰，并 单元放在前面，这样能尽量减少整个系统的运算量， 将其从要识别的干扰信号中排除这样就可以根据 串行结构的缺点是，下一级识别单元必须等上一级 有无明显谱峰及谱峰个数很容易判断出单音和多音 单元完成识别后才能运算，因此整个系统需要时间 千扰了. 较长，实时性不好 2.3高斯干扰高阶累积量域特征提取及识别 分离 时域 一脉冲干扰 高斯分布大于二阶的累积量为0，根据这个性 后的 特征 信号 识别 域单音干扰 质可以识别高斯干扰.由于对称分布的三阶累积量 特征 ·多音干扰 识别 四阶累 为0，而其他高阶累积量的计算过于复杂，因此现实 积量特 一高斯干扰 脉冲 脉冲 中一般使用四阶累积量.严格的高斯分布在实际中 单音 单音 单音 证识另 时频 特征 OPSK信号 并不多见，其四阶累积量也并不严格为0，但总是一 多 多音 多音 识别 高斯 高斯 高斯 高斯 4FSK信号 个靠近0的值，所以仍能用四阶累积量来识别高斯 OPSK OPSK OPSK OPSK 1OPSK 4FSK 4FSK 4FSK 4FSK 4FSK 干扰 2.4QPSK和4FSK信号时频域特征提取及识别 图2 串行结构识别器 对6个干扰信号作时频分析，发现脉冲干扰、单 Fig.2 The recognition unit of serial structure 音干扰、QPSK信号和FSK信号的特征都比较明显. 脉冲干扰 分离 时域 其中单音干扰基本是在其频率处的直线，只不过有 后的 特征 信号 识别 頫域特征识别 单音干扰 小的波动：脉冲干扰基本是在零频处的一条直线，上 面等间隔地（对应脉冲跳变的时刻）分布着小的尖 脉冲 脉冲 →多音干扰 峰抖动：QPSK信号的时频谱基本也是一条直线，上 单音 单音 四阶累积量 多音 特征识别 +高斯干扰 面不规则地（对应相位跳变时刻）分布着不同的尖 高斯 QPSK信号 OPSK OPSK 峰抖动，这些尖峰大约有4种：FSK信号的时频谱像 FSK 4FSK 时频特征识别 ·4FSK信号 由不同的台阶组成一样，表示不同时段调频频率的 图3混合结构识别器 不同，这些台阶共有4种. Fig.3 The recognition unit of mixed structure 由此可见，脉冲干扰和单音干扰其实完全可以 通过时频谱进行识别，只是由于它们可以用更简单 混合结构能较好克服串行结构的缺点，增强识 的方法识别，因此这里只考虑使用时频谱识别 别系统的实时性，代价是运算量和复杂度增大.与串 QPSK和FSK信号.QPSK信号忽略尖峰抖动的时频 行结构一样，由于脉冲干扰会对多音干扰识别造成 谱基本为直线，这可以用来识别QPSK信号：对于 困难，因此混合结构中仍然需要首先在时域识别出 PSK信号，则可以根据抖动尖峰不同种类的个数识 脉冲干扰，然后才能对剩余的5个信号，同时从频 别.4FSK信号的时频谱由多个频率台阶组成，由此 域、四阶累积量域和时频域进行特征提取和信号识 识别出其信号，相应地根据频率台阶不同种类的个 别，依次识别出相应的干扰信号.这2种结构的识别 数，还可以识别出2SK等其他SK信号.另外，采 器各有优缺点，可根据实际需要选择使用.冲干扰取值不止 ２ 种，但总是在最大值或最小值附 近波动．因此可以设一个阈值，如果某一个采样点的 值在最大值或最小值附近的波动小于该阈值，则可 以认为是与最大值或最小值相同，否则就是另一个 新值．通过随机统计多个采样点的情况，如果取值只 有 １ 个或 ２ 个，则认为是脉冲干扰，否则就不是．据 此就可以识别出脉冲干扰． ２．２ 单音干扰和多音干扰频域特征提取及识别 分析 ６ 个干扰信号的频域特征发现，脉冲干扰、 单音干扰和多音干扰的频域特征最为明显，都有明 显的谱峰，差别只是谱峰个数的不同．单音干扰只有 １ 个谱峰，多音干扰有多个谱峰，脉冲干扰谱峰最 多．由于脉冲干扰对多音干扰判别有影响，因此在设 计分类识别器时，首先要从时域判断出脉冲干扰，并 将其从要识别的干扰信号中排除．这样就可以根据 有无明显谱峰及谱峰个数很容易判断出单音和多音 干扰了． ２．３ 高斯干扰高阶累积量域特征提取及识别 高斯分布大于二阶的累积量为 ０，根据这个性 质可以识别高斯干扰．由于对称分布的三阶累积量 为 ０，而其他高阶累积量的计算过于复杂，因此现实 中一般使用四阶累积量．严格的高斯分布在实际中 并不多见，其四阶累积量也并不严格为 ０，但总是一 个靠近 ０ 的值，所以仍能用四阶累积量来识别高斯 干扰． ２．４ ＱＰＳＫ 和 ４ＦＳＫ 信号时频域特征提取及识别 对 ６ 个干扰信号作时频分析，发现脉冲干扰、单 音干扰、ＱＰＳＫ 信号和 ＦＳＫ 信号的特征都比较明显． 其中单音干扰基本是在其频率处的直线，只不过有 小的波动；脉冲干扰基本是在零频处的一条直线，上 面等间隔地（对应脉冲跳变的时刻）分布着小的尖 峰抖动；ＱＰＳＫ 信号的时频谱基本也是一条直线，上 面不规则地（对应相位跳变时刻）分布着不同的尖 峰抖动，这些尖峰大约有 ４ 种；ＦＳＫ 信号的时频谱像 由不同的台阶组成一样，表示不同时段调频频率的 不同，这些台阶共有 ４ 种． 由此可见，脉冲干扰和单音干扰其实完全可以 通过时频谱进行识别，只是由于它们可以用更简单 的方法 识 别， 因 此 这 里 只 考 虑 使 用 时 频 谱 识 别 ＱＰＳＫ 和 ＦＳＫ 信号．ＱＰＳＫ 信号忽略尖峰抖动的时频 谱基本为直线，这可以用来识别 ＱＰＳＫ 信号；对于 ＰＳＫ 信号，则可以根据抖动尖峰不同种类的个数识 别．４ＦＳＫ 信号的时频谱由多个频率台阶组成，由此 识别出其信号，相应地根据频率台阶不同种类的个 数，还可以识别出 ２ＦＳＫ 等其他 ＦＳＫ 信号．另外，采 用时频分析的方法还可以估计识别信号的频率． ２．５ 识别器的构造 识别器有 ２ 种形式：一种是串行结构，如图 ２ 所 示；另一种是混合结构，如图 ３ 所示．串行结构采用 分级识别的方式，每次根据某个特征识别出 １ ～ ２ 个 干扰信号，然后将识别出的干扰信号从待识别的信 号集合中去除，使待识别的干扰信号集合越来越小， 这样不仅降低了识别难度和出错概率，而且能大大 减少后续处理的运算量．由于脉冲干扰会对多音干 扰识别造成困难，而且时域识别运算量最小，因此脉 冲干扰的识别放在第 １ 级．频域特征识别、四阶累积 量特征识别及时频特征识别的运算量依次递增，因 此将运算量最大的单元放到最后面，把运算量少的 单元放在前面，这样能尽量减少整个系统的运算量． 串行结构的缺点是，下一级识别单元必须等上一级 单元完成识别后才能运算，因此整个系统需要时间 较长，实时性不好． 图 ２ 串行结构识别器 Ｆｉｇ．２ Ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｕｎｉｔ ｏｆ ｓｅｒｉａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ 图 ３ 混合结构识别器 Ｆｉｇ．３ Ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｕｎｉｔ ｏｆ ｍｉｘｅｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ 混合结构能较好克服串行结构的缺点，增强识 别系统的实时性，代价是运算量和复杂度增大．与串 行结构一样，由于脉冲干扰会对多音干扰识别造成 困难，因此混合结构中仍然需要首先在时域识别出 脉冲干扰，然后才能对剩余的 ５ 个信号，同时从频 域、四阶累积量域和时频域进行特征提取和信号识 别，依次识别出相应的干扰信号．这 ２ 种结构的识别 器各有优缺点，可根据实际需要选择使用． 第 ３ 期 张鹏伟：采用 ＩＣＡ 的公共信道多干扰源信号的自动识别方法 ·２７９·