СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ НИЗКОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ
METHOD OF DETECTING RANDOM LOW-ENERGY SIGNALS

ёИзобретение относится к радиотехнике и может быть использовано для целей радиоконтроля, радиомониторинга, обнаружения случайных низкоэнергетических сигналов. Способ основан на исследовании фрактальных свойств принимаемых сигналов.
В настоящее время известны различные способы обнаружения случайных низкоэнергетических сигналов (см. патенты Российской Федерации №2429494, 2359406, 2285274). Известные способы обнаружения основаны на использовании двухканального обнаружения с применением согласованной фильтрации, вычислении коэффициента корреляции, амплитудного спектра, расчета величины порога обнаружения, сравнении амплитуд спектральных составляющих с величиной порога обнаружения.
ш
р
ш
0
0
0
Существует способ обнаружения импульсных радиосигналов при наличии сигналов мешающих отражений и белого шума. Заявленное изобретение относится к области радиотехники и заключается в использовании двухканального обнаружения, при котором в первом основном канале обнаружения применяют согласованную фильтрацию сигнала с пороговым принятием решения о его наличии или отсутствии по выбранному критерию, а во втором дополнительном канале обнаружения определяют момент времени от опорного отсчета с последующим измерением в нем напряжения шума и вычислением его коэффициента корреляции между опорным и информационным отсчетами, на основе чего при известной мощности выходного шума P согласованного фильтра и заданной вероятности ложной тревоги P вычисляют значение порога принятия решения, которое устанавливают в управляемом пороговом устройстве дополнительного канала обнаружения, при этом итоговое решение о наличии или отсутствии сигнала принимают на основе частных решений по основному и дополнительному каналам обнаружения по правилу: сигнал обнаруживается, если хотя бы в одном из частных каналов обнаружения он регистрируется, применяют некогерентное обнаружение и решение принимают по огибающей процесса на выходе линейного детектора огибающей, поэтому в момент опорного отсчета  измеряют значение огибающей шума U(τ) и вычисляют значение огибающей коэффициента корреляции R шума на выходе согласованного фильтра между опорным и информационным отсчетами при заданном значении порога П(τ) [Патент RU 2285274 С2, СПОСОБ НЕКОГЕРЕНТНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ИМПУЛЬСНОГО РАДИОСИГНАЛА НА ФОНЕ МЕШАЮЩЕГО РАДИОИМПУЛЬСА И БЕЛОГО ШУМА, опубликованный 10.10.2006].
Недостатком данного способа является то, что он не позволяет выполнять обнаружение случайных низкоэнергетических сигналов и эффективен только в случае априорной определенности относительно типа принимаемого сигнала и при высоком отношении сигнал/шум 40 дБ.
1
2
A1
A2
A
A
1
2
A
1
2
Также известен способ обнаружения сверхмалых радиосигналов, основанный на использовании двух каналов с одинаковыми резонансными контурами и вычитаемого процесса. Резонансные контуры в момент времени to приводят в возбужденное состояние путем кратковременной и одновременной подачи напряжения, большего среднеквадратичного напряжения шумов и помех в них. Одновременно на оба канала подают радиосигнал с антенны. Последовательно изменяют фазы входных сигналов резонансных контуров путем введения в каналы фазовых сдвигов φ' и φ' с противоположными знаками. Выделяют верхние огибающие суммарных сигналов резонансных контуров - S(t) и S(t). Определяют разность этих огибающих - ΔS(t). В момент достижения разности огибающих максимального значения - ΔS фиксируют введенные фазовые сдвиги φ' и φ'. После чего формируют полезный сигнал с амплитудой x=ΔS/2(1-exp(-λt)), где λ - коэффициент затухания контуров, и фазой, определяемой как среднее арифметическое фазовых сдвигов φ' и φ', взятое с обратным знаком [Патент RU 2359406 С2, СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ СВЕРХМАЛЫХ РАДИОСИГНАЛОВ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ЕГО РЕАЛИЗАЦИИ, опубликованный 20.06.2009].
Недостатком данного способа является то, что он эффективен только в случае априорной определенности относительно типа и параметров принимаемого сигнала. Кроме того, данное устройство технически трудно реализуемо, поскольку требуются постоянное возбуждение резонансных контуров и подача в определенные моменты времени полезного сигнала с антенны. Также отсутствует информация по порогу обнаружения низкоэнергетических сигналов.
Наиболее близким к предлагаемому способу является способ обнаружения множества узкополосных радиосигналов в широкой полосе частот, который заключается в выполнении аналого-цифрового преобразования широкополосного входного процесса (ШВП), накоплении комплексных отсчетов ШВП и последовательном формировании выборок с отсчетами ШВП, вычислении амплитудного спектра сформированной выборки с отсчетами ШВП, расчете величины порога обнаружения для каждой составляющей амплитудного спектра как суммы сглаженной оценки спектра в скользящем по оси частоты взвешивающем окне и функции от их среднеквадратичного отклонения, сравнении амплитуд спектральных составляющих с величиной порога обнаружения, принятии решения об обнаружении радиосигналов в исследуемой полосе частот на основе мажоритарной обработки сохраненных результатов сравнения амплитуд спектральных составляющих с величиной порога обнаружения, полученных при анализе шести последовательно взятых выборок с отсчетами ШВП, выводе результатов обнаружения. Технический результат заключается в снижении влияния сигнально-помеховой обстановки [Патент RU 2429494 С1, СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ МНОЖЕСТВА УЗКОПОЛОСНЫХ РАДИОСИГНАЛОВ В ШИРОКОЙ ПОЛОСЕ ЧАСТОТ, опубликованный 20.09.2011]. Данное изобретение выбрано в качестве прототипа.
Недостатком указанного способа является необходимость выполнения большого количества вычислений, включая оценку амплитудного спектра входного процесса, расчет порога обнаружения для каждой составляющей амплитудного спектра и сравнение амплитуд спектральных составляющих с вычисленным порогом обнаружения, что требует значительных вычислительных ресурсов и времени на обработку. Кроме того, для выполнения оценок необходимо накопление нескольких выборок для принятия решения по мажоритарной схеме, что требует дополнительного времени для обработки, это является недопустимым при обработке случайных сигналов, которые могут появляться кратковременно и в случайные моменты времени.
Задачей настоящего изобретения является обнаружение случайных низкоэнергетических сигналов и устранение недостатков прототипа - упрощение обработки сигнала и уменьшение вычислительных затрат. Эту задачу в предлагаемом способе решают путем применения обработки гармонических сигналов, используя их фрактальные свойства, как это показано на блок-схеме на фиг.1.
Выбор фрактальной обработки обусловлен тем, что фрактальная обработка позволяет описать интегральные характеристики сигналов, которые не зависят от момента прихода и рассчитываются для всей длительности сигнала. Оцифрованный сигнал представляет собой временной ряд данных. В качестве показателя, характеризующего фрактальные свойства временных рядов, выбран показатель Херста. Для определения показателя Херста используют метод нормированного размаха.
n
Принцип работы данного метода заключается в следующем. Суммы отклонений подсчитывают для различных периодов времени и для различного количества последовательных моментов наблюдений, которые выступают в качестве масштаба измерений. Пусть X={X} - это заданный набор значений анализируемого динамического ряда (сигнала). Тогда накопленное отклонение от среднего для некоторого интервала  определют как:
<mrow><mi>Δ</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>=</mo><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>t</mi></munderover><mrow><mrow><mo>(</mo><mrow><msub><mi>X</mi><mi>i</mi></msub><mo>−</mo><mover accent="true"><mi>X</mi><mo>¯</mo></mover></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow></mstyle><mo>,</mo><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mo stretchy="false">(</mo><mn>1</mn><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mover accent="true"><mi>X</mi><mo>¯</mo></mover>
где
- среднее выборочное по ряду в целом.
Соответственно, размаха R(t):
<mrow><mi>R</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>=</mo><mi>max</mi><mo stretchy="false">[</mo><mi>Δ</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo stretchy="false">]</mo><mo>−</mo><mi>min</mi><mo stretchy="false">[</mo><mi>Δ</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo stretchy="false">]</mo><mo>,</mo><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mo stretchy="false">(</mo><mn>2</mn><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
где
Δ(t) - накопленное отклонение от среднего для некоторого интервала времени t,
то есть разность между максимальным и минимальным отклонениями от среднего, эта характеристика отличается от разности между максимальным и минимальным значениямим временной последовательности.
Для описания и сравнения различных временных рядов, например, для сигналов с разными видами модуляции, более удобна нормированная безразмерная характеристика - нормированный размах.
Нормированный размах на интервале определяют следующим образом:
<mrow><mfrac><mrow><mi>R</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow><mrow><mi>S</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow></mfrac><mo>=</mo><mfrac><mrow><mi>max</mi><mo stretchy="false">[</mo><mi>Δ</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo stretchy="false">]</mo><mo>−</mo><mi>min</mi><mo stretchy="false">[</mo><mi>Δ</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo stretchy="false">]</mo></mrow><mrow><mi>S</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow></mfrac><mo>=</mo><mfrac><mrow><mi>max</mi><mo stretchy="false">[</mo><mi>Δ</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo stretchy="false">]</mo><mo>−</mo><mi>min</mi><mo stretchy="false">[</mo><mi>Δ</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo stretchy="false">]</mo></mrow><mrow><mfrac><mn>1</mn><mrow><mi>n</mi><mo>−</mo><mn>1</mn></mrow></mfrac><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>t</mi></munderover><mrow><msup><mrow><mo stretchy="false">(</mo><msub><mi>X</mi><mi>i</mi></msub><mo>−</mo><mover accent="true"><mi>X</mi><mo>¯</mo></mover><mo stretchy="false">)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow></mstyle></mrow></mfrac><mo>,</mo><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mo stretchy="false">(</mo><mn>3</mn><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
где S(t) - стандартное отклонение. Согласно формуле Херста:
<mrow><mfrac><mrow><mi>R</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow><mrow><mi>S</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow></mfrac><mo>=</mo><msup><mrow><mo stretchy="false">(</mo><mi>a</mi><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow><mi>H</mi></msup><mo>,</mo><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mtext> </mtext><mo stretchy="false">(</mo><mn>4</mn><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
a
где  и H - некоторые константы.
<mrow><mi>ln</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mfrac><mrow><mi>R</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow><mrow><mi>S</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>t</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow></mfrac></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow>
Константа H может изменяться в диапазоне от 0 до 1 и называется показателем Херста. Он характеризует угол наклона графика линейной зависимости
. от ln(t). Таким образом, параметр Н можно оценить, изобразив график указанной зависимости, и, используя полученные точки, подобрать по методу наименьших квадратов прямую линию с наклоном Н.
Имеются три различных классификации для показателя Херста:
1) Н=0,5 - указывает на случайный ряд, события случайны и не коррелированны.
2) 0≤Н<0,5 - данный диапазон соответствует гармоническому сигналу.
3) 0,5<Н≤1 - соответствует возрастающему или убывающему ряду.
При распространении радиосигналы испытывают воздействие белого шума. Соответственно, при уменьшении отношения сигнал/шум увеличивается показатель Херста, приближаясь к значению 0,5.
Для отработки предлагаемого способа обнаружения случайных низкоэнергетических сигналов взяты широко используемые в космических системах связи типы модуляции: ФМн-2, ФМн-4, ФМн-8, КАМ-16. Зависимость величины показателя Херста от отношения сигнал/шум для сигналов с различными типами модуляции показана на фиг.2. Как видно по фиг.2, при отношении сигнал/шум меньше -15 дБ показатель Херста становиться равен 0,5 для всех видов модуляции, то есть показатель Херста характеризует процесс как полностью случайный. При увеличении отношения сигнал/шум показатель Херста уменьшается и при больших значениях отношения сигнал/шум стабилизируется.
Экспериментальным путем выяснено, использование показателя Херста в качестве критерия обнаружения позволяет эффективно обнаруживать случайные низкоэнергетические сигналы, отношение сигнал/шум которых составляет порядка минус 10 дБ.
Достигаемым техническим результатом предлагаемого способа является снижение порога обнаружения случайных низкоэнергетических сигналов. Данный результат получен путем применения обработки гармонических сигналов, используя их фрактальные свойства. Предлагаемый способ обеспечивает результат и при воздействии шумов на исследуемый сигнал (см. фиг.2). Пороговое значение отношения сигнал/шум, при котором выполняется заявленный результат, составляет минус 10 дБ. При этом обработка сигнала проводится в режиме, максимально приближенном к реальному времени.