基于EMD的单天线ADS-B交织信号自检测与分离算法

近年来,广播式自动相关监视（Automatic Dependent Surveillance-Broadcast, ADS-B）凭借其优良的监视性能受到了广泛的关注,国际民航组织将其作为主推的新一代空管监视技术。本文针对于ADS-B信号存在的交织问题,提出了一种单天线解交织的方法:通过经验模态分解将单天线接收到的ADS-B交织信号进行自适应分解,结合信号特点估计出信源个数。在此基础上,针对于分解中出现的模态混叠现象采用相空间重构法进行消除,计算重构中分解出的分量与交织信号的相似系数从而组成新的多维信号,最后采用独立分量分析对构成的多维信号进行解交织。本文将经验模态分解应用于单通道ADS-B信号解交织中,实现了交织信号信源个数的自检测,且该方法对交织信号相对时延不敏感。仿真和实采数据结果均表明,该算法可以有效地解决ADS-B交织信号信源个数估计和分离问题。      

基于累加分类的ADS-B交织信号处理方法

广播式自动相关监视作为国际民航组织主推的监视技术,越来越多的飞行器配备了ADS-B收发设备,此外,介于ADS-B信号的广播体制以及空域流量的不断增加,不同的ADS-B信号之间将会发生交织,这种情况同样也会发生在直达信号与多径信号之间;以上两种情况均会给ADS-B信号的解码带来严重影响,相应地会造成信息的错误读取或丢失。本文提出了一种单天线下基于累加判决的解交织算法:首先通过单天线下的有效脉冲位置检测以及基于希尔伯特变换的交织检测分别获得信号的起始位置以及信号交织位置,进而得到两条信号之间的相对时延,从而对数据进行累加并利用K-means方法进行分类,最终得到比特位判决结果以实现交织信号分离。      

基于改进单天线投影算法的广播式自动相关监视信号分离

广播式自动相关监视(ADS-B)作为一种新的监视技术正受到国际民用航空组织(ICAO)的大力推广。然而,由于ADS-B信号传输具有随机性,多条信号交织问题不可避免。该文提出一种改进的单天线投影算法(PASA)。利用单通道分离交织信号,首先对单通道接收到的数据提出一种新的矩阵重构方式,从而降低两条信号之间的相对时延和频偏要求;然后利用投影算法分离交织信号。仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

低复杂度单天线ADS-B交织位置检测

广播式自动相关监视（Automatic Dependent Surveillance-Broadcast, ADS-B）信号的交织会使信息读取失误,因此解交织技术必不可少。解交织算法通常要先进行交织位置检测,再利用无交织部分信号进行解交织,故交织位置检测是解交织算法中的重要步骤,现有的交织位置检测主要依据奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）法,但该方法复杂度高且位置检测不够精确。因此本文基于单天线ADS-B信号的时域波形特点,利用交织信号的波形与标准信号的波形差异,提出一种低复杂度的交织位置检测方法。利用报头脉冲位置的固定性对报头进行交织位置检测,再依据数据域脉冲宽度及幅度等特征对该部分信号进行检测。仿真和实采数据结果均验证了本文所提算法可精准、高效地检测到信号的交织位置。      

用于ADS-B解交织的高增益稳健PA算法

广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)是基于全球卫星定位系统的航空器运行监视技术,由于ADS-B信号随机接入的广播方式和不断增加的空域流量,不可避免会带来信号交织问题,造成解码信息错误或丢失。本文基于正交投影（Project Algorithm,PA）,利用天线阵带来的信号处理增益,提出了一种高增益稳健的解交织算法:首先利用PA估计源信号的导向矢量,然后结合Capon波束形成算法,提高解交织信号的输出信噪比,考虑导向矢量的估计误差,本文将稳健波束形成（Robust Capon Beamforming,RCB）算法应用于此,从而进一步提高解交织算法的稳健性。仿真和实采数据结果均验证了本文所提算法能够较稳健地提高解交织信号的输出信噪比。      

基于MVDR算法的单天线ADS-B交织信号分离

广播式自动相关监视（Automatic Dependent Surveillance-Broadcast，ADS-B）作为一种新的监视技术正受到国际民用航空组织（International Civil Aviation Organization，ICAO）的大力推广。然而，由于ADS-B信号传输具有随机性，多条信号交织问题不可避免。本文将最小方差无失真响应（Minimum Variance Distortless Response，MVDR）算法应用于单天线ADS-B信号解交织。首先，将单天线接收到的数据转化为虚拟均匀线阵模型；然后利用阵列信号处理中的MVDR算法分离交织信号。由于该算法需要准确估计信号频率，而针对快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）估计信号频率误差较大的问题，利用改进的频率估计方法能够降低信号频率估计误差，从而有效分离交织信号。仿真实验验证了该算法的有效性并且对信号之间相对时延问题不敏感。      

基于数字射频调制的ADS-B目标模拟器设计与实现

广播式自动相关监视器(ADS-B)是一种用于空中交通管制的监视设备，因为其优越的各项性能，在雷达监视领域被广泛推广。为了方便快捷地测试ADS-B设备的准确性、可靠性和及时性等技术指标，需要使用目标模拟器来生成各种场景的ADS-B射频测试信号，包括不同的衰减、时延、多普勒频移和交织情况等。文中给出了一种基于数字射频调制技术的目标模拟器设计与实现，阐明了其工作原理与具体实现方法。对该模拟器的测试和使用表明：该模拟器可按照设定产生多个ADS-B目标叠加信号，操作简单且运行稳定，能够实现对ADS-B接收系统性能和功能测试，具有很好的应用价值。     

广播式自动相关监视信号接收系统设计

针对低成本、高性能的广播式自动相关监视(ADS-B)系统的设计需求,研究了ADS-B信号接收技术。基于软件无线电技术,设计了基于1090ES模式的ADS-B信号软件接收机;利用廉价的软件无线电平台(RTL-SDR)及Matlab,对设计进行了验证,实现对民航航班ADS-B信号的实际接收。相对于传统的ADS-B接收机,结构简单,灵活性高,提高了开发效率。     

基于EEMD-PE的ADS-B信号降噪研究

自动相关监视广播(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast, ADS-B)信号在传输过程中经常受到复杂电磁环境、地面杂波等因素的干扰,给其后续的译码带来困难。结合排列熵(Permutation Entropy, PE)原理,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)的ADS-B信号降噪方法。利用EEMD将含噪ADS-B信号分解得到其各阶本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),计算各阶IMF的排列熵,通过排列熵的相对大小筛选出被噪声污染较高的IMF并将其剔除,利用剩余的IMF重构ADS-B信号,以达到降噪的目的。实验结果表明,该方法可以有效提高ADS-B信号的信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)。     

基于FPGA的ADS-B信号解码的设计

文章介绍了基于1090ES数据链技术的广播式自动相关监视设备(ADS-B)的解码流程;给出了FPGA和DSP信息提取的实现方案。通过ADS-B标准解码方式,文章采用Verilog编程语言和C语言完成了其各个功能模块的设计。实验结果表明,该方案可以实现ADS-B信号信息的提取,并可以提取ADS-B信号所包含的信息。     

基于CNN扰动的极化码译码算法

针对中短码长下串行抵消(SC)算法性能较差,且串行抵消列表(SCL)算法复杂度较高等问题,根据译码纠错空间理论,该文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)扰动的极化码译码算法。对SC译码失败的接收序列,通过CNN产生相应的扰动噪声,并将该扰动噪声添加到接收信号中,然后根据重新计算的似然信息进行译码。仿真结果表明:与SC译码算法相比,所提出的算法约有0.6 dB的增益,与SCL(L=16)译码算法相比,该算法约有0.1 dB的提升,且平均复杂度更低。     

基于TDOA/TSOA的ADS-B虚假信号检测技术研究

广播式自动相关监视(ADS-B)开放式监视构架的特点使其面临易受人为虚假欺骗的安全性挑战。本文设置多个ADS-B基站,利用ADS-B信号的到达时间差(TDOA)与到达时间和(TSOA)对飞机实际位置进行多点定位,与ADS-B信号解码所得位置信息进行比对,从而剔除虚假飞机目标。首先实现ADS-B基站间的时间同步,建立基于TDOA/TSOA的定位模型与算法,给出了利用Friedlander算法获取初值的改进的Taylor级数算法以获取飞机位置。运用蒙特卡洛方法进行了四基站和五基站的仿真实验,结果表明,与现有Taylor级数算法相比,改进算法能提供更精确的飞机位置,并且五基站的定位性能要优于四基站的定位性能。     

Parameter estimation of weak space-based ADS-B signals using genetic algorithm

Space-based automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B) is an important emerging augmentation of existing ground-based ADS-B systems. In this paper, the problem of space-based ultra-long-range reception processing of ADS-B signals is described. We first introduce a header detection method for accurately determining the pulse position of a weak ADS-B signal. We designed a signal encoding method, shaping method, and fitness function. We then employed a genetic algorithm to perform high-precision frequency and phase estimations of the detected weak signal. The advantage of this algorithm is that it can simultaneously estimate the frequency and phase, meaning a direct coherent demodulation can be implemented. To address the computational complexity of the genetic algorithm, we improved the ratio algorithm for frequency estimation and raised the accuracy beyond that of the original ratio algorithm with only a slight increase in the computational complexity using relatively few sampling points.     

单天线接收时频混叠的异频数字通信信号盲源分离算法

本文针对单天线接收时频混叠数字通信信号的盲源分离问题,基于源信号之间载波差异性,构建单天线接收信号虚拟多通道模型,实现了源信号分离与重构。该算法通过对单天线接收混合信号进行短时傅里叶变换,分析各个中心频率的源信号频域特性,提取各个源信号的幅度与相位信息。利用提取信息,实现源信号分离与重构。仿真结果表明,该算法可以有效的实现单天线接收时频混叠数字通信信号的盲源分离。      

基于松弛改进FastICA算法的星基ADS-B信号分离

星基广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)系统覆盖空域广,星载接收机所接收的信号信噪比低、信号间的功率差异小,ADS-B报文在接收机处的冲突更加严重,对信号分离算法提出了更高要求。针对基于负熵的快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)算法存在的局部极大值和收敛依赖于初始权值的问题,在FastICA算法中引入了松弛因子,采用松弛改进的FastICA算法对星基ADS-B信号进行分离。阐述了松弛改进FastICA算法对星载ADS-B接收机接收到的混合信号进行分离的机理,并进行了仿真实验,通过相关系数、迭代次数和误码率比较了松弛改进FastICA算法、经典FastICA算法和投影算法的性能。仿真结果表明,松弛改进FastICA算法能更有效地分离星基ADS-B混合信号。