Непараметричний амплітудний метод виявлення сигналів з псевдовипадковим перелаштуванням робочої частоти з низькими обчислювальними витратами

Ігор Леонідович Коваленко; Андрій Валерійович Мовчанюк; Яна Леонидівна Зінгер; Володимир Олексійович Адаменко

doi:10.20535/S0021347024090012

Автор(и)

Ігор Леонідович Коваленко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» , Україна https://orcid.org/0009-0003-3417-5271
Андрій Валерійович Мовчанюк Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» , Україна https://orcid.org/0000-0003-2901-0424
Яна Леонидівна Зінгер Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» , Україна https://orcid.org/0000-0002-4245-7311
Володимир Олексійович Адаменко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» , Україна https://orcid.org/0000-0003-0601-8394

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347024090012

Ключові слова:

ППРЧ, сигнали з розширеним спектром, амплітудний метод виявлення, амплітудна селекція, пеленгація, моделювання сигналів, програмно-кероване радіо

Анотація

У середовищі GNU Radio Companion реалізовано та оцінено алгоритм непараметричного амплітудного детектування сигналів з розширеним спектром, включаючи співвідношення сигнал–шум SNR (signal-to-noise ratio) та можливість селекції сигналів. Чисельне моделювання проводилося на основі двох сигналів з псевдовипадковим перелаштуванням робочої частоти (ППРЧ), спотворених послідовностями гаусового шуму, синтез яких реалізований як окрема частина роботи. Результати моделювання та вимірювання підтвердити можливість використання запропонованого підходу для виявлення напрямку на джерело широкосмугового сигналу в умовах низького SNR та в присутності завад. Досягнуто покращенні селективні можливості реалізованого алгоритму. Під час розробки алгоритму обрано підхід використання послідовності простих математичних перетворень, що дозволило знизити обчислювальні витрати при його роботі.

Посилання

U. Ahnström, J. Falk, P. Händel, M. Wikstrom, “Detection and direction-finding of spread spectrum signals using correlation and narrowband interference rejection,” 2003, uri: https://www.researchgate.net/publication/228894868_Detection_and_direction-finding_of_spread_spectrum_signals_using_correlation_and_narrowband_interference_rejection.
J. Magiera, “Detection and direction-of-arrival estimation of weak spread spectrum signals received with antenna array,” Electronics, vol. 10, no. 21, p. 2566, 2021, doi: https://doi.org/10.3390/electronics10212566.
B. Kaplan et al., “Detection, identification, and direction of arrival estimation of drone FHSS signals with uniform linear antenna array,” IEEE Access, vol. 9, pp. 152057–152069, 2021, doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3127199.
D. Mototolea, R. Youssef, E. Radoi, I. Nicolaescu, “Non-cooperative low-complexity detection approach for FHSS-GFSK drone control signals,” IEEE Open J. Commun. Soc., vol. 1, pp. 401–412, 2020, doi: https://doi.org/10.1109/OJCOMS.2020.2984312.
J. Ye et al., “A new frequency hopping signal detection of civil UAV based on improved K-means clustering algorithm,” IEEE Access, vol. 9, pp. 53190–53204, 2021, doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3070491.
W. Subhi, S. Jabir, “Modulation and frequency estimation of FHSS signal in the presence of interference environments,” 2008.
W. Fu, Z. Hu, D. Li, “A sorting algorithm for multiple frequency-hopping signals in complex electromagnetic environments,” Circuits, Syst. Signal Process., vol. 39, no. 1, pp. 245–267, 2020, doi: https://doi.org/10.1007/s00034-019-01160-8.