本發明屬于信號處理技術領域，特別是涉及一種單通道下低復雜度的廣播式自動相關監視系統解交織方法。

技術背景

中國民用航空局給出的全國機場生產統計公報中指出，2016年，我國共有機場219個，全年起降架次達到923.8萬架次，較2015年增長7.9％，北京首都國際機場作為全國最繁忙的機場，全年起降606081架次。隨著空域流量的增加，使用ads-b的飛行器數目逐漸增多，因此ads-b信號會產生交織。

同時，由于建筑物、樹木等反射產生的多徑信號也會對ads-b接收機產生多徑干擾，多徑信號與直達信號可能發生交織，形成交織信號干擾。

現行的地基ads-b系統的覆蓋范圍約200km，而星基ads-b系統的覆蓋范圍可達1500km，隨著星基ads-b技術的逐漸成熟以及廣泛應用，其更廣的覆蓋范圍也將導致ads-b信號源數目增多，解交織自然成為了不可忽視的問題。

基于公開的文獻，在ads-b信號解交織方面的文獻相對較少。由于信號體制相近，二次雷達s模式應答信號分離技術可以應用于ads-b信號解交織，petrochilos等人提出了基于特征值分解的交替正交投影方法，用于處理交織的二次雷達s模式應答信號以及ac信號，當信號之間存在一定的相對時延時有良好的分離效果。王洪等人提出了強fruit干擾環境中ads-b解碼方法，具有一定的抗fruit干擾效果，但該文獻并未探討數據校驗技術，其作者也表示接下來將繼續研究數據校驗技術。

icao文件標準中給出了報頭交織的三種典型情況，并給出了相應的交織判別方法，基于公開的文獻，現行的ads-b接收機交織信號處理方法主要為：1.信號報頭交織的情況，根據三種典型情況分別進行功率判決，選取功率較強信號進行處理，并拋棄功率較弱信號；2.信號數據段交織的情況，選取交織信號中的先達信號進行處理，并拋棄后達信號。

技術實現要素：

為了解決上述問題，本發明的目的在于提供一種單通道下低復雜度的廣播式自動相關監視系統解交織方法，不僅適應于現有單天線ads-b系統，且具有良好的解碼正確率。

為了達到上述目的，本發明提供的單通道下低復雜度的廣播式自動相關監視系統解交織方法包括按順序進行的下列步驟：

1)將ads-b接收機接收的信號通過希爾伯特變換而構造解析信號，并判斷是否產生交織信號；

2)根據有效脈沖位置檢測上述交織信號的總時長；

3)基于上述交織信號的總時長估計交織信號之間的相對時延，從而確定出累加區間，并累加求和；

4)對上述累加和進行排序聚類，并將聚類結果與比特位對應，進而將交織信號進行解碼而將其分離；

5)對上述分離后的信號進行crc校驗，若校驗通過，則認為交織信號分離成功；否則，在當前的相對時延估計結果的基礎上做適當的調整，重新進行累加聚類。

在步驟1)中，所述的將ads-b接收機接收的信號通過希爾伯特變換而構造解析信號，并判斷是否產生交織信號的方法是：首先通過有效脈沖檢測確定報頭參考功率，然后將報頭參考功率與由解析信號定義的瞬時包絡進行對比，如果兩者之間存在一定的差值，則判定產生了交織信號，進而執行后續的交織信號處理步驟。

在步驟2)中，所述的根據有效脈沖位置檢測上述交織信號的總時長的方法是：首先根據有效脈沖位置檢測確定信號的起始時刻，然后根據連續的有效脈沖檢測確定交織信號的終止脈沖，進而根據逆序的有效脈沖位置檢測確定信號的終止時刻，最終得到交織信號總時長。

在步驟3)中，所述的基于上述交織信號的總時長估計交織信號之間的相對時延，從而確定出累加區間，并累加求和的方法是：根據交織信號的起始、終止位置對經過希爾伯特變換后的序列進行截取，然后根據ads-b接收機的采樣頻率構造矩陣，以歸一化列方差作為評價函數得到相對時延的估計結果，從而確定累加區間，最終得到各個區間的累加和；

在步驟4)中，所述的對上述累加和進行排序聚類，并將聚類結果與比特位對應，進而將交織信號進行解碼而將其分離的方法是：首先對各個累加和進行排序差分，進而得到累加和的初始聚類中心，然后根據初始聚類中心采用k-means方法對累加和進行聚類，最終根據聚類結果將累加和的區間標號與比特位相對應，從而分別提取出交織信號的比特信息。

在步驟5)中，所述的調整方法是在相對時延估計結果上增加或減少2個采樣點。

本發明提供的單通道下低復雜度的廣播式自動相關監視系統解交織方法首先通過有效脈沖位置檢測以及hilbert變換下定義的瞬時包絡分別得到交織信號的起始位置以及交織位置，進而得到發生交織的信號之間的相對時延，結合ads-b信號的ppm編碼特點進行相對時延估計，從而對信號進行區間分割以消除相鄰脈沖帶來的影響，對不同區間進行累加得到累加和表征信號在相應區間上的能量，結合icao標準文件中給出的判決準則確定聚類中心的前提下，利用k-means方法對累加和進行聚類，從而將區間標號與比特位相對應，最終實現交織信號比特位的提取。本發明方法基于單天線接收機，對交織信號相對時延不敏感，實用性較強。大量的仿真實驗驗證了算法的有效性，并與其它解交織算法進行了對比，在交織信號之間存在一定功率差時，算法有良好的分離效果。

附圖說明

圖1為本發明提供的單通道下低復雜度的廣播式自動相關監視系統解交織方法流程圖。

圖2為累加聚類原理圖。

圖3為交織信號示意圖，強弱信號功率相差3db。

圖4為交織信號相對時延的估計結果。

圖5為基于k-means方法得到的累加值聚類結果。

圖6為經過本發明方法處理之后得到的輸出信號。

圖7為本發明方法與基于置信度判決的交織信號處理方法的分離正確率隨信噪比變化關系曲線。

圖8為本發明方法與基于奇異值分解的交替正交投影算法的交織信號分離正確率隨發生交織的信號之間時延的變化關系曲線。

具體實施方法

下面結合附圖和具體實例對本發明提供的單通道下低復雜度的廣播式自動相關監視系統解交織方法進行詳細說明。

如圖1所示，本發明提供的單通道下低復雜度的廣播式自動相關監視系統解交織方法包括按順序進行的下列步驟：

1)將ads-b接收機接收的信號通過希爾伯特(hilbert)變換而構造解析信號，并判斷是否產生交織信號；

t時刻ads-b接收機接收到的信號可以表示為：

其中l表示信源個數，pk、d(t)、fk、φk、τk分別表示第k條信號的功率、基帶信號、載波頻率、載波相位、時延；e(t)為加性高斯白噪聲。其中信號的功率d(t)由ads-b報頭以及信息數據所決定，在1090es體制下信號采用ppm調制。

對于上述接收到的信號x(t)，其hilbert變換y(t)由下式得到：

相應地解析信號z(t)可表示為：

z(t)＝x(t)+jy(t)(3)

其中j表示虛數單位，進而根據hilbert變換定義的瞬時包絡是否超過報頭參考功率來判斷是否產生交織信號，根據icao給出的標準文件do260-b規定，如果瞬時包絡超過報頭參考功率3db，則判斷為產生了交織信號，由此確定出多條交織信號。

2)根據有效脈沖位置檢測上述交織信號的總時長；

根據ads-b接收機接收到信號的噪聲功率設置動態觸發門限，當ads-b接收機模數轉換器輸出的某個采樣點的脈沖幅值高于門限，并且之后連續的多個采樣點的幅值均在門限以上，那么將該采樣點定義為第一個有效脈沖位置(validpulseposition)，并將該有效脈沖位置作為交織信號的起始位置ns；自檢測到第一個有效脈沖位置開始，進行連續的有效脈沖檢測，直到在連續的3個脈沖寬度內均檢測不到有效脈沖，再進行逆序的有效脈沖位置檢測，并將該有效脈沖位置作為信號的終止位置ne；起始位置ns和終止位置ne對應的時刻分別為起始時刻ts和終止時刻te，最后根據起始時刻ts和終止時刻te之間的持續時間確定出交織信號的總時長；

3)基于上述交織信號的總時長估計交織信號之間的相對時延，從而確定出累加區間，并累加求和；

基于ads-b信號的脈沖位置調制(pulsepositionmodulation，ppm)特性，結合式(1)，在不考慮噪聲的情況下，以t表示脈沖寬度對應的時長，第i個脈沖寬度內交織信號的能量可表示為：

其中△i-、△i+分別表示第i個脈沖的起始時刻以及終止時刻。能量e(i)取決于信號的功率以及第i個脈沖內的基帶信號波形，其中基帶信號波形由產生交織的信號比特位共同決定。以兩條信號交織為例，在同一區間內，兩條信號比特位的疊加可以分為四種情況，因此當兩條信號存在一定功率差時，可以分別區分四種情況所對應的信號比特位，從而實現交織信號的信息提取。

如圖2所示，當交織在一起的不同信號之間的時延不為脈沖寬度的整數倍時,第一脈沖寬度內的虛線表示信號1的脈沖位置，點劃線表示信號2的脈沖位置，為了消除相鄰脈沖帶來的影響，需要估計兩條信號之間的相對時延；將交織信號經hilbert變換后得到的離散信號表示為以下序列：

h(n)＝h(x(ns),x(ns+1),…,x(ne))(5)

其中h(·)為hilbert變換運算符。對上述序列補零后，根據采樣頻率構造q×r維重構矩陣：

其中r表示一個脈沖寬度對應的采樣點數。進而相對時延估計結果由下式得到：

其中sir表示式(6)重構矩陣s中第i行、第r列的元素。

根據上述估計得到的相對時延確定出第i個累加區間，對式(5)所示的序列累加求和，得到對應于第i個脈沖的累加和：

4)對上述累加和進行排序聚類，并將聚類結果與比特位對應，進而將交織信號進行解碼而將其分離；

由于信號的功率未知，因此需要對累加和進行聚類，從而確定出不同情況所對應的累加和，本發明采用k-means聚類方法對累加和進行聚類。

(1)從全部累加和中選擇k個累加和作為初始聚類中心；

(2)以每個聚類中所有累加和的均值作為中心累加和，計算每個累加和與中心累加和的距離；并根據最小距離重新對相應的累加和進行劃分，得到第m次聚類結果：

(3)根據聚類結果重新計算每個聚類的均值得到第m次聚類的中心累加和：

(4)循環步驟(2)、步驟(3)直到每個聚類中的累加和不再發生變化為止；

由于k-means聚類方法對于初始聚類中心較為敏感，因此給出一種較為合理的初值選取方式：

(a)對累加和排序得序列s(n)＝{s(1,index1),s(2,index2),…,s(n,indexn)}，其中indexi表示該元素對應的區間號；

(b)對序列s求差分得序列△s＝{△s(1,index1),△s(2,index2),…△s(n-1,indexn-1)}；

(c)選取最大的i個差分值(初值i＝0)，根據相應的區間標號將累加和分為2ⁱ-1個聚類；

(d)計算每個聚類方差，若均小于門限值，則確定聚類中心為k＝i個；否則，i＝i+2，執行步驟(e)；

(e)求取最大的k個差分值，并返回相對應的區間標號，進一步表示為相應地，得到的初始聚類中心表示為：

根據得到的聚類結果，可以將區間標號與比特位相對應，從而分別提取出交織信號的比特信息，進而將交織信號進行解碼而將其分離。

5)對上述分離后的信號進行crc校驗，若校驗通過，則認為交織信號分離成功；否則，在當前的相對時延估計結果的基礎上做適當的調整，重新進行累加聚類；

本發明采取的調整方法是在相對時延估計結果上增加或減少2個采樣點。

本發明提供的單通道下低復雜度的廣播式自動相關監視系統解交織方法效果可以通過以下仿真結果進一步說明。

仿真參數設置，中頻：10mhz；采樣頻率：40mhz；信號1：經緯度:(117.5,37.5)；高度：34100ft；信號2：經緯度:(117.8,37.4)；高度：32100ft；

圖3為交織信號時域波形，信號相對時延為50.2μs，先達信號信噪比為20db，后達信號信噪比為23db。

圖4為根據步驟3)所述估計方法得到的相對時延估計結果。圖4(a)表示根據式(5)得到的重構矩陣，圖4(b)表示對應于重構矩陣列元素的歸一化方差，從結果可以看到，信號真實時延對于脈沖寬度取余的結果得到了良好的估計。

圖5為基于k-means方法進行聚類得到的結果，根據估計得到的相對時延得到相應的累加區間，對于兩條信號交織的情況，累加和分為三個聚類：ω1，ω2，ω3，假設第一條信號為功率較強信號，將三個聚類分別與比特位組合[1,1]，[1,0]，[0,1]相對應，其余累加和組成第四聚類ω4對應[0,0]，即噪聲。

圖6為將區間標號與比特位組合一一對應，即得到比特位提取后的信號輸出結果，上圖對應于信號1(先達信號)，下圖對應于信號2(后達信號)。

表1為本發明方法處理前后的解碼結果，可以看到接收機直接對交織信號處理只能得到一條信號結果，且aa(識別碼)、lat(緯度)、lon(經度)、alt(高度)均存在錯解的情況，且信號crc校驗失敗；而對于利用本發明方法處理后的信號，分離后的兩條信號均可通過crc校驗，且各個字段均實現了正確解碼，從而驗證了本發明方法的有效性。

表1、經過本發明方法處理前后的解碼結果對比

圖7為取兩條信號時延0-20μs隨機生成，服從均勻分布，信噪比相差3db，100次蒙特卡洛實驗，兩條信號的正確解碼率對弱信號信噪比的變化關系曲線。其中信號1對應高功率信號，信號2對應弱功率信號，對比方法為icao標準文件中基于置信度判決(confidencedeclaration，cd)的交織信號處理方法，該方法選取交織信號的一條進行處理，因此仿真實驗中該方法成功解算任意一條信號則認為正確解碼，根據試驗結果可以看到，本發明方法在交織信號存在一定功率差時有著更高的解碼正確率。

圖8為將本發明方法與多天線下基于奇異值分解的交替正交投影(singularvaluedecomposition-projectionalgorithm，svd-pa)算法進行對比，svd-pa算法中陣列采用4陣元均勻線陣，陣元間距為半波長，本發明方法選取參考陣元數據，其中方形線、菱形線、星形線分別表示信號來向相差10°、20°以及30°時svd-pa方法解碼正確率隨信噪比變化關系曲線，可以看到，相對于本發明方法，svd-pa算法在兩條信號相對時延較小時，解碼正確率較低，隨著相對時延的增大，解碼正確率不斷提高；主要原因在于由于svd-pa算法在進行協方差矩陣估計時，需要兩條信號存在一定時延差，即存在可用的單信號數據塊才能得到較好的分離效果，由于本發明方法對信號之間的相對時延并不敏感，因此不存在這一問題；此外，可以看到，隨著信號來向的靠近，svd-pa算法的解碼正確率也存在一定程度的下降，這也由svd-pa算法本身依賴于不同信源之間的信號來向不同進行區分所決定。