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        ADS-B信號(hào)噪聲的分離算法及實(shí)現(xiàn)

        作者:高春燕 時(shí)間:2019-10-29 來(lái)源:電子產(chǎn)品世界 收藏

          高春燕(山東航空股份有限公司,山東 濟(jì)南 250000)

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/201910/406439.htm

          摘?要:針對(duì)1090ES 信號(hào)存在噪聲干擾的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了基于算法的信號(hào)噪聲分離。利用多個(gè)基站信號(hào)作為觀測(cè)信號(hào),通過(guò)實(shí)現(xiàn)源信號(hào)和的分離。通過(guò)MATLAB仿真驗(yàn)證了在分離源信號(hào)和中的可行性,分離后的信號(hào)能夠滿足ADS-B信號(hào)提取的特征。實(shí)驗(yàn)證明該算法提高了信號(hào)的解碼正確率。

          關(guān)鍵詞:ADS-B;;FastICA;

          0 引言

          廣播式自動(dòng)相關(guān)監(jiān)視(Automatic DependentSurveillance-Broadcast,ADS-B)是綜合通信與監(jiān)視的信息系統(tǒng),通過(guò)多點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)方式完成飛機(jī)之間的數(shù)據(jù)雙向通信。 ADS-B是利用飛機(jī)上的GPS作為信號(hào)源,將飛機(jī)位置、高度、速度、航向等信息以廣播的形式發(fā)送,地面設(shè)備或飛機(jī)通過(guò)接收機(jī)獲取ADS-B的信號(hào),并對(duì)ADS-B的信號(hào)進(jìn)行解碼,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)飛機(jī)動(dòng)態(tài)的監(jiān)視。但是在實(shí)際傳輸過(guò)程中,ADS-B的信號(hào)會(huì)受到外部信號(hào)的干擾,造成ADS-B信號(hào)的波動(dòng)甚至失真。受到噪聲干擾后的ADS-B信號(hào)對(duì)ADS-B接收機(jī)解碼造成很大的影響,會(huì)導(dǎo)致飛機(jī)位置信息的缺失。基于FastICA的ADS-B信號(hào)噪聲分離就是在未知源信號(hào)的前提下,根據(jù)觀測(cè)信號(hào)的特征,將ADS-B的信號(hào)和干擾信號(hào)進(jìn)行分離 , 消除噪聲信號(hào)的干擾 , 獲取ADS-B源信號(hào)。

          1 1090ES ADS-B信號(hào)

          1090ES ADS-B是ADS-B通信方式的一種,廣泛地應(yīng)用在現(xiàn)在民航航空運(yùn)輸中。1090ES ADS-B的傳輸信號(hào)采用脈沖位置調(diào)制(PPM)編碼,包括4個(gè)前導(dǎo)脈沖和112比特消息序列,如圖 1所示。ADS‐B 消息包含4個(gè)識(shí)別脈沖,每個(gè)脈沖持續(xù)(0.5±0.05)μs。1090ES ADS-B 的消息序列每個(gè)bit占時(shí)為1μs,在1μs信號(hào)中,產(chǎn)生的下降沿信號(hào)表示二進(jìn)制“1”,上升沿信號(hào)表示二進(jìn)制“0”,并且前端的4個(gè)前導(dǎo)脈沖為后續(xù)報(bào)文的識(shí)別提供功率參考,是ADS-B信號(hào)解碼的基礎(chǔ)。

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          本文采用MATLAB仿真,仿真信號(hào)為10 MHz采樣率,能夠滿足ADS-B信號(hào)解碼的算法要求。ADS-B為廣播式通信技術(shù),通常信號(hào)干擾來(lái)自同其他的ADS-B信號(hào)或者傳播過(guò)程的噪聲信號(hào),例如二次雷達(dá)脈沖或者ADS-C的干擾等。圖 2為ADS-B信號(hào)和噪聲信號(hào)的疊加,雖然疊加之后的信號(hào)與ADS-B源信號(hào)脈沖變化趨勢(shì)接近,但是報(bào)頭識(shí)別脈沖不能為后續(xù)的解碼提供信號(hào)的功率參考。

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          在ADS-B信號(hào)噪聲分離模型中,假定ADS-B的觀測(cè)信號(hào)和ADS-B源信號(hào)都是隨機(jī)信號(hào), X(t) 表示ADS-B觀測(cè)信號(hào) [x1(t),x2(t),x3(t).......xm(t)] 。 S(t) 表示ADS-B源信號(hào)[x1(t),x2(t),x3(t).......xn(t)]。這里的ADS-B觀測(cè)信號(hào)是通過(guò)ADS-B源信號(hào)和噪聲信號(hào)混合生成的,其模型為:Xi(t)=ai1s1(t)+ai2s2(t)+....+ainsn(t), i 為整數(shù)其中 a ij 為混合矩陣 A 的隨機(jī)生成的變量,用于隨機(jī)疊加ADS-B信號(hào)和噪聲信號(hào), i 和 j 變量為整數(shù)。那么ADS-B基站接收到的觀察信號(hào)可以表示為:

          X(t)=AS(t)+n(t)

          或者將第 i 個(gè)觀測(cè)信號(hào) xi(t) 表示為:

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          信號(hào)噪聲分離的算法模型就是需要計(jì)算分離矩陣 W ,通過(guò)計(jì)算得到的 W 從ADS-B混合后的觀察信號(hào) X(t) 中提取并恢復(fù)ADS-B的源信號(hào) S(t) 。假設(shè) Y(t)是ADS-B源信號(hào)的估計(jì)信號(hào),則分離系統(tǒng)表示為:

          Y(t)=WX(t)

          2 FastICA算法獨(dú)立成分分析方法(ICA)是盲源分離技術(shù)中的一種信號(hào)處理算法,是近年來(lái)使用比較普遍而且有效的數(shù)據(jù)分析算法。它可以通過(guò)且僅通過(guò)觀測(cè)信號(hào)來(lái)估計(jì)混合矩陣,并從混合數(shù)據(jù)中提取出原始的獨(dú)立信號(hào)。

          為了保證ICA模型是可解的,需要做以下假定和限制 [1]

          1)各個(gè)源信號(hào)之間是具有統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性。

          2)輸入源信號(hào)的服從非高斯分布的。

          3)混合矩陣是方陣,即獨(dú)立分量數(shù)等于觀測(cè)混合信號(hào)數(shù) [2]

          在現(xiàn)有的ICA算法中,快速ICA算法(FastlCA)以其收斂速度快、分離效果好被廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理領(lǐng)域。該算法是通過(guò)使用一個(gè)非線性函數(shù)g便能直接找出任何非高斯分布的獨(dú)立分量 [3]

          在FastICA算法中,首先需要對(duì)ADS-B觀測(cè)信號(hào)X 進(jìn)行中心化處理,使ADS-B觀測(cè)信號(hào) X 屬性的均值為0;

          然后求出一個(gè)矩陣的協(xié)方差矩陣,并對(duì)處理后的ADS-B觀測(cè)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行白化,X→Z[4]

          選擇需要估計(jì)的分量的個(gè)數(shù)m,設(shè)迭代次數(shù)p ←1;

          選擇一個(gè)初始權(quán)矢量(隨機(jī)的)W p , 令微信截圖_20191112112856.png, g 為非線性函數(shù) g( y) = tanh(y ) ;計(jì)算微信截圖_20191112112944.png其中微信截圖_20191112113012.png

          3 仿真與分析

          為了驗(yàn)證FastICA在ADS-B信號(hào)噪聲分離的可行性,本文對(duì)噪聲信號(hào)下ADS-B含有噪聲的信號(hào)進(jìn)行MATLAB的仿真實(shí)驗(yàn)。在仿真實(shí)驗(yàn)中,ADS-B信號(hào)采樣為10 Mhz,采樣數(shù)據(jù)為1000樣本。每一個(gè)ADS-B基站接收到的信號(hào)為ADS-B信號(hào)和噪聲信號(hào)的隨機(jī)疊加。

          3.1 噪聲信號(hào)下的ADS-B的

          在ADS-B源信號(hào)中加入了隨機(jī)噪聲和脈沖噪聲,如圖 3所示,脈沖信號(hào)的幅度基本與ADS-B信號(hào)類似。圖 3的1和2號(hào)圖中為加入隨機(jī)噪聲的ADS-B信號(hào),3號(hào)圖為加入干擾脈沖信號(hào)和其他隨機(jī)噪聲信號(hào),這樣的源信號(hào)產(chǎn)生疊加的信號(hào)會(huì)對(duì)ADS-B信號(hào)解碼產(chǎn)生更大的影響。通過(guò)觀測(cè)信號(hào)可以看出該信號(hào)無(wú)法正常識(shí)別ADS-B的脈沖信號(hào)。本文通過(guò)使用FastICA算法對(duì)觀測(cè)信號(hào)進(jìn)行,分離以后的信號(hào)如圖 5所示。

          3.2 仿真結(jié)果分析

          從仿真結(jié)果來(lái)看,基于FastICA的算法能夠滿足ADS-B信號(hào)分離的處理。FastICA可以將加入了隨機(jī)噪聲和干擾信號(hào)后的ADS-B信號(hào)分離出來(lái),而且分離的ADS-B脈沖信號(hào)與原始信號(hào)的波形基本一致,滿足ADS-B解碼算法對(duì)ADS-B信號(hào)的識(shí)別要求。

          4 結(jié)論

          基于FastICA的ADS-B信號(hào)分離算法在減少了信號(hào)處理的計(jì)算量的同時(shí),提高了ADS-B信 號(hào)分離的速度,使得ADS-B信號(hào)在信號(hào)干擾下,仍然有效地解決ADS-B信號(hào)的解碼問(wèn)題。相比傳統(tǒng)的算法,該算法提高了運(yùn)算效率。存在的不足就是FastICA存在多個(gè)解符合假設(shè),不是唯一解,后續(xù)將進(jìn)行信號(hào)變換的研究和設(shè)計(jì)。

          參考文獻(xiàn)

          [1] Hyvarinen A, Karhunen J. Independent ComponentAnalysis[M].New York, 2011 .

          [2] 張超. 基于獨(dú)立分量分析的語(yǔ)音信號(hào)盲解卷積研究[D].安徽大學(xué),2009.

          [3] 王剛. 基于最大非高斯估計(jì)的獨(dú)立分量分析理論研究[D]. 長(zhǎng)沙:國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2005.

          [4] 王志超. 基于二階矩的ICA算法設(shè)計(jì)與提升[D].西安:西安電子科技大學(xué), 2015.

          [5] 張?zhí)炱? 郝建華, 許斌. ADS-B技術(shù)及其在空管中的發(fā)展與應(yīng)用[J]. 電子產(chǎn)品世界, 2009, 16(6):34-37.

          本文來(lái)源于科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2019年第11期第43頁(yè),歡迎您寫(xiě)論文時(shí)引用,并注明出處。



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