0 引言

　　近年來(lái),，隨著無(wú)線通信技術(shù)的快速發(fā)展，通信的安全性越來(lái)越受到人們的關(guān)注,。尤其在軍事無(wú)線通信中,，由于現(xiàn)代電子戰(zhàn)技術(shù)[1]的發(fā)展,，通信信號(hào)的檢測(cè)和攔截技術(shù)發(fā)展迅速，軍事無(wú)線通信面臨著嚴(yán)重安全問(wèn)題,，高性能的LPI信號(hào)設(shè)計(jì)變得尤為重要，較之其他通信方式,，擴(kuò)頻通信具有很強(qiáng)的抗截獲能力,，因而在隱蔽通信中得到了越來(lái)越多的應(yīng)用。

1 變換域通信技術(shù)

　　變換域通信系統(tǒng)(TDCS)的想法最早出現(xiàn)在1988年,，German[2]提出了根據(jù)通信環(huán)境頻譜占用等信息來(lái)調(diào)整直擴(kuò)信號(hào)的波形來(lái)避免干擾,。TDCS與傳統(tǒng)的通信系統(tǒng)不同，是在變換域?qū)π盘?hào)進(jìn)行處理,，且沒(méi)有使用載波調(diào)制,，而是采用類似于噪聲的基函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行調(diào)制。擴(kuò)頻通信是指用于傳輸信號(hào)的射頻帶寬遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于信號(hào)自身帶寬的一種通信方式,，目前最主要的擴(kuò)頻系統(tǒng)是直接序列擴(kuò)頻[3]（簡(jiǎn)稱直擴(kuò)）和跳頻擴(kuò)頻（簡(jiǎn)稱跳擴(kuò)）系統(tǒng),。擴(kuò)頻通信具有很多優(yōu)良性能，特別是具有很強(qiáng)的抗干擾性能,、能夠?qū)崿F(xiàn)多址通信,、安全保密、抗多徑等功能?，F(xiàn)代變換域通信技術(shù)是在變換域?qū)π盘?hào)進(jìn)行處理,，是變換域通信與擴(kuò)頻通信的結(jié)合。國(guó)外在變換域通信技術(shù)領(lǐng)域起步較早,，已經(jīng)進(jìn)行了很多年的研究,。國(guó)內(nèi)對(duì)變換域通信比較詳細(xì)梳理的是何智青于2003年發(fā)表“變換域通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)”碩士學(xué)位論文[4]。

2 信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法

　　國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究者已提出多種信號(hào)檢測(cè)和參數(shù)估計(jì)方法,，主要有能量檢測(cè)法,、高階統(tǒng)計(jì)量法、循環(huán)平穩(wěn)分析法,、時(shí)頻分析法以及其他信號(hào)處理方法,。其中高階統(tǒng)計(jì)量法和循環(huán)平穩(wěn)性檢測(cè)法是最常用的檢測(cè)截獲方法。高階統(tǒng)計(jì)量通常指的是高階矩,、高階矩譜,、高階累積量和高階累積量譜。高斯信號(hào)的三階及三階以上累積量為零,，理論上高階累積量可以抑制高斯噪聲,。循環(huán)譜密度函數(shù)也被稱為譜相關(guān)函數(shù)，算法主要分為3種：分段譜相關(guān)函數(shù)算法,、FFT累加算法和瞬時(shí)相關(guān)函數(shù)算法,。對(duì)于離散時(shí)間序列{x(n)},，n=0，1,，…,，N-1，若為循環(huán)平穩(wěn)序列Sx(f)為序列{x(n)}的循環(huán)譜密度函數(shù),，其中Rx為序列x(n)的循環(huán)自相關(guān)函數(shù),，則：

　　目前，F(xiàn)an Guangwei等人[5]提出一種遞推的基于三階對(duì)角切片的高階累積量檢測(cè)方法,，算法檢測(cè)性能好,、計(jì)算量相對(duì)較少；Shen Wei等人[6]提出一種基于多相濾波器組和高階累積量聯(lián)合處理的LPI雷達(dá)信號(hào)檢測(cè)算法,，仿真結(jié)果表明,，該方法的檢測(cè)性能遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的能量檢測(cè)器。

3 變換域LPI信號(hào)設(shè)計(jì)

　　3.1 基于FFT的LPI信號(hào)設(shè)計(jì)

　　基于FFT的LPI信號(hào)設(shè)計(jì)框圖如圖1所示,，串并轉(zhuǎn)換模塊將編碼后的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)化為以m為一組的并行比特流,；接著通過(guò)PPM調(diào)制模塊，PPM調(diào)制保證了各并行比特流之間是正交的,；然后對(duì)傅里葉變換處理后的信號(hào)進(jìn)行偽隨機(jī)相移處理,；再經(jīng)過(guò)反傅里葉變換處理后的信號(hào)即為所得LPI信號(hào)。為了保證正確解調(diào),，接收端與發(fā)送端采用相同的偽隨機(jī)序列,。仿真中采用長(zhǎng)度為9的m序列對(duì)頻域信號(hào)進(jìn)行偽相調(diào)制。

　　3.2 基于小波變換的LPI信號(hào)設(shè)計(jì)

　　基于小波變換的LPI信號(hào)設(shè)計(jì)框圖[7]如圖2所示,，將比特流數(shù)據(jù)送入系統(tǒng),，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行Walsh調(diào)制處理，Walsh碼是一種同步正交碼,，由于信號(hào)的傳輸是非同步傳輸,，Walsh碼的自相關(guān)函數(shù)和互相關(guān)函數(shù)均不理想，具有較大的旁瓣,，采用偽隨機(jī)碼與Walsh碼進(jìn)行復(fù)合應(yīng)用,，完成對(duì)信號(hào)的擴(kuò)頻；經(jīng)過(guò)傳輸多路復(fù)用器后送入離散逆小波變換模塊,?；鶐盘?hào)處理完后，再通過(guò)上采樣,、D/A轉(zhuǎn)換,、上變頻等處理連接到天線就可以發(fā)射出去。仿真中使用長(zhǎng)度為6的m序列進(jìn)行擴(kuò)頻調(diào)制,，采用db8小波進(jìn)行信號(hào)設(shè)計(jì),。

4 信號(hào)的LPI性能分析

　　高階累積量和循環(huán)平穩(wěn)性是目前信號(hào)檢測(cè)截獲最常用的方法,，本文仿真實(shí)現(xiàn)了基于FFT和小波變換的信號(hào)設(shè)計(jì)，并使用高階累積量和FAM算法[8]兩種處理方法對(duì)所設(shè)計(jì)的信號(hào)波形進(jìn)行特征參數(shù)提取,，從信號(hào)特征角度對(duì)其LPI性能進(jìn)行了分析,。為了更清楚地比較信號(hào)的LPI性能，將本文設(shè)計(jì)的信號(hào)與傳統(tǒng)時(shí)域擴(kuò)頻調(diào)制設(shè)計(jì)的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比,。傳統(tǒng)LPI信號(hào)設(shè)計(jì)是基于偽隨機(jī)序列和BPSK調(diào)制的時(shí)域信號(hào)設(shè)計(jì)方法[9],。仿真時(shí)采用長(zhǎng)度為4的m序列作為擴(kuò)頻序列。對(duì)所設(shè)計(jì)的信號(hào)進(jìn)行二階循環(huán)平穩(wěn)性,、二階累積量和四階累積量一維切片分析，二階循環(huán)平穩(wěn)性分析如圖3所示,；最上圖是信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)值相對(duì)于循環(huán)頻率(alpha),、頻率(f)的三維圖，S1為二階循環(huán)平穩(wěn)值,；中間圖是頻率為0時(shí)的切面圖,，最下圖是循環(huán)頻率為0時(shí)的切面圖，其中,，abs(X1),、abs(X2)分別為S1在頻率為0和循環(huán)頻率為0時(shí)對(duì)應(yīng)的切面值。二階/四階累積量分析結(jié)果如圖4所示,，分析結(jié)果表明,，對(duì)信號(hào)進(jìn)行二階和四階累積量估計(jì)，有周期性的峰值出現(xiàn),。通過(guò)理論計(jì)算對(duì)信號(hào)的載頻和碼元速率進(jìn)行估計(jì),，計(jì)算結(jié)果如表1所示，其中Smax是峰值最大對(duì)應(yīng)的點(diǎn),，Sm是峰值次大對(duì)應(yīng)的點(diǎn),，F(xiàn)c′是信號(hào)載頻估計(jì)值，Rb′是碼元速率估計(jì)值,，比較可知估計(jì)值與理論值接近,。

　　基于FFT設(shè)計(jì)的信號(hào)分析圖如圖5、圖6所示,。利用二階循環(huán)平穩(wěn)處理方法(與圖3類似),，在循環(huán)頻率為512處可以得到明顯的峰值，與理論分析一致,。對(duì)信號(hào)進(jìn)行二階和四階累積量處理,，并沒(méi)有得到明顯的峰值。

　　基于小波變換設(shè)計(jì)的信號(hào)分析圖如圖7,、圖8所示,。對(duì)信號(hào)進(jìn)行二階循環(huán)平穩(wěn)處理（與圖3類似）,，沒(méi)有得到明顯的峰值。對(duì)信號(hào)進(jìn)行二階和四階累積量處理,，在二階累積量分析圖中周期為63處的明顯峰值出現(xiàn),。

5 結(jié)論與展望

　　仿真分析得出，基于變換域設(shè)計(jì)出的信號(hào)LPI性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法設(shè)計(jì)出的信號(hào),。其中基于FFT設(shè)計(jì)出的信號(hào)進(jìn)行循環(huán)平穩(wěn)性分析,，在周期處有明顯峰值；基于小波變換設(shè)計(jì)出的信號(hào)通過(guò)高階累積量分析,，在周期處有明顯峰值,。下一步的研究重點(diǎn)主要有：(1)尋找更好的偽隨機(jī)相位處理方法，抑制信號(hào)循環(huán)平穩(wěn)性的出現(xiàn),；(2)尋找性能更好的小波函數(shù),，抑制信號(hào)高階累積量的出現(xiàn)。通過(guò)算法的優(yōu)化和結(jié)構(gòu)的調(diào)整,，設(shè)計(jì)出沒(méi)有明顯特征的信號(hào),，進(jìn)一步提高信號(hào)的LPI性能。

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