无线电监测信号识别技术分析

西双版纳州无线电监测站 聂绪飞

本文站在新时代的大环境背景下，以无线电监测与信号识别技术作为主要研究对象，先对二者的基础性概念进行了简要概述，然后再详细分析了信号识别与信号分析技术的具体内容，最后在此基础上对该技术在无线电监测中的有效应用进行了深度分析。目的是为相关从业者的工作提供一定的借鉴与参考，不断扩展信号识别与信号分析技术的应用范围，促进无线电监测的平稳运行与持续健康发展。

时代的发展与科学技术的不断进步使无线电频谱资源对我国社会的推动作用得以凸显，目前其已经成为我国社会正常运转所不可或缺的重要资源之一。但就目前情况来看，尽管无线电频谱资源的适用范围得到了显著扩张，但相应的干扰因素也随着这种变化而逐渐增多，严重影响了社会大众的正常生产生活。由此看来，如何利用信号识别技术来加强无线电信号监测已成为相关人员亟须解决的重要问题。

1 无线电监测与信号识别概述

1.1 无线电监测

1.1.1 无线电监测内容

无线电监测指的是国家对无线电台站、移动通信基站进行检测和监督检查，其目的在于防止非法发射频率干扰其他设备或信号，并保护用户安全。目前，我国的无线电监测工作主要由国家局负责组织实施，各省市也成立了相应机构。随着现代信息技术的不断发展，无线电监测技术已经渗透到社会生活的各个方面，包括交通导航、医疗护理、金融结算等领域。由于无线监测网络具有覆盖面广、传输速率高、信息容量巨大及传输距离长等特点，所以可以将无线电监测网与其他无线通信系统相结合，形成一个综合性的无线网络监控体系。这也是目前我国无线电监测与信息化建设中的一个重要组成部分。

1.1.2 无线电监测的应用范围

无线电监测技术简单来说就是通过分析无线电监测所涉及到的各种数据，及时掌握这些设备运行状况及其变化规律，进而为其制定相关政策提供依据，确保各项业务正常有序开展，有效防范各类无线电事故发生，保障人民生命财产安全。

无线电监测内容是多方面的，主要工作范围包括：空中电波秩序管理、无线电台站建设规划与维护、地面固定无线覆盖及通信系统设备运行监控、移动无线电通信设备动态检测等[1]。具体来说，相关技术人员要完成以下几项任务：首先是通过有效监测手段实现对各种无线电设备的实时跟踪监视；其次是对各类设备在使用过程中所产生的电磁辐射以及环境噪音等因素进行及时准确的分析与评估；最后是对设备运行状况实行科学高效的综合控制，以确保设备处于最佳状态。

1.2 信号识别与分析

无线电监测的信号类型主要有雷达信号与跳频信号两种。以下是对两种信号的具体分析。

1.2.1 雷达信号

雷达信号指的是雷达发射出特定频率的电磁波，其作用范围为一定区域内所有目标物。在由微波波段电磁波传输而来的过程中，雷达信号可能会受到很多因素影响而产生一定程度的失真。另外，雷达信号目前还存在着一些问题，例如，距离盲区、多径效应以及干扰等问题，这些问题都对雷达信号的接收造成了不同程度的影响，导致信号检测性能降低，甚至无法进行有效识别和处理。

1.2.2 跳频信号

跳频信号包括了在某一时刻以固定周期间隔从多个位置同时发送一个或几个不同时间长度的脉冲波，通常被称为“移频”，其作用范围不超过指定距离上任意两点之间的一段空间距离。由于其具有较高的信息容量、较强的抗干扰能力及良好的稳定性能，所以近年来在军事通信领域得到了广泛的应用，同时跳频技术也成为了无线传感器网络WSN 中重要的一项关键技术。

2 信号识别与信号分析在无线电监测中的有效应用

信号识别与信号分析在无线电监测中的具体应用主要包括三方面内容，分别是；日常监测与干扰排查、重点频率控守、重点频段普查。下面将分别从这三方面对其进行详细分析。

2.1 日常监测与干扰排查

信号识别与信号分析技术在无线电日常监测中的有效应用不仅能够实现对目标无线电信号发射器所传输的相应信号参数的测量与监听，还能对相应的信号标识进行精准识别，并根据识别结果对该无线电信号的实际运行情况进行评估。信号识别与分析在日常监测与干扰排查方面，主要是对各台站周边区域进行定点测量，根据相关标准判断该地区是否存在潜在电磁污染隐患以及产生影响的因素等信息，从而为进一步做好无线电监测工作提供参考依据。此外，通过对各类干扰源进行全面调查和分类统计，可以准确地判断出各种干扰源并给出相应的解决方法，以达到有效排除干扰、降低损失的目的[2]。

2.2 重点频率控守

在重点频率控守方面，可利用频谱分析仪对被测电台发射频率范围内所有设备进行检测，确定其自身的频点及覆盖范围，从而避免因其他设备造成的干扰而导致测试结果不精确或无法获取被测目标参数等问题的发生，保证了测频精度。具体来说，首先需要明确当前无线电频谱管理的现状，针对其中出现的问题提出有针对性的解决方案，进而保证整个无线电通信网络能够正常运行。另外，还需结合不同类型无线电设备的特点开展使用管理工作，以此来确保其安全稳定的运行状态。

2.3 重点频段普查

对于重点频段普查来说，它的任务就是要对现有的无线信道资源进行合理分配，使得每一个用户都能获得最大限度的利益，实现系统整体效率最大化，这也是目前我国无线电事业发展过程中亟待解决的一大难题。相关技术人员和研究人员可通过设置固定监测站对各个地方进行连续跟踪，同时还要借助先进技术手段及时掌握各台设备的工作进度及运行状况。不仅如此，还可将重点频段分布情况作为基础数据进行对比分析，以便于及时发现可能会引发严重干扰甚至破坏事件的关键点。

3 无线电监测信号识别与分析技术

3.1 调制识别理论

调制识别是无线电监测正常运行的重要保障，同时也是信号识别与分析技术在无线电监测中的应用前提与基础，其原理是在对相关数据信息进行有效采集和处理后，及时将其传输至目标载波中，并通过对其频率进行适当调整的方式来使其符合目标信道的传输与流通要求。从另一角度来说，信号调制可以简单看作是对无线电所监测信号载波的调节变化与控制处理，并对该信号所呈现出的承载数据信息进行有效分解与研究，根据实际研究结果来确定相应的数据参量，从而实现对信号幅度进行有效识别与调整的目标。

3.1.1 判决论方法

判决论方法在进行调制信号时的原理为：首先根据已知信道状态信息和接收到的符号序列，估计出解调后的信号参数；然后利用上述参数估计结果来判断是否需要对载波频偏或功率等参量重新采样。该方法可以应用于具有多个发射天线的通信系统中，以降低硬件实现难度并提高频谱利用率[3]。

除此之外，对于具有特定符号定时信息的载波频率，无线电监测在判决论方法的推动下，可以将载波频率对应的一个或多个数字基带信号变换成与之相关的符号序列；而对于所获得的符号序来说，判决论方法可以对其中各个相邻的子帧间的间隔长度进行比较，从而确定是否存在相同的子帧。

3.1.2 模式识别法

模式识别法在进行调制信号作业时的运行原理为：通过对调制信号频谱图的分析，识别出各频段内出现频率较低和持续时间较长的干扰源。简单来说，模式识别法就是从频域中提取出能反映干扰特性的特征参数，并利用这些参数来估计出各种不同类型干扰机所具有的特征量，比如常见的信号功率谱密度、能量等。这种方法可以有效地用于解决实际工程中存在的多目标跟踪问题，其优点在于无需建立系统模型，可直接应用于复杂背景下的信号监测识别与参数估计。

3.2 信号模式识别

3.2.1 信号预处理

信号预处理环节的实施目的是使目标信号更具辨识度，不断增强其自身个性特征和有关标识，并需要对目标无线电监测信号进行分块处理。该环节的具体流程为：无线电监测系统在监测到目标信号后，会及时将该信号通过信号专用网络传输通道传输至接收机内部，接收机在收到该信号会立刻对其展开预处理，在对其进行分块处理的同时还应确保目标信号的稳定性与安全性，并对其现有标识进行更新，为其下一步的特征提取工作打下良好的基础。

3.2.2 无线电信号特征提取

无线电信号特征提取的主要目的是利用目标信号的不同特征对其进行有效区分，主要包含两种不同信号特征，一种是信号的时域特征；另一种是信号的频域特征。

信号的时域特征指的是：在频率域中观察到的信号所表现出的一系列具有特定时间和空间上分布特性的物理量之间的关系，比如，频率成分或振幅变化量在时间上的分布情况、信号自身波动幅度大小、现有传输频率等；信号的频域特征指的是：在一个频谱平面内某一频段、某一时刻所出现的所有有意义的信息都被集中起来作为这个时间段的整体而显示出来的现象，主要由信号的功率谱、各类函数或参数信息构成[4]。

3.2.3 特征选择与分类识别

特征选择与分类识别目标的实现离不开分类器的强大功能。分类器能够对相应的信号特征进行提取和分析，并根据分析结果实现对目标信号的精确识别。常用于无线电监测信号中的分类器主要包括以下几种：结合了决策理论的分类法、结合统计模式的分类法、BP 神经网络分类法。其中，决策理论分类法通过信号的概率分布来对其进行分类识别；统计模式分类法在线性分类器的作用下对信号进行分类识别；而BP 神经网络分类法则是通过函数拟合计算的方式来完成信号分类识别作业。

3.3 解析法与BP 神经网络技术

由于信号调制的类型呈现出明显的多样化特征，再加上不同信号在频率、幅度等方面存在较大差异，因此为了增强无线电监测对信号识别的精确度，可以采用传统解析法进行作业。解析法能够将目标信号的瞬时幅度、瞬时相位与瞬时频率完全展现出来，并以此来完成对信号特征的有效提取。

BP 神经网络技术在无线电信号监测中不仅具有较高的自动化和智能化程度，而且能够从真正意义上实现输入向量的降维处理，再加上其能够对信号或相关数据信息进行分布式存储，目前已被广泛应用于无线电频谱资源的保护与分析工作中。

3.4 小波分析法

小波分析法的基本原理是将信号分解到不同尺度，然后对每一频率分量进行分析和处理，该方法是一种新型的信号分析工具，它具有良好的时频局部化性质和分辨率高、抗噪性能好等特点。其在无线电监测中的应用主要体现在以下几个方面：（1）能提取微弱故障信息；（2）能识别强背景噪声环境下的弱目标信号；（3）能检测微弱脉冲回波并估计出运动速度。

在信号微弱故障信息提取层面，小波分析法能够准确地分辨出所需参数变化范围内的微小突变点，同时还可以根据这些特征实现故障诊断，从而实现信号特征量与参数间的映射关系描述。

在识别弱目标信号层面，小波多尺度分析方法不仅可以区分出单一方向上的弱目标信号以及多个方向上的非同一类型的目标信号，而且可以通过改变各频段能量分布来突出某一特定频带上的特殊成分，进而提高了对微弱目标信号的辨识能力。

在检测微弱脉冲回波与预测运动速度层面，小波分析法的优势在于能够很好地抑制各种干扰源，比如，雷达发射天线波束指向抖动造成的杂散等。而当被测信号为线性调频信号时，小波变换则能提供更加清晰可靠的时域波形信息，这就使得技术人员很有可能从时间域得到了更为精确的估计值。此外，利用小波变换理论可以有效地提取出被测对象瞬时位置、幅值及其变化率等重要特征参数，这对于后续信号处理及进一步研究具有十分重要的意义。

4 结语

综上所述，信号识别与信号分析技术在我国无线电监测中的应用已经成为相关从业者的共识，但该技术在实际运行中还存在着诸多问题。因此，技术人员和监测人员应及时转变自身传统思维和观念，通过各种方式来了解和掌握信号识别与信号分析技术的原理和操作流程，并站在全局视角下对无线电监测工作进行重新审视。这样才能不断增强无线电监测的精确性和稳定性，提高企业和整个行业的经济效益与社会效益。