ADS-B dizi sinyali için çift serpiştirme algoritmasının gerçek zamanlı gerçekleştirilmesi
Otomatik Bağımlı Gözetim Yayını (ADS-B), Uluslararası Sivil Havacılık Örgütü (ICAO) tarafından desteklenen, uydu navigasyonu, iletişim, havadan ekipman ve yer ekipmanı gibi gelişmiş teknolojileri birleştiren yeni nesil bir gözetim teknolojisidir. , Operasyonel güvenlik seviyesini etkin bir şekilde iyileştirebilir, hava sahası kapasitesini genişletebilir, operasyonel verimliliği artırabilir ve havayolunun operasyonel kontrol yeteneklerini güçlendirebilir. Bununla birlikte, ADS-B teknolojisinin son yıllarda hızla gelişmesiyle birlikte, monitörler ve uçaklar iletişim için ADS-B'yi kullandıklarında, sinyaller arasında serpiştirme sıklıkla meydana gelir. zor. Kamu literatürüne dayanarak, bu aşamada, yerli ve yabancı alıcılar esas olarak birbirinin içine geçmiş sinyallerden birini atarak serpiştirme sorunuyla ilgilenmektedir.Şu anda, yerli ve yabancı araştırma enstitüleri de aktif olarak geçmeli sinyal işleme üzerine araştırmalar yapmaktadır. Gerçek talepte, gerçek zamanlı sinyal serpiştirme işlemini çözebilen bir alıcı tasarlamak çok anlamlıdır. ADS-B sinyal serpiştirme problemini hedefleyen, serpiştirme tespiti açısından, çoğu zamana göre tekil değer ayrışmasından sonra serpiştirme sinyalinin özdeğerinin bir fonksiyonunu elde etmek, eğriye göre uygun eşiği belirlemek ve serpiştirme süresini tahmin etmek; serpiştirme sinyal ayrımı açısından, ADS-B güçlü MEYVE girişim ortamında, birikimli sınıflandırma ve uzamsal filtrelemede serpiştirme çözme yöntemleri vardır. Bununla birlikte, yukarıda bahsedilen algoritmalardan bazıları, tüm serpiştirilmiş sinyalin arabelleğe alınmasını gerektirir ve bazıları, hesaplanması karmaşık olan ve gerçek zamanlı donanım sistemleri için uygun olmayan yüksek sıralı istatistikleri içerir.
Mevcut kamu literatürüne dayanarak, iki dizili elemanın özdeğerlerine ve projeksiyon algoritmasına dayanan serpiştirme algılama yönteminin iki algoritması üzerine yapılan araştırmanın dizi sinyal modeline dayandığı, etkinin sabit olduğu ve optimizasyonun, donanım uygulamasına uygun hesaplama miktarını azaltabileceği bulunmuştur. . Alan Programlanabilir Kapı Dizisi (Alan Programlanabilir Kapı Dizisi) cihazına dayanan bu makale, hesaplama karmaşıklığını azaltmak, donanım kaynaklarının kullanımını azaltmak, ayrıştırma sisteminin tasarımını ve uygulamasını tamamlamak ve anten aracılığıyla ADS-B'yi almak için yukarıdaki iki algoritmanın tasarımını optimize eder. Sinyal, performansını doğrulamak için işlenir.
1 Sinyal modeli
ADS-B sinyal kaynağını almak için 5 elementten oluşan bir çapraz dizi anten kullanılır ve element anteninin t zamanında aldığı sinyal şu şekilde ifade edilir:
2 Algoritma ilkesi ve optimizasyonu
2.1 Algoritma prensibi
Sinyal serpiştirme sistemini tamamlamak için, iki algoritmanın uygulanması gerekir: Birincisi, serpiştirme saptamasında, iki dizi elemanının özdeğerlerine dayanan serpiştirme saptama yöntemi, sinyalin serpiştirilmiş olup olmadığını belirlemek için kullanılır ve eğer sinyal serpiştirilmişse, serpiştirme süresi belirlenir, ardından serpiştirme sinyali ayrılır. Bir yandan, sinyali serpiştirmeyi geri almak için bir projeksiyon serpiştirme çözme algoritması kullanılır.
2.1.1 İki dizi elemanının özdeğerlerine dayalı serpiştirme algılama yöntemi
İki dizi elemanının özdeğerlerine dayanan iç içe geçmiş algılama yöntemi, kovaryans matrisini hesaplamak ve özdeğerleri ayrıştırmak için iki yönlü dizi elemanı sinyallerini kullanır.Kovaryans matrisinin anlık görüntülerinin sayısı K olarak tasarlanmıştır ve küçük özdeğer, 2K serbestlik derecesine sahip karta uyar. Kare dağılımı, olasılık yoğunluğu işlevi:
Hipotez testi, sinyallerin serpiştirme tespitini gerçekleştirmek için kullanılır Orijinal hipotez H0: veri segmentinde birden fazla sinyal yoktur ve alternatif hipotez H1: veri segmenti en az iki sinyal içerir. İki yönlü dizi eleman sinyalinin kovaryans matrisinin küçük özdeğerlerini test istatistiği olarak alırsak, güven seviyesi olduğunda karar alanı:
Küçük özdeğer karar alanında yer alıyorsa, sıfır hipotezi reddedilir ve veri segmentinin en az iki sinyal içerdiği kabul edilir.
2.1.2 Projeksiyon Algoritması
Projeksiyon algoritması, Şekil 1'de gösterildiği gibi, iki ADS-B sinyalinin zaman içinde kısmi örtüşmesine dayanmaktadır. Şekilden, tl'den t2'ye sadece birinci kaynak sinyalinin var olduğu ve t3'ten t4'e sadece ikinci kaynak sinyalinin var olduğu görülebilir. Serpiştirme saptama modülünde sinyalin t2'den t3'e taramalı olduğu belirlenirse, iki ayrı sinyal kaynağının t1'den t2'ye ve t3'ten t4'e tekil değer ayrıştırması, maksimum tekil değere karşılık gelen özvektörler m1 ve m2'yi elde etmek için gerçekleştirilir ve Sırasıyla özvektörlerine karşılık gelen MOORE-PENROSE genelleştirilmiş ters matrisleri m1 + ve m2 + hesaplayın ve orijinal sinyalin tahmini değeri şunlardan elde edilir:
2.2 Algoritma optimizasyonu
2.2.1 İki öğenin öz değerlerine dayalı olarak serpiştirme algılama yönteminin optimizasyonu
İki dizi elemanının özdeğerlerine dayanan serpiştirme algılama yönteminde, iki dizi elemanı sinyalinin kovaryans matris ayrışmasının küçük öz değerlerinin test istatistiği olarak kullanılması gerektiğinden, iki dizi elemanı sinyalini normalleştirmek ve standartlaştırmak gerekir. Diğer bir deyişle, donanım uygulamasında, tüm serpiştirilmiş sinyali önbelleğe almak ve ardından sinyalin aralıklı olup olmadığına karar vermek için karar alanını karşılaştırmak için özdeğerleri çözmeden önce sinyali sinyal bilgisine göre normalleştirmek ve standartlaştırmak gerekir. Açıkçası, gerçek zamanlı sistemlerin gereksinimlerini karşılayamaz ve donanım uygulamasının zorluğunu arttırmak için çok fazla kaynak gerektirecektir. Bu nedenle, iki dizi elemanının özdeğerlerine dayanan serpiştirme saptama yöntemine göre, serpiştirme saptamasının dinamik eşiğini hesaplamak için bir yöntem, gerçek zamanlı donanım sistemleri için uygun olacak şekilde tasarlanır.
Gerçek donanım işlemede, kovaryans matrisi hesaplaması, gelen sinyal üzerinde her belirli sayıda anlık görüntüde gerçekleştirilir ve öz değerleri doğrudan ayrıştırılır ve her küçük özdeğer, ADS-B sinyalinin başlangıcından itibaren standartlaştırılır. , Elde edilen küçük özdeğer ve ki-kare dağılımı prensibine göre, serpiştirme tespitinin dinamik eşiğini hesaplayın. Ki-kare dağılımı ilkesine göre:
Ki-kare dağılımında güven olduğunda denklemin sağ tarafında karar eşiği olduğunda; denklemin sol tarafında küçük özdeğerlerin standardizasyonunun gerçek zamanlı işlenmesi, eig küçük öz değeri temsil eder, m1 küçük özdeğerin ortalama değerini temsil eder, m2 Küçük özdeğerlerin karesinin ortalama değerini temsil eder. Formül (10) 'a göre dinamik eşik hesaplanabilir:
Küçük karakteristik değer eşik değerinden daha büyükse, sinyalin serpiştirilmiş olduğuna karar verilir.
2.2.2 Projeksiyon algoritmasının optimizasyonu
Bölüm 2.1.2'de bahsedilen projeksiyon algoritmasında, özvektör ve genelleştirilmiş ters matris FPGA'da karmaşık hesaplamalar gerektirdiğinden, kovaryans matrisini tersine çevirmek için optimize edilmişlerdir ve orijinal algoritmada ilk kaynak sinyalini tahmin ederken, İlk olarak, donanım gerçek zamanlı sistemin gereksinimlerini karşılayamayan ikinci kaynak sinyalinin bilgisinin elde edilmesi gerekir.Bu nedenle, bu ayrıştırmanın donanım uygulamasında, ilk kaynak sinyalinin belirli sayıda anlık görüntüsünün kovaryans matrisi m1 hesaplanır ve hesaplanır. Kaynak sinyalini tahmin etmek için kovaryans matrisinin ters m1 + değeri hesaplanır:
3 sistem uygulaması
Bu makale, yukarıda açıklanan serpiştirme çözme sistemini uygulamak için Verilog dilini kullanır, kullanılan yazılım ISE 14.4'tür ve FPGA yongası Xilinx'in Virtex5 serisidir.
3.1 Sistem donanım yapısı
Serpiştirme çözme sisteminin donanım uygulama yapısı Şekil 2'de gösterilmektedir. Sistem çalışırken, RF sinyali çapraz dizilimli anten aracılığıyla alt dönüştürücüye girer, 1090 MHz ADS-B RF sinyalini 10 MHz ara frekans sinyaline dönüştürür ve ardından FPGA1'de FPGA1'e girmek için analogdan dijitale dönüştürme modülü aracılığıyla dijital bir ara frekans sinyali oluşturur , Dijital ara frekans sinyal verilerinin ön işlemden geçirilmesi ve ADS-B sinyal serpiştirme çözme sisteminin spesifik gerçekleştirilmesi Bölüm 3.2, FPGA1'in fonksiyonel tasarımını özel olarak tanıtacaktır. Daha sonra, FPGA1 işlenen verileri FPGA3'e iletir.FPGA3'ün bir ADS-B alıcı işlevi vardır.Belirli bir anda bir ADS-B sinyali algıladığında, FPGA1'e çerçeve geçerli bir sinyal gönderir. FPGA1 bunu kullanır ADS-B sinyalinin başlama zamanını belirleyin ve bu zamandan itibaren ADS-B sinyalinin serpiştirme saptamasını ve serpiştirme çözme işlemini başlatın.
3.2 FPGA1 fonksiyonel tasarım
Bu makalede uygulanan ADS-B serpiştirme algılama ve serpiştirme çözme sisteminin donanım tasarımı ve uygulaması FPGA1'de tamamlanmıştır.Bu bölümde FPGA1'in işlevsel tasarımı tanıtılacaktır.
Şekil 3'te gösterildiği gibi, FPGA1 çalışırken, ilk olarak Hilbert dönüşümü, DC bileşen çıkarma ve aşağı örnekleme veri çoğullaması dahil olmak üzere analogdan dijitale dönüşüme uğramış dijital ara frekans sinyali üzerinde sinyal ön işlemesini gerçekleştirir; ardından, ön işleme Son veriler, 5 × 5 kovaryans matrisi elde etmek için kovaryans matrisi hesaplama modülüne girer.Aynı zamanda, çift antenler altında özdeğerleri elde etmek için aralıklı algılama modülünde 2 × 2 kovaryans matrisi kullanılır ve bölüm 2.2.1'e göre optimize edilir. Hesaplama yöntemi ayrıca karar eşiğini elde eder ve ADS-B sinyalinin serpiştirilmiş olup olmadığını tespit eder; sinyal serpiştirilmiş görünmüyorsa, orijinal sinyal FPGA3 alıcısına verilir.Sinyal serpiştirilmiş bulunduğunda, kovaryans matris biriktirme modülü çerçeveye dayanır Etkili sinyal ve sinyal serpiştirilmiş göründüğünde, serpiştirmeden önceki beş elementli kovaryans matrisi toplanır ve ters çevrilir ve ardından sinyal serpiştirme hesaplaması, bölüm 2.2.2'deki serpiştirme giderme optimizasyon yöntemine ve iki ayrıştırma işlemine göre gerçekleştirilir. Sinyaller, serpiştirme süresinden sonra orijinal sinyalde değiştirilir ve öncelik sırasına göre çıkar.
4 Sistem testi
Uygulanan serpiştirme çözme sistemini test etmek için farklı güçlerdeki serpiştirme sinyallerini kullanın.Sinyal kaynağı, ADS-B iletim sistemi tarafından iki verici anten aracılığıyla iletilen serpiştirme sinyalidir.İletim gücü üst bilgisayar yazılımı tarafından kontrol edilir.Sinyal kaynağı aşağıdaki şekilde üretilir Şekil 4'te gösterildiği gibi, serpiştirilmiş sinyalleri almak için 5 elemanlı bir çapraz dizi anten kullanılır. Serpiştirilmiş sinyali aldıktan ve başarılı bir şekilde serpiştirmeyi çözdükten sonra, FPGA3 alıcısı, ChipScope'ta gözlemlenebilen ve sinyalin başarılı bir şekilde serpiştirilmiş olup olmadığının temeli olarak kullanılan çerçeve geçerli bir sinyal döndürecektir.
Şekil 5, sinyal ön işlemeden sonra 60 s'lik bir serpiştirme süresine sahip ADS-B serpiştirilmiş sinyali gösterir ve ardından serpiştirme süresini belirlemek ve ardından sinyalin serpiştirmesini çözmek için jz_detect çıktısı almak için serpiştirme saptama modülüne girer. Bunlar arasında, jz_detect, serpiştirme saptama bayrağını temsil eder Sinyal serpiştirildiğinde, bayrak 1'e ayarlanır, aksi takdirde 0'dır; bit_decoding, ADS-B sinyalinin başarılı bir şekilde çözülmesini temsil eden FPGA3 alıcısından döndürülen çerçeve geçerli sinyali temsil eder. Şekil 6'dan, Şekil 5'teki serpiştirilmiş sinyalin iki ADS-B sinyaline ayrıldığı ve kodunun başarıyla çözüldüğü görülebilir.
ADS-B vericisi, serpiştirme ayrıştırma sistemini test etmek için farklı güçlerdeki serpiştirilmiş sinyalleri iletmek için kullanılır ve serpiştirme ayrıştırma sisteminin başarı oranını farklı sinyallere etkileyen faktörlerin serpiştirilmiş sinyalin güç farkı ve serpiştirilmiş sinyalin ilk sinyalinin gücü olduğu bulunmuştur. Şekil 7'de gösterildiği gibi, sabit serpiştirme sinyalinin ilk sinyalinin gücü değişmez ve ardından ikinci sinyalin gücü değiştirilir İki serpiştirilmiş sinyal arasındaki güç farkı arttıkça, serpiştirme çözme başarı oranının kademeli olarak artarak yaklaşık 0.85'te stabilize olacağı bulunmuştur. . Bundan sonra, serpiştirmedeki iki sinyal arasındaki güç farkı 3 dB'de değişmez.Şekil 8'de gösterildiği gibi, serpiştirme sinyalinin iki sinyalinin gücünü aynı anda artırarak, serpiştirme sinyalinin ilk sinyalinin gücü arttıkça serpiştirme çözme başarı oranının arttığı bulunmuştur. .
5. Sonuç
ADS-B sinyallerinin serpiştirme problemine yönelik olarak, özdeğer bazlı serpiştirme tespit metodu ve serpiştirme çözme metodu derinlemesine analiz edilir ve algoritma FPGA gerçek zamanlı sistemin özelliklerine göre optimize edilir ve geliştirilir.Aynı zamanda, serpiştirme tespit eşiğini hesaplama metodu azaltmak için tasarlanmıştır Donanım kaynak tüketimine bağlı olarak, serpiştirme çözme sistemi FPGA'da tasarlanmış ve uygulanmıştır.Performans, bu belgede tasarımın etkinliğini ve uygulanabilirliğini kanıtlayan gerçek testte sabittir. B sinyallerinin gerçek zamanlı serpiştirme çözme sorunu, gelecekte sivil havacılık alanında ADS-B serpiştirme çözme sisteminin pratik uygulaması için bir referans sağlayabilir ve belirli pratik önemi vardır.
Referanslar
Gao Feng, Yang Xiufeng.ADS-B teknik ilkelerinin analizi ve yaygın hata analizi. Bilim ve Teknoloji Vizyonu, 2018 (11): 39-50.
Gao Yonggang ADS-B gözetim teknolojisi işlevi tartışması ve karakteristik analizi 1090ES veri bağlantısına dayalıdır. Modern Business Industry, 2018, 39 (4): 188-190.
Zhang Qingzhu, Zhang Jun, Liu Wei, vb. Sivil havacılık kontrol sistemlerinde ADS-B'nin uygulanmasındaki anahtar konuların analizi Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2007 (9): 72-74.
Zhang Ying. Dizi anten modeline dayalı radar sinyal ayırma algoritması üzerine araştırma Chengdu: Çin Elektronik Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, 2009.
Wang Hong, Liu Changzhong, Wang Xuegang, ve diğerleri Güçlü girişim arka planı altında S-modu kod çözme yöntemi Journal of Electronics and Information, 2009, 31 (12): 2876-2880.
Wu Renbiao, Wu Chenchen, Wang Wenyi. Kümülatif sınıflandırmaya dayalı ADS-B serpiştirme sinyal işleme yöntemi.Sinyal İşleme, 2017, 33 (4): 572-576.
Wu Chenchen ADS-B sistemi serpiştirme ayrıştırma algoritması üzerine araştırma Tianjin: Çin Sivil Havacılık Üniversitesi, 2017.
PETROCHILOS N, GALATI G, PIRACCI E. Çok katmanlı sistemlerde dizi işleme ile SSR sinyallerinin ayrılması Havacılık ve Uzay ve Elektronik Sistemlerde IEEE İşlemleri, 2009, 45 (3): 965-982.
PETROCHILOS N, GALATI G, PIRACCI E. Gerçek bir ortamda çoklu ikincil gözetim radar kaynaklarının ayrılması için projeksiyon teknikleri, Sensör Dizisi ve Çok Kanallı İşleme Dördüncü IEEE Çalıştayı, 2006.
PETROCHILOS N, GALATI G, MENE L, et al.Yeni bir projeksiyon algoritması ile gerçek bir ortamda çoklu ikincil gözetim radar kaynaklarının ayrılması.Fifth IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology, 2005.
Cai Zeyuan. Üç örnekleme dağılımının anlaşılması ve belirli özellikleri. Matematik Öğrenme ve Araştırma, 2019 (12): 143.
Wang Zhifu, Pan Xu, Jin Shu, ve diğerleri. Hipotez testinin ilkesi ve uygulaması.Bohai Üniversitesi Dergisi (Natural Science Edition), 2013, 34 (2): 101-105.
Ma Fengming, Wang Zhongli.Hipotez Test Yöntemlerinin Analizi ve Uygulaması, Changchun Üniversitesi Dergisi, 2012, 22 (2): 188-192, 196.
Wang Jing, Liu Peng. Parametre hipotez testinde istatistik seçimi. Journal of Science of Normal University, 2019, 39 (4): 55-58.
Liu Danyang. Gerçek zamanlı ADS-B sinyal alıcısının tasarımı ve uygulaması Tianjin: Çin Sivil Havacılık Üniversitesi, 2017.
yazar bilgileri:
Hu Tieqiao, Han Bin
(Tianjin Anahtar Akıllı Sinyal ve Görüntü İşleme Laboratuvarı, Çin Sivil Havacılık Üniversitesi, Tianjin 300300)
