交流園地

>> 返回列表

主動監測在航空干擾中的應用研究

今日上证指数是多少 -点 百度 www.327119.live 2019-06-20

要:隨著航空運輸業的快速發展,飛機起降架次急劇上漲。由于無線電應用的迅猛發展,隨之而來的航空無線電通訊干擾也在成倍增加。傳統航空監測模式采用航空信號受到干擾后再查找處理的被動監測模式,無法及時預警,不能提前排除航空安全隱患。研究提出一種主動的航空干擾監測方法,通過控守型和?;ば圖嗖餑J?,運用信號捕獲提取算法對信號干擾進行主動監測,然后通過零均值歸一化相關性算法對干擾進行溯源追蹤,實現對干擾源的定位查找。查找實例證明該方法的實用性和可靠性。

關鍵詞:航空干擾控守監測?;ぜ嗖?/span>相關算法


0引言

航空無線電通訊干擾對航空飛行是一個重要的安全隱患。飛機與地面交通工具不同,它在空中與地面的唯一聯系就是看不見、摸不著的無線電波,一旦無線電通信中斷,飛機就如同“失聰”了一般,很容易發生安全事故。近年來,航空頻率受到干擾的情況主要呈現出干擾多、廣、雜的特點?;〉暮嬌招藕偶嗖饌捎帽歡J?,即在航空信號受到干擾后再進行查找處理。這種監測模式往往對航空飛行造成很大的安全隱患。并且由于地空距離遠,空中干擾不確定性較大,難以追蹤溯源,航空干擾因此無法及時排除。

研究提出主動型監測模式,利用多通道控守型監測設備,對可以干擾源信號進行全時、全面的捕獲監測。針對航空CNS (Communication, Navigation, Surveillance)的通信、導航和監視頻段分別進行控守型和?;ば圖嗖?。通過多通道記錄設備和航空頻段,監測接收機,對信號進行高靈敏的大范圍的搜索記錄,為信號的追蹤溯源提供保障。通過信號捕獲提取算法、長時間零均值歸一化信號相關算法,精確分析互調干擾、黑廣播干擾的干擾源實時動態,確定干擾目標,并進行追蹤溯源。多案例證明該方法的實用性和可靠性。


1 主動型監測模式

航空CNS主動監測模式

航空的通信、導航、監測分別占據了很多不同的頻段,其中118MHz-137MHzVHF地空臺通信頻段,2.8-23MHzHF地空臺通信頻段,108MHz-112MHzLOC導航信標臺頻段,108MHz-118MHz為VOR全向信標臺頻段,由于這些頻段與87MHz-108MHz的調頻廣播頻段接近。由于調頻廣播電臺的發射功率大,一般都在1kW以上,設臺地點一般位于高山上,離飛機航線較近,臺站老化后,發射機參數發生變化,容易產生互調信號。而航空通信業務設配多采用AM調制方式,通信范圍大,抗干擾能力差,容易受到廣播互調信號的干擾。

傳統的被動型監測模式在航空業務受到干擾后再進行查找處理,不能及時預警,提前排除隱患。隨著航班日益增多,問題更加突出。研究提出的主動監測模式,能對航空業務的通信、導航頻段分別進行控守型和?;ば偷募嗖?。對航空通信頻段進行7*24小時的實時信號采集預警,發現疑似廣播干擾,及時進行干擾查找,在對實際航空業務造成影響前就排除安全隱患。對航空導航業務進行?;ば圖嗖餑J?,在導航業務開展前進行實時監測?;?,做到及時清理干擾,?;ず嬌找滴裾0踩慕?。

1.2 監測模式流程

控守型監測模式打破了傳統的基于任務驅動的監測模式,采用了全新的基于大數據思想的主動實時監測模式,實行7*24小時不間斷監測。

監測站設備啟動后,即開始進行數據采集、分析工作,能夠獲取到干擾發生前、發生時、發生后的第一手監測數據。監測數據不再針對某一特定的業務領域(比如查找干擾、占用度分析),而是一種全時域、全地域、全頻域的,同時還包含信號的特征數據、音視頻數據等。

實時監測數據經壓縮后,可以根據需求存儲在本地或是向控制中心匯集,發現干擾或是預測到干擾可能發生時,向控制中心發起告警。同時采用了新型的數據緩存系統及方法,提高了設備的數據處理速度,大大的提高了監測處理多個航空業務頻段的時效性,系統能夠全面實時的覆蓋航空導航、監視業務的多個頻段,及時監測到各類正常和非法信號。

1

圖1 控守監測模式流程圖

2 監測算法

2.1信號捕獲提取算法

接收機在鎖定一個目標信號前需要接收信號的一些先驗知識。這個信息獲得的過程就叫做信號捕獲為了得到可見信號特征的粗略估計值,就需要在很大的空間中進行搜索,所以信號捕獲的目的就是在信號空間中搜索和提取信號。

7   (1)

式(1)中,XT表示頻域捕獲信號,x(μ)*表示歸一化時域信號。研究采用并行碼相位搜索會通過對偽隨機噪聲碼做FFT變換,在頻域和時域都獲得良好快速的捕獲結果。



2

圖2接收機信號捕獲


2.2干擾源相關性檢測算法

研究為了將信號特征的尺度一致化,使各指標處于同一數量級,進行歸一化預處理。

3   (2)

式(1)中,x(t)表示捕獲到的信號,μ表示信號均值,σ表示信號方差。

根據信號的相關特性,從長時間的時域信號中上升沿的時刻和下降沿時刻的不同,分別賦予不同的相關權值,計算不同的相關系數音頻數據中快速的找到干擾音頻信號源,為干擾的快讀追溯提供有力的支撐。同時基于大數據的時間序列關聯規則進行挖掘,利用大數據相關性分析法實現干擾信號的檢測以及可疑干擾源信號的分析。

4    (3)

式(2)中,Rxy表示受干擾信號和干擾信號的相關系數,τ1,2表示基于信號上升沿和下降沿的不同時移,并附上權值。T0表示一個信號采集時間周期。

算法分為兩個部分:一是航空業務頻段干擾的自動檢測算法,對航空業務頻段的監測數據進行長時間的相關性分析,每個業務頻段之間進行時間相關性分析,結合各業務信號的發射特點,從信號一致性、發射規律穩定性、信號頻域特征復合性等分析結果上判斷是否存在被干擾信號。二是可疑干擾源的分析判別,對于主動發現的被干擾信號進行可疑干擾源分析,遍歷可疑干擾源頻段的所有頻段,依次對每個頻點和被干擾信號進行長時間的時間相關性分析,利用歸一化相關算法實現可疑干擾源的分析和判斷,當相似度超過設定閾值時判斷為可疑干擾源。

3 主動監測應用分析

20191261730,在某市航空無線電專項監測網,監測站主動上報航空1級告警,告警頻率:132.61MHz,告警內容:頻點被持續占用。

132.61MHz是屬于民航地空通信臺頻率,工作人員立刻其中告警處理,通過系統中監測站單站分析,發現該頻點有持續異常廣播聲音,在相似源對比中發現廣播信號89.6MHz在此時間段內夜間值突然大幅抬升,根據信號捕獲查找算法計算得出夜間電平超過閾值,疑似黑廣播信號。

時域電平變化和132.61MHz出現時間完全一致。通過調取89.6MHz的音頻數據,聽取語音記錄后確認為虛假宣傳廣告的黑廣播信號,與132.61MHz語音數據在內容和時間上完全一致,由此懷疑為該黑廣播對132.61MHz地空通信臺造成干擾。干擾信號突變和頻點告警情況如圖3所示。


5

3單站分析


在系統多站分析發現另一監測站也收到132.61MHz告警,有相應的音頻、電平記錄,通過干擾分析、語音對比確認黑廣播89.6MHz干擾132.61MHz頻點。通過比對系統信號庫地理位置信息,確認黑廣播89.6MHz在某市東北方位。

在201926日某市監測站查處89.6MHz黑廣播信號后,132.61MHz出航空干擾信號消失。多站分析的干擾信號溯源查找如圖5所示。


6

圖5 多站分析(地域分析)


4 小結

本研究提出的一種主動型的航空干擾監測方法,針對傳統航空干擾的被動監測模式的不足,通過控守型監測模式和?;ば圖嗖餑J?,運用信號捕獲查找算法對信號干擾進行實時監測,然后通過零均值歸一化相關性算法對干擾進行溯源追蹤,實現對干擾源的有效查找,對非法廣播進行打擊。多次航空干擾查找實例印證該航空干擾的控守監測方法的實用和可靠。

參考文獻:

[1] 頻譜監測手冊(2011)

[2] 陳愛青. 非法調頻廣播自動監測系統設計與實現[J]. 電聲技術, 2017(6).

[3] 崔傳金, 馬良, 宋振祥. 基于語音識別技術的“黑廣播”自動識別系統設計[J]. 數字通信世界, 2018, No.161(05):16-17.

[4] 崔傳金, 馬良, 宋振祥. 基于語音識別技術的“黑廣播”自動識別系統設計[J]. 數字通信世界, 2018, No.161(05):16-17.

[5] 馮霞, 龔曉峰, 張利丹, 武瑞娟. 基于紋理特征的背景噪聲提取的應用研究[J]. 電子學報, 2009, 37(9).


{ganrao}