·试验与评估·
一种基于频谱态势的通信信号整编方法
张 俊1，庄震华1，陈 新2
(1.中国电子科技集团公司第三十六研究所，浙江 嘉兴 314033； 2.中国人民解放军91715部队，广东 广州 514000)
摘要： 针对通信信号整编过程中信号种类繁多、信号存储量巨大、信号整编速度较慢等问题，设计了一种基于频谱态势的通信信号整编方法。该方法凭借对海量通信信号的分类整理、数据可视化展示、数据融合处理，实现了对通信信号的信号类型、信号参数、信号方位的整编，并结合频谱态势显示技术可展现空间通信信号的频谱分布图及方位信息等，为最终情报生成提供了支撑。该方法对其它领域的信号整编具有一定的借鉴意义。
关键词： 信号整编；频谱态势；数据融合
0 引言
现代战争中，电磁环境对作战产生着全过程和全方位的影响，其在战场环境中的重要性丝毫不亚于地理环境和气象环境。电磁态势则是通过对电磁环境要素的感知、理解、预测，形成的一种易于指挥员理解并能辅助其决策的电磁环境的表达方式。为了直观地掌握电磁态势，往往采用可视化的方法来展示电磁态势。通信信号作为电磁环境的一个重要组成部分，在电磁态势中占据了重要的地位。
传统的电磁态势可视化系统对于通信信号往往采用地图位置标绘和信号参数列表的展示方式。这种方法虽然可以简单明了地描绘通信信号出现地点与参数信息，但在复杂电磁环境下，由于信号出现区域较为集中，且信号出现频度较快，因此很难进行有效的区分。为解决上述问题，本文提出了一种基于频谱态势的通信信号整编方法，作为传统方法的一种有益补充。
本文首先介绍了传统的通信信号整编方法，然后给出了基于频谱态势的通信信号整编方法，最后展示了该方法的部分应用场景。
1 传统的通信信号整编方法
传统的通信信号整编方法往往采用地图位置标绘和信号参数列表的展示方式。在电子地图背景上实时显示态势，包括目标的位置、航迹、目标识别结果、目标告警提示等信息。态势分析提供地图操作、态势图标绘、态势回放等功能，帮助情报分析人员进行电磁态势分析。信号参数列表实时显示信号的出现消失情况，信号频域、调制域等参数。传统的通信信号整编方法展示方式如图1所示。
图1 传统的通信信号整编方法展示方式
传统通信信号整编方法在电磁环境简单的情况下，可以简单明了地描绘通信信号出现地点与参数信息，便于操作人员直观地了解通信信号态势分布情况。但在复杂电磁环境下，由于信号出现区域较为集中，因此很难在地图态势上区分来自不同区域的信号，也很难根据信号区域对信号进行过滤。此外由于信号出现频度较快，信号参数列表刷新速度很快，如果仅显示当前信号，则历史信号很快就被清除掉；如果显示历史信号，则信号数量迅速增长，很难定位到当前出现信号上。因此，在进行通信信号整编时，急需一种既能快速发现新出现信号，又能对历史信号进行关联分析的方法。
2 基于频谱态势的通信信号整编方法
数据可视化展示主要是将全部信号按照频谱态势的方式进行可视化展示，频谱态势的方式包括信号分类图、瀑布图和方位图等，便于用户从信号类型、频率范围、时间范围、信号方位等多个维度进行查询检索。数据可视化展示界面如图4所示。
首先接收上报的通信信号侦察结果数据，根据信号类型进行分类存储(包括：定频信号、XX信号、XX信号、XXX信号等)，然后将全部信号按照信号类型、瀑布图、方位图组合的方式进行可视化展示，便于用户从信号类型、频率范围、时间范围、信号方位等多个维度进行查询检索，最后对查询检索到的重点信号进行数据融合处理，并将处理结果分发给各个用户。基于频谱态势的通信信号整编方法结构图如图2所示。
图2 基于频谱态势的通信信号整编方法结构图
2.1 通信信号分类整理
第三部分位于界面下部，主要是以统计图的形式显示信号出现的方位分布情况，其中横坐标表示频率，纵坐标表示方位，颜色深浅表示信号出现次数。它反映的是信号的方位信息。
对于第一种前端传感器上报的实时侦察结果数据，处理流程如图3所示。
2年的甲基硫菌灵消解动态试验结果表明，马铃薯植株中甲基硫菌灵与多菌灵的检出量小于0.01 mg/kg，所以不做评价；甲基硫菌灵在土壤中消解动态满足一级降解动力学方程，山东省济南市2015和2016年消解半衰期分别为11.5、11.8 d，消解动态方程分别为C=0.046 1e-0.060 3t和C=0.041 4e-0.058 5t，相关系数分别为0.840 5和0.832 2；湖南省长沙市2015和2016年消解半衰期分别为11.9、11.6 d，消解动态方程分别为C=0.038 4e-0.058 2t和C=0.035 2e-0.059 8t，相关系数分别为0.829 1和0.829 8。
图3 通信信号分类整理流程图
对于第二种从数据库提取的历史侦察结果数据，处理流程与图3基本相同，区别在于前者数据来自于前端传感器主动上报，后者数据需要根据数据刷新的节拍定时从数据库中提取。
数据可视化展示界面主要由3个部分组成，第一部分位于界面上部，主要是根据信号类型对信号出现情况进行分类显示，包括定频信号、XX信号、XX信号、XXX信号等。它反映的是信号的实时信息。
1946年，鉴于“过去和现在的经验都证明，青年团是党的有价值的助手和后备军”［4］，中共中央根据人民解放战争的新形势和满足广大青年积极分子的进步要求，试建青年团组织。1949年，中共中央正式颁布了《关于建立中国新民主主义青年团决议》，继而召开了中国新民主主义青年团第一次全国代表大会。鉴于中国革命的任务即将结束，生产建设的任务已经到来，毛泽东亲笔为大会题词：“同各界青年一起，领导他们，加强学习，发展生产。”为共青团工作提出了任务，指明了方向。
2.2 数据可视化展示
为解决传统的通信信号整编方法在复杂电磁环境下遇到的问题，本文提出了一种基于频谱态势的通信信号整编方法，作为传统方法的一种有益补充。基于频谱态势的通信信号整编方法处理流程如下：
图4 数据可视化展示界面
对于第三种大容量存储器保存的侦察过程数据，处理流程与图3基本相同，区别在于前者数据来自于前端传感器主动上报，后者数据需要根据数据刷新的节拍定时从大容量存储器中提取并进行相关解析。
1.4.2 粪污处理设施 可根据养殖规模配套建设干粪处理房和堆积发酵池，或使用干粪处理机加工生产有机肥料，同时还应配备沼气等粪污处理设施。
此外，该界面还提供了一定的信号搜索功能，用户可以根据信号的时间范围、频率范围、信号样式、信号方位、截获次数等，对当前电磁环境下的各类通信信号进行快速的查询、排序、分类显示，便于用户快速发现重点信号。信号搜索界面如图5所示。
（3）高产抗氧化肽菌种筛选按3%的接种量分别接种7株乳酸菌于灭菌山羊乳中，以水解度及ABTS自由基清除活性为指标，筛选高产抗氧化肽菌种。
通信信号分类整理主要是根据接收数据的信号类型进行分类存储，信号类型主要包括：定频信号、XX信号、XX信号、XXX信号等。接收数据的来源主要有三种，第一种是前端传感器上报的实时侦察结果数据，第二种是从数据库提取的历史侦察结果数据，第三种是大容量存储器保存的侦察过程数据。
2016年至2017年，我国冰雪旅游市场达1.7亿人次规模，冰雪旅游收入约2700亿元人民币。随着国家大力推进冰雪运动的普及，以及提出“带动三亿人参与冰雪运动”目标，这无疑为冰雪旅游打了一剂强心针。以2016年11月至2017年3月为例，吉林省冰雪旅游的游客数达到6199.08万人次，旅游收入达到人民币1160亿元。2017年11月至2018年3月，全省接待冰雪旅游游客更是同比增长了17.18%；旅游收入稳步提升，同比增长达22.57%。冰雪旅游规模和冰雪旅游收入均创新高，产业发展潜力大。
通过数据可视化展示界面，用户可以方便快速地了解当前电磁环境下通信信号的时域、频域、空域及类型分布情况。同时该界面还提供了一定的人机交互功能，用户可以在界面中进行频域、时域缩放平移，信号类型过滤等操作，便于用户在复杂电磁环境下快速发现新出现信号。
第二部分位于界面中部，主要是以瀑布图的形式显示信号出现的时域、频域、类型分布情况，其中横坐标表示频率，纵坐标表示时间，线形和颜色表示信号类型。它反映的是信号的历史信息。
图5 信号搜索界面
2.3 数据融合处理
数据融合处理主要是对频谱态势中发现的重点信号进行数据融合处理。数据融合处理根据不同种类信号的不同特点，设计了不同的融合方法和处理界面。由于篇幅限制，本文仅对定频信号融合处理进行说明。
对于定频信号，主要从信号频率、信号带宽、信号样式、信号方位等方面进行融合处理。在融合处理前，可引入人工参与，用户可对融合前数据进行回放，根据需要剔除无效数据。融合处理完成后，用户可得到该信号的主要调制方式和出现方位。定频信号融合处理界面如图6所示。
图6 定频信号融合处理界面
3 部分应用场景
基于频谱态势的通信信号整编方法，不仅可用于通信信号实时整编，实现复杂电磁环境下，通信信号的快速发现、引导控守，而且可用于通信信号离线整编，通过对海量通信信号的可视化检索，实现重点信号的搜索整理。
3.1 通信信号实时整编
通信信号实时整编主要用于对前端传感器上报的侦察结果数据进行实时整编。由于前端传感器数量较大、频段众多、信号种类繁多、侦察结果类型各异，所以对其按照信号种类进行分类整理，建立内存缓冲区域，采用滑动窗口技术进行处理，既保证了数据处理的实时性，又避免了数据量过大。此外，通过对信号的实时归并，既避免了图形的频繁刷新，又提高了信息的准确性。在复杂电磁环境下，通过通信信号实时整编，可以快速发现目标，及时引导控守。
1956年，达特茅斯会议(Dartmouth Conference)召开，人工智能研究逐渐建制化，且发展速度“令人惊奇”。[6]1820世纪50、60年代，MIT(1959)、斯坦福大学(1963)、卡内基梅隆大学等均建立了人工智能实验室。
3.2 通信信号离线整编
通信信号离线整编主要用于对数据库中的历史数据和大容量中的过程数据进行事后整编。由于离线整编对数据处理的实时性要求没有实时整编那么高，所以离线整编可以处理的时间范围、频率范围、信号种类可以远远超过实时整编。同时对于很多实时整编来不及处理的数据，均可以采用离线整编进行处理。例如对于窄带IQ数据，可以采用软解调进行分析、识别、解调；对于多通道话音数据，可以采用复听软件进行回放记录；对于多点测向数据，可以采用人工定位方法实现离线定位。通过多种手段的离线分析，综合判证，可以实现重点信号的搜索整理。
4 结束语
近年来，随着电子信息技术的快速发展，前端传感器能力得到极大提高，提供了海量的数据。而如何有效存储、检索和分析海量数据，获取其中的情报信息，成为了一个急需解决的重要课题。本文设计了一种基于频谱态势的通信信号整编方法，作为传统方法的一种有益补充，尝试从数据可视化检索的角度解决海量通信信号的分类整理、快速检索、融合处理等问题。目前该方法还处于试验构建阶段，能够实现的功能有限，下一步将逐步扩大处理数据的规模，提高数据检索的速度，提升数据融合的能力，为最终情报生成提供有力的支撑。
参考文献：
[1] 方斌.电磁频谱可视化系统的设计与实现[J].系统仿真学报,2015,27(9):2156-2162.
[2] 方程.基于GIS的战场电磁环境可视化研究[J].指挥控制与仿真,2008,30(1):93-97.
[3] 戴大鹏.复杂电磁环境下电磁频谱可视化研究[J].舰船电子对抗,2012,35(6):31-35.
[4] 高颖.复杂战场电磁环境建模与电磁态势可视化技术[J].西安：西北工业大学学报,2015,33(3):406-412.
A method of communication signals reorganization based on spectrum situation
Zhang Jun1, Zhuang Zhenhua1, Chen Xin2
(1.No. 36 Research Institute of CETC, Jiaxing 314033, Zhejiang, China; 2. Unit 91715 of PLA, Guangzhou 514000, Guangdong, China)
Abstract ：Aiming at the problem that the signal type is various, the signal storage capacity is huge, and the signal reorganization speed is slow in the communication signals reorganization, a method of communication signals reorganization based on spectrum situation is designed. With the classification of massive communication signals, the visualization display and data fusion, this method can realize the reorganization of signal type, signal parameter and signal azimuth. Combined with the display of spectrum situation, this method can show the spatial communication signals distribution map and azimuth information, and provide support for the generation of final intelligence. The method of communication signals reorganization has certain reference significance for the signals reorganization in other fields.
Key words ：signals reorganization;spectrum situation;data fusion
收稿日期： 2018-05-05；2019-09-25修回。
作者简介： 张俊(1978-)，男，高工，硕士，主要研究方向为通信对抗技术。
中图分类号： TN911
文献标识码： A
标签：信号整编论文; 频谱态势论文; 数据融合论文; 中国电子科技集团公司第三十六研究所论文; 中国人民解放军91715部队论文;