本文摘要：摘要：在無人機或?qū)椀雀咚龠\動目標間建立穩(wěn)定、可靠的通信鏈路，需要突破高動態(tài)下的載波跟蹤技術(shù)，考慮跳頻通信系統(tǒng)的突發(fā)傳輸模式，本文提出了基于開環(huán)最大似然估計和擴展卡爾曼濾波跟蹤算法的高動態(tài)載波信號跟蹤技術(shù)。通過理論和仿真分析證實了該算法可
摘要：在無人機或?qū)椀雀咚龠\動目標間建立穩(wěn)定、可靠的通信鏈路，需要突破高動態(tài)下的載波跟蹤技術(shù)，考慮跳頻通信系統(tǒng)的突發(fā)傳輸模式，本文提出了基于開環(huán)最大似然估計和擴展卡爾曼濾波跟蹤算法的高動態(tài)載波信號跟蹤技術(shù)。通過理論和仿真分析證實了該算法可有效克服了傳統(tǒng)環(huán)路的缺點，能夠在低載噪比下穩(wěn)定工作且跟蹤頻率誤差小，可快速實現(xiàn)高動態(tài)環(huán)境下載波跟蹤。尤其對于初速度為300m/s，初始加速度為15g，加加速度為60g/s的高動態(tài)場景，本算法在低載噪比為35dB-Hz時鎖定不同跳頻頻率時的鎖定時間縮短到傳統(tǒng)算法的1%~20%之間，效果顯著。
關(guān)鍵詞：載波跟蹤;最大似然估計;高動態(tài);擴展卡爾曼濾波器;
引言復雜的戰(zhàn)場環(huán)境下，無人機、導彈等高速飛行體在高動態(tài)環(huán)境下的通信問題已日益成為研究熱點。為了保障戰(zhàn)場作戰(zhàn)與指揮，無線電通信日益成為了戰(zhàn)場上通信的重要手段。但無線電通信容易受到不同類型的干擾，尤其對于短波通信領(lǐng)域，不但會遭到雷電、工業(yè)等自然干擾，而且敵方人為地跟蹤、阻塞、多徑干擾等各種通信干擾也會影響其正常通信[1]，所以提高短波通信抗干擾能力和通信性能，就成了無線電通信技術(shù)的首要任務，擴頻通信中的跳頻通信技術(shù)由于具有很強的抗搜索、抗截獲、抗干擾能力[2]，成為了無線通信中重要的抗干擾手段。
在無線電通信中，高動態(tài)環(huán)境是指收發(fā)雙方具有較高相對運動速度的應用場景。在高動態(tài)的環(huán)境中，無人機或?qū)椫g存在著大的相對速度、加速度和加加速度，這將會產(chǎn)生大的多普勒頻移及其高階量，使得高動態(tài)下的載波跟蹤[3]成為系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)難點之一。
國內(nèi)外針對于高動態(tài)下的載波跟蹤技術(shù)已取得了一定的技術(shù)進展。載波跟蹤是載波同步中的關(guān)鍵。載波跟蹤[4]的鎖相環(huán)結(jié)構(gòu)就是利用窄帶跟蹤濾波器去跟蹤輸入信號載波的頻率與相位的變化，窄帶跟蹤濾波器的輸出就是需要提取的放大的載波信號。載波跟蹤技術(shù)結(jié)構(gòu)中最廣泛使用的是科斯塔斯鎖相環(huán)，但由于環(huán)路在高動態(tài)環(huán)境下會發(fā)生抖動、頻率周期滑動，從而導致跟蹤相位的不連續(xù)，同時噪聲也會增大環(huán)路抖動，故而涌現(xiàn)了一些載波跟蹤鎖相環(huán)環(huán)路的改進方法[5,6]。
然而這些方法需增大環(huán)路帶寬來提高動態(tài)性能;此外，更多的噪聲會通過環(huán)路濾波器降低跟蹤精度，尤其是在低載噪比的情況下，大的噪聲功率會使載波跟蹤環(huán)失鎖�？v觀前人的研究，可知解決這一矛盾的方式即在傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)中嵌入算法[7]或改進環(huán)路結(jié)構(gòu)提高環(huán)路對動態(tài)環(huán)境的容忍度。目前流行的一種最優(yōu)的估計方法是卡爾曼濾波[8]，它利用實時狀態(tài)估計減少噪聲的影響，不斷地遞推、修正估計過程，得到關(guān)于狀態(tài)變量的一個最優(yōu)估計。該方法運算過程中數(shù)據(jù)量小，可用于動態(tài)實時場景。
傳統(tǒng)跳頻系統(tǒng)的載波跟蹤利用收發(fā)雙方預先知道的跳頻圖案和當前運動載體速度測量值估計出下一個跳頻駐留時間開始時刻引入的多普勒捷變量[9]，并把它及時補償?shù)礁櫗h(huán)路的數(shù)字控制振蕩器(numericallycontrolledoscillator，NCO)調(diào)整誤差量中，極少涉及結(jié)合卡爾曼濾波算法的高動態(tài)環(huán)境下的載波跟蹤。本文首先簡要介紹目前廣泛應用的跳頻系統(tǒng)載波跟蹤結(jié)構(gòu);針對跳頻的突發(fā)傳輸[10]、高動態(tài)環(huán)境等特點提出開環(huán)估計協(xié)同閉環(huán)擴展卡爾曼濾波的載波跟蹤方法，能夠快速鎖定載波頻率，適應高動態(tài)環(huán)境能力強，不易失鎖、無需增大環(huán)路帶寬，從而使得進入濾波器的噪聲變小。同時，基于最大似然估計的開環(huán)估計[11]對精確鎖定載波有著重要作用。
1跳頻系統(tǒng)載波跟蹤簡介
戰(zhàn)場環(huán)境中為了保證通信不被干擾，常采用跳頻系統(tǒng)進行抗干擾。跳頻通信系統(tǒng)廣泛使用時分多址(timedivisionmultipleaccess,TDMA)技術(shù)，突發(fā)模式傳輸是其主要的技術(shù)特點，但以突發(fā)模式傳輸，接收到的信號只持續(xù)有限的一段時間，這就要求載波的同步捕獲跟蹤必須在有限的時間內(nèi)處理完。
傳統(tǒng)科斯塔斯鎖相環(huán)路由于其較高的鎖頻穩(wěn)定性得到了廣泛的應用，考慮到戰(zhàn)場環(huán)境的高動態(tài)，引起載波環(huán)多普勒頻移的因素有：(1)導彈、無人機等載體自身運動和不規(guī)則的振動帶來的多普勒頻率偏移和多普勒變化率;(2)跳頻跳變可能帶來的多普勒頻偏的異常大值這兩方面因素致使載波環(huán)路變得難以鎖定甚至失鎖。為了解決這一難題，有學者提出了基于跳頻圖案輔助的科斯塔斯鎖相環(huán)。
它根據(jù)當前跳頻點的彈體速度和對應時刻的載波頻率，預測出下一個跳頻點處的多普勒變化值，當切換到下一個跳頻點時，在環(huán)路中累加預測出的多普勒變化值，從而避免由于載頻高階變化量帶來的環(huán)路瞬變，使環(huán)路始終處于穩(wěn)態(tài)。捕獲模塊提供的彈體初始速度可用于跳頻圖案輔助，即當多普勒變化量不超過系統(tǒng)跟蹤帶寬，用當前多普勒變化量預測下一幀變化，并用于跟蹤捕獲時的多普勒變化量補償，以此，提高跟蹤補償算法在高動態(tài)下的容忍能力。
這種改進措施只適用于載體機動能力差多普勒頻移較小且不存在高階頻率變化。由于無人機、導彈間有著相對高的運動速度及其一階、二階變化量，它會導致在載頻上引起很大的多普勒頻移甚至更高階的頻移變量，此時若繼續(xù)采用傳統(tǒng)的科斯塔斯鎖相環(huán)路，則必須增大載波跟蹤環(huán)的噪聲帶寬[12]以適應高動態(tài)環(huán)境，但環(huán)路噪聲帶寬的增加必然導致環(huán)路濾波器進入更多的信號帶外噪聲，使載波跟蹤精度大大降低，若環(huán)路接收低載噪比信號時，噪聲平均幅值大于所設(shè)門限從而導致頻率檢測精度下降、測頻誤差大[13]。為此，本文提出了有效解決上述問題的改進的跳頻系統(tǒng)高動態(tài)載波跟蹤算法，不但保證了跟蹤精度，而且可以快速鎖定頻率。
2改進的跳頻系統(tǒng)高動態(tài)載波跟蹤
上文所提及的傳統(tǒng)載波跟蹤環(huán)路只適用于較低動態(tài)環(huán)境，對實時性和精度的要求較低，雖然采用跳頻圖案輔助對載波頻率進行輔助估計，但是在高動態(tài)環(huán)境下，這種估計的精度較低，誤差也相對較大。本文介紹一種基于開環(huán)MLE估計和閉環(huán)擴展卡爾曼濾波器的高動態(tài)載波跟蹤算法，在高動態(tài)、低載噪比下，實時性和精度有著大幅度的提升。依托傳統(tǒng)的科斯塔斯環(huán)路結(jié)構(gòu)設(shè)計，設(shè)計出一種開環(huán)MLE估計和閉環(huán)擴展卡爾曼結(jié)構(gòu)相結(jié)合的跟蹤環(huán)路結(jié)構(gòu)。
擴展卡爾曼濾波器具備濾波器和鑒相器的雙重功能，但擴展卡爾曼算法對非線性有一定適應性，提高了跟蹤算法二階或三階動態(tài)適應性和載波相位跟蹤精度，從一定程度上彌補了傳統(tǒng)環(huán)路帶寬限制的影響，且能夠在低載噪比時精確估計出高動態(tài)信號的多普勒變化，從而對高動態(tài)信號實現(xiàn)高精度穩(wěn)定跟蹤。
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3結(jié)論
本文在查閱了國內(nèi)外的高動態(tài)載波跟蹤技術(shù)的基礎(chǔ)上針對通信抗干擾的跳頻系統(tǒng)突發(fā)傳輸?shù)奶攸c，提出了開環(huán)MLE估計和閉環(huán)擴展卡爾曼濾波的跟蹤環(huán)路結(jié)構(gòu)，克服了傳統(tǒng)環(huán)路的缺點，經(jīng)仿真和分析得出結(jié)論：改進的環(huán)路能夠快速穩(wěn)定地跟蹤高動態(tài)下的跳頻載波信號且跟蹤精度較高，除此之外，在相同條件下跟蹤誤差要小于傳統(tǒng)科斯塔斯環(huán)路，尤其是在低載噪比下，優(yōu)勢更加明顯。因此，新設(shè)計的環(huán)路可以更加適應高動態(tài)環(huán)境下的載波跟蹤。
參考文獻
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作者：劉藝*，周曉雄，程廣俊
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