Активный и пассивный сенсоры для диагностики квазизенитных ионосферных каналов КВ-связи

Полоса прозрачности, параметры частотно-временной дисперсии и спектральная плотность помех квазизенитной линии КВ-радиосвязи (NVIS) испытывают значительные вариации в геофизическом времени. Эту полосу можно разделить на множество парциальных каналов с заданной системой связи полосой пропускания из диапазона от 3 до 24 кГц [1]. Работа систем КВ-связи должна осуществляться в доступных парциальных каналах. Доступность определяется параметрами дисперсии и уровнем антропогенных сосредоточенных помех [2].

В настоящее время для оценки доступности стали применять активные и пассивные сенсоры. Известные активные сенсоры используют принцип последовательной диагностики парциальных каналов из полосы прозрачности (МПЧ-НПЧ) ионосферной линии связи. Последовательная диагностика требует существенных затрат времени, которое вычитается из времени, отведенного на

передачу информации. Преодолению данной проблемы способствует переход от последовательной к параллельной (одновременной) диагностике. В работе [3] предлагается применение одновременного зондирования в 4 диапазонах возможных рабочих частот сигналами с ЛЧМ. В работе [4] представлен алгоритм быстрого измерения ионограмм дискретно-частотным сигналом, состоящим из радиоимпульсов на разных несущих частотах. Альтернативным вариантом может быть применение нескольких параллельных BPSK-сигналов с расширенным спектром (СРС), расположенных на близких ортогональных поднесущих, обеспечивающих частотное разделение парциальных каналов на приеме. Переход от последовательного зондирования к параллельному требует развития алгоритмов синтеза и обработки многочастотного зондирующего сигнала. Пассивные сенсоры позволяют оценивать доступность парциальных каналов по уровню спектральной плотности мощности (СПМ) помех в них. Работа активных сенсо-

BSB^ei © Иванов Д.В. и др., 2023

Рис. 1. Фрагмент амплитудного спектра чипов трех ортогональных парциалов со спектрами, описываемыми синусами Котельникова, и их кусочно-постоянная модель

Fig. 1. Fragment of the amplitude spectrum of chips of three orthogonal partials with spectra described by Kotelnikov sines, and their piecewise constant model

Рис. 2. Импульсный сигнал: 1 – одиночный фазо-кодовый; 2 – многочастный из 8 ортогональных фазо-кодовых парциалов с шагом 24 кГц; 3 – тот же что в 2, но с фазовым окном Ньюмана

Fig. 2. Pulse signal: 1 – single phase-coded; 2 – multi-part of 8 orthogonal phase-code partials with a step of 24 kHz; 3 – the same as in 2, but with a Newman phase window

ров в доступных по уровню помех каналах позволяет существенно увеличить энергетику СРС.

Цель работы: развитие алгоритмов и программных средств, реализующих спектральный мониторинг и параллельное зондирование парциальных каналов для сенсорной диагностики ионосферных каналов квазизенитной КВ-связи.

Для реализации поставленной цели необходимо было развить алгоритмы оценки доступности каналов на основе обнаружения сосредоточенных помех, синтеза группового импульса, состоящего из ортогональных поднесущих с учетом минимизации пик-фактора, алгоритмы разделения поднесущих и вычисление корреляционной функции на приеме. Для верификации предлагаемого подхода были проведены натурные эксперименты.

1. Синтез группового импульса, состоящего из ортогональных парциалов с учетом минимизации пик-фактора

Рассмотрим многочастотный импульс, включающий N ортогональных парциалов на поднесущих с индексами к е [0, N -1], содержащий M чипов длительностью Tch с индексами m е [1,M]. Из теории сигналов известно, что амплитудный спектр прямоугольного импульса определяется синусом Котельникова и носит лепестковый характер (рис. 1) [5].

Пересечение графиков синуса Котельникова происходит на уровне 2 / п= 0,64 « 0,7. При этом полоса частот элемента многочастотного сигнала длительностью T ch равна B s = N / T ch . Таким образом многочастотный импульс с ортогональными поднесущими можно рассматривать как альтернативу одночастотному импульсу с последовательной перестройкой с шагом 1 / T ch . Задача синтеза многочастотного сигнала может быть решена путем применения обратного дискретного преобразования Фурье (ОДПФ) к N дискретным комплексным отсчетам, задающим начальную амплитуду и фазу соответствующей поднесущей.

Для чипа многочастотного сигнала результатом интерференции парциалов с одинаковой фазой является короткий импульс длительностью T ch / N , пик-фактор при этом равен N . Поскольку средняя мощность, а также энергия сигнала на длительности чипа кодовой последовательности T_ch определяются пик-фактором, то на чип будет приходиться в N ² раз меньшая энергия, чем у одночастотного. Проблема частично решается изменением начальных фаз поднесущих фазовым

Рис. 3. Вид модельных АКФ при разделении поднесущих методом скользящего спектра с разным шагом скольжения

Fig. 3. View of model ACFs when separating subcarriers using the sliding spectrum method with different sliding steps

окном [6; 7]. На рис. 2 применение окна Ньюмана позволило уменьшить пик-фактор до 1,8. Энергетические потери чипа парциала при ограниченной мощности передатчика будут составлять примерно 2 N .

У к,z = v k,z ^eX P

^- j ^{2 n}l ^{k -}

N ^ zS 2 J N

2. Разделение поднесущих и вычисление корреляционной функции на приеме

В приемнике реализовано разделение и сжатие фазо-кодированных парциалов а также их когерентное накопление. Каждый парциал позволяет оценить функцию рассеяния соответствующего подканала, параметры рассеяния по задержке и доплеровской частоте, а также отношение сигнал/ шум. Для разделения парциалов используется дискретное преобразование Фурье (ДПФ). Для обеспечения достаточного разрешения по дальности и точности отображения корреляционной функции использовался метод скользящего спектра. Если шаг скольжения составляет один отсчет S = 1, то в каждом парциале будет N отсчетов на один чип. Обозначим через индексы z дискретные отсчеты

по времени, их количество определяется длительностью накопления z е [0, Z - 1]. Тогда скользящий спектр будет вычисляться по формуле

zS + N - 1

v k , z = N E U z exP n = zS

■ 2 n, - j kn

N

Чтобы получить правильный порядок частот с нулевой частотой в центре, используется циклический сдвиг на N1 2. Перед сжатием требуется выделить огибающую для всех поднесущих, т. е. перенести каждый парциал с поднесущей на нулевую частоту, что достигается перемножением на соответствующую опорную частоту, взятую с противоположным знаком. Сетка опорных частот для переноса задается формулой

Результаты исследований при скольжении с разным шагом представлены на рис. 3. В данном случае рассматривался многочастотный импульс с N = 8 и кодовой манипуляцией чипов последовательностью Баркер-13. Из полученных результатов следует вывод, что разделение поднесущих методом скользящего спектра с шагом скольжения, равным одному отсчету, позволяет получить минимальную погрешность при оценке задержки. Однако для экономии вычислений можно использовать и больший шаг.

После разделения поднесущих и сжатия импульсов для увеличения отношения сигнал/шум можно использовать когерентное накопление, осуществляя повторное зондирование этим сигналом. Данный алгоритм применяется, например, при одночастотном последовательном зондировании фазо-кодированным сигналом и подробно описан в [8]. В работе показано, что при зондировании парциалом АКФ определяется импульсной характеристикой канала с полосой частот, равной полосе данного парциала, а квадрат ее модуля равен текущему профилю задержки мощности (ПЗМ) канала. Оценка ПЗМ при диагностике позволяет определить рассеяние по задержке и отношение сигнал/шум.

3. Спектральный мониторинг и обнаружение сосредоточенных помех в КВ-диапазоне

Спектральный мониторинг квазивертикальных ионосферных каналов основан на пороговом обнаружении сосредоточенных помех в упорядоченном многомерном широкополосном радиоканале.

Рис. 4. Спектр смеси шума и антропогенных помех и его тренд

Fig. 4. Spectrum of a mixture of noise and anthropogenic interference and its trend

Рис. 5. Спектр шумов и помех после удаления непрерывного тренда и единый уровень порога

Fig. 5. Spectrum of noise and interference after removing a continuous trend and a single threshold level

Большинство помех в КВ-диапазоне имеет полосу 3 кГц (SSB-станции). Широкие полосы около 20 кГц соответствуют вещательным DRM-станциям, но больше всего помех дают вещательные станции с АМ-модуляцией, создающие помеху в полосе 9–10 кГц. Стандартами связи [6] предусмотрены максимальные полосы каналов до 24 кГц. Исходными данными спектрального мониторинга является рассчитываемый с использованием FFT спектр мощности с разрешением 100 Гц. Количество отсчетов в спектре 125 000. Полоса составляет 12,5 МГц (от 2 до 14,5 МГц). Спектральные комплексные отсчеты усредняются по 100 последовательным спектрам и пересчитываются в отсчеты мощности так, что в результате получается усредненный за 1 с спектр мощности шума и помех. Пример спектра, полученный в г. Йошкар-Оле (ПГТУ) с использованием универсальной ап- паратной платформы типа USRP N210, показан на рис. 4. В качестве антенны использовался широкополосный (рабочий диапазон 1,9…30 МГц) диполь типа AH-710, установленный на крыше пятиэтажного здания.

Особенностью спектра является то, что уровень шума на разных частотах значительно отличается, при этом разница в уровнях достигает 20 дБ. Частотные вариации спектра можно рассматривать с позиций наличия в уровне помех случайного тренда, который для повышения качества анализа можно удалить и получить спектр с удаленным трендом. Для обнаружения сосредоточенных помех пороговым методом необходимо решить задачу оценки порога и уровня, от которого он должен отсчитываться. Тренд выделялся методом медианной фильтрации. Полоса фильтрации 100 кГц была выбрана на основе приведенного выше ана-

Рис. 6. Фрагменты спектра с функциями доступности

Fig. 6. Spectrum slices with accessibility features

лиза полосы помех. При этом количество отсчетов с шагом 100 Гц для определения медианы составит 1000. Поэтому такая выборка для вариационного ряда является состоятельной. Удаление тренда реализуется путем нормирования отсчетов спектра на соответствующие им значения медианы. В результате спектры приводятся к единому началу отсчета, соответствующему значениям частотной зависимости медианы. Это позволяет использовать на всей полосе прозрачности единый порог обнаружения сосредоточенных помех. Результат фильтрации показан на рис. 5

Помехи имеют мощность, значительно превышающую шумовой фон, поэтому они все сосредоточены в конце вариационного ряда. Количество помех в каждом поддиапазоне отличается, есть более загруженные помехами поддиапазоны, однако большую часть отсчетов в вариационном ряду составляет шум. При выборе порога будем иметь в виду, что необходимо минимизировать ложные срабатывания, когда высокий уровень шума может быть принят за помеху. Для задания порога обнаружения воспользуемся критерием Неймана – Пирсона, при котором вероятность обнаружения сигнала (сосредоточенной помехи) в 95 % при вероятности ложной тревоги 0,01 %, выполняется при отношении (сигнал сосредоточенной помехи)/ шум, равном 12 дБ. Поэтому уровень порога обнаружения сосредоточенной помехи был выбран равным этой величине, а за начало его отсчета принято значение медианы.

Методика оценки доступности каналов основана на сравнении спектральных отсчетов, попадающих в полосу канала с порогом. Для оценки примыкающих каналов с полосой 3 кГц в каждом канале будет по 30 спектральных отсчетов, полученных с шагом 100 Гц. Канал с полосой 3 кГц считается доступным, если все отсчеты ниже уровня порога. В результате для каналов 3 кГц вычисляется дискретная бинарная функция. Высокий уровень «1» показывает, что канал доступен, низкий «0» – канал занят. Данная функция может быть использована для бланкирования помех. СРС-сигналы более помехоустойчивы. Широкополосный канал с полосой 24 кГц можно разделить на 8 образующих его примыкающих узкополосных подканалов по 3 кГц. В работе [9], исходя из оценки энергетических потерь показано, что для ФКМ-сигнала с полосой 24 кГц, используемого для вертикального зондирования, канал считается доступным если

Рис. 7. Данные одновременной диагностики ионосферных радиоканалов СРС типа OFDM-BPSK 8-частотными парциалами с полосой 24,4 кГц каждый

Fig. 7. Data from simultaneous diagnostics of ionospheric radio channels SRS type OFDM-BPSK with 8 frequency partials with a bandwidth of 24,4 kHz each

• 7 из 8 образующих его подканалов доступны. Пример работы алгоритма показан на рис. 6.

Очевидно, что диагностика загруженных помехами каналов будет приводить к негативным эффектам при анализе экспериментальных данных с целью оценки параметров частотно-временной дисперсии, а также к энергетическим потерям излучаемого СРС. Для преодоления таких эффектов в работе предусмотрено использование данных пассивного сенсора. В этом случае диапазон прозрачности разбивается на примыкающие полосы величиной 100 кГц, в который укладывается несколько спектров парциальных СРС. В итоге поиска для каждой полосы 100 кГц выбирается полоса парциала с минимальным уровнем помех.

Параметры поиска:

• •    Количество шагов: 5;

• •    Шаг по частоте: 10,15, 20, 25 кГц.

4. Экспериментальная апробация сенсорной диагностики квазизенитных ионосферных каналов КВ-связи

Работа на частотах с минимальным уровнем помех, когерентное накопление, согласованная обработка позволяют достичь чрезвычайно высокого отношения сигнал/шум для парциала сенсора.

Для реализации предложенного подхода в эксперименте использован многопарциальный им- пульс, представляющий собой сумму восьми ортогональных парциалов с двоичной фазовой манипуляцией каждого частотного парциала кодовой последовательностью Баркер-13. Полоса каждого частотного парциала составляла 24,4 кГц, длительность парциала – 520 мкс, а его период повторения ~ 5,1 мс.

Алгоритмы были реализованы на универсальной SDR-платформе USRP N210. В результате NVIS-эксперимента, проведенного 13.03.2023 в 20:49 в г. Йошкар-Ола (ПГТУ), получена информация о состоянии радиоканалов в диапазоне 2–8 МГц (рис. 7). На верхнем графике отражена частотная зависимость отношения сигнал/шум, по которой можно определить, что наилучшим каналом с максимальным отношением сигнал/шум является канал номер 153 с частотой 5,7 МГц. Это же подтверждает пассивная диагностика СПМ. Профиль задержки мощности (ПЗМ) для этого канала показан на рисунке слева. Вертикальная ось соответствует задержке при распространении от передатчика к приемнику. На горизонтальной оси отложена мощность ПЗМ и помех в канале на частоте 5,7 МГц. Видно, что временная дисперсия в данном канале (рассеяние по задержке) не превышает 0,3 мс. Провалы до нуля на графике отношения сигнал/шум соответствуют бланкированным парциальным каналам из-за их значительной загруженности. Как видно на этом примере, из 245 частотных каналов для связи доступны только около двадцати.

Заключение

Создан сенсор ортогональных квазизенитных ионосферных радиоканалов с применением методов модуляции сигнала OFDM-BPSK, позволяющий работать в режиме одновременно-последовательного зондирования в возможном для связи диапазоне рабочих частот, что позволило в 8 раз сократить общее время излучения сигнала. Представленные алгоритмы реализованы по техноло- гии программно-конфигурируемых радиосистем и верифицированы в натурных экспериментах. Полученные научные результаты имеют широкий спектр практических применений, в том числе для повышения эффективности работы систем широкополосной КВ-связи сигналами с расширенным спектром.

Работа выполнена при поддержке гранта РНФ № 23-19-00145.