|
|
تشخیص سیگنالهای متداخل و تخمین فرکانس حامل آنها در ارتباط ماهوارهای cnc با استفاده از چگالی طیف چرخشی
|
|
|
|
|
نویسنده
|
علی زاده حبیب ,بابائی مرتضی ,رضایی محسن
|
منبع
|
پدافند الكترونيكي و سايبري - 1402 - دوره : 11 - شماره : 2 - صفحه:91 -101
|
چکیده
|
ارتباطات ماهوارهای به سبب ویژگیهای منحصربهفرد و استفاده گسترده از آن در سیستمهای ارتباطی، بهعنوان بخش مهمی از اطلاعات مخابراتی دشمن در جنگ الکترونیک در نظرگرفته میشود. بنابراین از منظر پشتیبانی الکترونیک (es)، حفظ توانایی پایش و شناسایی شبکههای ماهوارهای و تحلیل ارتباطات دشمن از اهمیت فراوانی برخوردار است. اما فناوری جدید cnc در ارتباطات ماهوارهای، تشخیص و تحلیل ارتباطات مبتنی بر این فناوری را بهسبب ماهیت همپوشانی زمان- فرکانس سیگنالها در گیرندههای غیرهمکار با چالش مواجه کرده است. تاکنون، در منابع آشکار علمی روشی برای تشخیص وجود سیگنالهای متداخل ارائه نشده است. اما در این مقاله از ویژگی آماری ایستان چرخشی سیگنالهای مخابراتی به عنوان یک روش جدید در تشخیص سیگنالهای متداخل همباند و تخمین فرکانس حامل آنها در ارتباطات ماهوارهای cnc بهره برده شده است. به منظور دستیابی به این هدف، ابتدا تابع خودهمبستگی چرخشی برای سیگنالهای متداخل محاسبه شده و با استفاده از آن، روابط ریاضی تابع چگالی طیف توان چرخشی برای سیگنالهای متداخل با حجم محاسباتی کمتر توسعهیافته است. سپس با استفاده از تناوبی بودن ویژگی آماری سیگنالها، تداخل همباند تشخیص داده خواهد شد و فرکانسهای حامل هر یک از سیگنالهای متداخل نیز تخمین زده میشود. نتایج شبیهسازیها نشان میدهد که احتمال شناسایی صحیح تداخل و تخمین فرکانس حامل در تداخل زمان- فرکانس دو سیگنال با مدولاسیونهای bpsk و qpsk متفاوت است. این احتمال در مدولاسیون bpsk از نسبت سیگنال به نویز -10db ثابت و در حدود98% است، اما در مدولاسیون qpsk از نسبت سیگنال به نویز 0db افزایش یافته و در سیگنال به نویز 35db به 80% میرسد.
|
کلیدواژه
|
ارتباطات ماهوارهای cnc، تشخیص سیگنالهای متداخل، تخمین فرکانس حامل، تابع خودهمبستگی چرخشی، چگالی طیف چرخشی
|
آدرس
|
دانشگاه جامع امام حسین (ع), ایران, دانشگاه جامع امام حسین(ع), ایران, پژوهشگاه ارتباطات و فناوری اطلاعات, ایران
|
پست الکترونیکی
|
m.rezaeekh@itrc.ac.ir
|
|
|
|
|
|
|
|
|
detection of interfering signals and estimation of their carrier frequency in cnc satellite communications using cyclic spectrum density
|
|
|
Authors
|
alizadeh h. ,babaei m. ,rezaei kheir abadi m.
|
Abstract
|
satellite communication is considered a significant part of the enemy’s communication information in electronic warfare due to its unique features and widespread use in communication systems. therefore, from the electronic support (es) perspective, monitoring ability and identifying and analyzing enemy satellite network communication are very important. however, the new cnc technology in satellite communication has challenged the detection and analysis of the communication signal based on this technology in non-cooperative receivers, due to the nature of time-frequency overlaps. so far, no method for detecting the presence of interfering signals has been presented in open scientific literature. in this paper, the statistical cyclostationary properties of communication signals are used as a new method of detecting in-band interference in cnc satellite communication. to achieve this goal, first, the cyclic autocorrelation function for interfering signals is calculated, and mathematical equations of cyclic power spectrum density function are developed for interfering signals with less computational complexity. then, using periodicity statistical properties of signals, in-band interference will be detected and the carrier frequencies of each interfering signal are also estimated. the results of the simulations show that the probability of correctly identifying the interference and estimating the carrier frequency in the time-frequency interference of two signals with bpsk and qpsk modulations is different. in bpsk modulation, the probability from the signal-to-noise ratio of -10db is constant and around 98%, but in qpsk modulation, it increases from the signal-to-noise ratio of 0db and reaches 80% in the signal-to-noise ratio of 35db.
|
Keywords
|
cnc satellite communication ,interfering signals detection ,carrier frequency ,cyclic autocorrelationfunction ,cyclic spectrum density
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|