Abstract

The purpose of the article is the need to create a single portrait of a radioemission source and identification methods. Radiomonitoring tools are used to detect, identify and locate sources of radioemission in the coverage area. One of the important tasks solved by the radio monitoring system is the reception (interception) of transmitted messages on the air and signal identification. The article deals with the classification of the main parameters of radioemission sources, provides a classification of the modulation types and the main its parameters. The signal structure can be determined by autocorrelation and correlation methods. Autocorrelation is used to determine signal parameters such as the transmission duration, data block duration. Correlation allows to identify a specific signal from the set. To detect a radioemission source, two generalized algorithms are presented: recognition of the radioemission source type by unknown parameters and an algorithm for identifying a radiation source by given parameters. A simulation result of a radioemission source recognition algorithm with given parameters is presented; a linear frequencymodulated signature was used as a given signal. The result of the algorithm is a single outlier with full signal compliance, when the signals diverge, the outlier width increases, which indicates a discrepancy. This algorithm can be used to search for a given type of signal, which allows to increase the strip analysis speed and the detection accuracy. To increase the detection accuracy, it is recommended to use a combination of two algorithms with additional digital signal processing, which should lead to an increase in the accuracy of type of signal determining and a more rapid determination of the radiation source parameters.

Highlights

  • Современный радиоэфир насыщен самыми разнообразными излучениями: от ручного телеграфа до сложных, меняющихся во времени радиосигналов с цифровой модуляцией и кодированием, выявить параметры которых не всегда возможно

  • Если в качестве сигнатуры использовать ЛЧМ сигнал с определенными параметрами и принимать такой же с шумом ЛЧМ сигнал, то в блоке сравнения сигналов будет иметься один узкий максимум

  • AM signal with the chirp signature; d – noisy chirp signal with the same parameters as the chirp signature; f – the result of the compare unit chirp received signal with the signature chirp

Read more

Summary

АНАЛИЗ ПАРАМЕТРОВ РАДИОСИГНАЛОВ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ИСТОЧНИКА ИЗЛУЧЕНИЯ

Целью данной статьи является необходимость создания единичного портрета источника радиоизлучения и способов идентификации. Идентификации и определения местоположения источников радиоизлучения в зоне покрытия используются средства радиомониторинга. Автокорреляция используется для определения таких параметров сигнала, как длительность посылки, длительность блока данных. Для обнаружения источника радиоизлучения приведены два обобщенных алгоритма: распознвания вида источника радиоизлучения по неизвестным параметрам и алгоритм идентификации источника излучения по заданным параметрам. Представлен результат моделирования алгоритма распознавания источника радиоизлучения с заданными параметрами, в качестве заданного сигнала использовалась сигнатура с линейно-частотной модуляцией. Данный алгоритм можно использовать для поиска заданного вида сигнала, что позволяет увеличить скорость анализа полосы и точность обнаружения. Для увеличения точности обнаружения рекомендуется использовать комбинацию двух алгоритмов с дополнительной цифровой обработкой сигналов, что должно привести к увеличению точности определения вида сигнала и более быстрому нахождению параметров источника радиоизлучения. Анализ параметров радиосигналов для идентификации источника излучения.

Классификация основных параметров ИРИ
Аналоговый или Дискретный дискретный
Алгоритм идентификации источника излучения по неизвестным параметрам
Да Сигнал и его параметры
Алгоритм идентификации источника излучения по заданным параметрам
Сигнал не соотвествует заданным параметарм либо отсусвтует
Список литературы
Full Text
Paper version not known

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.