摘 要：针对通信领域近些年广泛研究和应用的软件无线电技术，为了实现反潜水声信号处理机的数字化，结合浮标接收信号和通信的特点，提出软件无线电应用在声纳接收机中的假设，并给出软件无线电技术在反潜接收机中应用的相关技术。该技术特点是实现信号处理的数字化，降低误差，提高处理效率。
关键词：软件无线电； 无线声纳浮标； 信号检测； 高阶累积量； 神经网络
中图分类号：TN8-34; TB565.3 文献标识码：A文章编号：1004-373X(2011)21-0031-03
Research on Software Radio in Anti-submarine Technology
LI Wen-hai1, WEI Hui2, XU Ai-qiang1
(1.Naval Aeronautical Engineering Institute, Yantai 264001, China;
2. Graduate Management Team, Naval Aeronautical Engineering Institute, Yantai 264001,China)
Abstract：
Aiming at the widely researched and applied software radio (SR), for realizing the digitization of anti-submarine underwater acoustic signal processor, a hypothesis of the application of SR in sonar receiver is proposed combining the buoy′s receiving signal and communication. The relative technologies are introduced simultaneously. The technology can realize the digitization of signal processing, reduce errors, improve efficiency and so on.
Keywords： SR;wireless sonobuoy;signal detection;high-order cumulation;neural network
0 引 言
无线声纳浮标搜潜是航空反潜的重要手段之一，水声信号处理机装载在反潜机上，主要对声纳浮标的无线电信号进行接收解调，并对其中音频信号进行分析，从而实现对海洋中的潜艇目标探测、发现及定位。
随着高速数/模转换器、集成混频器以及数字信号处理器的发展，软件无线电近几年来发展迅速，这样最直接的表现为信号处理完全在DSP中进行\[1-3\]。在DSP中进行传统收发处理模块的降噪、滤波、混频处理等，此时信号处理完全由软件实现，因此，传统硬件实现的功能，此处由软件实现，而且由于软件的灵活性，使其功能更强大。
针对这样一个发展趋势，提出设计制造数字化信号处理机，即将目标信号检测、目标信号识别等集成到DSP中进行，从而增加灵活性和抗干扰性。同时研究了从声纳浮标探测水下目标到与载机进行通信过程中信号的流向和表达形式，得出载机探测声纳浮标信号和浮标探测目标信号过程的相似性，因而可以将两种过程的方法相互借鉴使用，以达到最优效果。
1 基本原理
软件无线电的基本思想是以一个通用、标准、模块化的硬件平台为依托，通过软件编程来实现无线电台的各种功能，从基于硬件、面向用途的电台设计方法中解放出来\[4\]。理想软件无线电的组成结构如图1所示。
图1 软件无线电的结构框图
1.1 模拟信号调制
由于声纳浮标与信号处理机间的通信多为调频和调幅的方式，因而在此介绍调频与调幅的原理\[4\]。
(1) 调频
调频(FM)是载波的瞬时频率随调制信号成线性变化的一种调制方式，单音调频信号的数学表达式可以写成：
式中：ωc为载波角频率;vΩ(t)为调制信号;kf为调制系数。
(2) 调幅
调幅(AM)就是使载波的振幅随调制信号的变化规律而变化。用单音信号进行调幅时，其数学表达式可以写成：
式中：vΩ(t)为调制信号;ma为调制指数，它的范围为(0,1)之间，如果ma>1，已调波的包络会出现严重的失真，而不能恢复原来的调制信号波形，也就是产生过量调幅。
1.2 无线声纳浮标探测与通信的特点
无线声纳浮标是反潜中的重要武器，由于其使用简单和经济等优点被广泛应用，针对声纳浮标的探测信号过程和与载机的通信过程做一简单的研究。
根据水声相关知识\[6-8\]，潜艇的辐射噪声主要是线谱与连续谱的叠加，其中线谱是检测潜艇的主要特征；海洋噪声可以近似为服从高斯分布的，因而浮标检测的潜艇信号可以表示为：
式中：N1(t)~N(μ1,σ21)。
信号s′(t)经过调频/调幅处理，发送给载机进行处理。这里的s′(t)即为vΩ(t)。由于声纳浮标与载机进行通信的空间也存在着噪声，可近似为高斯噪声，设为:
由上式可以看出，载机收到的信号将由载波频率、围绕在载频附近的潜艇频率信号和噪声组成。对信号进行傅里叶变换可查看频谱分布。两个过程信号流程如图2所示。由公式推导和图2可以看出，在相关假设条件下，浮标探测目标和载机探测浮标的过程是相似的，因而这两个过程中的研究方法可以相互借鉴，甚至同时进行，这有待进一步研究。
图2 反潜过程信号调制流程图
2 信号处理算法
由于DSP运算处理的速度在迅速提高，所以现在很多相对复杂的信号处理算法都可以在DSP中运行，也即实现信号处理的全数字化，例如进行FFT处理等。
声纳信号处理算法包括信号检测算法，信号降噪处理算法和目标识别算法等。
2.1 能量检测算法
能量检测算法\[8\]是信号检测算法中最常用的算法。假设观察到的n个样本是x1,x2,…,xn,那么能量检测算法可表示为:
由于载波信号和目标信号不服从高斯分布，因此可以使用高阶谱法对信号进行降噪，从而增加在微弱信号条件下目标检测概率，同时提高目标识别效果。
2.3 神经网络
人工神经网络(ANN)方法是模拟人脑的思维活动发展和形成的，具有一定的智能性，具体表现在神经网络具有良好的容错性、层次性、可塑性、自适应性、自组织性、联想记忆和并行处理能力\[9\]。它的这些优点使得其首先应用在模式识别领域。
目前神经网络的模型已达上百种，最常用的是BP模型。在水下目标分类中常用的神经网络还有:径向基函数(RBF)神经网络，它实质上是BP模型的变种，其隐层节点的作用函数通常为高斯型核函数，对特征层具有一定的局部化能力，故有较好的分类性能。高阶神经网络的输出与输入的高阶相关函数相对应，从而与高阶谱、高阶累积量有直接的联系，由于高阶谱对非平稳信号的稳健性和对加性噪声的抑制能力，这种网络可望实现平移、旋转和比例不变的模式识别，对水声信号的分类具有较好效果。
BP神经网络的学习算法\[10\]如下：
训练集包含M个样本模式对(xk,yk)，对第p个训练样本(p=1,2,…,M)，单元j的输入总和(即激活函数)记为a在实际应用中，考虑到学习过程的收敛性，学习阈值取得越小越好；值越大，每次权重值的改变越剧烈，可能导致学习过程发生震荡，通常权重修正公式为:
式中:ε为动量因子；a为修正系数。
3 结 论
本文针对新兴的软件无线电技术，探讨了其应用在反潜技术中的可能以及相关技术，为日后的工程设计提供一定的指导，具体工程应用还要根据实际做相应调整。由于本文只是给出理论上的推导，所以将在以后的工作中重点研究工程实现算法。随着高速A/D和高速DSP的发展和更新，软件无线电技术将逐步发展，并使得信号接收机/发射机设计和处理更加地数字化，从而实现系统的集成化、微型化和信息化。
参考文献
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［10］章新华.水下目标自动识别的核心技术［J］.兵工学报,1998(8):275-280.
作者简介：
李文海 男，1969年出生，教授，硕士生导师。主要研究方向为复杂系统故障诊断及自动测试。
魏 辉 男，1986年出生，硕士研究生。主要研究方向为信号检测与处理。
许爱强 男，1963年出生，教授，博士生导师。主要研究方向为军用装备自动检测技术。