[发明专利]一种基于时域特征的IFF模式5信号盲识别的方法

权利要求书

1.一种基于时域特征的IFF模式5信号盲识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S100：将收到的信号经过模数转换，得到70M中频的采样信号，将采样信号分成两路，其中第一路采样信号经过数字下变频处理，第二路采样信号进行MSK实时非相干解调；

S200：第一路采样信号经过数字下变频处理后，得到的输出信号进行过门限检测，提取脉冲描述字；

S300：第二路采样信号经过MSK实时非相干解调后，判断得到的解调信息是否满足过零整数倍规律；

S400：将两路采样信号的处理结果输入脉冲框架搜索，实现模式5信号的前导脉冲分选；

S500：分选出模式5前导脉冲后，对采样信号的数据脉冲进行最佳采样点检测，最后输出模式5信号识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于时域特征的IFF模式5信号盲识别的方法，其特征在于：步骤S100中，第一路采样信号经过数字下变频处理，包括以下步骤：

S11：提供与第一路采样信号的载波保持同频同相的载波，设定第一路采样信号为，则本地载波为；

其中，m(t)是指幅度，是指频率，是指第一路采样信号的初始相位，是指第一路采样信号的中频信号，是指时间；是本地载波频率，是本地载波初始相位；

S12：将采样信号和载波相乘，得到

S13：高频成分被低通滤波器滤除，所以输出的

忽略不计，故相乘后的输出信号：

其中，为低通滤波器的增益；

S14：若相干条件满足，即、，则输出信号的输出为：

。

3.根据权利要求2所述的基于时域特征的IFF模式5信号盲识别的方法，其特征在于：步骤S200中，所述脉冲描述字，包括提取出的脉冲宽度、脉冲幅度、脉冲到达时间和脉冲间隔。

4.根据权利要求1所述的基于时域特征的IFF模式5信号盲识别的方法，其特征在于：步骤S100中，第二路采样信号进行MSK实时非相干解调，包括以下步骤：

S111：设定第二路采样信号为，

那么将和经过延时并移相的相乘后，非相干解调后得到：

其中，为信号的时变包络，是噪声或干扰，是指频率，是指第二路采样信号的初始相位，是指第二路采样信号的中频信号，是指时间；是指信号经过延时的时变包络；

是经过延时并移相的信号；

S112：将非相干解调后的信号经过低通滤波器进行滤波，滤波后的信号为：

其中，；

根据MSK信号特征，设，为整数，则滤波后的信号

；

S113：的极性就是的极性，考虑到

，

当信号的传输数据为1时，为正，传输数据为0时，为负；从而能够根据判断的正负确定传输的数据的解调信息。

5.根据权利要求1所述的基于时域特征的IFF模式5信号盲识别的方法，其特征在于：步骤S300中，判断得到的解调信息是否满足过零整数倍规律，就是对解调信息进行过零检测，如果是MSK调制信号，则过零点之间的间隔，恰好为模式5信号码率的整数倍。

6.根据权利要求1所述的基于时域特征的IFF模式5信号盲识别的方法，其特征在于：步骤S400中，脉冲框架搜索的处理包括以下步骤：

S41：将符合脉冲宽度、满足过零整数倍规律的采样信号，进行标记脉冲检测时间；

S42：判断在设定时间内，采样脉冲信号是否存在4个脉冲；

S43：判断是否符合4个脉冲相对关系；

S44：经过MSK差分解调后，从而输出脉冲信号的识别结果，实现模式5信号的前导脉冲分选。

7.根据权利要求1所述的基于时域特征的IFF模式5信号盲识别的方法，其特征在于：步骤S500中，对采样信号的数据脉冲进行最佳采样点检测，提取采样信号的数据脉冲信息时，第一局部最大值点，就是最佳点；从这个点向后，每隔10个点，就是下一个最佳值点。

8.根据权利要求7所述的基于时域特征的IFF模式5信号盲识别的方法，其特征在于：实际工作环境中，点之间的间隔需要判断第9个、第10个点、第11个点的幅度值，找出幅度最大值点并标记。