一种基于混沌序列的星载信号隐秘处理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于混沌序列的星载信号隐秘处理方法，首先利用方程产生混沌序列，后将混沌序列信号进行分段，根据记录数值的正负情况对每段信号的第一个数据进行判定，记录第一个数值的正负情况，将该数值转化为二进制数后与判定结果一起构成干扰信号的识别信号；将各段混沌信号与目标信号混合并在混合后的各段信号前添加识别信号组成转发信号。在接收端根据识别信号在本地生成干扰信号，通过时延

【技术实现步骤摘要】
一种基于混沌序列的星载信号隐秘处理方法


[0001]本专利技术涉及信号处理领域，特别涉及一种基于混沌序列的星载信号隐秘处理方法。

技术介绍

[0002]转发器作为数据传输系统中的一个重要应用领域，在数据链、广播电视及无源侦收等应用场合中都起着至关重要的作用。现有的转发器多为模拟信号透明转发器，其作用是将上行频段连续频率(频宽)的信号经过放大，在另一个频段、以同样频宽重新发射。
[0003]在某些应用场合中不希望转发器透明转发，这就需要对转发信号进行隐秘处理，实现对一定频带范围内的信号隐秘传输，让合作方能很好地对目标信号进行观测处理，而非合作接收终端则很难实现对目标信号的观测和应用。隐秘转发信号源主要用于生成与有用信号同频的干扰信号，通过合路覆盖有用信号，起到隐蔽作用。接收端接收到混合信号后，利用先验信息重构干扰信号用以消除干扰信号，提取有用信号。
[0004]现有隐秘干扰信号主要为二进制和多进制的幅度键控、频移键控、相移键控、正交幅度调制等数字调制信号，这类调制信号技术成熟，调制样式繁多，性能各异，但普遍存在设备复杂、信号波形及频谱特殊容易被截获、解调、重构，安全性能低的问题。
[0005]此外，现有的对消算法主要考虑了时延和频偏上的整数阶偏移，通过自适应的干扰对消算法对消接收信号中的干扰信号，进而获得有用信号。由于时延单元是按照采样单元的整数倍进行设置，传统的对消算法只能消除整数阶时延和频偏的干扰信号，接收信号中仍可能存在分数阶的干扰剩余。残余的干扰信号会影响对消结果，使得有用信号的信干比降低，甚至无法恢复有用信号。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于克服上述缺陷，提供一种基于混沌序列的星载信号隐秘处理方法，首先利用方程产生混沌序列，产生之前对数据数值进行量化，每产生一个数据量化一次；后将混沌序列信号进行分段，根据记录数值的正负情况对每段信号的第一个数据进行判定，记录第一个数值的正负情况，将该数值转化为二进制数后与判定结果一起构成干扰信号的识别信号；后将各段混沌信号与目标信号混合并在混合后的各段信号前添加识别信号组成转发信号。在接收端通过识别信号在本地生成干扰信号，通过时间
‑
频率二维相关处理得到接收信号相对于本地生成信号时延及频偏的粗估计。在干扰对消过程中，以所得粗估计的结果为基准，设计精细的时延及频偏对消步长，实现干扰的精确对消，进而可得转发信号中的目标信号。本专利技术方法简单、易于工程实现，隐蔽性强。
[0007]为实现上述专利技术目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]一种基于混沌序列的星载信号隐秘处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0009](1)设定混沌序列信号s中第一个数据s[1]的初始值，并根据第一个数据s[1]的初始值依次产生混沌序列信号s中的各数据，即干扰信号；
[0010](2)将混沌序列信号s分成N段子序列信号，将第i段子序列信号记为s
i
，1≤i≤N；
[0011](3)提取各段子序列信号的第一个数据，根据各段子序列信号的第一个数据的正负分别生成各段子序列信号的二进制标志位，并将各段子序列信号的第一个数据转换为二进制数后与标志位共同构成各段子序列信号的识别信号s
Di
；
[0012](4)将目标信号分成N段子目标信号，并与混沌序列信号s分成的N段子序列信号混合，得带N段混合信号，并在各段混合信号前添加识别信号s
Di
，构成转发信号s
T
；各段混合信号前添加的识别信号s
Di
与生成该混合信号的子序列信号s
i
相对应；
[0013](5)接收端接收转发信号s
T
后，利用第一个数据s[1]的初始值以及识别信号s
Di
通过混沌序列产生公式在本地生成干扰信号d；
[0014](6)将本地生成的干扰信号d与接收端接收的转发信号s
T
(即接收信号)作时延
‑
频偏二维相关，得到转发信号s
T
相对于本地生成干扰信号的时延的粗估计n0及频偏的粗估计p0；
[0015](7)根据步骤(6)所得时延的粗估计n0及频偏的粗估计p0，通过对本地产生的干扰信号d增加时延及频偏来构建干扰信号的延时
‑
频偏估计矩阵V；
[0016](8)将接收信号投影至由延时
‑
频偏估计矩阵V构成的干扰子空间中获取接收信号中干扰信号的估计值，从接收信号中对消所述估计值得到接收信号中的有用信号
[0017]进一步的，所述步骤(1)中，根据第一个数据s[1]的初始值依次产生混沌序列信号S中的各数据的计算公式如下：
[0018]s[k+1]＝λs[k](k
‑
s[k])
[0019]n为混沌序列信号s所包含的数据总数，当1≤k≤n
‑
1，利用s[1]获得s[2]，利用s[2]获得s[3]，直至利用s[n
‑
1]获得s[n]，λ为混沌系数，3.57＜λ≤4。进一步的，所述步骤(2)中，将混沌序列信号s平均分成N段子序列信号。进一步的，所述步骤(4)中，标志位的数据长度≥6。
[0020]进一步的，所述步骤(1)中，记混沌序列信号s中第k个数据为s[k]，1≤k≤n，n为混沌序列信号s所包含的数据总数，当1≤k≤n
‑
1时，将s[k]量化为整数，根据s[k]量化所得整数得到s[k+1]；
[0021]所述步骤(4)中，将各段子序列信号的第一个数据量化为整数后，再转换为二进制数。
[0022]进一步的，所述干扰信号的频带宽度和幅度大于目标信号的频带宽度和幅度。
[0023]进一步的，所述步骤(6)中，将本地生成的干扰信号与接收端接收的转发信号S
T
作时延
‑
频偏二维相关的公式如下：
[0024][0025]其中m代表时间序列，s
T
(m)代表与时间序列m对应的转发信号，n为时延，p为频偏，d(m+n)为与增加时延后的时间序列对应的本地生成干扰信号，j为虚数单位；
[0026]所述步骤(6)中，R(n，p)最大值所对应的n和p，即为时延的粗估计n0及频偏的粗估计p0。
[0027]进一步的，所述步骤(7)中，构建干扰信号的延时
‑
频偏估计矩阵V如下：
[0028]V＝ifft(fft(d)
·
exp(j2π(n0+n
x
)f))
·
exp(j2π(p0+p
y
)m)
[0029]其中，f为频率，n0为时延的粗估计，n
x
为增加的分数阶时延单元，x＝1,2,
…
K，K为分数阶时延单元的阶数，p0为频偏的粗估计，p
y
为增加的分数阶频偏单元，y＝1,2,...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于混沌序列的星载信号隐秘处理方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)设定混沌序列信号s中第一个数据s[1]的初始值，并根据第一个数据s[1]的初始值依次产生混沌序列信号s中的各数据，即干扰信号；(2)将混沌序列信号s分成N段子序列信号，将第i段子序列信号记为s
i
，1≤i≤N；(3)提取各段子序列信号的第一个数据，根据各段子序列信号的第一个数据的正负分别生成各段子序列信号的二进制标志位，并将各段子序列信号的第一个数据转换为二进制数后与标志位共同构成各段子序列信号的识别信号s
Di
；(4)将目标信号分成N段子目标信号，并与混沌序列信号s分成的N段子序列信号混合，得到N段混合信号，并在各段混合信号前添加识别信号s
Di
，构成转发信号s
T
；各段混合信号前添加的识别信号s
Di
与生成该混合信号的子序列信号s
i
相对应；(5)接收端接收转发信号s
T
后，利用第一个数据s[1]的初始值以及识别信号s
Di
通过混沌序列产生公式在本地生成干扰信号d；(6)将本地生成的干扰信号d与接收端接收的转发信号s
T
作时延
‑
频偏二维相关，得到转发信号s
T
相对于本地生成干扰信号的时延的粗估计n0及频偏的粗估计p0；(7)根据步骤(6)所得时延的粗估计n0及频偏的粗估计p0，通过对本地产生的干扰信号d增加时延及频偏来构建干扰信号的延时
‑
频偏估计矩阵V；(8)将转发信号s
T
投影至由延时
‑
频偏估计矩阵V构成的干扰子空间中获取转发信号s
T
中干扰信号的估计值，从转发信号s
T
中对消所述估计值得到转发信号s
T
中的有用信号2.根据权利要求1所述的一种基于混沌序列的星载信号隐秘处理方法，其特征在于，所述步骤(1)中，根据第一个数据s[1]的初始值依次产生混沌序列信号s中的各数据的计算公式如下：1≤k≤n
‑
1时，s[k+1]＝λs[k](k
‑
s[k])；n为混沌序列信号s所包含的数据总数，λ为混沌系数，3.57＜λ≤4。3.根据权利要求1所述的一种基于混沌序列的星载信号隐秘处理方法，其特征在于，所述步骤(2)中，将混沌序列信号s平均分成N段子序列信号。4.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈刚，王苏君，靳一，杨伟超，徐常志，平一帆，文伟，
申请(专利权)人：西安空间无线电技术研究所，
类型：发明
国别省市：