一种面向跳频通信辐射源的行为辨识方法及系统

1.本发明属于电磁辐射源信号处理技术领域，具体涉及一种面向复杂电磁环境中典型超短波跳频通信辐射源信号的认知、分析与预测方法及系统。


背景技术：

2.复杂环境下基于电磁信号的电磁辐射源行为推理主要是通过探索电磁辐射源行为的认知机理，研究基于机器学习的电磁辐射源行为认知方法，构建电磁辐射源目标行为认知模型，挖掘电磁辐射源行为与电磁信号之间的内在联系，实现对电磁辐射源行为的分析与预测，进而能够对战场态势、威胁等级、活动规律和战术意图等进行推理，为己方决策提供重要情报支持。
3.在电磁辐射源行为推理领域中，传统算法与机器学习的理论方法已得到广泛应用，并取得较好效果。但随着电磁环境日益复杂，基于跳频通信信令的电磁辐射源特征状态识别技术、认知技术以及电磁辐射源行为辨识技术在国内外资料中尚无公开报道。因此，如何实现跳频通信典型协议信令信号识别与典型协议行为辨识，形成典型超短波跳频通信辐射源特征状态认知机理及行为认知机理成为当前急需解决的问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的是为解决现有技术不能实现跳频通信辐射源信令信号识别与行为辨识的问题，而提出的一种面向跳频通信辐射源的行为辨识方法。
5.本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案是：
6.一种面向跳频通信辐射源的行为辨识方法，所述方法具体包括以下步骤：
7.步骤s1、在发送端，跳频通信辐射源要发射的信息数据经过信道编码后，再对编码结果进行数字调制生成调制信号；
8.频率合成器受跳频序列发生器控制合成本振信号；
9.调制信号与本振信号进行混频得到频率随时间跳变的发射信号s
t
(t)，再对发射信号进行滤波，并将滤波后的信号s
′
t
(t)发射至信道；
10.信号通过信道的传输到达接收端；
11.在接收端，接收机对接收到的信号s
′r(t)进行带通滤波，获得带通滤波后的信号sr(t)；带通滤波后的信号与接收机本振信号进行混频处理，获得解跳后的中频信号s
p
(t)；
12.再对s
p
(t)进行带通滤波，得到带通滤波结果；对带通滤波结果进行解调，获得解调结果；
13.步骤s2、基于步骤s1获得的解调结果对解跳后中频信号进行信令识别；
14.所述步骤s2的具体过程为：
15.步骤s21、根据解调结果对解跳后中频信号进行帧结构解析，根据信令序列在时帧中的位置，对解跳后中频信号中的信令信号进行定位和截取；
16.步骤s22、基于卷积神经网络对截取得到的信令信号进行识别；
17.步骤s3、根据步骤s2的信令识别结果对跳频通信辐射源行为进行辨识。
18.进一步地，所述接收机接收到的信号为：
[0019][0020]
其中，j(t)为其他频率的干扰，n(t)为噪声，sj(t)为跳频通信系统中其他网台发射的跳频通信信号，t为时间，j代表第j个网台。
[0021]
进一步地，所述步骤s21的具体过程为：
[0022]
步骤s211、基于解调结果和循环自相关，对解跳后的中频信号s
p
(t)所对应的帧长进行估计；
[0023]
步骤s212、将解调结果以帧长为单位进行累积，实现帧结构的解析。
[0024]
进一步地，所述步骤s211的具体过程为：
[0025]
步骤a、根据循环移位函数，对解调结果数据x(k)进行m点循环移位后，获得循环移位后的解调结果数据xm(k)，k＝0,1,
…
,n-1，n为x(k)的长度；
[0026]
将xm(k)与x(k)做自相关，得到m点循环移位情况下的自相关结果；
[0027]
步骤b、重复步骤a的过程，直至m的取值遍历到m＝0,1,
…
,n-1，分别记录每个m值对应的自相关结果；
[0028]
步骤c、以m值作为横坐标，以m值对应的自相关结果作为纵坐标，绘制曲线rm(k)；
[0029]
步骤d、设置门限值h对曲线rm(k)中的相关峰进行判定，分别统计每两个相邻的相关峰之间的间距，取得到的全部间距的平均值作为解跳后的中频信号所对应的帧长。
[0030]
进一步地，所述步骤s212的具体过程为：
[0031]
步骤(a)、将帧长记为l，则以l为单位长度对步骤s1获得的解调结果进行帧划分；
[0032]
步骤(b)、将划分好的每一帧数据分别作为矩阵的一行，各帧数据逐行排列后组成一个矩阵，再对该矩阵进行归一化处理，获得归一化处理后的矩阵；
[0033]
对归一化处理后的矩阵的每一列元素进行累加，分别得到每列对应的累加结果；将各列对应的累加结果表示为一行，记为f；
[0034]
步骤(c)、将f绘制成曲线，根据曲线绘制结果观测解析帧结构信息。
[0035]
进一步地，所述卷积神经网络的结构具体为：
[0036]
从卷积神经网络的输入端开始，卷积神经网络依次包括：第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、第三卷积层、第三池化层、第四卷积层、第四池化层、全局池化层、第一全连接层、第二全连接层和判别层。
[0037]
进一步地，所述步骤s3的具体过程为：
[0038]
步骤s31、数据传输起止及传输类型的判定；
[0039]
步骤s32、数据传输中主站、呼叫方和被呼方的确定；
[0040]
步骤s33、数据传输中多节点间(即主站、呼叫方和被呼方)时隙信令的划分和截取；
[0041]
步骤s34、基于步骤s31至步骤s33的结果进行跳频通信辐射源行为辨识。
[0042]
进一步地，所述步骤s32的具体过程为：
[0043]
将soa信令的发送方作为主站，将sor信令出现的时隙位置所对应的节点作为呼叫方，并在呼叫方节点接下来的时隙中寻找ucl信令，并查找发送ucl信令的时隙，将发送ucl
信令的时隙所在的节点确定为被呼节点。
[0044]
进一步地，所述步骤s33的具体过程为：
[0045]
步骤s331、将呼叫方、被呼方、主站对应的三个节点划分出来，作为一次传输的三个研究对象；
[0046]
步骤s332、根据呼叫方sor信令和sof信令出现的时隙位置，对三个研究对象的全部时隙信令进行截取，得到呼叫方、被呼方和主站在一次传输中的所有时隙信令。
[0047]
一种面向跳频通信辐射源的行为辨识系统，所述系统用于执行一种面向跳频通信辐射源的行为辨识方法。
[0048]
本发明的有益效果是：
[0049]
本发明对典型通信辐射源的信令信号类别、时隙规律、数据传输类型进行分析统计，最终具备对典型电磁辐射源行为识别的能力。研究行为模型的建立方法，以电磁辐射源的状态、信源序列特性、解跳后的信令信号的波形特性信息为基础，分析抽取其中的逻辑规则、相关联系与时序特征，构建行为表征模型。最后根据行为表征模型的信令识别结果进行辐射源行为辨识，来解决复杂电磁环境下基于辐射源信号的辐射源行为推理问题。
[0050]
本发明形成典型电磁辐射源特征状态认知机理和行为认知机理，具备信令信号定位截取能力，具备信令信号识别能力；在跳频通信辐射源目标数量为8，0db信噪比条件下，平均信令信号识别准确率成功率高于86％，单一信令信号识别准确率高于70％，0db到15db信噪比区间内，未知信令信号的平均识别准确率为95.2％。
附图说明
[0051]
图1是本发明复杂电磁环境下跳频通信辐射源行为辨识方法的流程图；
[0052]
图2是本发明中的跳频通信系统原理示意图；
[0053]
图3是本发明中的预约时隙rs0-rs3在时隙上的分布示意图；
[0054]
图4是本发明中的话音传输数据帧结构示意图；
[0055]
图5是本发明中的时帧序列仿真示意图；
[0056]
图6(a)是发送端调制前后信号时域波形图；
[0057]
图6(b)是信号通过信道前后时域波形图；
[0058]
图6(c)是跳频信号解跳后时域波形图；
[0059]
图6(d)是信令信号部分的解调结果图；
[0060]
图7是本发明中的一维cnn网络结构示意图；
[0061]
图8是本发明中的不同信噪比条件下12种信令的识别准确率示意图；
[0062]
图9是本发明中的超短波跳频通信辐射源行为辨识仿真实验流程示意图；
[0063]
图10是本发明中的超短波跳频通信辐射源信令信号和典型协议行为识别准确率示意图。
具体实施方式
[0064]
具体实施方式一、结合图1说明本实施方式。本实施方式所述的一种面向跳频通信辐射源的行为辨识方法，所述方法具体包括以下步骤：
[0065]
步骤s1、在发送端，跳频通信辐射源要发射的信息数据经过信道编码后，再对编码
结果进行数字调制生成调制信号；
[0066]
频率合成器受跳频序列发生器控制合成本振信号；
[0067]
调制信号与本振信号进行混频得到频率随时间跳变的发射信号s
t
(t)，再对发射信号进行滤波，并将滤波后的信号s
′
t
(t)发射至信道；
[0068]
信号通过信道的传输到达接收端；
[0069]
在接收端，接收机对接收到的信号s
′r(t)进行带通滤波，获得带通滤波后的信号sr(t)；带通滤波后的信号与接收机本振信号(收发两端保持高度同步)进行混频处理，获得解跳后的中频信号s
p
(t)；
[0070]
再对s
p
(t)进行带通滤波(滤除其他干扰信号，得到有用信号分量)，得到带通滤波结果；对带通滤波结果进行解调，获得解调结果；
[0071]
步骤s2、基于步骤s1获得的解调结果对解跳后中频信号进行信令识别；
[0072]
所述步骤s2的具体过程为：
[0073]
步骤s21、根据解调结果对解跳后中频信号进行帧结构解析，根据信令序列在时帧中的位置，对解跳后中频信号中的信令信号进行定位和截取；
[0074]
步骤s22、基于卷积神经网络对截取得到的信令信号进行识别；
[0075]
步骤s3、根据步骤s2的信令识别结果对跳频通信辐射源行为进行辨识。
[0076]
本发明中的超短波是指频率为30—300mhz，波长为10m—1m范围内的电磁波。
[0077]
具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是，所述接收机接收到的信号为：
[0078][0079]
其中，j(t)为其他频率的干扰，n(t)为噪声，sj(t)为跳频通信系统中其他网台发射的跳频通信信号，t为时间，j代表第j个网台。
[0080]
其它步骤及参数与具体实施方式一相同。
[0081]
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是，所述步骤s21的具体过程为：
[0082]
步骤s211、基于解调结果和循环自相关，对解跳后的中频信号s
p
(t)所对应的帧长进行估计；
[0083]
步骤s212、将解调结果以帧长为单位进行累积，实现帧结构的解析。
[0084]
进行帧结构的解析是依据每帧中帧结构相似，帧头内容相似。
[0085]
其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。
[0086]
具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是，所述步骤s211的具体过程为：
[0087]
步骤a、根据循环移位函数，对解调结果数据x(k)进行m点循环移位后，获得循环移位后的解调结果数据xm(k)，k＝0,1,
…
,n-1，n为x(k)的长度；
[0088]
将xm(k)与x(k)做自相关，得到m点循环移位情况下的自相关结果；
[0089]
循环自相关的帧长估计算法对应公式为：
[0090]rm
(k)＝x(k)
·
xm(k)
[0091]
其中x(k)为待估计帧长的序列，xm(k)为x(k)做m点循环移位之后的结果，rm(k)为
序列做m点循环移位之后与原序列的自相关结果，m和k的取值分别为：k＝0,1,
…
,n-1，m＝0,1,
…
,n-1，其中n为序列长度；
[0092]
步骤b、重复步骤a的过程，直至m的取值遍历到m＝0,1,
…
,n-1，分别记录每个m值对应的自相关结果；
[0093]
步骤c、以m值作为横坐标，以m值对应的自相关结果作为纵坐标，绘制曲线rm(k)；
[0094]
步骤d、设置合适的门限值h对曲线rm(k)中的相关峰进行判定，分别统计每两个相邻的相关峰之间的间距，取得到的全部间距的平均值作为解跳后的中频信号所对应的帧长。
[0095]
其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。
[0096]
具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是，所述步骤s212的具体过程为：
[0097]
步骤(a)、将帧长记为l，则以l为单位长度对步骤s1获得的解调结果进行帧划分；
[0098]
步骤(b)、将划分好的每一帧数据分别作为矩阵的一行，各帧数据逐行排列后组成一个矩阵，再对该矩阵进行归一化处理，获得归一化处理后的矩阵；
[0099]
对归一化处理后的矩阵的每一列元素进行累加，分别得到每列对应的累加结果；将各列对应的累加结果表示为一行，记为f；
[0100]
步骤(c)、将f绘制成曲线，根据曲线绘制结果观测解析帧结构信息。
[0101]
其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。
[0102]
具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是，所述卷积神经网络的结构具体为：
[0103]
从卷积神经网络的输入端开始，卷积神经网络依次包括：第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、第三卷积层、第三池化层、第四卷积层、第四池化层、全局池化层、第一全连接层、第二全连接层和判别层。
[0104]
其它步骤及参数与具体实施方式一至五之一相同。
[0105]
具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式一至六之一不同的是，所述步骤s3的具体过程为：
[0106]
步骤s31、数据传输起止及传输类型的判定；
[0107]
步骤s32、数据传输中主站、呼叫方和被呼方的确定；
[0108]
步骤s33、数据传输中多节点间(即主站、呼叫方和被呼方)时隙信令的划分和截取；
[0109]
步骤s34、基于步骤s31至步骤s33的结果进行跳频通信辐射源行为辨识。
[0110]
其它步骤及参数与具体实施方式一至六之一相同。
[0111]
具体实施方式八：本实施方式与具体实施方式一至七之一不同的是，所述步骤s32的具体过程为：
[0112]
将soa信令的发送方作为主站，将sor信令出现的时隙位置所对应的节点作为呼叫方，并在呼叫方节点接下来的时隙中寻找ucl信令，并查找发送ucl信令的时隙，将发送ucl信令的时隙所在的节点确定为被呼节点。
[0113]
其它步骤及参数与具体实施方式一至七之一相同。
[0114]
具体实施方式九：本实施方式与具体实施方式一至八之一不同的是，所述步骤s33
的具体过程为：
[0115]
步骤s331、将呼叫方、被呼方、主站对应的三个节点划分出来，作为一次传输的三个研究对象；
[0116]
步骤s332、根据呼叫方sor信令和sof信令出现的时隙位置，对三个研究对象的全部时隙信令进行截取，得到呼叫方、被呼方和主站在一次传输中的所有时隙信令。
[0117]
对截取得到的信令时序组合计算与理论信令组合的时序匹配度，并以此作为辐射源行为判决的正确概率，时序匹配度的计算公式如下：
[0118][0119]
其中，si为语音传输流程中每一个时隙的信令类型与理论信令类型的一致性，若一致则为1，否则即为0；n为一次话音传输流程从开始到结束理论信令数量。
[0120]
其它步骤及参数与具体实施方式一至八之一相同。
[0121]
具体实施方式十、本实施方式所述的一种面向跳频通信辐射源的行为辨识系统，所述系统用于执行一种面向跳频通信辐射源的行为辨识方法。
[0122]
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步详细说明。
[0123]
如图1所示，本发明的复杂环境下超短波跳频通信辐射源行为推理方法，其包括以下步骤：
[0124]
s1、跳频通信辐射源信号建模，操作方法为：
[0125]
步骤1.1、跳频通信信号建模，如图2所示，基带信号经过数字调制生成对应调制信号，频率合成器受跳频序列发生器控制合成对应频率的本振信号，调制信号与本振信号进行混频得到频率随时间跳变的发射信号，通过信道到达接收机端的信号为：
[0126][0127]
其中，j(t)为其他频率的干扰，n(t)为噪声，sj(t)为跳频通信系统中其他网台发射的跳频信号；收发两端保持高度同步，接收机接收到的混合信号与接收机本振信号进行混频处理，采用中频滤波的方法滤除其他干扰信号，得到有用信号分量，再将其送入中频混频器，可得到信息调制信号，对调制信号解调再经过译码得到其携带的信源信息；
[0128]
步骤1.2、跳频通信时帧序列模型的建立；
[0129]
步骤1.3、跳频通信信号仿真，具体操作为：根据上述对超短波跳频电台tdma通信协议，对仿真中涉及的具体参数进行如下赋值设定：
[0130]
比特速率rb＝51200/3bit/s，比特间隔tb＝1/rb＝3/51200s，跳频速率hopping＝64000/105跳/秒，每跳比特数bitperhop＝round(rb/hopping)＝28，每个比特采样点数samp＝354，采样率fs＝samp*rb＝6.656e+06hz，跳频带宽bw＝6mhz，跳频频点数freqnum＝100，跳频间隔freqinterval＝bw/freqnum＝60khz，跳频中心频率carrier＝6mhz，信令比特数head_bit_num＝8+11＝19，19个比特的信令包括信令特征码和信令内容，仿真过程中采用11种信令，作用和内容如表1和表2所示；
[0131]
表1信令类型及内容
[0132][0133][0134]
表2信令类型及内容(续表)
[0135][0136]
如图6(a)至图6(b)所示，仿真生成跳频通信系统中基带信号调制、跳频信号通过信道、跳频信号解跳、解跳后信号解调4个部分的信号形式，系统输入为仿真生成的时帧信息序列；信令信号部分的解调结果与基带信号变化作对比，可以看出，解调结果基本正确，说明整个跳频通信信号整体仿真流程正确无误。
[0137]
s2、超短波跳频通信信号信令识别，操作方法为：
[0138]
步骤2.1、跳频通信信号帧结构解析与信令定位，具体操作为：
[0139]
第一，进行帧长估计和帧结构解析，根据帧结构解析结果，可确定时帧的长度、时帧中时隙的个数、时隙的长度、时隙在时帧中的位置、时隙开头序列的长度，由此确定出一个时帧中信令序列可能存在的位置；第二，结合信号盲解调中提取出的载波频率、符号速率
等参数，根据信令序列在时帧中的可能位置，实现解跳后信号中信令信号的定位和截取；
[0140]
步骤2.2、基于卷积神经网络的典型协议信令信号识别；
[0141]
s3、超短波跳频通信辐射源行为辨识，操作方法为：
[0142]
步骤3.1、数据传输起止及传输类型的判定；
[0143]
由于：第一，话音传输行为均起始于sor信令(时隙占用预约)，终止于sof信令(时隙占用释放)和两个soa信令(时隙占用回应)；第二，ucl_du信令(直达单向单播建链请求)、ucl_db信令(直达双向单播建链请求)只出现在单播直达话音传输这一行为中；ucl_ru信令(中继单向建链申请)、ucl_rb信令(中继双向建链申请)只出现在中继话音传输这一行为中；bcvt0信令(广播话音传输0)、bcvt1信令(广播话音传输1)只出现在广播话音传输这一行为中；可通过特殊信令组合确定一次话音传输的起止，根据特征信令判定话音传输类型；
[0144]
步骤3.2、数据传输中主站、呼叫方、被呼方的确定；
[0145]
根据soa信令的发送方确定主站，根据sor信令的发送方确定呼叫方，根据建链、通话过程(ucl信令、uccs信令)确定与呼叫方进行通话的被呼方；
[0146]
步骤3.3、数据传输中多节点间时隙信令的划分和截取；
[0147]
步骤3.4、仿真验证试验与评估。
[0148]
进一步地，上述的步骤s1中，步骤1.2跳频通信时帧序列模型的建立，具体操作方法为：
[0149]
步骤1.2.1、网络拓扑结构，依据跳频电台tdma通信协议建立跳频电台通信的时帧序列模型，在网络拓扑结构中，主站与各从站之间可以直接通信，从站之间不一定能够直接进行通信；
[0150]
步骤1.2.2、时隙结构，tdma通信协议规定电台通信中的频率跳变速率为64000/105跳/秒，定义40跳为一个时隙ts，传输140字节，普通时隙0-7跳同步序列、8-37跳数据部分、38-39跳控制序列，迟入网时隙主站发送迟入网同步信息并广播此时时隙占用情况，以此来保持各节点间通信同步关系，维持整个网络通信拓扑结构的稳定；
[0151]
步骤1.2.3、时帧结构，一个时帧tf由14个时隙构成，每个节点对应一个时帧，n个时帧联合在一起构成了一个网络的超时帧stf，时帧编号与节点编号相对应，依次分别为tf0～tf
n-1
；
[0152]
步骤1.2.4、时隙类型与分配，一个时帧中分固定时隙fs、静态时隙ss和动态时隙ds；主站固定拥有ts0这一固定时隙的使用权，其他每一个时帧中静态时隙和动态时隙的分配公式为：
[0153]
p
id
＝(5f
id
+ss
id
)％n,ss
id
＝0,1...4,f＝0,1,2...n-1，
[0154][0155]fid
为超时帧中时帧编号，取值为0,1,
…
n-1；ss
id
为一个时帧中静态时隙编号，取值为0,1,
…
4；n为网络中节点个数；ds
id
为一个时帧中动态时隙编号，取值为0,1,
…
7，p
id
为拥有该时隙的节点编号；为无冲突协议，每个时隙最多仅有一个站可以发送数据，其他节点保持静默，处于接收状态；
[0156]
步骤1.2.5、话音数据传输时隙占用规则，将一个时帧中8个动态时隙分为每2个一组共4组预约时隙，简记为rs0、rs1、rs2、rs3，协议支持两路单向话音的传输或一路双向可
中继的话音传输，所以一个时帧中最多需要2个预约时隙来传输话音数据；直达单向话音传输使用rs0或rs1，直达双向话音传输使用rs0和rs1，中继单向使用{rs0，rs2}或{rs1，rs3}两种组合，中继双向话音传输4组时隙全使用；四组预约时隙rs0-rs3在一个时帧中时隙上的分布如图3所示；
[0157]
步骤1.2.6、信令类型按照作用不同分为时隙预约控制信令(ac)、预约链路控制信令(rc)、话音传输信令(rd)，对应11种信令，每种信令的长度为19比特，包括8比特长的特征码和11比特长的信令内容，话音传输类型分为单播直达话音传输、中继话音传输、广播话音传输，信令传递过程包括时隙预约、通信建链、通话开始、通话结束；
[0158]
步骤1.2.7、话音传输的数据帧由三部分组成：信令、序号或者呼叫方地址、话音数据，信令携带控制信息，序号用作信令内容和话音数据校验，话音数据部分是话音数据编码后的结果；一组话音数据的传输需要分成16个时帧中的32个时隙进行传输；话音传输数据帧结构如图4所示；
[0159]
步骤1.2.8、时帧序列仿真，基于以上分析和总结对4个节点间所进行的两路单向话音传输对应产生的时帧序列进行仿真生成；整个话音传输过程中共仿真生成了20轮时帧，仿真过程示意图如图5所示，仿真生成的一组时帧序列长度为313600(1120*14*20)。
[0160]
进一步地，上述的步骤s2中，步骤2.1中的帧长估计和帧结构解析分为两个阶段：帧长估计、帧结构解析，具体操作方法为：
[0161]
步骤2.1.1、基于循环自相关的帧长估计算法；输入非合作信号解调后得到的0-1比特流数据，输出循环自相关结果对应的曲线；可根据相关峰出现的位置计算平均相关峰间距，进而实现帧长的估计；循环自相关的帧长估计算法对应公式为，
[0162]rm
(k)＝x(k)
·
xm(k)，
[0163]
其中x(k)为待估计帧长的序列，xm(k)为x(k)做m点循环移位之后的结果，rm(k)为序列做m点循环移位之后与原序列的自相关结果，m和k的取值分别为：k＝0,1,
…
,n-1，m＝0,1,
…
,n-1，其中n为序列长度。
[0164]
再进一步地，上述的步骤2.1.1中算法实现步骤可概括为四步，具体的步骤如下：
[0165]
步骤2.1.1a、定义一个循环移位函数，实现任一给定序列的m点循环移位；
[0166]
步骤2.1.1b、对解调后得到的0-1比特流数据x(k)进行m点循环移位后与原序列做自相关，记录m点循环移位情况下的自相关结果，使m取值从0到n-1变化，记录对应的自相关结果；
[0167]
步骤2.1.1c、绘制自相关结果对应rm(k)曲线，横坐标为m，即循环位移量；
[0168]
步骤2.1.1d、设置合适的门限值h对rm(k)曲线中相关峰进行判定，统计相关峰之间的间距取平均值即可实现帧长的估计。
[0169]
步骤2.1.2、基于累计滤波的帧结构解析算法；依据每帧中帧结构相似，帧头内容相似，将解调恢复出的符号流数据以帧长为单位进行累积，从而实现帧结构的解析。
[0170]
再进一步地，上述的步骤2.1.2中算法实现步骤可概括为三步，具体的步骤如下：
[0171]
步骤2.1.2a、假设帧长估计值为l，则以帧长度l为单位对解调恢复出的符号流数据进行帧划分；
[0172]
步骤2.1.2b、将划分好的数据逐行排列组成一个矩阵，然后对该矩阵进行归一化，对归一化后的矩阵每一列元素进行累加，得到一行累积结果f；
[0173]
步骤2.1.2c、将累积结果f绘制成曲线，根据曲线绘制结果观测解析帧结构相关信息。
[0174]
进一步地，上述的步骤s2中，步骤2.2分为三个阶段：一维卷积神经网络结构设计、网络训练集、测试集样本生成、网络识别，具体操作方法为：
[0175]
步骤2.2.1、一维cnn网络结构设计，一维cnn网络结构如图7所示；预处理截取信令信号时需要进行定长截取，同时对截取后的信号进行隔点采样以降低数据维度；一维cnn网络结构如表3所示；
[0176]
表3一维cnn网络结构
[0177][0178][0179]
步骤2.2.2、网络训练集、测试集样本生成，用于网络训练和测试的数据是解跳后定位截取得到的信令信号数据，训练使用信噪比为10-15db的36000组数据，包括12种信令信号，每种信令信号有3000组数据；测试集数据分为两大类：总体测试集为信噪比在0-15db动态范围内，12种信令信号，共38400组数据，每种信令信号数据有3200组；单一信噪比条件测试集是信噪比为0db至15db每一种信噪比条件下的12种信令信号数据，单信噪比条件下每一种信令信号数据有10000组；
[0180]
步骤2.2.3、仿真验证试验与评价，具体操作为：将训练好的一维cnn模型保存下来，之后调用模型对仿真生成的测试集数据进行识别；对实验结果数据做统计平均，得到平均信令识别准确率为95.2％，绘制点折线图，得到0-15db信噪比条件下12种信令的识别准确率如图8所示。
[0181]
进一步地，上述的步骤s3中，步骤3.3数据传输中多节点间时隙信令的划分和截取，由于每个节点时隙分配情况不同，话音传输中节点时隙的占用情况也不同，同时该通信
协议支持两路单向话音同时传输，所以节点间的时隙信令是交织混叠在一起的，因此直接根据整个网络全部节点的时隙信令类型实现辐射源行为识别难度比较大，需要进一步对时隙信令根据参与通信的节点进行划分和截取，分为三个阶段，具体步骤为：
[0182]
步骤3.3.1、根据节点时隙中的sor信令，判定该节点为话音传输的呼叫方，接着在该节点接下来的时隙中寻找ucl信令，找到ucl信令后通过查找在接下来的时隙中发送ucl信令的节点确定被呼节点；
[0183]
步骤3.3.2、将呼叫方、被呼方、主站对应的三个节点划分出来，作为一次话音传输的三个研究对象；
[0184]
步骤3.3.3、根据呼叫方sor信令和sof信令出现的时隙位置，对中间三个研究对象的全部时隙信令进行截取，得到三方在一次话音传输中的所有时隙信令。
[0185]
进一步地，上述的步骤s3中，步骤3.4仿真验证试验与评估，划分为五个阶段，具体步骤为：
[0186]
步骤3.4.1、如图9所示，借助跳频通信侦察技术，实现网台的盲分选，即对不同电台产生的跳频通信信号进行区分，同时实现各个网台跳频信号的解跳；
[0187]
步骤3.4.2、利用盲解调技术对解跳信号进行解调，再对解调结果进行循环自相关和累积滤波处理，确定解跳后信号中信令信号的位置，截取得到各个网台在每个时隙中发送的信令信号；
[0188]
步骤3.4.3、将截取得到的信令信号作为神经网络输入，网络识别得到各个网台在每个时隙中发送信令的类型；
[0189]
步骤3.4.4、对信令识别结果进行划分，根据特殊信令确定话音传输类型，确定一次话音传输中的主站、呼叫方、被呼方，并截取得到三方在一次话音传输中的全部时隙信令；
[0190]
步骤3.4.5、计算截取得到的信令组合与理论信令组合的时序匹配度，并以此作为辐射源目标行为识别的正确概率，时序匹配度的计算公式，
[0191][0192]
其中，si为话音传输流程中时隙信令类型与理论信令类型的一致性，若一致则为1，否则即为0；n为一次话音传输过程从开始到结束的理论信令总数量；
[0193]
本发明针对超短波跳频通信辐射源典型协议行为识别准确率进行测试；在信噪比[0db,15db]范围内，测试基于tdma协议的跳频通信信令与辐射源行为识别准确率，由仿真结果图10可知，辐射源行为识别准确率在信噪比[0db,15db]范围内平均识别准确率≥85％，当信噪比≥5db时，辐射源行为识别准确率≥90％，验证了提出的超短波跳频通信辐射源典型协议行为辨识方法的有效性。
[0194]
本发明的上述算例仅为详细地说明本发明的计算模型和计算流程，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。