【无线电控制与数据链探测系统】第12章 工业/民用案例分析

本章旨在通过分析三个不同领域（民用航空、工业物联网与军事电子战）的具体案例，深入探讨信号检测、参数估计与信息融合理论在实际系统中的应用与挑战。我们将重点对每个案例中的核心技术问题进行数学建模，并详细推导其背后的算法原理与关键约束。

12.1 航电数据链探测需求与约束（空域安全案例）

民用空域安全监测系统（如被动监视雷达或频谱管理系统）的核心需求之一是有效探测和解码非合作的航电数据链信号，其中广播式自动相关监视（ADS-B）1090 ES（Extended Squitter）信号是最具代表性的目标。

12.1.1 信号模型与检测问题

ADS-B 1090 ES 信号是一种基于脉冲位置调制（PPM）的下行链路信号，其数据包（Packet）由一个固定的8微秒（μs）同步头（Preamble）和112比特的数据块（Data Block）组成。同步头由4个脉冲构成，其精确位置在 0, 2, 3.5, 4.5 μs（或 1, 3, 8, 10 μs，取决于参考点）。

12.1.2 基于匹配滤波的检测原理推导

对于在AWGN中检测已知波形 $p(t)$ 的问题，**匹配滤波器（Matched Filter）**是实现最大输出信噪比（SNR）的最优线性时不变（LTI）系统。

1. 匹配滤波器的定义

12.1.3 核心约束与挑战

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12.2 工业物联网（远程控制链路）检测示例

工业物联网（IIoT）场景（如远程阀门控制、环境监测）通常使用低功耗广域网（LPWA）技术，如 LoRa（Long Range）。LoRa 采用线性扩频（Chirp Spread Spectrum, CSS）技术，以极低的信噪比（SNR）实现远距离通信。检测此类信号是 IIoT 安全监控的关键。

12.2.1 LoRa 信号模型

12.2.2 基于去调频（De-Chirping）的检测原理

12.2.3 核心约束与挑战

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12.3 军事电子战与友我识别（IFF）集成问题

在现代战场上，电子战（EW）系统和敌我识别（IFF）系统是态势感知的核心。EW 系统（特别是电子支援措施，ESM）是被动、非合作的，而 IFF 是主动、合作的。二者的集成旨在提高识别的准确性和鲁棒性，但也引入了复杂的信息融合挑战。

12.3.1 问题描述：数据冲突

12.3.2 基于 Dempster-Shafer 理论的融合推导

12.3.4 核心约束与挑战