Detection of Frequency Hopping Signals in Digital Wideband Data

In this report, a number of approaches to detect a frequency hopped signal in digital wideband data were investigated, both theoretically and through computer simulations. These approaches included the FFT, the polyphase filter, and the periodogram, plus variants of the these approaches using windowing functions and frequency smoothing. Additionally, the maximum likelihood approach was included as a benchmark for detection performance. The main purpose of the investigation was to determine the best approach for detecting a frequency hopped signal in wideband data in the presence of noise. The effect of interference from other inband signals was considered, and an assessment of the number of computations required for each approach was also carried out. Résumé Dans ce rapport plusieurs approches, pouvant être utilisées pour la résolution du problème de détection des signaux à sauts de fréquence dans le cas de données numériques à bande large, furent examinées en détail, à la fois théoriquement et au moyen de simulations par ordinateur. Ces approches emploient la transformée de Fourier rapide, le filtre polyphase et le périodogramme, ainsi que des variations de ces méthodes utilisant des fonctions fenêtres et de lissage de fréquence. En plus, la méthode de maximum de vraisemblance est incluse dans ce rapport, en temps que point de réference pour la performance de détection. Le but premier de cette recherche a été de déterminer la meilleure approche pour détecter un signal à sauts de fréquence, dans le cas de données à bande large, en présence de bruit de fond. Les effets dus aux interférences, générées par d’autre signaux existant à l’intérieur de la bande passante, furent considérés. Une évaluation du nombre de calculs requis pour chacune des différentes approches fut aussi menée à bonne fin. DRDC Ottawa TR 2002-162 i This page intentionally left blank. ii DRDC Ottawa TR 2002-162 Executive summary The introduction of wideband receivers to modern Communications Electronics Support Measures systems, as well as the ongoing technological advances in computer systems, has made it possible to apply better and better approaches to the problem of signal detection and estimation. Of particular interest is the detection and estimation of the short duration signals (hops) generated by frequency hopping radios, which have begun to proliferate on the modern battlefield. Using wideband receivers, the frequency band over which a frequency hopping radio is operating can be monitored and every hop recorded. Unfortunately, every other signal in this band, plus noise, will also be recorded, making it more difficult to find and track the targeted hopping signal, especially when these other signals are stronger. To this end, a number of approaches that can detect a frequency hopped signal in digital wideband data were investigated, both theoretically and using computer simulations. These approaches included the FFT, the polyphase filter, and the periodogram, plus variants of the these approaches using windowing functions and frequency smoothing. Additionally, the maximum likelihood approach was included as a benchmark for detection performance. This approach, however, is not useful for practical applications, as it requires exact knowledge of the modulation envelope, which would not be available. The main purpose of the investigation was to determine the best approach for detecting a frequency hopped signal in wideband data in the presence of noise. Generally, detection performance is related to the size of the observation window (the number of input samples used to make the detection assessment for a given time instance), where longer is better. The best performance is achieved when the observation window matches the hop duration, such as for the periodogram, or when the data containing the entire hop is used to generate a single FFT result, which is then smoothed in frequency (called the match frequency smoothed FFT or MFS-FFT approach here). The investigation also highlighted other issues which have important practical implications. The first issue is sidelobe suppression. Sidelobes give rise to measurable signal power at frequencies outside the expected range of the signal. This unwanted signal power can mask weaker signals, making them impossible to detect. There are three methods that can be used to suppress the sidelobes: increase the FFT size, use a windowing function, or go to a polyphase filter technique. Using a polyphase filter yields the greatest benefit, while increasing the FFT size can also be moderately effective. The use of windowing functions, unfortunately, leads to poorer detection performance. The second issue is processing time. Processing time tends to be a function of the number of frequency channels used: the greater the number of channels, the longer the processing time. The result is that approaches employing frequency smoothing are slow, with the MFS-FFT approach being the slowest since it involves the calculation of DRDC Ottawa TR 2002-162 iii the largest number of frequency channels. The shortest processing time is required for the single channel FFT approach, followed closely by the periodogram approach, both of which also used the fewest number of frequency channels. Windowing functions for these two approaches lead to slightly longer processing times. Generally, the selection of the best detection approach for a given application results in a trade-off between performance and processing time. In terms of processing time, the FFT single channel or periodogram approaches with or without windows are the fastest. For state-of-the-art wideband receiving systems and realtime processing requirements, they may, in fact, be the only choices. In terms of performance, the MFS-FFT approach is the best choice when both detection and sidelobe suppression are taken into account. It is possible to detect frequency hopped signals at far lower signal-to-noise ratios than any of the other approaches investigated except the periodogram. The periodogram approach has the same or slightly worse detection performance than the MFS-FFT approach, but poorer sidelobe performance. Another consideration that may affect the choice of approach is integration with other applications. From the ESM perspective, detection of a hop signal is not usually sufficient information. Estimation of hop parameters such as the hop signal bandwidth, start time, duration, and bearing are also of interest, so that the signal can be tracked in frequency and time. Detection approaches that integrate well with these estimation requirements, without sacrificing too much processing speed or performance, will be more desirable. Compared to the ultimate performance of the maximum likelihood apporach, the MFS-FFT and periodogram approaches still fall well short. It may also be possible to estimate the hop amplitude profile and the frequency profile from initial hop detections, and then incorporate this information into the detection process to improve performance. Alternatively, higher order statistical methods might also be incorporated to take advantage of the higher order statistical properties of man-made signals. In any case, more research needs to be done in this area to investigate and/or develop approaches which can provide improved frequency hop detection performance for practical applications. Read, W.J.L. 2002. Detection of frequency hopping signals in digital wideband data. DRDC Ottawa TR 2002-162. Defence R&D Canada – Ottawa. iv DRDC Ottawa TR 2002-162 Sommaire L’introduction de récepteurs à large bande, dans le domaine des systèmes de communication de mesures de soutien électronique, aussi bien que les progrès technologiques continuels dans le domaine des systèmes d’ordinateurs, a rendu possible l’emploi d’approches allant toujours en s’améliorant pour solutionner les problèmes de détection de signaux aussi bien que d’estimation. Un intérêt particulier est porté sur la détection et l’estimation des signaux de courte durée (bonds) générés par des radios à sauts de fréquence qui ont commencé à proliférer sur les chanps de bataille modernes. L’utilisation de récepteurs à large bande permet de controler la bande de fréquence sur laquelle une radio à sauts de fréquence opère et aussi d’enregistrer tous les bonds émis. Malheureusement, tout autre signal existant dans cette bande passante, ainsi que du bruit de fond, seront également enregistrés augmentant ainsi la difficulté de trouver et de poursuivre le signal cible, tout spécialement quand ces autres signaux sont forts. Dans ce but plusieurs approches, pouvant être utilisées pour la résolution du problème de détection des signaux à sauts de fréquence dans le cas de données numériques à bande large, furent examinées en détail, à la fois théoriquement et au moyen de simulations par ordinateur. Ces approches emploient la transformée de Fourier rapide, le filtre polyphase et le périodogramme, ainsi que des variations de ces méthodes utilisant des fonctions fenêtres et de lissage de fréquence. En plus, la méthode de maximum de vraisemblance est incluse dans ce rapport, en temps que point de référence pour la performance de détection. Toutefois, cette derniere approche n’a aucune utilisation pratique car la connaissance exacte de l’enveloppe de la modulation est requise, cette dernière information n’étant pas disponible. Le but premier de cette recherche a été de déterminer la meilleure approche pour détecter un signal à sauts de fréquence, dans le cas de données à bande large, en présence de bruit de fond. Généralement, la performance de détection est reliée à la grandeur de la fenêtre d’observation (le nombre d’échantillons d’entrée utilisés pour évaluer la performance de détection à un instant donné). Plus grande est la fenêtre d’observation, meilleure sera la performance de détection. La meilleure performance est obtenue quand la longueur de la fenêtre d’observation concorde avec la durée du bond, comme dans le cas du périodogramme, ou quand toutes les données contenues dans le bond sont utilisées pour générer un résultat de transformée de Fourier rapide unique. Le spectre de fréquence ainsi obtenu est ensuite lissé (cette approche est appellée transformée de Fourier rapide à fréquence adaptée et lissée). Cette recherche mit aussi en évidence d’autres problèmes qui ont des implications pratiques non négligables. Un de ces problèmes est l’élimination des lobes secondaires. Les lobes secondaires produisent une puissance mesurable à des fréquences situées à l’extérieur de l’intervalle prévu pour ce signal. Cette puissance parasite peut masquer des signaux plus faibles les rendant ainsi impossibles à détecter. Il existe trois méthodes pour éliminer les lobes secondaires: accroitre la taille de la transformée de Fourier rapide, utiliser une fonction fenêtre, ou se servir d’une technique de filtrage polyphase. DRDC Ottawa TR 2002-162 v Les meilleurs résultats sont obtenus en utilisant un filtre polyphase, quoique l’augmentation de la taille de la transformée de Fourier rapide peut aussi s’avérer modérément efficace. Malheureusement l’utilisation de fonctions fenêtres produit une performance de détection plus faible. Le second problème est relié au temps de traitement. Le temps de traitement tend a être fonction du nombre de voies de fréquence utilisées. Plus grand est ce nombre de voies de fréquence plus long sera le temps de traitement. Le résultat de tout ceci est que les approches utilisant le lissage de fréquence sont lentes, la transformée de Fourier rapide à fréquence adaptée et lissée étant la pire a cause du plus grand nombre de voies de fr’equence utilsées pour le traitement. Le temps de traitement le plus court est requis par l’approche utilisant la transformee de Fourier rapide sur une voie de fréquence unique. Dans cet ordre d’idées l’approche utilisant le périodogramme suit de près, ces deux approches utilisant le plus petit nombre de voies de fréquence. L’utilisation de fonctions fenêtres pour ces deux approches augmente légèrement le temps de traitement. D’une façon générale sélectionner la meilleure approche de détection pour une utilisation donnée revient à choisir entre performance et temps de traitement. En terme de temps de traitement, les approches utilisant soit la transformée de Fourier rapide sur une voie de fréquence unique, soit le périodogramme, avec ou sans fonction fenêtre, sont sans contredit les plus rapides. Pour des systèmes de réception à large bande à la fine pointe de la technologie et aussi pour les exigeances du traitement en temps réel, elle constitue en fait le seule option possible. Si l’accent est mis sur la performance, la transformée de Fourier rapide à fréquence adaptée et lissée constitue le meilleur choix, quand à la fois détection et élimination des lobes secondaires doivent être pris en considération. En terme de détection , il est possible de déceler des signaux à sauts de fréquence pour des rapports signal sur bruit bien plus bas que pour n’importe quelle autre approche étudiée, à l’exception toutefois du périodogramme. L’approche utilisant le périodogramme présente une performance équivalente ou légèrement inférieure à celle de la transformée de Fourier rapide à fréquence adaptée et lissée. En terme d’élimination des lobes secondaires sa performance est plus faible. Une autre raison peut influencer le choix de l’approche, et c’est son intégration avec d’autres fonctionalités. Du point de vue des mesures de soutien électronique, déceler un signal à sauts de fréquence ne contitue pas en soi un résultat suffisant. L’évaluation de paramètres du bond tels la largeur de bande, le temps de commencement, la durée, et l’azimuth est aussi importante, de telle sorte que le signal peut être à la fois suivi en fréquence et en temps. Des approches pour la détection qui s’intègrent bien avec ces exigences relatives à l’évaluation des paramètres, sans toutefois trop sacrifier la vitesse de traitement et la performance, seront bien plus désirables. Comparé à la performance parfaite livrée par la méthode de maximum de vraisemblance, les approches utilisant le périodogramme ou la transformée de Fourier rapide à fréquence adaptée et lissée ont encore bien du chemin à parcourir. Il peut être aussi possible d’évaluer les profils en amplitude et en fréquence des bonds, à partir de vi DRDC Ottawa TR 2002-162 leur détection initiale, pour ensuite incorporer cette information dans le processus de détection afin d’en améliorer la performance. Comme solution de rechange, des méthodes statistiques d’ordre supérieur peuvent aussi être incorporées dans le processus pour profiter des propriétés statistiques d’ordre supérieur des signaux artificiels. Dans tous les cas, davantage de recherches doivent être excercée dans ce domaine pour étudier et/ou développer des approches, qui pourront fournir des performances de détection améliorées pour des utilisations pratiques. Read, W.J.L. 2002. Detection of frequency hopping signals in digital wideband data. DRDC Ottawa TR 2002-162. R&D pour la défense Canada – Ottawa. DRDC Ottawa TR 2002-162 vii