随着无线系统中的复杂数字调制信号越来越多，对GPS等射频信号进行现场识别和分析越来越具挑战性，特别是在市区环境中。但是，现场信号识别和分析对提高GPS应用设计而言又非常重要。如何利用先进的测试设备和方案解决这一问题呢？
虽然信号记录、频谱图和频谱图记录在寻找未知信号时都很有用，但采用有组织的方式保持跟踪正在被监视和记录的所有信号也很有帮助。在全面搜索大量信号时，重要的一点是能识别到某个信号以前曾出现过，或某个信号未被识别过。这正是信号调查的用武之地。
在频谱分析仪的信号调查屏幕上，接近屏幕顶部的短条以及蓝色盒子代表了感兴趣的频谱区域(图3)。这些短条是可缩短的，盒子则是可扩展的。这些感兴趣区域可以很快创建，从而加快对感兴趣信号的定位和识别。
一旦找到射频能量并编入索引，信号就能被过滤掉。第一级过滤将识别频率、信道、带宽和形状等射频特征。一个非常熟悉当地曾被发现过的射频信号的熟练操作人员可以很快地放过许多信号。对模拟信号来说，有许多现成的技术可用来更好地理解它们是否合法。
结合了所有这四种第一级测量的技术是信号图测试，该测试得到了频谱分析仪的内存中存储的数据库的支持(图4)。图4上方用绿色显示的信号图采用了上述讨论的不同射频过滤单元。可用于选择的信号图基于的是该位置和频率点“应”有的东西。在这些信号图的帮助下，人们就能根据一系列线索对信号作出评估，进而确定其合法性。
图的形状是第一条线索。如果信号匹配图的形状，那么这个信号真的就是这样的，是合法的。第二条线索是将这个图放置在所选信号的合法信道的中心，使得任何频率错误或信道化错误外露。信号图测试结合了频率、信道和形状参数以及从其它调查工作收集来的所有信息。在使用信号图形化工具时，如果感兴趣信号或类似信号以前就被扫描过，那么事情就很明显了。信号图形化功能是一种高效的供现场使用的一次通过型过滤工具。
如果信号没被过滤掉，那么进一步分析将有助于更好地理解这个信号。例如，数字调制的信号包含有许多周期性信息，如时隙宽度、符号率、芯片速率及跳频。在信号相关密度(SCD)算法支持下，对特定信号来说唯一的周期性特征就可以被抽取、测量，并与参考进行比较，从而分类出感兴趣的特殊信号。根据分析深度的不同，采用SCD算法的测量系统还可以进一步区分同一信号家簇中的不同信号类型。最终结果是信号的数字指纹。
SCD算法是在信号的不同频率偏移处对“功率”的测量。周期性频率是某一信号分量距信号中心频率的距离(图5)。信号分量也被称为音调或正弦波。可以静态地测量数字调制信号的周期性分量与特定无线通信标准的匹配程度。期望频偏与测量频偏之间的差异被称为阿尔法误差，用百分比表示。低的阿尔法误差值意味着未知信号与该信号的标准描述有很好地一致性。
音调或周期性分量的幅度可以用一致性匹配测量方法进行静态测量，看是否满足期望值。一致性匹配是在指定阿尔法偏移处期望值和实际SCD幅度值之间的差异比例，或在信号内指定频率点的功率指标。一致性匹配功能可以用来测量特殊数字信号的内部速率与期望值之间的一致性程度究竟如何。
一旦信号被识别为威胁信号或可疑信号，下一步工作通常是定位信号发射器。此时专为信号搜索设计的宽带频谱分析仪就非常有用了
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