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    基于自相關檢測的參數(shù)測量

    2018-09-26 11:34:32夏開華何彩霞王巍竇文新
    數(shù)字技術與應用 2018年5期
    關鍵詞:模式識別靈敏度

    夏開華 何彩霞 王巍 竇文新

    摘要:本文設計了一種基于信號自相關的雷達參數(shù)測量。首先對影響信號檢測靈敏度的因素進行了分析,在外面因素不變的條件下,對各種檢測方法進行了比較;然后對相關檢測的原理進行了詳細闡述;最后對自相關檢測與常規(guī)檢測進行了仿真比對,仿真結果表明:自相關檢測可以提高檢測的靈敏度,能夠提高接收機的抗干擾能力;采用相關定理進行相關峰檢測,可以節(jié)約FPGA資源;基于相關峰檢測的模式識別,有利于提高模式識別的準確性。

    關鍵詞:自相關;靈敏度;相關定理;模式識別

    中圖分類號:TN914.4 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9416(2018)05-0092-03

    1 引言

    在雷達偵察領域,我們所接收到的信號往往功率比較小,一個電子戰(zhàn)接收機能夠正常檢測到小信號的能力,就是該接收機的靈敏度。往往接收機的靈敏度與以下因素有關:

    對雷達信號進行檢測也有多種方法,比如時域檢測、FFT滑窗檢測、信道化檢測單比特檢測,這些檢測體制都有一個共同特點,那就是檢測靈敏度較低或者信號完全淹沒在噪聲中時,便不能正確對其進行檢測,本文就要介紹一種新的檢測方法,即通過對雷達信號自相關以提高檢測靈敏度。

    2 相關峰檢測設計

    2.1 頻率相關檢測

    通過觀察雷達信號的波形我們發(fā)現(xiàn),雖然實際信號很小,但是其前后存在一定的關聯(lián)性,如實際信號為signal =0.3sin(2*pi*(1:1024)*FC/FS),白噪聲為Noise=wgn(1024,1,0),混疊后信號為y=signal+Noise,信號功率小于噪聲功率,但是噪聲的功率譜為常數(shù),噪聲的前后沒有一定的相關性,如信號為正弦函數(shù),其自相關函數(shù)為余弦函數(shù),求信號自相關函數(shù)的FFT就可以測量出信號頻率,為此我們可按頻率相關檢測方法來改善頻率測量的靈敏度。

    但是在實際中進行頻率檢測的時候我們并不會先求信號的自相關函數(shù),然后再對其求FFT,首先這種方法在工程上難以實現(xiàn),求相關函數(shù)本身就涉及到一個無窮累加求和,非常浪費FPGA資源,其次就是延時也很大。這種浪費資源與時間的方法在工程中肯定是不會采用的。但通過研究,我們從數(shù)學上發(fā)現(xiàn)了實現(xiàn)上述檢測的一個等價方法,那就是相關定理。

    所以我們按如下方法對頻域進行檢測,通過對多通道頻域共軛點乘后相參積累來實現(xiàn),以信號的功率譜密度為其檢測特征。其檢測信號的滑動方式仍為切片滑窗,首先對兩個通道進行按幀滑窗FFT變換,接著對兩個通道的FFT結果進行共軛點乘,點乘結束后再對信號進行多幀間的相參積累得到長時間積累后的信號功率譜特征。得到信號功率譜特征后的檢測過程同頻域檢測一致。

    頻域相關檢測的方法結合了頻域檢測對于復雜電磁環(huán)境的良好適應能力和長時間相參積累對于信號檢測靈敏度改善的優(yōu)點,是一種較好的高靈敏度檢測算法。有良好的測頻能力和復雜環(huán)境適應能力,特別適合于大脈寬信號的高靈敏度檢測,其缺點主要在于長時間積累的拖尾效應以及對不同頻域特征的信號其檢測靈敏度的不一致。

    2.2 自相關在模式識別中的設計

    基于自相關運算的檢測算法是利用了噪聲的相互獨立性和信號的相關性。由于噪聲的相互獨立性,在自相關處理之后,噪聲被削弱,信號被加強,淹沒在噪聲中的信號得以凸顯,更有利于檢測出信號。

    對于沒有其它敵方先驗信息的模式識別信號,本文首先采用傳統(tǒng)的常規(guī)單脈沖檢測算法,在信噪比較高或信號較強的環(huán)境下,通過CFAR門限在頻域檢測信號的存在與否,再在時域上識別出同步脈沖之后,從同步并行運算的解調(diào)模塊中取出該同步脈沖所對應的同步碼元,以此作為之后算法自相關的依據(jù)。

    接下來,本文算法將DDC之后的低頻數(shù)據(jù)分量作自相關運算,并流水求取相關功率,再將同步碼元作為可重構相關濾波器的加載系數(shù),搜索區(qū)域內(nèi)的極大值,作為相關峰,以此判斷模式的存在與否。并同步確定脈沖串的位同步點,以指導模式識別信號的MSK解調(diào)運算。

    3 仿真

    頻域相關檢測可以將檢測的靈敏度提高3dbm以上,同時增加FFT的點數(shù),也可以進一步提高靈敏度。

    從圖1的仿真中我們可以看出,相關功率譜比頻譜平滑一些,并且容易確定峰值。

    下面對相關檢測在實際中的一個應用進行仿真,以模式識別的脈沖串檢測為例。

    本文在MATLAB中產(chǎn)生一種模式識別信號,通過加入不同功率的高斯白噪聲來模擬信道中的影響。分別在帶內(nèi)信噪比為10、-3dB時,對比本文的算法與傳統(tǒng)IFF偵察算法在模式識別信號檢測上的區(qū)別。帶內(nèi)信噪比為10dB時的仿真結果如圖2所示。

    帶內(nèi)信噪比為10dB時,從圖2可以看出信號的頻譜,相關檢測的脈沖包絡幅度高于CFAR門限很多,并且在脈沖出現(xiàn)時刻,相關峰值幅度很大。

    在信噪比為-3dB時,傳統(tǒng)方法(FFT)已經(jīng)失效,完全分不清信號與噪聲,無法檢測與識別Mode5信號。但是本文算法仍然能夠檢測出每個同步脈沖的準確位置信息,指導算法完成Mode5信號的識別與解調(diào)。

    4 結語

    本文首先介紹了接收機靈敏度的概念,然后從原理上闡述了信號自相關運算可以提高檢測的靈敏度,即信號自相關可以達到抑制噪聲的目的,通過相關峰的檢測,可以提高檢測的靈敏度,介紹了一種相關檢測在信號模式識別中的應用,將相關檢測與常規(guī)的檢測進行了仿真,比對結果可以得出相關檢測可以提高脈沖串識別的準確度。

    參考文獻

    [1]James Tsui,楊小牛,陸安南,金飚.寬帶數(shù)字接收機[M].電子工出版社,2002.

    [2]楊小牛,樓才義,徐建良.軟件無線電原理與應用[M].電子工業(yè)出版,2001.

    [3]趙國慶.雷達對抗原理[M].西安電子科技大學出版社,1999.

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