基于调制宽带转换器的压缩采样信号检测方法技术

本发明专利技术涉及信号采样以及信号检测领域，具体涉及一种对被动雷达、电子侦察的信号通过压缩采样得到亚奈奎斯特采样率的采样值，之后进行信号检测的基于调制宽带转换器的压缩采样信号检测方法。本发明专利技术包括：参数设置；信号进入具有M个并行的信道的MWC结构进行处理；计算采样矩阵的协方差矩阵；求取协方差矩阵的特征值并归一化处理；计算归一化特征值的相关系数；依据求得的相关系数以及阈值判断信号是否存在。本发明专利技术将其应用到宽带信号的检测中来，一方面可以保证实现亚奈奎斯特的采样，在保证目标可以被检测出来的前提下，采用较少的数据进行存储，从而节省接收机的存储资源。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信号采样以及信号检测领域，具体涉及一种对被动雷达、电子侦察的信号通过压缩采样得到亚奈奎斯特采样率的采样值，之后进行信号检测的基于调制宽带转换器的压缩采样信号检测方法。
技术介绍
随着雷达技术的发展，雷达系统中信号的带宽越来越大，特别是在被动雷达和电子侦察系统的应用中，信号带宽已经达到了GHz级别。在信号采样接收技术不变的情况下，大的带宽意味着会出现大量的数据，如果对其使用宽带直接采样技术，那么将产生海量的数据，而对海量数据的存储、传输和处理会给系统造成沉重的负担。针对这一问题，压缩采样理论从理论的高度给出了新的解决方法。以色列学者Mishali课题组提出了一种新的稀疏宽带信号亚奈奎斯特采样方法——调制宽带转换器(MWC)采样方法。MWC将类似于随机解调器的元件并行使用，从经典傅里叶分析思想出发构建系统的测量值与信号之间的关系。从目前的研究压缩采样的文献来看，很多的研究都是集中在信号的精确重构上。但是在实际的被动雷达信号处理中，获得信号的最终目标并不完全是要恢复出原始的信号，有时只是为了获得观测目标的某些有用的信息而已。比如利用观测信息进行信号检测，这时获取信号的目的就是从中提取到有用的判决信息，来完成目标的检测。本专利技术根据压缩采样理论，应用调制宽带转换器(MWC)结构进行数据采样，求得采样数据协方差矩阵并进行特征值分解；根据高斯白噪声协方差矩阵特征值的直线分布特性，利用特征值的相关系数构造信号检测的判定准则。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种应用于通信、雷达等数字接收系统，有效的亚奈奎斯特采样的宽带数字的基于调制宽带转换器的压缩采样信号检测方法。本专利技术的目的是这样实现的：1.基于调制宽带转换器的压缩采样信号检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)参数设置：设MWC结构有M路并行采样信道，每路的取样点数为N，低通滤波器截止频率为fp，ADC采样频率为fs，且fs≥fp；信号为宽带稀疏信号，其带宽为B；MWC使用扩频的原理进行混频，使每个频带都叠加在基带低频范围内，在后来的低速ADC采样中获得信号所有频带的信息；(2)信号进入具有M个并行的信道的MWC结构进行处理；在第i个信道，x(n)与周期为Tp的伪随机序列pi(n)相乘混频，得到非带限的值混频后的信号经过一个截止频率为1/2Ts的低通滤波器，使用采样率为fs＝1/Ts的ADC得到M组低速数字采样序列yi(n)；构造MWC采样系统需要配置的参数包括：伪随机序列pi(n)、通道数M和采样率fs；选定fs≥fp，yi(n)就包含了原始信号的所有频率成分，通过对采样得到的信息序列yi(n)做DTFT分析，得到观测序列与原始信号的对应关系：Yi(ej2πfTs)=Σn=-∞∞yi(n)e-j2πfnTs=Σl=-L0L0ci,lX(f-lfp),f∈Fs=[-fs/2,fs/2]]]>其中ci,l为pi(t)的傅里叶级数的系数，L0＝[(fNYQ+fs)/2fp]-1，fNYQ为奈奎斯特采样率；MWC第i通道采样后的信号频谱是原信号频谱X(f)以fp为步长的移位、截断、加权、求和的结果；y(f)＝Az(f)，f∈Fs其中，y(f)＝[y1(f),y2(f),…,yM(f)]T，z(f)＝[z1(f),z2(f)…,zL(f)]T，对应于X(f)分段所得的L＝2L0+1长度的向量，表示对X(f)不同的偏移量zi(f)＝X(f+(i-L0-1)fp),1≤i≤L矩阵A对应的M×L(M＜L)的观测矩阵；通过对压缩采样得到的信号进行处理，进而判断有没有信号存在：yi(n)=ηi(n),H0si(n)+ηi(n),H1,n=1,2,...,N]]>式中，si(n)表示被第i路信道接收到的信号；ηi(n)表示均值为零、方差为σ2的独立同分布加性高斯白噪声；yi(n)表示第i路采样得到的信号；M路采样得到的信号构成一个矩阵Y＝[y1,y2,…,yM]T，S＝[s1,s2,…,sM]T，Ι＝[η1,η2,…,ηM]T；其中yi(i＝1,2,…,M)表示第i路采样N次得到的信号向量；Y用一个M×N维的矩阵来表示：Y=y1y2...yM=y1(1)y2(2)...yM(N)y2(1)y2(2)...yM(N)............yM(1)y2(2)...yM(N)]]>(3)计算采样矩阵的协方差矩阵；S＝[s1,s2,…,sM]T与Ι＝[η1,η2,…,ηM]T相互独立成立时，考虑M路接收信号的采样协方差矩阵Ry＝E[YYH]，其中，Rs＝E[SSH]，则：Ry＝Rs+σ2IM；对Ry进行特征值分解可得到它的M个特征值，表示为λi(i＝1,2,…,M)，则：λ1≥λ2≥…≥λD≥λD+1＝…＝λM＝σ2采用有限采样点数来估计协方差矩阵R~y=1NΣi=1NYYH]]>H表示共轭转置变换；(4)求取协方差矩阵的特征值并归一化处理；对进行特征值分解得到M个特征值，表示为λi~,(i=1,2,...,M),]]>则：λ~1≥λ~2≥...≥λ~D≥λ~D+1≥...≥λ~M]]>(5)计算归一化特征值的相关系数；特征值从小到大排列后，以特征值的序号υi＝i，i＝1,2,…,M和归一化后的相对幅度大小Μ＝[μ1,μ2,…,μM]为变量，计算其相关系数：r=Σi=1M(υi-υ‾)(μi-μ‾)Σi=1M(υi-υ‾)2Σi=1M(μi-μ‾)2=Σi=1Mυiμi-Mυ‾μ‾Σi=1Mυi2-Mυ‾2Σi=1Mμi2-Mμ‾2]]>(6)依据求得的相关系数以及阈值判断信号是否存在；r∈[0,1]。本专利技术的有益效果在于：(1)采用MWC理论。MWC理论主要用于对多带模拟信号进行压缩采样。本专利技术将其应用到宽带信号的检测中来，一方面可以保证实现亚奈奎斯特的采样，在保证目标可以被检测出来的前提下，采用较少的数据进本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于调制宽带转换器的压缩采样信号检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)参数设置：设MWC结构有M路并行采样信道，每路的取样点数为N，低通滤波器截止频率为fp，ADC采样频率为fs，且fs≥fp；信号为宽带稀疏信号，其带宽为B；MWC使用扩频的原理进行混频，使每个频带都叠加在基带低频范围内，在后来的低速ADC采样中获得信号所有频带的信息；(2)信号进入具有M个并行的信道的MWC结构进行处理；在第i个信道，x(n)与周期为Tp的伪随机序列pi(n)相乘混频，得到非带限的值混频后的信号经过一个截止频率为1/2Ts的低通滤波器，使用采样率为fs＝1/Ts的ADC得到M组低速数字采样序列yi(n)；构造MWC采样系统需要配置的参数包括：伪随机序列pi(n)、通道数M和采样率fs；选定fs≥fp，yi(n)就包含了原始信号的所有频率成分，通过对采样得到的信息序列yi(n)做DTFT分析，得到观测序列与原始信号的对应关系：Yi(ej2πfTs)=Σn=-∞∞yi(n)e-j2πfnTs=Σl=-L0L0ci,lX(f-lfp),f∈Fs=[-fs/2,fs/2]]]>其中ci,l为pi(t)的傅里叶级数的系数，L0＝[(fNYQ+fs)/2fp]‑1，fNYQ为奈奎斯特采样率；MWC第i通道采样后的信号频谱是原信号频谱X(f)以fp为步长的移位、截断、加权、求和的结果；y(f)＝Az(f)，f∈Fs其中，y(f)＝[y1(f),y2(f),…,yM(f)]T，z(f)＝[z1(f),z2(f)…,zL(f)]T，对应于X(f)分段所得的L＝2L0+1长度的向量，表示对X(f)不同的偏移量zi(f)＝X(f+(i‑L0‑1)fp),1≤i≤L矩阵A对应的M×L(M＜L)的观测矩阵；通过对压缩采样得到的信号进行处理，进而判断有没有信号存在：yi(n)=ηi(n),H0si(n)+ηi(n),H1,n=1,2,...,N]]>式中，si(n)表示被第i路信道接收到的信号；ηi(n)表示均值为零、方差为σ2的独立同分布加性高斯白噪声；yi(n)表示第i路采样得到的信号；M路采样得到的信号构成一个矩阵Y＝[y1,y2,…,yM]T，S＝[s1,s2,…,sM]T，Ι＝[η1,η2,…,ηM]T；其中yi(i＝1,2,…,M)表示第i路采样N次得到的信号向量；Y用一个M×N维的矩阵来表示：Y=y1y2...yM=y1(1)y2(2)...yM(N)y2(1)y2(2)...yM(N)............yM(1)y2(2)...yM(N);]]>(3)计算采样矩阵的协方差矩阵；S＝[s1,s2,…,sM]T与Ι＝[η1,η2,…,ηM]T相互独立成立时，考虑M路接收信号的采样协方差矩阵Ry＝E[YYH]，其中，Rs＝E[SSH]，则：Ry＝Rs+σ2IM；对Ry进行特征值分解可得到它的M个特征值，表示为λi(i＝1,2,…,M)，则：λ1≥λ2≥…≥λD≥λD+1＝…＝λM＝σ2采用有限采样点数来估计协方差矩阵R~y=1NΣi=1NYYH]]>H表示共轭转置变换；(4)求取协方差矩阵的特征值并归一化处理；对进行特征值分解得到M个特征值，表示为λ~i(i=1,2,...,M),]]>则：λ~1≥λ~2≥...≥λ~D≥λ~D+1≥...≥λ~M]]>(5)计算归一化特征值的相关系数；特征值从小到大排列后，以特征值的序号υi＝i，i＝1,2,…,M和归一化后的相对幅度大小Μ＝[μ1,μ2,…,μM]为变量，计算其相关系数：r=Σi=1M(υi-υ‾)(μi-μ‾)Σi=1M(υi-υ‾)2Σi=1M(μi-μ‾)2=Σi=1Mυiμi-Mυ‾μ‾Σi=1Mυi2-Mυ‾2Σi=1Mμi2-Mμ‾2;]]>(6)依据求得的相关系数以及阈值判断信号是否存在；r∈[0,1]。...

【技术特征摘要】
1.基于调制宽带转换器的压缩采样信号检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)参数设置：设MWC结构有M路并行采样信道，每路的取样点数为N，低通滤波器截止频
率为fp，ADC采样频率为fs，且fs≥fp；信号为宽带稀疏信号，其带宽为B；MWC使用扩频的原理
进行混频，使每个频带都叠加在基带低频范围内，在后来的低速ADC采样中获得信号所有频
带的信息；
(2)信号进入具有M个并行的信道的MWC结构进行处理；在第i个信道，x(n)与周期为Tp的
伪随机序列pi(n)相乘混频，得到非带限的值混频后的信号经过一个截止频率为1/
2Ts的低通滤波器，使用采样率为fs＝1/Ts的ADC得到M组低速数字采样序列yi(n)；构造MWC
采样系统需要配置的参数包括：伪随机序列pi(n)、通道数M和采样率fs；
选定fs≥fp，yi(n)就包含了原始信号的所有频率成分，通过对采样得到的信息序列yi(n)做DTFT分析，得到观测序列与原始信号的对应关系：
Yi(ej2πfTs)=Σn=-∞∞yi(n)e-j2πfnTs=Σl=-L0L0ci,lX(f-lfp),f∈Fs=[-fs/2,fs/2]]]>其中ci,l为pi(t)的傅里叶级数的系数，L0＝[(fNYQ+fs)/2fp]-1，fNYQ为奈奎斯特采样率；
MWC第i通道采样后的信号频谱是原信号频谱X(f)以fp为步长的移位、截断、加权、求和的结
果；
y(f)＝Az(f)，f∈Fs其中，y(f)＝[y1(f),y2(f),…,yM(f)]T，z(f)＝[z1(f),z2(f)…,zL(f)]T，对应于X(f)分段所得的L＝2L0+1长度的向量，表示对X
(f)不同的偏移量
zi(f)＝X(f+(i-L0-1)fp),1≤i≤L
矩阵A对应的M×L(M＜L)的观测矩阵；
通过对压缩采样得到的信号进行处理，进而判断有没有信号存在：
yi(n)=ηi(n),H0si(n)+ηi(n),H1,n=1,2,...,N]]>式中，si(n)表示被第i路信道接收到的信号；ηi(n)表示均值为零、方差为σ2的独立同分
布加性高斯白噪声；yi(n)表示第i路采样得到的信号；
M路采样得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈涛，柳立志，李润泽，陈亚，王艳龙，崔岳寒，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23