基于频谱的非合作信号检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于频谱的非合作信号检测方法，针对现有非合作信号检测技术存在的不足，利用截获信号频谱的全局以及局部自适应阈值估计，对多信号并存的非合作接收信号进行频谱检测，估计得到其中包含的有效信号。本发明专利技术首次提出基于全局以及局部频域特性的双阈值信号检测算法，有效提高了信号检测的准确性，改善了传统非合作信号检测的虚警和漏检问题，能够有效检测非合作信号中的窄带信号，避免窄带信号在滤波处理时被误消除的问题；能够有效应对大小信号并存且底噪能量存在较大波动的真实电磁环境，有效改善传统单门限以及双门限检测算法在大小信号并存场景下的信号检测误判问题，环境适用性强，复杂度低。复杂度低。复杂度低。

【技术实现步骤摘要】
基于频谱的非合作信号检测方法


[0001]本专利技术涉及无线通信领域，涉及通信侦察领域中的一种信号检测方法，可用于无线电监测、通信干扰识别、信息收集等对侦收信号进行盲检测，确定是否存在有效信号、引导设备进行指定信号处理。

技术介绍

[0002]信号频谱检测被广泛应用于非合作通信、认知无线电、无线电监测等领域，用于快速分析识别当前接收机接收信号的工作频段以及相应带宽等参数。当前对信号的频谱检测方法包括能量检测以及循环平稳特征检测等。其中，循环平稳特征检测技术计算复杂度高，时延大，在工程应用中较少。而能量检测算法以其计算简单、无需先验信息支撑等特点得到广泛应用。
[0003]经典的能量检测算法首先对接收信号进行频域转换处理，之后对得到的频谱数据进行能量估计与门限判决处理，如果估计能量大于门限值，则认为在当前频段存在有效信号，否则认为是噪声。然而传统的单门限能量检测算法，门限值固定，无法有效应对复杂的噪声背景下的信号检测。针对此问题，Choi Hyun
‑
Ho等学者在论文“Adaptive sensing threshold本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于频谱的非合作信号检测方法，其特征在于包括下述步骤：(1)对接收信号x
t
进行傅里叶变换并转换为功率谱，得到信号频谱x
f
，计算频率索引序列f
x
(i)＝i
×
(f
s
/N
FFT
)，i＝0,1,2,
…
,N
FFT
‑
1，f
s
为采样速率，N
FFT
为傅里叶变换的尺寸；(2)对得到的信号频谱x
f
进行曲线拟合处理，获取信号频谱的分段最大值序列x
peak
，计算全局判决检测阈值T
all
；(3)利用全局判决检测阈值，对信号频谱进行窄带信号检测处理，抽取窄带信号序列x
naw
，并对原始信号频谱进行窄带信号消除处理，具体步骤如下：(4)对窄带信号消除处理后的信号频谱进行均值滤波处理，得到滤波后频谱(5)计算局部阈值T
local
，对均值滤波后频谱进行局部极值判决处理，抽取局部极值，进行局部极值有效性判决，消除无效极值，得到有效局部极值序列及左右边带序列B
left
和B
right
；(6)对有效局部极值序列进行边带合并处理，合并存在边带重合的极值点，并将之前抽取的窄带信号进行合并，计算边带合并后各边带中心频点构成最终的有效信号序列f
c
，具体步骤如下：6.1)对当前有效极值点如果其左边带B
left
(i)小于前一个极值点的右边带B
right
(i
‑
1)，则认为两个极值点为同一宽带信号谱中的两个点，对两个极值点进行边带合并，合并后的左边带为右边带为j为合并边带序列索引；否则认为当前极值点为新信号，令索引j自增1，将的左右边带直接添加到合并后边序列的左右边带直接添加到合并后边序列继续对下一个有效极值点进行合并判决处理，直至搜索完成全部有效极值点；6.2)对步骤3中抽取的窄带信号序列x
naw
逐一判断是否已被局部有效极值边带所覆盖，对当前窄带序列点x
naw
(i)，如果边带序列中存在一个边带k满足下式：则认为x
naw
(i)为宽带信号谱中的凸出峰线，并非独立信号，直接丢弃；否则认为x
naw
(i)为有效窄带信号，将x
naw
(i)的左右边带及分别添加到有效边带序列中，直至完成对所有窄带信号判决；6.3)得到最终的有效边带序列后，取各边带中心作为信号的中心频点将得到的中心频点序列作为最终的检测信号序列输出。2.根据权利要求1所述的基于频谱的非合作信号检测方法，其特征在于：所述步骤(2)的具体步骤如下：2.1)将信号频谱划分为分段频谱序列x
′
f
＝{x
f0
,x
f1
,x
f2
,
…
,x
f(I
‑
1)
}，其中x
fi
表示第i段频谱序列，具体可用下式得到，
x
fi
＝[x
f
(i<...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑帅，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十研究所，
类型：发明
国别省市：