一种基于频点间相关性的电磁频谱信号检测方法技术

本发明专利技术属于信号检测方法技术领域，具体涉及一种基于频点间相关性的电磁频谱信号检测方法，包括下列步骤：计算相邻频点的相关系数；计算归一化最大值、信息熵、占空比、方差特征参数；将相邻频点的相关系数与归一化最大值、信息熵、占空比、方差特征参数共同形成特征向量；对电磁频谱信号进行检测。本发明专利技术检测出的信号的准确率高，误报漏报率低。在信号强度较弱时，能从复杂环境中清晰准确的判断发现信号及其相关频点，能较快、准确、稳定的进行信号识别。该方法非常适用于电磁信号接近于背景噪声的识别检测。本发明专利技术能实现便捷、快速、实时的信号检测，通过设置目标频段就能实现快速、实时的扫描频谱信号检测。扫描频谱信号检测。扫描频谱信号检测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于频点间相关性的电磁频谱信号检测方法


[0001]本专利技术属于信号检测方法
，具体涉及一种基于频点间相关性的电磁频谱信号检测方法。

技术介绍

[0002]信号检测是对所接收到的含干扰噪声的信号进行提取的过程。在电磁信号检测领域，检测工作通常基于特征工程，利用信号的特征，或是通过特征工程对信号的隐藏层特征进行提取，并利用得到的特征对电磁空间进行是否有信号的判定。目前利用特征参数、深度学习等相关算法已被经常应用于电磁信号的检测中，而对于当前信号环境密集、复杂多变环境中，采用现有信号检测方法也存在如下缺点和局限性：
[0003]1、采用信号波形的峰值、最小值、均值、方差等具备一定物理意义的信号特征参数进行电磁信号的识别，检测效果不良，准确率还有待提高，稳定性较差。
[0004]2、针对特定异常信号的识别任务效果显著或能在电磁空间中变化显著的异常状态进行识别，但在异常信号更为微弱时无法取得良好的效果。
[0005]3、对特征信号参数调节和和函数的选择敏感，很难识别出全部具有分类能力的特征参数，导致信号检测准确率降低。
[0006]4、在追求高精度时，目前已有的检测算法存在操作过程复杂、运算量过大、算法复杂度高等弊端。
[0007]5、大多数检测算法依靠调节阈值完成信号识别，难以根据所处的信号环境实现自适应识别，缺乏灵活性和普适性。
[0008]为解决此问题，提出一种基于频点间相关性的电磁频谱信号检测的方法。

技术实现思路

[0009]针对上述目前利用特征参数、深度学习等相关算法已被经常应用于电磁信号的检测中，而对于当前信号环境密集、复杂多变环境中，采用现有信号检测方法也存在缺点和局限性的技术问题，本专利技术提供了一种基于频点间相关性的电磁频谱信号检测方法，基于频域数据分析，利用相邻频点的相关系数，提出的电磁空间多特征异常信号检测方法，可以通过设置目标频段检测电磁信号。
[0010]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
[0011]一种基于频点间相关性的电磁频谱信号检测方法，包括下列步骤：
[0012]S1、计算相邻频点的相关系数；
[0013]S2、计算归一化最大值、信息熵、占空比、方差特征参数；
[0014]S3、将相邻频点的相关系数与归一化最大值、信息熵、占空比、方差特征参数共同形成特征向量；
[0015]S4、对电磁频谱信号进行检测。
[0016]所述S1中计算相邻频点的相关系数的方法为：
[0017]假设存在n个时隙等长连续频谱数据序列，每个数据序列存在2*m+1个频点，即存在以下数据序列矩阵：
[0018][0019]令S＝{X
‑
m
,......,X
‑3,X
‑2,X
‑1,X0,X1,X2,......,X
m
}，则X0相邻的频点序列为
[0020]X
‑1,X
‑2,X
‑3,......,X
‑
m
以及X1,X2,......,X
m
，则X0与其左侧相邻频点的相关系数R计算公式如下:
[0021][0022]X0与其右侧相邻频点的相关系数R计算公式如下:
[0023][0024]其中x
0，j
∈X0，k＝1,2,3,......,m；j＝1,2,3,......,n
[0025]将频点X0与相邻频点进行关联，X
‑1为X0左侧1次相邻，X
‑2为左侧2次相邻，依次类推，X
‑
m
为m次相邻；X1为X0右侧1次相邻，X2为右侧2次相邻，依次类推X
m
为m次相邻；
[0026]根据X0的相邻频点次数，X0左右两侧都存在m次相邻，并利用相关系数公式(S
‑
2)、(S
‑
3)进行计算，得出频点X0左右两侧相邻频点的相关系数L
k
,R
k
；
[0027]X0左侧相邻频点相关系数为L
k
＝R(X0,X
‑
k
)(S
‑
4)
[0028]X0右侧相邻频点相关系数为R
k
＝R(X0,X
k
)(S
‑
5)
[0029]其中k＝1,2,3,......,m。
[0030]所述S2计算归一化最大值的方法为：
[0031]归一化最大值A0：
[0032][0033]其中，M0为频点X0的最大值，M0＝max{x
0,,j
|x
0,,j
∈X0}，j＝1,2,......,n,；B0为频点X0背景噪声的最大值；F为设置的阈值。
[0034]所述S2中计算信息熵的方法为：
[0035]信息熵P0：
[0036][0037]其中，Q为频谱数据X0进行量化的级别；p
h
为频谱数据X0在第h级出现的概率。
[0038]所述S2中占空比的方法为：
[0039]占空比C0：
[0040][0041]其中，T0为给定的采样次数；V0为T0个采样中，有V0个采样值大于背景噪声最大值B0。
[0042]所述S2中方差的方法为：
[0043]方差D0：
[0044][0045]其中，x
0，j
∈X0；j＝1,2,3,......,n，为频点X0频谱数据的均值，X
max
为X0的最大值，X
min
为X0的最小值,且X
max
>X
min
。
[0046]所述S3中将相邻频点的相关系数与归一化最大值、信息熵、占空比、方差特征参数共同形成特征向量的方法为：
[0047]设置X0的相邻频点取到K次，计算频点X0的1到K次相邻频点的相关系数，相关系数为L1,L2,......,L
K
，R1,R2,......,R
K
，这些相关系数与信息熵P0、占空比C0、方差D0、归一化最大值A0等多个特征参数，形成一组特征向量，即认为每一组数据的信号存在2*K+4个特征值，特征向量U表示如下所示：
[0048]U＝(P0,C0,D0,A0,L1,L2,......,L
K
,R1,R2,.....,R
K
)(S
‑
10)。
[0049]所述S4中对电磁频谱信号进行检测的方法为：
[0050]若A0＝1，则认为有信号；若A0＝0，则认为无信号；若0<A0<1，则作为特征值参与特征向量计算。
[0051]本专利技术与现有技术相比，具有的有益效果是：
[0052]本专利技术检测出的信号的准确率高，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于频点间相关性的电磁频谱信号检测方法，其特征在于：包括下列步骤：S1、计算相邻频点的相关系数；S2、计算归一化最大值、信息熵、占空比、方差特征参数；S3、将相邻频点的相关系数与归一化最大值、信息熵、占空比、方差特征参数共同形成特征向量；S4、对电磁频谱信号进行检测。2.根据权利要求1所述的一种基于频点间相关性的电磁频谱信号检测方法，其特征在于：所述S1中计算相邻频点的相关系数的方法为：假设存在n个时隙等长连续频谱数据序列，每个数据序列存在2*m+1个频点，即存在以下数据序列矩阵：令S＝{X
‑
m
,......,X
‑3,X
‑2,X
‑1,X0,X1,X2,......,X
m
}，则X0相邻的频点序列为X
‑1,X
‑2,X
‑3,......,X
‑
m
以及X1,X2,......,X
m
，则X0与其左侧相邻频点的相关系数R计算公式如下:X0与其右侧相邻频点的相关系数R计算公式如下:其中x
0，j
∈X0，k＝1,2,3,......,m；j＝1,2,3,......,n将频点X0与相邻频点进行关联，X
‑1为X0左侧1次相邻，X
‑2为左侧2次相邻，依次类推，X
‑
m
为m次相邻；X1为X0右侧1次相邻，X2为右侧2次相邻，依次类推X
m
为m次相邻；根据X0的相邻频点次数，X0左右两侧都存在m次相邻，并利用相关系数公式(S
‑
2)、(S
‑
3)进行计算，得出频点X0左右两侧相邻频点的相关系数L
k
,R
k
；X0左侧相邻频点相关系数为L
k
＝R(X0,X
‑
k
)(S
‑
4)X0右侧相邻频点相关系数为R
k
＝R(X0,X
k
)(S
‑
5)其中k＝1,2,3,......,m。3.根据权利要求1所述的一种基于频点间相关性的电磁频谱信号检测方法，其特征在于：所述S2计算归一化...

【专利技术属性】
技术研发人员：张游杰，郑伟伟，陈学丽，吴伟，张清萍，马俊明，马通边，石森，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第三十三研究所，
类型：发明
国别省市：