一種直擴(kuò)信號截獲檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種直擴(kuò)信號截獲檢測方法，該方法包括以下步驟：步驟1：獲取數(shù)據(jù)序列x(n)；步驟2：獲得自相關(guān)序列r(m)；步驟3：對r(m)進(jìn)行平滑處理；步驟4：設(shè)定搜索步進(jìn)j；步驟5：估計累積量C(j)；步驟6：搜索累積量C(j)的最大值C(jmax)；步驟7：檢測判決和偽碼周期估計。本發(fā)明檢測方法能夠只利用單次自相關(guān)估計結(jié)果即可實現(xiàn)直擴(kuò)信號截獲檢測，通過自相關(guān)序列相關(guān)峰的累積和變步長搜索提高了處理增益，降低了信息碼的影響，提高了檢測性能，過程簡單，無需先驗信息。
【專利說明】
_種直擴(kuò)信號截獲檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于通信和信號處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種直擴(kuò)信號截獲檢測方法，用于非 合作條件下直擴(kuò)信號的截獲檢測。
【背景技術(shù)】
[0002] 直接序列擴(kuò)頻（以下簡稱直擴(kuò))技術(shù)在水聲通信與探測領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用，由于 其能量分散在較寬的頻帶，單位頻點能量低，在非合作條件下的截獲檢測方法成為通信與 水聲對抗中的研究熱點與難點?，F(xiàn)有的直擴(kuò)信號截獲檢測方法主要包括:能量檢測法、平方 律法、相關(guān)累積法、基于周期譜法。傳統(tǒng)的能量檢測法依賴于背景噪聲模型，沒有充分利用 直擴(kuò)信號特征，檢測效果差。平方律法利用平方處理將二相調(diào)制直擴(kuò)信號變?yōu)檎瓗盘栠M(jìn) 行檢測，但具有小信號抑制效應(yīng)，低信噪比下性能嚴(yán)重下降，且不適于多相調(diào)制信號。相關(guān) 累積法利用了直擴(kuò)信號偽碼的自相關(guān)特性，但為了獲得高增益，需要多段數(shù)據(jù)自相關(guān)估計 進(jìn)行累積平均，在水聲領(lǐng)域，傳播速度慢，多段數(shù)據(jù)獲取需要較長時間，且實際信號較短時， 多段累積引入更多的噪聲，增益反而下降。周期譜方法性能較好，但實現(xiàn)困難。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 技術(shù)問題:本發(fā)明提供一種直擴(kuò)信號截獲檢測方法，該方法利用直擴(kuò)信號偽碼的 自相關(guān)特性，通過單次自相關(guān)估計的變步長時域累積搜索方法，提高自相關(guān)峰增益，降低信 息碼對自相關(guān)特性的影響，提高檢測性能，同時獲得偽碼周期估計，具備實時處理優(yōu)勢。
[0004] 技術(shù)方案:本發(fā)明的直擴(kuò)信號截獲檢測方法，包括以下步驟：
[0005] 步驟1:獲取離散數(shù)據(jù)序列x(n)，n = 0，1，2,…，N-1:從傳感器接收N個采樣點的實 時采集數(shù)據(jù)或提取N個采樣點存儲的現(xiàn)成數(shù)據(jù)作為待處理的數(shù)據(jù)序列x(n)，n = 0，1，2，…， N-1，其中N為采樣點數(shù)；
[0006] 步驟2:對所述離散數(shù)據(jù)序列x(n)進(jìn)行自相關(guān)估計，得到自相關(guān)序列r(m)，m=0,1， 2,…，M-1，其中M為自相關(guān)序列長度，m為自相關(guān)序列的離散時間索引；
[0007] 步驟3:對所述自相關(guān)序列r(m)的絕對值進(jìn)行平滑處理，即根據(jù)下式計算得到平滑 自相關(guān)序列R(k):
[0009] 其中，K為平滑處理的半窗長，且K<M，k為平滑自相關(guān)序列的離散時間索引；
[0010] 步驟4:設(shè)定判定偽碼周期具有等間隔規(guī)律的最少自相關(guān)峰個數(shù)L，L>1，再根據(jù)自 相關(guān)序列長度M設(shè)定搜索步進(jìn)j，j = Js，Js+1，Js+2，…，Je，其中5為搜索起始點，J e為搜索終 點，Js<Je，Je〈M/L;
[0011]步驟5:按照所述搜索步進(jìn)j對所述平滑自相關(guān)序列R(k)進(jìn)行累積平均，即從j開 始，將L個間隔為j的平滑自相關(guān)序列R(k)相加后求平均，得到累積量C(j)，計算公式如下：
[0013] 其中，R(ij)為從j開始，以j為間隔，從平滑自相關(guān)序列R(k)中抽取的第ij個自相 關(guān)估計值，ij為上述累積平均中的平滑自相關(guān)序列離散時間索引，i為所述L個間隔j的間隔 倍數(shù)，i = l，2,…，L;
[0014] 步驟6:搜索累積量C( j)的最大值C( jmax)作為檢驗統(tǒng)計量，其中jmax為最大值對應(yīng) 的離散時間索引；
[0015] 步驟7:將所述最大值C(jmax)與判決門限比較，如大于判決門限，則認(rèn)為存在直擴(kuò) 信號，并根據(jù)下式估計偽碼周期T P:TP = jmax/fs，其中fs為離散信號的采樣頻率；
[0016] 否則，認(rèn)為離散數(shù)據(jù)序列x(n)中不含直擴(kuò)信號。
[0017] 進(jìn)一步的，本發(fā)明方法中，步驟2中，根據(jù)下式獲得自相關(guān)序列r(m):
[0019] 進(jìn)一步的，本發(fā)明方法中，步驟7中的判決門限根據(jù)檢測器設(shè)計要求確定，對于恒 虛警檢測，所述判決門限根據(jù)聶曼-皮爾遜準(zhǔn)則，按照設(shè)定的虛警概率要求確定判決門限。
[0020] 有益效果:本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點：
[0021 ] 1.充分利用了直擴(kuò)信號偽碼的自相關(guān)特性，通過對單次自相關(guān)估計的時域累積處 理，對多個自相關(guān)峰實現(xiàn)了累加平均，既降低了信息碼對自相關(guān)特性的影響，又降低了偽碼 周期等間隔特性判斷的難度；
[0022] 2.本發(fā)明方法只利用了單次自相關(guān)估計結(jié)果，無需長時間多段數(shù)據(jù)累積，降低了 短信號時多段數(shù)據(jù)累積引入噪聲而增益降低的風(fēng)險，適于實時處理，實用性強(qiáng)；
[0023] 3.本發(fā)明方法通過累積減弱了信息碼影響，能夠同時獲得更準(zhǔn)確的偽碼周期估 計。
[0024] 平方律法是將接收信號平方后變換到頻域，通過線譜檢測實現(xiàn)直擴(kuò)信號的檢測與 載波估計，原理簡單，實現(xiàn)方便，但非線性處理帶來的小信號抑制效應(yīng)導(dǎo)致信噪比較低時性 能嚴(yán)重下降，甚至不可用;相關(guān)累加法是將多段數(shù)據(jù)的自相關(guān)估計進(jìn)行累積，以獲取更好地 處理增益，以及降低信息碼影響，該處理方式需要更多的數(shù)據(jù)樣本，信號較短時，還會額外 引入噪聲;周期譜方法性能較優(yōu)，但原理復(fù)雜，數(shù)字實現(xiàn)時計算復(fù)雜度高、計算速度慢，實時 系統(tǒng)應(yīng)用難度大。本發(fā)明方法只需單次自相關(guān)估計即可滿足自相關(guān)估計的累積處理，實現(xiàn) 直擴(kuò)信號的截獲檢測與偽碼周期估計。
【附圖說明】
[0025]圖1所示為本發(fā)明的流程圖。
[0026] 圖2所示為實施例1中本發(fā)明方法與自相關(guān)估計的比較圖。
[0027] 圖3所示為實施例1中采用本發(fā)明方法的無信息碼直擴(kuò)信號截獲檢測性能曲線。
[0028] 圖4所示為實施例1中采用本發(fā)明方法的有信息碼直擴(kuò)信號截獲檢測性能曲線。
【具體實施方式】
[0029] 下面結(jié)合實施例和說明書附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步的說明。
[0030] 步驟1:獲取離散數(shù)據(jù)序列x(n)，n = 0，1，2,…，N-1:從傳感器接收N個采樣點的實 時采集數(shù)據(jù)或提取N個采樣點存儲的現(xiàn)成數(shù)據(jù)作為待處理的數(shù)據(jù)序列x(n)，n = 0，1，2，…， N-1，其中N為采樣點數(shù)。
[0031 ]在步驟1中，采樣數(shù)據(jù)可以通過數(shù)據(jù)采集器采集。
[0032]步驟2:對所述離散數(shù)據(jù)序列x(n)進(jìn)行自相關(guān)估計，得到自相關(guān)估計r(m)，m=0,1， 2,…，M-1，其中M為自相關(guān)序列長度，m為自相關(guān)序列的離散時間索引；
[0033]在步驟2中，根據(jù)下式獲得自相關(guān)序列r(m)可以保證每個m對應(yīng)的自相關(guān)估計的數(shù) 據(jù)點數(shù)相同。
[0035]步驟3:對所述自相關(guān)序列r(m)的絕對值進(jìn)行平滑處理，即根據(jù)下式計算得到平滑 自相關(guān)序列R(k):
[0037]其中，K為平滑處理的半窗長，且K<M，k為平滑自相關(guān)序列的離散時間索引。
[0038]在步驟3中對自相關(guān)序列絕對值的平滑處理可以降低噪聲影響，提高自相關(guān)峰的 信噪比，有利于直擴(kuò)信號的檢測。
[0039]步驟4:設(shè)定判定偽碼周期具有等間隔規(guī)律的最少自相關(guān)峰個數(shù)L，L>1，再根據(jù)自 相關(guān)序列長度M設(shè)定搜索步進(jìn)j，j = Js，Js+1，Js+2，…，Je，其中1為搜索起始點，J e為搜索終 點，Js<Je，Je〈M/L;
[0040] 在步驟4中，搜索步進(jìn)即對應(yīng)直擴(kuò)信號的偽碼周期，在偽碼周期未知情況下，在 [H]范圍內(nèi)假設(shè)偽碼周期，因此，搜索起始點J s可按照檢測信號偽碼周期范圍的下限設(shè) 定。
[0041] 步驟5:按照所述搜索步進(jìn)j對所述平滑自相關(guān)序列R(k)進(jìn)行累積平均，即從j開 始，將L個間隔為j的平滑自相關(guān)序列R(k)相加后求平均，得到累積量C(j)，計算公式如下：
[0043] 其中，R(ij)為從j開始，以j為間隔，從平滑自相關(guān)序列R(k)中抽取的第ij個自相 關(guān)估計值，ij為上述累積平均中的平滑自相關(guān)序列離散時間索引，i為所述L個間隔j的間隔 倍數(shù)，i = l，2,…，L。
[0044] 步驟6:搜索累積量C( j)的最大值C( jmax)作為檢驗統(tǒng)計量，其中jmax為最大值對應(yīng) 的離散時間索引。
[0045] 步驟7:將所述最大值C(jmax)與判決門限比較，如大于判決門限，則認(rèn)為存在直擴(kuò) 信號，并根據(jù)下式估計偽碼周期T P:TP = jmax/fs，其中fs為離散信號的采樣頻率；
[0046] 否則，認(rèn)為離散數(shù)據(jù)序列x(n)中不含直擴(kuò)信號。
[0047] 判決門限根據(jù)檢測器設(shè)計要求確定，對于恒虛警檢測，可根據(jù)聶曼-皮爾遜準(zhǔn)則， 按照設(shè)定的虛警概率要求確定判決門限。
[0048]本發(fā)明的原理是充分利用了直擴(kuò)信號偽碼在周期整數(shù)倍處存在尖銳的自相關(guān)峰 的特性，通過單次自相關(guān)估計相關(guān)峰的累積和變步長搜索提高了處理增益，降低了信息碼 的影響，提高了檢測性能。并且該檢測器不需長時間累積，適用于非合作信號偵察。
[0049] 實施例1
[0050] 仿真信號參數(shù)為:采樣頻率fs = 50KHz，載波頻率f〇 = 5.0kHz，偽碼階數(shù)為5,采用二 相調(diào)制方式，一個碼片內(nèi)的載波周期數(shù)為8,則碼片時間寬度為1.6ms，離散采樣點數(shù)為80 點，信號幅度Ao = 1，疊加零均值高斯白噪聲，方差〇2的大小由信噪比SNR決定： S/V/? = 101g(^-/2<j:')c
[0051] 為驗證本發(fā)明方法檢測性能，采用蒙特卡洛方法，分別對無信碼和有信碼直擴(kuò)信 號的檢測性能進(jìn)行仿真測試，每次仿真1000次，統(tǒng)計不同虛警概率要求下的檢測概率。圖2 和圖3分別為無信息碼和存在信息碼直擴(kuò)信號截獲檢測性能曲線。以虛警概率低于1%，檢 測概率高于95%為要求，無信息碼時能夠達(dá)到-20dB的信噪比下限，存在信息碼時，也能達(dá) 到_19dB的信噪比下限，能夠滿足實際應(yīng)用需求。
[0052]上述實施例僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當(dāng)指出：對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù) 人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和等同替換，這些對本發(fā)明 權(quán)利要求進(jìn)行改進(jìn)和等同替換后的技術(shù)方案，均落入本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種直擴(kuò)信號截獲檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 步驟1:獲取離散數(shù)據(jù)序列奴11)，11 = 0，1，2，一，^1:從傳感器接收~個采樣點的實時采 集數(shù)據(jù)或提取N個采樣點存儲的現(xiàn)成數(shù)據(jù)作為待處理的數(shù)據(jù)序列x(n)，n = 0，1，2，…，N-1， 其中N為采樣點數(shù)； 步驟2 :對所述離散數(shù)據(jù)序列x(n)進(jìn)行自相關(guān)估計，得到自相關(guān)序列r(m)，m = 0，1， 2,…，M-1，其中Μ為自相關(guān)序列長度，m為自相關(guān)序列的離散時間索引； 步驟3:對所述自相關(guān)序列r(m)的絕對值進(jìn)行平滑處理，即根據(jù)下式計算得到平滑自相 關(guān)序列R(k):其中，K為平滑處理的半窗長，且K<M，k為平滑自相關(guān)序列的離散時間索引； 步驟4:設(shè)定判定偽碼周期具有等間隔規(guī)律的最少自相關(guān)峰個數(shù)L，L>1，再根據(jù)自相關(guān) 序列長度Μ設(shè)定搜索步進(jìn)j，j = Js，Js+1，Js+2，…，，其中1為搜索起始點，為搜索終點，J s <JeJe<M/L； 步驟5:按照所述搜索步進(jìn)j對所述平滑自相關(guān)序列R(k)進(jìn)行累積平均，即從j開始，將L 個間隔為j的平滑自相關(guān)序列R(k)相加后求平均，得到累積量C(j)，計算公式如下：其中，R(ij)為從j開始，以j為間隔，從平滑自相關(guān)序列R(k)中抽取的第ij個自相關(guān)估 計值，ij為上述累積平均中的平滑自相關(guān)序列離散時間索引，i為所述L個間隔j的間隔倍 數(shù)，? = 1，2，···，?; 步驟6:搜索累積量C( j)的最大值C( jmax)作為檢驗統(tǒng)計量，其中jmax為最大值對應(yīng)的離 散時間索引； 步驟7:將所述最大值C(jmax)與判決門限比較，如大于判決門限，則認(rèn)為存在直擴(kuò)信號， 并根據(jù)下式估計偽碼周期TP: TP = jmax/fs，其中fs為離散信號的采樣頻率； 否則，認(rèn)為離散數(shù)據(jù)序列x(n)中不含直擴(kuò)信號。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的直擴(kuò)信號截獲檢測方法，其特征在于，所述步驟2中，根據(jù)下式 獲得自相關(guān)序列r(m):3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的直擴(kuò)信號截獲檢測方法，其特征在于，所述步驟7中的判決門 限根據(jù)檢測器設(shè)計要求確定，對于恒虛警檢測，所述判決門限根據(jù)聶曼-皮爾遜準(zhǔn)則，按照 設(shè)定的虛警概率要求確定判決門限。
【文檔編號】H04B1/707GK105959035SQ201610412869
【公開日】2016年9月21日
【申請日】2016年6月14日
【發(fā)明人】王曉燕, 李帝水, 姚帥, 其他發(fā)明人請求不公開姓名
【申請人】東南大學(xué)