（通信与信息系统专业论文）通信信号盲检测与宽带接收技术研究.pdf

摘要 随着通信技术的发展，现代通信侦察系统必须能对较宽频带内的多信号进行 侦察接收，并完成对微弱目标信号的盲检测。侦察接收需要有能够实时完成全概 率接收的高性能宽带接收机；微弱信号盲检测要求在没有源信号与传输信道的任 何先验知识的前提下，仅根据接收到的观测信号对信号的存在性做出判决，以便 后续处理。因此，开展宽带接收和微弱通信信号的盲检测研究具有重要的现实意 义。 本文在分析宽带接收机的结构和盲信号检测常用算法的基础上，研究了基于 多相滤波器的数字信道化接收机高效结构，这种结构把滤波器、下变频器放在抽 取后进行，并且用f f t 来实现接收机，大大降低了运算量，提高了可实现性。并 且针对宽带接收机存在着盲区和信号跨信道问题，研究了解决方法。另外，本文 还提出了基于迭代非相参累积c f a r 检测算法，根据通信信号的特点，将雷达信号 检测中检测算法进行了改进。该算法在较低信噪比以及未知任何先验知识的情况 下，估计信号中噪声统计特性，并由此得出检测门限，对通信信号的存在性做出 判决，较准确地检测出观测信号中是否包含有用信号。 通过m a t l a b 和d s p 仿真平台验证了宽带接收机的低复杂度和可实现性。 通过对盲信号检测算法的仿真，表明了改进的算法检测性能得到了较大的改善。 关键字：宽带接收多相结构盲检测迭代 c f a r a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fc o m m u n i c a t i o nt e c h n o l o g y ，i ne l e c t r o n i cr e c o n n a i s s a n c e s y s t e m s ，e f f i c i e n t r e c o n n a i s s a n c ea n dr e c e i v i n gf o rb r o a d b a n dm u l t i s i g n a l sa r e e s s e n t i a l ，a n d b l i n dd e t e c t i o nf o rw e a ks i g n a l si s n e c e s s a r y h i g h - p e r f o r m a n c e b r o a d b a n dr e c e i v e ri s n e c e s s a r yt oc o m p l e t et h e w h o l ep r o b a b i l i t yo fr e c e i v i n g m e a n w h i l e ，l o wc o m p u t a t i o ni sv e r yi m p o r t a n tf o rt h er e c e i v e r b l i n dd e t e c t i o nf o r w e a ks i g n a l si sn o tb a s e do nk n o w l e d g eo ft h es o u r c es i g n a l sa n dt h et r a n s m i s s i o n c h a n n e l i ti ss o l e l yo nt h eb a s i so ft h eo b s e r v a t i o ns i g n a l si no r d e rt of o l l o w i n g p r o c e s s i n g t h e r e f o r e ，t h er e s e a r c h e sf o rb r o a d b a n dr e c e i v ea n db l i n ds i g n a ld e t e c t i o n a r ev e r yi m p o r t a n tp r a c t i c a ls i g n i f i c a n c e o nb a s i so ft h ei n t r o d u c t i o no fb r o a d b a n dr e c e i v e r sa n db l i n ds i g n a ld e t e c t i o nt h e o r y ， t h ea r t i c l em a i n l ys t u d yh i g h - p e r f o r m a n c es t r u c t u r eo fd i g i t a lc h a n n e l i z e dr e c e i v e r b a s e do np o l y p h a s ef i l t e r s i ns u c hac h a n n e l i z e dr e c e i v e r ，f i l t e ra n dd o w nc o n v e r t e ra r e b a c ko ft h es a m p l e r a n dt h er e c e i v e ri sc o m p l e t e db a s e do nf f t b e c a u s eo ft h i s s t r u c t u r e ，t h ec o m p u t a t i o ni ss i m p l i f i e da n dt h ea c h i e v a b i l i t yi sa d v a n c e d b u tt h e r e c e i v e rw i t hs u c has t r u c t u r eh a st w op r o b l e m s ，n a m e l y ，b l i n d a r e aa n dc r o s s - c h a n n e l s i g n a l t h es o l u t i o no ft h e s et w op r o b l e m si sp r o p o s e di nt h i sa r t i c l e o nt h eo t h e rh a n d ， a ni t e r a t i v ea l g o r i t h mb a s e do nc o n s t a n t d e t e c t i o nf i e l d si sp r e s e n t e di nt h i sp a p e r f a l s ea l a r mr a t e ( c f a r ) i nb l i n ds i g n a l t h i sa l g o r i t h mc a ne s t i m a t et h es t a t i s t i c a l c h a r a c t e r i s t i co ft h ei n t e r m e d i a t ef r e q u e n c yn o i s e i te x t r a c t ss i g n a l sf r o mn o i s eo nb a s i s o fa n a l y z i n gs t a t i s t i c a lc h a r a c t e r i s t i c i ti se a s yt ok n o ww h e t h e rt h et a r g e ts i g n a l se x i s t o r n o t t h ea c h i e v a b i l i t ya n dl o w - c o m p l e x i t yo ft h er e c e i v e rh a v eb e e nv e r i f i e db ym a t l a b s i m u l a t i o na n dd s ps o f t w a r es i m u l a t i o n m e a n w h i l e ，t h eb l i n ds i g n a ld e t e c t i o n a l g o r i t h mw h i c hi sp r o p o s e di nt h i sa r t i c l eh a sb e e np r o v e dt ob eas i m p l ea n dw e l l s e l f - a d a p t i v em e t h o d t h ep e r f o r m a n c eo f t h i sa l g o r i t h mh a sb e e ni m p r o v e dc o m p a r e d w i t ht h et r a d i t i o n a lc f a rd e t e c t i o na l g o r i t h m k e yw o r d s ：b r o a d b a n dr e c e i v e rp o l y p h a s ef i l t e r s b l i n dd e t e c t i o ni t e r a t i v e c f a r 独创性( 或创新性) 声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不 包含其他人已经发表或撰写过的研究成果：也不包含为获得西安电子科技大学或 其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做 的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。 本人签名：日期： 竺z ：圭：! z 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕 业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。 学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全 部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。( 保密的论文 在解密后遵守此规定) 本学位论文属于保密，在一年解密后适用本授权书。 本人签名： 导师签名： 擎吼j 啤纠 啦丝日期：i ：3 11 第一章绪论 第一章绪论 1 1 引言 信息在人类社会的发展过程中始终占据着重要的地位，而进入2 0 世纪以后人 类进入了信息时代。众所周知，在信息系统中，信息通常是以某种信号形式表示 的；代表一种信息的信号在发射系统中产生后，一般要通过发射设备处理，再经 信道进行传输；在接收系统中，对接收到的信号进行必要的处理，最终提供便于 应用的接收信息。 整个通信系统可分为发射、传输和接收，其中每个部分都要进行相关的信号 处理，其中接收端信号处理包括射频接收、解调、放大和检测等。在军事通信中， 在接收端，因为目标信号可能分布在一个很宽频带内，所以信号的宽带接收和检 测成为重要的内容。 在现实生活中存在大量的信息需要人们去获取和认识，这些信息可能是预先 已知的，也可能是预先未知的，人们通过对这些信息进行分析来获得认识和改造 自然的能力，然而，信息的纷繁复杂也给人们的工作带来很多困难，人们很难判 断信息的准确性和真实性，在军事通信领域常常需要在一个很宽的频带内对是否 存在信号进行检测，而这些信号可能埋没在强噪声中，亦即对低信噪比信号的检 测。在通信对抗中，实施干扰与破坏的前提是做好通信侦察。通信侦察不仅能有 效地破坏敌作战指挥信息传递，而且在情报获取及对敌方实施干扰上，也会收到 意想不到的奇效。而微弱盲信号检测技术和宽带侦察接收机都是通信侦察的重要 组成部分5 4 】【5 6 1 。本文就是针对这两个问题来研究通信信号的盲检测与宽带接收。 1 2 宽带接收机的研究背景与现状 1 2 1 宽带接收机的研究背景 在现代战争中，军事对抗的手段不再局限于荷枪实弹的武力抗争，随着信息 技术的发展，运用类似战争的行为，攻击敌方的信息系统，或者保护已方的信息 系统不受敌方攻击性破坏的电子战( e w ) 技术被世界各国所熟知并广泛应用。通常 意义的电子战领域由三个部分组成：电子支援( e s m ) 、电子进攻( 队) 和电子防护 ( e p ) 。其中，电子支援就是通过截获、收集敌方的非合作信号，以从中筛选出有 2 通信信号盲检测与宽带接收技术研究 用信息，为己方作战提供信息服务。因而，能适应复杂现代电子战环境的侦察接 收机应运而生，它是电子情报保障体系中的重要组成部分。 通常，电子侦察系统中接收到的往往都是非合作信号，对于接收机的适应能 力及反应时间要求都很高，所以研究开发工作频段宽、接收适应能力强、可扩展 性好、能够适应多种信号的侦察接收机，是电子战发展的必然需求。研究认为宽 带数字式信道化接收机，最有希望满足上述电子侦察系统的要求。数字式信道化 接收机作为宽带数字化侦察接收机的理想实用方法，以前制约其发展的主要因素 是其较大的体积、重量和昂贵的成本，但随着器件工艺水平的提高，以及相应的 大规模专用集成电路( a s i c ) 工作速率的极大提高，宽带数字式信道化接收机的发 展己成为必然趋势。信道化接收机可以认为是目前电子对抗系统中一种非常有前 途的接收机体制，也是抗干扰措施中的有力助手。目前各发达国家都在信道化接 收机方面投入了大量的人力物力，研究提高侦察接收机的灵敏度、研制动态范围 广、高截获概率的多信道接收机，是一项艰巨而有意义的工作。 1 2 2 宽带接收机技术发展 宽带侦察接收机的发展主要分为模拟接收机和数字接收机两个阶段。在模拟 阶段，主要有晶体视频接收机，超外差接收机，瞬时测频接收机( i f m ) ，信道化 接收机，压缩接收机，布拉格接收机；在数字阶段，主要以数字式信道化接收机 为主。表1 1 是几种常见宽带接收机简介5 8 】【5 9 】。 表i - i 常见宽带接收机比较 接收机原理及功能优缺点 通过对输入信号进行傅里叶变换 使不同频率的信号转换为时域上 的短脉冲。输入信号通过一个由f m优点：截获概率高，能分 本地振荡器作为本振输入的混频离同时到达的信号，灵敏 器变换成线性调频( c h i r p ) 信号，度高，饱和动态范围大， 压缩接收机 该信号经压缩线被压缩成短脉冲， 结构简单，适于密集复杂 这些短脉冲通过一个对数视频放的捷变信号环境。 大器变换成视频信号。每个输出短缺点：输出脉冲很窄，瞬 脉冲在时间上相对于本振( l 0 ) 扫 时带宽窄、成本高。 描起始点的位置，表示与其对应的 输入信号频率。 第一章绪论 采用相位自相关技术，将信号的频优点：体积小、测频快、 率信息转换成幅度信息而实现测测频精度高、瞬时频带宽。 i f m 接收机【3 3 】 频的，该接收机主要由限幅放大缺点：多信号接收方面存 器、相关器组成。能在脉冲前沿完在较大难度，不能普遍应 成测频工作。用于电子侦察领域 采用一个光学布莱格小室来完成 频率分离。它的组成部分包括：激优点：具有1 0 0 的截获概 光器、布莱格小盒、变换透镜。输率、宽的瞬时带宽和高的 入的r f 信号经过激光器变换成相频率分辨力、能处理多个 布莱格接收机干光照射布莱格小盒，布莱格小盒同时到达的信号、灵敏度 ( 声光接收机) 以正比于输入信号的频率折射光高、体积小、用于对付在 线，通过变换透镜将光线聚焦到光密集环境下的扩频辐射源 敏二极管检测阵上，光敏二极管阵很有效。 面输出的能量分布就代表了信号缺点：动态范围小。 的傅里叶频谱。 优点：兼备其它接收机的 优点；截获率高；直接从 将射频频谱细分为若干段，同时将 频域选择信号，避免了时 每个频段下变频到一个固定中频， 域重叠信号的干扰，抗干 并用对应的带通滤波器组对信号 扰能力强；它克服了i f m 信道化接收机 接收机不能处理同时到达 进行滤波，这样每个信道变为一个 信号的弱点，对高密度信 固定调谐的超外差接收机，通常每 号环境有着较好的分离能 个信道中只处理一个信号。 力。 缺点：体积大、重量大、 成本高。 优点：克服了模拟方法中 从天线接收到的信号经下变频变 温度漂移、增益变化、直 为中频信号，然后用高速a d c 对其 流电平漂移等不利因素。 数字接收机 进行数字化，并采用数字信号处理 以更有效的数字信号处理 技术对其进行频谱估计和参数编 方法实时、准确地实现精 确测频。 码。 缺点：要求有高运算速度 器件和高频率的a d c 。 4通信信号盲检测与宽带接收技术研究 通常，对宽带接收机有以下几个方面的要求：接近实时的反应，即接收机必 须在截获一个脉冲以后，在几微秒之内将所有收集到的信息传送至后续处理机： 覆盖电子侦察环境所要求的宽的覆盖范围；要求接收机能够处理同时到达的信号， 即当一个以上的脉冲在相同时间到达接收机，那么该接收机应该获得所有的信号 信息；宽带接收机应有较高的灵敏度和较大的动态范围。 目前，兼具所有理想接收机特性的宽带侦察接收机还没有研制出来。而传统 的宽带接收机都存在各自的缺点，还不能很好地适应电子侦察的高要求。i f m 收机 处理同时到达信号能力差：信道化接收机体积结构复杂，造价昂贵；压缩接收机、 布拉格接收机动态范围低等。因此它们只能应用于特定的信号环境中，要完成某 些特殊任务需要将几种接收机组合起来使用。 为满足上述要求，应用数字化处理方法结合信道化接收机的优点而形成的数 字式信道化接收方法应用而生【5 7 】【4 5 】。数字化处理方法克服了模拟方法中的不利因 素，以更有效的数字信号处理方法实时、准确地实现精确测频。信道化处理方法 将宽频域细分为几个子段，从而使得宽带接收机可以处理同时到达的多个信号， 另外，信道化接收机还有灵敏度高、动态范围大、截获概率高等优点。可见，数 字式信道化接收机是具有吸引力的宽带接收机的一种形式而受到重视，在不断发 展中。 1 2 3 数字式信道化接收机研究现状 数字式信道化接收机是由模拟信道化接收机演变而来的。在信道化处理早期 的模拟信道化接收机中，接收到的信号被转换成音频，在这个转换过程中将丢失 一部分信息( 例如载波频率信息) ，而对于数字式信道化接收机而言，信号通过被 转化到较低频率并数字化，几乎保留了所有的信号信息，并使得信息便于储存。 模拟信道化接收机信道不均衡性无法克服，数字信道化接收机则由于使用了数字 化处理，可以有效地解决信道不均衡的问题。数字技术的发展，使得人们将信道 化接收机的研究重点转移到了数字式信道化接收机上。目前，对于数字式信道化 接收机的研究主要集中在应用软件无线电相关理论和多相滤波技术对信道化接收 机进行建模、仿真和分析，该技术现已较为成熟3 4 】【3 5 】【3 8 】【4 6 】【4 9 1 。 1 3 微弱通信信号盲检测研究背景和理论基础 1 3 1 微弱通信信号盲检测研究背景 在这个信息时代，我们需要对信息进行全方位的把控，首先应该能够对信息 第一章绪论 进行探测和收集。信号检测作为其中一个重要的部分，一直受到人们很大的重视， 应用领域遍及了方方面面。特别是微弱信号检测近年来成为一个重要的热门研究 课题。 从强噪声背景中提取微弱有效信号是近代信息论的一个重要内容【5 3 1 ，作为现 在信号处理领域的前沿课题之一，相关研究成果一经问世，便迅速应用于科学研 究的各个领域，如雷达、自动化、通信、物理、化学、地震、生物医学、海洋探 测及军事电子对抗等。 盲信号检测作为盲信号处理的一个部分，现在也是一个研究的热门课题，特 别是信号存在性检测更是现代军事通信侦察的重要部分，作为通信侦察的最前端 部分，信号盲检测的能力直接关系着通信信号能否成功截获，关系着通信侦察是 否能够有效实施。盲信号检测就是在信号或者目标信号信息完全未知的情况下， 对接收信号进行处理，对目标信号做出是否存在的判决。 雷达信号检测是信号检测的一个重要应用领域【5 2 1 ，在雷达信号检测中，需要 通过检测是否接收到回波信号和接收到回波信号的时延来判断是否存在目标以及 目标距离等信息，而雷达信号检测技术已经非常成熟，现代雷达检测以基于恒虚 警概率( c f a r ) 检测方法为主，针对不同的环境有不同的处理方法。虽然在雷达 信号检测中，接收信号相对其他普通通信信号而言非常特殊。但是，我们希望能 够寻求一些改进把这一检测思想应用于普通通信信号盲检测。 1 3 2 信号检测技术概述 信号检测可以代表两种不同的概念，一种是指在已知信号的形式情况下做统 计判决信号处于哪种状态；另一种是指对接收到的信号进行分析，判断其中是否 存在有用信号，或者是否包含目标信号。前者是传统意义上的基于随机统计假设 判决理论的信号检测；后者则是多用于军事通信、电子对抗等方面的信号截获， 信号侦查。 一、信号状态统计检测【1 7 】【1 9 】【2 0 1 1 4 5 1 所谓信号的统计检测理论是研究在噪声干扰背景中，所关心的信号是属于哪 种状态的最佳判决问题。传统的判决准则有：b a y e s 判决准则、最小错误概率准则、 极大极小准则、n e y m a n p e a r s o n 准则等。传统的信号状态统计检测技术研究的焦 点主要集中在计算复杂度与系统性能之间的折衷，即用最小的计算代价获得最优 的检测效果。 图1 - 1 为信号状态检测算法基本框图。其中h 为信道的增益矩阵( 假定h 在一 帧内保持不变，并且帧与帧之间独立) ；v 为加性高斯白噪声的统计信息。 6 通信信号盲检测与宽带接收技术研究 图1 - 1 信号状态检测算法基本框图 这样，信号检测问题可以概括为在已知信道参数( h 和v ) 的情况下，根据接 收端接收到的数据y ，进行解码处理，得到发送符号x 的估值i ，从而恢复发送端 原始数据的过程。即利用一定的数学手段，由基本关系式y = h x + v ，求出x 的过 程。 针对信号状态统计检测，现已提出的检测算法有以下三类：线性检测算法、 非线性检测算法和最优检测算法。 1 线性检测算法 线性检测就是对接收信号进行线性加权，以满足一定准则的检测方法。根据 判定准则的不同，线性检测算法主要包括迫零算法( z f ) 和线性最小均方误差算法 ( l 删s e ) 等。 2 非线性检测算法 非线性检测就是检测算法的输出是输入的非线性变换，它主要包括干扰消除 ( c a n c e li n g ) 、q r 分解和b l a s t 等方法。 3 最优检测算法 最优检测是指检测出的信号具有最高的分集增益和最接近于原始信号，它主 要包括最大似然检测算法、球面解码和格点减少等算法。 信号检测与估计的理论是从2 0 世纪4 0 年代第二次世界大战中逐步形成和发展 起来的。 ( 1 ) 经典检测与估计理论时期 在这个时期所用的数学方法基本是统计学家已完成的工作。在此期间，美国 科学家w i e n e rn 和苏联科学家k o n m o r o p o aa h 将随机过程和数理统计的观点引 入到通信和控制系统中，提示了信息传输和处理过程的统计本质，建立了最佳线 性滤波理论，即维纳滤波理论。 同一时期，n o r t hd 0 于1 9 4 3 年提出以输出最大信噪比为准则的匹配滤波 器理论；1 9 5 0 年在s h a n n o n 信息论问世不久，w o o d w a r dp m 把信息量概念用于雷 达信号检测，提出理想接收机应能从接收到的信号加噪声的混合波形中提取尽可 能多的有用信息，但是需知道后验概率分布。从1 9 5 3 年开始，人们直接利用统计 推断中的判决和统计理论研究雷达信号检测和参量估计。m i d d l e t o nd 等人用最 小风险准则处理最佳接收问题，并使各种最佳接收准则统一风险理论，使检测理 第一章绪论 7 论发展到了成熟阶段。 ( 2 ) 现代检测与估计理论时期 k a l m a n 滤波理论、非线性检测与估计理论、非参量检测与估计理论、r o b u s t 检测与估计理论，构成了检测与估计理论发展的第二阶段。 2 0 世纪6 0 年代初出现的k a l m a n 滤波理论是对w i e n e r 滤波理论的突破，它打破 了平稳过程的限制，以时域微分方程表示滤波问题，得到递推滤波算法。它的特 点之一是在现行问题中出现了非线性微分方程，在已知初始条件下可以用计算机 求解。这一理论和技术很快成功地应用于卫星轨道检测、导弹制导和自动控制领 域。 c a p o nj 于1 9 5 9 年提出了适用于噪声的统计特性基本未知情况下的非参量检 测与统计。经过十多年的发展，到了2 0 世纪7 0 年代初，h a n s e nv g 等人提出“广 义符号检测法”，并在雷达检测中得到世纪应用，r o b u s t 检测与估计理论的基础 是h u b e rp j 于2 0 世纪6 0 年代中期提出的r o b u s t 统计学，该理论适用于噪声统计特 性部分确知的问题。 2 0 世纪8 0 年代以后，由于光纤通信、激光雷达及其他激光技术的发展，使量 子信道日益重要，但至今量子检测与估计理论还处于初级阶段。 上述各种现代检测与估计理论都面临一系列技术问题，如非线性检测与估计 理论中的相位同步问题、相位检波问题、相参积累问题等，使现有的几种r o b u s t 检测方法难以应用到实际问题中。近年来已有人在非线性理论和s h a n n o n 信息论方 面也做了一些新的尝试。 二、信号存在性检测【1 3 】。【1 6 】【2 0 】 对接收信号中是否存在有用信号的检测研究也是基于统计概率学理论进行 的，当目标信号形式是已知的情况下，即针对合作信号，可以用匹配滤波器进行 最佳接收。但是电子侦察系统中接收到的往往都是非合作信号，雷达系统主要用 c f a r 检测算法来完成这种信号的检测，但是要求接收信号有很高的信噪比。同时， 对于微弱非合作信号的检测方法也有了大量的理论研究。 传统的能量检测方法都要求观测信号有较高的信噪比，不能完成微弱信号的 全盲检测。随着各种新理论的出现，数字信号处理技术的发展，以及微弱信号处 理技术应用范围的拓宽，微弱信号检测的理论在不断更新，方法在不断改进和增 多。目前主要的微弱信号的处理新方法包括神经网络、混沌、随机共振、小波以 及三重相关滤波等【3 0 】 5 3 】。 ( 1 ) b p 神经网络法 神经网络是信号检测与处理的新手段，探讨应用神经网络进行弱信号检测的 方法已成为现代测试与计量工作的重要课题。这项工作目前仍处于初级研究阶段， 有许多具体问题还有待进一步解决，但其应用前景广阔。 通信信号盲检测与宽带接收技术研究 利用神经网络结构及算法的方法( b p w vb a c k - p r o p a g a t i o nw e i g h tv e c t o r 方法) 是从背景噪声中提取弱信号，该方法对弱信号的提取是在网络节点连接权向量域 进行，从根本上解决了对提取信号的频率选择问题，能够显著地提高信噪比。 神经网络b p 算法采用有导师的样本训练方法，主要由前向调整和反向调整两 部分组成。训练样本输入网络，前向计算，给出网络的输出值，按照使网络的输 出值与期望值之差e 的平方最小原则，反向计算，对网络各相邻层间接点的连接权 值进行调整，经过充分时间的学习训练，网络权向量将收敛于一最佳值w 。 ( 2 ) 混沌法 混沌是目前国内外研究活跃的一个领域，混沌理论应用于信息处理是现段混 沌学发展的主要趋势。混沌系统之所以能检测微弱的周期信号，就是因为它对微 小的信号极其敏感，而对噪声却有很强的免疫力，因而在弱信号的检测中有着十 分广阔的应用前景。 混沌首先是一个确定的非线性动力系统，其基本特征是对初始条件非常敏感。 一个有界且至少有一个正的李氏指数的确定性系统是混沌的。对于含参数的系统， 当参数变动并经过某些临界值时，系统的定性性态会突然变化，这种变化称为分 叉。利用混沌振子检测微弱信号的方法就是将一个非线性含参数系统设定在其参 数的临界值附近，微弱的特征信号作为对分叉参数的摄动。当具有某一微弱的特 征信号作为摄动项加人系统时，则非线性系统的定性性态就会发生变化，通过对 非线性系统的定性性态有无发生变化进行判别，进而达到检测微弱特征信号的目 的。 ( 3 ) 随机共振技术法 随机共振( s t o c h a s t i cr e s o n a n c e ，简称s r ) 最初由b e n z i 于1 9 8 1 年提出，并在气 象学领域中得到了成功的应用。根据随机共振理论，通过加噪声可在某一“共振” 点处大幅度提高信号的信噪比。这种方法在方波脉冲信号的恢复中也得到成功的 应用。 目前在弱信号检测技术中，目标均集中在抑制噪声这一点上，因此当噪声频 率与信号频率接近时，抑制噪声的同时有用信号也不可避免地受到损害。然而非 线性随机共振系统却能解决上述问题，它与线性系统不同的是：( 1 ) 当系统输入端 噪声增加时，非线性系统会发生随机共振，而线性系统不存在这种现象。( 2 ) 当非 线性系统发生随机共振时，部分噪声能量会转化为信号能量，使系统输出信噪比 显著提高；而线性系统却随着噪声的增加，导致系统输出信噪比变差。非线性随 机共振系统的这一现象为人们在强噪声背景下研究弱信号检测方法开创了新的思 路。 ( 4 ) 小波滤波器消噪方法 小波变换具有很好的时、频局部化特性，分辨率可随频率变化而变化。高频 第一章绪论 9 时使用小尺度口值，时轴上观察范围小，而频域上相当于用高频小波作细致观察； 低频时使用大尺度a 值，时轴上观察范围大，而频域上相当于用低频小波作概貌观 察。 分析频率有高有低，但在各分析频段内分析的品质因素却保持不变。利用小 波变换所具有的这种数学显微镜特点和频域带通特性，可以把所需的信号分离出 来，将噪声干扰信号滤除。 ( 5 ) 三重相关匹配滤波 相关检测技术是根据噪声与噪声，噪声与信号均不相关，而信号与信号则完 全相关的特性，通过相关运算达到去除噪声的一种技术。是从噪声中提取有用信 号，提高输出信噪比的有效方法。从频域角度进行分析，二重相关匹配滤波器可 以最大限度地吸收有用信号的能量，而最大限度地抑制信号频带以外的噪声。然 而无论二重相关匹配滤波器设计得多么精细，信号频带之内的噪声仍然是难以抑 制的。为了进一步提高信噪比，应该设法抑制信号频带之内的噪声。一个有效的 解决办法就是采用高阶矩范围内的信号处理方法。三重相关和双谱( - - 重相关函数 的频谱函数) 分析就是高阶矩范围内的信号处理方法。由于零均值的高斯平稳随机 过程的三重相关等于零，三重相关具有位移和旋转不变性等特点，而双谱含有丰 富的冗余信息，因此三重相关匹配滤波技术较之二重相关匹配滤波技术，可以进 一步抑制噪声，提高信噪比。 b p 神经网络法要求信号的环境是平稳的，而且要对神经网络结构进行训练， 所以不适合大多数通信信号的盲检测；对于混沌方法，由于现在在微弱信号的检 测问题上只限于周期的单频信号的研究，对非周期信号或者通信信号的研究还甚 少；随机共振法，由于能够检测信号要求频率非常低，所以不适合大部分通信信 号的检测；由以上讨论我们可以看出，现有这些微弱信号的检测方法很难完成普 通通信信号的盲检测，这就需要寻找一种满足我们要求的检测方法，雷达系统中 的基于恒虚警概率( c f a r ) 检测方法可以完成对雷达回波信号的盲检测，所以我 们可以据此寻求能够完成低信噪比普通通信信号盲检测算法。 1 4 本文主要工作及内容安排 本文在详细介绍通信侦察中的两个关键技术盲信号检测和宽带接收理论 的基础上，介绍了基于多相滤波器组的宽带信道化接收机高效结构，仿真试验和 实际检验表明了算法具有较高的实际应用价值；同时提出了用基于迭代的非相参 累积c f a r 检测算法来完成微弱信号盲检测。 本文的内容安排如下： 第二章着重介绍了宽带接收机基本理论以及一种基于多相滤波器组的宽带信 1 0通信信号盲检测与宽带接收技术研究 道化接收机高效结构，其中包括对接收机的建模、等效多相滤波器的推导和对信 道化接收机存在的问题的改进进行了讨论，并且通过仿真来验证这种结构的适用 性。 第三章介绍基于c f a r 雷达信号检测方法的基本理论，其中包括现有的一些经 典的算法和实现方法，以及一些改进算法和结构，还有关于这些算法或者结构存 在的问题，包括适用性和算法本来的不足。 第四章详细介绍了基于迭代的非相参累积c f a r 检测算法，包括门限的确定、 双参量的估计方法和性噪比改善分析，并且通过仿真试验，试验验证了该算法的 有效性。 第五章总结全文，并且提出了一些有待解决的问题和进一步的研究方向。 第二章基于多相滤波器组的宽带数字信道化接收机 l l 第二章基于多相滤波器组的宽带数字道化接收机 通过第一章绪论的介绍我们认识到，数字接收机模型无论是单通道接收还是 用几个单通道接收机并联组成的多通道接收机都属于引导式数字接收机。这些接 收机存在的主要问题是，必须首先确知哪个信道上有信号。在非合作接收条件下， 就需要用测频或搜索设备对整个频带进行搜索，以确定信号出现在哪个信道上， 从而将单通道或多通道接收机的数字本振调谐到对应得信道上。 这种接收机用于性能未知的电子对抗侦察中会存在以下问题【5 7 】【5 9 】： l 、无法进行全概率信号截获，尤其是对信号持续时间短的突发通信信号、跳 频通信信号、自适应通信信号等，截获的概率将更低，如果用作搜索的设备速度 不够快，就会丢失信号而产生漏警。 2 、测频精度对信号的接收有很大的影响，造成带内信息损失，信噪比恶化， 甚至导致信号完全丢失。然而信号侦察面对非合作信号，测频精度不可避免受外 界因素影响，无法保证绝对准确。 随着抗干扰通信体制的广泛应用，实现全概率信号的截获的接收机是非常需 要的。信道化接收机就是这样一种可以解决上述问题，实现全概率信号截获的接 收机；信道化接收机的频率分量：该方法不需要目标信号的中频信息，具有并行 处理能力。 信道化接收机是现代宽带侦察接收机中应用最广泛的一种，信道化接收机不 但具有传统模拟信道化接收机截获概率高、灵敏度高、瞬时频带宽、动态范围大， 具有处理同时到达信号能力、能适应密集复杂的信号环境等优点，还具有设备体 积小，信道均衡性好的能力，而且成本较低，缺点在于频率分辨率不高，尤其是 当总的频率覆盖范围很宽时。另一方面，瞬时测频( i f m ) 接收机具有较高的频率 分辨率，但它不具有多信号并行处理能力而不适应现代电子战( e w ) 中信号密集 的环境，所以把信道化接收机和瞬时测频接收机结合使用是现代电子对抗技术的 发展需求【3 3 】【4 4 1 。 信道化滤波器是信道化接收机的重要组成部分。通常数字信道化接收机的滤 波器都是基于多相滤波技术来实现的，它是宽带接收机直接实现方式的高效实现 形式，该结构可从宽带数字式信道化接收机的直接实现形式变化而来。对于数字 式信道化接收机直接实现形式，其信道化滤波由一组低通滤波器组成，每个滤波 器具有相同的特性和带宽，其中心频率位于相应信道的载波频率上，之后由混频 器将其变换到基带。 1 2 通信信号盲检测与宽带接收技术研究 宽带接收机的直接实现形式不适合宽带数字接收。数字下变频的工作速率需 与前端a d c 输出速率一致。实现宽带接收需高采样率a d c ，输出高数据率数据，这 种结构对乘法器的运算速率要求很高，可实现性不强。进一步研究发现，抽取在 低通滤波后进行，这意味着有很多经过下变频和低通滤波后的数据没有被利用， 大量运算结果被浪费，运算效率低。因此从计算效率的角度出发，希望只计算抽 样点的数据而不是全部数据。 2 1 信道化接收机模型 2 1 1 信道化接收机原理 在第一章中提到了宽带接收机中的一种信道化接收方法，其基本组成框图如 图2 1 ，该方法的基本原理是将输入的全带信号进行频带分割，即将侦收到的信号 频段分解成若干个不同频段又称为子频段或子信道，然后对各子段分别处理。为 了得到更高的频段分辨率，各子频段可分别再进行第二次分割、第三次分割，直 到满足频率的要求为止。 - i 放大器h 信道- 卜 瀹入 滤 放大器卜_ 一信道2 卜_ + 后 续 波处 数据输出 - 器 理 组单 兀 - 放大器卜一信道n 卜 图2 - 1 信道化接收机的基本组成结构 早期信道化宽带侦察接收机均采用模拟方法，但模拟信道化接收机信道不均 衡性无法克服，数字信道化接收机则由于使用了数字化处理，可以有效地解决信 道不均衡的问题。滤波器组是信道化接收机最重要的环节之一，通常我们希望设 计出频率分辨率一致的接收机，即各通道中滤波器有着相同的特性和带宽，然而 在设计模拟滤波器组时，滤波器的特性很难控制，要做出许多性能( 如带宽、波动 因子) 相同的滤波器是很困难的，而这一点在数字信道化接收机中，应用数字信号 处理技术是很容易实现的。 常见的模拟信道化接收机有：声表面波( s a w ) 信道化接收机、声光( a o ) 信道化 接收机、信道化i f m 接收机等。 第二章基于多相滤波器组的宽带数字信道化接收机 1 3 2 1 2 数字信道化接收机模型 数字式信道化接收机是建立在模拟信道化接收机的基础上的，在接收端设计 有a d c ，将模拟信号数字化，这种处理方法的主要优势得益于数字信号处理技术 的发展。在数字式信道化接收机中，为获得均衡的信道特性通常采用的方法是均 匀d f t 滤波器组的方法。 图2 2 是基于低通滤波器组的数字式信道化接收机模型【5 8 1 ，其中 工。( 刀丁) ， k = 0 ，l ，2 一l 为经过采样后的高速数据，它包含了监视带内的所有信 息，为数字滤波器组子带数目，d 为抽取间隔，h 。( 刀丁) ， k = o ，1 ，2 一1 为 个带通滤波器，滤波器组输出个基带信号：y i ( d n t ) ， k = 0 , 1 ，2 n 一1 。滤波 器组的频域通带特性如图2 3 。 图2 2 基于低通滤波器组的数字式信道化接收机模型 h 1：p 归) ji ir - o ie t e o ) i h t ( e j ) ii 皿( p 归) i i h t 。- i ( p 扣) l yh l 一 一2 z c n0 2 兀f n2 ( 2 x n 、l 图2 3 信道化接收机各滤波器幅频特性 对第k 个信道中的信号滤波有： y k ( n d t ) = 【x 伽丁) h i 丁) 】艿( 朋- n d ) t ( 2 一1 ) n = 0 若滤波器组的第k 通道带通滤波器冲击响应0 丁) 与第o 通道低通滤波器冲 激响应h o ( n t ) 具有如下关系： 1 4 通信信号盲检测与宽带接收技术研究 hf 刀丁) ： ( 百切 (22)kh on t ) e ( 刀丁) =( 。 ( 2 - 2 ) h 女( z ) = h o ( z w ) ( 2 - 3 ) 则称这个滤波器组为均匀滤波器组，其中w ：e 7 百”。信道总数n 受抽取比d 限制， 通常情况下d ：。抽取的目的是为了降低运算的复杂度、节省运算量。 2 2 1 信道划分方法 2 2 信号多信道模型 不同的频带划分方式决定不同的信道化高效结构，故首先对信号的频带划分 方式进行介绍【5 7 】【5 9 】。 一、复信号频带均匀信道划分形式 均匀信道常见的堆积排列形式有两类，分别是偶型和奇型排列。 镪= o0 3 lc 0 2 o d i2 n ( a ) 偶型排列 2 a 2 万2 x2 万 k k kk 国 ( b ) 奇型排列 图2 - 4 复信号的信道排列形式( 国【0 , 2 n 】) 图2 - 4 是复输入信号的信道划分方式，此时信道间隔是2 n d ( d 是信道个数) ， 信道k 的中心频率q ( k = 0 ，l ，d 1 ) 取值表示如下： 在偶型排列中，第k 个信道中心频率为：魄= 2 n k , d ( 2 - 4 ) 在奇型排列中，第k 个信道中心频率为：0 9 k = 2 n k d + 万d ( 2 5 ) 二、实信号频带均匀信道划分形式 为建立实信号多信道接收机的数学模型，首先需要对实信号的数字谱进行信 道划分。实输入信号的频谱具有对称性，因此对其频带的划分比较特殊，一般有 以下几种方式： 1 、将实信号看作特殊的复信号，仍采用图2 4 的信道划分方式。但此时铣， k = 0 ，l ，2 ，( d 一1 ) 2 即只需要对d 2 各信道进行下变频处理。 第二章基于多相滤波器组的宽带数字信道化接收机 1 5 2 、只对c o 【0 ，石】上的频谱进行信道划分，d 是信道个数。采用与图2 4 相类 似的信道排列形式，但此时信道间隔是刀d 。 相应的偶型排列中心频率：c o k = r c k d ( 2 6 ) 相应的奇型排列中心频率：c o k = ；r d c d + 乃2 d k = 0 , 1 ，d 一1 ( 2 - 7 ) 3 、按图2 - 5 对信道重新划分，此时的q 为： q = ( k 2 d 4 - 1 ) 告对应图2 5 ( a ) ( 2 - 8 ) q = ( 七+ 百1 ) 万2 n 对应图2 5 ( b ) ( 2 - ? ) 0 归) | 厅 霾毳 毳 反一 d + r e 0 c 0 1 o c o o i 万一 ( a ) 实信号信道划分1( b ) 实信号信道划分2 图2 5 实信号的信道排列形式( 国【0 , 2 n 】) 2 2 2 实信号典型多信道模型 ( 1 ) 信道划分与低通滤波器组信道化接收机 虽然上述划分方式不同，结构不相同，但是信道化高效结构的推导可以类似 得到。所以这里只就其中实信号的一种信道划分方式进行建模与高效结构推导。 根据上面的介绍，现在我们对实信号的数字谱做如下式( 2 1 0 ) 信道划分来 实现信道化接收机的建模 4 6 1 5 5 1 。 = 卜罕胯扣0 ，1 ，2 d - l ( 2 - l o ) 式中，钆为第k 信道的归一化中心角频率；d 为数据抽取率( 信道个数) 。 需要指出，由式( 2 1 0 ) 得到的实信号存在着对应得镜频戤，并且信道总数 受数据抽取d 的限制。图2 6 为对4 个实信道的