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(多图) 一种自动识别噪声调频信号的方法

王雷 赵国庆?? 2009年08月24日 ?? 收藏0

?  对于能量有限的信号而言,能量是确定的,相关系数的大小只由X(t)*Y(t)积分决定。若两个完全不相似的信号,其幅度取值和出现时刻是相互独立、彼此无关的,即X(t)*Y(t)=0,其积分结果也为0,所以当相关系数为O时相似度最差,即不相关。当相关系数为1时,则误差能量为0,说明这两个信号相似度很好,是线性相关的。因此把相关系数作为两个信号相似性的度量完全是有理论依据的、合理的。

  3 利用相似理论的噪声调频信号检测

  为了讨论方便,假设接收机为理想接收机,即在通带内,其幅频特性为一固定值,相频为线性,而通带之外增益为零,中心频率ω0为且远大于接收机带宽△ω,并假定背景噪声是高斯白噪声,这种假设不失一般性,基本可以很好地描述常规接收机的检测特性。

  在时长1 ms,信噪比从一10~10 dB进行100次蒙特卡洛实验,其信号具体形式如第2节所述,首先得到信号和基准白噪声的各自的功率谱,然后代入式(12)中,计算其相关系数。考虑到虚警的可能性,通常认为当相关系数<0.8时存在噪声调频干扰,否则没有噪声干扰信号进入。所得结果,如图3所示。

所得结果

  从图3可以看出在信噪比一3 dB以上能够在时长0.1 ms下做到100%的检测。充分说明了该方法对检测识别噪声调频信号是可行的。而且根据积累时长的不同,对算法检测的灵敏度影响很大,在图4给出了不同积累时间10次蒙特卡洛实验的检测概率。

  从图4中可以看出,随着时长的增加不但检测灵敏度有比较明显的提高,同时检测曲线更加的平滑,误差减小。

检测曲线

  4 结束语

  由于噪声调频信号的强随机性,利用相关的各种检测方法无法对此类信号做出有效的检测。文中利用功率谱积累和相似函数的方法对噪声调频信号进行了检测,通过仿真试验验证了方法的可行性,说明检测概率与信噪比和累计时间长度的关系。


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自动识别? 噪声调频? 电子干扰? 功率谱检测?

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