一種直擴信號截獲檢測方法
【專利摘要】本發明公開了一種直擴信號截獲檢測方法，該方法包括以下步驟：步驟1：獲取數據序列x(n)；步驟2：獲得自相關序列r(m)；步驟3：對r(m)進行平滑處理；步驟4：設定搜索步進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。本發明檢測方法能夠只利用單次自相關估計結果即可實現直擴信號截獲檢測，通過自相關序列相關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】
_種直擴信號截獲檢測方法
技術領域
[0001] 本發明屬于通信和信號處理技術領域，涉及一種直擴信號截獲檢測方法，用于非 合作條件下直擴信號的截獲檢測。
【背景技術】
[0002] 直接序列擴頻（以下簡稱直擴)技術在水聲通信與探測領域已得到廣泛應用，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。現有的直擴信號截獲檢測方法主要包括:能量檢測法、平方 律法、相關累積法、基于周期譜法。傳統的能量檢測法依賴于背景噪聲模型，沒有充分利用 直擴信號特征，檢測效果差。平方律法利用平方處理將二相調制直擴信號變為窄帶信號進 行檢測，但具有小信號抑制效應，低信噪比下性能嚴重下降，且不適于多相調制信號。相關 累積法利用了直擴信號偽碼的自相關特性，但為了獲得高增益，需要多段數據自相關估計 進行累積平均，在水聲領域，傳播速度慢，多段數據獲取需要較長時間，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，但實現困難。
【發明內容】
[0003] 技術問題:本發明提供一種直擴信號截獲檢測方法，該方法利用直擴信號偽碼的 自相關特性，通過單次自相關估計的變步長時域累積搜索方法，提高自相關峰增益，降低信 息碼對自相關特性的影響，提高檢測性能，同時獲得偽碼周期估計，具備實時處理優勢。
[0004] 技術方案:本發明的直擴信號截獲檢測方法，包括以下步驟：
[0005] 步驟1:獲取離散數據序列x(n)，n = 0，1，2,…，N-1:從傳感器接收N個采樣點的實 時采集數據或提取N個采樣點存儲的現成數據作為待處理的數據序列x(n)，n = 0，1，2，…， N-1，其中N為采樣點數；
[0006] 步驟2:對所述離散數據序列x(n)進行自相關估計，得到自相關序列r(m)，m=0,1， 2,…，M-1，其中M為自相關序列長度，m為自相關序列的離散時間索引；
[0007] 步驟3:對所述自相關序列r(m)的絕對值進行平滑處理，即根據下式計算得到平滑 自相關序列R(k):
[0009] 其中，K為平滑處理的半窗長，且K<M，k為平滑自相關序列的離散時間索引；
[0010] 步驟4:設定判定偽碼周期具有等間隔規律的最少自相關峰個數L，L>1，再根據自 相關序列長度M設定搜索步進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j對所述平滑自相關序列R(k)進行累積平均，即從j開 始，將L個間隔為j的平滑自相關序列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，從平滑自相關序列R(k)中抽取的第ij個自相 關估計值，ij為上述累積平均中的平滑自相關序列離散時間索引，i為所述L個間隔j的間隔 倍數，i = l，2,…，L;
[0014] 步驟6:搜索累積量C( j)的最大值C( jmax)作為檢驗統計量，其中jmax為最大值對應 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，則認為存在直擴 信號，并根據下式估計偽碼周期T P:TP = jmax/fs，其中fs為離散信號的采樣頻率；
[0016] 否則，認為離散數據序列x(n)中不含直擴信號。
[0017] 進一步的，本發明方法中，步驟2中，根據下式獲得自相關序列r(m):
[0019] 進一步的，本發明方法中，步驟7中的判決門限根據檢測器設計要求確定，對于恒 虛警檢測，所述判決門限根據聶曼-皮爾遜準則，按照設定的虛警概率要求確定判決門限。
[0020] 有益效果:本發明與現有技術相比，具有以下優點：
[0021 ] 1.充分利用了直擴信號偽碼的自相關特性，通過對單次自相關估計的時域累積處 理，對多個自相關峰實現了累加平均，既降低了信息碼對自相關特性的影響，又降低了偽碼 周期等間隔特性判斷的難度；
[0022] 2.本發明方法只利用了單次自相關估計結果，無需長時間多段數據累積，降低了 短信號時多段數據累積引入噪聲而增益降低的風險，適于實時處理，實用性強；
[0023] 3.本發明方法通過累積減弱了信息碼影響，能夠同時獲得更準確的偽碼周期估 計。
[0024] 平方律法是將接收信號平方后變換到頻域，通過線譜檢測實現直擴信號的檢測與 載波估計，原理簡單，實現方便，但非線性處理帶來的小信號抑制效應導致信噪比較低時性 能嚴重下降，甚至不可用;相關累加法是將多段數據的自相關估計進行累積，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據樣本，信號較短時，還會額外 引入噪聲;周期譜方法性能較優，但原理復雜，數字實現時計算復雜度高、計算速度慢，實時 系統應用難度大。本發明方法只需單次自相關估計即可滿足自相關估計的累積處理，實現 直擴信號的截獲檢測與偽碼周期估計。
【附圖說明】
[0025]圖1所示為本發明的流程圖。
[0026] 圖2所示為實施例1中本發明方法與自相關估計的比較圖。
[0027] 圖3所示為實施例1中采用本發明方法的無信息碼直擴信號截獲檢測性能曲線。
[0028] 圖4所示為實施例1中采用本發明方法的有信息碼直擴信號截獲檢測性能曲線。
【具體實施方式】
[0029] 下面結合實施例和說明書附圖對本發明作進一步的說明。
[0030] 步驟1:獲取離散數據序列x(n)，n = 0，1，2,…，N-1:從傳感器接收N個采樣點的實 時采集數據或提取N個采樣點存儲的現成數據作為待處理的數據序列x(n)，n = 0，1，2，…， N-1，其中N為采樣點數。
[0031 ]在步驟1中，采樣數據可以通過數據采集器采集。
[0032]步驟2:對所述離散數據序列x(n)進行自相關估計，得到自相關估計r(m)，m=0,1， 2,…，M-1，其中M為自相關序列長度，m為自相關序列的離散時間索引；
[0033]在步驟2中，根據下式獲得自相關序列r(m)可以保證每個m對應的自相關估計的數 據點數相同。
[0035]步驟3:對所述自相關序列r(m)的絕對值進行平滑處理，即根據下式計算得到平滑 自相關序列R(k):
[0037]其中，K為平滑處理的半窗長，且K<M，k為平滑自相關序列的離散時間索引。
[0038]在步驟3中對自相關序列絕對值的平滑處理可以降低噪聲影響，提高自相關峰的 信噪比，有利于直擴信號的檢測。
[0039]步驟4:設定判定偽碼周期具有等間隔規律的最少自相關峰個數L，L>1，再根據自 相關序列長度M設定搜索步進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，搜索步進即對應直擴信號的偽碼周期，在偽碼周期未知情況下，在 [H]范圍內假設偽碼周期，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 定。
[0041] 步驟5:按照所述搜索步進j對所述平滑自相關序列R(k)進行累積平均，即從j開 始，將L個間隔為j的平滑自相關序列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，從平滑自相關序列R(k)中抽取的第ij個自相 關估計值，ij為上述累積平均中的平滑自相關序列離散時間索引，i為所述L個間隔j的間隔 倍數，i = l，2,…，L。
[0044] 步驟6:搜索累積量C( j)的最大值C( jmax)作為檢驗統計量，其中jmax為最大值對應 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，則認為存在直擴 信號，并根據下式估計偽碼周期T P:TP = jmax/fs，其中fs為離散信號的采樣頻率；
[0046] 否則，認為離散數據序列x(n)中不含直擴信號。
[0047] 判決門限根據檢測器設計要求確定，對于恒虛警檢測，可根據聶曼-皮爾遜準則， 按照設定的虛警概率要求確定判決門限。
[0048]本發明的原理是充分利用了直擴信號偽碼在周期整數倍處存在尖銳的自相關峰 的特性，通過單次自相關估計相關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] 仿真信號參數為:采樣頻率fs = 50KHz，載波頻率f〇 = 5.0kHz，偽碼階數為5,采用二 相調制方式，一個碼片內的載波周期數為8,則碼片時間寬度為1.6ms，離散采樣點數為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信 號的檢測性能進行仿真測試，每次仿真1000次，統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，無信息碼時能夠達到-20dB的信噪比下限，存在信息碼時，也能達 到_19dB的信噪比下限，能夠滿足實際應用需求。
[0052]上述實施例僅是本發明的優選實施方式，應當指出：對于本技術領域的普通技術 人員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以做出若干改進和等同替換，這些對本發明 權利要求進行改進和等同替換后的技術方案，均落入本發明的保護范圍。
【主權項】
1. 一種直擴信號截獲檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 步驟1:獲取離散數據序列奴11)，11 = 0，1，2，一，^1:從傳感器接收~個采樣點的實時采 集數據或提取N個采樣點存儲的現成數據作為待處理的數據序列x(n)，n = 0，1，2，…，N-1， 其中N為采樣點數； 步驟2 :對所述離散數據序列x(n)進行自相關估計，得到自相關序列r(m)，m = 0，1， 2,…，M-1，其中Μ為自相關序列長度，m為自相關序列的離散時間索引； 步驟3:對所述自相關序列r(m)的絕對值進行平滑處理，即根據下式計算得到平滑自相 關序列R(k):其中，K為平滑處理的半窗長，且K<M，k為平滑自相關序列的離散時間索引； 步驟4:設定判定偽碼周期具有等間隔規律的最少自相關峰個數L，L>1，再根據自相關 序列長度Μ設定搜索步進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j對所述平滑自相關序列R(k)進行累積平均，即從j開始，將L 個間隔為j的平滑自相關序列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，從平滑自相關序列R(k)中抽取的第ij個自相關估 計值，ij為上述累積平均中的平滑自相關序列離散時間索引，i為所述L個間隔j的間隔倍 數，? = 1，2，···，?; 步驟6:搜索累積量C( j)的最大值C( jmax)作為檢驗統計量，其中jmax為最大值對應的離 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，則認為存在直擴信號， 并根據下式估計偽碼周期TP: TP = jmax/fs，其中fs為離散信號的采樣頻率； 否則，認為離散數據序列x(n)中不含直擴信號。2. 根據權利要求1所述的直擴信號截獲檢測方法，其特征在于，所述步驟2中，根據下式 獲得自相關序列r(m):3. 根據權利要求1所述的直擴信號截獲檢測方法，其特征在于，所述步驟7中的判決門 限根據檢測器設計要求確定，對于恒虛警檢測，所述判決門限根據聶曼-皮爾遜準則，按照 設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
【發明人】王曉燕, 李帝水, 姚帥, 其他發明人請求不公開姓名
【申請人】東南大學