一种多信道突发信号联合检测方法

一种多信道突发信号联合检测方法

0突发信号的检测突发性通信在现代通信系统中得到了广泛应用。由于其强大的抗调查和监听能力，各种军事和民用通信系统都采用了突发性传输方式。对观测数据中是否含有突发信号并进行存在性检测和确定其起始位置,是突发信号处理中的首要内容,也是后续参数估计、调制识别、解调等处理的基础。对于突发信号的检测:匹配滤波法是最优检测因此,针对上述问题进行了2个方面研究:①将频域简化的单循环平稳检测法引入到突发信号的检测中;②在此基础上提出了一种联合检测方法,将待检测频谱分为有突发信号和无突发信号的两类子频谱集合,对不同集合分别采用能量检测和循环平稳检测,并将检测结果作为下次检测的依据。最后,对比分析了传统检测方法和联合检测方法的检测性能和复杂度,仿真验证了该算法可以有效提高检测正确率并减少了运算量。1试验模型和方法1.1信号噪声设待检测信号已经过预滤波处理并消除了带外噪声的干扰。在加性高斯白噪声w(n)(噪声均值为0,方差为σ(1)式中:s(n)表示突发信号;k的取值为0或1,物理意义分别对应只有噪声或存在信号2种情况。由此可看出,对突发信号的检测实质上是二元存在性假设,用H1.2高斯互补累积函数能量检测通过计算给定信号在时间带宽积内的累积能量,并与预先设定的门限进行比较从而得出判决和检测结果。由此可构造判决统计量Y为(3)式中,N为待检测信号的采样点数。由于高斯白噪声的平均功率是定值,根据中心极限定理(4)式中:σ(5)式和(6)式中:λ为判决门限;Q(·)为标准高斯互补累积函数。根据恒虚警概率准则,针对预设的先验虚警概率,可得到判决门限实际通信中,噪声的不确定性对能量检测影响较大由此可得到噪声不确定度修正后的虚警概率、检测概率和判决门限为1.3判决特征量t和判决门限p循环平稳检测主要利用通信信号的循环平稳特性,在循环频率非零处能够有效区分平稳噪声。因而在低信噪比条件下,可利用非零循环频率处的信号特征来提高检测性能。在高斯信道条件下,且信号为循环平稳过程,则最大似然检测器的充分统计量可表示为(12)式中:但平滑谱估计算法运算量较大,可依据循环频率域内维纳辛钦关系简化为(14)式中,由此,可得到如下二元假设判决关系式因为Y为复数,所以待检测信号的判决特征量T和判决门限η可构造为(17)式中,T的概率分布密度可由Y推导得到。在H(18)式中:(19)式中:2联合检测方法在突发通信的检测中,为了减少对待检测频谱的检测时间,不能对同一段频谱采用不同方法进行检测。鉴于上述2种方法各自的局限性,并兼顾能量检测速度快和循环平稳检测精度高的优势,在此提出一种交互式联合检测方法。将待检测频谱B分为F个待检子频谱,在同一时间段内对任意子频谱f1)在对待检测频谱的初始检测时,为保证对检测速度的追求对整个频谱都采用独立的能量检测,以得到每个子频谱在本次时间段内的判决结果2)当子频谱f3)在下次开始判决前,对于上次判决后H本方法的特点在于能够对特定频谱的多条子频谱进行突发信号存在性的快速有效检测。同时在判决间隔足够短的情况下,对于某一特定子频谱f3性能分析3.1联合检测性能对比对总频谱B进行全频段内突发信号检测,可通过检测判决后的检测概率来验证检测性能的优劣。设F个待检测子频谱中突发信号出现的概率为p而联合检测的性能主要是由后续检测的性能来体现,假设在H将2种方法的检测概率进行比较,当能量检测的检测概率能够接近循环平稳检测时则有由于在实际通信中突发信号出现的概率会远大于在足够小间隔内的瞬时变化率,因而有p3.2经典能量检测法在突发信号检测判决中,可将所有运算归结为复数的加法和乘法运算。由于复数乘法运算的运算量远大于复数加法运算,因此,复杂度分析主要考察复数乘法的运算量。设快速傅氏变换(fastFouriertransformation,FFT)运算点数为N,经典能量检测法的计算复杂度为O(N);传统循环平稳检测法中循环谱估计是二维FFT运算,其复数乘法运算量为N采用简化后的循环平稳检测方法则避免了对循环谱估计的计算,根据(16)式可得简化的循环平稳检测法的复数乘法运算量C其复杂度为O(N),显然要低于传统循环平稳检测。由于联合检测方法主要由后续检测的性能来体现,可得到联合检测的复数乘法运算量为当能量检测和循环平稳检测采用相同的采样点数,即N=N说明当H4突发信号的出现概率在加性高斯白噪声环境下,假设突发信号采用二进制相移键控(binaryphaseshiftkeying,BPSK)信号,子频谱数目为F=100,在子频谱中突发信号的出现概率p4.1联合检测算法图2给出了不同噪声不确定度波动范围下,联合检测方法与能量检测方法的检测概率对比曲线。从图2中可看出,噪声不确定度对能量检测的影响较大;而联合检测则利用了循环平稳检测对噪声不敏感的特性,针对噪声不确定度较大的频谱集合采用了循环平稳检测方法。因而在相同噪声不确定度条件下,性能较能量检测法改善明显,符合理论分析。4.2联合检测与循环平稳检测假设起始时刻H假设采样点数为1024,图4为连续计算100个时段2种算法所需乘法运算量的对比曲线。从图4中可看出,在相同采样点数的条件下,联合检测的运算量将会远小于循环平稳检测。这是因为在任何条件下循环平稳检测的运算量都是相对较大的;而联合检测则利用上次判决结果的先验信息,对下个时段中部分频谱采用了能量检测,因而减小了乘法运算量。通过对不同频谱集合采用不同方法,可有效起到降低复杂度的作用,验证了理论分析。5联合检测方法仿真在突发信号的存在性检测中,能量检测在低信噪比情况下易造成虚警率和漏检概率过高;而循环平稳检测则对噪声鲁棒性较好,但是循环谱相关特征运算量较大。因此,提出了一种以能量检测联合单循环平稳检测为基础的交互式联合频谱检测方法,并依据上次判决结果给出了不同频谱集合所采用不同检测方法的流程,在此基础上进一步推导了本方法的检测正确率和运算量的表达式,并与传统方法做了比较