一种低信噪比下突发信号的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种低信噪比下突发信号的检测方法，包括以下步骤：对接收到的突发信号进行分段处理，再求每段信号的功率谱的倒谱，取其倒谱的最大值作为检验统计量；用移动平均法对检验统计量进行平滑，再用K-均值聚类算法对其分类判决，区分出信号和噪声；用基于长度的三态转换对判决结果进行修正，完成突发信号的检测。本发明专利技术可以对低信噪比环境下的突发信号具有较好的检测性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于通信
，具体涉及，可用 于在低信噪比环境下突发信号的检测。
技术介绍
突发通信作为低截获概率通信的重要方式之一，发射隐蔽、持续时间短，具有很强 的抗侦察截获能力，在军事通信中获得了广泛应用，如潜艇对岸通信、最低应急通信等都采 用了突发通信体制。伴随着通信新技术和新体制的推广使用，电磁环境日益复杂，给突发信 号的检测带来更大挑战。因此，研究低信噪比下突发信号的检测具有一定的意义和价值。 突发信号的检测主要分为时域检测算法和频域检测算法，时域检测算法有短时 能量法、高阶矩、高阶累积量、时域Power-Law的方法；频域检测算法主要有基于幅度谱 和循环谱、基于DFT的Power-Law算法、基于高阶谱的Power-Law算法、基于小波变换的 Power-Law算法、谱熵法、wigner-ville法等。时域检测算法受噪声影响大，频域检测算法 计算复杂。倒谱检测法计算速度快，可实现实时检测，并且可以抗窄带干扰，但是其对噪声 的抑制能力较差，因此提出基于功率谱的倒谱的突发信号检测方法，以提高检测性能。目 前，已有很多对突发信号的检测技术的研究，但基于倒谱的突发信号检测研究还是没有。韩 腾飞等人针对由高阶累积量作为判决统计量的信号检测方法，提出了相应的改进算法，该 算法只用2个符号进行累积量估计，通过增加滑动窗，对累积量值进行平滑处理，并通过窗 内累积量值的变化自适应调整窗长，减小或消除了因数据过短引起高阶累积量估计值的抖 动，该方法减少了计算复杂度，但是没有提高突发信号的检测性能。（韩腾飞，陈卫东.基 于高阶累积量的突发信号检测技术.工程实践及应用技术，2013,39(2) :72-74.)。鉴 于对少量频点功率谱的统计结果可以利用Goertzel算法快速得到，贾宏雷等人提出了用 Goertzel算法代替DFT变换，并结合Power-Law检测器来实现对突发信号的快速捕获，提高 了检测性能，但是没有给出起止点检测的准确度。（贾宏雷，江桦，王权.基于形态学处理的 突发信号宽带检测算法.太赫兹科学与电子信息学报，2013,11(6) :911-916.)。王辉针 对突发信号检测实时性的问题，研究了信号检测的时域算法。从简化运算量的角度，采用计 算量简单的Kolmogorov检测统计量，即经验分布函数和正态分布两个分布函数在垂直方 向上的最大距离，实现了低复杂度的突发信号检测；从提高检测性能的角度，通过改进相关 算法，对信号做两次自相关来提高信噪比，提高了低信噪比下突发信号的检测性能；从恒虚 警门限的角度，利用分形盒维数的特点，解决了噪声方差变化时门限选取鲁棒性的问题；针 对突发信号精确提取问题，给出了起止点评价指标，通过利用小波分解重构算法提高了信 号起止点检测精度。（王辉.短波低截获概率通信信号的检测与调制识别，解放军信息 工程大学硕士学位论文，2013.)。王民等人将对数能量特征和倒谱特征相结合，提出了一种 新的对数能量倒谱特征，采用模糊C均值聚类和贝叶斯信息准则方法估计特征门限，完成 了语音端点检测（王民，孙广，沈利荣，刘利.基于对数能量倒谱特征的端点检测算法. 计算机工程与应用，2014, 50(16) : 198-201.)。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术旨在提供一种有效检测低信噪比下突发信号的方 法，以提高在低信噪比环境下突发信号的检测概率。 为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下： -种低信噪比下突发信号的检测方法，包括以下步骤： S1对接收到的突发信号进行分段处理，再求每段信号的功率谱的倒谱，取倒谱的 最大值作为检验统计量； S2用移动平均法对检验统计量进行平滑； S3用K-均值聚类算法对经过平滑后的检验统计量进行分类判决，区分出信号和 噪声； S4用基于长度的三态转换对判决结果进行修正，完成突发信号的检测。 需要说明的是，步骤S1中，对接收到的突发信号进行分段处理，再求每段信号的 功率谱的倒谱，取倒谱的最大值作为检验统计量按以下进行： 1. 1)设经过采样的待检突发信号为x(n) (n = 1，2,…，N)，N为数据长度，对数据 分段处理，每次处理的数据长度记为perlen，步进长度记为step，则第i段信号 Xl (n)为： 计算信号Xi (n)的功率谱为： 其中，FFT为傅里叶变换，《为角频率，/?、.>)为第i段信号Xl(n)的自相关函 数，T为延时。 1.2)根据如下公式求每段信号的功率谱的倒谱： 其中，IFFT为反傅里叶变换； 1. 3)取倒谱的最大值作为检验统计量T(n): 需要说明的是，步骤S2中，用移动平均法对检验统计量进行平滑按以下进行： 用长度为1的移动矩形窗对检验统计量处理，在窗内求均值，得到平滑后的检验 统计量3〇1)，（11 = 1，2，*"，吣： 需要说明的是，K-均值聚类算法可将含有N个数据点的集合进行分类，将集合划 分成K个类。算法首先要聚类中心初始化，随机地选取K个数据点作为K个簇的初始簇中 心，根据数据点与聚类中心的距离进行聚类，每个数据点被划分到距离最近的中心所在的 簇中，进而产生了 K个聚类，从而完成了初始的聚类分布；然后对产生的K个簇分别重新计 算新的簇中心，继续进行数据分配，就这样迭代多次后，如果簇中心不在变化，说明数据对 象以及全部聚集到自己所在的簇中，此时说明聚类准则函数已经达到收敛，算法终止。 步骤S3的具体实施如下： 3. 1)对于步骤S2中得到的经过平滑的检验统计量S(n)，令迭代次数I = 1，选取 2个初始聚类中心、(1) (j = 1，2); 3. 2)计算每个数据对象S (n)与A,⑴的距离： D (S (n)，A) (I)) = | S (n) -A) (I) | ; 若满足 D(S' (n)，Ak(I)) zminmsaO^a))，（j = 1，2)}，则 S(n) G Ak，A^ 示第k类，k = 1，2 ; 3. 3)计算误差平方和准则函数： 其中，为在步骤3. 2)中被归入第j类的数据，n]为其个数； 3.4)判断：如果|J⑴-J(I-l) | < G，则结束迭代，其中，（为任意小的数；否则 I = 1+1，计算2个新的聚类中心返回步骤3. 2)重新执行。 需要说明的是，突发通信信号的检测环境包含广播信号、电视信号，无线通信信号 等多种连续信号；也包含闪电、突发噪声、雷达脉冲等自然或人为的短促信号，称为短突发 干扰信号。为了完成通信传输，突发通信的信号长度一般比这些短突发干扰信号的持续时 间长。对突发通信系统的用途、使用方式等资料情报进行分析可以获得该系统突发通信信 号持续时间的大致范围L_< L < L_，1_和L_分别为已知或从其他途径估计的信号长 度L的最小值和最大值。 对待检突发信号的信号长度范围1_和L_分别计算最小数据块长度J = L_fs和 最大数据块长度D = L_，fs，其中，fs为采样频率。将步骤S3中得到的判决结果中统计连 续判为信号的个数，记为A。若A > D，则认为是连续信号；若A < J，则认为无信号或为短 突发干扰信号；若J < A < D，则判待检突发信号存在。 以上检测利用了待检信号长本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种低信噪比下突发信号的检测方法，包含待检突发信号，其特征在于，包括以下步骤：S1对接收到的待检突发信号进行分段处理，再求每段信号的功率谱的倒谱，取倒谱的最大值作为检验统计量；S2用移动平均法对检验统计量进行平滑；S3用K‑均值聚类算法对经过平滑后的检验统计量分类判决，区分出信号和噪声；S4用基于长度的三态转换对判决结果进行修正，完成突发信号的检测。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘明骞，李兵兵，胡晔，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61