CN102571237A - 一种基于周期图的无线信号检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于周期图的无线麦克风信号检测方法，它解决了现有检测方法无法将窄带干扰与无线麦克风信号进行区分的问题。该方法包括：通过天线模块、射频前端模块、模数转换模块以及时域信号预处理模块来获得检测所需的时域数字信号；在频域完成对麦克风信号的检测，即计算获得M段待检测时域数字信号的周期图的平均值，并对平均值进行移位处理得到移位向量，估计出移位向量的均值和协方差矩阵，找出移位向量中的最大值点，并以所述最大值点为中心左右各取若干个点，组成信息向量；利用判决理论，对信息向量计算获得判决统计量；通过预定方法模拟或计算出门限值，如果所述判决统计量小于所述门限值，则为窄带干扰，否则为无线麦克风信号。

Description

一种基于周期图的无线信号检测方法

技术领域

本发明属于认知无线电技术领域，具体运用于空白数字电视频段感知中对低功耗无线麦克风信号的检测。

背景技术

美国联邦通信委员会(FCC)规定电视空白频段感知设备要能检测出信号强度为-107dbm的无线麦克风信号。在如此低的信号强度下，由于杂散辐射、泄露、交调等引起的窄带干扰与麦克风信号很相似，现有的检测方法没有将窄带干扰与无线麦克风信号进行区分而导致了极高的虚警率，这使得可用空白电视频段的数目急剧下降。

发明内容

本发明提供了一种基于周期图的无线麦克风信号检测方法，用于解决现有的无线麦克风信号检测方法中存在的无法将窄带干扰与无线麦克风信号进行区分而导致了极高的误警率的问题，这极大地提高了可用空白电视频段的数目。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于周期图的无线麦克风信号检测方法，包括两大步骤：

步骤1：获得检测所需的时域数字信号

将天线模块接收到的信号送到低噪声放大器中，放大信号，经过带通滤波器，其带宽可以根据实际需要进行调整，接着将滤波后的信号送入正交下变频器，以所选电视频段内的频点作为本振频率对信号进行下正交变频处理，进而得到IQ两路信号，然后让两路信号分别通过一定带宽的低通滤波和增益控制器，将出来的IQ两路信号送入到模数转换器中，最后将模数转换器出来的两路数字信号送入时域信号预处理模块中，在该模块中完成对信号的接收、下采样、下变频、IQ合并以及存储等处理，进而我们获得了检测所需的时域数字信号。

步骤2：在频域完成对麦克风信号的检测

对步骤1得到的时域数字信号进行频谱扫描获得待检测的频点，利用快速傅里叶变换(FFT)算法计算获得M段待检测频点的时域信号的频域值，接着计算出M段频域信号的周期图的平均值，然后对平均值进行预处理。对预处理后平均值进行点的圆周移位，记为 $\stackrel{\‾}{{\mathrm{\ξ}}_e}=\left({\mathrm{\ξ}}_e\right[-\frac{N}{2}],{\mathrm{\ξ}}_e[-\frac{N}{2}+1],...,{\mathrm{\ξ}}_e[\frac{N}{2}-1],{\mathrm{\ξ}}_e[\frac{N}{2}\left]\right);$

根据预处理中得到的噪声方差和信噪比估计出向量

的均值

和协方差矩阵η：

$\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}=\left(\mathrm{\μ}\right[0],\mathrm{\μ}[1],...,\mathrm{\μ}[N-1\left]\right)$

其中

$\mathrm{\μ}\left[k\right]=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\σ}}^2(N*\mathrm{SNR}+1)& (k=0)\\ {\mathrm{\σ}}^2& (k=\mathrm{others})\end{array}\right.$

$\mathrm{\η}[k,k]=\left\{\begin{array}{cc}\frac{{\mathrm{\σ}}^4}{M}(2N*\mathrm{SNR}+1)& (k=0)\\ \frac{{\mathrm{\σ}}^4}{M}& (k=\mathrm{others})\end{array}\right.$

找出

中的最大值点或其附近的较大值点k₀，并以k₀为中心左右各取

个点，组成向量 ${\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}}_{e,L}=\left({\mathrm{\ξ}}_e\right[k_0],{\mathrm{\ξ}}_e[k_0-P],...,{\mathrm{\ξ}}_e[k_0-1],{\mathrm{\ξ}}_e[k_0+1],...,{\mathrm{\ξ}}_e[k_0+P\left]\right);$

利用单边判决理论中的Kullback-Leibler(KL)距离，计算获得判决统计量：

$T_p={({\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}}_{e,L}-{\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}}_L)}^T{\left(\stackrel{\‾}{\mathrm{\η}}\right)}^{-1}({\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}}_{e,L}-{\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}}_L)$

其中 ${\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}}_L=\left(\mathrm{\μ}\right[0],\mathrm{\μ}[1],...,\mathrm{\μ}[L-1\left]\right),$

为对应的L×L的子矩阵；

通过预定方法模拟或计算出门限值γ，可以采用蒙特卡罗法模拟出门限值，或者根据实际数据模拟出门限值，如果T_p≤γ，则为窄带干扰，否则为无线麦克风信号。

本发明的有益效果：本发明通过提取两种信号在周期图上的不同特征，从而解决了无法将窄带干扰与无线麦克风信号进行区分的问题，使得当前空白电视频段检测中的重大难题得到了解决，同时本检测方法具有低算法复杂度，在实际系统中易于实现。

附图说明

图1为本发明的具体实施方式提供的基于周期图的无线麦克风信号检测方法的流程示意图；

图2为本发明的实施例1中当L＝11，SNR＝-17dB时，在不同β下基于周期图检测方法的ROC性能曲线图；

图3为本发明的实施例1中当L＝11，β＝0.7时，在不同SNR下基于周期图检测方法的ROC性能曲线图；

图4为本发明的实施例1中当β＝0.7，SNR＝-17dB时，在不同L下基于周期图检测方法的ROC性能曲线图；

图5为本发明的实施例2中基于周期图的无线麦克风检测方法的实际系统架构1示意图。

图6为本发明的实施例2中基于周期图的无线麦克风检测方法的实际系统架构2示意图。

图7为本发明用于实际测试的森海塞尔公司的无线麦克风信号的功率谱图，麦克风处于有声环境下，信号强度约为-95dbm。

图8为本发明用于实际测试的舒尔公司的无线麦克风信号的功率谱图，麦克风处于有声环境下，信号强度约为-90dbm。

具体实施方式

本具体实施方式提供了一种基于周期图的无线麦克风信号检测方法，如图1所示，包括：

步骤1，通过天线模块接收空中信号；

步骤2，对接收到的信号进行低噪声放大；

步骤3，对放大后的信号进行带通滤波；

步骤4，根据需要可以将滤波出来的信号进行正交下变频到中频或基带；

步骤5，对正交下变频器出来的IQ两路信号进行低通滤波；

步骤6，将低通滤波器出来的信号送入到增益控制器中进行增益调整；

步骤7，将增益调整后的信号送入到模数转换器中进行模数转化；

步骤8，将模数转换出来的数字信号送入时域信号处理模块，在该模块中完成对信号的接收、下采样、下变频、IQ合并以及存储等处理，进而得到检测所需的M段不重叠或部分重叠的时域数字信号；

步骤9，对步骤8得到的时域数字信号进行频谱扫描获取待检测的频点；

步骤10，运用离散傅里叶变换(DFT)算法或快速傅里叶变换(FFT)算法将检测所需的M段不重叠或部分重叠的待检测频点的时域数字信号转换成频域信号；

步骤11，计算获得M段待检测频域信号的周期图并对M段周期图取平均值，接着对平均值进行消除频偏的预处理，并估计出所需的噪声方差和信噪比；

步骤12，对预处理后的周期图的平均值进行移位处理并组成移位向量

步骤13，根据步骤11中得到的噪声方差、信噪比、M以及信号频域的长度估计出移位向量的均值和协方差矩阵，同时找出移位向量中的最大值点或其附近的较大值点，并以其为中心左右各取若干个点，组成信息向量。

步骤14，利用判决理论，计算获得判决统计量T_p；

步骤15，通过预定方法模拟或计算获得门限值γ；

步骤16，根据T_p与γ的比较结果给出判决，即如果T_p≤γ，则为窄带干扰，否则为无线麦克风信号。

具体的，本实施方式提供的方法是通过利用窄带干扰和无线麦克风信号在周期图上的不同特征来正确区分二者，从而能准确地检测当前信道是否有无线麦克风信号。首先将天线模块101接收到的信号送到低噪声放大器(LNA)102，放大信号经过带通滤波器(BPF)103，其带宽可以根据实际需要进行调整，接着将滤波后的信号送入正交下变频器105，以所选电视频段内的频点作为本振104频率对信号进行下正交变频处理，进而得到IQ两路信号，然后让两路信号分别通过一定带宽的低通滤波(LPF)106和中频放大器(IF Amp)107并将中放出来的IQ两路信号送入到模数转换器(ADC)109中，最后将ADC109出来的两路数字信号送入FPGA110中，在FPGA110中完成对信号的接收、下采样、下变频、IQ合并以及存储等处理，进而我们获得了检测所需的时域数字信号，同时对得到的时域数字信号进行频谱扫描获取待检测的频点，再用正弦连续波信号模拟窄带干扰，可以建立二元假设模型：

H₁(无线麦克风信号)：

H₀(正弦连续波信号)：

其中T_s＝1/f_s，A为信号幅值，β为麦克风信号的调制因子，

为随机相角，m(t)为无线麦克风信号携带的信息及方差为σ²的带限复高斯白噪声ω[n]。

在实际系统中，由于信号载频f_c和下变频频率

都存在一定的频偏，频偏记为

因此在进行周期图比对之前，对数字信号x[n]进行消除频偏的预处理，

则能够获得更好的效果，所以推导出了正弦连续波信号周期图的统计特性即：

均值：

方差：

其中ξ[k]是x[n]的周期图， $\mathrm{sad}\left(\mathrm{\π\ζ}\right[k],N)=\frac{\sin \left(\mathrm{\π\ζ}\right[k\left]N\right)}{\sin \left(\mathrm{\π\ζ}\right[k\left]\right)},$ $\mathrm{\ζ}\left[k\right]=\frac{\mathrm{\Δf}}{f_s}-\frac{k}{N},$ 信噪比

N为x[n]的长度。信号预处理算法如下：

步骤21，连续采集不重叠或部分重叠的M段(每段长度为N)信号，对M段信号的周期图取平均，记为 $\stackrel{\‾}{{\mathrm{\ξ}}_a}=\left({\mathrm{\ξ}}_a\right[0],{\mathrm{\ξ}}_a[1],\·\·\·,{\mathrm{\ξ}}_a[N-1\left]\right);$

步骤22，估计出噪声方差σ²，并找出

中最大的前两个元素，记为ξ_a[k₁]和ξ_a[k₂]，k₁＜k₂。将ξ_a[k₁]和ξ_a[k₂]作为均值带入到公式(3)中，即有：

$\frac{{\mathrm{\ξ}}_a\left[k_1\right]}{{\mathrm{\σ}}^2}-1=\frac{\mathrm{SNR}}{N}{\mathrm{sad}}^2\left(\mathrm{\π\ζ}\right[k_1],N)---\left(5\right)$

$\frac{{\mathrm{\ξ}}_a\left[k_2\right]}{{\mathrm{\σ}}^2}-1=\frac{\mathrm{SNR}}{N}{\mathrm{sad}}^2\left(\mathrm{\π\ζ}\right[k_2],N)---\left(6\right)$

由公式(5)和(6)可得：

${\left[\frac{\mathrm{sad}\left(\mathrm{\π\ζ}\right[k_1],N)}{\mathrm{sad}\left(\mathrm{\π\ζ}\right[k_2],N)}\right]}^2=\frac{{\mathrm{\ξ}}_a\left[k_1\right]-{\mathrm{\σ}}^2}{{\mathrm{\ξ}}_a\left[k_2\right]-{\mathrm{\σ}}^2}\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}C---\left(7\right)$

根据公式(7)能解出频偏Δf，进而达到消除频偏的目的，同时也可以得到消除频偏后的周期图的平均值。

步骤23，将步骤22得到的Δf代入公式(5)中，估计出信号的SNR。

对于步骤22中关于噪声方差的估计我们采取了以下方法：

a)利用仪器(如频谱分析仪)进行测量，即选择一段只有噪声的频段测量出当前噪声的功率；

b)根据得到的周期图，选择一段只有噪声的频段，利用中位数、取均值等方法估计出噪声功率。

对于步骤23中关于信噪比的估计我们还采取了以下方法：

a)利用仪器(如频谱分析仪)测量出一定带宽下信号加噪声的总功率，同时在测出噪声的功率，进而可以估计出信噪比；

b)根据得到的周期图，选择一段只有噪声的频段，利用中位数、取均值等方法估计出噪声功率，再用类似方法估计出一定带宽下信号的总功率，进而可以估计出信噪比。

对采集的数据完成预处理后，得到了消除频偏后的M段信号的周期图的平均值。在这个前提下，基于周期图的无线麦克风信号检测算法可以分为以下几个步骤：

步骤31，对消除频偏后的M段信号的周期图的平均值进行

点的圆周移位，记为 $\stackrel{\‾}{{\mathrm{\ξ}}_e}=\left({\mathrm{\ξ}}_e\right[-\frac{N}{2}],{\mathrm{\ξ}}_e[-\frac{N}{2}+1],...,{\mathrm{\ξ}}_e[\frac{N}{2}-1],{\mathrm{\ξ}}_e[\frac{N}{2}\left]\right);$

步骤32，根据预处理中估计得到的噪声方差和信噪比计算出向量

的均值

和协方差矩阵η：

$\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}=\left(\mathrm{\μ}\right[0],\mathrm{\μ}[1],...,\mathrm{\μ}[N-1\left]\right)---\left(8\right)$

其中

$\mathrm{\μ}\left[k\right]=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\σ}}^2(N*\mathrm{SNR}+1)& (k=0)\\ {\mathrm{\σ}}^2& (k=\mathrm{others})\end{array}\right.---\left(10\right)$

$\mathrm{\η}[k,k]=\left\{\begin{array}{cc}\frac{{\mathrm{\σ}}^4}{M}(2N*\mathrm{SNR}+1)& (k=0)\\ \frac{{\mathrm{\σ}}^4}{M}& (k=\mathrm{others})\end{array}\right.---\left(11\right)$

步骤33，找出

中的最大值点k₀，并以k₀为中心左右各取

个点，组成信息向量 ${\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}}_{e,L}=\left({\mathrm{\ξ}}_e\right[k_0],{\mathrm{\ξ}}_e[k_0-P],...,{\mathrm{\ξ}}_e[k_0-1],{\mathrm{\ξ}}_e[k_0+1],...,{\mathrm{\ξ}}_e[k_0+P\left]\right);$

步骤34，利用单边判决理论中的KL距离，计算出判决统计量：

$T_p={({\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}}_{e,L}-{\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}}_L)}^T{\left(\stackrel{\‾}{\mathrm{\η}}\right)}^{-1}({\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}}_{e,L}-{\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}}_L)---\left(12\right)$

其中 ${\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}}_L=\left(\mathrm{\μ}\right[0],\mathrm{\μ}[1],...,\mathrm{\μ}[L-1\left]\right),$

为对应的L×L的子矩阵。

步骤35，给定虚警率(P_FA)，通过蒙特卡洛方法模拟出门限值γ或根据实际数据设置出门限值γ，进而可以基于如下准则进行判决：如果T_p≤γ，则为窄带干扰(H₀)，否则为无线麦克风信号(H₁)。

下面结合说明书附图对本发明具体实施方式提供的制备方法的原理及功能进行介绍。

实施例1

本实施例阐述了基于周期图无线麦克风检测方法的系统仿真。仿真是基于MATLAB环境下进行的，具体仿真步骤如下：

1)产生正弦连续波信号和频率调制(FM)的无线麦克风信号，然后进行下变频、低通滤波以及下采样得到基带离散时间信号x[n]。

2)设置信噪比SNR、频率调制因子β以及计算T_p的窗口长度L等性能参数。

3)运用预处理算法和检测算法对信号进行处理。

4)绘制不同参数下的性能曲线

附图2、图3和图4为仿真得到的性能曲线，从图中可以看出，对于β＝0.7的无线麦克风信号，当L取11以及误警率(P_FA)设置为小于1％时，在信噪比为-21dB仍能达到98％检测率(P_D)，而随着β的增大，当β≥0.9后，在极低的复杂度(L只要取11)和小于1％的P_FA条件下，基本上能完全检测出无线麦克风信号。

实施例2

本实施例阐述了基于周期图无线麦克风检测方法的实际系统实现。实际系统架构1如附图5所示：将天线模块101接收到的信号送到低噪声放大器(LNA)102，放大信号经过带通滤波器(BPF)103，其带宽可以根据实际需要进行调整，接着将滤波后的信号送入正交下变频器105，以所选电视频段内的频点作为本振104频率对信号进行正交下变频处理，进而得到IQ两路信号，然后让两路信号分别通过一定带宽的低通滤波(LPF)106和中频放大器(IF Amp)107并将中放出来的IQ两路信号送入到模数转换器(ADC)109中，最后将ADC109出来的两路数字信号送入FPGA110中，在FPGA110中完成对信号的接收、下采样、下变频、IQ合并以及存储等处理，进而我们获得了检测所需的时域数字信号，通过USB等接口将数据送入PC111中，在PC111中运行频域麦克风检测算法，最后根据判决结果对当前电视频段状况做出判断。对于不同的下变频频率和采样率可以通过FPGA到本振和ADC的反馈回路进行控制。同时也可采用如附图6所示的系统构架2，该架构将架构1中的PC111模块换成了以DSP113为核心的模块，该模块将FPGA110来的数据通过相应的接口如EMIF口送入到数据存储器114中，DSP113实时地从存储器114中读取数据完成频域麦克风检测算法并给出判决结果，对于判决结果可以送到与DSP相连的外设112中，也可以通过一些接口如USB口115、网口116等传输到其他设备中。

基于架构1的实际算法测试步骤如下：

1)选择某个电视频段，分别用无线麦克风信号发生器和信号发生器在不同的频点产生麦克风信号和正弦连续波信号。

2)运用如图5所示架构的系统对信号进行采集，连续采集M段时域数字信号，每段的持续时间为t毫秒。

3)在PC中用频域麦克风检测算法对得到的数据进行处理。

基于架构2的实际算法测试步骤如下：

1)选择某个电视频段，分别用无线麦克风信号发生器和信号发生器在不同的频点产生麦克风信号和正弦连续波信号。

2)运用如图6所示架构的系统对信号进行采集，连续采集M段时域数字信号，每段的持续时间为t毫秒。

3)在DSP芯片中用频域麦克风检测算法对得到的数据进行处理。

实验中分别测试了在有声和无声环境下不同功率的不同型号下无线麦克风信号与窄带干扰的区分，图7和图8为其中两种测试环境下得到的无线麦克信号的功率谱图，实验结果与系统仿真结果基本一致。

本具体实施方式提供的技术方案通过提取两种信号在周期图上的不同特征，从而解决了无法将窄带干扰与无线麦克风信号进行区分的问题，使得当前空白电视频段检测中的最大难题得到了解决，同时本检测方法相比于其他方法具有更低的算法复杂度，在实际系统中易于实现。

本发明具体实施方式还提供了一种基于周期图的无线麦克风信号检测装置，包括天线模块、低噪声放大器、带通滤波器、下变频至中频或基带模块、低通滤波器、增益控制器、模数转换器和时域信号预处理模块，天线模块的信号输出端与低噪声放大器的信号输入端连接，低噪声放大器的信号输出端与带通滤波器的信号输入端连接，带通滤波器的信号输出端与下变频至中频或基带模块的信号输入端连接，下变频至中频或基带模块的信号输出端与低通滤波器的信号输入端连接，低通滤波器的信号输出端与增益控制器的信号输入端连接，增益控制器的信号输出端与模数控制器的信号输入端连接，模数控制器的信号输出端与时域信号预处理模块的信号输入端连接。

可选的，所述天线模块为甚高频和特高频频段接收天线，所述下变频至中频或基带模块包括根据要检测的电视频段设置本振的频率，通过正交下变频器将信号下变频至中频或基带。

可选的，所述低通滤波器的带宽需大于或等于一个电视频段带宽的一半，所述增益控制器包括根据模数转换器所需的电压或电流能手动或自动调整输出电压值或电流值，所述时域信号预处理模块用于通过可编程芯片实现两大功能：一是对IQ两路信号的接收、下采样、下变频、合并以及存储等处理；二是为其他模块如本振、模数转换器、USB芯片等提供所需的控制信号。

上述基于周期图的无线麦克风信号检测装置中涉及的各器件实现的功能已经在之前的方法实施方式中详细描述，故在此不再敷述。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于周期图的无线麦克风信号检测方法，其特征在于，包括：

获得M段频域信号，通过对频域信号预处理及移位处理后，得到移位向量，估计移位向量的均值与协方差矩阵，找出所述向量的最大值点或其附近的较大值点，以其为中心左右各取若干点，组成信息向量

计算获得所述信息向量

的判决统计量T_p，通过预定方法模拟或计算获得门限值γ，根据所述判决统计量T_p与所述门限值γ的比较结果判决获得的M段频域信号是否为无线麦克风信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得M段频域信号包括通过离散傅里叶变换或快速傅里叶变换算法将检测所需的M段不重叠或部分重叠的时域数字信号转换成频域信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，频域信号预处理包括：计算获得M段待检测频域信号的周期图，再对M段周期图取平均值，并对所述平均值进行消除频偏的预处理。对所述平均值进行消除频偏的预处理包括以下步骤：

步骤1：利用M段周期图的平均值估计出噪声方差，并找出所述平均值中最大的两个元素；

步骤2：将步骤1中得到的最大的两个元素代入到理论均值表达式中获得待检测信号的频偏；

步骤3：将步骤2得到的频偏估计值代入到理论均值表达式中估计出待检测信号的信噪比。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在消除频偏预处理中，对噪声方差σ²的估计包括以下方法：

利用仪器(如频谱分析仪)进行测量，即选择一段只有噪声的频段测量出当前噪声的功率；或者

根据得到的周期图，选择一段只有噪声的频段，利用中位数、取均值等方法估计出噪声功率。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在消除频偏预处理中，对信噪比的估计包括以下方法：

利用仪器(如频谱分析仪)测量出一定带宽下信号加噪声的总功率，同时再测出噪声的功率，进而可以估计出信噪比；或者

根据得到的周期图，选择一段只有噪声的频段，利用中位数、取均值等方法估计出噪声功率，再用类似方法估计出一定带宽下信号的总功率，进而可以估计出信噪比。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，移位处理完成对预处理后周期图的平均值进行移位并组成移位向量；根据得到的噪声方差和信噪比估计值、M以及信号频域样本的长度计算出移位向量的均值和协方差矩阵；并找出移位向量中的最大值点或其附近的较大值点，并以其为中心左右各取若干个点，组成信息向量。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算获得判决统计量T_p包括利用判决理论，计算获得判决统计量，通过预定方法模拟或计算获得门限值γ，根据T_p与γ的比较结果给出判决，即如果T_p≤γ，则为窄带干扰，否则为无线麦克风信号。

8.一种基于周期图的无线麦克风信号检测装置，包括天线模块、低噪声放大器、带通滤波器、下变频至中频或基带模块、低通滤波器、增益控制器、模数转换器和时域信号预处理模块，其特征在于，天线模块的信号输出端与低噪声放大器的信号输入端连接，低噪声放大器的信号输出端与带通滤波器的信号输入端连接，带通滤波器的信号输出端与下变频至中频或基带模块的信号输入端连接，下变频至中频或基带模块的信号输出端与低通滤波器的信号输入端连接，低通滤波器的信号输出端与增益控制器的信号输入端连接，增益控制器的信号输出端与模数控制器的信号输入端连接，模数控制器的信号输出端与时域信号预处理模块的信号输入端连接。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述天线模块为甚高频和特高频频段接收天线，所述下变频至中频或基带模块包括根据要检测的电视频段设置本振的频率，通过正交下变频器将信号下变频至中频或基带。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述低通滤波器的带宽需大于或等于一个电视频段带宽的一半，所述增益控制器包括根据模数转换器所需的电压或电流能手动或自动调整输出电压值或电流值，所述时域信号预处理模块用于通过可编程芯片或软件实现两大功能：一是对IQ两路信号的接收、下采样、下变频、合并以及存储等处理；二是为其他模块如本振、模数转换器、USB芯片等提供所需的控制信号。

Images