CN103166599A - 一种用于判别信号存在的低功耗匹配滤波方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于判别信号存在的低功耗匹配滤波方法，该匹配滤波方法通过将固定频率为主的输入波形按照正弦信号进行处理，选取匹配滤波器的响应值为整数数值，再利用匹配滤波器的响应值的周期性，简单地仅采用加/减和移位的操作得到滤波输出信号。所述的匹配滤波器的冲激响应与输入波形一致，通过对带噪声信号的数字序列x(n)进行整数L倍采样，获得匹配滤波器的响应值，L≥2。本发明利用自相关技术，通过简单的移位和加减运算，对比传统匹配滤波器大幅度降低了功耗，在微处理器和可编程逻辑器件上可以很容易开发出来，其功耗能适应商业化要求，且在降低功耗的同时保证正确率。

Description

一种用于判别信号存在的低功耗匹配滤波方法

技术领域

本发明涉及应用于通信装置、信号处理设备上的低功耗匹配滤波器，特别涉及一种用于判别信号存在的低功耗匹配滤波方法。

背景技术

在数字通信中，消息通常由二进制的编码信号来传送。模拟信号也可通过模数转换器转为数字信号进行处理。发送的波形是已知的，接收装置只需关心波形出现的时刻，不必恢复原始波形。自相关匹配滤波器是一种最佳检测器，可以增强信号抵抗噪声的能力，使有用信号增强同时抑制噪声。当某段时间内有用信号存在时，此滤波器的输出出现峰值，其它情况不会出现峰值，保证判别信号时具有最低错误概率。

已知发送信号s(t)的持续时间T，其匹配滤波器的冲激响应h(t)可表示为h(t)＝s(T-t)。匹配滤波器的功能是完成信号s(t)的自相关运算，在t＝T时刻，匹配滤波器的输出能够取得自相关函数的最大值。

数字匹配滤波器，把采样后的接收信号存储在移位寄存器中，对接收信号按一个个采样值进行移位，特别在为了提高性能而使用多位A/D转换器时，移位寄存器也有必要对该多个位进行存储并移位。一般在数字电路中，当信号变化时，电路中的电位变化并消耗功率。因此，即使在与多个位对应的移位寄存器中、当数据移位时，功耗也存在着大幅度地增加的问题。

发明内容

本发明的目的在于，针对固定频率占主要成分的输入波形的检测，提供一个实现简单，运算规模小且功耗低的方案，从而提供一种用于判别信号存在的低功耗匹配滤波方法。

本发明可以应用于通信装置，信号处理设备等。匹配滤波是信号处理中常用的运算，而常规的匹配滤波器在软件实现上存在总体的运算规模很大，消耗很多功率的缺点。本发明的目的是针对主要含有一种频率的信号这种特殊应用场合提供一个实现起来简单，运算规模小且功耗低的匹配滤波方案。

本申请的技术方案将固定频率占主要成分的输入波形，都按照正弦信号进行处理，于是选取匹配滤波器的响应为[1，2，1，-1，-2，-1，...1，2，1，-1，-2，-1]，也是600个值，这样做的好处是在保证系统性能的同时，匹配滤波器的值均为1、2这样的整数数值，可以用加/减、移位的操作来取消复杂的乘法，降低功耗。

另外，本专利还进一步利用其周期性对600个值的滤波器进行继续简化计算。

匹配滤波器的单位样值响应h(n)＝{1，2，1，-1，-2，-1，...1，2，1，-，-2，-1}，6个数据为一个周期重复，从h(0)开始一直到h(599)，一共有600个值。

对于输入序列x(n)，输出应为 $y\left(n\right)=h\left(n\right)*x\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{599}{\mathrm{\Σ}}}h\left(k\right)x(n-k),$ 由于h(n)的周期特性，输出 $y\left(n\right)=\begin{array}{c}\{h\left(0\right)x(n-0)+h\left(6\right)x(n-6)+\·\·\·+h\left(594\right)x(n-594)\\ +h\left(1\right)x(n-1)+h\left(7\right)x(n-7)+\·\·\·+h\left(595\right)x(n-595)\\ +h\left(2\right)x(n-2)+h\left(8\right)x(n-8)+\·\·\·+h\left(596\right)x(n-596)\\ +h\left(3\right)x(n-3)+h\left(9\right)x(n-9)+\·\·\·+h\left(597\right)x(n-597)\\ +h\left(4\right)x(n-4)+h\left(10\right)x(n-10)+\·\·\·+h\left(598\right)x(n-598)\\ +h\left(5\right)x(n-5)+h\left(11\right)x(n-11)+\·\·\·+h\left(599\right)x(n-599)\}\end{array},$ 其中有这

样的关系：

h(0)＝h(6)＝…＝h(594)＝1＝K₁；

h(1)＝h(7)＝…＝h(595)＝2＝K₂；

h(2)＝h(8)＝…＝h(596)＝1＝K₃；

h(3)＝h(9)＝…＝h(597)＝-1＝K₄；

h(4)＝h(10)＝…＝h(598)＝-2＝K₅；

h(5)＝h(11)＝…＝h(599)＝-1＝K₆；

将输入序列x(n)分解为6个数列，第一个数列的和为

sum1＝x(n)+x(n-6)+…x(n-594)，

同样，可得第二到第六个数列的和为：

sum2＝x(n-1)+x(n-7)+…+x(n-595)

sum3＝x(n-2)+x(n-8)+…+x(n-596)

sum4＝x(n-3)+x(n-9)+…+x(n-597)

sum5＝x(n-4)+x(n-10)+…+x(n-598)

sum6＝x(n-5)+x(n-11)+…+x(n-599)

这样，输出序列应该有如下关系：

y(n)＝K₁sum1+K₂sum2+K₃sum3+K₄sum4+K₅sum5+K₆sum6。

基于此，为达到上述发明目的，本提供了一种用于判别信号存在的低功耗匹配滤波方法，该匹配滤波方法通过将固定频率为主的输入波形按照正弦信号进行处理，选取匹配滤波器的响应值为整数数值，再利用匹配滤波器的响应值的周期性，简单地仅采用加/减和移位的操作得到滤波输出信号。这样可以取消复杂的乘法，在保证系统性能的同时降低功耗。

作为上述技术方案的一种改进，所述的输入波形为正弦信号、余弦信号、方波信号或三角波信号。

作为上述技术方案的一种改进，所述的匹配滤波器的冲激响应与输入波形一致，通过对带噪声信号的数字序列x(n)进行整数L倍采样，获得匹配滤波器的响应值，L≥2。

作为上述技术方案的一种改进，所述的输入信号为s(t)＝Acos(2πft)，T为载波周期的整数倍，该匹配滤波的方法的步骤包括：

模数转换的步骤，对接收到的带噪声信号s(t)＝Acos(2πft)进行模数转换得到序列x(n)；

匹配滤波的步骤，对上述的模数转换后的带噪声信号的数字序列x(n)进行整数L倍采样；所述的低功耗匹配滤波器的冲激响应与输入波形一致，利用匹配滤波器的响应值的周期性，简单地仅用加/减、移位的操作得到输出信号y(n)，L≥2；

取绝对值的步骤，将上述的输出信号y(n)的输出值全部变为非负值；

数字低通滤波的步骤，对取绝对值后的输出信号y(n)进行平滑；

比较的步骤，通过设定的阈值，判断出某一时刻是否接收到了发送信号s(t)。

作为上述技术方案的一种改进，所述的匹配滤波的具体步骤为：

对上述的模数转换后的带噪声信号的数字序列x(n)进行6倍采样，滤波器的系数K为2，其冲激响应为h(n)＝{1，2，1，-1，-2，-1，...1，2，1，-1，-2，-1}，由于h(n)的周期性：

$\left\{\begin{array}{c}h\left(0\right)=h\left(6\right)=\·\·\·=h\left(594\right)=1=K_1\\ h\left(1\right)=h\left(7\right)=\·\·\·=h\left(595\right)=2=K_2\\ h\left(2\right)=h\left(8\right)=\·\·\·=h\left(596\right)=1=K_3\\ h\left(3\right)=h\left(9\right)=\·\·\·=h\left(597\right)=-1=K_4\\ h\left(4\right)=h\left(10\right)=\·\·\·=h\left(598\right)=-2=K_5\\ h\left(5\right)=h\left(11\right)=\·\·\·=h\left(599\right)=-1=K_6\end{array}\right.;$

则输出信号为：

y(n)＝K₁sum1+K₂sum2+K₃sum3+K₄sum4+K₅sum5+K₆sum6；

其中，

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{sum}1=x\left(n\right)+x(n-6)+\·\·\·x(n-594)\\ \mathrm{sum}2=x(n-1)+x(n-7)+\·\·\·+x(n-595)\\ \mathrm{sum}3=x(n-2)+x(n-8)+\·\·\·+x(n-596)\\ \mathrm{sum}4=x(n-3)+x(n-9)+\·\·\·+x(n-597)\\ \mathrm{sum}5=x(n-4)+x(n-10)+\·\·\·+x(n-598)\\ \mathrm{sum}6=x(n-5)+x(n-11)+\·\·\·+x(n-599)\end{array}\right..$

作为上述技术方案的一种改进，所述的匹配滤波步骤中的采样是通过简单的比较器，或是多位数复杂的ADC进行整数倍采样。

作为上述技术方案的一种改进，所述的数字低通滤波采用多点平滑滤波器。

本发明的优点在于，本发明利用自相关技术，通过简单的移位和加减运算，对比传统匹配滤波器大幅度降低了功耗，在微处理器和可编程逻辑器件上可以很容易开发出来，其功耗能适应商业化要求，且在降低功耗的同时保证正确率。

尤其是对于水声应答系统，输入为s(t)＝Acos(2πft)，T为载波周期的整数倍，匹配滤波器的冲激响应与输入波形一致，用采样频率为发送信号的整数L倍(2倍以上)的ADC或者比较器进行采样，由于每个周期采样L个点，通过分成L个序列和的方式减少存储开销。

附图说明

图1是水声应答输入信号的调制波形；

图2本发明的用于水声应答系统的低功耗匹配滤波器的结构框图。

图3给出了本发明的实施例1中匹配滤波器的单位样值响应。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行进一步说明。

水声应答器被广泛地应用于水声定位系统，以确定海底传感器或装置的位置，或为水下潜航器定位导航，或者进行设备的回收。水声释放器多采用8-16kHz频率，FSK编码，接收机需要判断出包络中载波信号的频率，为后续逻辑解码提供支持。因此，高性能、高可靠性、低功耗的频率鉴别电路是水声应答器的关键。

对于水声应答系统，输入信号为10kHz及12.5kHz调制的波形。

①如果没有信号时，一直为一个固定的电平(这里是0伏，对系统没有影响)。

②如果有信号时，波形如图1所示，前10毫秒种为FSK调制的信号。

A.如果是10kHz的信号，则里面有100个‘1’与100个‘0’，后90毫秒全为‘0’。

B.如果是12.5kHz的信号，则里面有125个‘1’与125个‘0’，后90毫秒全为‘0’。

接收机需要判断出包络中载波信号的是否有这样的波形到来，以及是哪一种频率。目前有各种检测方法：短时傅立叶变换、翻转滤波等方法，如果按照通常的匹配滤波方式，对于10kHz信号进行6倍采样，通常的匹配滤波器的响应应该是[1，1，1，0，0，0，...1，1，1，0，0，0]，一共是600个值，每进来一个数据都要进行这种滤波，功耗较大。

总之，常规的匹配滤波器在软件实现上存在总体的运算规模很大，消耗很多功率的不足。如图2所示，本发明包括一个位数视实际系统需要而调整的模数转换器101，一个按照本发明配置的匹配滤波器102，一个取绝对值的部分103，一个数字低通滤波器104，一个比较器105。

Vin1为接收装置接收到的波形信号。当有输入时，该信号是持续时间为载波周期的整数倍的信号，可以为正余弦信号，方波信号，三角波信号等。这里以持续10ms的10KHz余弦信号为例(100个周期)，说明该系统的工作方式。

模数转换器部分101对接收到的带噪声信号进行采样，采样位数根据系统精度要求进行选择，即可以是简单的比较器，也可以是多位数复杂的ADC。芯片的选择按需选取即可。

匹配滤波器部分102，对余弦信号进行整数倍采样，以6倍(L＝6)采样率为例，匹配滤波器的冲激响应为h(n)＝K{0.5，1，0.5，-0.5，-1，-0.5...}，K为滤波器的系数，为了CPU计算方便，通常取2，匹配滤波器的冲激响应变为h(n)＝{1，2，1，-1，-2，-1...}，其中的序列以L＝6为周期重复100个周期。在图3中给出计算采样后信号与匹配滤波器卷积的简化且大幅度降低功耗的算法。

取绝对值部分103，具体而言，就是将匹配滤波器102的输出值全部变为非负值。

数字低通滤波器104，主要是平滑作用，可以根据实际的需要，取为最简单的多点平滑滤波器或者其它形式的数字低通滤波器，这里以3点平滑滤波器为例。

比较器部分105，通过实际调试，设定一个合适大小的阈值，最终判断出某一时刻是否接收到了发送信号s(t)。

图3给出了实施例1中匹配滤波器的单位样值响应。

如图3所示，如果每个正弦信号不是采样6个点，则滤波器的响应就无法化为1，2这样的整数值，就得计算乘法，增加功耗。如果对每个正弦信号采样4个点，系统判别的精度会下降，因此，最优选择是6个点。

目前的各种检测方法：短时付立叶变换，翻转滤波等方法，但是这些方案在实际的测试结果来看都远不如本专利提出的解决方法。

如果按照通常的匹配滤波方式，对于10kHz信号进行6倍采样，通常的匹配滤波器的响应应该是[1，1，1，0，0，0，...1，1，1，0，0，0]，一共是600个值，每进来一个数据都要进行这种滤波，功耗较大。

本申请的特点是，将这种固定频率占主要成分的波形，都按照正弦信号进行处理，于是选取匹配滤波器的响应为[1，2，1，-1，-2，-1，...1，2，1，-1，-2，-1]，也是600个值。这样做的好处是在保证系统性能的同时，匹配滤波器的值均为1，2这样的整数数值，可以用加/减，移位的操作来取消复杂的乘法，降低功耗。

本申请的另一个特点是，利用其周期性对600个值的滤波器进行继续简化计算。

匹配滤波器的单位样值响应h(n)＝{1，2，1，-1，-2，-1，...1，2，1，-1，-2，-1}，6个数据为一个周期重复，从h(0)开始一直到h(599)，一共有600个值。

对于输入序列x(n)，输出应为 $y\left(n\right)=h\left(n\right)*x\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{599}{\mathrm{\Σ}}}h\left(k\right)x(n-k),$ 由于h(n)的周期特性，输出 $y\left(n\right)=\begin{array}{c}\{h\left(0\right)x(n-0)+h\left(6\right)x(n-6)+\·\·\·+h\left(594\right)x(n-594)\\ +h\left(1\right)x(n-1)+h\left(7\right)x(n-7)+\·\·\·+h\left(595\right)x(n-595)\\ +h\left(2\right)x(n-2)+h\left(8\right)x(n-8)+\·\·\·+h\left(596\right)x(n-596)\\ +h\left(3\right)x(n-3)+h\left(9\right)x(n-9)+\·\·\·+h\left(597\right)x(n-597)\\ +h\left(4\right)x(n-4)+h\left(10\right)x(n-10)+\·\·\·+h\left(598\right)x(n-598)\\ +h\left(5\right)x(n-5)+h\left(11\right)x(n-11)+\·\·\·+h\left(599\right)x(n-599)\}\end{array},$

其中，有这样的关系：h(0)＝h(6)＝…＝h(594)＝1＝K₁；

h(1)＝h(7)＝…＝h(595)＝2＝K₂；

h(2)＝h(8)＝…＝h(596)＝1＝K₃；

h(3)＝h(9)＝…＝h(597)＝-1＝K₄；

h(4)＝h(10)＝…＝h(598)＝-2＝K₅；

h(5)＝h(11)＝…＝h(599)＝-1＝K₆；

将输入序列x(n)分解为6个数列，第一个数列的和为sum1＝x(n)+x(n-6)+…x(n-594)，同样可得第二到第六个数列的和为：

sum2＝x(n-1)+x(n-7)+…+x(n-595)；

sum3＝x(n-2)+x(n-8)+…+x(n-596)；

sum4＝x(n-3)+x(n-9)+…+x(n-597)；

sum5＝x(n-4)+x(n-10)+…+x(n-598)；

sum6＝x(n-5)+x(n-11)+…+x(n-599)；

这样，输出序列应该有如下关系：

y(n)＝K₁sum1+K₂sum2+K₃sum3+K₄sum4+K₅sum5+K₆sum6。

由于待检测信号中某种频率信号的能量占主导地位，因此设计匹配滤波器的单位样值响应与该频率的正弦波相同。采样点的选取方式影响系统实现所需功耗。选择每个周期等间隔采样6个点，即h(n)＝{1，2，1，-1，-2，-1}。

h(n)＝{1，2，1，-1，-2，-1，...1，2，1，-1，-2，-1}，6个数据为一个周期重复，从h(0)开始一直到h(599)，一共有600个值。

对于匹配滤波器102的输入序列x(n)，输出应为 $y\left(n\right)=h\left(n\right)*x\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{599}{\mathrm{\Σ}}}h\left(k\right)x(n-k),$ 由于h(n)的周期特性，

输出 $y\left(n\right)=\begin{array}{c}\{h\left(0\right)x(n-0)+h\left(6\right)x(n-6)+\·\·\·+h\left(594\right)x(n-594)\\ +h\left(1\right)x(n-1)+h\left(7\right)x(n-7)+\·\·\·+h\left(595\right)x(n-595)\\ +h\left(2\right)x(n-2)+h\left(8\right)x(n-8)+\·\·\·+h\left(596\right)x(n-596)\\ +h\left(3\right)x(n-3)+h\left(9\right)x(n-9)+\·\·\·+h\left(597\right)x(n-597)\\ +h\left(4\right)x(n-4)+h\left(10\right)x(n-10)+\·\·\·+h\left(598\right)x(n-598)\\ +h\left(5\right)x(n-5)+h\left(11\right)x(n-11)+\·\·\·+h\left(599\right)x(n-599)\}\end{array};$

其中有这样的关系： $\left\{\begin{array}{c}h\left(0\right)=h\left(6\right)=\·\·\·=h\left(594\right)=1=K_1\\ h\left(1\right)=h\left(7\right)=\·\·\·=h\left(595\right)=2=K_2\\ h\left(2\right)=h\left(8\right)=\·\·\·=h\left(596\right)=1=K_3\\ h\left(3\right)=h\left(9\right)=\·\·\·=h\left(597\right)=-1=K_4\\ h\left(4\right)=h\left(10\right)=\·\·\·=h\left(598\right)=-2=K_5\\ h\left(5\right)=h\left(11\right)=\·\·\·=h\left(599\right)=-1=K_6\end{array}\right.;$

将输入序列x(n)分解为6个数列，6个数列的和分别为：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{sum}1=x\left(n\right)+x(n-6)+\·\·\·x(n-594)\\ \mathrm{sum}2=x(n-1)+x(n-7)+\·\·\·+x(n-595)\\ \mathrm{sum}3=x(n-2)+x(n-8)+\·\·\·+x(n-596)\\ \mathrm{sum}4=x(n-3)+x(n-9)+\·\·\·+x(n-597)\\ \mathrm{sum}5=x(n-4)+x(n-10)+\·\·\·+x(n-598)\\ \mathrm{sum}6=x(n-5)+x(n-11)+\·\·\·+x(n-599)\end{array}\right.$

这样，输出信号为：

y(n)＝K₁sum1+K₂sum2+K₃sum3+K₄sum4+K₅sum5+K₆sum6。

考察新采样进来一个数据x(n+1)时，新的数据按照如下方式更新即可得到匹配滤波器102正确的输出结果。

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{SUM}6=x(n-4)+x(n-10)+\·\·\·+x(n-598)=\mathrm{sum}5\\ \mathrm{SUM}5=x(n-3)+x(n-9)+\·\·\·+x(n-597)=\mathrm{sum}4\\ \mathrm{SUM}4=x(n-2)+x(n-8)+\·\·\·+x(n-596)=\mathrm{sum}3\\ \mathrm{SUM}3=x(n-1)+x(n-7)+\·\·\·+x(n-595)=\mathrm{sum}2\\ \mathrm{SUM}2=x\left(n\right)+x(n-6)+\·\·\·+x(n-594)=\mathrm{sum}1\\ \mathrm{SUM}1=x(n+1)+x(n-5)+\·\·\·+x(-593)=\mathrm{sum}6-x(n-599)+x(n+1)\end{array}\right.;$

具体实现时，考察新采样进来一个数据X(N)时，FIFO中的数据应该发生如下变化：

原始的FIFO中数据为：x(n)

x(n)

x(n-1)

x(n-2)

…

x(n-598)

x(n-599)

更新后的数据为：

X(N)

X(N-1)＝x(n)

X(N-2)＝x(n-1)

…

x(n-597)

x(n-598)

出去的数据为x(n-599)，应该对应当前时刻的X(N-600)；

所以新的

SUM6＝X(N-5)+X(N-11)+…+X(N-599)＝x(n-4)+x(n-10)+…+x(n-598)＝sum5

SUM5＝X(N-4)+X(N-10)+…+X(N-598)＝x(n-3)+x(n-9)+…+x(n-597)＝sum4

SUM4＝X(N-3)+X(N-9)+…+X(N-597)＝x(n-2)+x(n-8)+…+x(n-596)＝sum3

SUM3＝X(N-2)+X(N-8)+…+X(N-596)＝x(n-1)+x(n-7)+…+x(n-595)＝sum2

SUM2＝X(N-1)+X(N-7)+…+X(N-595)＝x(n)+x(n-6)+…+x(n-594)＝sum1

SUM1＝X(N)+X(N-6)+…+X(N-594)＝X(N)+x(n-5)+…+x(n-593)＝sum6-x(n-599)+X(N)

因此，只需要6个变量记录sum1～sum6的值，每次采样的数据DataIn，以及从FIFO弹出的数据DataOut和一个temp变量就可以完成卷积的工作，即完成匹配滤波。

综上，传统方式的匹配滤波器如果按照实施例1中需要保存600个采样数据，而按照本发明的方法，只需要6个变量记录sum1～sum6的值，每次采样的数据DataIn，以及从FIFO弹出的数据DataOut和一个temp变量就可以完成卷积的工作，即完成同样的匹配滤波功能。由于存储规模大幅度减少，且乘2运算可以用移位运算代替，因此功耗很低，适应低功耗的商业应用场合。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种用于判别信号存在的低功耗匹配滤波方法，该匹配滤波方法通过将固定频率为主的输入波形按照正弦信号进行处理，选取匹配滤波器的响应值为整数数值，再利用匹配滤波器的响应值的周期性，简单地仅采用加/减和移位的操作得到滤波输出信号。

2.根据权利要求1所述的用于判别信号存在的低功耗匹配滤波方法，其特征在于，所述的输入波形为正弦信号、余弦信号、方波信号或三角波信号。

3.根据权利要求1所述的用于判别信号存在的低功耗匹配滤波方法，其特征在于，所述的匹配滤波器的冲激响应与输入波形一致，通过对带噪声信号的数字序列x(n)进行整数L倍采样，获得匹配滤波器的响应值，L≥2。

4.根据权利要求1所述的用于判别信号存在的低功耗匹配滤波方法，其特征在于，所述的输入信号为s(t)＝Acos(2πft)，T为载波周期的整数倍，该匹配滤波的方法的步骤包括：

模数转换的步骤，对接收到的带噪声信号s(t)＝Acos(2πft)进行模数转换得到序列x(n)；

匹配滤波的步骤，对上述的模数转换后的带噪声信号的数字序列x(n)进行整数L倍采样；所述的低功耗匹配滤波器的冲激响应与输入波形一致，利用匹配滤波器的响应值的周期性，简单地仅用加/减、移位的操作得到输出信号y(n)，L≥2；

取绝对值的步骤，将上述的输出信号y(n)的输出值全部变为非负值；

数字低通滤波的步骤，对取绝对值后的输出信号y(n)进行平滑；

比较的步骤，通过设定的阈值，判断出某一时刻是否接收到了发送信号s(t)。

5.根据权利要求4所述的用于判别信号存在的低功耗匹配滤波方法，其特征在于，所述的匹配滤波的具体步骤为：

对上述的模数转换后的带噪声信号的数字序列x(n)进行6倍采样，滤波器的系数K为2，其冲激响应为h(n)＝{1，2，1，-1，-2，-1，...1，2，1，-1，-2，-1}，由于h(n)的周期性：

则输出信号为： 

y(n)＝K₁sum1+K₂sum2+K₃sum3+K₄sum4+K₅sum5+K₆sum6；

其中，

。

6.根据权利要求4所述的用于判别信号存在的低功耗匹配滤波方法，其特征在于，所述的匹配滤波步骤中的采样是通过简单的比较器，或是多位数复杂的ADC进行整数倍采样。

7.根据权利要求4所述的用于判别信号存在的低功耗匹配滤波方法，其特征在于，所述的数字低通滤波采用多点平滑滤波器。 

Images