CN105203839B - 一种基于宽带频谱的干扰信号提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于宽带频谱的干扰信号提取方法，其包括以下步骤：步骤S1，提供给定电波环境宽带频谱；步骤S2，选取电波环境频谱样本，计算频谱噪声的标准差；步骤S3，设置邻值比较判别值；步骤S4，采用邻值比较法获取频谱噪声数据；步骤S5，进行频谱噪声滤波处理，获取噪声滤波数据；步骤S6，设置干扰点阈值，获取动态阈值数据；以及步骤S7，获取干扰信号数据。本发明可有效提取电波环境频谱中的干扰信号，研究复杂电波环境的干扰信号特征，为台站干扰源查找、无线电管理及消干扰策略提供重要依据。

Description

一种基于宽带频谱的干扰信号提取方法
技术领域
本发明涉及射电天文技术领域，尤其涉及一种基于宽带频谱的干扰信号提取方法。
背景技术
大口径射电望远镜具有极高的系统灵敏度，且系统内、系统间及台址内电子设备从多。随着高频电子技术、高速数字处理技术的发展和应用，数字接收机、数字终端、商用设备、电气设备及台址光学观测设备的建设，使得台址电磁环境变得尤为复杂。
射频干扰(radio frequency interference，RFI)的强度和频谱密度会使得观测结果深受射频干扰的影响以致失去使用价值。尤其利用单天线射电望远镜进行的观测(连续谱或光谱)最易受到干扰的影响，其原因是：积分时间的增加虽然提高了望远镜对天文信号的灵敏度，但也同等程度地提高了其对射频干扰信号的灵敏度。
由此可见，射频干扰对天文观测的影响越来越大，主要体现在以下几个方面：
1、具有极化特征干扰信号影响，射电望远镜装备的接收机极化器多为线极化双通道输出，通过对天文观测终端的输入功率统计，接收机双通道功率差异性较大，且垂直极化通道功率较强，随着射电望远镜俯仰角度的升高，垂直极化通道功率呈减弱趋势，由此认为来自地面的垂直极化信号进入接收系统，影响天文观测；
2、突发干扰信号影响，某个时间进入接收系统的干扰信号大幅增加，严重恶化观测数据，大量干扰信号的存在，导致此时间段的观测数据不在有效；
3、固定窄带干扰影响，此类干扰信号大多来自自身电子设备电磁辐射，窄带干扰数量越多，天文数据的有用信息损失越多，如脉冲星观测数据处理时，存在窄带干扰的通道被屏蔽，意味着窄带干扰越多，有用的频谱通道越少。
4、空间无线电业务影响，空间移动通信、飞机导航、雷达测距、卫星通讯等电磁干扰影响射电天文观测业务。
射电天文台站的电波环境测试要求测试系统具有优异的噪声系数，能够测得台站微弱的干扰信号；每次测试覆盖范围为测试天线3dB波束宽度，通过转动测试天线覆盖台站360度天区；其次，通过垂直极化测试和水平极化测试，分析台站极化信号对天文观测的影响；另外，通过相对实时的电波环境测试，分析同一方向干扰信号的变化趋势及工作日及节假日干扰信号的差异性。综上，射电天文台站电波环境测试具有宽带、极化性、重复性、实时性等特点，有效的干扰信号提取方法对研究台站干扰信号特征、干扰源查找、台站无线电管理及消干扰策略提供重要依据。
噪声和信号分离在无线电监测技术领域应用较多，长期的无线电监测，产生大量的频谱数据，有效分离频谱噪声和信号，对于研究有用信号非常有意义。而对于射电天文业务，主要运用高灵敏度射电望远镜接收宇宙中微弱的天体信号，而地面及空间其它信号进入射电望远镜接收系统，并称之为干扰信号；从电波环境频谱中有效分析噪声和干扰信号，对研究和统计射电天文台站干扰信号特征及规律非常重要。
国内的射电天文技术领域，在选择台址时进行详细的电波环境测试，通过分析台站各个方向无线电频谱及频率占用度，评估台站无线电环境优劣。而对于现有射电天文台站，射电望远镜建设过程中缺乏电磁兼容性设计，自身电子设备产生的电磁干扰成为台站主要的干扰源；通过提取不同方向、不同极化、不同时间电波环境频谱中的干扰信号，统计和分析干扰信号特征可以对研究台站干扰信号特征、干扰源查找、台站无线电管理及消干扰策略提供重要依据。而目前射电天文领域从事电波环境测试及干扰缓解方面的技术人员并不多，针对电波环境频谱提取干扰信号的研究更是少之又少，同领域相关技术文献并未找到。
无线电监测领域，背景噪声的滤除和信号提取为信号处理领域的基本问题，考虑到无线电频谱监测需求，需要在频域实现信号和频谱噪声的分离，从而进行占用度计算及信号分析。传统的信号噪声分离通过将频谱中各点幅度与阈值比较实现，幅度大于阈值的频点认为是信号，小于阈值的频点则认为是背景噪声，而阈值的确定最为困难，阈值不合适意味着信号提取精确度不高。国际电联(ITU-R)推荐的方法获取频谱噪声表征的频段较窄，且其算法原理上不适用宽带频谱。而当前常用的人工判断读取频谱噪声的方法误差较大，并且由于频段内无线电频谱噪声存在起伏不平的情况，必须人工分段进行判断，大大的增加了工作量。另外，在吴瑞娟、龚晓峰发表的文章《利用平滑滤波阈值限定法提取背景噪声[J].中国无线电，2008(6):75-77.》中给出的频谱噪声的获取方法，仅仅从理论上给出了解决方案，但是在具体实现时由于难以选取判别参数和确定频段分割大小，导致实用性受到较大影响。综上，针对宽带(窄带也适用)、起伏不平的电波环境频谱，现有的噪声、信号分离方法通用效果不佳，信号提取精确度不高，且带宽适用性较差。
发明内容
为了解决上述现有技术存在的问题，本发明旨在提供一种基于宽带频谱的干扰信号提取方法，以有效提取电波环境频谱中的干扰信号，研究复杂电波环境的干扰信号特征，为台站干扰源查找、无线电管理及消干扰策略提供重要依据。
本发明所述的一种基于宽带频谱的干扰信号提取方法，其包括以下步骤：
步骤S1，通过射电天文台站的电波环境测试系统提供多个给定电波环境宽带频谱P(F[n],V[n])，其中P为二位数组，F为频率，V为频率点对应的电平值，n为频率点个数；
步骤S2，在所述多个给定电波环境宽带频谱中选取N个频谱作为N组电波环境频谱样本，并根据该N组电波环境频谱样本计算所述电波环境测试系统在测试方法不变情况下的频谱噪声的标准差
步骤S3，选取频谱噪声的动态范围为并设置邻值比较判别值
步骤S4，通过包括以下步骤的邻值比较法对每个所述给定电波环境宽带频谱P(F[n],V[n])中的数组V[n]进行处理，以获得对应的频谱噪声数据P1 (F[n],V1[n])：
步骤S41，判断式(1)是否成立，若成立，则根据式(2)设定数组V1[n] 中的第1个值V1[1]以及该数组V1[n]中的第2个值V1[2]，否则根据式(3) 设定数组V1[n]中的第1个值V1[1]以及该数组V1[n]中的第2个值V1[2]，
V[2]-V[1]>Deta (1)，
V1[1]＝V1[2]＝min(V[1],V[2]) (2)，
V1[1]＝V[1]，V1[2]＝V[2] (3)，
其中，V[1]为所述数组V[n]中的第1个值，V[2]为所述数组V[n]中的第2 个值，min(V[1],V[2])表示V[1]和V[2]中较小的一个值；以及
步骤S42，判断式(4)是否成立，若成立，则判断式(5)是否成立，否则判断式(6)是否成立；若式(5)成立，则根据式(7)设定所述数组V1[n] 中的第j个值V1[j]以及该数组V1[n]中的第j+1个值V1[j+1]，否则根据式(8) 设定所述数组V1[n]中的第j个值V1[j]以及该数组V1[n]中的第j+1个值 V1[j+1]；若式(6)成立，则根据式(9)设定所述数组V1[n]中的第j个值 V1[j]以及该数组V1[n]中的第j+1个值V1[j+1]，否则根据式(10)设定所述数组V1[n]中的第j个值V1[j]以及该数组V1[n]中的第j+1个值V1[j+1]，
V[j]-V[j+1]>Deta (4)，
V[j-1]-V[j+1]>Deta (5)，
V[j+1]-V[j]>Deta (6)，
V1[j]＝V[j]，V1[j+1]＝(V[j-1]+V[j]+V[j+1])/3 (7)，
V1[j]＝(V[j-1]+V[j+1])/2，V1[j+1]＝V[j+1] (8)，
V1[j]＝V1[j+1]＝min(V[j],V[j+1]) (9)，
V1[j]＝V[j]，V1[j+1]＝V[j+1] (10)，
其中，j＝2、3、4……n-1，V[j-1]为所述数组V[n]中的第j-1个值，V[j] 为所述数组V[n]中的第j个值，V[j+1]为所述数组V[n]中的第j+1个值，min (V[j],V[j+1])表示V[j]和V[j+1]中较小的一个值；
步骤S5，对每个所述频谱噪声数据P1(F[n],V1[n])进行频谱噪声滤波处理，以获得对应的噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])；
步骤S6，根据所述频谱噪声的动态范围，将干扰点阈值设置为并基于每个所述噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])，将频率点对应的电平值的动态阈值设置为以获得对应的动态阈值数据以及
步骤S7，将每个所述给定电波环境宽带频谱P(F[n],V[n])中的数组V[n] 与对应的所述动态阈值数据中的数组进行比较，当时获得干扰点的频率和电平值，并标记为干扰信号数据P4(F[m],V3[m])，其中，m为干扰点的个数。
在上述的基于宽带频谱的干扰信号提取方法中，所述步骤S2包括：
步骤S21，将每组所述电波环境频谱样本按照频率高低平均分成M段样本频谱，并在每段样本频谱中选取一段连续且无干扰的子频谱；
步骤S22，将所述每段子频谱中i个频率点对应的电平值记录为数组S[i]，并根据式(11)计算每段子频谱的数据标准差σNM，
其中，i＜n/M，Si为所述数组S[i]中第i个频率点对应的电平值，为所述数组 S[i]中所述电平值的平均值；以及
步骤S23，根据式(12)计算所有所述数据标准差σNM的平均值作为所述频谱噪声的标准差
在上述的基于宽带频谱的干扰信号提取方法中，所述频率点的个数i为 200个。
在上述的基于宽带频谱的干扰信号提取方法中，所述步骤S5包括：
步骤S51，根据式(13)设定所述噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])中数组V2[n] 中的第k1个值V2[k1]，其中k1＝1、2……5，
V2[k1]＝(V1[1]+V1[2]+……+V1[10])/10 (13)，
其中，V1[1]至V1[10]为所述频谱噪声数据P1(F[n],V1[n])中数组V1[n] 中的第1至10个值；
步骤S52，根据式(14)设定所述噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])中数组V2[n] 中的第k2个值V2[k2]，其中k2＝6、7……n-5，
V2[k2]＝(V1[k2-5]+V1[k2-4]+……+V1[k2]+V1[k2+1]+……+V1[k2+5])/11 (14)，
其中，V1[k2-5]至V1[k2+5]为所述频谱噪声数据P1(F[n],V1[n])中数组 V1[n]中的第k2-5至k2+5个值；以及
步骤S53，根据式(15)设定所述噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])中数组V2[n] 中的第k3个值V2[k3]，其中k3＝n-4、n-3……n，
V2[k3]＝(V1[n-9]+V1[n-8]+……+V1[n])/10 (15)，
其中，V1[n-9]至V1[n]为所述频谱噪声数据P1(F[n],V1[n])中数组V1[n] 中的最后10个值。
在上述的基于宽带频谱的干扰信号提取方法中，所述频率F的范围为 1000MHz-2800MHz。
在上述的基于宽带频谱的干扰信号提取方法中，所述电波环境频谱样本的数量N为6组，且为所述多个给定电波环境宽带频谱中的6个方向的水平极化电波环境宽带频谱。
由于采用了上述的技术解决方案，本发明具有以下优点：
1、本发明适用于窄带、宽带频谱中的窄带干扰提取，提取效果比较理想。
2、本发明采用的邻值比较法能够适应宽带频谱的噪声起伏，能够很好的提取宽带频谱噪声，且选取的判别值较为理想，提高了宽带频谱噪声提取的精度。
3、本发明通过设置合理的动态阈值，通过宽带频谱数据与动态阈值进行比较，提取宽带频谱中的干扰信号，大大提高干扰信号的提取精度，对研究复杂电波环境的干扰信号特征，查找射电天文台站干扰源及消干扰策略提供重要依据。
4、本发明易于程序化，即自动化程度很高；能够针对重复性较高的电波环境频谱快速、准确的提取干扰信号，实现噪声和信号分离。
附图说明
图1是本发明一种基于宽带频谱的干扰信号提取方法的流程图；
图2(a)-(f)分别是本发明的一个实施例中提供的电波环境频谱样本的示意图；
图3是本发明的一个实施例中各组电波环境频谱样本的数据标准差的曲线图；
图4(a)-(f)分别是本发明的一个实施例中各组电波环境频谱样本与对应的动态阈值数据的对比图。
具体实施方式
下面结合附图，给出本发明的较佳实施例，并予以详细描述。
如图1所示，本发明，即一种基于宽带频谱的干扰信号提取方法，其包括以下步骤：
步骤S1，通过射电天文台站的电波环境测试系统提供多个给定电波环境宽带频谱P(F[n],V[n])，其中P为二位数组，F为频率，V为频率点对应的电平值，n为频率点个数；
步骤S2，在多个给定电波环境宽带频谱中选取N个频谱作为N组电波环境频谱样本，并根据该N组电波环境频谱样本计算电波环境测试系统在测试方法不变情况下的频谱噪声的标准差
步骤S3，选取频谱噪声的动态范围为并设置邻值比较判别值
步骤S4，通过包括以下步骤的邻值比较法对每个给定电波环境宽带频谱 P(F[n],V[n])中的数组V[n]进行处理，以获得对应的频谱噪声数据P1 (F[n],V1[n])：
步骤S41，判断式(1)是否成立，若成立，则根据式(2)设定数组V1[n] 中的第1个值V1[1]以及该数组V1[n]中的第2个值V1[2]，否则根据式(3) 设定数组V1[n]中的第1个值V1[1]以及该数组V1[n]中的第2个值V1[2]，
V[2]-V[1]>Deta (1)，
V1[1]＝V1[2]＝min(V[1],V[2]) (2)，
V1[1]＝V[1]，V1[2]＝V[2] (3)，
其中，V[1]为数组V[n]中的第1个值，V[2]为数组V[n]中的第2个值， min(V[1],V[2])表示V[1]和V[2]中较小的一个值；以及
步骤S42，判断式(4)是否成立，若成立，则判断式(5)是否成立，否则判断式(6)是否成立；若式(5)成立，则根据式(7)设定数组V1[n]中的第j个值V1[j]以及该数组V1[n]中的第j+1个值V1[j+1]，否则根据式(8) 设定数组V1[n]中的第j个值V1[j]以及该数组V1[n]中的第j+1个值V1[j+1]；若式(6)成立，则根据式(9)设定数组V1[n]中的第j个值V1[j]以及该数组 V1[n]中的第j+1个值V1[j+1]，否则根据式(10)设定数组V1[n]中的第j个值V1[j]以及该数组V1[n]中的第j+1个值V1[j+1]，
V[j]-V[j+1]>Deta (4)，
V[j-1]-V[j+1]>Deta (5)，
V[j+1]-V[j]>Deta (6)，
V1[j]＝V[j]，V1[j+1]＝(V[j-1]+V[j]+V[j+1])/3 (7)，
V1[j]＝(V[j-1]+V[j+1])/2，V1[j+1]＝V[j+1] (8)，
V1[j]＝V1[j+1]＝min(V[j],V[j+1]) (9)，
V1[j]＝V[j]，V1[j+1]＝V[j+1] (10)，
其中，j＝2、3、4……n-1，V[j-1]为数组V[n]中的第j-1个值，V[j]为数组V[n]中的第j个值，V[j+1]为数组V[n]中的第j+1个值，min(V[j],V[j+1]) 表示V[j]和V[j+1]中较小的一个值；
步骤S5，对每个频谱噪声数据P1(F[n],V1[n])进行频谱噪声滤波处理，以获得对应的噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])；
步骤S6，根据频谱噪声的动态范围，将干扰点阈值设置为并基于每个噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])，将频率点对应的电平值的动态阈值设置为以获得对应的动态阈值数据以及
步骤S7，将每个给定电波环境宽带频谱P(F[n],V[n])中的数组V[n]与对应的动态阈值数据中的数组进行比较，当 时获得干扰点的频率和电平值，并标记为干扰信号数据 P4(F[m],V3[m])，其中，m为干扰点的个数。
在本实施例中，上述步骤S2具体包括：
步骤S21，将每组电波环境频谱样本按照频率高低平均分成M段样本频谱，并在每段样本频谱中选取一段连续且无干扰的子频谱；
步骤S22，将每段子频谱中i个频率点对应的电平值记录为数组S[i]，并根据式(11)计算每段子频谱的数据标准差σNM，
其中，i＜n/M，Si为数组S[i]中第i个频率点对应的电平值，为数组S[i]中电平值的平均值；以及
步骤S23，根据式(12)计算所有数据标准差σNM的平均值作为频谱噪声的标准差
在本实施例中，上述步骤S5具体包括：
步骤S51，根据式(13)设定噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])中数组V2[n] 中的第k1个值V2[k1]，其中k1＝1、2……5，
V2[k1]＝(V1[1]+V1[2]+……+V1[10])/10 (13)，
其中，V1[1]至V1[10]为频谱噪声数据P1(F[n],V1[n])中数组V1[n]中的第 1至10个值；
步骤S52，根据式(14)设定噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])中数组V2[n] 中的第k2个值V2[k2]，其中k2＝6、7……n-5，
V2[k2]＝(V1[k2-5]+V1[k2-4]+……+V1[k2]+V1[k2+1]+……+V1[k2+5])/11 (14)，
其中，V1[k2-5]至V1[k2+5]为频谱噪声数据P1(F[n],V1[n])中数组V1[n] 中的第k2-5至k2+5个值；以及
步骤S53，根据式(15)设定噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])中数组V2[n] 中的第k3个值V2[k3]，其中k3＝n-4、n-3……n，
V2[k3]＝(V1[n-9]+V1[n-8]+……+V1[n])/10 (15)，
其中，V1[n-9]至V1[n]为频谱噪声数据P1(F[n],V1[n])中数组V1[n]中的最后10个值。
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。
在执行本发明的步骤S2时，由于电波环境测试重复性很高，数据量庞大，因此选择N组电波环境频谱样本时最好覆盖全测试方向。为此，在本实施例中，考虑到电波环境测试系统的测试天线3dB波束宽度约为60度，故选择6 个方向覆盖射电天文台站的360度，即选择6组分别为射电天文台站6个方向(0度、60度、120度、180度、240度以及300度)的水平极化电波环境宽带频谱(分别如图2(a)-(f)所示，其中，频率F的范围为1000MHz-2800MHz)。另外，每段样本频谱的子频谱中的频率点个数i的取值不易过大和过小，否则将影响标准差计算精度：i取值过大则样本点较多，由于带宽较宽时连续的频谱样本起伏较大，标准差计算偏大；i取值过小则样本点太少，标准差计算精度不高。因此，在本实施例中选取i＝200，即每段样本频谱中取连续的200个电平值用于计算每段子频谱的数据标准差。
例如，在测试系统和测试方法不变的情况下，取6组电波环境频谱样本 (如图2所示)，每组电波环境频谱样本按照频率高低平均分成6段样本频谱(样本频谱的频率为：1000MHz-2800MHz，也就是每300MHz频谱为一段样本频谱)；再从每段样本频谱中选取一段连续且无干扰的子频谱，并从该子频谱中获取200个频率点对应的电平值，且这些频率点连续，没有窄带干扰，不存在噪声异常(如起伏巨大)；接着分别计算每段子频谱的数据标准差σNM (即每段子频谱中取出的频率点对应的电平值的标准差)，共计36个标准差，计算结果见表1：
表1
0.0915 0.0808 0.0885 0.0837 0.0870 0.0880
0.0867 0.0876 0.0801 0.0816 0.0819 0.0820
0.0862 0.0896 0.0779 0.0794 0.0899 0.0866
0.0833 0.0840 0.0890 0.0940 0.0801 0.0875
0.0918 0.0816 0.0867 0.0838 0.0846 0.0792
0.0914 0.0852 0.0781 0.0831 0.0847 0.0815
上述计算结果成图可如图3所示，图中每条曲线为一组数据标准差σNM，从标准差样本点趋势看，随着频谱变化，频谱噪声标准差不存在规律性变化，基于样本频谱标准差总体趋势，确定取所有频率点样本标准差的均值作为此测试方法获得频谱噪声的标准差。通过以上分析，对所有数据标准差σNM取均值，计算出频谱噪声的标准差
在执行本发明的步骤S3时，考虑到由于频谱噪声符合高斯分布，因此取频谱噪声的动态范围为而高于频谱噪声的动态范围的点可认为是干扰点，为有效提取频谱的噪声，取频谱噪声动态范围的1/2作为邻值比较判别值Deta 的值，即
在执行本发明的步骤S6时，考虑到滤波后的噪声滤波数据形态接近原始数据的频谱噪声，且滤波后的频谱噪声在原始频谱噪声动态范围中间波动，即接近原始频谱噪声动态范围中间值，假设中间值为X，即V2[n]≈X；由于频谱噪声为离散的随机数据，符合高斯分布，而频谱噪声的标准差的定义为偏离样本点均值的距离，取时意味着99.9％的噪声数据在范围内浮动，为计算标准差时样本点的均值，由于数据点符合高斯分布，故即有考虑到滤波后噪声频谱V2[n]与X之间存在偏差，故取干扰点阈值为即大于频谱滤波后噪声数据的点为干扰点，则频率点对应的电平值动态阈值为即动态阈值为从图4可以看出，动态阈值数据与电波环境频谱样本噪声吻合较好，故采用本发明提取宽带频谱中的干扰信号效果较为理想。
以上所述的，仅为本发明的较佳实施例，并非用以限定本发明的范围，本发明的上述实施例还可以做出各种变化。即凡是依据本发明申请的权利要求书及说明书内容所作的简单、等效变化与修饰，皆落入本发明专利的权利要求保护范围。本发明未详尽描述的均为常规技术内容。

Claims (6)

1.一种基于宽带频谱的干扰信号提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤S1，通过射电天文台站的电波环境测试系统提供多个给定电波环境宽带频谱P(F[n],V[n])，其中P为二位数组，F为频率，V为频率点对应的电平值，n为频率点个数；
步骤S2，在所述多个给定电波环境宽带频谱中选取N个频谱作为N组电波环境频谱样本，并根据该N组电波环境频谱样本计算所述电波环境测试系统在测试方法不变情况下的频谱噪声的标准差
步骤S3，选取频谱噪声的动态范围为并设置邻值比较判别值
步骤S4，通过包括以下步骤的邻值比较法对每个所述给定电波环境宽带频谱P(F[n],V[n])中的数组V[n]进行处理，以获得对应的频谱噪声数据P1(F[n],V1[n])：
步骤S41，判断式(1)是否成立，若成立，则根据式(2)设定数组V1[n]中的第1个值V1[1]以及该数组V1[n]中的第2个值V1[2]，否则根据式(3)设定数组V1[n]中的第1个值V1[1]以及该数组V1[n]中的第2个值V1[2]，
V[2]-V[1]>Deta (1)，
V1[1]＝V1[2]＝min(V[1],V[2]) (2)，
V1[1]＝V[1]，V1[2]＝V[2] (3)，
其中，V[1]为所述数组V[n]中的第1个值，V[2]为所述数组V[n]中的第2个值，min(V[1],V[2])表示V[1]和V[2]中较小的一个值；以及
步骤S42，判断式(4)是否成立，若成立，则判断式(5)是否成立，否则判断式(6)是否成立；若式(5)成立，则根据式(7)设定所述数组V1[n]中的第j个值V1[j]以及该数组V1[n]中的第j+1个值V1[j+1]，否则根据式(8)设定所述数组V1[n]中的第j个值V1[j]以及该数组V1[n]中的第j+1个值V1[j+1]；若式(6)成立，则根据式(9)设定所述数组V1[n]中的第j个值V1[j]以及该数组V1[n]中的第j+1个值V1[j+1]，否则根据式(10)设定所述数组V1[n]中的第j个值V1[j]以及该数组V1[n]中的第j+1个值V1[j+1]，
V[j]-V[j+1]>Deta (4)，
V[j-1]-V[j+1]>Deta (5)，
V[j+1]-V[j]>Deta (6)，
V1[j]＝V[j]，V1[j+1]＝(V[j-1]+V[j]+V[j+1])/3 (7)，
V1[j]＝(V[j-1]+V[j+1])/2，V1[j+1]＝V[j+1] (8)，
V1[j]＝V1[j+1]＝min(V[j],V[j+1]) (9)，
V1[j]＝V[j]，V1[j+1]＝V[j+1] (10)，
其中，j＝2、3、4……n-1，V[j-1]为所述数组V[n]中的第j-1个值，V[j]为所述数组V[n]中的第j个值，V[j+1]为所述数组V[n]中的第j+1个值，min(V[j],V[j+1])表示V[j]和V[j+1]中较小的一个值；
步骤S5，对每个所述频谱噪声数据P1(F[n],V1[n])进行频谱噪声滤波处理，以获得对应的噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])；
步骤S6，根据所述频谱噪声的动态范围，将干扰点阈值设置为并基于每个所述噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])，将频率点对应的电平值的动态阈值设置为以获得对应的动态阈值数据以及
步骤S7，将每个所述给定电波环境宽带频谱P(F[n],V[n])中的数组V[n]与对应的所述动态阈值数据中的数组进行比较，当时获得干扰点的频率和电平值，并标记为干扰信号数据P4(F[m],V3[m])，其中，m为干扰点的个数。
2.根据权利要求1所述的基于宽带频谱的干扰信号提取方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
步骤S21，将每组所述电波环境频谱样本按照频率高低平均分成M段样本频谱，并在每段样本频谱中选取一段连续且无干扰的子频谱；
步骤S22，将所述每段子频谱中i个频率点对应的电平值记录为数组S[i]，并根据式(11)计算每段子频谱的数据标准差σNM，
其中，i＜n/M，Si为所述数组S[i]中第i个频率点对应的电平值，为所述数组S[i]中所述电平值的平均值；以及
步骤S23，根据式(12)计算所有所述数据标准差σNM的平均值作为所述频谱噪声的标准差
<mrow> <mover> <mi>&amp;sigma;</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>&amp;Sigma;&amp;sigma;</mi> <mrow> <mi>N</mi> <mi>M</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mrow> <mi>N</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>M</mi> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>12</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>.</mo> </mrow>
3.根据权利要求2所述的基于宽带频谱的干扰信号提取方法，其特征在于，所述频率点的个数i为200个。
4.根据权利要求1所述的基于宽带频谱的干扰信号提取方法，其特征在于，所述步骤S5包括：
步骤S51，根据式(13)设定所述噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])中数组V2[n]中的第k1个值V2[k1]，其中k1＝1、2……5，
V2[k1]＝(V1[1]+V1[2]+……+V1[10])/10 (13)，
其中，V1[1]至V1[10]为所述频谱噪声数据P1(F[n],V1[n])中数组V1[n]中的第1至10个值；
步骤S52，根据式(14)设定所述噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])中数组V2[n]中的第k2个值V2[k2]，其中k2＝6、7……n-5，
V2[k2]＝(V1[k2-5]+V1[k2-4]+……+V1[k2]+V1[k2+1]+……+V1[k2+5])/11 (14)，
其中，V1[k2-5]至V1[k2+5]为所述频谱噪声数据P1(F[n],V1[n])中数组V1[n]中的第k2-5至k2+5个值；以及
步骤S53，根据式(15)设定所述噪声滤波数据P2(F[n],V2[n])中数组V2[n]中的第k3个值V2[k3]，其中k3＝n-4、n-3……n，
V2[k3]＝(V1[n-9]+V1[n-8]+……+V1[n])/10 (15)，
其中，V1[n-9]至V1[n]为所述频谱噪声数据P1(F[n],V1[n])中数组V1[n]中的最后10个值。
5.根据权利要求1、2或4所述的基于宽带频谱的干扰信号提取方法，其特征在于，所述频率F的范围为1000MHz-2800MHz。
6.根据权利要求1、2或4所述的基于宽带频谱的干扰信号提取方法，其特征在于，所述电波环境频谱样本的数量N为6组，且为所述多个给定电波环境宽带频谱中的6个方向的水平极化电波环境宽带频谱。
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