CN105703850A - 基于短时傅里叶变换数据链信号边沿检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于短时傅里叶变换数据链信号边沿检测方法，由于数据链信号中包含特定的频率信息，本发明利用这种特点提出利用基于短时Fourier变换进行边沿检测，从而在非合作情况下提取目标信号。本发明边沿检测效果更准确，能够适应更低信噪比环境。

Description

基于短时傅里叶变换数据链信号边沿检测方法

技术领域

本发明属于信号处理领域，特别涉及在非合作情况下信号的边沿检测技术。

背景技术

在进行信号参数估计、调制方式识别和解调等处理时，常常假定目标信号是已经存在的。如何从含有噪声的观测数据中确定有目标信号，并且确定信号的开始和结束时刻也是信号处理领域的一个重要课题，尤其是在非协作通信中，对传送的信息以及信道情况都是未知的，此时准确判断观测数据中是否含有目标信号，就更显得尤为重要。

现有针对非合作情况下的信号检测方法一般是单纯从时域角度出发，根据信号和噪声之间幅值的区别进行边沿检测。边沿检测大多数采用了一种排序-求商-取最大(SDM)算法自适应求门限，可以在脉冲形状不好的情况下将脉冲的上升沿和下降沿检测出来。但现有检测方法对接收数据链信号进行边沿提取需要在高信噪比条件下进行，当信噪比低于20db时，此方法很难准确提取出对应的边沿。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种适应于高信噪比条件下的新的信号边沿检测方法。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是，基于短时傅里叶变换数据链信号边沿检测方法，包括以下步骤：

步骤1)接收输入信号S＝[s(1)s(2)...s(M)]，信号总长度为M；

步骤2)将信号S进行按时间N个时间点进行分割，分割后信号矩阵为：

$\left[\begin{array}{cccc}s\left(1\right)& s\left(2\right)& \mathrm{.....}& s\left(N\right)\\ s(N+1)& s(N+2)& \mathrm{.....}& s\left(2N\right)\\ & \mathrm{....}& & \\ & \mathrm{....}& & \\ s\left(\right(m-1)N+1)& s\left(\right(m-1)N+2)& \mathrm{......}& s(m*N)\end{array}\right]$

其中，m为M/N向下取整后的值；

步骤3)对信号矩阵每行进行傅里叶Fourier变换，得到m个时间段的频率信息FT：

tm表示第m次Fourier变换，n表示傅里叶变换采样点数，fn表示第n采样点对应的频率；

步骤4：对频率信息FT中每一列进行的累加得到累加信号SUM_FT：

SUM_FT＝[sum_ft(t₁)sum_ft(t₂)....sum_ft(t_m)]；

步骤5：对累加信号SUM_FT的平均值作为阈值thr1：

$thr1=\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}sum\_ft\left(t_i\right)$

步骤6：对将各时间段的频率信息累加信号sum_ft(t_i)，i＝1,2,…,m与阈值比较，若大于等于阈值则表示出现目标信号，否则表示未出现目标信号，并根据目标信号出现的位置确定目标信号长度。

由于数据链信号中包含特定的频率信息，本发明利用这种特点提出利用基于短时Fourier变换进行边沿检测，从而在非合作情况下提取目标信号。

本发明的有益效果是，边沿检测效果更准确，能够适应更低信噪比环境。

附图说明

图1基于短时傅里叶变换数据链边沿检测算法流程图

图2网络控制站报告Link11消息信号(未加噪声)

图3网络控制站报告Link11消息信号(加噪声)

图4基于短时傅里叶变换时频图(5db噪声)

图5网络控制站报告Link11消息信号消息帧格式

图6基于短时傅里叶变换时频图(10db噪声)

图7基于短时傅里叶变换时频图(0db噪声)

具体实施方式

本发明针对非合作情况下，利用数据链信号中包含特定的频率信息提出利用基于短时Fourier变换对侦察接收数据链信号进行边沿检测，在噪声背景中提取目标信号。短时傅里叶变换基本思想：把信号划分成许多小的时间间隔，用Fourier变换分析每一个时间间隔，以确定信号在该时间间隔存在的频率。其处理方法是对信号f(t)施加一个滑动窗w(t-τ)(τ是移位因子，反映滑动窗的位置)后，再做Fourier变换，即

${\mathrm{STFT}}_z(\mathrm{\τ},w)=\underset{-\mathrm{\∞}}{\overset{+\mathrm{\∞}}{\∫}}f\left(t\right)w(t-\mathrm{\τ})e^{-jwt}dt$

对于突发信号，在非合作的接收信号中不包含目标信号时，则只存在噪声，当包含目标信号时则由于目标信号中包含一定的频率信息，则此时相对于无目标信号的接收信号在频域上存在跳变，本方法就是针对这一点，检测出跳变的时间点。

本发明处理信号模型如下：

考虑AWGN信道中的离散观测数据x(n)，

x(n)＝i·s(n)+w(n)

其中i取值为0或1分别对应于只有噪声和存在目标信号2种情况。即

$x\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}s\left(n\right)+w\left(n\right)& H_1\\ w\left(n\right)& H_0\end{array}\right.$

其中，s(n)为Link11数据链信号，w(n)为噪声信号。

本发明技术方案实施步骤如下：

基于短时Fourier变换边沿检测方法信号处理流程如图1所示，包括以下步骤：

步骤1：产生Link11信号X(n)＝[x(1)x(2).......x(n)],该信号段在前后部分均存在无信号段，因此信号中存在跳变沿，时序信号图如图2所示，信号中加入噪声，S(n)＝X(n)+w(n)，则此时输入信号为S(n)＝[s(1)s(2).......s(n)]，其信号时序图如图3所示。

步骤2：将信号S(n)进行按时间进行分割，即对信号进行加窗，这里设窗长度为N,时间分割后信号矩阵为其中m为对信号总长度M/N向下取整。

步骤3：对信号矩阵每行进行Fourier变换，此时变换就相当于短时傅里叶变换，得到每个时间段的频率信息，得到信号时频图如图4所示。

步骤4：对步骤3中得到的时频信息按时间点进行累加减少噪声对信号的干扰，累加之后信号为SUM_FT＝[sum_ft(t₁)sum_ft(t₂)....sum_ft(t_m)]。

步骤5：对信号进行阈值求取，本算法的阈值直接选取所有值的平均值作为阈值，即

步骤6：对累加信号SUM_FT信号进行二值化处理，得到P_FT，处理算法为：

$P\_FT\left(i\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& ifsum\_ft\left(t_i\right)\&GreaterEqual;thr1\\ 0& elsesum\_ft\left(t_i\right)<thr1\end{array}\right.$

步骤7：对步骤6处理所得二值化信号P_FT，错位相与得到跳变沿所处的位置。具体错位相与的计算方法为，对P_FT取非，得到序列P_FT1，将P_FT的后N-1位数据与P_FT1的前N-1位相与求取值为1的位置，即为上升沿所在位置，将P_FT的前N-1位数据与P_FT1的后N-1位相与求取值为1的位置，即为下降沿沿所在位置(这里N为数据P_FT的长度)。

上述步骤中，本领域技术人员对将各时间段的频率信息累加信号sum_ft(t_i)，i＝1,2,…,m与阈值比较后也可以不进行二值化处理。只要大于等于阈值则表示出现目标信号，否则表示未出现目标信号，本领域技术人员可以通过其他方法根据目标信号出现的位置确定目标信号长度。

仿真验证：

采用在网络控制站报告Link11消息信号作为目标信号，其消息帧格式如图5所示，为了产生跳变沿，因此在该数据信号的前后两端各加入5帧的数据为0的帧。仿真平台操作系统是WIN7，采用MATLAB进行编译。采用本发明提出的技术方案可以对低信噪比条件下对信号进行边沿检测，从而剔除数据帧中的冗余信息，提取目标信息。仿真的基本参数信息如下表：

表1仿真基本参数表

每帧时间	每帧采样点数	数据帧数	采样率
				22(ms)	220	10帧	10kHz

本方法和传统方法检测性能对比如下表：

表2传统方法检测性能表

表3本发明所提方法检测性能表

结论分析：由上表对比可知，采用传统的检测方法对接收数据链信号进行边沿提取需要在高信噪比条件下进行，当信噪比低于20db时，此方法很难准确提取出对应的边沿，本次发明提出的基于短时Fourier变换边沿提取算法，用该算法对侦察接收到数据链信号进行边沿提取时，相对于传统的单纯利用时域信息进行边沿提取，能够适应更低信噪比和更准确。同时由图4，图6和图7时频图可知，该算法具有很好的抗噪声性能，以及可以反映信号的频率信息。

Claims (2)

1.基于短时傅里叶变换数据链信号边沿检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)接收输入信号S＝[s(1)s(2)...s(M)]，信号总长度为M；

步骤2)将信号S进行按时间N个时间点进行分割，分割后信号矩阵为：

其中，m为M/N向下取整后的值；

步骤3)对信号矩阵每行进行傅里叶Fourier变换，得到m个时间段的频率信息FT：

tm表示第m次Fourier变换，n表示傅里叶变换采样点数，fn表示第n采样点对应的频率；

步骤4：对频率信息FT中每一列进行的累加得到累加信号SUM_FT：

SUM_FT＝[sum_ft(t₁)sum_ft(t₂)....sum_ft(t_m)]；

步骤5：对累加信号SUM_FT的平均值作为阈值thr1：

$thr1=\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}sum\_ft\left(t_i\right)$

步骤6：对将各时间段的频率信息累加信号sum_ft(t_i)，i＝1,2,…,m与阈值比较，若大于等于阈值则表示出现目标信号，否则表示未出现目标信号，并根据目标信号的起止位置确定目标信号长度。

2.基于短时傅里叶变换数据链信号边沿检测方法，其特征在于，包括以下步骤：目标信号长度确定的具体方法是：

对累加信号SUM_FT信号进行二值化处理，得到二值化结果P_FT：

$P\_FT\left(i\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& ifsum\_ft\left(t_i\right)\&GreaterEqual;thr1\\ 0& elsesum\_ft\left(t_i\right)<thr1\end{array}\right.$

对处理所得二值化信号P_FT，错位相与得到跳变沿所处的位置：对二值化信号P_FT取非，得到序列P_FT1，将P_FT的后N-1位数据与P_FT1的前N-1位相与求取值为1的位置，即为上升沿所在位置，将P_FT的前N-1位数据与P_FT1的后N-1位相与求取值为1的位置，为下降沿沿所在位置，N为二值化结果P_FT的长度。