CN106656106B - 一种频域自适应匹配滤波器方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的是一种频域自适应匹配滤波器方法。(1)对受噪声污染的接收信号x(t)进行处理，得到受噪声污染的接收信号x(t)和经典匹配滤波器脉冲响应函数h(t)的傅里叶变换结果X(ω)和H(ω)；(2)根据步骤(1)得到的傅里叶变换结果X(ω)和H(ω)，在频域进行经典匹配滤波器处理，得到匹配滤波器频域输出Y(ω)；(3)根据步骤(2)中的输出Y(ω)，在频域分别对其实部Re[Y(ω)]和虚部Im[Y(ω)]进行自适应线谱增强处理，得到频域自适应匹配滤波器的频域输出Y_ALE(ω)；(4)求出步骤(3)中频域输出Y_ALE(ω)的傅里叶逆变换，得到频域自适应匹配滤波器的时域输出结果y_ALE(τ)。本发明的方法可以在比经典匹配滤波器的检测阈更低的信噪比下更可靠地工作，使得从强干扰背景中检测弱目标成为可能，从而提高探测距离。

Description

一种频域自适应匹配滤波器方法

技术领域

本发明涉及的是一种匹配滤波器技术，是一种适用于通信、雷达、声呐等电子信息系统的信号检测的方法。

背景技术

在通信、雷达、声呐等电子信息系统中，尽管有各种各样的信号检测方法，匹配滤波器仍然是最常采用的经典检测器，它是在带限白噪声干扰条件下检测确知信号(所谓理想条件)输出信噪比最大的最佳线性滤波器。

从匹配滤波器诞生至今，学界从未停止对它的研究，但由于匹配滤波器早已被证明是理想条件下的最佳滤波器，人们对于它的改进多是针对特定干扰背景下的研究，然而从匹配滤波器本身的特性来改进其性能的研究却鲜有人问津。是否可以在理想条件下寻求到比最佳滤波器更佳的处理器呢？在线性运算及定常滤波范围内，匹配滤波器无疑是最佳的，不可能找到更佳的处理器。然而跳出定常滤波器的范畴，却有可能在自适应领域寻求到比匹配滤波器检测能力更强的检测方法。

在理想条件下，比最佳处理器更佳，这在检测领域无疑是重大的挑战，在主动声呐、雷达及通信中都将有重要的应用价值，为工程应用提供性能更高、更可靠的检测技术。

发明内容

本发明的目的是提供一种性能更强，适用于通信、雷达、声呐等电子信息系统的频域自适应匹配滤波器方法。

本发明的目的是这样实现的：

(1)对受噪声污染的接收信号x(t)进行处理，得到受噪声污染的接收信号x(t)和经典匹配滤波器脉冲响应函数h(t)的傅里叶变换结果X(ω)和H(ω)；

(2)根据步骤(1)得到的傅里叶变换结果X(ω)和H(ω)，在频域进行经典匹配滤波器处理，得到匹配滤波器频域输出Y(ω)；

(3)根据步骤(2)中的输出Y(ω)，在频域分别对其实部Re[Y(ω)]和虚部Im[Y(ω)]进行自适应线谱增强处理，得到频域自适应匹配滤波器的频域输出Y_ALE(ω)；

(4)求出步骤(3)中频域输出Y_ALE(ω)的傅里叶逆变换，得到频域自适应匹配滤波器的时域输出结果y_ALE(τ)。

本发明还可以包括：

1、所述受噪声污染的接收信号为带限白色噪声干扰条件下的除到达时间及幅度未知外确知的宽带线性调频信号，x(t)表示为：

x(t)＝s(t)+n(t)

其中s(t)为确知宽带线性调频信号，n(t)为零均值平稳加性带限白噪声，t表示时间，ω表示角频率。

2、匹配滤波器频域输出Y(ω)表示为：

Y(ω)＝X(ω)·H(ω)

其中H(ω)是匹配滤波器的传输函数，为目标信号s(t)频谱的复共轭，若匹配滤波器输出信号瞬时功率信噪比峰值位置为t₀时刻，则

其中S(ω)为目标信号s(t)的傅里叶变换。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明结合频域自适应线谱增强技术，公开了一种频域自适应匹配滤波器方法，使匹配滤波器的检测性能得到了明显改善，与经典匹配滤波器相比，本发明方法处理增益显著提高，检测阈降低约5dB，接收机工作特性曲线明显优于匹配滤波器，从而证明了频域自适应匹配滤波器各个方面的性能都显著优于经典匹配滤波器。因此应用本发明的方法可以在比经典匹配滤波器的检测阈更低的信噪比下更可靠地工作，使得从强干扰背景中检测弱目标成为可能，从而提高探测距离。

附图说明

图1为本发明方法的原理框图；

图2为自适应线谱增强器的原理框图；

图3a为信噪比-10dB时采用经典匹配滤波器的归一化处理结果图；图3b为信噪比-10dB时采用本发明方法的归一化处理结果图；

图4为采用经典匹配滤波器和本发明方法的信噪比增益曲线对比图；

图5为虚警概率千分之一时采用经典匹配滤波器和本发明方法的检测概率曲线对比图；

图6为信噪比-16dB时采用经典匹配滤波器和本发明方法的ROC曲线对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进一步说明。

结合图1具体说明本发明方法的实施流程：

(1)分别求出受噪声污染的接收信号x(t)和经典匹配滤波器脉冲响应函数h(t)的傅里叶变换X(ω)和H(ω)，接收信号x(t)为带限白色噪声干扰条件下的除到达时间及幅度未知外确知的宽带线性调频信号，x(t)可表示为：

x(t)＝s(t)+n(t)

其中s(t)为确知宽带线性调频信号，n(t)为零均值平稳加性带限白噪声，t表示时间，ω表示角频率；

(2)根据步骤(1)中的傅里叶变换结果X(ω)和H(ω)，在频域进行经典匹配滤波器处理，得到匹配滤波器频域输出Y(ω)，Y(ω)的计算方法为：

Y(ω)＝X(ω)·H(ω)

其中H(ω)是匹配滤波器的传输函数，为目标信号s(t)频谱的复共轭，若匹配滤波器输出信号瞬时功率信噪比峰值位置为t₀时刻，则

其中S(ω)为目标信号s(t)的傅里叶变换；

(3)根据步骤(2)中的输出Y(ω)，在频域分别对其实部Re[Y(ω)]和虚部Im[Y(ω)]进行自适应线谱增强处理，得到频域自适应匹配滤波器的频域输出Y_ALE(ω)；

(4)求出步骤(3)中频域输出Y_ALE(ω)的傅里叶逆变换，得到频域自适应匹配滤波器的时域输出结果y_ALE(τ)。

步骤(3)中，频域自适应线谱增强处理原理参见图2，Δ＝mτ₀为一延迟线，τ₀为采样周期，共延迟m个采样周期，Δ应使得延迟后信号中的噪声分量和x(ω)中的互不相关，同时，Δ应使得延迟后有用信号分量和x(ω)中的仍然相关。W(ω)为频域自适应线谱增强器的权系数矢量，采用LMS算法迭代求出，ε(ω)为估计误差，用于调节W(ω)，使其达到最佳。

通过与经典匹配滤波器处理效果对比，说明本发明方法所取得的有益效果。

信噪比-10dB时采用经典匹配滤波器和本发明方法的归一化处理结果图如图3a-图3b所示，从图3a-图3b的对比中可以看出采用本发明方法处理后的输出信噪比明显高于匹配滤波器，在输入信噪比为-10dB时本发明方法与匹配滤波器相比取得了更高的处理增益。

图4为采用经典匹配滤波器和本发明方法的信噪比增益曲线对比图，每个输入信噪比下样本数为1000个，取输出信噪比均值与输入信噪比的差值为系统增益。图示输入信噪比范围内，本发明方法的系统增益曲线显著高于经典匹配滤波器。

图5为虚警概率千分之一时采用经典匹配滤波器和本发明方法的检测概率曲线对比图，从图中结果可知，在要求检测概率一定的情况下，本发明方法的检测阈比匹配滤波器降低约5dB，因此可以在信噪比更低的条件下工作。在一定背景干扰下，本发明方法成功检测信号的能力比经典匹配滤波器更强。

图6为信噪比-16dB时采用经典匹配滤波器和本发明方法的ROC曲线对比图，从图中可以看出，本发明方法的ROC曲线明显优于经典匹配滤波器。

本发明结合频域自适应线谱增强技术，公开了一种频域自适应匹配滤波器方法，使经典匹配滤波器的各项检测性能得到了明显改善，应用本发明的方法可以在比经典匹配滤波器的检测阈更低的信噪比下更可靠地工作，并且本发明方法算法简单，容易实现，有望广泛应用于通信、雷达、声呐等电子信息系统的信号检测领域。

Claims (3)

1.一种频域自适应匹配滤波器方法，其特征是：

(1)对受噪声污染的接收信号x(t)进行处理，得到受噪声污染的接收信号x(t)和经典匹配滤波器脉冲响应函数h(t)的傅里叶变换结果X(ω)和H(ω)，t表示时间，ω表示角频率；

(2)根据步骤(1)得到的傅里叶变换结果X(ω)和H(ω)，在频域进行经典匹配滤波器处理，得到匹配滤波器频域输出Y(ω)；

(3)根据步骤(2)中的输出Y(ω)，在频域分别对其实部Re[Y(ω)]和虚部Im[Y(ω)]进行自适应线谱增强处理，得到频域自适应匹配滤波器的频域输出Y_ALE(ω)；

(4)求出步骤(3)中频域输出Y_ALE(ω)的傅里叶逆变换，得到频域自适应匹配滤波器的时域输出结果y_ALE(t)。

2.根据权利要求1所述的频域自适应匹配滤波器方法，其特征是所述受噪声污染的接收信号为带限白色噪声干扰条件下的除到达时间及幅度未知外确知的宽带线性调频信号，x(t)表示为：

x(t)＝s(t)+n(t)

其中s(t)为确知宽带线性调频信号，n(t)为零均值平稳加性带限白噪声。

3.根据权利要求1或2所述的频域自适应匹配滤波器方法，其特征是匹配滤波器频域输出Y(ω)表示为：

Y(ω)＝X(ω)·H(ω)

其中H(ω)是匹配滤波器的传输函数，为目标信号s(t)频谱的复共轭，若匹配滤波器输出信号瞬时功率信噪比峰值位置为t₀时刻，则

其中S(ω)为目标信号s(t)的傅里叶变换。