CN109347579A - 一种在无线信道衰落不确定条件下的弱信号检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种在无线信道衰落不确定条件下的弱信号检测方法，属于信号检测领域。该方法首先在监测区域中设置一个分布式无线传感器网络，待检测信号传输到达每个本地节点，计算得到每个本地节点模拟观测值；对每个本地节点对应的模拟观测值进行单比特量化后，融合中心利用所有的单比特量化值计算局部最大势检测方法的检验统计量，并将该检验统计量与判决阈值进行比较，输出对应的判决结果。本发明在无线信道存在衰落的情况下，依然可以实现很好的检测效果，本发明可应用于通信和雷达系统中的微弱信号检测部分，具有较高的应用价值。

Description

一种在无线信道衰落不确定条件下的弱信号检测方法

技术领域

本发明属于信号检测领域，具体涉及一种在无线信道衰落不确定条件下的弱信号检测方法。

背景技术

近年来，利用分布式无线传感器网络来实现信号的分布式检测受到了学术界的广泛关注。分布式无线传感器网络的原理如图1所示，在该传感器网络中，众多本地传感器节点(简称本地节点)n＝1,2,…,N被安置在监测区域的若干位置，令待检测信号θ分别通过N个无线信道的传输到达每个本地节点，其中信号θ经过第n个无线信道h_n的传输到达本地节点n，记第n个本地节点处的加性噪声为w_n,则可得本地节点的收到的观测模拟值为y_n＝h_nθ+w_n。然后本地节点将其收到的y_n经过单比特量化处理后得到对应的单比特量化值b_n，并将b_n发送给融合中心，最后，融合中心根据收到的所有单比特量化值{b₁,b₂,…,b_N}判断信号是否存在。无线传感器网络具有集成度高、低成本、低功耗等特点。利用多个传感器节点检测目标，避免了单节点观测时面临的盲区问题，且有助于提升待检测信号的信噪比。因此，分布式无线传感器网络可以更好的实现信号检测。在实际中，传感器网络的带宽是极其受限的。单比特量化数据的传输有利于降低传感器网络的带宽，且有利于降低后续的计算复杂度。

目前的利用单比特数据的信号检测方法都假定无线信道的衰落是确定且已知的，例如有学者提出的广义似然比检测方法。广义似然比检测方法通过先估计未知信号的值，再代入似然比实现检测。在无线信道的衰落是确定且已知的假定之下，当信道的衰落存在扰动时，例如当存在植被的影响，电磁波绕射、多径效应，敌方干扰等因素，现有的检测方法无法建模信道的不确定性，会导致检测概率的下降。

发明内容

本发明的目的是为克服已有技术的不足之处，提出一种在无线信道衰落不确定条件下的弱信号检测方法。该发明在无线信道存在衰落的情况下，依然可以实现很好的检测效果，本发明可应用于通信和雷达系统中的微弱信号检测部分，具有较高的应用价值。

本发明提出一种在无线信道衰落不确定条件下的弱信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)在监测区域中设置一个分布式无线传感器网络，在该网络中包括N个本地节点，待检测信号θ分别通过N个无线信道的传输到达每个本地节点，其中θ经过第n个无线信道h_n的传输到达对应的第n个本地节点，n＝1,2,…,N，第n个本地节点处的加性噪声为w_n,则得到第n个本地节点模拟观测值为y_n＝h_nθ+w_n；设置虚警概率0＜P_FA＜1和加性高斯噪声的方差下标a表示加性噪声；

2)利用每个本地节点的最优量化阈值τ_n＝0，对该节点对应的模拟观测值y_n进行单比特量化，得到每个本地节点对应的单比特量化值b_n并发送给融合中心，n＝1,2,…,N；

表达式如下：

b_n＝sign(y_n-τ_n)

式中，当y_n-τ_n大于等于0时，sign输出1，否则输出0；

3)融合中心利用接收到的所有的单比特量化值[b₁,b₂,…,b_N]，计算局部最大势检测方法的检验统计量T(b)，表达式如下：

其中，η＝Φ^-1(1-P_FA)表示判决阈值，Φ表示正分布的概率累计函数，H₁表示信号θ存在的假设，H₀表示信号θ不存在的假设；

FI(θ)表示费雪信息，计算表达式如下：

其中，表示加性高斯噪声的方差，表示无线信道衰落的强度，下标m表示乘性噪声；

的计算表达式如下：

4)在融合中心，比较T(b)和η的大小并按下式进行判定并输出对应的判定结果，检测结束；

本发明的特点及有益效果在于：

本发明利用分布式无线传感器网络发送单比特数据来实现弱信号的检测，本发明考虑信道衰落不确定的情形，将其建模为一个高斯随机变量，且当存在无线信道衰落不确定时依然可以实现相应的弱信号检测，提高了检测概率。本发明可应用于通信和雷达系统中的微弱信号检测部分，尤其是存在信道衰落不确定性下的弱信号检测。

附图说明

图1为分布式无线传感器网络的原理图。

具体实施方式

本发明提出一种在无线信道衰落不确定条件下的弱信号检测方法，弱信号一般是指备择假设和零假设非常接近的信号，包括以下步骤：

1)在监测区域中设置一个分布式无线传感器网络，在该网络中，众多本地传感器节点(简称本地节点)n＝1,2,…,N(n表示传感器的索引编号，N表示传感器的数量，N＞1)被安置在监测区域的若干位置(传感器的摆放无特殊要求)，待检测信号θ分别通过N个无线信道的传输到达每个本地节点，其中信号θ经过第n个无线信道h_n的传输到达对应的第n个本地节点，第n个本地节点处的加性噪声为w_n,可得第n个本地节点的收到的观测模拟值为y_n＝h_nθ+w_n。设置虚警概率0＜P_FA＜1和加性高斯噪声的方差下标a表示加性噪声。

2)利用每个本地节点的最优量化阈值τ_n＝0，对该节点对应的模拟观测值y_n进行单比特量化，得到每个本地节点对应的单比特量化值b_n并发送给融合中心，n＝1,2,…,N；

量化公式如下：

b_n＝sign(y_n-τ_n)

式中，当y_n-τ_n大于等于0时，sign输出1，否则输出0。将量化值b_n传递给融合中心,

3)融合中心利用接收到的所有的单比特量化值[b₁,b₂,…,b_N]，计算局部最大势检测方法的检验统计量T(b)，表达式如下：

其中，η＝Φ^-1(1-P_FA)表示判决阈值，Φ表示正分布的概率累计函数，H₁表示信号存在的假设，H₀表示信号不存在的假设；

FI(θ)表示费雪信息，计算表达式如下：

其中，表示无线信道衰落的强度，下标m表示乘性噪声；

的计算表达式如下：

4)比较T(b)和η的大小并按下式进行判定并输出对应的判定结果，检测结束；

输出结果中，H₁表示信号θ存在，H₀表示信号θ不存在。

Claims (1)

1.一种在无线信道衰落不确定条件下的弱信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)在监测区域中设置一个分布式无线传感器网络，在该网络中包括N个本地节点，待检测信号θ分别通过N个无线信道的传输到达每个本地节点，其中θ经过第n个无线信道h_n的传输到达对应的第n个本地节点，n＝1,2,…,N，第n个本地节点处的加性噪声为w_n,则得到第n个本地节点模拟观测值为y_n＝h_nθ+w_n；设置虚警概率0＜P_FA＜1和加性高斯噪声的方差下标a表示加性噪声；

2)利用每个本地节点的最优量化阈值τ_n＝0，对该节点对应的模拟观测值y_n进行单比特量化，得到每个本地节点对应的单比特量化值b_n并发送给融合中心，n＝1,2,…,N；

表达式如下：

b_n＝sign(y_n-τ_n)

式中，当y_n-τ_n大于等于0时，sign输出1，否则输出0；

3)融合中心利用接收到的所有的单比特量化值[b₁,b₂,…,b_N]，计算局部最大势检测方法的检验统计量T(b)，表达式如下：

其中，η＝Φ^-1(1-P_FA)表示判决阈值，Φ表示正分布的概率累计函数，H₁表示信号θ存在的假设，H₀表示信号θ不存在的假设；

FI(θ)表示费雪信息，计算表达式如下：

其中，表示加性高斯噪声的方差，表示无线信道衰落的强度，下标m表示乘性噪声；

的计算表达式如下：

4)在融合中心，比较T(b)和η的大小并按下式进行判定并输出对应的判定结果，检测结束；