CN109861770A - 一种基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法 - Google Patents
一种基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109861770A CN109861770A CN201910204868.6A CN201910204868A CN109861770A CN 109861770 A CN109861770 A CN 109861770A CN 201910204868 A CN201910204868 A CN 201910204868A CN 109861770 A CN109861770 A CN 109861770A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- wave beam
- output power
- beam forming
- array
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 28
- 230000010287 polarization Effects 0.000 claims abstract description 23
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 4
- 230000017105 transposition Effects 0.000 claims description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 abstract description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 3
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 238000003657 Likelihood-ratio test Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000019771 cognition Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003071 parasitic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Landscapes
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法,具体过程为:对阵列接收到的远场宽带完全极化信号进行采样,将当前感兴趣的扫描角所对应的空域时延消去,得到仅包含载频对应的时延部分并将其作为波束形成的权矢量,根据所述权矢量估算波束形成输出功率,再将不同扫描角对应的波束形成输出功率进行组合构建信号检验统计量;将所述统计量与波束扫描次数的倒数作对比,根据对比结果判定是否存在信号。该方法计算复杂度低,且能够准确的实现对信号进行检测。
Description
技术领域
本发明属于阵列信号处理技术领域,尤其涉及一种基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法。
背景技术
目前,阵列信号检测被广泛应用于许多领域,如雷达、声纳、电子监视和认知无线电等。一般地,对于信号的检测均是基于恒虚警概率检测(CFAR)或广义似然比检验(GLRT)方法,常用的方法是基于波束扫描或空域滤波方法,在每个空域间隔进行信号检测。除此之外,许多学者也对基于能量的信号检测方法进行研究。
传统算法对阵列信号检测多以能量或波束输出功率为基础,提出基于上述输出能量的检验统计量进行信号检测。文献“Blind Energy-based Detection for SpatialSpectrum Sensing”提出基于电子导向寄生阵列(ESPAR)对接收信号进行检测,ESPAR相当于利用硬件实现波束扫描,然后在每个波束扫描区域求取波束形成的输出功率,将所有区域的输出功率进行整理得最大功率和最小功率作(MMEN)为检验统计量。该方法由于仅使用了最大和最小功率,遗漏了其余功率信息,导致信号检测性能有所损失。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供了一种基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法,该方法能够准确对信号进行检测。
实现本发明的技术方案如下:
一种基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法,具体过程为:
对阵列接收到的远场宽带完全极化信号进行采样,将当前感兴趣的扫描角所对应的空域时延消去,得到仅包含载频对应的时延部分并将其作为波束形成的权矢量,根据所述权矢量估算波束形成输出功率,再将不同扫描角对应的波束形成输出功率进行组合构建信号检验统计量;
将所述统计量与波束扫描次数的倒数作对比,根据对比结果判定是否存在信号。
进一步地,本发明估算出的波束输出功率为:
其中,表示指向角度Ψl的波束扫描权矢量,符号||·||表示l2范数,T表示采用得到的数据总数,“H”表示共轭转置,x(t)表示各个快拍数据构造的观测矢量,所述快拍数据由阵列接收到的远场宽带完全极化信号按时间进行采样得到;
所述统计量表示为
当统计量与1/L之差小于设定的阈值时,判定不存在信号,否则,判定存在信号,由此完成了信号的检测,L为波束扫描次数。
进一步地,本发明
当所述阵列为标量阵列时,
当所述阵列为极化阵列时,
其中,θk,φk,γk,ηk分别为信号的方位角、俯仰角、极化辅助角和极化相位差;
sk(t)为入射的第k个远场宽带完全极化信号在第t时刻采样数据,为第k个宽带信号、第m个阵元相对于参考阵元的传播时延,f0为载波频率。
有益效果:
第一,本发明是针对宽带信号进行检测,较之传统的宽带信号检测方法,NBPD方法基于导向延迟技术,将当前感兴趣的扫描角所对应的空域时延人为消去,得到仅包含载频对应的时延部分并将其作为波束形成的权矢量,然后利用柯西-施瓦茨不等式,将不同扫描角对应的波束形成输出功率进行组合以构建信号检验统计量,且理论阈值仅和扫描次数相关,该方法计算复杂度低,且能够准确的实现对信号进行检测。
第二,本发明通过仿真计算,证明本发明的宽带信号检测方法优于最大最小功率方法。
附图说明
图1为本发明采用的传感器(标量/极化)组成的阵列示意图,标量条件下仅考虑单个偶极子(实线表示),xoy平面角度θ;极化接收模型考虑交叉偶极子(实线加虚线表示),三维空间内角度(θ,φ);
图2为本发明基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法的流程图;
图3为本发明在标量阵列下宽带信号检测方法随信噪比变化的性能仿真图;
图4为本发明在标量阵列下宽带信号检测的接收特性曲线图;
图5为本发明在极化阵列下宽带信号检测方法随信噪比变化的性能仿真图;
图6为本发明在极化阵列下宽带信号检测的接收特性曲线图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例,对本发明进行详细描述。
波束形成输出功率近似表达推导:
假设接收阵列为M元,可以任意且无模糊的模型放置,考虑K个远场宽带完全极化信号入射到如图1所示的M元阵列,阵列对接收到的远场宽带完全极化信号按时间进行采样得到T个快拍数据,并根据各个快拍数据构造观测矢量x(t),具体的:
其中,n(t)为零均值复高斯白噪声;sk(t)为入射的第k个远场宽带完全极化信号在第t时刻采样。
一般情况下,若采用标量阵列,sk(t)可表示如下
若采用极化阵列(交叉偶极子阵列),sk(t)可表示如下
其中,为第k个宽带信号(θk,φk,γk,ηk分别为信号的方位角、俯仰角、极化辅助角和极化相位差)、第m(m=0,1...M-1)个阵元相对于参考阵元的传播时延,f0为载波频率。
令为指向角度Ψl(Ψl为第l次扫描角度的统称,l=1,…,L)的波束扫描权矢量,那么对当前的角度Ψl进行预导向延迟,(2)式可写为
其中,为第l次扫描所对应的入射角度、第m(m=0,1...M-1)个阵元相对于参考阵元的延迟。
当扫描角度刚好是信号的入射角时,即此时sk(t)不为0,(4)式可写为
由此可得,此时标量接收模型下的波束扫描权矢量为
由于导向延迟与极化部分无关,因此极化接收模型下的波束扫描权矢量可直接写为
获取之后,归一化波束形成输出功率可表示为
其中“H”表示共轭转置,“E”表示数学期望,
Rxx=E{x(t)xH(t)} (8)
为阵列输出协方差矩阵。
在二元假设检验情况下,表示不存在感兴趣信号;表示存在感兴趣信号,它们对应的波束形成输出功率为,
其中σ2为噪声功率,且
Rvv=E{v(t)vH(t)}=σ2I (11)
I表示单位矩阵。
实际上,Rxx通过估计得到
因此,上述波束形成输出功率近似可表示为,
“||·||”表示l2范数。
存在目标信号与不存在目标信号的情况推导:
对于任意的扫描角度Ψl,均有成立。
根据柯西-施瓦茨不等式可得
其中,βl为一实数,不等式(15)中等号成立的充要条件为,
k为定常数。
令β1=β2=…=βL=1可得,
通过式(5)可知,当存在感兴趣信号时,条件(17)一般不会成立,因此
相反,不存在感兴趣信号时,由于成立,因此
基于上述两个理论推导所得到的结论,本发明提供了一种基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法,具体过程为:
估算波束形成输出功率,并根据所述输出功率计算信号检验的统计量;
将所述统计量与1/L做对比,根据对比结果判定是否存在信号。
本发明实施例估算出的波束输出功率为:
其中,表示指向角度Ψl的波束扫描权矢量,符号||·||表示l2范数,T表示采用得到的数据总数,“H”表示共轭转置,x(t)表示各个快拍数据构造的观测矢量,所述快拍数据由阵列接收到的远场宽带完全极化信号按时间进行采样得到;
所述统计量表示为
由公式(19)可知,检测阈值可近似选择为1/L,即当统计量与1/L之差小于设定的阈值时,判定不存在信号,否则,判定存在信号,由此完成了信号的检测。
当所述阵列为标量阵列时,
当所述阵列为极化阵列时,
其中,θk,φk,γk,ηk分别为信号的方位角、俯仰角、极化辅助角和极化相位差;
sk(t)为入射的第k个远场宽带完全极化信号在第t时刻采样,为第k个宽带信号、第m个阵元相对于参考阵元的传播时延,f0为载波频率。
本发明的效果可以通过以下的仿真进一步说明:
标量阵列接收模型考虑由8个单偶极子组成均匀线阵,设由两个远场宽带BPSK信号入射到此阵列,信号来向分别为20°和40°,相位分别为π/6和π/3,中心频率为2e9,采样频率为4.4e9,下面的仿真中蒙特卡洛实验重复次数为1000,虚警概率为0.01,谱峰搜索的步长选为5°。
图3展示了本发明在标量阵列接收模型下,对宽带信号的检测概率随信噪比变化曲线,由图可知,本发明所提的NBPD算法与MMEN算法相比,其检测概率在同一信噪比条件下优于MMEN方法,且随着信噪比的升高NBPD方法始终优于MMEN方法;图4展示了本发明在标量阵列接收模型下,对宽带信号检测的接收特性曲线,此时信噪比为-18dB,由图可知,本发明所提的NBPD算法与MMEN算法相比,其检测概率在同一虚警概率条件下优于MMEN方法。
多极化阵列接收模型考虑由4个三极子组成均匀线阵,设由两个远场宽带BPSK信号入射到此阵列,信号来向分别为20°和40°,相位分别为π/6和π/3,中心频率为2e9,采样频率为4.4e9,下面的仿真中蒙特卡洛实验重复次数为1000,虚警概率为0.01,谱峰搜索的步长选为5°。
图5展示了本发明在极化阵列接收模型下,对宽带信号的检测概率随信噪比变化曲线,由图可知,本发明所提的NBPD算法与MMEN算法相比,其检测概率在同一信噪比条件下优于MMEN方法,且随着信噪比的升高NBPD方法始终优于MMEN方法;图6展示了本发明在极化阵列接收模型下,对宽带信号检测的接收特性曲线,此时信噪比为-16dB,由图可知,本发明所提的NBPD算法所提的MMEN算法相比,其检测概率在同一虚警概率条件下优于MMEN方法。
在本方法中,标量阵列或多极化阵列均可用来接收信号,基于上述阵列对待检测区域进行波束扫描,组合各个扫描角度的波束形成功率,获取信号检测的检验统计量。在此基础上,发明了一种基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法(NBPD)。本方法相比于MMEN方法,具有相同的计算复杂度,且利用了所有波束扫描的输出功率,针对宽带信号在标量阵列和多极化阵列模型下进行检测。同时仿真表面,本发明所提算法对宽带信号检测性能优于现有方法。
当然,本发明还可有其他多种实施例,在不背离本发明精神及其实质的情况下,熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形,但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法,其特征在于,具体过程为:
对阵列接收到的远场宽带完全极化信号进行采样,将当前感兴趣的扫描角所对应的空域时延消去,得到仅包含载频对应的时延部分并将其作为波束形成的权矢量,根据所述权矢量估算波束形成输出功率,再将不同扫描角对应的波束形成输出功率进行组合构建信号检验统计量;
将所述统计量与波束扫描次数的倒数作对比,根据对比结果判定是否存在信号。
2.根据权利要求1所述基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法,其特征在于,估算出的波束输出功率为:
其中,表示指向角度Ψl的波束扫描权矢量,符号||·||表示范数,T表示采用得到的数据总数,“H”表示共轭转置,x(t)表示各个快拍数据构造的观测矢量,所述快拍数据由阵列接收到的远场宽带完全极化信号按时间进行采样得到;
所述统计量表示为
当统计量与1/L之差小于设定的阈值时,判定不存在信号,否则,判定存在信号,由此完成了信号的检测,L为波束扫描次数。
3.根据权利要求1所述基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法,其特征在于,当所述阵列为标量阵列时,
当所述阵列为极化阵列时,
其中,θk,φk,γk,ηk分别为信号的方位角、俯仰角、极化辅助角和极化相位差;
其中,sk(t)为入射的第k个远场宽带完全极化信号在第t时刻采样数据,为第k个宽带信号、第m个阵元相对于参考阵元的传播时延,f0为载波频率。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910204868.6A CN109861770B (zh) | 2019-03-18 | 2019-03-18 | 一种基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910204868.6A CN109861770B (zh) | 2019-03-18 | 2019-03-18 | 一种基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109861770A true CN109861770A (zh) | 2019-06-07 |
CN109861770B CN109861770B (zh) | 2020-07-24 |
Family
ID=66901121
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910204868.6A Expired - Fee Related CN109861770B (zh) | 2019-03-18 | 2019-03-18 | 一种基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109861770B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112994766A (zh) * | 2019-12-16 | 2021-06-18 | 华为技术有限公司 | 一种波束传输方法及相关设备 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1674462A (zh) * | 2004-03-25 | 2005-09-28 | 电子科技大学 | 利用干涉原理估计相干信号doa的方法 |
CN103616661A (zh) * | 2013-10-31 | 2014-03-05 | 电子科技大学 | 一种稳健的远场窄带信号源个数估计方法 |
CN106100775A (zh) * | 2016-08-23 | 2016-11-09 | 桂林电子科技大学 | 基于邻接矩阵的ofdm频谱感知方法 |
US20160329947A1 (en) * | 2015-05-08 | 2016-11-10 | Lg Electronics Inc. | Multi-beamforming training |
CN108445486A (zh) * | 2018-03-13 | 2018-08-24 | 南京理工大学 | 基于协方差矩阵重建和导向矢量修正的波束形成方法 |
-
2019
- 2019-03-18 CN CN201910204868.6A patent/CN109861770B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1674462A (zh) * | 2004-03-25 | 2005-09-28 | 电子科技大学 | 利用干涉原理估计相干信号doa的方法 |
CN103616661A (zh) * | 2013-10-31 | 2014-03-05 | 电子科技大学 | 一种稳健的远场窄带信号源个数估计方法 |
US20160329947A1 (en) * | 2015-05-08 | 2016-11-10 | Lg Electronics Inc. | Multi-beamforming training |
CN106100775A (zh) * | 2016-08-23 | 2016-11-09 | 桂林电子科技大学 | 基于邻接矩阵的ofdm频谱感知方法 |
CN108445486A (zh) * | 2018-03-13 | 2018-08-24 | 南京理工大学 | 基于协方差矩阵重建和导向矢量修正的波束形成方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112994766A (zh) * | 2019-12-16 | 2021-06-18 | 华为技术有限公司 | 一种波束传输方法及相关设备 |
CN112994766B (zh) * | 2019-12-16 | 2022-12-27 | 华为技术有限公司 | 一种波束传输方法及相关设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109861770B (zh) | 2020-07-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Ye et al. | On the resiliency of MUSIC direction finding against antenna sensor coupling | |
Pastina et al. | Adaptive polarimetric target detection with coherent radar. I. Detection against Gaussian background | |
CN104155648B (zh) | 基于阵列数据重排的高频地波雷达单次快拍music测向方法 | |
CN101644760B (zh) | 一种适用于高分辨阵列的快速鲁棒的信源个数检测方法 | |
CN109407055A (zh) | 基于多径利用的波束形成方法 | |
CN105807267A (zh) | 一种mimo雷达扩展目标的检测方法 | |
CN103616661B (zh) | 一种稳健的远场窄带信号源个数估计方法 | |
Aubry et al. | Radar detection and range estimation using oversampled data | |
CN106291449A (zh) | 对称稳定分布噪声下波达方向角估计新方法 | |
CN112068119A (zh) | 一种被动雷达导引头对雷达和诱饵干扰的识别方法 | |
Xie et al. | Transmitter polarization optimization for space-time adaptive processing with diversely polarized antenna array | |
CN103558584A (zh) | 一种波达方向的检测方法及装置 | |
Xue et al. | Knowledge-based target detection in compound Gaussian clutter with inverse Gaussian texture | |
CN109861770A (zh) | 一种基于波束形成输出功率组合的宽带信号检测方法 | |
Sun et al. | Airborne radar STAP using sparse recovery of clutter spectrum | |
Yao et al. | Cognitive design of radar waveform and the receive filter for multitarget parameter estimation | |
CN111044996A (zh) | 一种基于降维近似消息传递的lfmcw雷达目标检测方法 | |
CN115508791A (zh) | 未知干噪环境下目标智能融合检测方法 | |
Luo et al. | An effective scheme for radio frequency interference suppression in high-frequency radar | |
CN116973835B (zh) | 一种多信号混叠的伪空间谱累积测向方法 | |
Zhao et al. | Radar target detection via global optimality conditions for binary quadratic programming | |
Zhu et al. | Radar detection using array processing | |
CN116299387B (zh) | 非均匀杂波下干扰正交抑制的目标智能检测方法 | |
Chen et al. | A novel robust capon algorithm for wideband beamforming | |
Luo et al. | Waveform design based on environmental sensing for sky-wave over-the-horizon radar |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20200724 |