CN110572227A - 一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法 - Google Patents

一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法，所述方法包括如下步骤：根据特征参数设计滤波器；通过所述滤波器对阵列数据进行滤波处理，获取第一数字信号；对所述第一数字信号进行分组合并，获取第二数字信号；判断每组所述第二数字信号是否存在同频台信号，若存在则采用盲源分离算法对第二数字信号进行分离，获取分离后的电台信号，若不存在则采用能量检测方法对第二数字信号进行检测，获取分离后的电台信号。

Description

一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法
技术领域
本发明涉及认知无线电领域，具体涉及一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法。
背景技术
数字电视广播信号(DTMB、DVB-T、FM)经过多年的发展，覆盖范围越来越广，作用距离也变得更远，同时站台密集，功率大，逐渐成为导航自定位的理想选择。但是存在的问题有系统平台针对辐射源和其频段的选取对定位效果存在较大影响，主要原因在于该类广播电视信号传播至接收端时存在较强的噪声和干扰，从而造成信号质量下降。利用参杂各种干扰及噪声的信号就无法实施对信号的准确评价，从而影响各种参数的测量，最终影响系统导航自定位精度。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法，以解决现有技术中存在的信号中存在较强的噪声和干扰的问题。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法，所述方法包括如下步骤：
根据特征参数设计滤波器；
通过所述滤波器对阵列数据进行滤波处理，获取第一数字信号；
对所述第一数字信号进行分组合并，获取第二数字信号；
判断每组所述第二数字信号是否存在同频台信号，若存在则采用盲源分离算法对第二数字信号进行分离，获取分离后的电台信号，若不存在则采用能量检测方法对第二数字信号进行检测，获取分离后的电台信号。
进一步的，所述特征参数包括数字电视广播信号的类型、数量、频点和带宽。
进一步的，所述滤波器的设计方法包括：
建立频率响应函数；
根据所述频率响应函数获取单位脉冲响应；
对所述单位脉冲响应进行加窗处理得到滤波器。
进一步的，所述滤波器的表达式如下所示：
h(n)＝hd(n)ω(n)，
其中，h(n)为滤波器，ω(n)为窗函数，Hd(ejω)为频率响应函数，hd(n)为单位脉冲响应，n为滤波器的长度，ω为角频率，e为指数表示，j为虚数表示。
进一步的，所述盲源分离算法的分离过程包括：
对观测信号矩阵进行零均值和白化预处理；
构建处理后观测矩阵的四阶累积量函数；
根据所述四阶累积量函数计算四阶累积量矩阵；
对所述四阶累积量矩阵进行特征值分解，获取分离矩阵的估计；
根据所述分离矩阵的估计获取信源信号。
进一步的，所述四阶累积量函数为：
式中，ΗY(i,j,p,q)为四阶累积量函数，yi、yp分别为Y(k)观测信号向量矩阵的第i、p个波束，分别为Y(k)的第j、q个波束取共轭运算，cum(·,·,·,·)表示四阶累积量运算符号。
进一步的，所述四阶累积量矩阵的计算过程如下：
设mpq为矩阵M的第p行第q列元素，则四阶累积量矩阵的第i行第j列元素定义为：
由累积量的相关特性得到：
式中，HY(M)为四阶累积量矩阵，km为信号源的四阶累积量，M为任意N阶矩阵，X为正交矩阵，xm为正交矩阵X的第m列，diag[·]表示求对角矩阵。
进一步的，所述特征值分解的公式如下所示：
式中，HY(M)为四阶累积量矩阵，V是由特征值构成的对角阵，为分离矩阵的估计，矩阵与矩阵X的关系为：
式中，X为正交矩阵，K为置换矩阵，D为对角元素为±1，其它元素为0的矩阵。
进一步的，所述信源信号的表达公式如下：
式中，为分离矩阵的估计，Y(k)为观测信号矩阵，[·]H为共轭转置运算。
进一步的，所述能量检测方法的检测过程如下：
对第二数字信号进行傅里叶变换得到频域信号；
对频域信号进行求模平方，获取第三数字信号；
判断第三数字信号的峰值是否大于门限，如果是则该信号为分离后的电台信号。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
本发明将采用数字电视信号特征参数等先验信息设计多组滤波器，将接收信号中的各个信号给提取出来再进行能量检测以此得到优良的电台信号
附图说明
图1为基于先验知识库的数字电视信号认知方法；
图2为FIR滤波器组简单示意图；
图3为接收信号实部和频谱图；
图4为DTMB(506MHz)滤波器幅度频率响应；
图5为DTMB(506MHz)滤波后信号；
图6为调频立体声实部和频谱图；
图7为盲源分离信号1实部和频谱图；
图8为盲源分离信号2实部和频谱图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
地面数字视频广播(DVB-T)是欧洲数字视频广播组织开发的一套传输系统，于1996年制定，是目前国际上覆盖率最广的数字电视地面广播标准，信号带宽为8MHz，频率覆盖范围从177.5MHz～858MHz。该标准采用编码正交频分复用(COFDM)调制技术，将内码编制和正交频分复用调制进行结合。系统传输帧采用分层帧结构，自上而下分别是超帧、信号帧、OFDM符号，每个符号由保护间隔和符号有效部分两部分组成。地面数字多媒体广播(DTMB)是中国数字视频广播标准，于2007年起被确定为我国电视信号唯一的强制性标准，频率覆盖范围从470MHz～860MHz，信号带宽为8MHz。该标准采用时域同步的正交频分复用调制技术，具有与自然时间绝对同步的分层复帧结构，系统数据帧自上而下分别是日帧、分帧、超帧、信号帧，基本数据单位信号帧由PN帧头和帧体数据两部分信号组成。调频立体声广播信号(FM)在我国采用调频-调幅(导频制)制式，频率范围为87～108MHz，各电台频道宽度为200kHz。该信号是将左、右声道分别进行编码调制，基带调制信号主要由和信号、差信号、导频信号、副载波调制信号等部分组成。
1、数字广播电视信号认知模型
本发明提出一种用于导航自定位的数字电视广播信号认知方法，该方法将先验知识库与认知无线电方法进行结合，并加入盲源分离算法，实现数字电视广播信号的分离。本文中设置6组数字电视广播信号，包含FM、DVB-T、DTMB三种信号，频点不同，采样率设置为1.6GHz，接收天线为均匀五元圆阵阵列，利用五元圆阵接收电视广播信号，产生五组通道阵列数据，然后对每一组通道结合信号特征参数等先验知识设计一组滤波器进行电视广播信号的滤波提取，再分别将每组提取的相对应的信号进行合并，判断每组信号是否存在同频信号，存在同频信号则对通道信号进行盲源分离，不存在则对信号进行能量检测。其认知模型如图1所示。
图1展示了基于先验知识库的数字电视信号认知方法，具体实现步骤如下：
(1)根据先验知识库中某一地区存在的数字电视广播信号的类型、数量、频点、带宽等特征参数设定滤波器组；
(2)利用设置好的滤波器组对阵列数据进行滤波处理，获取第一数字信号，每一个滤波器各滤出一种数字电视广播信号，要求每个滤波器既能滤出一个完整的信号，又能不包含其他频点的信号；
(3)对提取的信号进行分组合并，获取第二数字信号，根据先验知识库中的电视信号先验信息来判断每组提取的信号是否存在同频台信号；
(4)若分组合并后的信号存在同频台信号，则采用盲源分离算法对信号进行分离，得到分离后的电台信号；
(5)若分组合并后的信号不存在同频台信号，则采用能量检测方法对信号进行检测，首先对滤出的信号进行傅里叶变换得到频域信号，再对频域信号进行求模平方，获取第三数字信号；设定一个合理的门限，选取求模平方后的频域信号的峰值与门限进行比较，如果峰值大于门限则判定该滤波器中存在优良信号以此得到分离后的电台信号，若峰值低于门限则判定该滤波器中只存在噪声。
至此基于先验知识库的数字电视信号认知方法步骤全部完成，以下对先验知识库、滤波器组的设计、盲源分离算法进行详细阐述。2.1先验知识库
本发明中滤波器组的参数是依据先验知识库进行设置。先验知识库存储一定地理范围内的所有数字电视广播信号的信息，并且可以根据一定的机制能够时时更新数据，具体先验知识库结构如表1所示。
表1数字电视广播信号先验知识库结构
数字电视广播信号先验知识库具体结构应如表1所示，每一地区存在的数字电视广播信号的种类、每一种信号对应的信号数量、每一个信号对应的特征参数及电台坐标都应一一在先验知识库中列举出来。当飞行器飞到某一地区时，该地区的数字电视广播信号特征参数可以及时通过先验知识库向系统设备及时交互，方便接入设备合理地利用频谱资源，同时使各信号之间也避免产生干扰作用。
因为先验知识库负责和系统设备进行交互，给系统设备提供各种相关数据信息，所以先验知识库应具备以下基本功能：
(1)根据系统设备上传的请求信息和地理位置信息，先验知识库向系统提供该地区存在的所有数字电视广播信号的各项数据信息；
(2)先验知识库根据电视信号的数据信息同时计算、提供系统设备可以使用的信道清单并且对频谱资源合理划分利用。
2.2 FIR滤波器组设计
有限脉冲响应(FIR)滤波器具有严格的线性相位特性和较好的稳定性，因此常常设计为多通带滤波器组，从而实现信号子带分解。本发明采用FIR滤波器组来实现对数字电视广播接收信号的滤波分解，同时结合先验知识库中数字电视广播信号的先验知识来设置FIR滤波器的参数。
FIR滤波器通常有三种设计方法，分别为：窗函数设计法、频率采样法、最佳逼近算法。本文中采用窗函数设计法结合先验信息实现对FIR滤波器的设计，具体实现步骤为：
(1)根据先验信息构造希望逼近的频率响应函数Hd(ejω)；
(2)计算hd(n)的值，设待求滤波器的频率响应函数为Hd(ejω)，则单位脉冲响应为：
式中，Hd(ejω)为频率响应函数，hd(n)为单位脉冲响应，n为滤波器的长度，ω为角频率，e为指数表示，j为虚数表示。
(3)根据对过渡带及阻带的各项指标要求，选择窗函数的形式，并估计窗口长度N；
(4)对其加窗后得到所求滤波器设计结果：
h(n)＝hd(n)ω(n)
式中，hd(n)为单位脉冲响应，ω(n)为窗函数。
有限脉冲响应滤波器的分析频率范围、截止频率、通带长度、阶数等具体参数需根据先验知识库中的先验信息来设定，系统与先验知识库进行交互，得到某地区存在的数字电视广播信号类型以及该信号对应的数量、带宽、频点等信息从而进行设计，设计时需注意以下两点：
(1)滤波器组的设计需知道该地区存在的数字电视广播信号类型以及每种信号所对应的带宽。数字电视信号的带宽大，为8MHz，但是调频广播信号带宽小，只有200kHz，对这几种带宽不一致的信号设计滤波器时就不能使用相同的参数，应该根据每种信号的带宽来动态设定滤波器的通带长度。
(2)同时需注意设计滤波器时，也需从先验知识库中知道各种信号的频点位置，如果不注意每种信号的频点信息，则设计滤波器时就有可能在一个滤波器内包含两个频点接近的信号，或者一个滤波器未能将一个完整的信号给滤出来，漏掉一部分，从而产生严重的干扰，影响后续步骤的检测。
FIR滤波器组简单示意图如图2所示，根据区域的不同，滤波器组从先验知识库中知道每一个地区信号的类型、数量、带宽、频点等先验信息，从而设计滤波器时使得每一个滤波器既能考虑到信号的带宽，合理设计每一个滤波器的长度，将每一个信号都完整的包含在滤波器内，又能考虑到信号的频点信息，适时的改变滤波器的通带范围。如果未能考虑以上两点，则设计滤波器时会对频谱造成严重的浪费，还有可能产生两个信号的严重干扰。
假设某地区存在2个信号，分别是调频广播信号、DTMB信号，调频广播信号的带宽为200kHz，频点设置为95.2MHz，DTMB的带宽为8MHz，频点设置为506MHz，采样率设置为1.6GHz。系统从先验知识库中调取该地区信号的信息，再根据这些先验信息进行滤波器参数的设计。设阻带衰减为60dB，窗函数选择凯塞窗，设置好调频广播信号和电视信号的频谱范围，再计算两个滤波器的相关参数。
设置DTMB信号的分析频率范围为496MHZ～516MHZ，则对DTMB信号滤波的滤波器参数为：
理想低通滤波器截止频率：
fc＝(516-496)/2＝10MHz
中心频率为：
fk＝496+10＝506MHz
参数β的值为：
β＝0.1102(As-8.7)＝5.6533
过渡带宽为：
ΔF＝Δf×Ts＜2fc×Ts＝20e6/1.6e9＝1/80
滤波器阶数为：
M＝(As-7.95)/(14.36ΔF)+1＝290
则带通滤波器的脉冲响应为
h(n)＝ω(nd)hd(n-nd)
最后对脉冲响应进行离散傅里叶变换即可得到DTMB信号带通滤波器的频率特性。
2.3盲源分离算法
盲源分离指在接收混合信号中分离并且恢复出相对独立的信源信号的过程，对同频信号具有良好的分离能力。本发明中系统通过与先验知识库进行交互了解到存在同频信号的通道并对其信号采用盲源分离算法进行分离恢复。
假设该系统天线阵列由M个阵元构成，信源信号有N个，信号入射方向分别设为θ1,θ2,…….,θN，阵列信号的输出信号矩阵Y(k)＝[y1(k),y2(k),.....,yM(k)]T，信源信号为S(k)＝[s1(k),s2(k),.......sN(k)]T，各接收通道存在高斯噪声，可以表示为N(k)＝[n1(k),n2(k),.....nM(k)]T。则k时刻阵列模型的输出观测数据为：
Y(k)＝AS(k)+N(k)
盲源分离的瞬时混合模型也可表示为
Y(k)＝AS(k)+N(k)
式中Y(k)为观测信号向量矩阵，A为混合矩阵，S(k)为信源信号，N(k)为噪声向量矩阵。
盲源分离的内容是在混合矩阵A和信源信号S(k)未知的情况下，只根据观测信号矩阵Y(k)确定分离矩阵Q，使得变换后的输出
S(k)＝QY(k)
即可得到各电台信号的估计。
本文采用特征矩阵近似联合对角化(JADE)盲源分离算法，该算法首先利用观测矩阵构造一组四阶累积量矩阵，再通过累积量矩阵的联合对角化进一步求得分离矩阵Q，具体实现步骤为：
(1)对观测信号矩阵Y(k)进行零均值和白化预处理，从而消除各通道波束之间的相关性；
(2)构建处理后观测矩阵Y(k)的四阶累积量函数：
式中，yi、yp分别为Y(k)的第i、p个波束，分别为Y(k)的第j、q个波束取共轭运算，cum(·,·,·,·)表示四阶累积量运算符号。
(3)根据所述四阶累积量函数计算四阶累积量矩阵
对于N阶矩阵M，定义一个累积量矩阵HY(M)，设mpq为M的第p行第q列元素，则累积量矩阵的第i行第j列元素定义为
由累积量的相关特性可以得到
式中，HY(M)为四阶累积量矩阵，km为信号源的四阶累积量，X为正交矩阵，xm为正交矩阵X的第m列，M为N阶任意矩阵，diag[·]表示求对角矩阵。
(4)对累积量矩阵进行特征值分解求分离矩阵的估计：
式中，HY(M)为四阶累积量矩阵，V是由特征值构成的对角阵，为分离矩阵的估计，矩阵与矩阵X的关系为
式中，X为正交矩阵，K为置换矩阵，D为对角元素为±1，其它元素为0的矩阵。
(5)估计信源信号：
式中，S(k)为信源信号，为分离矩阵Q的估计，Y(k)为观测信号矩阵，[·]H为共轭转置运算。
根据先验知识库中的先验知识确定同频台信号所在的通道，再利用上述的盲源分离算法即可完成同频台信号的分离和恢复。
仿真设置某地区存在六组数字电视广播信号，其中三组调频立体声广播信号，频点分别为95.2MHz、95.8MHz、101MHz；两组为数字地面多媒体广播信号(DTMB)，频点为506MHz、634Mhz；一组为数字视频地面广播信号(DVB-T)，频点为671MHz，采样率设置为1.6GH，接收阵列为均匀五元圆阵。本次仿真选取其中一个天线进行观察，图3为第1个天线的接收信号的实部图和频谱图，同时对其频谱进行了划分。
图3展示了阵列中第一个天线接收信号的实部和频谱图，从频谱图中可以看出六组数字电视广播信号均在其设定的频点位置上。同时系统依据先验知识库中的先验信息对信号的频谱进行了划分，得到所需设计的滤波器的通带范围和长度。
同时从图3中可以看出调频立体声广播信号和数字电视信号两种信号的通带长度不一致，这是因为调频广播和数字电视信号两种信号的带宽不同，不同带宽对应不同的频率通带长度。滤波器组根据先验知识库中的信号特征先验知识划分频谱、合理设定滤波器的参数，使得每一个滤波器尽量包含一个完整的信号且不同频点信号能够分布在不同的滤波器中。滤波器组将每个信号提取出来之后再进行能量检测得到电台信号，从而确定良好的辐射源信号以供后续处理。
根据信号划分的频谱长度确定每组滤波器的相关参数，选取其中一组进行观察，图4展示了DTMB信号506MHz的滤波器幅度和频率响应，图5展示了对接收信号经过该滤波器滤波后的信号。
图4和图5分别展示了506MHz的DTMB信号的滤波器幅度频率响应以及滤波后的信号，从图5可以看出接收信号经过滤波后得到了单独的DTMB信号。对于其他信号也可根据划分的频带范围设计相应的滤波器将其提取出来，从而验证了根据先验知识信号信息划分频谱范围从而确定每组滤波器的参数可以有效地提取出每个单独的电视广播信号。
从图6的频谱图中可以看出有一个信道存在着两个信号，这是因为两个调频广播信号的频点十分接近，近乎于同频台信号。此时需通过盲源分离算法将这两个信号给分离出来。该通道中的信号经过盲源分离后得到的信号实部和频谱图如图7和图8所示。
图7和图8展示了两个频点接近的调频广播信号采用盲源分离算法分离后的信号，从频谱图中可以看出两个信号都得到了有效分离，图7中右侧信号下降了将近16dB，图8中左侧信号下降了将近14dB，验证了盲源分离的有效性，有效地增强了信号质量。
本发明将先验知识库和认知无线电相结合，采用先验知识库中的数字电视信号特征参数等先验信息设计多组滤波器，将接收信号中的各个信号给提取出来再进行能量检测以此得到优良的电台信号。先验知识库存储所有地区的数字电视信号的相关数据信息并和接入设备进行交互，根据设备的地理位置和请求信息提供该区域数字电视信号信息。认知无线电可以更好地计算空闲频谱，根据主用户及感知用户的位置信息，实现对认知环境的优化，从其工作的无线环境中感知信息，选择合适的频谱和工作参数，从而确定良好的辐射源信号，提升系统精度。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
根据特征参数设计滤波器；
通过所述滤波器对阵列数据进行滤波处理，获取第一数字信号；
对所述第一数字信号进行分组合并，获取第二数字信号；
判断每组所述第二数字信号是否存在同频台信号，若存在则采用盲源分离算法对第二数字信号进行分离，获取分离后的电台信号，若不存在则采用能量检测方法对第二数字信号进行检测，获取分离后的电台信号。
2.根据权利要求1所述的一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法，其特征在于，所述特征参数包括数字电视广播信号的类型、数量、频点和带宽。
3.根据权利要求1所述的一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法，其特征在于，所述滤波器的设计方法包括：
建立频率响应函数；
根据所述频率响应函数获取单位脉冲响应；
对所述单位脉冲响应进行加窗处理得到滤波器。
4.根据权利要求3所述的一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法，其特征在于，所述滤波器的表达式如下所示：
h(n)＝hd(n)ω(n)，
其中，h(n)为滤波器，ω(n)为窗函数，Hd(ejω)为频率响应函数，hd(n)为单位脉冲响应，n为滤波器的长度，ω为角频率，e为指数表示，j为虚数表示。
5.根据权利要求1所述的一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法，其特征在于，所述盲源分离算法的分离过程包括：
对观测信号矩阵进行零均值和白化预处理；
构建处理后观测矩阵的四阶累积量函数；
根据所述四阶累积量函数计算四阶累积量矩阵；
对所述四阶累积量矩阵进行特征值分解，获取分离矩阵的估计；
根据所述分离矩阵的估计获取信源信号。
6.根据权利要求5所述的一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法，其特征在于，所述四阶累积量函数为：
式中，ΗY(i,j,p,q)为四阶累积量函数，yi、yp分别为Y(k)的第i、p个波束，分别为Y(k)的第j、q个波束取共轭运算，cum(·,·,·,·)表示四阶累积量运算符号。
7.根据权利要求5所述的一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法，其特征在于，所述四阶累积量矩阵的计算过程如下：
设mpq为矩阵M的第p行第q列元素，则四阶累积量矩阵的第i行第j列元素定义为：
由累积量的相关特性得到：
式中，HY(M)为四阶累积量矩阵，km为信号源的四阶累积量，M为任意N阶矩阵，X为正交矩阵，xm为正交矩阵X的第m列，diag[·]表示求对角矩阵。
8.根据权利要求5所述的一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法，其特征在于，所述特征值分解的公式如下所示：
式中，HY(M)为四阶累积量矩阵，V是由特征值构成的对角阵，为分离矩阵的估计，矩阵与矩阵X的关系为：
式中，X为正交矩阵，K为置换矩阵，D为对角元素为±1，其它元素为0的矩阵。
9.根据权利要求5所述的一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法，其特征在于，所述信源信号的表达公式如下：
式中，为分离矩阵的估计，Y(k)为观测信号矩阵，[·]H为共轭转置运算。
10.根据权利要求1所述的一种用于导航自定位的数字广播电视信号认知方法，其特征在于，所述能量检测方法的检测过程如下：
对第二数字信号进行傅里叶变换得到频域信号；
对频域信号进行求模平方，获取第三数字信号；
判断第三数字信号的峰值是否大于门限，如果是则该信号为分离后的电台信号。
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