CN111600630B - 一种联合使用大小点数fft的跳频信号检测方法 - Google Patents
一种联合使用大小点数fft的跳频信号检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111600630B CN111600630B CN202010395574.9A CN202010395574A CN111600630B CN 111600630 B CN111600630 B CN 111600630B CN 202010395574 A CN202010395574 A CN 202010395574A CN 111600630 B CN111600630 B CN 111600630B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- frequency hopping
- hopping signal
- frequency
- time
- fourier transform
- 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.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
- H04B1/69—Spread spectrum techniques
- H04B1/713—Spread spectrum techniques using frequency hopping
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
- H04B1/69—Spread spectrum techniques
- H04B1/713—Spread spectrum techniques using frequency hopping
- H04B1/715—Interference-related aspects
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04K—SECRET COMMUNICATION; JAMMING OF COMMUNICATION
- H04K3/00—Jamming of communication; Counter-measures
- H04K3/20—Countermeasures against jamming
- H04K3/25—Countermeasures against jamming based on characteristics of target signal or of transmission, e.g. using direct sequence spread spectrum or fast frequency hopping
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Measuring Frequencies, Analyzing Spectra (AREA)
Abstract
本发明公开了一种联合使用大小点数FFT的跳频信号检测方法,属于通信对抗技术领域。该方法包括对宽带采样信号进行两路短时傅里叶变换;分别利用两路短时傅里叶变换进行跳频信号检测;融合两路跳频信号检测结果得到最终的跳频信号检测结果等步骤。本发明同时使用两路短时傅里叶变换进行跳频信号检测,一路使用大点数FFT保证频率分辨率,一路使用小点数FFT保证时间分辨率,最后将两路的跳频信号检测结果进行融合得到最终的跳频信号检测结果,从而兼顾了时间分辨率和频率分辨率,可以同时高精度地获得跳频信号的时间参数和频率参数。本发明方法简洁,大大提高了跳频信号参数的检测精度,是对现有技术的一种重要改进。
Description
技术领域
本发明属于通信对抗技术领域,特别是指一种联合使用大小点数FFT的跳频信号检测方法。
背景技术
跳频通信作为一种抗干扰通信手段已经在军事通信领域广泛应用。作为非合作通信的第三方,要想对跳频通信实施侦察和干扰,一个重要的前提是能够对跳频信号进行高精度的检测,获取跳频信号的频率、带宽、幅度、到达时间、持续时间等信号参数。目前,主要的跳频信号检测方法有自相关检测法、宽带和多通道能量测量仪方案、时频分析法等,这些方法主要集中在时频分析技术上。
现有技术中,时频分析算法包括短时傅里叶变换算法、平滑伪WVD分布算法等。平滑伪WVD算法同短时傅里叶变换算法相比,计算复杂,不易于工程实现。短时傅里叶变换算法可以将跳频信号在时频面上很直观地检测出来,原理简单,计算量小,易于工程实现。
但是,短时傅里叶变换算法的时间分辨率与频率分辨率存在倒数关系,FFT点数大会提高频率分辨率降低时间分辨率,FFT点数小会降低频率分辨率提高时间分辨率,二者无法同时兼顾,难以同时高精度地获得跳频信号的时间参数和频率参数。
发明内容
本发明的目的是克服上述现有技术中存在的缺陷,提出了一种联合使用大小点数FFT的跳频信号检测方法,该方法同时使用两路短时傅里叶变换进行跳频信号检测,一路使用大点数FFT保证频率分辨率,一路使用小点数FFT保证时间分辨率,最后将两路的跳频信号检测结果进行融合得到最终的跳频信号检测结果,从而兼顾了时间分辨率和频率分辨率,可以同时高精度地获得跳频信号的时间参数和频率参数。
为实现上述目的,本发明所采取的技术方案为:
一种联合使用大小点数FFT的跳频信号检测方法,其包括以下步骤:
(1)通过第一路短时傅里叶变换对宽带采样信号进行跳频信号检测,得到所有跳频信号的第一路跳频信号参数,此外,通过第二路短时傅里叶变换独立地对同一宽带采样信号进行跳频信号检测,得到所有跳频信号的第二路跳频信号参数;其中,第二路短时傅里叶变换的FFT点数小于第一路短时傅里叶变换的FFT点数,所述跳频信号参数包括跳频信号的频率、带宽、幅度、到达时间、持续时间以及消失时间;
(2)对每个第二路跳频信号参数,在所有第一路跳频信号参数中搜索与该第二路跳频信号参数在时间域和频率域上都有重叠的第一路跳频信号参数;其中,跳频信号的时间域是指从其到达时间至其消失时间的区间,跳频信号的频率域是指以其频率为中心,以其二分之一带宽为半径的邻域;
若不存在这样的第一路跳频信号参数,则略过该第二路跳频信号参数;若搜索到的第一路跳频信号参数仅有一个,则以该第一路跳频信号参数的频率以及该第二路跳频信号参数的带宽、幅度、到达时间、持续时间和消失时间为参数,生成一个新的跳频信号参数;若搜索到的第一路跳频信号参数有多个,则计算这些第一路跳频信号参数与该第二路跳频信号参数的时频重叠面积,并以面积最大的那个第一路跳频信号参数的频率以及该第二路跳频信号参数的带宽、幅度、到达时间、持续时间和消失时间为参数,生成一个新的跳频信号参数;所述时频重叠面积为两个跳频信号参数的时间域重叠长度与频率域重叠长度的乘积;
(3)将所有新生成的跳频信号参数作为结果输出,完成跳频信号的检测。
本发明与现有技术相比,具有以下优点:
1、本发明通过使用两路短时傅里叶变换进行跳频检测,一路使用大点数FFT保证频率精度,一路使用小点数FFT保证时间精度,解决了短时傅里叶变换难以兼顾时间分辨率和频率分辨率的问题,可以同时高精度地获得跳频信号的时间参数和频率参数。
2、本发明算法简洁,易于工程实现。
附图说明
图1是本发明实施例中检测方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步的详细描述。
一种联合使用大小点数FFT的跳频信号检测方法,其包括以下步骤:
(1)对宽带采样信号进行两路短时傅里叶变换:
两路短时傅里叶变换分别用两个流水FFT模块实现,第1路使用L1点FFT,第2路使用L2点FFT,L2<L1;
(2)分别利用两路短时傅里叶变换进行跳频信号检测:
利用第1路短时傅里叶变换检测到的第i个跳频信号的参数可以表示为s1i={f1i,BW1i,A1i,T1i,h1i,D1i},其中f1i、BW1i、A1i、T1i和h1i分别表示跳频信号的频率、带宽、幅度、到达时间和持续时间,D1i=T1i+h1i表示跳频信号的消失时间;利用第2路短时傅里叶变换检测到的第j个跳频信号的参数可以表示为s2j={f2j,BW2j,A2j,T2j,h2j,D2j},其中f2j、BW2j、A2j、T2j和h2j同样分别表示跳频信号的频率、带宽、幅度、到达时间和持续时间,D2j=T2j+h2j表示跳频信号的消失时间;两路跳频信号检测结果是按消失时间由小到大排好序的;
(3)融合两路跳频信号检测结果得到最终的跳频信号检测结果:
(3a)对于第2路的每个跳频信号检测结果s2j,在第1路跳频信号检测结果中搜索与s2j在时间域t=[T2j,D2j]和频率域上都有重叠的信号s1k,k=a,a+1,…,b,N=b-a+1表示搜索到的信号个数;
(3b)如果搜索到的信号个数N等于0,继续处理第2路的下一个跳频信号检测结果;如果搜索到的信号个数N等于1,生成一个新的跳频信号检测结果sm={f1a,BW2j,A2j,T2j,h2j,D2j},继续处理第2路的下一个跳频信号检测结果;如果搜索到的信号个数N大于1,计算搜索到的每个信号s1k与s2j的时频重叠部分的面积Sk,k=a,a+1,…,b,计算面积Sk取最大值的索引生成一个新的跳频信号检测结果sm={f1kopt,BW2j,A2j,T2j,h2j,D2j},继续处理第2路的下一个跳频信号检测结果;
(3c)处理完第2路的所有跳频信号检测结果后得到的新的跳频信号检测结果sm即为最终的跳频信号检测结果,m=0,1,…,M-1,M是最终的跳频信号检测结果的个数。
以下为一个更具体的例子。
参照图1,一种联合使用大小点数FFT的跳频信号检测方法,包括以下步骤:
步骤1)对宽带采样信号进行两路短时傅里叶变换:
两路短时傅里叶变换分别用两个流水FFT模块实现,第1路使用L1点FFT,第2路使用L2点FFT,L2<L1;在本实施实例中,短时傅里叶变换在FPGA中实现,L1=16384,L2=4096;
步骤2)分别利用两路短时傅里叶变换进行跳频信号检测:
利用第1路短时傅里叶变换检测到的第i个跳频信号的参数可以表示为s1i={f1i,BW1i,A1i,T1i,h1i,D1i},其中f1i、BW1i、A1i、T1i和h1i分别表示跳频信号的频率、带宽、幅度、到达时间和持续时间,D1i=T1i+h1i表示跳频信号的消失时间;利用第2路短时傅里叶变换检测到的第j个跳频信号的参数可以表示为s2j={f2j,BW2j,A2j,T2j,h2j,D2j},其中f2j、BW2j、A2j、T2j和h2j同样分别表示跳频信号的频率、带宽、幅度、到达时间和持续时间,D2j=T2j+h2j表示跳频信号的消失时间;两路跳频信号检测结果是按消失时间由小到大排好序的;在本实施实例中跳频信号检测在DSP中实现,DSP型号为TMS320C6678,DSP的每一个核完成一路跳频信号检测;
步骤3)融合两路跳频信号检测结果得到最终的跳频信号检测结果:
步骤3a)对于第2路的每个跳频信号检测结果s2j,在第1路跳频信号检测结果中搜索与s2j在时间域t=[T2j,D2j]和频率域上都有重叠的信号s1k,k=a,a+1,…,b,N=b-a+1表示搜索到的信号个数;
步骤3b)如果搜索到的信号个数N等于0,继续处理第2路的下一个跳频信号检测结果;如果搜索到的信号个数N等于1,生成一个新的跳频信号检测结果sm={f1a,BW2j,A2j,T2j,h2j,D2j},继续处理第2路的下一个跳频信号检测结果;如果搜索到的信号个数N大于1,计算搜索到的每个信号s1k与s2j的时频重叠部分的面积Sk,k=a,a+1,…,b,计算面积Sk取最大值的索引生成一个新的跳频信号检测结果继续处理第2路的下一个跳频信号检测结果;时频重叠部分的面积的计算方式为Sk=Ofk*Otk,其中表示频域重叠的长度,Otk=min(D2j,D1k)-max(T2j,T1k)表示时域重叠的长度,min表示取两个数的最小值,max表示取两个数的最大值;
步骤3c)处理完第2路的所有跳频信号检测结果后得到的新的跳频信号检测结果sm即为最终的跳频信号检测结果,m=0,1,…,M-1,M是最终的跳频信号检测结果的个数。
本发明同时使用两路短时傅里叶变换进行跳频信号检测,一路使用大点数FFT保证频率分辨率,一路使用小点数FFT保证时间分辨率,最后将两路的跳频信号检测结果进行融合得到最终的跳频信号检测结果,从而兼顾了时间分辨率和频率分辨率,可以同时高精度地获得跳频信号的时间参数和频率参数。
需要理解的是,上述对于本专利具体实施方式的叙述仅仅是为了便于本领域普通技术人员理解本专利方案而列举的示例性描述,并非暗示本专利的保护范围仅仅被限制在这些个例中,本领域普通技术人员完全可以在对本专利技术方案做出充分理解的前提下,以不付出任何创造性劳动的形式,通过对本专利所列举的各个例采取组合技术特征、替换部分技术特征、加入更多技术特征等等方式,得到更多的具体实施方式,所有这些具体实施方式均在本专利权利要求书的涵盖范围之内,因此,这些新的具体实施方式也应在本专利的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种联合使用大小点数FFT的跳频信号检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)通过第一路短时傅里叶变换对宽带采样信号进行跳频信号检测,得到所有跳频信号的第一路跳频信号参数,此外,通过第二路短时傅里叶变换独立地对同一宽带采样信号进行跳频信号检测,得到所有跳频信号的第二路跳频信号参数;其中,第二路短时傅里叶变换的FFT点数小于第一路短时傅里叶变换的FFT点数,所述跳频信号参数包括跳频信号的频率、带宽、幅度、到达时间、持续时间以及消失时间;
(2)对每个第二路跳频信号参数,在所有第一路跳频信号参数中搜索与该第二路跳频信号参数在时间域和频率域上都有重叠的第一路跳频信号参数;其中,跳频信号的时间域是指从其到达时间至其消失时间的区间,跳频信号的频率域是指以其频率为中心,以其二分之一带宽为半径的邻域;
若不存在这样的第一路跳频信号参数,则略过该第二路跳频信号参数;若搜索到的第一路跳频信号参数仅有一个,则以该第一路跳频信号参数的频率以及该第二路跳频信号参数的带宽、幅度、到达时间、持续时间和消失时间为参数,生成一个新的跳频信号参数;若搜索到的第一路跳频信号参数有多个,则计算这些第一路跳频信号参数与该第二路跳频信号参数的时频重叠面积,并以面积最大的那个第一路跳频信号参数的频率以及该第二路跳频信号参数的带宽、幅度、到达时间、持续时间和消失时间为参数,生成一个新的跳频信号参数;所述时频重叠面积为两个跳频信号参数的时间域重叠长度与频率域重叠长度的乘积;
(3)将所有新生成的跳频信号参数作为结果输出,完成跳频信号的检测。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010395574.9A CN111600630B (zh) | 2020-05-12 | 2020-05-12 | 一种联合使用大小点数fft的跳频信号检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010395574.9A CN111600630B (zh) | 2020-05-12 | 2020-05-12 | 一种联合使用大小点数fft的跳频信号检测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111600630A CN111600630A (zh) | 2020-08-28 |
CN111600630B true CN111600630B (zh) | 2021-07-06 |
Family
ID=72189444
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010395574.9A Active CN111600630B (zh) | 2020-05-12 | 2020-05-12 | 一种联合使用大小点数fft的跳频信号检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111600630B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113965224B (zh) * | 2021-10-14 | 2023-01-03 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种适用于跳频系统的dft信号检测方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101567188A (zh) * | 2009-04-30 | 2009-10-28 | 上海大学 | 长短帧联合的混合音频信号多基音估计方法 |
KR20180124501A (ko) * | 2017-05-12 | 2018-11-21 | 국방과학연구소 | 도약 주파수 추정 장치 및 방법 |
CN110336587A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-10-15 | 电子科技大学 | 一种多跳频信号侦察中获取组合时频分布的方法 |
-
2020
- 2020-05-12 CN CN202010395574.9A patent/CN111600630B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101567188A (zh) * | 2009-04-30 | 2009-10-28 | 上海大学 | 长短帧联合的混合音频信号多基音估计方法 |
KR20180124501A (ko) * | 2017-05-12 | 2018-11-21 | 국방과학연구소 | 도약 주파수 추정 장치 및 방법 |
CN110336587A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-10-15 | 电子科技大学 | 一种多跳频信号侦察中获取组合时频分布的方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Parameter estimation of FH signals based on STFT and music algorithm;Li Tong.et;《ICCASM 2010》;20101104;全文 * |
一种新的联合跳频信号参数估计算法;张志宝等;《计算机与数字工程》;20180320;全文 * |
组合图谱法在跳频信号时频分析中的应用;曾祥峰等;《计算机工程与应用》;20130701(第13期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111600630A (zh) | 2020-08-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108921014B (zh) | 一种基于改进噪声包络信号识别的螺旋桨轴频搜索方法 | |
CN109188362B (zh) | 一种麦克风阵列声源定位信号处理方法 | |
CN111024209B (zh) | 一种适用于矢量水听器的线谱检测方法 | |
CN103353550A (zh) | 一种测量电力系统信号频率及谐波参数的方法 | |
CN111600630B (zh) | 一种联合使用大小点数fft的跳频信号检测方法 | |
CN106646121A (zh) | 一种配电网故障行波波头的辨识方法 | |
CN109741609A (zh) | 一种基于麦克风阵列的机动车鸣笛声监测方法 | |
Deng et al. | A single-ended fault location method for transmission line based on full waveform features extractions of traveling waves | |
CN105721090B (zh) | 一种非法调频广播电台的检测和识别方法 | |
CN112986922B (zh) | 基于顺序统计滤波和二元检测的被动雷达信号检测方法 | |
Zhang et al. | An Adaptive Parameter Estimation Algorithm of Radar Linear Frequency Modulation Signal Based on Nolinear Transform Under different Alpha Stable Distribution Noise Environments | |
CN107248869B (zh) | 一种基于吕分布的多分量线性调频信号去噪方法 | |
CN110673118A (zh) | 一种主动声纳单频脉冲串波形设计及检测算法 | |
Meng et al. | Acquisition of exterior multiple sound sources for train auralization based on beamforming | |
Zhang et al. | A new theory for locating line fault in power system: theoretical part | |
CN112652321B (zh) | 一种基于深度学习相位更加友好的语音降噪系统及方法 | |
Ni et al. | Polyphase-modulated radar signal recognition based on time-frequency amplitude and phase features | |
CN107957571A (zh) | 水听器测向方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备 | |
Doweck et al. | Fundamental initial frequency and frequency rate estimation of random-amplitude harmonic chirps | |
Clapp et al. | Single ping-multiple measurements: Sonar bearing angle estimation using spatiotemporal frequency filters | |
CN110426711A (zh) | 一种基于极性零点检测的时延估计方法及系统 | |
Wang et al. | A review of time reversal-based methods applied to fault location in power networks | |
CN115941087A (zh) | 基于频谱感知自适应信道化检测方法 | |
Zhang et al. | A new theory for locating line fault in power system: Simulation part | |
Sud | Channel Estimation Using a Chirp Signal and the Fractional Fourier Transform |
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 |