CN113407903A - 一种基于平滑拟合的频谱拼接方法 - Google Patents

一种基于平滑拟合的频谱拼接方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113407903A
CN113407903A CN202110962057.XA CN202110962057A CN113407903A CN 113407903 A CN113407903 A CN 113407903A CN 202110962057 A CN202110962057 A CN 202110962057A CN 113407903 A CN113407903 A CN 113407903A
Authority
CN
China
Prior art keywords
window
frequency spectrum
spectrum
fourier transform
discrete fourier
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
Application number
CN202110962057.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN113407903B (zh
Inventor
万坚
陈永明
涂世龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu Yunsu New Starting Point Technology Co ltd
Original Assignee
Chengdu Yunsu New Starting Point Technology Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu Yunsu New Starting Point Technology Co ltd filed Critical Chengdu Yunsu New Starting Point Technology Co ltd
Priority to CN202110962057.XA priority Critical patent/CN113407903B/zh
Publication of CN113407903A publication Critical patent/CN113407903A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113407903B publication Critical patent/CN113407903B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/14—Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
    • G06F17/141—Discrete Fourier transforms
    • G06F17/142—Fast Fourier transforms, e.g. using a Cooley-Tukey type algorithm
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Discrete Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Monitoring And Testing Of Transmission In General (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于平滑拟合的频谱拼接方法，包括如下步骤：设置需监测的频谱范围，分别对第i段和第i‑1段频谱范围内的数据进行突发信号检测，当存在突发信号时则进入S3，否则进入S4；提取第i段频谱内检测到的突发信号数据段进行离散傅立叶变换得到，提取第i‑1段频谱内检测到的突发信号数据段
Figure 56084DEST_PATH_IMAGE001
进行离散傅里叶变换得到
Figure 100004_DEST_PATH_IMAGE002
，进入S4；计算第i段频谱内的离散傅立叶变换
Figure 416659DEST_PATH_IMAGE003
，计算第i‑1段频段内的离散傅立叶变换
Figure 741461DEST_PATH_IMAGE002
，进入S5；根据
Figure 580104DEST_PATH_IMAGE003
与
Figure 1858DEST_PATH_IMAGE002
得到频谱拼接拟合参数，根据拟合参数完成宽带频谱拼接。通过本发明，可以实现前后段频谱平滑，可广泛地应用到无线电监测和通信对抗领域。

Description

一种基于平滑拟合的频谱拼接方法
技术领域
本发明通信技术领域，具体是一种基于平滑拟合的频谱拼接方法。
背景技术
目前待监测的电磁频谱带宽远大于现有接收机的带宽，因此需要多次分段接收采集再将多段频谱拼接到一起，才能形成整个宽带频谱。现有公开的拼接方法大多采用直接拼接法，由于每段频谱底噪等因素差异，这样拼接后整体频谱起伏较大，会引入由于拼接带来的人为频谱毛刺，影响后续信号监测的性能。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于平滑拟合的频谱拼接方法，包括如下步骤：
S1、设置需监测的频谱范围
Figure 476839DEST_PATH_IMAGE001
，对频谱进行截取，对截取到的第一段频谱进行FFT计算得到离散傅立叶变换
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
，第一段频谱范围为
Figure 982077DEST_PATH_IMAGE003
；对第i段谱进行FFT计算得到离散傅立叶变换
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
，第i段频谱范围为
Figure 407373DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 803588DEST_PATH_IMAGE007
为固定值；
S2、分别对第i段
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
和第i-1段
Figure 503691DEST_PATH_IMAGE009
频谱范围内的数据进行突发信号检测，当存在突发信号时则进入S3，否则进入S4；
S3、提取第i段
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
频谱内检测到的突发信号数据段
Figure 154115DEST_PATH_IMAGE011
进行离散傅立叶变换得到
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
，提取第i-1段
Figure 61897DEST_PATH_IMAGE013
频谱内检测到的突发信号数据段
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
进行离散傅里叶变换得到
Figure 696141DEST_PATH_IMAGE015
，进入S4；
S4、计算第i段
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
频谱内的离散傅立叶变换
Figure 934355DEST_PATH_IMAGE017
，计算第i-1段
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE018
频段内的离散傅立叶变换
Figure 954133DEST_PATH_IMAGE019
，进入S5；
S5、根据
Figure 580286DEST_PATH_IMAGE017
与
Figure 436247DEST_PATH_IMAGE019
得到频谱拼接拟合参数
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE020
，根据拟合参数完成宽带频谱拼接。
进一步的，所述的分别对第i段
Figure 274890DEST_PATH_IMAGE021
和第i-1段
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE022
频谱范围内的数据进行突发信号检测，包括如下过程：
采集第i段频谱数据，频率范围为
Figure 634327DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure 355683DEST_PATH_IMAGE025
为采集的宽带背景信号，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE026
为离散傅立叶变换，对于第i-1段采集数据截取在
Figure 433360DEST_PATH_IMAGE027
频段范围内的进行滑动双窗法突发检测，对第i段采集数据截取
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE028
频段范围内的进行滑动双窗法突发检测，得到突发数据段
Figure 341273DEST_PATH_IMAGE029
，对
Figure 804485DEST_PATH_IMAGE011
数据进行离散傅立叶变换，得到频谱数据
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE030
：
Figure 506861DEST_PATH_IMAGE031
。
进一步的，所述的行滑动双窗法突发检测包括如下过程：
滑动双窗法通过对比相邻两个时间窗口内的信号能量，检测信号的起止；即设两个相邻的长度为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE032
的窗口，分别为窗口A和窗口B；窗口A和窗口B在接收到的信号上进行滑动时，落入两个窗口的能量分别为
Figure 71835DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE034
：
Figure 704810DEST_PATH_IMAGE035
；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE036
；
上式中，
Figure 38840DEST_PATH_IMAGE037
表示信号样点序列，n为相关的起点，k表示相关窗口内的样点索引；检测时，窗口A和窗口B开始滑动；当窗口A和窗口B都只是包含噪声能量时，
Figure 443276DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 495546DEST_PATH_IMAGE034
的值恒定，窗口A和窗口B的能量比值m恒定，即m等于1；窗口A和窗口B继续滑动，突发信号逐渐进入窗口B，窗口B的能量逐渐增大，此时A窗口还只是包含噪声，窗口A和窗口B的能量比值逐渐增大；当窗口B全部包含突发信号，A窗口只包含噪声能量，两个窗口的能量比值m达到最大，此时对应突发信号的起始时刻记为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE038
；继续滑动，突发信号逐渐进入窗口A，窗口A和窗口B的能量比值m逐渐回落到1；当窗口B只包含噪声时，窗口A包含全部突发信号，窗口A和窗口B的能量比值m达到最小，此时对应突发信号的结束时刻，记为
Figure 666633DEST_PATH_IMAGE039
，得到突发信号数据段
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE040
，对
Figure 120748DEST_PATH_IMAGE041
数据进行离散傅立叶变换，得到
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE042
：
Figure 164928DEST_PATH_IMAGE043
。
进一步的，对频谱数据
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE044
与
Figure 704493DEST_PATH_IMAGE045
进行频谱拼接拟合参数
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE046
求解，频谱拼接拟合参数
Figure 682201DEST_PATH_IMAGE046
满足以下关系：
Figure 787560DEST_PATH_IMAGE047
利用上式得到的拟合参数
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE048
，计算
Figure 940324DEST_PATH_IMAGE049
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE050
为宽频段频谱数据。
本发明的有益效果是：该方法通过利用前后段重叠频谱数据样本得到拟合，从而实现前后段频谱平滑，该技术可广泛地应用到无线电监测和通信对抗领域。
附图说明
图1为一种基于平滑拟合的频谱拼接方法的流程示意图；
图2为频谱划分示意图；
图3为双窗法示意图；
图4为拟合拼接效果示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，一种基于平滑拟合的频谱拼接方法，包括如下步骤：
S1、设置需监测的频谱范围
Figure 950874DEST_PATH_IMAGE001
，对频谱进行截取，对截取到的第一段频谱进行FFT计算得到离散傅立叶变换
Figure 276814DEST_PATH_IMAGE002
，第一段频谱范围为
Figure 236679DEST_PATH_IMAGE003
；对第i段谱进行FFT计算得到离散傅立叶变换
Figure 91503DEST_PATH_IMAGE004
，第i段频谱范围为
Figure 402398DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 266449DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 267772DEST_PATH_IMAGE007
为固定值；
S2、分别对第i段
Figure 621393DEST_PATH_IMAGE008
和第i-1段
Figure 91689DEST_PATH_IMAGE009
频谱范围内的数据进行突发信号检测，当存在突发信号时则进入S3，否则进入S4；
S3、提取第i段
Figure 759430DEST_PATH_IMAGE010
频谱内检测到的突发信号数据段
Figure 428309DEST_PATH_IMAGE011
进行离散傅立叶变换得到
Figure 890514DEST_PATH_IMAGE012
，提取第i-1段
Figure 362953DEST_PATH_IMAGE013
频谱内检测到的突发信号数据段
Figure 365544DEST_PATH_IMAGE014
进行离散傅里叶变换得到
Figure 92192DEST_PATH_IMAGE015
，进入S4；
S4、计算第i段
Figure 990878DEST_PATH_IMAGE016
频谱内的离散傅立叶变换
Figure 232503DEST_PATH_IMAGE017
，计算第i-1段
Figure 976468DEST_PATH_IMAGE018
频段内的离散傅立叶变换
Figure 885518DEST_PATH_IMAGE019
，进入S5；
S5、根据
Figure 941723DEST_PATH_IMAGE017
与
Figure 873907DEST_PATH_IMAGE019
得到频谱拼接拟合参数
Figure 218301DEST_PATH_IMAGE020
，根据拟合参数完成宽带频谱拼接。
进一步的，所述的分别对第i段
Figure 919541DEST_PATH_IMAGE021
和第i-1段
Figure 894450DEST_PATH_IMAGE022
频谱范围内的数据进行突发信号检测，包括如下过程：
采集第i段频谱数据，频率范围为
Figure 376247DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 711282DEST_PATH_IMAGE051
其中，
Figure 532608DEST_PATH_IMAGE025
为采集的宽带背景信号，
Figure 740735DEST_PATH_IMAGE026
为离散傅立叶变换，对于第i-1段采集数据截取在
Figure 381932DEST_PATH_IMAGE027
频段范围内的进行滑动双窗法突发检测，对第i段采集数据截取
Figure 271391DEST_PATH_IMAGE028
频段范围内的进行滑动双窗法突发检测，得到突发数据段
Figure 9540DEST_PATH_IMAGE029
，对
Figure 309940DEST_PATH_IMAGE011
数据进行离散傅立叶变换，得到频谱数据
Figure 500750DEST_PATH_IMAGE030
：
Figure DEST_PATH_IMAGE052
。
进一步的，所述的行滑动双窗法突发检测包括如下过程：
滑动双窗法通过对比相邻两个时间窗口内的信号能量，检测信号的起止；即设两个相邻的长度为
Figure 397161DEST_PATH_IMAGE053
的窗口，分别为窗口A和窗口B；窗口A和窗口B在接收到的信号上进行滑动时，落入两个窗口的能量分别为
Figure 989817DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 743009DEST_PATH_IMAGE034
：
Figure 608066DEST_PATH_IMAGE035
；
Figure 636065DEST_PATH_IMAGE036
；
上式中，
Figure 20910DEST_PATH_IMAGE037
表示信号样点序列，n为相关的起点，k表示相关窗口内的样点索引；检测时，窗口A和窗口B开始滑动；当窗口A和窗口B都只是包含噪声能量时，
Figure 741741DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 110406DEST_PATH_IMAGE034
的值恒定，窗口A和窗口B的能量比值m恒定，即m等于1；窗口A和窗口B继续滑动，突发信号逐渐进入窗口B，窗口B的能量逐渐增大，此时A窗口还只是包含噪声，窗口A和窗口B的能量比值逐渐增大；当窗口B全部包含突发信号，A窗口只包含噪声能量，两个窗口的能量比值m达到最大，此时对应突发信号的起始时刻记为
Figure 879778DEST_PATH_IMAGE038
；继续滑动，突发信号逐渐进入窗口A，窗口A和窗口B的能量比值m逐渐回落到1；当窗口B只包含噪声时，窗口A包含全部突发信号，窗口A和窗口B的能量比值m达到最小，此时对应突发信号的结束时刻，记为
Figure 181447DEST_PATH_IMAGE039
，得到突发信号数据段
Figure DEST_PATH_IMAGE054
，对
Figure 743620DEST_PATH_IMAGE041
数据进行离散傅立叶变换，得到
Figure 396318DEST_PATH_IMAGE042
：
Figure 969382DEST_PATH_IMAGE055
。
进一步的，对频谱数据
Figure 328819DEST_PATH_IMAGE044
与
Figure 391453DEST_PATH_IMAGE045
进行频谱拼接拟合参数
Figure 452819DEST_PATH_IMAGE046
求解，频谱拼接拟合参数
Figure 95153DEST_PATH_IMAGE046
满足以下关系：
Figure DEST_PATH_IMAGE056
利用上式得到的拟合参数
Figure 574676DEST_PATH_IMAGE048
，计算
Figure 11473DEST_PATH_IMAGE049
，
Figure 373185DEST_PATH_IMAGE050
为宽频段频谱数据。
具体的，基于平滑拟合的频谱拼接方法，包括以下步骤：
S1、设置需要监测的整个频谱范围
Figure 271739DEST_PATH_IMAGE001
，进入S2；
S2、采集第一段数据进行FFT计算得到离散傅立叶变换
Figure 668086DEST_PATH_IMAGE057
，第一段频谱范围为
Figure DEST_PATH_IMAGE058
，
Figure 479047DEST_PATH_IMAGE059
表示为射频接收机采集带宽，为一固定值，
Figure DEST_PATH_IMAGE060
，进入S3；
S3、采集第i段数据进行FFT计算得到离散傅立叶变换
Figure 531316DEST_PATH_IMAGE004
，第i段频谱范围为
Figure 499141DEST_PATH_IMAGE005
此处，且对于任意
Figure 749994DEST_PATH_IMAGE060
而言，
Figure 263015DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 599318DEST_PATH_IMAGE007
为一个固定值，进入S4；
S4、分别对i段
Figure 121567DEST_PATH_IMAGE008
和i-1段
Figure 164609DEST_PATH_IMAGE009
频段范围内的数据进行突发信号检测，当存在突发信号时则进入S5，否则进入S6；
S5、提取i段
Figure 910848DEST_PATH_IMAGE008
频谱内检测到的突发信号数据段
Figure 924328DEST_PATH_IMAGE061
进行离散傅立叶变换得到
Figure 984688DEST_PATH_IMAGE012
,提取i-1段
Figure 944554DEST_PATH_IMAGE013
频谱内检测到的突发信号数据段
Figure 799377DEST_PATH_IMAGE014
进行离散傅里叶变换得到
Figure 313535DEST_PATH_IMAGE015
，进入S6;
S6、计算i段
Figure 974324DEST_PATH_IMAGE016
频段内的离散傅立叶变换
Figure 975646DEST_PATH_IMAGE012
，计算i-1段
Figure 532530DEST_PATH_IMAGE013
频段内的离散傅立叶变换
Figure 268405DEST_PATH_IMAGE019
，进入S7；
S7、根据前后段频谱数据
Figure 467305DEST_PATH_IMAGE017
与
Figure 339446DEST_PATH_IMAGE019
得到频谱拼接拟合参数
Figure 863968DEST_PATH_IMAGE020
，并对
Figure 805248DEST_PATH_IMAGE004
进入S8；
S8、计算
Figure DEST_PATH_IMAGE062
，
Figure 542260DEST_PATH_IMAGE004
为宽频段频谱数据，进入S9；
S9、
Figure 268907DEST_PATH_IMAGE063
，若此时
Figure DEST_PATH_IMAGE064
就是拼接得到的宽带频谱计算值，完成宽带频谱拼接。
采集第i段频谱数据，频率范围为
Figure 167593DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 861749DEST_PATH_IMAGE065
其中，
Figure 668031DEST_PATH_IMAGE025
为采集的宽带背景信号，
Figure 249185DEST_PATH_IMAGE026
为离散傅立叶变换。
滑动双窗法通过对比相邻两个时间窗口内的信号能量，检测信号的起止；即设两个相邻的长度为
Figure 318772DEST_PATH_IMAGE053
的窗口，分别为窗口A和窗口B；窗口A和窗口B在接收到的信号上进行滑动时，落入两个窗口的能量分别为
Figure 47694DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 595350DEST_PATH_IMAGE034
：
Figure 814366DEST_PATH_IMAGE035
；
Figure 586013DEST_PATH_IMAGE036
；
上式中，
Figure 5493DEST_PATH_IMAGE037
表示信号样点序列，n为相关的起点，k表示相关窗口内的样点索引；检测时，窗口A和窗口B开始滑动；当窗口A和窗口B都只是包含噪声能量时，
Figure 153577DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 974903DEST_PATH_IMAGE034
的值恒定，窗口A和窗口B的能量比值m恒定，即m等于1；窗口A和窗口B继续滑动，突发信号逐渐进入窗口B，窗口B的能量逐渐增大，此时A窗口还只是包含噪声，窗口A和窗口B的能量比值逐渐增大；当窗口B全部包含突发信号，A窗口只包含噪声能量，两个窗口的能量比值m达到最大，此时对应突发信号的起始时刻记为
Figure 855134DEST_PATH_IMAGE038
；继续滑动，突发信号逐渐进入窗口A，窗口A和窗口B的能量比值m逐渐回落到1；当窗口B只包含噪声时，窗口A包含全部突发信号，窗口A和窗口B的能量比值m达到最小，此时对应突发信号的结束时刻，记为
Figure 558648DEST_PATH_IMAGE039
。通过该方法可以突发信号数据段
Figure DEST_PATH_IMAGE066
，对
Figure 166216DEST_PATH_IMAGE041
数据进行离散傅立叶变换，得到
Figure 638785DEST_PATH_IMAGE042
：
Figure 955497DEST_PATH_IMAGE067
对第i段采集数据截取
Figure 146307DEST_PATH_IMAGE028
频段范围内的进行滑动双窗法突发检测，得到突发数据段
Figure 839457DEST_PATH_IMAGE029
，对
Figure 619063DEST_PATH_IMAGE011
数据进行离散傅立叶变换，得到频谱数据
Figure 168993DEST_PATH_IMAGE030
：
Figure DEST_PATH_IMAGE068
利用得到
Figure 784782DEST_PATH_IMAGE044
与
Figure 16043DEST_PATH_IMAGE045
进行频谱拼接拟合参数
Figure 666467DEST_PATH_IMAGE046
求解，该参数需要满足一下关系：
Figure 387298DEST_PATH_IMAGE056
利用上式得到的拟合参数
Figure 739651DEST_PATH_IMAGE069
，计算
Figure DEST_PATH_IMAGE070
，
Figure 40183DEST_PATH_IMAGE071
为宽频段频谱数据。
根据图4可以看出拟合拼接在过渡带比较平滑，这样就不会给后续信号检测识别带来虚警。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于平滑拟合的频谱拼接方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、设置需监测的频谱范围
Figure 498577DEST_PATH_IMAGE001
，对频谱进行截取，对截取到的第一段频谱进行FFT计算得到离散傅立叶变换
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，第一段频谱范围为
Figure 150138DEST_PATH_IMAGE003
；对第i段谱进行FFT计算得到离散傅立叶变换
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，第i段频谱范围为
Figure 851247DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 715298DEST_PATH_IMAGE007
为固定值；
S2、分别对第i段
Figure DEST_PATH_IMAGE008
和第i-1段
Figure 264091DEST_PATH_IMAGE009
频谱范围内的数据进行突发信号检测，当存在突发信号时则进入S3，否则进入S4；
S3、提取第i段
Figure DEST_PATH_IMAGE010
频谱内检测到的突发信号数据段
Figure 555395DEST_PATH_IMAGE011
进行离散傅立叶变换得到
Figure DEST_PATH_IMAGE012
，提取第i-1段
Figure 746729DEST_PATH_IMAGE013
频谱内检测到的突发信号数据段
Figure DEST_PATH_IMAGE014
进行离散傅里叶变换得到
Figure 414471DEST_PATH_IMAGE015
，进入S4；
S4、计算第i段
Figure DEST_PATH_IMAGE016
频谱内的离散傅立叶变换
Figure 817771DEST_PATH_IMAGE017
，计算第i-1段
Figure DEST_PATH_IMAGE018
频段内的离散傅立叶变换
Figure 529244DEST_PATH_IMAGE019
，进入S5；
S5、根据
Figure 486835DEST_PATH_IMAGE017
与
Figure 692689DEST_PATH_IMAGE019
得到频谱拼接拟合参数
Figure DEST_PATH_IMAGE020
，根据拟合参数完成宽带频谱拼接。
2.根据权利要求1所述的一种基于平滑拟合的频谱拼接方法，其特征在于，所述的分别对第i段
Figure 684915DEST_PATH_IMAGE021
和第i-1段
Figure DEST_PATH_IMAGE022
频谱范围内的数据进行突发信号检测，包括如下过程：
采集第i段频谱数据，频率范围为
Figure 98448DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure 808915DEST_PATH_IMAGE025
为采集的宽带背景信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
为离散傅立叶变换，对于第i-1段采集数据截取在
Figure 756143DEST_PATH_IMAGE027
频段范围内的进行滑动双窗法突发检测，对第i段采集数据截取
Figure DEST_PATH_IMAGE028
频段范围内的进行滑动双窗法突发检测，得到突发数据段
Figure 117723DEST_PATH_IMAGE029
，对
Figure DEST_PATH_IMAGE030
数据进行离散傅立叶变换，得到频谱数据
Figure 187310DEST_PATH_IMAGE031
：
Figure DEST_PATH_IMAGE032
。
3.根据权利要求2所述的一种基于平滑拟合的频谱拼接方法，其特征在于，所述的行滑动双窗法突发检测包括如下过程：
滑动双窗法通过对比相邻两个时间窗口内的信号能量，检测信号的起止；即设两个相邻的长度为
Figure 385073DEST_PATH_IMAGE033
的窗口，分别为窗口A和窗口B；窗口A和窗口B在接收到的信号上进行滑动时，落入两个窗口的能量分别为
Figure DEST_PATH_IMAGE034
和
Figure 388189DEST_PATH_IMAGE035
：
Figure DEST_PATH_IMAGE036
；
Figure 355008DEST_PATH_IMAGE037
；
上式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
表示信号样点序列，n为相关的起点，k表示相关窗口内的样点索引；检测时，窗口A和窗口B开始滑动；当窗口A和窗口B都只是包含噪声能量时，
Figure 861075DEST_PATH_IMAGE034
和
Figure 14976DEST_PATH_IMAGE035
的值恒定，窗口A和窗口B的能量比值m恒定，即m等于1；窗口A和窗口B继续滑动，突发信号逐渐进入窗口B，窗口B的能量逐渐增大，此时A窗口还只是包含噪声，窗口A和窗口B的能量比值逐渐增大；当窗口B全部包含突发信号，A窗口只包含噪声能量，两个窗口的能量比值m达到最大，此时对应突发信号的起始时刻记为
Figure 163061DEST_PATH_IMAGE039
；继续滑动，突发信号逐渐进入窗口A，窗口A和窗口B的能量比值m逐渐回落到1；当窗口B只包含噪声时，窗口A包含全部突发信号，窗口A和窗口B的能量比值m达到最小，此时对应突发信号的结束时刻，记为
Figure DEST_PATH_IMAGE040
，得到突发信号数据段
Figure 233654DEST_PATH_IMAGE041
，对
Figure DEST_PATH_IMAGE042
数据进行离散傅立叶变换，得到
Figure 848306DEST_PATH_IMAGE043
：
Figure DEST_PATH_IMAGE044
。
4.根据权利要求3所述的一种基于平滑拟合的频谱拼接方法，其特征在于，对频谱数据
Figure 755082DEST_PATH_IMAGE045
与
Figure DEST_PATH_IMAGE046
进行频谱拼接拟合参数
Figure 159387DEST_PATH_IMAGE047
求解，频谱拼接拟合参数
Figure 835219DEST_PATH_IMAGE047
满足以下关系：
Figure DEST_PATH_IMAGE048
利用上式得到的拟合参数
Figure 417510DEST_PATH_IMAGE049
，计算
Figure DEST_PATH_IMAGE050
，
Figure 77162DEST_PATH_IMAGE051
为宽频段频谱数据。
CN202110962057.XA 2021-08-20 2021-08-20 一种基于平滑拟合的频谱拼接方法 Active CN113407903B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110962057.XA CN113407903B (zh) 2021-08-20 2021-08-20 一种基于平滑拟合的频谱拼接方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110962057.XA CN113407903B (zh) 2021-08-20 2021-08-20 一种基于平滑拟合的频谱拼接方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113407903A true CN113407903A (zh) 2021-09-17
CN113407903B CN113407903B (zh) 2021-12-24

Family

ID=77688987

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110962057.XA Active CN113407903B (zh) 2021-08-20 2021-08-20 一种基于平滑拟合的频谱拼接方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113407903B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115022145A (zh) * 2022-07-01 2022-09-06 舟山美通信息技术有限责任公司 一种基于延时自相关的lfm信号和hfm信号区分方法
CN116244637A (zh) * 2023-05-12 2023-06-09 中星联华科技（北京）有限公司 突发信号采集方法及装置

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6073100A (en) * 1997-03-31 2000-06-06 Goodridge, Jr.; Alan G Method and apparatus for synthesizing signals using transform-domain match-output extension
CN101813497A (zh) * 2010-04-22 2010-08-25 南京大学 一种布里渊散射谱实时频谱分析装置及其数据处理方法
CN102263601A (zh) * 2011-06-09 2011-11-30 中国工程物理研究院电子工程研究所 一种宽带多信号检测方法
CN102624468A (zh) * 2011-12-30 2012-08-01 成都中安频谱科技有限公司 基于双fft的宽带自动检测方法
CN103973324A (zh) * 2014-04-17 2014-08-06 电子科技大学 一种宽带数字接收机及其实时频谱处理方法
CN105743612A (zh) * 2016-01-28 2016-07-06 中国电子科技集团公司第十研究所 实时盲解调大频移短时突发信号的方法
CN106789821A (zh) * 2016-12-29 2017-05-31 中国人民解放军国防科学技术大学 一种非等功率四信号分量频谱正交重叠调制的方法及装置
CN108809450A (zh) * 2018-08-01 2018-11-13 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 一种分布式频谱监测方法
CN109239653A (zh) * 2018-09-04 2019-01-18 同方电子科技有限公司 一种基于子空间分解的多辐射源被动直接时差定位方法
US20190364533A1 (en) * 2017-01-23 2019-11-28 Digital Global Systems, Inc. Systems, methods, and devices for automatic signal detection based on power distribution by frequency over time within an electromagnetic spectrum
CN111766443A (zh) * 2020-06-02 2020-10-13 江苏集萃移动通信技术研究所有限公司 基于窄带频谱缝合的分布式宽带电磁信号监测方法及系统
CN111968664A (zh) * 2020-08-21 2020-11-20 武汉大晟极科技有限公司 一种语音降噪方法及均衡滤波器
CN112367128A (zh) * 2020-10-30 2021-02-12 电子科技大学 一种基于相隔窗的突发信号频谱检测仪及盲检测方法

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6073100A (en) * 1997-03-31 2000-06-06 Goodridge, Jr.; Alan G Method and apparatus for synthesizing signals using transform-domain match-output extension
CN101813497A (zh) * 2010-04-22 2010-08-25 南京大学 一种布里渊散射谱实时频谱分析装置及其数据处理方法
CN102263601A (zh) * 2011-06-09 2011-11-30 中国工程物理研究院电子工程研究所 一种宽带多信号检测方法
CN102624468A (zh) * 2011-12-30 2012-08-01 成都中安频谱科技有限公司 基于双fft的宽带自动检测方法
CN103973324A (zh) * 2014-04-17 2014-08-06 电子科技大学 一种宽带数字接收机及其实时频谱处理方法
CN105743612A (zh) * 2016-01-28 2016-07-06 中国电子科技集团公司第十研究所 实时盲解调大频移短时突发信号的方法
CN106789821A (zh) * 2016-12-29 2017-05-31 中国人民解放军国防科学技术大学 一种非等功率四信号分量频谱正交重叠调制的方法及装置
US20190364533A1 (en) * 2017-01-23 2019-11-28 Digital Global Systems, Inc. Systems, methods, and devices for automatic signal detection based on power distribution by frequency over time within an electromagnetic spectrum
CN108809450A (zh) * 2018-08-01 2018-11-13 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 一种分布式频谱监测方法
CN109239653A (zh) * 2018-09-04 2019-01-18 同方电子科技有限公司 一种基于子空间分解的多辐射源被动直接时差定位方法
CN111766443A (zh) * 2020-06-02 2020-10-13 江苏集萃移动通信技术研究所有限公司 基于窄带频谱缝合的分布式宽带电磁信号监测方法及系统
CN111968664A (zh) * 2020-08-21 2020-11-20 武汉大晟极科技有限公司 一种语音降噪方法及均衡滤波器
CN112367128A (zh) * 2020-10-30 2021-02-12 电子科技大学 一种基于相隔窗的突发信号频谱检测仪及盲检测方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
WANG QIAN: "Spectrum leakage suppression for multi-frequency signal based on DFT", 《2017 IEEE 13TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ELECTRONIC MEASUREMENT & INSTRUMENTS》 *
何玉红: "基于双滑动窗的TDMA信号盲检测算法实现", 《通信技术》 *
郭连平: "宽带信号频谱分析关键技术研究及系统实现", 《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115022145A (zh) * 2022-07-01 2022-09-06 舟山美通信息技术有限责任公司 一种基于延时自相关的lfm信号和hfm信号区分方法
CN115022145B (zh) * 2022-07-01 2023-09-29 舟山美通信息技术有限责任公司 一种基于延时自相关的lfm信号和hfm信号区分方法
CN116244637A (zh) * 2023-05-12 2023-06-09 中星联华科技（北京）有限公司 突发信号采集方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN113407903B (zh) 2021-12-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113407903B (zh) 一种基于平滑拟合的频谱拼接方法
CN103346845B (zh) 基于快速傅里叶变换的盲频谱感知方法及装置
CN102780534B (zh) 一种通用的电磁信号自动搜索方法
CN103559882B (zh) 一种基于说话人分割的会议主持人语音提取方法
CN110007148A (zh) 一种基于离散频谱相位和幅值综合内插的单频信号频率估计方法
CN102025671A (zh) 时间粗同步和频率精同步的时域联合估计方法
CN108444704A (zh) 一种滚动轴承早期故障诊断方法
CN105785324A (zh) 基于mgcstft的线性调频信号参数估计方法
CN112603334B (zh) 基于时序特征和堆叠Bi-LSTM网络的棘波检测方法
CN105429719A (zh) 基于功率谱和多尺度小波变换分析强干扰信号检测方法
CN107528646B (zh) 一种基于宽带频谱的干扰信号识别及提取方法
CN109061591B (zh) 一种基于序贯聚类的时频线谱检测方法
CN115951124A (zh) 一种时频域联合的连续与突发信号检测方法及系统
CN103925983A (zh) 一种多通道微弱振动信号同步采集装置及分析方法
CA2902840A1 (en) Method and apparatus for determining watermark symbols in a received audio signal that can contain echoes, reverberation and/or noise
CN112737983A (zh) 一种基于最大差分谱的快速突发信号检测方法
CN109541556B (zh) 一种对线性调频信号移频干扰的识别方法
CN106877901A (zh) 一种低噪比直扩信号的检测方法
CN109709581A (zh) 一种卫星导航信号强干扰循环特征参数快速检测获取方法
CN113824518A (zh) 基于频谱的非合作信号检测方法
CN214796752U (zh) 一种基于声纹识别和声源定位的工程车辆识别定位装置
CN111147168B (zh) 一种功率谱和统计融合的信号检测方法
Sundaram et al. Usable Speech Detection Using Linear Predictive Analysis–A Model-Based Approach
CN105897357B (zh) 一种基于减少采样点数的快速两步能量检测算法
CN117081705A (zh) 一种基于差分的多载波检测方法

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