CN113507713B - 一种基于信号功率谱特性的递归搜寻载波检测方法 - Google Patents

一种基于信号功率谱特性的递归搜寻载波检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种通信领域中基于信号功率谱特性的递归搜寻载波检测方法，它可应用到认知通信、通信侦察与信息安全等相关领域。该方法对宽带接收信号的功率谱去毛刺和平滑，利用通信信号的功率谱特性对载波由强到弱进行递归搜寻，达到整个频带内载波检测的目的。本方法检测准确率高，对不同带宽和载噪比载波及单频干扰和底噪起伏等非理想环境的适应性好，适用于信息对抗、无线电监测和认知通信领域，具有实际意义。

Description

一种基于信号功率谱特性的递归搜寻载波检测方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体是一种基于信号功率谱特性的递归搜寻载波检测方法。
背景技术
在认知通信和无线电监测中，需要对关注频带内的通信信号进行载波检测，获得信号总体分布情况和各载波频点、带宽、信噪比等基本信息。但是，由于频带内各通信信号可能分属于不同用户或不同网络，其带宽、信噪比通常存在较大差异，加之传输信道和接收条件不理想，现实中可能存在各种各样的干扰，载波准确检测一直存在较大的困难。传统的检测方法难以兼顾不同带宽的信号，受干扰影响大；基于小波模极大值的检测方法虽然可以克服上述困难，但是稳健性不够好，可能漏掉看起来十分明显的载波。因此，急需一种新的载波检测方法，实现不同带宽和干扰条件下载波的准确检测。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于信号功率谱特性的递归搜寻载波检测方法，包括如下步骤;
S1：对宽带接收信号做FFT变换，得到信号功率谱，对信号功率谱去毛刺后进行功率谱平滑，得到处理后的信号功率谱；
S2：在区间(L, R)内搜寻处理后的信号功率谱的最大极大值点，若搜寻成功，进入S3；若搜寻不成功，结束；
S3：设置待检测载波的最低信噪比门限，根据最大极大值点利用通信信号的功率谱特性确定载波左右边界Bl和Br；
S4：输出载波，并分别执行：设置R=Bl，执行S2；设置L=Br，执行S2；直到无法检测出新的载波，则完成载波检测。
进一步的，所述的在区间(L, R)内搜寻信号功率谱的最大极大值点，包括先设置初始化变量L=0, R=Lspec， Lspec为信号功率谱有效数据点个数。
进一步的，所述的对信号功率谱去毛刺，包括如下过程：
S11：根据信号最小带宽设置平滑带宽W，同时设置门限T1；
S12：对区间(2W, Lspec-2W)内每一个频点i，计算(i-2W, i-W)区间内的功率谱平均值Ml和(i+W, i+2W)区间内的功率谱平均值Mr，若频点i处功率谱与Ml和Mr的差值均大于T1，则判断i处存在毛刺，进入步骤S23；否则频点i处不存在毛刺；
S13：将区间(i-W, i+W)内的功率谱用(Ml+Mr)/2代替。
进一步的，所述的对信号功率谱去毛刺后进行功率谱平滑，包括如下过程，对信号功率谱去毛刺完成后，进行宽度为W的均值滤波。
进一步的，所述的利用通信信号的功率谱特性确定载波左右边界Bl和Br，包括如下过程：
S31：根据需检测载波的最低信噪比设置门限T2；
S32：对最大极大值点imax，计算区间(imax-W, imax+W)内的功率谱平均值M，从imax-W依次递减，找到第一个功率谱小于M-T2的频点，记为Bl，若直到L未找到功率谱小于M-T2的频点，则载波边界定位失败；从imax+W依次递增，找到第一个功率谱小于M-T2的频点，记为Br，若直到R未找到功率谱小于M-T2的频点，则载波边界定位失败；
S33：重新定位左右边界Bl和Br；让i从Bl依次递减，计算区间(i+(Br-i)/4, Br-(Br-i)/4)内的功率谱平均值M，找到第一个功率谱小于M-T2的频点，作为重新定位的左边界Bl，若直到L未找到功率谱小于M-T2的频点，则载波边界定位失败，结束；让i从Br依次递增，计算区间(Bl+(i-Bl)/4, i-(i-Bl)/4)内的功率谱平均值M，找到第一个功率谱小于M-T2的频点，作为重新定位的右边界Br，若直到R未找到功率谱小于M-T2的频点，则载波边界定位失败，结束。
本发明的有益效果是：本发明在载波检测的最初阶段根据待检信号的最小带宽对接收信号功率谱进行了去毛刺和平滑的预处理，减轻了干扰的影响，同时尽可能地保留了信号的细节，从而可以实现干扰条件下的载波检测；本发明利用了信号的频谱特性，采用从强到弱逐个搜寻载波的递归检测策略，对不同带宽和信噪比信号的适应性强，准确性高。
附图说明
图1为一种基于信号功率谱特性的递归搜寻载波检测方法的流程图；
图2为本发明的实施例中递归搜寻步骤示意图；
图3为本发明的实施例中信号功率谱图；
图4为本发明的实施例中载波左右边界定位结果图。
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，一种基于信号功率谱特性的递归搜寻载波检测方法，包括如下步骤：
S1：对宽带接收信号做FFT变换，得到信号功率谱，对信号功率谱去毛刺后进行功率谱平滑；
S2：在区间(L, R)内搜寻信号功率谱的最大极大值点，若搜寻成功，进入S3；若搜寻不成功，结束；
S3：利用通信信号的功率谱特性确定载波左右边界Bl和Br，若成功，执行S4；若不成功，结束；
S4：输出当前载波，并分别执行下述操作：设置R=Bl，执行S2；设置L=Br，执行S2。直到无法检测出新的载波。
所述的设置R=Bl，执行S2；设置L=Br，执行S2具体为分别执行如下两个独立的操作：（1）保持L不变，将R改为Bl，继续搜寻；（2）保持R不变，将L改为Br，继续搜寻。即分别搜寻(L,Bl)和(Br, R)两个区间，如图2所示。两个操作可并行执行，也可先后执行。
所述的在区间(L, R)内搜寻信号功率谱的最大极大值点，包括先设置初始化变量L=0, R=Lspec， Lspec为信号功率谱有效数据点个数。设FFT点数为N。如果接收信号是实信号，则Lspec=N/2；如果接收信号是复信号，则Lspec=N。
所述的对信号功率谱去毛刺，包括如下过程：
S11：根据信号最小带宽设置平滑带宽W，同时设置门限T1；
S12：对区间(2W, Lspec-2W)内每一个频点i，计算(i-2W, i-W)区间内的功率谱平均值Ml和(i+W, i+2W)区间内的功率谱平均值Mr，若频点i处功率谱与Ml和Mr的差值均大于T1，则判断i处存在毛刺，进入步骤S23；否则频点i处不存在毛刺；
S13：将区间(i-W, i+W)内的功率谱用(Ml+Mr)/2代替。
所述的对信号功率谱去毛刺后进行功率谱平滑，包括如下过程，对信号功率谱去毛刺完成后，进行宽度为W的均值滤波。
所述的利用通信信号的功率谱特性确定载波左右边界Bl和Br，包括如下过程：
S31：根据需检测载波的最低信噪比设置门限T2；
S32：对最大极大值点imax，计算区间(imax-W, imax+W)内的功率谱平均值M，从imax-W依次递减，找到第一个功率谱小于M-T2的频点，记为Bl，若直到L未找到功率谱小于M-T2的频点，则载波边界定位失败；从imax+W依次递增，找到第一个功率谱小于M-T2的频点，记为Br，若直到R未找到功率谱小于M-T2的频点，则载波边界定位失败；
S33：重新定位左右边界Bl和Br；让i从Bl依次递减，计算区间(i+(Br-i)/4, Br-(Br-i)/4)内的功率谱平均值M，找到第一个功率谱小于M-T2的频点，作为重新定位的左边界Bl，若直到L未找到功率谱小于M-T2的频点，则载波边界定位失败，结束；让i从Br依次递增，计算区间(Bl+(i-Bl)/4, i-(i-Bl)/4)内的功率谱平均值M，找到第一个功率谱小于M-T2的频点，作为重新定位的右边界Br，若直到R未找到功率谱小于M-T2的频点，则载波边界定位失败，结束。
下面结合具体数据进行说明。
频点：0, 1, …, 235
对应功率谱值：
111.57,108.69,111.44,111.12,106.99,107.99,107.03,106.57,104.31,104.63,103.12,103.91,100.28,102.12,98.238,100.87,100.35,100.20,96.063,96.162,98.490,97.243,99.272,97.780,98.970,99.315,96.000,99.539,96.530,99.868,99.736,97.837,97.781,98.833,99.790,98.057,97.755,99.698,101.26,99.016,99.215,101.62,98.514,100.18,105.01,101.84,103.76,103.83,104.26,107.60,104.27,107.54,108.39,107.21,109.09,108.56,108.24,108.45,108.87,110.38,110.30,109.14,109.99,110.32,111.31,112.07,113.48,116.12,113.98,114.51,115.09,111.05,113.05,113.73,114.46,113.74,115.48,112.73,113.72,114.19,111.85,113.41,113.87,111.81,115.63,114.46,113.10,114.06,113.10,112.33,113.92,113.74,114.14,111.40,110.49,114.79,113.05,111.94,114.06,113.41,112.41,113.75,111.56,112.45,112.87,115.06,115.39,112.02,112.33,113.95,112.30,113.27,115.32,114.58,117.17,114.60,113.90,111.51,109.89,115.61,113.03,113.30,111.91,113.78,114.66,114.67,113.65,112.90,113.32,111.62,113.59,113.00,112.99,113.54,112.77,115.12,112.80,115.24,112.64,115.57,115.76,114.82,113.46,112.19,113.43,113.86,113.50,111.67,112.32,113.86,114.76,112.70,115.01,112.90,112.58,111.83,112.88,113.89,115.60,114.43,112.21,113.81,111.92,113.80,113.97,114.74,112.50,113.67,116.66,112.48,111.57,113.86,113.71,114.32,110.55,113.16,111.97,113.81,111.48,113.46,110.41,110.57,112.44,111.52,110.50,108.45,107.72,107.63,108.63,110.05,107.02,109.21,108.99,106.33,105.79,103.48,102.23,104.07,100.54,102.68,101.31,100.93,101.58,100.23,99.358,101.59,99.934,98.626,98.365,99.603,99.923,99.266,96.876,99.247,97.082,98.042,98.355,97.976,98.229,98.252,97.680,99.394,99.195,98.513,98.518,99.388,99.496,101.96,103.04,103.34,101.58,102.57,104.09,103.66,104.78,106.32
区间(0, 235)内，最大极大点imax=114，如图3所示。取W=1。
步骤S31中，设置门限T2=5；
步骤S32中，计算区间(114-1, 114+1)内的平均值M=115.88。从113依次递减，找到第一个功率谱小于110.88的频点，为61，所以Bl=61；从115依次递增，找到第一个功率谱小于110.88的频点，为185，所以Br=185；
步骤S33中，让i从61依次递减，计算区间(i+(185-i)/4, 185-(185-i)/4)内的功率谱平均值M，找到第一个功率谱小于M-5的频点，为56，所以Bl更新为56；让i从185依次递增，计算区间(61+(i-61)/4, i-(i-61)/4)内的功率谱平均值M，找到第一个功率谱小于M-5的频点，为186，所以Br更新为186。
最终成功定位左右边界Bl=56，Br=186，如图4所示。
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)

1.一种基于信号功率谱特性的递归搜寻载波检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：对宽带接收信号做FFT变换，得到信号功率谱，对信号功率谱去毛刺后进行功率谱平滑，得到处理后的信号功率谱；
S2：在区间(L, R)内搜寻处理后的信号功率谱的最大极大值点，若搜寻成功，进入S3；若搜寻不成功，结束；
S3：设置待检测载波的最低信噪比门限，根据最大极大值点利用通信信号的功率谱特性确定载波左右边界Bl和Br，包括如下过程：
S31：根据需检测载波的最低信噪比设置门限T2；
S32：对最大极大值点imax，计算区间(imax-W， imax+W)内的功率谱平均值M，W为平滑带宽，从imax-W依次递减，找到第一个功率谱小于M-T2的频点，记为Bl，若直到L未找到功率谱小于M-T2的频点，则载波边界定位失败，结束；从imax+W依次递增，找到第一个功率谱小于M-T2的频点，记为Br，若直到R未找到功率谱小于M-T2的频点，则载波边界定位失败，结束；
S33：重新定位左右边界Bl和Br；让i从Bl依次递减，计算区间(i+(Br-i)/4，Br-(Br-i)/4)内的功率谱平均值M，找到第一个功率谱小于M-T2的频点，作为重新定位的左边界Bl，若直到L未找到功率谱小于M-T2的频点，则载波边界定位失败，结束；让i从Br依次递增，计算区间(Bl+(i-Bl)/4, i-(i-Bl)/4)内的功率谱平均值M，找到第一个功率谱小于M-T2的频点，作为重新定位的右边界Br，若直到R未找到功率谱小于M-T2的频点，则载波边界定位失败，结束；
S4：输出载波，并分别执行：设置R=Bl，执行S2；设置L=Br，执行S2；直到无法检测出新的载波，则完成载波检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于信号功率谱特性的递归搜寻载波检测方法，其特征在于，所述的在区间(L，R)内搜寻信号功率谱的最大极大值点，包括先设置初始化变量L=0,R=Lspec，Lspec为信号功率谱有效数据点个数。
3.根据权利要求1所述的一种基于信号功率谱特性的递归搜寻载波检测方法，其特征在于，所述的对信号功率谱去毛刺，包括如下过程：
S11：根据信号最小带宽设置平滑带宽W，同时设置门限T1；
S12：对区间(2W，Lspec-2W)内每一个频点i，计算(i-2W，i-W)区间内的功率谱平均值Ml和(i+W，i+2W)区间内的功率谱平均值Mr，若频点i处功率谱与Ml和Mr的差值均大于T1，则判断i处存在毛刺，进入步骤S13；否则频点i处不存在毛刺；
S13：将区间(i-W，i+W)内的功率谱用(Ml+Mr)/2代替。
4.根据权利要求1所述的一种基于信号功率谱特性的递归搜寻载波检测方法，其特征在于，所述的对信号功率谱去毛刺后进行功率谱平滑，包括如下过程，对信号功率谱去毛刺完成后，进行宽度为W的均值滤波，所述的宽度为均值滤波器的阶数。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5563604A (en) * 1995-02-08 1996-10-08 Alliedsignal Inc. Weather radar using spectral gaussian envelope discrimination for clutter rejection
CN103037475A (zh) * 2011-09-30 2013-04-10 重庆重邮信科通信技术有限公司 一种频点盲扫方法和装置
CN103338177A (zh) * 2013-07-01 2013-10-02 北京大学 一种抵抗单频干扰的帧同步方法
CN105429719A (zh) * 2015-10-29 2016-03-23 中国电子科技集团公司第二十研究所 基于功率谱和多尺度小波变换分析强干扰信号检测方法
CN110971250A (zh) * 2019-04-02 2020-04-07 成都云溯新起点科技有限公司 一种单通道同频干扰检测与分离方法
CN113221781A (zh) * 2021-05-20 2021-08-06 成都海擎科技有限公司 一种基于多任务深度卷积神经网络的载波信号检测方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI504188B (zh) * 2013-10-17 2015-10-11 Mstar Semiconductor Inc 訊號處理裝置與方法以及判斷多載波訊號之頻譜是否反轉之方法
US9379924B2 (en) * 2013-12-20 2016-06-28 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Cognitive radio spectrum sensing with improved edge detection of frequency bands

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5563604A (en) * 1995-02-08 1996-10-08 Alliedsignal Inc. Weather radar using spectral gaussian envelope discrimination for clutter rejection
CN103037475A (zh) * 2011-09-30 2013-04-10 重庆重邮信科通信技术有限公司 一种频点盲扫方法和装置
CN103338177A (zh) * 2013-07-01 2013-10-02 北京大学 一种抵抗单频干扰的帧同步方法
CN105429719A (zh) * 2015-10-29 2016-03-23 中国电子科技集团公司第二十研究所 基于功率谱和多尺度小波变换分析强干扰信号检测方法
CN110971250A (zh) * 2019-04-02 2020-04-07 成都云溯新起点科技有限公司 一种单通道同频干扰检测与分离方法
CN113221781A (zh) * 2021-05-20 2021-08-06 成都海擎科技有限公司 一种基于多任务深度卷积神经网络的载波信号检测方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Blind Carrier Detection for Signals with Unknown Modulation;Ravi Kadlimatti;<2018 IEEE 5G World Forum (5GWF)>;20180711;全文 *
LTE230MHz电力无线专网的频谱空洞感知技术;杨眉;《北京信息科技大学学报(自然科学版)》;20200415(第02期);全文 *
多门限联合的卫星信号自动检测方法;刘沛等;《无线电通信技术》(第06期);全文 *

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