CN114416024A - 一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声调制方法及调制器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声调制方法及调制器，本发明涉及雷达技术领域，为了得到噪声调制方法，本发明建立了如下步骤：S01：建立分布函数；S02：确定随机数的分布概率，得到参数值；S03：根据标准差原则，确定分布在[0,1]的随机数值；S04：处理随机数值，得到数学模型；本发明通过高斯分布的的噪声调制与伪随机信号的结合，提高了信号的采集完整度，减少了某频段信号无法干扰的问题，增加了干扰带宽的范围；使用了FPGA的硬件对信号进行处理，极大的提高了数据存储和处理的效率；使用white gaussion noise generator模块，可以进行数据转换功能，此功能不会过多占用FPGA的数据资源，并且使用该方法它具备测试费用少、可重复性强、实时性好、速度快的优点。

Description

一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声调制方法及调制器

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，具体为一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声调制方法及调制器。

背景技术

在现代信息战中，由于雷达技术的进步，在现代信息战中，由于雷达技术的进步，使交战双方进行几百米甚至上千米的超视距空战。因为它可以检测到夜晚的长途目标，受天气因素影响较小，能够全天工作的特点，且有一定的渗透能力而受到广为应用。而为了应对雷达技术的侦察行动，出现了雷达电子对抗技术，其主要目的就是发射噪声信号来干扰敌方雷达的准确探测，使敌方雷达失灵。它主要在雷达的调谐带中产生宽带或窄带有源噪声信号，在空间辐射中形成抑制干扰环境，人工将噪声传输到雷达接收器，将噪声水平提高到其输入端并降低其信噪比例，以便干扰雷达的正常操作。

目前，世界上存在一些噪声调制和干扰调制技术，例如使用噪声波形而不是正弦波形，以真实的噪声波形传输信号采用伪随机序列调制噪声，它通过把码元序列调制为伪噪声信号，能够极大降低被侦听的概率，进而降低被跟踪干扰的风险等。而这些噪声干扰方式只能对一些均匀分布以及随机分布的信号进行干扰，这些随机信号无法覆盖整个噪声带宽，在实战中，可能干扰不到某些极值频段的雷达信号；而在使用高斯分布的噪声调制方式时，噪声包络会遇到多种不同频率的离散信号，由于频率相差过大，信号基本上处理离散状态，无法得到标准的参数值；而如果使用伪随机信号，无法对整个噪声带宽内的某个置信区间重新拟合调制，这样会使得调制信号离散，进而导致后续信号采样失真，因此，需要对上述问题进行改善。

发明内容

本发明的目的在于提供一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声调制方法及调制器，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声的调制方法，所述调制方法包括如下步骤：

S01：建立分布函数；

S02：确定随机数的分布概率，得到参数值；

S03：根据标准差原则，确定分布在[0,1]的随机数值；

S04：处理随机数值，得到数学模型。

在步骤S01中，得到标准的高斯分布函数，具体为：

伪随机数的产生通过如下公式确定：

得到高斯分布与伪随机数相结合的分布函数为：

其中：k是指区间长度，a是指乘数，b是指增量，r是指离散随机数，r(n)是指伪随机数，mod(k)是指随机种子数。

进一步的，利用white gaussian noise generator模块进行仿真，得到分布函数。

进一步的，在步骤S02中，若随机数r具有数学期望E(r)＝μ与方差D(r)＝σ，则随机数的分布概率具体为：

若核实到正态分布的随机数值在平均数正负三个标准差范围内，则能够得到理想标准差和方差；

其中：∈为正数。

进一步的，在步骤S03中，分布在[0,1]的随机数值具体为：

进一步的，通过MATLAB得到随机数的生成表，根据随机数生成表，利用ksdensity函数制成随机数分布图；通过宽带或窄带噪声所需频率控制码建立数学模型；

所述频率控制码为：

其中：BW为噪声带宽，r为随机数，f₀是指输出的频率控制码，f_i为噪声中心频率。

所述调制方法用于干扰雷达探测信号。

所述调制器包括：

所述噪声参数解算模块用于接收报文数据，对噪声信号的类型进行结算分类；

所述DDS模块用于产生噪声数字信号；

所述DAC模块用于将读取的数字信号转换为模拟信号；

所述仿真模块用于仿真得到分布函数。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：更加真实的还原了雷达检波包络中的信号特性，使后续AD采集到的信号更加真实有效，可以有效针对动态范围广的脉宽信号的脉内调制；

本发明通过高斯分布的的噪声调制与伪随机信号的结合，提高了信号的采集完整度，减少了某频段信号无法干扰的问题，增加了干扰带宽的范围；使用了FPGA的硬件对信号进行处理，极大的提高了数据存储和处理的效率；本发明使用white gaussion noisegenerator模块，可以进行数据转换功能，此功能不会过多占用FPGA的资源；本发明具有测试费用少、可重复性强、实时性好、速度快的优点。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声调制方法的流程示意图；

图2是本发明中部分生成数据和概率密度分布示意图；

图3是本发明中高斯分布及伪随机数字产生器数字模型的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

宽窄带噪声又称为宽带噪声干扰，又称为阻塞干扰，具有广泛的干涉辐射，它可以覆盖敌人雷达的整个工作频段。

中心频率，它通常被定义为带通滤波器的两个3dB点之间的中点，并由两个3dB点的算术平均值表示，过滤器通带中间的频率会受到中心频率的影响，该中心频率高于过滤器通带之间的频率；

噪声带宽，设备的输出功率曲线下区域的商用划分的噪声频率的功率幅度，数字调制信号占用一定带宽，噪声也具有带宽；

噪声调制技术，主动噪声调制干扰是用与噪声或干扰调制载波的幅度、频率和相位。一般而言，如果目标信号幅度与噪声幅度相比超过阈值，则能够确保在某种误报频率下达到某个检测概率；

DDS是直接数字合成器，实际上是一个分频器；通过编程频率控制字来划分系统时钟所需的频率；DDS有两个突出的特征；第一：DDS在数字域中工作，在更新频率控制字后，输出频率即会相应地改变，DDS的调频速率高；第二：由于频率控制字的宽度宽(48bit或者更高)，频率的分辨率高；

System generator,是Xilinx公司开发的设计工具，通过将Xilinx开发的模块嵌入在Simulink库中，可以在Simulink库中执行定点仿真并设置定点信号的类型，用以比较传真点模拟和浮点仿真之间的差异，根据生成的HDL文件或NET列表，可以在ISE中进行调用，或者直接生成比特流来下载文件；

FPGA是现场可编程门阵列，是一种运算处理数据很高的芯片，常用于数字信号处理；在本申请中，选择了两片FPGA芯片，例如A和B；其中芯片B主要接收芯片A转发的控制报文及测频数据，并对报文进行解析得到噪声产生所需的参数，对测频数据进行解析得到当前通信信号的特点，对噪声信号的样式类型进行解算分类，控制DDS模块产生服从对应分布样式的噪声数字信号，并将噪声数字信号送至DSC模块进行数模转换，得到模拟的噪声信号；

DAC模块，它主要采用与采样时钟一样的恢复时钟将存储芯片中读取的数字信号转换为模拟信号，实现信号无失真还原，其主要功能是将DDS模块产生的噪声数字信号转化成模拟信号。

请参阅图1-图3，本发明提供技术方案：

一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声的调制方法，所述调制方法包括如下步骤：

S01：建立分布函数；

S02：确定随机数的分布概率，得到参数值；

S03：根据标准差原则，确定分布在[0,1]的随机数值；

S04：处理随机数值，得到数学模型。

在步骤S01中，得到标准的高斯分布函数，具体为：

伪随机数的产生通过如下公式确定：

得到高斯分布与伪随机数相结合的分布函数为：

其中：k是指区间长度，a是指乘数，b是指增量，r是指离散随机数，r(n)是指伪随机数，mod(k)是指随机种子数；

在上述过程中，伪随机数通过线性同余法得到，线性同余法是目前应用广泛的伪随机数生成算法，它能够通过对前一个数进行线性运算进而得到下一个数，通过使用线性同余法，它的使用速度快，将高斯分布函数与随机数的方式进行叠加，大大的提高了信号的采集完整度，减少了某频段信号无法干扰的问题。

进一步的，利用white gaussian noise generator模块进行仿真，得到分布函数；通过使用所述模块，能够实现数据转换的功能，将无符号数据转换为带符号数，通过重新规定小数点位置来定义数据范围，数据在经过reinterpret block模块后，可以将不同类型的数据拼接到一起，其位宽与每一位的值都没有发生任何改变，这种在通过重新定义的方式优点在于不会占用FPGA的资源，相比于的传统的MCU和DSP系统作为硬件时，FPGA可用于高速信号处理，可以在不同的逻辑函数之间进行FPGA的并发性，不限于执行相同的功能，分配任务并同时执行功能，提高了数据存储和处理的效率。

进一步的，在步骤S02中，若随机数r具有数学期望E(r)＝μ与方差D(r)＝σ，则随机数的分布概率具体为：

若核实到正态分布的随机数值在平均数正负三个标准差范围内，则能够得到理想标准差和方差；

其中：∈为正数；

根据上述公式分析得到正态分布的随机数值处于正负三个标准差的概率，确定得到方差数值，根据方差数值从而得到处于设定分布范围的随机数值。

进一步的，在步骤S03中，分布在[0,1]的随机数值具体为：

通过上述方式确定随机数的作用在于生成一个特定方差的高斯分布序列，并且确保随机数处于序列上。

进一步的，通过MATLAB得到随机数的生成表，根据随机数生成表，利用ksdensity函数制成随机数分布图；通过宽带或窄带噪声所需频率控制码建立数学模型；

所述频率控制码为：

其中：bw为噪声带宽，r为随机数，f₀是指输出的频率控制码，f_i为噪声中心频率；

通过上述公式，需要确保区间范围在[0,1]之间，保证在此区间的概率能够满足高斯分布和伪随机分布，并通过下述方式进行仿真模拟：在FPGA的vivado系统中的systemgenerator功能，选择simulink功能，进而创建一个区间范围在[0,1]之间服从高斯分布的数学模型，通过生成ip核，此处的iP核是指信号调制器，是一个封装好的模块，可以在对应的工程源码文件中直接调用，它能够对宽窄带噪声顶层文件描述时调用并实现相应功能。

本方法选择高斯分布和伪随机分布的噪声调制方式，充分结合了两者的优点，契合了噪声干扰技术的要求，仅需要在雷达干扰带宽内确定任意工作频点，并不需要确定雷达的信号特征和信号处理方法，便可进行压制性干扰；

所述调制方法用于干扰雷达探测信号。

所述调制器包括：

所述噪声参数解算模块用于接收报文数据，对噪声信号的类型进行结算分类；

所述DDS模块用于产生噪声数字信号；

所述DAC模块用于将读取的数字信号转换为模拟信号；

所述仿真模块用于仿真得到分布函数。

实施例1：所设置中心频点为400MHZ，噪声干扰带宽为100MHZ，并得到一个服从高斯分布和伪随机分布，若要得到一个服从高斯分布和伪随机分布的且置于[300MHZ，500MHZ]的频点，具体步骤如下：

选择white gaussion noise generator模块，在所有随机数期望值μ＝0，即曲线图像对称轴为Y，标准差σ＝1条件下的正态分布，且在种子为512时，分布区间为[-3,3]，若更换种子数＝56，则分布区间将会变成[-0.128,0.128]之间；因此，需要将分布区间由[-3,3]转换为[0,1]之间；

设定随机数r具有数学期望E(r)＝μ，方差D(r)＝σ²，根据随机数的分布概率公式：

设定随机数r的数学期望为E(r)与方差D(r),并设定随机数为

和

则得到

根据三个标准差原则，在要求随机数的分布范围在[0,1]之间，则可取均值为0.5；由于正态分布94％的值在平均数正负三个标准差范围内，则标准差为

则得到理想σ＝0.16，则分布在[0,1]之间的随机数可以得到：

导出仿真结果数据至workspace表格中，根据workspace导出的部分生成数据和概率密度分布图2所示，选择ksdensity函数画出workspace中的随机数分布图；选择vivado系统的system generator功能，在matlab中的simulink功能中，创建一个在区间[0,1]上，得到数学模型如图3所示。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声调制方法，其特征在于：所述调制方法包括如下步骤：

S01：建立分布函数；

S02：确定随机数的分布概率，得到参数值；

S03：根据标准差原则，确定分布在[0,1]的随机数值；

S04：处理随机数值，得到数学模型。

2.根据权利要求1所述的一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声调制方法，其特征在于：在步骤S01中，得到标准的高斯分布函数，具体为：

伪随机数的产生通过如下公式确定：

得到高斯分布与伪随机数相结合的分布函数为：

其中：k是指区间长度，a是指乘数，b是指增量，r是指离散随机数，r(n)是指伪随机数，mod(k)是指随机种子数。

3.根据权利要求2所述的一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声调制方法，其特征在于：利用white gaussian noise generator模块进行仿真，得到分布函数。

4.根据权利要求1所述的一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声调制方法，其特征在于：在步骤S02中，若随机数r具有数学期望E(r)＝μ与方差D(r)＝σ，则随机数的分布概率具体为：

若核实到正态分布的随机数值在平均数正负三个标准差范围内，则能够得到理想标准差和方差；

其中：∈为正数。

5.根据权利要求1所述的一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声调制方法，其特征在于：在步骤S03中，分布在[0,1]的随机数值具体为：

6.根据权利要求1所述的一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声调制方法，其特征在于：通过MATLAB得到随机数的生成表，根据随机数生成表，利用ksdensity函数制成随机数分布图；通过宽带或窄带噪声所需频率控制码建立数学模型；

所述频率控制码为：

其中：bw为噪声带宽，r为随机数，f₀是指输出的频率控制码，f_i为噪声中心频率。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的一种结合高斯分布及伪随机分布的噪声调制方法，其特征在于：所述调制方法用于干扰雷达探测信号。

8.一种应用于所述调制方法的调制器，其特征在于：所述调制器包括：

所述噪声参数解算模块用于接收报文数据，对噪声信号的类型进行结算分类；

所述DDS模块用于产生噪声数字信号；

所述DAC模块用于将读取的数字信号转换为模拟信号；

所述仿真模块用于仿真得到分布函数。

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