CN115118304B - 一种用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法 - Google Patents
一种用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115118304B CN115118304B CN202210740725.9A CN202210740725A CN115118304B CN 115118304 B CN115118304 B CN 115118304B CN 202210740725 A CN202210740725 A CN 202210740725A CN 115118304 B CN115118304 B CN 115118304B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- frequency
- frequency hopping
- signal
- hopping signal
- time
- 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
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 title abstract description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 56
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 48
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 20
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 11
- 239000012723 sample buffer Substances 0.000 claims description 8
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 8
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 abstract description 13
- 235000008694 Humulus lupulus Nutrition 0.000 description 20
- 230000008859 change Effects 0.000 description 10
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 4
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 1
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 1
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
- H04B17/00—Monitoring; Testing
Abstract
本发明公开了一种用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法,包括:由信号IQ数据通过相位差分法获得跳频信号的时频分布图;由跳频信号的时频分布图通过数理统计获得跳频信号的跳频图案和跳频周期;最终确定出跳频信号的频率参数、功率参数、相位偏差和频率偏差;本发明可以实现实时高精度分析跳频信号参数,保证了参数的精准性,可以有效提高跳频信号的矢量分析仪器的综合性能,使矢量分析仪进行实时性测量和高效运算;并且本发明可广泛应用于矢量信号分析仪核心测试算法和平台软件,实现高速大宽带跳频信号参数测量和分析。
Description
技术领域
本发明涉及通信矢量信号测量领域,尤其是一种用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法。
背景技术
矢量信号分析仪是研究电信号频谱结构和信号特性的仪器,用于信号失真度、调制度、谱纯度、频率稳定度和交调失真等信号参数测量,也可用电路系统参数和性能测试,是一种多用途的电子测量仪器。矢量信号分析仪可由信号的IQ数据利用测试算法计算完成信号时域、频域和调制域性能的分析与测试。信号在通过矢量信号分析仪测量前端硬件处理后,仪器将测量信息数字化储存,通过软件可实现更多的测量功能,即可通过软件灵活扩展仪器功能。因而,矢量信号分析仪在衡量信号调制质量等多个通信领域有广泛的应用。在现代通信中,跳频信号凭借其强抗干扰性以及高隐蔽性被广泛应用于军事、民用等领域,尤其是在现代电子对抗中,它凭借每秒上万跳的超高跳速,在现代军事通信领域占据着重要地位。因而,如何在矢量信号分析仪中对跳频信号进行准确且完善的测量与分析有着重要的研究价值。
目前,国内对跳频信号的矢量分析主要依赖于进口仪器设备。近年来,为了突破该技术,我国对矢量信号分析仪相关功能研发也在有序推进,但对跳频信号进行参数测量仍未突破。国产矢量信号分析仪首先实现了PSK和低阶QAM信号测量;在此基础上开发了脉冲信号特性测试以及瞬态分析功能,但国产信号分析仪还未见跳频信号分析测试功能。目前可适用于矢量信号分析仪平台的瞬态分析算法研究相对较少,而算法的性能和功能将很大程度地决定整体仪器的综合性能。因此,为了实现具有高速跳频信号分析的高性能仪器研发,研究开发实时高精度分析跳频信号参数估计算法变得十分重要。
传统的短时傅里叶变化提取信号参数方法是,选取合适宽度矩形窗,对信号做短时傅里叶变化得到时频分布图,进一步确定出跳频信号的跳频图案、跳频周期等,但是固定宽度的矩形窗无法适用于不同跳频周期的信号,会造成信号时频分布图的抖动,最终影响信号参数计算精度。而采用信号时频分布图与直方图结合的方法,估计信号的跳频图案、跳频周期等参数,将受制于直方图的横轴取值间隔,过小的取值间隔会造成计算量过大,而过大的取值间隔会造成跳频图案不够精准,影响信号参数计算精度。
发明内容
本发明的发明目的在于:针对上述存在的问题,提供一种用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法;本发明解决了跳频信号关键参数测量不准确的问题。
本发明采用的技术方案如下:
一种用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法,包括:由信号IQ数据通过相位差分法获得跳频信号的时频分布图;由跳频信号的时频分布图通过数理统计获得跳频信号的跳频图案和跳频周期;最终确定出跳频信号的频率参数、功率参数、相位偏差和频率偏差。
第一部分,由信号IQ数据通过相位差分法获得跳频信号的时频分布图中,所述相位差分法获得跳频信号的时频分布图方法为:
确定出每个跳频信号点的瞬时相位;确定出每个跳频信号点解卷绕后的瞬时相位;对解卷绕后的瞬时相位进行差分计算,确定出每个跳频信号点的瞬时频率,获得信号的时频分布图。
第二部分,由跳频信号的时频分布图通过数理统计获得跳频信号的跳频图案和跳频周期中,获得跳频图案的方法为:
对瞬时频率进行差分平均计算,确定出差分后瞬时频率的平均值;分别取四倍平均值作为判断跳频信号点是否为同一跳的依据;取两倍平均值作为判断所求状态频率是否为同一频率的依据;
确定跳频信号同一跳的范围;根据确定的范围,取瞬时频率平均值为这一跳的状态频率,取瞬时频率的最大值与最小值之差,为这一跳的容差值;
确定跳频信号同一状态频率的范围,根据确定的范围,分别取状态频率平均值为跳频信号的状态频率,取最大容差值为跳频信号的容差值。
所述获得跳频信号的跳频周期方法为:取跳频图案的容差值为阈值;设置判断条件;确定起跳时刻和截至时刻;确定跳频信号的周期序号;由起跳时刻和截至时刻分别确定出持续时间和转换时间。
其中,设置判断条件方法为:分别以一个跳频信号点的瞬时频率与状态频率之差大于阈值,且后五个信号点的差值小于阈值为起跳时刻的判断条件;以一个跳频信号点的瞬时频率与状态频率之差大于阈值,且后五个信号点的差值小于阈值为截至时刻的判断条件。
第三部分,最终确定出跳频信号的频率参数、功率参数、相位偏差和频率偏差中,所述功率参数、频率参数、相位偏差和频率偏差需在跳频信号每一跳的稳定范围内分别计算;由时频估计图、跳频图案和跳频周期直接测量出跳频信号各个参数,来衡量跳频信号调制质量。
其中,功率参数包含最大功率、最小功率、平均功率和相对功率;频率参数包含平均频率和相对频率;瞬时相位偏差参数包含相位偏差峰值、相位偏差平均值、相位偏差有效值;瞬时频率偏差参数包含频率偏差峰值、偏差平均值、频率偏差有效值。
一种矢量信号分析仪包括:测量部分和分析部分;分析部分通过采样模块存储和提供一段完整的IQ数据,通过分析模块快速跟踪跳频信号以及高效测量跳频信号参数。
所述测量部分包括信号调整模块、模数转换器和正交检波器;模数转换器分别和信号调整模块、正交检波器连接。
所述分析部分包括:抽取滤波器、采样模块和分析模块;采样模块分别和抽取滤波器、分析模块连接,正交检波器和抽取滤波器相互连接。
所述采样模块为样本缓存器,用于采集和存储通过抽取滤波器的一段完整的IQ数据;所述分析模块用于进行跳频信号参数测量,具体为:由信号IQ数据通过相位差分法获得跳频信号的时频分布图;由跳频信号的时频分布图通过数理统计获得跳频信号的跳频图案和跳频周期;最终确定出跳频信号的频率参数、功率参数、相位偏差和频率偏差。
本发明中,为获取跳频信号的时频分布图,需考虑跳频信号在时间或频率上存在快速变化或突发变化的特质,因此矢量信号分析仪需要利用分析模块的内部算法在测量信号参数时可以高效的处理输入的IQ数据并得到时频估计图,以实现可以快速跟踪信号频率的变化。
为获得时频估计图,本发明方法结合输入数据类型,采用相位差分法,直接获得信号的时频分布图,避免复杂计算,使矢量信号分析仪实现实时性测试,并且其测试算法简洁高效。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:
1、本发明可以实现实时高精度分析跳频信号参数,保证了参数的精准性,可以有效提高跳频信号的矢量分析仪器的综合性能,使矢量分析仪进行实时性测量和高效的运算。
2、本发明可广泛应用于矢量信号分析仪核心测试算法和平台软件,实现高速大宽带跳频信号参数测量和分析。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明,其中:
图1是跳频信号参数测量方法流程图。
图2是跳频信号参数测量方法示意图。
图3是获得跳频信号的时频分布图方法流程图。
图4是跳频图案示意图。
图5是获得跳频图案的方法流程图。
图6是跳频周期示意图。
图7是获得跳频信号的跳频周期方法流程图。
图8是时频分析图实验结果示意图。
图9是跳频图案、跳频周期误差对比实验结果示意图。
图10是功率参数、频率参数、相位偏差、频率偏差误差对比实验结果示意图。
图11是功率参数、频率参数、相位偏差、频率偏差误差对比实验结果示意图。
图12是功率参数、频率参数、相位偏差、频率偏差误差对比实验结果示意图。
图13是矢量信号分析仪结构示意图。
具体实施方式
本说明书中公开的所有特征,或公开的所有方法或过程中的步骤,除了互相排斥的特征和/或步骤以外,均可以以任何方式组合。
本说明书(包括任何附加权利要求、摘要)中公开的任一特征,除非特别叙述,均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即,除非特别叙述,每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
实施例1
一种用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法,如图1所示,包括:
S1:由信号IQ数据通过相位差分法获得跳频信号的时频分布图。
跳频技术是信号的载波频率随伪随机码序列不断跳变的技术,所有的参数估计将基于信号的瞬态特征,即信号相位和频率随时间变化的趋势。时频分布图可以表征这一变化趋势。
为获取跳频信号的时频分布图,需结合测量数据类型进行研究。如图2所示,首先,矢量信号分析仪硬件前端将模拟时域信号经仪器硬件前端的信号耦合、信号放大或衰减、信号混频、数模转换、正交检波器等处理后,软件平台直接获得信号的数字复数数据,即IQ数据。其次,矢量信号分析仪以信号快照的方式,同时捕获整个信号IQ序列,储存于样本缓存器中,所以本方法最终将处理一段完整信号的IQ数据。
为获取跳频信号的时频分布图,还需考虑跳频信号特质。跳频信号隶属于瞬变信号,瞬变信号指在时间或频率上存在快速变化或突发变化的信号,为实现跳频参数的精准测量,矢量信号分析仪需要快速跟踪信号频率的变化。而矢量信号分析仪跟踪瞬变信号的能力取决于内部算法的计算能力,它要求算法在测量信号参数时具有高效性,可快速处理输入的IQ数据并得到时频估计图。
所述相位差分法获得跳频信号的时频分布图方法如图3所示,为:
S11:确定出每个跳频信号点的瞬时相位。
本实施例根据IQ数据与瞬时相位的关系,通过反正切函数,确定出每个跳频信号点的瞬时相位。
S12:确定出每个跳频信号点解卷绕后的瞬时相位。
本实施例结合解卷绕原理,确定出每个跳频信号点解卷绕后的瞬时相位,消除反正切函数所产生2π的跳动。
S13:对解卷绕后的瞬时相位进行差分计算,确定出每个跳频信号点的瞬时频率,获得信号的时频分布图。
本实施例根据相位与频率的关系,结合数据类型,对解卷绕后的瞬时相位进行差分计算,确定出每个跳频信号点的瞬时频率,获得信号的时频分布图。
S2:由跳频信号的时频分布图通过数理统计获得跳频信号的跳频图案和跳频周期。
在矢量信号分析仪的实际测量中,对跳频图案和跳频周期的估计将从信号的时频分布图出发,结合数理统计以及跳频图案及跳频周期的定义,确定跳频信号的跳频图案和跳频周期。
跳频图案由标准状态频率和容差值共同组成,如图4所示,标准状态频率为跳频信号一跳内瞬时频率的平均值,容差值为跳频信号一跳内瞬时频率最大值与最小值的差值。
获得跳频图案的方法如图5所示,为:
S21:对瞬时频率进行差分平均计算,确定出差分后瞬时频率的平均值。
S22:分别取四倍平均值作为判断跳频信号点是否为同一跳的依据。
本实施例中,取四倍平均值为基准A。
S23:取两倍平均值作为判断所求状态频率是否为同一频率的依据。
本实施例中,取两倍平均值为基准B。
S24:确定跳频信号同一跳的范围。
本实施例中,结合基准A,遍历瞬时频率,确定跳频信号同一跳的范围。
S25:根据确定的范围,确定这一跳的状态频率和容差值。
本实施例中,根据S24所确定的范围,分别取瞬时频率平均值为这一跳的状态频率,取瞬时频率的最大值与最小值之差,为这一跳的容差值。
S26:确定跳频信号同一状态频率的范围。
本实施例中,结合基准B,遍历状态频率,确定跳频信号同一状态频率的范围。
S27:根据确定的范围,确定这一跳的状态频率和容差值。
本实施例中,根据S26所确定的范围,分别取状态频率平均值为跳频信号的状态频率,取最大容差值为跳频信号的容差值。
跳频周期由起跳时间、截止时间、持续时间和转换时间共同组成,如图6所示,最小值与瞬时频率的交点为起跳时间,最大值与瞬时频率的交点为截止频率,截至时间与起跳时间的差值为持续时间,下一跳的起跳时间与本跳的截止时间的差值为转换时间。
所述获得跳频信号的跳频周期方法如图7所示,为:
S28:取跳频图案的容差值为阈值。
S29:设置判断条件。
设置判断条件方法为:分别以一个跳频信号点的瞬时频率与状态频率之差大于阈值,且后五个信号点的差值小于阈值为起跳时刻的判断条件;以一个跳频信号点的瞬时频率与状态频率之差大于阈值,且后五个信号点的差值小于阈值为截至时刻的判断条件。
S210:确定起跳时刻和截至时刻。
本实施例中,通过遍历瞬时频率与状态频率差值,结合S28的两个判断条件,逐一确定起跳时刻和截至时刻。
S211:确定跳频信号的周期序号。
本实施例中,通过遍历起跳时刻和截至时刻,使其一一对应,并确定跳频信号的周期序号。
S212:由起跳时刻和截至时刻分别确定出持续时间和转换时间。
本实施例中,根据持续时间和间隔时间的定义,由起跳时刻和截至时刻分别确定出持续时间和转换时间。
S3:确定出跳频信号的频率参数、功率参数、相位偏差和频率偏差。
所述功率参数、频率参数、相位偏差和频率偏差需在跳频信号每一跳的稳定范围内分别计算。其中,频率参数包含平均频率和相对频率;功率参数包含最大功率、最小功率、平均功率和相对功率;瞬时相位偏差参数包含相位偏差峰值、相位偏差平均值、相位偏差有效值;瞬时频率偏差参数包含频率偏差峰值、偏差平均值、频率偏差有效值。根据各个参数定义,可由时频估计图、跳频图案和跳频周期直接测量出跳频信号各个参数,来衡量跳频信号调制质量。
实施例2
实施例2是根据实施例1的方法进行的算法实现。
为了验证本算法的有效性,本实施例以c++动态链接库作为实现平台,根据本算法研发适用于矢量信号分析仪的跳频信号瞬态分析动态链接库,并生成.lib文件和.dll文件。通过在信号分析仪软件系统里调用以上两个文件,以实现高速大带宽跳频信号的瞬态分析功能,完成跳频信号参数测量。
开发思路如下:以结构体、类、函数封装整个参数测量算法,分为三层结构。第一层,以结构体封装动态链接库的输入输出接口;第二层,调用结构体,以类封装跳频信号26个参数估计算法,包含频率参数、相位参数、时间参数和功率参数四个内容;第三层,调用类内成员变量和成员函数,以函数控制参数估计顺序分支结构,并生成动态链接库,应用于矢量信号分析仪软件平台中。
本实施例采用跳频信号——Ta_CW-Hop-iq,其采样频率为1.25GHZ,中心频率为1GHZ,信号点数为50万,分别在VSE的瞬态分析插件与本算法上同时进行瞬态分析,并估算两者误差。
一、时频分析图
被测跳频信号以IQ数据的形式呈现,每一信号点都对应一组IQ数据,从而进一步确定每一信号点解卷绕后的瞬时相位和瞬时频率。
如图8所示,其中图(a)为跳频信号相位随时间变化趋势,图(b)为跳频信号时频分布图。为使数据可靠,本实施例以信号点的绝对误差为单个误差,Ta_CW-Hop-iq信号有1014000组数据,取其平均为衡量标准,本算法所确定的瞬时相位和瞬时频率与VSE所得到的瞬时相位与瞬时频率相对误差分别在0.03%和0.05%。
二、跳频图案、跳频周期误差对比
跳频信号的跳频图案包含状态频率和容差值,跳频周期包含起跳时刻、截至时刻、转换时间和持续时间。
Ta_CW-Hop-iq信号有796跳数据,为使数据可靠,本实施例以每一跳参数的绝对误差为单个误差,取796个单个误差的平均值为此参数整体误差的衡量标准。如图9所示,其中图(a)为状态频率前15跳的绝对误差,其整体误差为0.06%;图(b)为起跳时刻前15跳的绝对误差,其整体误差为0.01%;图(c)为持续时间前15跳的绝对误差,其整体误差为0.09%;图(d)为转换时间前15跳的绝对误差,其整体误差为0.4%。容差值与截至时刻VSE无此两项参数,容差值可由跳频周期得知,容差值的整体误差小于0.04%,截至时刻可由持续时间定义得知,持续时间的整体误差小于0.09%。本实施例跳频图案和跳频周期均已达到VSE的参数精度水平。
三、功率参数、频率参数、相位偏差、频率偏差误差对比
频率参数包含平均频率和相对频率;功率参数包含最大功率、最小功率、平均功率和相对功率;瞬时相位偏差参数包含相位偏差峰值、相位偏差平均值、相位偏差有效值;瞬时频率偏差参数包含频率偏差峰值、偏差平均值、频率偏差有效值。
Ta_CW-Hop-iq信号有796跳数据,为使数据可靠,本实施例以每一跳参数的绝对误差为单个误差,取796个单个误差的平均值为此参数整体误差的衡量标准。如图10-12,其中图(a)为平均频率前15跳的绝对误差,其整体误差为0.01%;图(b)为相对频率前15跳的绝对误差,其整体误差为0.06%;图(c)为最大功率前15跳的绝对误差,其整体误差为0.01%;图(d)为最小功率前15跳的绝对误差,其整体误差为0.03%;图(e)为平均功率前15跳的绝对误差,其整体误差为0.09%;图(f)为相对功率前15跳的绝对误差,其整体误差为0.4%;图(g)为相位偏差峰值前15跳的绝对误差,其整体误差为0.09%;图(h)为相位偏差平均值前15跳的绝对误差,其整体误差为0.3%;图(i)为相位偏差有效值前15跳的绝对误差,其整体误差为0.09%;图(j)为频率偏差峰值前15跳的绝对误差,其整体误差为1%;图(k)为偏差平均值前15跳的绝对误差,其整体误差为5%;图(l)为频率偏差有效值前15跳的绝对误差,其整体误差为1.2%。本实施示例的应用和测试结果可以说明本发明算法的有效性和先进性。
实施例3
一种矢量信号分析仪,如图13所示,包括:测量部分和分析部分;所述测量部分包括信号调整模块、模数转换器和正交检波器;模数转换器分别和信号调整模块、正交检波器连接。分析部分通过采样模块存储和提供一段完整的IQ数据,通过分析模块快速跟踪跳频信号以及高效测量跳频信号参数。
所述信号调整模块功能包括:AC和/或DC耦合用于移除测量装置中无用的DC偏置;信号被放大或衰减,用于达到混频器输入的最佳信号电平;混频器阶段提供信号频率的转换或射频到中频的下变频,并将信号最后混频为中频;预防信号混叠,通过抗混叠滤波执行。
当信号调整模块将信号进行调整和优化后,将优化后的信号进行模数转换,再将转换的数字信号发送至正交检波器中;正交检波器对信号进行正交检波,具体的:首先数字L0频率被赋予fcenter值;接着输入信号被正交检波;使用测量扫宽中心频率的正弦和余弦(正交)进行相乘或混频;结果是以f center为参考,相位仍与零时触发相关的复数(实部和虚部)时域波形。此时可以得到信号的数字复数数据,即IQ数据。
所述分析部分包括:抽取滤波器、采样模块和分析模块;采样模块分别和抽取滤波器、分析模块连接,正交检波器和抽取滤波器相互连接。
抽取滤波器接收正交检波器处理的信号,将该信号进行滤波,抽取滤波器同时降低采样率并限制信号的带宽(提供混叠预防)。
所述采样模块为样本缓存器,抽取滤波器的输出代表的是带宽受限的数字化的模拟时域输入信号;这个数字数据流被捕获到样本缓存器中;样本缓存器是一个循环的FIFO(先进先出)的缓存器,它收集单个的数据采样,形成被称作时间记录的数据块,再由DSP进行进一步数据处理;样本缓存器所收集的IQ数据是用来产生各个测量结果(无论是频域、时域或调制域)的完整数据。
将基础数据进行存储后,分析模块将会根据IQ数据类型以及跳频信号的瞬时特性要求,同时结合数理统计原理,进行跳频信号参数测量:由信号IQ数据通过相位差分法获得跳频信号的时频分布图;由跳频信号的时频分布图通过数理统计获得跳频信号的跳频图案和跳频周期;最终确定出跳频信号的频率参数、功率参数、相位偏差和频率偏差;其具体测算方法和实施例1内容相似。
本实施例中,还包括显示屏,显示屏与分析部分连接,通过显示屏可以实时展示跳频信号参数测量结果,以进行直观查看。
本实施例的矢量信号分析仪是通过对跳频图案和跳频周期的估计将从信号的时频分布图出发,结合数理统计以及跳频图案及跳频周期的定义,确定跳频信号的跳频图案和跳频周期来进行的跳频信号参数测量。
具体的,通过测量部分得到IQ数据,矢量信号分析仪以信号快照的方式,同时捕获整个信号IQ序列,储存于分析部分的采样模块(即样本缓存器)中,此时采样模块可以存储并提供一段完整信号的IQ数据,用以确定跳频信号的跳频图案和跳频周期。
为获取跳频信号的时频分布图,还需考虑跳频信号在时间或频率上存在快速变化或突发变化的特质,因此矢量信号分析仪需要利用分析模块的内部算法在测量信号参数时可以高效的处理输入的IQ数据并得到时频估计图,以实现可以快速跟踪信号频率的变化。
为获得时频估计图,本实施例采用的测量方法结合输入数据类型,采用相位差分法,直接获得信号的时频分布图,避免复杂计算,使矢量信号分析仪实现实时性测试,并且其测试算法简洁高效。
本发明通过获得跳频信号的时频分布图,并通过数理统计获得跳频信号的跳频图案和跳频周期,最终确定出跳频信号的频率参数、功率参数、相位偏差和频率偏差可以实现实时高精度分析跳频信号参数,保证了参数的精准性,可以有效提高跳频信号的矢量分析仪器的综合性能,使矢量分析仪可以进行实时性测量和高效的运算;并且本发明可广泛应用于矢量信号分析仪核心测试算法和平台软件,实现高速大宽带跳频信号参数测量和分析。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合,以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。
Claims (6)
1.一种用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法,其特征在于,
包括:
由信号IQ数据通过相位差分法获得跳频信号的时频分布图;
由跳频信号的时频分布图通过数理统计获得跳频信号的跳频图案和跳频周期;最终确定出跳频信号的频率参数、功率参数、相位偏差和频率偏差;
所述相位差分法获得跳频信号的时频分布图方法为:确定出每个跳频信号点的瞬时相位;确定出每个跳频信号点解卷绕后的瞬时相位;对解卷绕后的瞬时相位进行差分计算,确定出每个跳频信号点的瞬时频率,获得信号的时频分布图;
获得跳频图案的方法为:对瞬时频率进行差分平均计算,确定出差分后瞬时频率的平均值;分别取四倍平均值作为判断跳频信号点是否为同一跳的依据;取两倍平均值作为判断所求状态频率是否为同一频率的依据;确定跳频信号同一跳的范围;根据确定的范围,确定这一跳的状态频率和容差值,具体方法为:取瞬时频率平均值为这一跳的状态频率,取瞬时频率的最大值与最小值之差,为这一跳的容差值;确定跳频信号同一状态频率的范围;根据确定的范围,确定这一跳的状态频率和容差值,具体方法为:分别取状态频率平均值为跳频信号的状态频率,取最大容差值为跳频信号的容差值;
所述获得跳频信号的跳频周期方法为:取跳频图案的容差值为阈值;设置判断条件;确定起跳时刻和截至时刻;确定跳频信号的周期序号;由起跳时刻和截至时刻分别确定出持续时间和转换时间。
2.如权利要求1所述的用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法,其特征在于,
设置判断条件方法为:分别以一个跳频信号点的瞬时频率与状态频率之差大于阈值,且后五个信号点的差值小于阈值为起跳时刻的判断条件;以一个跳频信号点的瞬时频率与状态频率之差大于阈值,且后五个信号点的差值小于阈值为截至时刻的判断条件。
3.如权利要求1所述的用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法,其特征在于,
所述功率参数、频率参数、相位偏差和频率偏差需在跳频信号每一跳的稳定范围内分别计算;由时频估计图、跳频图案和跳频周期直接测量出跳频信号各个参数,来衡量跳频信号调制质量。
4.如权利要求3所述的用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法,其特征在于,
所述频率参数包含平均频率和相对频率;功率参数包含最大功率、最小功率、平均功率和相对功率;瞬时相位偏差参数包含相位偏差峰值、相位偏差平均值、相位偏差有效值;瞬时频率偏差参数包含频率偏差峰值、偏差平均值、频率偏差有效值。
5.一种应用权利要求1所述方法的矢量信号分析仪器,其特征在于,
包括:
测量部分和分析部分;所述测量部分包括信号调整模块、模数转换器和正交检波器;
所述分析部分包括:抽取滤波器、采样模块和分析模块;
所述采样模块用于存储和提供一段完整的IQ数据,分析模块基于采样模块所提供的IQ数据,快速跟踪跳频信号以及高效测量跳频信号参数;模数转换器分别和信号调整模块、正交检波器连接,采样模块分别和抽取滤波器、分析模块连接,正交检波器和抽取滤波器相互连接。
6.如权利要求5所述的矢量信号分析仪器,其特征在于,
所述采样模块为样本缓存器,用于采集和存储通过抽取滤波器的一段完整的IQ数据;所述分析模块用于进行跳频信号参数测量,具体为:由信号IQ数据通过相位差分法获得跳频信号的时频分布图;由跳频信号的时频分布图通过数理统计获得跳频信号的跳频图案和跳频周期;最终确定出跳频信号的频率参数、功率参数、相位偏差和频率偏差。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210740725.9A CN115118304B (zh) | 2022-06-28 | 2022-06-28 | 一种用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210740725.9A CN115118304B (zh) | 2022-06-28 | 2022-06-28 | 一种用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115118304A CN115118304A (zh) | 2022-09-27 |
CN115118304B true CN115118304B (zh) | 2024-03-22 |
Family
ID=83330380
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210740725.9A Active CN115118304B (zh) | 2022-06-28 | 2022-06-28 | 一种用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115118304B (zh) |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO1999039473A1 (en) * | 1998-01-30 | 1999-08-05 | Motorola, Inc. | Frequency hopping adaptation |
EP1642399A1 (en) * | 2003-06-25 | 2006-04-05 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method for cancelling a narrow-band interference signal |
CN1774689A (zh) * | 2003-04-16 | 2006-05-17 | 索尼爱立信移动通讯股份有限公司 | 用于基于快速跳频扩展频谱技术的蜂窝无线通信系统的直接数字频率合成器 |
CN102957451A (zh) * | 2012-11-14 | 2013-03-06 | 东南大学 | 一种频率-相位联合跳变通信方法 |
CN103607249A (zh) * | 2013-09-22 | 2014-02-26 | 郝建华 | 一种ds/fh混合扩频信号参数测试方法与系统 |
CN107612587A (zh) * | 2017-06-20 | 2018-01-19 | 西安电子科技大学 | 一种用于跳频非合作通信中跳频信号的参数估计方法 |
CN112187316A (zh) * | 2020-10-09 | 2021-01-05 | 中国人民解放军空军研究院战略预警研究所 | 信号处理方法、装置、接收机及存储介质 |
CN113951856A (zh) * | 2021-10-13 | 2022-01-21 | 浙江理工大学 | 一种基于多普勒雷达心跳检测的频谱估计方法 |
-
2022
- 2022-06-28 CN CN202210740725.9A patent/CN115118304B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO1999039473A1 (en) * | 1998-01-30 | 1999-08-05 | Motorola, Inc. | Frequency hopping adaptation |
CN1774689A (zh) * | 2003-04-16 | 2006-05-17 | 索尼爱立信移动通讯股份有限公司 | 用于基于快速跳频扩展频谱技术的蜂窝无线通信系统的直接数字频率合成器 |
EP1642399A1 (en) * | 2003-06-25 | 2006-04-05 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method for cancelling a narrow-band interference signal |
CN102957451A (zh) * | 2012-11-14 | 2013-03-06 | 东南大学 | 一种频率-相位联合跳变通信方法 |
CN103607249A (zh) * | 2013-09-22 | 2014-02-26 | 郝建华 | 一种ds/fh混合扩频信号参数测试方法与系统 |
CN107612587A (zh) * | 2017-06-20 | 2018-01-19 | 西安电子科技大学 | 一种用于跳频非合作通信中跳频信号的参数估计方法 |
CN112187316A (zh) * | 2020-10-09 | 2021-01-05 | 中国人民解放军空军研究院战略预警研究所 | 信号处理方法、装置、接收机及存储介质 |
CN113951856A (zh) * | 2021-10-13 | 2022-01-21 | 浙江理工大学 | 一种基于多普勒雷达心跳检测的频谱估计方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Detection of marine target with quadratic modulated frequency micromotion signature via Morphological Component Analysi;Xiaolong Chen;2015 3rd International Workshop on Compressed Sensing Theory and its Applications to Radar, Sonar and Remote Sensing (CoSeRa);全文 * |
一种复杂环境中跳频信号检测和参数估计改进方法;颜雨;闫晓峰;吴治霖;;通信技术(第03期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115118304A (zh) | 2022-09-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
TWI411788B (zh) | 時間任意信號功率統計測量裝置及方法 | |
CN104122444B (zh) | 全数字中频频谱分析仪及频谱分析方法 | |
CN102103195B (zh) | 一种宽频带数字磁共振射频接收实现装置及方法 | |
CN103630888B (zh) | 基于对称三角lfmcw雷达的高精度实时微波测速测距装置 | |
JP4845441B2 (ja) | 実時間パワー・マスク・トリガ発生器 | |
EP1724595B1 (en) | RF autocorrelation signal trigger generator | |
CN102109555B (zh) | 具有数字中频信号处理系统的频谱分析仪及其实现方法 | |
WO2018032645A1 (zh) | 一种宽带宽频率捷变信号测量仪器及测量方法 | |
CN107239611B (zh) | 一种矢量信号分析装置及方法 | |
CN109490862B (zh) | 一种基于相位差分统计谱的载频估计方法 | |
CN101300497B (zh) | 产生光谱轨迹的数据压缩 | |
CN101902288A (zh) | 一种直序扩频二元相移键控调制器时延的测量方法 | |
US20030058970A1 (en) | Method and apparatus for measuring a waveform | |
CN110768661B (zh) | 一种基于神经网络的锁相放大器 | |
CN115118304B (zh) | 一种用于矢量信号分析仪的跳频信号参数测量方法 | |
CN111082834B (zh) | 一种基于啁啾信号正交解调的射频时延快速测量装置 | |
CN102497236B (zh) | 一种利用网络分析仪定位、跟踪动态信号的方法及系统 | |
CN113406386B (zh) | 一种基于数字下变频的信号频率精确估计方法 | |
CN114301552A (zh) | 一种数字调制信号测试方法及系统 | |
CN110940857A (zh) | 一种频谱参数检测方法 | |
CN110687362A (zh) | 一种实时相噪测试方法 | |
CN105445687B (zh) | 一种频谱分析仪实时性能评价系统及评价方法 | |
CN112305569B (zh) | 一种导航信号时域波形失真度的测试方法 | |
CN116418366B (zh) | 一种基于量子压缩感知的宽带跳频跟踪系统与方法 | |
Gong et al. | An Algorithm for Measuring FM Signal Frequency Modulation Index by Bessel Function Ratio Method |
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 |