RU2480901C1

RU2480901C1 - Способ автоматического обнаружения сигналов

Info

Publication number: RU2480901C1
Application number: RU2011154520/08A
Authority: RU
Inventors: Юрий Леонидович Алексеев; Сергей Викторович Дворников; Сергей Александрович Егоров; Евгений Валерьевич Казаков; Роман Евгеньевич Кукушкин; Игорь Витальевич Мандрик; Андрей Александрович Устинов; Александр Павлович Чихонадских
Priority date: 2011-12-29
Filing date: 2011-12-29
Publication date: 2013-04-27

Abstract

Изобретение относится к радиотехнике, а именно к способам обнаружения сигналов. Техническим результатом является расширение области применения для обнаружения кратковременных одиночных сигналов в условиях априорной неопределенности о времени их излучения в аддитивных шумах высокой интенсивности. Способ заключается в том, что принимают аналоговый сигнал, оцифровывают и формируют его спектральное представление. Причем при формировании спектрального представления оцифрованный сигнал предварительно делят на равные фрагменты, над которыми независимо друг от друга выполняют преобразование Фурье. А в качестве параметров спектрального представления выбирают максимальные значения компонентов преобразования Фурье каждого из фрагментов. Решение о факте обнаружения сигнала принимают, если параметры спектрального представления хотя бы одного из фрагментов превысят пороговое значение уровня шума, которое рассчитывают раздельно для каждого фрагмента и выбирают равным трем значениям усредненной суммы спектральных компонент фрагмента. 1 з.п. ф-лы. 8 ил.

Description

Изобретение относится к радиотехнике, а именно к способам обнаружения сигналов в условиях априорной неопределенности о времени их излучения и может быть использовано в системах радиоконтроля, работающих в условиях аддитивных шумов высокой интенсивности.

Известен способ обнаружения сигналов, реализованный в обнаружителях, описанных в книге Левина Б.Р. Теоретические основы статистической электротехники. - М.: Сов. радио, 1968, с.345-346, рис.26. Способ основан на нелинейной обработке реализации входной выборке и заключается в следующем. Входную реализацию раскладывают на квадратурные составляющие, которые затем фильтруют с помощью двух фильтров, согласованных с составляющими сигнала. Затем формируют суммы и разности входных значений в каждой группе фильтров, которые подвергают двухполупериодному квадратичному детектированию. Результаты детектирования суммируют и сравнивают с пороговым уровнем. Решение об обнаружении сигнала принимают в случае превышения суммы продетектированных величин порогового уровня.

Недостатком способа-аналога является то, что он приемлем только в случаях обнаружения сигналов с известными параметрами.

Известен способ обнаружения узкополосных сигналов, реализованный в обнаружителе сигналов по патенту RU №2110150 C1 6 Н04В 1/10, G01S 7/292 от 23.01.97 г.

В известном способе принимают аналоговый сигнал z(t), оцифровывают его, для чего последовательно выполняют операции дискретизации, квантования и кодирования. Затем рассчитывают параметры оцифрованного сигнала z_i, где здесь и далее i=1, 2, … - порядковый номер временного отсчета, для чего формируют цифрованный сигнал z_i-1, сдвинутый относительно z_i на один такт и вычисляют коэффициент корреляции между сигналом и его сдвинутой версией. Результаты корреляционной обработки выбирают в качестве параметров оцифрованного сигнала S. После этого сравнивают рассчитанные параметры оцифрованного сигнала S с порогом принятия решения R_пор, который вычисляют, используя дополнительную информацию о математическом ожидании обнаруживаемого сигнала, дисперсии шума и величине порогового значения. Затем принимают решение о факте обнаружения сигнала если R_пор<S.

Недостатком известного способа является узкая область применения, так как его реализация возможна только при известных параметрах шума и обнаруживаемых сигналов.

Наиболее близким аналогом по технической сущности к заявленному является способ автоматического обнаружения узкополосных сигналов, описанный в патенте РФ №2382495 от 20.02.2010 г.

В ближайшем аналоге принимают аналоговый сигнал z(t), оцифровывают его, для чего последовательно выполняют операции дискретизации, квантования и кодирования. Затем рассчитывают параметры оцифрованного сигнала z_i, для чего формируют его спектральное представление F_j, где здесь и далее j=1, 2, … - порядковый номер спектральной компоненты, путем выполнения над ним преобразования Фурье. После этого рассчитывают пороговый уровень шума U путем вычисления удвоенного значения выборочного среднего компонент спектрального представления F_j. Оценивают уровни каждой из спектральных компонент из последовательности спектрального представления F_j путем их сравнения с вычисленным пороговым уровнем шума U. Затем формируют первую F1_j и вторую F2_j последовательности соответственно из спектральных компонент F_j, превысивших пороговый уровень шума U и не превысивших его. После этого раздельно суммируют компоненты, входящие в первую ΣF1 и вторую ΣF2 последовательности, и вычисляют соотношение R, как отношение найденных сумм R=ΣF1/ΣF2, затем сравнивают соотношение R с предварительно заданным пороговым значением R_пор. Решение о факте обнаружения сигнала принимают при условии, что R>R_пор.

Недостатком известного способа является относительно узкая область применения, так как он не позволяет достоверно обнаруживать одиночные кратковременные сигналы в условиях априорной неопределенности о времени их излучения.

Целью заявленного технического решения является разработка способа, расширяющего область его применения для кратковременных одиночных сигналов в условиях априорной неопределенности о времени их излучения в аддитивных шумах высокой интенсивности.

Поставленная цель достигается тем, что в известном способе автоматического обнаружения узкополосных сигналов принимают аналоговый сигнал z(t), оцифровывают его, для чего последовательно выполняют операции дискретизации, квантования и кодирования. Формируют спектральное представление F_j, где j=1, 2, … - порядковый номер спектральной компоненты, оцифрованного сигнала z_i, где i=1, 2, … - порядковый номер временного отсчета. Затем рассчитывают параметры спектрального представления S_j, по значениям которых вычисляют пороговое значение уровня шума G. Сравнивают параметры спектрального представления S_j с рассчитанным пороговым значением уровня шума G и по результатам сравнения принимают решение о факте обнаружения сигнала.

При формировании спектрального представления F_j оцифрованный сигнал z_i предварительно делят на N равных фрагментов, над которыми независимо друг от друга выполняют преобразование Фурье {F1_j, F2_j, …, FN_j}, а в качестве параметров спектрального представления S_j выбирают максимальные значения компонентов преобразования Фурье каждого из N фрагментов. Причем решение о факте обнаружения сигнала принимают, если параметры спектрального представления хотя бы одного из фрагментов превысят пороговое значение уровня шума G.

Пороговое значение уровня шума G рассчитывают раздельно для каждого из N фрагментов и выбирают равным не менее трех значений усредненной суммы спектральных компонент фрагмента.

Благодаря новой совокупности существенных признаков, заключающихся в предварительном разбиении принятого аналогового сигнала на фрагменты, равные длительности обнаруживаемого сигнала, над которыми независимо друг от друга выполняют преобразование Фурье, вычислении для каждого фрагмента порогового значения уровня шума и сравнении параметров спектрального представления каждого из фрагментов с пороговыми значениями уровня шума обеспечивается обнаружение кратковременных одиночных сигналов в условиях априорной неопределенности о времени их излучения в аддитивных шумах высокой интенсивности, что и указывает на расширение области применения заявленного способа и возможности его использования в системах радиоконтроля, работающих в условиях аддитивных шумов высокой интенсивности.

Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показаны:

фиг.1. Выборка из 128 дискретных отсчетов сигнала z_i без шумов, значительно превышающая временной интервал существования полезного сигнала s_i длительностью 16 отчетов (с 32 отсчета по 47);

фиг.2. Спектральное представление F_j (64 спектральных отсчета) выборки сигнала z_i без шумов длительностью 128 дискретных отсчетов, с нанесенным пороговым значением уровня шума G (здесь и далее G рассчитывается согласно формуле (1) при строгом равенстве);

фиг.3. Выборка из 128 дискретных отсчетов сигнала z_i в шумах, значительно превышающая временной интервал существования полезного сигнала s_i длительностью 16 отчетов (с 32 отсчета по 47);

фиг.4. Спектральное представление F_j (64 спектральных отсчета) выборки сигнала z_i в шумах длительностью 128 дискретных отсчетов, при отношении мощности полезного сигнала s_i к мощности шума x_i (ОСШ=1 дБ) на длине обрабатываемой выборки z_i, с нанесенным пороговым значением уровня шума G;

фиг.5. Фрагмент из 16 дискретных отсчетов сигнала z1_i, содержащего только шум, равный времени существования полезного сигнала s_i;

фиг.6. Спектральное представление F1_j фрагмента сигнала z1_i (16 дискретных отсчетов), содержащего только шум, полученное из выборки сигнала в шумах z(t)=s(t)+x(t) (128 отсчетов) при ОСШ=1 дБ, с нанесенным пороговым значением уровня шума G;

фиг.7. Фрагмент из 16 дискретных отсчетов сигнала z1_i, содержащего аддитивную совокупность шума и полезного сигнала, равный времени существования полезного сигнала s_i;

фиг.8. Спектральное представление F1_j фрагмента сигнала z1_i (16 дискретных отсчетов), содержащего аддитивную совокупность шума и полезного сигнала, полученное из выборки сигнала в шумах z(t)=s(t)+x(t) (128 отсчетов) при ОСШ=1 дБ, с нанесенным пороговым значением уровня шума G.

Существующая проблема автоматического обнаружения кратковременных одиночных сигналов состоит в том, что при отсутствии априорных знаний о времени их излучения (значениях координат на оси времени) обработке подвергают выборки, значительно превышающие по длительности время существования обнаруживаемых полезных сигналов.

В условиях отсутствия шумов x(t) принять решение о наличии полезного сигнала s(t) в обрабатываемой выборке z(t) (z(t)=s(t)) не предоставляет трудностей. В качестве примера на фиг.1 представлена выборка дискретных отсчетов z_i=s_i, значительно превышающая временной интервал существования полезного сигнала s_i. На фиг.2 изображено спектральное представление F_j оцифрованного сигнала z_i=s_i. Поскольку форма и положение спектральных компонент F_j на оси частот зависят только от длительности временного интервала существования полезного сигнала s(t) и не зависят от его расположения на оси времени, то в отсутствие шумов x(t) решение о наличии полезного сигнала s(t) в обрабатываемой выборке z(t) можно принимать по наличию доминирующих составляющих в правой части спектрального представления F_j (см. фиг.2). Компоненты спектрального представления F_j выборки превышают пороговое значение уровня шума G.

В условиях аддитивных шумов высокой интенсивности x(t) в обрабатываемой выборке z(t) (z(t)=s(t)+x(t)), значительно превышающей время существования полезного сигнала s(t), принятие решения о его наличии связано с существенными трудностями, поскольку в спектральном представлении F_j выборки z(t) компоненты, соответствующие полезному сигналу s(t), не являются ярко выраженными на общем фоне спектрального представления F_j. В качестве примера на фиг.3 изображена выборка дискретных отсчетов оцифрованного сигнала в шумах z_i=s_i+x_i, а на фиг.4 показано его спектральное представление F_j при ОСШ=1 дБ. Компоненты спектрального представления F_j не превышают пороговое значение уровня шума G. Если же в качестве выборки z(t)=s(t)+x(t) выбрать фрагмент z1(t), длительность которого равна времени существования полезного сигнала s(t), то в спектральном представлении фрагмента F1_j величина спектральных компонент шума будет определяться мощностью шума x(t), отсчеты которого расположены в пределах временных границ существования полезного сигнала s(t).

Поскольку в общем случае длительность выборки z(t) значительно (в несколько раз) превышает длительность фрагмента z1(t), то и результирующее значение ОСШ в спектральном представлении фрагмента F1_j будет выше, чем в спектральном представлении F_j. Данный результат обусловлен тем, что спектральная плотность мощности шума равномерно распределена по всему частотному диапазону, в то время как у сигнала она сосредоточена в области его значимых частот. Следовательно, уменьшение длительности обрабатываемой выборки z(t) до величины фрагмента z1(t), в пределах которого существует полезный сигнал s(t), позволяет снизить спектральную плотность мощности шума в спектральном представлении фрагмента F1_j и тем самым обеспечить контрастность спектральных составляющих полезного сигнала s(t) на фоне спектральных компонент шума x(t).

В качестве примера на фиг.5 изображен фрагмент сигнала z1_i, содержащего только шум z1_i=x1_i, а на фиг.6. показано спектральное представление F1_j указанного фрагмента. Компоненты спектрального представления F1_j выборки не превышают пороговое значение уровня шума G.

На фиг.7 изображен фрагмент сигнала z1_i, содержащего полезный сигнал и шум z1_i=x1_i+s_i (фрагмент z1_i получен из выборки z(t)=s(t)+x(t) при ОСШ=1 дБ). А на фиг.8. показано спектральное представление F1_j указанного фрагмента. Компоненты спектрального представления F1_j выборки превышают пороговое значение уровня шума G. Величина порогового значения уровня шума G рассчитывается по формуле:

где М - число спектральных компонент спектрального представления F_j.

Выбор порогового значения уровня шума согласно формуле (1) обеспечит с вероятностью 0,997 тот факт, что шум не превысит величину G [Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов / В.Боровиков - СПб.: Питер, 2003. - 688 с.].

Реализация заявленного способа объясняется следующим образом.

Принимают реализацию в виде аналогового сигнала z(t), например с тракта промежуточной или низкой частоты радиоприемного устройства. Операция приема аналоговых сигналов известна и описана, например, в способе обнаружения узкополосных сигналов по патенту RU №2110150 C1 6 H04B 1/10, G01S 7/292 от 23.01.97 г.

Затем принятый аналоговый сигнал z(t) оцифровывают, для чего последовательно выполняют операции дискретизации, квантования, кодирования. Указанные операции известны и описаны, например, в способе автоматического обнаружения узкополосных сигналов по патенту РФ №2382495 от 20.02.2010 г. На фиг.3 показана выборка оцифрованных отсчетов z_i, принятого аналогового сигнала z(t).

После этого формируют спектральное представление F_j оцифрованного сигнала z_i, для чего оцифрованный сигнал z_i предварительно делят на N фрагментов {z1_i, z2_i, …, zn_i, …, zN_i}, каждый из которых берут равным длительности обнаруживаемого полезного сигнала s_i и над каждым из фрагментов независимо друг от друга выполняют преобразование Фурье {F1_j, F2_j, …, Fn_j, …, FN_j}. Операции преобразования Фурье известны и описаны, например, в способе автоматического обнаружения узкополосных сигналов по патенту РФ №2382495 от 20.02.2010 г. На фиг.3 показан пример деления выборки сигнала z_i на N фрагментов. Длительность каждого из фрагментов zn_i, где n=1, …, N, соответствует длительности существования обнаруживаемого сигнала s_i.

Затем для каждого фрагмента Fn_j, где n=1, …, N, по формуле (1) вычисляют величину порогового значения уровня шума G (см. фиг.6 и фиг.8).

Выбирают в качестве параметров спектрального представления S_j максимальные значения компонентов преобразования Фурье F_j каждого из фрагментов.

Последовательно для каждого из фрагментов сравнивают его рассчитанную величину порогового значения уровня шума G и параметр спектрального представления S_j.

Принимают решение о факте обнаружения сигнала, если параметр спектрального представления хотя бы одного из фрагментов превысит пороговое значение уровня шума G.

Проведенный эксперимент подтвердил правомерность выбора порогового значения уровня шума, рассчитываемого согласно формуле (1). В качестве примера на фиг.8 показано спектральное представление фрагмента сигнала с нанесенным пороговым значением уровня шума, полученное из выборки при ОСШ=1 дБ. Эксперимент проводился в соответствии с требованиями получения статистических оценок [Г.Корн, Т.Корн. Справочник по математике. Пер. с англ. - М.: Наука, 1977, стр.638-643].

Таким образом, благодаря новой совокупности существенных признаков в заявленном способе, заключающихся в предварительном разбиении принятого аналогового сигнала на фрагменты, равные длительности обнаруживаемого сигнала, над которыми независимо друг от друга выполняют преобразование Фурье, вычислении для каждого фрагмента порогового значения уровня шума и сравнении параметров спектрального представления каждого из фрагментов с пороговыми значениями уровня шума обеспечивается обнаружение кратковременных одиночных сигналов в условиях априорной неопределенности о времени их излучения в аддитивных шумах высокой интенсивности, что и указывает на расширение области применения заявленного способа и возможности его использования в системах радиоконтроля, работающих в условиях аддитивных шумов высокой интенсивности.

Claims

1. Способ автоматического обнаружения сигналов, заключающийся в том, что принимают аналоговый сигнал z(t), оцифровывают его, для чего последовательно выполняют операции дискретизации, квантования и кодирования, формируют спектральное представление F_j, где j=1, 2, … - порядковый номер спектральной компоненты, оцифрованного сигнала z_i, где i=1, 2, … - порядковый номер временного отсчета, затем рассчитывают параметры спектрального представления S_j, по значениям которых вычисляют пороговое значение уровня шума G, сравнивают параметры спектрального представления S_j с рассчитанным пороговым значением уровня шума G и по результатам сравнения принимают решение о факте обнаружения сигнала, отличающийся тем, что при формировании спектрального представления F_j оцифрованный сигнал z_i предварительно делят на N равных фрагментов, над которыми независимо друг от друга выполняют преобразование Фурье {F1_j, F2_j, …, FN_j}, а в качестве параметров спектрального представления S_j выбирают максимальные значения компонентов преобразования Фурье каждого из N фрагментов, причем решение о факте обнаружения сигнала принимают, если параметры спектрального представления хотя бы одного из фрагментов превысят пороговое значение уровня шума G.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что пороговое значение уровня шума G рассчитывают раздельно для каждого из N фрагментов и выбирают равным не менее трех значений усредненной суммы спектральных компонентов фрагмента.