為了提高電子偵查系統(tǒng)中對非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下線性調(diào)頻連續(xù)波信號的實(shí)時(shí)檢測能力,提出了一種對信號進(jìn)行分段檢測的低復(fù)雜度算法.根據(jù)假定最大調(diào)頻斜率設(shè)定窗函數(shù)寬度,將截獲信號均勻分割為多個(gè)序列,在每個(gè)時(shí)間序列內(nèi)建立短時(shí)諧波模型,并采用多個(gè)正交窗函數(shù)對信號進(jìn)行加權(quán)離散傅里葉變換.在此基礎(chǔ)上,推導(dǎo)出符合F分布的檢測模型.該模型與噪聲功率無關(guān),因此檢測前無需統(tǒng)計(jì)噪聲功率,可對非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下的信號進(jìn)行恒虛警率檢測.仿真分析了影響該算法性能的參數(shù),通過與單窗口檢測算法對比,驗(yàn)證了該算法在非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下優(yōu)良的檢測性能. 

【文章來源】：北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,40(03)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

SLFMCW信號的截獲模型

式中:hn,q為第q個(gè)Slepian數(shù)據(jù)窗,Q≤2NW-1是正交窗的個(gè)數(shù),主瓣為[-W,W],0<W≤0.5,2W為分辨率帶寬. Slepian窗是由一系列正交窗組成,是一種可以使主瓣[-W,W]內(nèi)能量占比最大化的加權(quán)方法,主要特點(diǎn)為各hn,q相互正交,即相互獨(dú)立;窗函數(shù)具有單位能量,即 ∑ n=1 Ν h n,q 2 =1 .圖2顯示了部分Slepian窗的時(shí)域和頻域形狀,其中N=64,W=5/N,Q≤9. 由圖中可以看出,第0和第1個(gè)窗函數(shù)主瓣能量較為集中,第8個(gè)窗函數(shù)能量比較分散. 在實(shí)際應(yīng)用中,設(shè)計(jì)Slepian窗函數(shù)步驟如下:① 確定窗寬度N;

圖4將本文所提算法與單窗口算法在時(shí)域非平穩(wěn)噪聲情況下檢測性能進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)中設(shè)定虛警概率為10-3,Q=29,M=1,單窗口窗函數(shù)選擇矩形窗、Hamming窗和Kaiser窗,其中凱撒窗的分辨率帶寬與本文所采用的Slepian窗相同. 圖4(a)采用Monte Carlo實(shí)驗(yàn)的方法,分析虛警概率隨α變化的規(guī)律. α從0開始,以0.1為步長遞增至5,每個(gè)α值做200次實(shí)驗(yàn). 可以看出,本文提出多窗口檢測算法在不同α下仍能保持穩(wěn)定的虛警概率,而單窗口算法的虛警概率隨著α的增大而增大. 該實(shí)驗(yàn)表明了在信號截獲過程中,即使噪聲功率譜隨時(shí)間變化而變化,本文所提算法仍能做到恒虛警率,而傳統(tǒng)單窗口算法無法做到這一點(diǎn). 圖4(b)分析了多個(gè)Slepian窗與單個(gè)窗檢測性能隨信噪比變化的關(guān)系,其中Slepian窗與凱撒窗函數(shù)的分辨率相同. 由圖示可知,單個(gè)Slepian窗檢測性能略高于凱撒窗,隨著窗個(gè)數(shù)的增加,本文所提出的多窗口算法的檢測性能也隨之提高,在低SNR下,性能差異尤其明顯.圖4 時(shí)域非平穩(wěn)噪聲背景下性能分析

【參考文獻(xiàn)】：
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